JP2021093164A - 散乱プロセスにおける関係性を用いた散乱特性の構築に関するシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】車両の1つ以上のヘッドライトの出力を変調し、様々な散乱媒体を通した明視化を改善する。【解決手段】散乱処理のためのシステム100において、装置102は、光源から対象物体へ照射される光の位相および振幅の1つ以上を変調する空間光変調器と、1つの集光点を生成するためのフィールド分布を算出し、1つの集光点のフィールド分布に基づいて複数の集光点を生成するためのフィールド分布のセットを導出し、フィールド分布のセットを空間光変調器に適用し、対象物体上に複数の集光点をスキャンする処理回路と、を含む。【選択図】図1
Description
本出願は、2019年1月28日に出願された米国仮出願第62/797,363号および2019年1月28日に出願された米国仮出願第62/797,366号に優先権を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。また、本出願は、代理人整理番号13060US01、13062US01、および13241WO01に関連するものであり、これらは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
激しく散乱する媒体は、激しく散乱する媒体中にある、またはそれを通して対象を画像化しようとする撮像装置に問題を引き起こす可能性がある。激しく散乱する媒体(例えば、霧)を評価する場合、散乱媒体の評価は、散乱媒体の非相関時間内に終了しなければならない。例えば、霧の非相関時間は約5msである。言い換えれば、非相関時間は、霧が変化しない時間の長さを表する。従って、霧の散乱特性を評価することにかかる時間は、5ms未満でなければならない。しかし、霧は非常に速く移動および変化するため、従来の方法を使用して霧のような散乱媒体を評価することは実用的ではない。
ここに記載される「背景技術」の記載内容は、開示内容の概要を示すことを目的としている。本願において名前が挙げられている発明者による研究は、この「背景技術」部分で説明されている範囲において、出願時において先行技術としての基準を満たすものでない「背景技術」部分の内容と同様に、本開示内容に対する先行技術として、明示または黙示を問わず、認められない。
開示される技術的特徴の態様によれば、関連付けに基づく散乱処理のためのシステムは、光源から対象物体へ照射される光の位相および振幅の1つ以上を変調する空間光変調器を含む。また、システムは、1つの集光点を生成するためのフィールド分布(光の電場の空間的分布)を算出し、1つの集光点のフィールド分布に基づいて複数の集光点を生成するためのフィールド分布のセットを導出し、フィールド分布のセットを空間光変調器に適用して、対象物体上に複数の集光点をスキャンするように構成された処理回路を含む。
上述した段落は一般的な導入として与えられたものであり、以下の特許請求の範囲の態様を制限するものではない。さらなる効果を伴う本願に記載された実施形態は、添付する図面と併せて以下の詳細な説明を参照することで最もよく理解されるであろう。
後述する発明の詳細な説明を参照し、添付の図面を考慮することで、本願の開示内容のより詳細な理解と数多くの効果についてより容易に得られるであろう。
添付された図面と関連付けて下記で記述される説明は、開示された技術的特徴の様々な実施形態を説明することを意図するが、必ずしもその実施形態のみを表現することを意図しない。特定の例において、開示される技術的特徴の理解を目的として、特定の詳細を含んで説明する。しかし、当業者には、この実施形態がこれらの特定の詳細なしで実施され得ることは明らかである。場合によっては、開示される技術的特徴の概念が曖昧になることを回避するために、周知の構造および構成要素をブロック図で示す。
明細書と通じて「一実施形態(one embodiment)」または「ある実施形態(an embodiment)」への参照に関しては、実施形態に関連して説明された特定の機能、構造、特徴、動作、または作用が、開示される主題の少なくとも1つの実施形態に含まれることを意味する。従って、本明細書において「一実施形態において」又は「ある実施形態において」という語句の表現が、同じ実施形態を参照するとは限らない。また、特定の機能、構造、特徴、動作、または作用は、1つ以上の実施形態において、あらゆる適切な方法で組み合わせることができる。さらに、開示された技術的特徴の実施形態は、記載される実施形態の修正および変形を網羅することを意味する。
明細書および添付の特許請求の範囲において用いられるところの、単数形「1つの(a)、(an)」および「前記(the)」には、文脈により別の意味が明示されない限り、複数の指示対象が含まれることに注意しなければならない。すなわち、特に明記しない限り、「a」および「an」などの単語を本明細書で使用する場合、「1つ以上」の意味を有する。また、「左」、「右」、「上」、「下」、「前」、「後」、「側」、「高さ」、「長さ」、「幅」、「上部」、「下部」、「内部」、「外部」、「内」、「外」などの用語が本明細書で使用される場合、単に参照部分を説明するものであり、必ずしも開示される技術的特徴の実施形態を特定の方向または構成に限定するものではないことを理解されたい。さらに、「第1」、「第2」、「第3」などの用語は、本明細書に記載される部、構成要素、参照部分、動作および/または機能の1つを単に識別するものであり、同様に、必ずしも開示される技術的特徴の実施形態を特定の構成または方向に限定するものではない。
激しい散乱処理において、激しく散乱する媒体には、生体組織、濃霧、雨、雪などが含まれ得る。これらの激しく散乱する媒体では、ほとんどの入射光が散乱され、その結果、散乱媒体の内部の(またはそれを通過した)対象に到達する入射光はごくわずかである。また、対象から反射されて検出される光はさらに少なくなる。その結果、弾道光と呼ばれる直接入射および反射光を捕捉するために、高感度の検出部が必要になる。しかし、信号対ノイズ比(SNR)が低いと、対象から情報を取得する機能が妨げられる。従って、散乱媒体の内部では浅い深さにしか到達できない。
光が散乱媒体のより深い内部の対象に到達するために、SNRを増加させる2つの方法がある。第1の選択肢は、照明を対象に集中させ(すなわち、光の焦点を合わせ)、対象上の集光点をスキャンすることである。もう1つは、散乱光を対象に戻すことである。前者のアプローチは弾道光の操作であり、後者は散乱光の制御である。
散乱光を利用するためには、まず、散乱媒体を評価し、次に入射光を変調し、散乱媒体の内部または背後の対象へ散乱光の方向を転換する。霧、雨、または生体組織などの急速に変化する散乱媒体の場合、非相関時間が、散乱特性が変化しない時間を表すために使用される。散乱光の方向を転換するためには、非相関時間内に散乱媒体の評価を終了する必要がある。生体組織の非相関時間は通常50〜2000msであるが、霧の場合は、通常5msである。散乱媒体を評価する場合、変調後の光フィールド(光の電場の空間的分布)の出力を予め規定する必要がある。例えば、散乱媒体の内部の(または通過する)対象上の特定の位置に必要な焦点を得るには、いくつかの空間変調された入射光入力が散乱媒体に照射されている状況で、その位置での出力強度を測定することで達成できる。入力および出力に関連する確立された式を解くことにより、散乱媒体の散乱特性を表すマトリックスが取得できる。マトリックスの共役は、光フィールド分布(位相または振幅)を与え、空間光変調器に適用すると、散乱媒体の後ろに必要な集束照明を得ることができる。集束照明の効率または強化は、入射変調の次元(すなわち、入射光の変調の数)に比例する。使用される入射変調の数が多いほど、得られる集束照明の効率が高くなるが、散乱媒体の評価にはより多くの時間が必要になる。また、複数の集束照明の散乱媒体を評価するためには、さらに多くの時間が必要である。
通常、デジタルマイクロミラー装置(DMD)は、光フィールド変調器として使用され、これは、現在22kHzでマイクロミラーを動作する機能を備えており、44μsに対応してパターンを表示する。8x8の入射フィールド変調および出力としての1つの集光点の場合、評価を終了する時間は約64x3x44=〜8msである。ここで、「3」は、検出部(カメラ)は強度しか記録できないため、出力光フィールドを計算するために、入力フィールドごとに3つの異なる参照ビーム(例えば、0、pi/2、pi)からの3回の干渉を表することで、これは、出力光フィールドの共役二乗である。44μsは、DMDにパターンを表示するために必要な時間を表する。1つの集光点出力で32x32次元変調を評価する時間は、約32x32x3x44=〜135msである。64x64の場合、540msになる。高強度化された焦点照明を得るためには、高次元の入射変調が必要である。また、多数の集束照明の評価にも非常に時間がかかる。以前は、生体組織、霧などの急速に変化する散乱媒体上で集束された照明のスキャンを達成するために必要な光フィールドを取得するためのアプローチが採用されることはなかった。しかし、開示される技術的特徴の1つ以上の態様は、散乱媒体内の対象をより優れた画像化するために散乱光を操作するため、霧のような急速に変化する散乱媒体を迅速に評価する技術を説明する。
図面を参照する場合、同様の参照番号は、いくつかの図全体で同一または対応する部分を示す。
図1は、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る例示的な散乱処理システム100(ここでは、システム100ともいう)を示す。後でより詳細に説明するように、開示される技術的特徴の様々な実施形態に係る1つ以上の方法は、システム100またはシステム100が含む一部を用いて実施することができる。言い換えれば、システム100またはシステム100が含む一部は、その様々な方法またはその一部(プログラムが実行されるとき、コンピュータを構成するか、またはコンピュータが上記の方法またはその一部を実行するかあるいはコンピュータにそれを実行させるプログラムを記憶する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体を使用して実装されるものを含む)に関して本明細書に記載される機能や動作を行うことができる。
システム100は、光源105と、空間光変調器110と、検出部115と、データベース120と、処理回路130(内部および/または外部メモリを含んでもよい)とを備えてもよい。開示される技術的特徴の1つ以上の態様において、光源105、空間光変調器110、検出部115、データベース120、および処理回路130を装置102に実装してもよい。装置102は、散乱媒体を通して画像化を行う様々な装置を表してもよい。例えば、装置102は、ヘッドライトが散乱処理システム100を使用して霧(および/または他の散乱媒体)に適応できる自律走行車両であってもよい。その結果、自律走行車両は、霧の中および霧を通過して前方の道路をより明確に画像化でき、これにより、散乱媒体内の自律走行能力が改善される。また、別の実施形態において、装置102は、生体組織を通してリアルタイムにin vivoで画像化する装置であってもよく、システム100は、生理学的環境によって引き起こされる動的散乱処理を克服してもよい。さらに、前述の構成要素は、例えば、図1によって図示するように、互いに電気的に接続、または電気的あるいは電子的な通信を行うことができる。
一般的に言えば、システム100は、急速に変化する散乱媒体(例えば、霧)を迅速に評価し、急速に変化する散乱媒体内および/またはそれを通して明視化を改善できる。例えば、光源105、空間光変調器110、検出部115、データベース120、および処理回路130を含むシステム100は、処理回路を介し、光源を用いて所定の照明プロファイルに基づく照明を投射できる。次に、空間光変調器は、照明プロファイルに基づき、投射照明の光フィールドを変調できる。また、検出部は、散乱媒体から後方散乱された投射照明の第1部分に対応する後方散乱照明、および散乱媒体内または散乱媒体の向こうに位置する対象物体から反射された投射照明の第2部分に対応する反射照明を検出できる。最後に、処理回路は、1つの集光点に基づいて照明プロファイル(照射された光の光強度の空間分布)を導出し、散乱媒体中または散乱媒体を通した集束照明の光フィールド間の対応関係に基づいて、散乱媒体を通して異なる位置に他の集光点を形成できる。本願において、集光点とは、(仮想の)対象物体上における、光強度が高められた領域(あるいは点)を示す。あるいは、集光そのものを集光点と示す場合もある。集光および集光点は、照射光が干渉によって強め合うことにより形成される。対象物体において、集光点の光強度は最大であることが好ましい。ある最適化された入射パターンにおいて、集光点は単数または複数であってもよい。
より具体的に、霧、雨、雪、および/または深刻な大気汚染などの厳しい気象条件の場合の明視化を改善するために、システム100は、散乱媒体に関する限られた知識から散乱媒体の全体的な散乱特性を迅速に確立できる。散乱特性は、散乱処理内の関連付けに基づいて確立できる。例えば、同様なシステムの異なる次元の透過行列を関連付けることにより、および透過行列の同一の次元の光フィールドを関連付けることにより、散乱媒体内または散乱媒体を通過する光学集光点およびスキャン構成システムを迅速に確立できる。
例えば、システム100は、1つの集束出力(例えば、8x8入射変調)について、より低次元の入射変調で散乱媒体の透過行列を計算できる。このようにして、散乱媒体の評価を最短時間で終了できる。次に、システム100は、異なる次元の透過行列間の対応関係を適用して、より高い入射次元の透過行列を導出することができる。このようにして、散乱媒体の特性を表す高次元の透過行列を実験的な評価処理を行うことなく取得でき、これにより大幅な時間が節約される。また、より高次元の透過行列から抽出された光フィールド分布(位相または振幅)は、より高強度化された集光点を形成できる。光の電場分布とは、空間的および/または時間的な照射光の電場分布をいう。
次に、システム100は、透過行列の同一の次元の集束照明に対応する光フィールドの関連付けに基づいて、隣接する位置に集束照明を形成する光フィールド(位相または振幅)分布を導出できる。最後に、システム100は、急速に変化する動的散乱媒体(例えば、霧)を通しても画像化するのに十分な速さで、高強度化された高速の局所化(すなわち、集束)スキャンを実行できる。
言い換えれば、より大きな次元のマトリックスおよび複数の集束照明に対する散乱媒体の実験的評価では、膨大な時間を要し、かつ共焦点構成で急速に進化する媒体の画像を形成することが不可能である。より大きな次元のマトリックスおよび複数の集束照明に対する散乱媒体の実験的評価の代わりに、システム100は、異なる次元の透過行列間の関連付けおよび光フィールド分布間の関連付けにより、透過行列の同一の次元で集光点を形成する。
光源105は、システム100内の1つ以上の光源を表してもよい。開示される技術的特徴の1つ以上の態様において、光源105は、車両のヘッドライトであってもよい。例えば、装置102が車両である場合、システム100は、車両の1つ以上のヘッドライトの出力を変調し、様々な散乱媒体を通した明視化を改善できる。
空間光変調器110は、システム100内の1つ以上の空間光変調器を表してもよい。空間光変調器は、光ビームの強度を変調できる。また、空間光変調器は、位相または位相および振幅の両方を同時に変調できる。例えば、空間光変調器110は、マトリックスに配列された複数のマイクロミラーを含んでもよいデジタルマイクロミラー装置(DMD)であってもよい。開示される技術的特徴の1つ以上の態様において、空間光変調器110は、光源105の出力を変調できる。
検出部115は、システム100内の1つ以上の検出部を表してもよい。開示される技術的特徴の1つ以上の態様において、検出部115は画像化装置であってもよい。他の種類の検出部を考慮してもよいが、本明細書では、画像化装置および検出部を互換的に使用してもよい。例えば、装置102が自律走行車両である場合、検出部115は、車両の自律的動作に使用される1つ以上の画像化装置を表してもよい。従って、システム100は、様々な散乱媒体で動作する画像化装置の能力を改善できる。
データベース120は、システム100内の1つ以上のデータベースを表してもよい。データベース120は、システム100の動作の様々な情報を記憶することができる。例えば、データベース120は、本明細書でさらに説明されるように、複数の透過行列の情報、位相パターンの情報、および位相差の情報を記憶してもよい。あるいは、またはさらに、データベース120は、例えば、処理回路130のメモリを表してもよい。
処理回路130は、システム100の様々な機能、動作、ステップ、またはプロセスの実行またはそれを実行させる指令を指示できる。言い換えれば、プロセッサや処理回路130は、システム100内の1つ以上の他の構成要素から出力を受信し、かつ指令を送信することで、システム100が様々な散乱媒体を通して明視化を向上するようにシステム100を動作させることができる。
図2は、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る例示的な関連付け支援散乱処理に対する例示的なワークフロー200を示す。関連付けにより、システム100は、本明細書でさらに説明されるように、適応した応用のための散乱媒体を迅速に評価できる。
高次元の入射変調および複数の集束出力に関する激しく散乱する媒体(例えば、霧)の直接評価は、非相関時間内に達成することは出来ない。言い換えれば、霧のような激しく散乱する媒体は、非常に速く移動および変化するため(すなわち、5msの非相関時間)、高次元の入射変調と複数の集束出力の直接評価を5ms未満で完了できない。従って、システム100は、高次元の入射変調および複数の集束出力に関する散乱媒体の直接評価を行うよりも、低次元の入射変調及び1つの集束出力のみを用いて散乱媒体の評価を開始するような間接的アプローチを用いるように構成される。
一般に、ワークフロー200の第1ステップS205は、低次元の入射変調および1つの集束出力235についての散乱媒体230の評価を含む。TMは、(変調器上の)入力フィールド分布と出力フィールド分布との間の関係である。1つの集光点に対応するフィールド分布(位相または振幅)は、対応するTMの共役である。従って、S205において、システム100は、低次元の入射変調を用いて、散乱媒体230の低次元透過行列(TM)240を計算する。次に、S205において、システム100は、TM240を用いて、1つの集束出力235のみについて低次元でのフィールド分布を計算する。次に、S210において、システム100は、S205で計算された低次元のフィールド分布に基づいて、1つの集光点についてより高次元のフィールド分布を導出することができる。高次元のフィールド分布は、異なる次元の透過行列間の関連付けられた関係に基づいて、低次元のフィールド分布から導出することができる。言い換えれば、高次元の変調を有するTM(例えば、高次元のTM245)を決定するために、関連付けられた関係を適用することができる。
S215において、システム100は、光フィールド間の関連付けに基づいて、隣接する集束についての光フィールドを導出することができる。また、変調の次元が高い光フィールド分布を用いて、高強度化された集束照明を形成することができる。集束照明に対応するフィールド分布間の関連付けられた関係を適用し、隣接する集束照明の入射フィールド分布を導出することもできる。最後に、S220において、システム100は、変調器に導出された光フィールドを適用することによって、集束照明をスキャンすることができる(例えば、検出部115で受信する)。より具体的に、取得した入射光フィールドを空間光変調器(例えば、空間光変調器110)に適用することによって、画像化装置(例えば、検出部115)は、対象上にスキャンされた集束照明を受け、視認性を高めるために対象の共焦点画像を取得する。ステップS205、S210、S215、およびS220は、図3、4、5、および6にそれぞれより詳細に説明されている。
図3は、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る固定された集束(S205)の低次元透過行列を評価する例示的なワークフロー300である。
散乱媒体230を評価するために、透過行列を用いて、散乱媒体への入力光フィールドと散乱媒体の後の出力光フィールドとの間の関係を説明することができる。言い換えれば、光フィールドのランダム入力を使用し、透過行列を評価することができる。相関入力を用いる可能性があるため、入力の数は通常、透過行列の未知のパラメーターよりも多くなる。例えば、入力の数は、(M、N)次元の透過行列のMxNよりも多くなる。入力の不確実な数を除去するために、アダマール行列を使用することができる(S305)。アダマール行列は、各行が独立しているマトリックスであり、アダマール行列を使用して独立した入力を生成してもよい。
通常、変調器(例えば、空間光変調器110)への3つまたは4つの入力は、散乱媒体の透過行列を評価するために、アダマール行列の各行によって作成される。従って、入力の数は、アダマール行列の行の数よりも多くなる。S310に示すように、アダマール行列の各行は、変調器への入射を実現するために、二次元分布のIinに変換される。一態様において、変調器は、空間光変調器110であってもよい。また、開示される技術的特徴の1つ以上の態様において、変調器は、デジタルマイクロミラー装置(DMD)であってもよい。
S315において、変調器からのそれぞれの入射の場合、散乱媒体の後の検出部での強度値を、検出器(例えば、検出部115)によってIoutとして取得する。S315の入力に対応する全ての出力を取得した後、以下の式1示すように、透過行列の未知のパラメーターに関して、入力と出力とを関連付ける式を確立できる。
S320において、上記の式を解くことで、散乱媒体の透過行列を評価することができる。最後に、S325において、散乱媒体の背後の集光点のフィールド分布を取得できる。より具体的に、評価された二次元分布の共役は、散乱媒体を通して集光点を形成するフィールド(位相または振幅)変調である。
図3に示す各ステップに係る時間は、そのステップで用いられる構成および設備に依存する。アダマール行列を生成し、変調器の入射変調を数式化する時間は無視できるほどであり、これは、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)に基づいて予め規定され、かつ管理され得る。一方、変調器に入射変調パターンを表示する時間は、大量のデータ転送を伴うため、全体の動作時間に影響を及ぼす。例えば、透過行列の必要な次元を評価するためのベースを確立するために必要な決定的要因には、変調器のクロック周波数、画素の値を転送する時間、変調器の画素数、および求められる入射変調の数が含まれる。また、高速検出部を選択した場合、検出に係る時間は、無視できるほどであり、また、同時計算が高速操作ボードに含まれるため、式を解くためのTMを評価する時間も無視できるほどである。
従って、評価構成および設備が予め規定されている場合、評価時間に影響を与える主な要因は、必要な透過行列の次元によって規定される入射変調の数である。低次元のTMの場合、TMの評価に必要な時間は短くなる。しかし、低次元TMから取得した低次元の入射フィールド分布は、集光点に低い強度化のみを発生させる。従って、低次元のTMを評価する速度を利用した後、例えば、TM間の関連付けを適用し、高次元のTMを導出することができる。
図4は、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る低次元のTMと高次元のTMとの間の関連付けによって高次元のTM(例えば、S210)を導出する。例えば、低次元のTM240(例えば、TM(m、n))と高次元のTM245(例えば、TM(l、p))との間の関係405(例えば、f(l、p、m、n))は、両方のTMが同じ散乱媒体(例えば、散乱媒体230)を示しているために存在する。低次元TM240と高次元TM245との間の関係(および同じ集光点位置に対応する最適化されたフィールド分布の間の関係)は、様々なアプローチを通して確立することができる。例えば、関係はニューラルネットワークや深層学習などを介して確立してもよい。関連付け(すなわち、関係)が確立されると、低次元TM240と高次元TM245との間に確立された関連付けによって、低次元TM240に基づき、高次元TM245を導出することができる。従って、1つの集光点の高次元のフィールド分布は、集光点の低次元のフィールド分布と、低次元および高次元のTM間の関連付けを使用して取得することができる。
図5Aは、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る光フィールド(例えばS215)間の関係性によって、隣接する集束または集光点の光フィールドの導出を示す。本明細書で説明されているように、決定された集光点位置について、高次元のTMは、低次元のTMから導出される。本明細書でさらに説明する計算によって確立されるように、異なる集光点位置についてのTM間の関係性を適用することで、隣接位置のTMまたは空間的フィールド(位相、振幅)分布を導出できる。また、隣接する照明位置間の光位相分布には、メモリ効果の局所的な関係とははっきりと異なる広範囲の関係性を有する。広範囲な関係性は、例えば、限られた変位や空間的周波数範囲などのような局所的な要因の影響だけを受けるわけではない、広範囲な関係性とは異なる集光点の位相分布間の関係性を参照するので、局所的な関係性とは区別される。言い換えれば、「広範囲」は、対応関係が散乱媒体全体に存在し、メモリ効果のような局所効果ではないことを表す。さらに、隣接集光点位置に対応する振幅変調について、広範囲な関連付けが存在する。従って、これらの対応関係に基づき、異なる集束位置の導出された光フィールド分布505(または誘導TM)は、実験操作を行うことなく容易に確立することができ、これにより、空間フィールド分布を確立するときにかなりの時間を節約して、対象面積をスキャンすることができる。
図5Bおよび図5Cは、それぞれ、位相関連付け(例えば、透過行列間の位相情報間の関連)および振幅関連付けを支援するシミュレーションおよび実験を示す。要約すると、シミュレーションと実験の結果とを組み合わせることにより、波面を形成し、散乱媒体を通した拡散光を補償し、対象平面に集光点を形成する場合、複数の最適化された透過行列間の位相(または振幅)情報は独立していない。実際に、数学的に表わすことができる。結果的に、集光点の強度と最適化された透過行列の位相(または振幅)分布とを比較することにより、異なる最適化された透過行列の位相(または振幅)差が、局所効果よりも、検出面積内で広範囲であることを示す。さらに、結果的に、最適化された透過行列と線形位相の連続的段階性との間の差が相対的であり、線形位相分散の既知の開始点に基づく式によって予測できることを示す。
図5Bは、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係るシミュレーション510および実験結果512による例示的な位相比較を示す。また、実験結果512は、抽出された集光点および集光点の光位相分布間の関連付けを含む。この例において、抽出された集光点は、TM評価からの固有ベクトルを採用して形成された40x40の集光点である。一態様において、中心は、例えば、CCD上の100×100画素エリアに対して選択され、CCDエリアに連結されてもよい。実験結果512はまた、集光点および基準(例えば、中心)に対応する光学的位相としての固有ベクトル間の位相差を示す。言い換えれば、位相差は、1つの位相分布パターンを基準として計算され得る。この場合、中心集光点の位相分布が基準として選択される。位相分布の値は(−π、π)の範囲にあり、位相分布は周期的であることがわかった。位相差パターンで同心円が現れ、同心円間の距離は、中心から離れるにつれて狭くなる。
図5Cは、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る例示的な振幅関連付け514および実験的検証515を示す。より具体的に、振幅シミュレーション514は、散乱マトリックスのTMの評価のための振幅変調に関連付けが存在することを示す。64x64透過行列からの振幅変調の関連付けのシミュレーションは、選択された集光点に関する振幅の取得された固有ベクトルの差を示す。また、実験結果515は、抽出された集光点および集光点の振幅分布間の関連付けを含む。実験結果515は、振幅のみの波面形成実験によって32×32透過行列から取得された、評価された振幅の固有ベクトル間の関連付けの実験的検証を示す。
図5Dは、0〜πの範囲のバイナリ進化によって図5Bを分析した結果を示す。より具体的に、図5Dは、円の距離の差が小さくなるにつれて、3つの方向の位相ストライプの傾向が非常に類似になることを示す。端部のストライプは、誤った結果を導く可能性のある目の錯覚を引き起こすが、スクリーンの解像度を調整することで除去されることが望ましい。位相ストライプの幅(位相ストライプ間の距離)は、それぞれ0°、45°、90°の方向に減少する。これらの3つの方向における位相ストライプは、互いが交互に優勢になるπエリアおよび0エリアと視覚的に類似している。
図5Eは、弱い散乱媒体の位相差の周期的(位相ストライプ間の距離)変化を示すグラフを示しており、横軸はストライプ番号を表し、縦軸は位相ストライプの幅を表す。ストライプの幅の周期性は、3つの方向(0°、45°、および90°)の2つの指数関数の合計として減少する。3方向の幅の平均値の近似曲線は、式2で表される。
Mは、位相差パターンの次数であり、位相ストライプ間の距離は位相差パターンの画素数で表される。この式から、周期性が飽和されることを予測できる。
これらの対応関係に基づいて、異なる集光点のフィールド分布は、実験操作を行うことなく簡単に導出できる。これらの対応関係(集光点のフィールド分布のセットに対応する位相差)の情報は、空間光変調器で複数の集光点を生成する複数の位相パターンから抽出され、予め測定してメモリに記憶されてもよい。
図6は、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る変調器に導出された光フィールドを適用して集光点をスキャンすることを示す。例えば、導出されたフィールド分布505(またはTM)は、変調器110に表示され、変調器110は、出力フィールドを変調して、検出部115のディスプレイ610に示すように、対象上に集光点605を形成する。集光点605をスキャンすることで、初期の集光点の周りに2次元スキャンを形成できる。初期の集光点からの光フィールド505(またはTM)の関連付けは、広範囲な関係を示し、これは、初期の点から離れた任意の点について、対応するフィールド分布を初期のフィールド分布から導出できることを意味する。しかし、変調器110の制限された空間分解能、または画素面積の制限された大きさにより、初期位置からの所定の距離よりも遠い集光点の導出されたフィールド分布は、変調器110によって空間的に解決されない場合がある。この問題の解決策は、導出されたフィールド分布を新しい初期の集光点位置として機能するように用いることであり、その点から、隣接する点に対応するフィールド分布が生成される。このプロセスを繰り返し、全ての集光点のフィールド分布を形成し、対象面積全体を(垂直方向および/または水平方向に)スキャンしてもよい。従って、集光点の画像に基づき、対象の画像は、共焦点画像処理を通して形成してもよい。
また、別の実施形態において、開示される技術的特徴の1つ以上の態様の効果は、散乱媒体を通して画像化する他の画像化装置またはシステムにも適合させることができる。例えば、装置102は、生体組織を通過してリアルタイムのin vivo蛍光画像化のための共焦点画像化システムであってもよい。従って、血流、脈拍、または体液などの生理学的環境によって引き起こされる動的散乱処理は、散乱光を高コントラスト画像の対象に戻すことによって克服される。散乱の空間変調の性質には、回折限界焦点を形成する能力がある。従って、システム100を使用し、超解像蛍光画像を形成してもよい。特に、3ms以内に生体組織を通して光学位相を取得するために、FPGAプログラムとの位相共役を採用することができる。同様に、位相共役を使用して集束照明の光学位相(またはTM)を捉えると、霧などの急速に変化する散乱媒体の散乱処理を評価するために必要な速度を達成することができ、これにより、霧による散乱を利用して、霧を通して視覚化を大幅に改善し、照明デザイン業界に革命をもたらす。
図7Aは、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る様々な条件で対象物体を画像化する方法のアルゴリズムフローチャートである。
S705において、システム100が散乱媒体を検出するかどうかを決定することができる。例えば、システム100は、車両が散乱媒体に接近または通過していることを検出することができる。以下の説明において、散乱媒体は霧であってもよい。しかし、このプロセスは、本明細書で言及されている任意の散乱媒体に適用できることを理解されたい。一態様において、画像化装置(すなわち、検出部115)は、視認性の低下に基づいて霧の存在を検出することができる。あるいは、またはさらに、霧のエリアを識別してもよく(例えば、クラウドソーシングによるデータ、気象データなど)、(例えば、GPSを介して識別された)車両の位置が霧に入るか、または識別された霧のエリア内にあるときに、プロセスがトリガーされてもよい。霧が検出されないことに応答し、プロセスは標準画像化処理を進行してもよい。例えば、標準画像化処理には、変調されない照明を含んでもよい(S715)。言い換えれば、霧がない場合、対象物体を画像化するために光源を変調する必要がない。次に、検出部115は画像を取得してもよく、(S720)、画像は、S725で表示してもよい(および/または、例えば、自律運転操作に使用されることができる)。S725で画像が表示された後、プロセスを終了してもよい。しかし、霧が検出されたことに応答して、システム100は、S710の霧モジュールに基づいて、散乱媒体(例えば、霧)を通して対象物体を画像化してもよい。対象物体は、霧の中または霧を通過する物体であってもよい。例えば、一態様において、装置102は、車両であってもよく、霧の中または霧を通過する物体は、車両操作に関連する物体(例えば、他の車両、道路標識、車線など)であってもよい。S710における霧モジュールの操作は、図7B及び図7Cでさらに説明する。
図7Bは、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る、散乱媒体を通して対象物体を画像化する方法のアルゴリズムフローチャートである。図7Cは、開示される技術的特徴の1つ以上の態様に係る散乱媒体を通して対象物体を画像化する方法のアルゴリズムフローチャートであり、図7Bのアルゴリズムフローチャートの続きを示す。
S730において、システム100は、1つの集光点について、(例えば、処理回路130を介して)低次元での透過行列(TM)またはフィールド分布を評価することができる。1つの集光点の低次元でのTMまたはフィールド分布の評価は、アダマール行列アプローチまたは位相共役アプローチを使用して実行することができる。ステップS735〜S770は、S730における1つの集光点についての低次元でのTMまたはフィールド分布の評価をさらに説明する。
S735において、処理回路130は、アダマール行列アプローチが速いかどうかを判定できる。例えば、アダマール行列アプローチを所定の閾値よりも速く計算できるかどうかを決定できる。言い換えれば、アダマール行列アプローチが、関連付け手法に十分な時間を残しながら、1つの集光点の低次元でのTMを非相関時間よりも速く計算することに十分な速さであるかどうかを判断できる。例えば、アダマール行列アプローチが1msで1つの集光点の低次元でのTMを計算できる場合、霧を通して対象物体を画像化するための、ここでさらに説明する関連付け手法は、霧の非相関時間内(例えば、5ms以内)で実行できる。アダマール行列アプローチが高速である場合(すなわち、散乱媒体に対する所定の閾値を満たす場合)、プロセスはアダマール行列アプローチに進んでもよい(S740〜S755)。この例では、アダマール行列アプローチは、透過行列評価を続行するために速い必要があるが、アダマール行列アプローチが速い場合、プロセスは位相共役アプローチ(S760〜S770)も続行してもよい。しかし、S735において、アダマール行列が速くない場合(すなわち、散乱媒体に対する所定の閾値を満たさない場合)、プロセスは位相共役アプローチ(S760〜S770)に進むことができる。
S740において、アダマール行列アプローチでは、処理回路130が1つの集光点のためのアダマール行列を生成することができる。
S745において、処理回路130は、変調器(例えば、変調器110)のアダマール行列の列を入力することができる。
S750において、処理回路130は、検出部115の強度を測定することができる。
S755において、処理回路130は、測定された強度に基づいて、1つの集光点に対する低次元でのTMを計算することができる。ステップS740〜S755は、同様に、図3でより詳細に説明される。S755でTMを計算した後、プロセスは、続けて、S775における1つの集光点に対して高次元でのTMまたはフィールド分布を導出することができる。
S735においてアダマール行列アプローチが高速ではないと判断されたときに戻ると、プロセスは位相共役アプローチを続行する。S760において、処理回路130は、TMをデータベース(例えば、データベース120)内に位置付けることができる。データベース120に記憶されたTMは、例えば、霧が存在しない場合の1つの集光点について予め計算されたものであってもよい。一態様において、データベース120は、複数の透過行列に対応する情報を記憶してもよく、各透過行列は、複数の散乱媒体の各散乱媒体に対する線形入力/出力応答を示す。また、データベース120は、複数の集光点の全てを生成するための空間光変調器での位相パターンに関する情報を記憶してもよい。データベース120はまた、空間光変調器上での位相差の情報を記憶してもよく、ここで、位相差は、複数の集光点の1つを生成するための基準の位相パターンと、隣接する集光点を生成するための他の位相パターンとの間で決定されてもよい。
S765において、処理回路130は、TMを変調器110に適用し、弾道光で1つの集光点を形成することができる。
S770において、検出部115は、霧を通過する1つの集光点から反射された光によって形成される光学位相(すなわち、透過行列)を測定することができる。S771において、処理回路130は、1つの集光点に対する低次元のフィールド分布として、光学位相の共役を導出することができる。次に、処理回路130は、S775における1つの集光点に対して高次元のフィールド分布を導出することができる。
S775において、処理回路130は、1つの集光点に対して低次元のフィールド分布を使用することにより、1つの集光点に対して高次元のTMまたはフィールド分布を導出することができる。
S780において、処理回路130は、S775における1つの集光点の導出されたフィールド分布に基づいて、集光点のセットに対して高次元のフィールド分布(位相または振幅)を導出できる。より具体的に、集光点のセットのフィールド分布は、本明細書でさらに説明されているように、フィールド分布間の対応関係に基づいてもよい。例えば、隣接集光点は、S775において導出された高次元の1つの集光点に基づいて導出することができる。言い換えれば、一態様において、1つの集光点に隣接する光の他の集光点の位相パターンを、隣接集光点の位相パターンが識別可能なように、導出することができる。また、位相パターンが導出されると、処理回路130は、互いに隣接する集光点の位相パターン間の周期的または非周期的な位相差に基づいて、位相パターンをさらに計算することができる。また、一態様において、位相パターンは、空間光変調器で複数の集光点を生成するための複数の位相パターンから抽出してもよい。言い換えれば、1つの集光点が開始点であってもよく、他の隣接する集光点を識別するために計算を繰り返して残りの位相パターンが計算されてもよい。
S785において、処理回路130は、変調器にフィールド分布を適用し、対象物体上の複数の集束点をスキャンできる。言い換えれば、処理回路130は、対象物体上のマトリックスに配列された光源105から複数の集光点を生成するパターンを照射するための変調信号を通して変調器110を駆動できる。
S790において、処理回路130は、S785におけるスキャンに基づき、対象物体の複数の集光点の画像を(例えば、検出部115を通して)検出できる。処理回路130は、検出された画像をさらに処理し、対象物体の共焦点画像を取得してもよい。対象物体の共焦点画像を取得した後、プロセスを終了してもよい。
システム100は、いくつかの効果を含んでもよい。例えば、散乱媒体の全体的な散乱特性は、散乱処理に関する限られた知識を通して確立してもよい。例えば、散乱処理における対応関係を採用し、散乱光を操作するための光フィールド分布を取得してもよい。また、光学位相と振幅の両方を、関連付けから個別に導出することもできる。この位相および振幅で構成される複素振幅は、散乱光を操作するための光フィールドの関連付けから導出することができる。結果として、光フィールドの関連付けを採用し、散乱媒体の散乱特性を明らかにすることができる。
上記の図2、図3、及び図7の説明において、フローチャートおよびワークフロー内のいずれのプロセス、説明、またはブロックは、プロセス内の特定のロジカル機能またはステップを実装するための1つ以上の実行可能な指令を含むモジュール、セグメント、またはコードの一部分を表すものとして理解してもよく、若しくは、当業者にとって理解されるように、例示的な実施形態の範囲内に関連する機能に応じて、実質的に同時にまたは逆の順序を含み、示されたまたは議論された機能が異なる順序で実行される代替的な実装が含まれる。本明細書に記載の様々な要素、特徴、およびプロセスは、互いに独立して使用してもよく、または様々な方法で組み合わせることができる。全ての可能な組み合わせおよび下位組み合わせは、本開示の範囲内に入ることが意図されている。
次に、例示的な実施形態に係るコンピュータおよび装置のハードウェアの説明に関して図8を参照し、説明する。本明細書で説明されるハードウェアの説明は、例えば処理回路130のハードウェアの説明でもあってもよい。図8において、処理回路130は、上記および下記の1つ以上のプロセスを実行するCPU800を含む。プロセスデータおよび指令は、メモリ802に記憶されてもよい。これらのプロセスおよび指令はまた、ハードドライブ(HDD)または携帯型記憶媒体などの記憶媒体ディスク804に記憶されてもよく、または遠隔に記憶されてもよい。さらに、請求された効果は、本発明のプロセスの指示が記憶されているコンピュータ読み取り可能な媒体の形態によって制限されない。例えば、指令は、CD、DVD、フラッシュメモリ、RAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、ハードディスク、またはサーバやコンピュータなどの処理回路130と通信する他の任意の情報処理装置に記憶されてもよい。
さらに、請求された効果は、CPU800と、Microsoft Windows、UNIX(登録商標)、Solaris、LINUX、apple MAC−OSおよび当業者に知られている他のシステムなどのオペレーティングシステムとを連携して実行する、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、またはオペレーティングシステムの構成要素、あるいはそれらの組み合わせとして提供してもよい。
処理回路130を達成するハードウェア要素は、様々な回路要素によって実現されてもよい。さらに、上記の実施形態の各機能は、1つ以上の処理回路を含む回路によって実装してもよい。処理回路は、図8に示すように、特別にプログラムされたプロセッサ、例えば、プロセッサ(CPU)800を含む。処理回路はまた、特定用途向けの集積回路(ASIC)および列挙された機能を実行するように配列された従来の回路構成要素などの装置を含む。
図8において、処理回路130は、上記のプロセスを実行するCPU800を含む。処理回路130は、汎用コンピュータまたは特定の専用機械であってもよい。一実施形態において、処理回路130は、プロセッサ800が、散乱処理(特に、図2、3、および7を参照して説明されたプロセスのいずれか)において散乱構成の関連付け確立支援を実行するようにプログラムされると、特定の専用機械となる。
あるいは、またはそれに加え、CPU800は、当業者であれば認識できるように、FPGA、ASIC、PLDで実装されるか、またはディスクリート論理回路を使用して実装されてもよい。さらに、CPU800は、上記本発明のプロセスの指令を実行するために並行して動作する複数のプロセッサとして実装されてもよい。
図8の処理回路130はまた、ネットワーク828とインターフェースするための、Intel Corporation of AmericaからのIntel Ethernet PROネットワークインターフェースカードなどのネットワークコントローラ806を含む。ネットワーク828は、インターネットなどの公共ネットワーク、またはLANまたはWANネットワークなどの私的ネットワーク、あるいはそれらの任意の組み合わせであってもよく、また、PSTNまたはISDNサブネットワークを含んでもよい。ネットワーク828はまた、イーサネットネットワークのように有線であってもよく、またはEDGE、3Gおよび4G無線セルラーシステムを含むセルラーネットワークなどの無線であってもよい。無線ネットワークは、Wi−Fi、Bluetooth、またはその他の既知の無線形式の通信であってもよい。
処理回路130は、モニタなどのディスプレイ810とインターフェースするためのグラフィックカードまたはグラフィックアダプタなどのディスプレイコントローラ808をさらに含む。汎用I/Oインターフェース812は、キーボードおよび/またはマウス814、ならびにディスプレイ810上のまたはディスプレイ810とは別のタッチスクリーンパネル816とインターフェースする。汎用I/Oインターフェースはまた、プリンタおよびスキャナを含む様々な周辺機器818に接続する。
サウンドコントローラ820はまた、スピーカまたはマイクロフォン822とインターフェースするために処理回路130に提供され、それによって音および/または音楽が提供される。
汎用ストレージコントローラ824は、記憶媒体ディスク804を、処理回路130の全ての構成要素を相互接続するためのISA、EISA、VESA、PCIなどの通信バス826に接続する。ディスプレイ810、キーボードおよび/またはマウス814、ならびにディスプレイコントローラ808、ストレージコントローラ824、ネットワークコントローラ806、サウンドコントローラ820、および汎用I/Oインターフェース812の一般的な特徴および機能の説明は、これらの機能が知られているので、簡潔にするために省略する。
本開示の文脈で説明される例示的な回路要素は、他の要素で置き換えられてもよく、本明細書に提供される例とは異なって構造化されてもよい。さらに、本明細書に記載の特徴を実行する回路は、複数の回路ユニット(例えば、チップ)に実装されてもよく、またはそれらの特徴が、単一のチップセット上の回路で組み合わされてもよい。
本明細書で説明される機能および特徴はまた、システムの様々な分散構成要素によって実行されてもよい。例えば、1つ以上のプロセッサは、これらのシステム機能を実行してもよく、プロセッサは、ネットワーク内で通信する複数の構成要素に分散されている。分散構成要素には、様々なヒューマンインターフェイスおよび通信装置(ディスプレイモニタ、スマートフォン、タブレット、携帯情報端末(PDA)など)に加えて、処理を共有してもよい1つ以上のクライアントマシンおよびサーバマシンが含まれてもよい。ネットワークは、LANやWANなどの私的ネットワークでもよく、インターネットなどの公共ネットワークでもよい。システムへの入力は、ユーザーの直接入力を通して受信し、リアルタイムまたはバッチプロセスのいずれかで遠隔に受信してもよい。また、いくつの実装は、説明されているものとは異なるモジュールまたはハードウェアで実行してもよい。従って、他の実装は、請求される範囲内である。
ここで開示される技術的特徴の実施形態の説明において、前述のものは単なる例示に過ぎず、限定するものではなく、例としてのみ提示されたことは当業者にとって明らかであるであろう。従って、特定の構成が本明細書で論じられていたが、他の構成も採用してもよい。多数の変更および他の実施形態(例えば、組み合わせ、再配置など)は、本開示によって可能であり、当業者が行える範囲内のものであり、開示された技術的特徴および任意の同等物の範囲内にあると考えられる。開示された実施形態の特徴は、本発明の範囲内で組み合わされ、再配置され、省略されるなどで、追加の実施形態を生成してもよい。さらに、特定の機能は、他の機能に対応して使用せず、有利に使用されてもよい。従って、出願人は、開示された技術的特徴の要旨および範囲内にある全ての代替案、修正、同等物、および変形を網羅することを意図する。
Claims (20)
- 光源と、
前記光源から対象物体に照射される光の位相および振幅の1つ以上を変調する空間光変調器と、
処理回路と、を備えるシステムであって、
前記処理回路は、
1つの集光点を生成するためのフィールド分布を算出し、
前記1つの集光点の前記フィールド分布に基づいて、複数の集光点を生成するためのフィールド分布のセットを導出し、
前記フィールド分布のセットを前記空間光変調器に適用して、前記対象物体上に複数の集光点をスキャンする、
システム。 - 前記処理回路は、さらに、前記1つの集光点に対する前記フィールド分布を、低次元から高次元に導出する、
請求項1に記載のシステム。 - 前記処理回路は、さらに、前記対象物体上の前記複数の集光点のそれぞれについて画像を検出し、
前記画像を処理して、前記対象物体の共焦点画像を取得する、
請求項1又は2に記載のシステム。 - 前記1つの集光点の前記フィールド分布を算出する前記処理回路は、さらに、
前記1つの集光点の前記フィールド分布を計算するために必要な所定の閾値を満たしているか否かを判断し、
前記所定の閾値を満たした場合に、アダマール行列アプローチの応答として、前記1つの集光点の前記フィールド分布を計算する、
請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記フィールド分布のセットに対応する周期的な位相差は、前記空間光変調器における前記複数の集光点を生成するための複数の位相パターンから抽出される、
請求項1から4のいずれか一項に記載のシステム。 - 情報を記憶するメモリをさらに備えるシステムであって、
前記情報は、複数の散乱媒体の各散乱媒体に対して線形の入出力応答を示す複数の透過行列と、前記複数の集光点を生成する全ての前記空間光変調器での位相パターンと、前記複数の集光点の1つを生成する基準の位相パターンと隣接する集光点を生成する他の位相パターンとの間で決定される空間光変調器上での位相差と、を含む、
請求項1から5のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記処理回路は、前記1つの集光点の前記フィールド分布の計算において
アダマール行列を生成し、
前記空間光変調器にアダマール行列からの列を入力し、
前記空間光変調器の前記入力に対応する検出部での強度を測定し、
前記測定された強度に基づいて、前記1つの集光点の前記フィールド分布を計算する、
請求項4に記載のシステム。 - 前記処理回路は、さらに、
前記1つの集光点の前記フィールド分布に基づいて位相または振幅パターンを計算し、
前記計算された位相または振幅パターンに基づいて、位相または振幅パターンのセットを導出する、
請求項1から7のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記計算された位相パターンに基づいて前記位相および振幅パターンの導出において、前記処理回路は、さらに、前記1つの集光点に隣接する隣接集光点に対応する前記位相または振幅パターンの1つを計算する、
請求項8に記載のシステム。 - 前記1つの集光点は、前記対象物体上に配列された前記複数の集光点の中心に位置する、
請求項1から9のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記空間光変調器は、マトリックスに配列された複数のマイクロミラーを含むデジタルマイクロミラー装置(DMD)である、
請求項1から10のいずれか一項に記載のシステム。 - 散乱媒体を通して前記対象物体の画像を撮像することによって画像データを生成する画像化装置をさらに備える、
請求項1から11のいずれか一項に記載のシステム。 - 散乱処理のための変調信号を生成する方法であって、
1つの集光点のフィールド分布を評価することと、
前記1つの集光点の前記フィールド分布に基づいて、複数の集光点のフィールド分布のセットを誘導することと、
前記フィールド分布のセットを前記空間光変調器に適用して、前記対象物体上の複数の集光点をスキャンすること、を含む、
方法。 - 前記1つの集光点に対する前記フィールド分布を、低次元から高次元に導出する、
請求項13に記載の方法。 - 前記対象物体上の前記複数の集光点のそれぞれについて画像を検出し、前記画像を処理することにより前記対象物体の共焦点画像を取得する、
請求項13又は14に記載の方法。 - 前記1つの集光点の前記分布を計算するために必要な所定の閾値を満たしているか否かを判断すること、
前記所定の閾値を満たした場合に、アダマール行列アプローチの応答として、前記1つの集光点の前記フィールド分布を算出すること、をさらに含む、
請求項13から15のいずれか一項に記載の方法。 - 前記1つの集光点の前記フィールド分布の算出は、
アダマール行列を作成することと、
前記空間光変調器にアダマール行列からの列を入力することと、
前記空間光変調器の前記入力に対応する検出部での強度を測定することと、
前記測定された強度に基づいて、前記1つの集光点のための前記フィールド分布を算出すること、をさらに含む、
請求項16に記載の方法。 - 前記1つの集光点は、前記対象物体上に配列された前記複数の集光点の中心に位置する、
請求項13から17のいずれか一項に記載の方法。 - 前記フィールド分布のセットに対応する周期的な位相差は、前記空間光変調器で前記複数の集光点を生成するための複数の位相パターンから抽出される、
請求項13から18のいずれか一項に記載の方法。 - 光源と、
空間光変調器と、
検出部と、
処理回路と、を備えるシステムであって、
前記処理回路は、
所定の照明プロファイルに基づき、光源を用いて照明を投射し、
前記照明プロファイルに基づき、前記空間光変調器を用いて投射照明の光フィールドを変調し、
前記検出部を用いて、散乱媒体から後方散乱された投射照明の第1部分に対応する後方散乱照明を検出し、
前記検出部を用いて、前記散乱媒体中または散乱媒体の向こうに位置する対象物体から反射された前記投射照明の第2部分に対応する反射照明を検出し、
1つの集光点に基づいて前記照明プロファイルを導出し、
前記照明プロファイルは、前記散乱媒体を通した、前記1つの集光点とは異なる位置に形成された他の集光点を含み、
前記他の集光点は、前記散乱媒体中または散乱媒体を通した前記集光点の前記光フィールド間の対応関係に基づいて形成される、
システム。
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