Moteado (interferencia)
Tipo de ruido de imagen

El moteado , patrón de moteado o ruido de moteado designa la estructura granular observada en luz coherente, resultante de interferencias aleatorias. Los patrones de moteado se utilizan en una amplia gama de técnicas de metrología , ya que generalmente permiten una alta sensibilidad y configuraciones simples. También pueden ser un factor limitante en sistemas de imágenes , como radar , radar de apertura sintética (SAR), ultrasonido médico y tomografía de coherencia óptica . [1] [2] [3] [4] El moteado no es ruido externo ; más bien, es una fluctuación inherente en las reflexiones difusas , porque los dispersores no son idénticos para cada celda, y la onda de iluminación coherente es altamente sensible a pequeñas variaciones en los cambios de fase. [5]

Los patrones de moteado surgen cuando la luz coherente se aleatoriza. El caso más simple de tal aleatorización es cuando la luz se refleja en una superficie ópticamente rugosa. Ópticamente rugosa significa que el perfil de la superficie contiene fluctuaciones mayores que la longitud de onda. Las superficies más comunes son rugosas a la luz visible, como el papel, la madera o la pintura.

La gran mayoría de superficies, sintéticas o naturales, son extremadamente rugosas en la escala de longitud de onda. Vemos el origen de este fenómeno si modelamos nuestra función de reflectividad como una matriz de dispersores. Debido a la resolución finita, en cualquier momento estamos recibiendo una distribución de dispersores dentro de la celda de resolución. Estas señales dispersas se suman de manera coherente; es decir, se suman de manera constructiva y destructiva dependiendo de las fases relativas de cada forma de onda dispersa. El moteado resulta de estos patrones de interferencia constructiva y destructiva que se muestran como puntos brillantes y oscuros en la imagen. [6]

El moteado en el radar convencional aumenta el nivel de gris medio de un área local. [7] El moteado en el SAR es generalmente grave y causa dificultades para la interpretación de imágenes. [7] [8] Es causado por el procesamiento coherente de señales retrodispersadas de múltiples objetivos distribuidos. En la oceanografía SAR, por ejemplo, el moteado es causado por señales de dispersores elementales, las ondulaciones capilares gravitacionales , y se manifiesta como una imagen de pedestal, debajo de la imagen de las olas del mar. [9] [10]

El moteado también puede representar información útil, en particular cuando está vinculado al moteado láser y al fenómeno del moteado dinámico , donde los cambios del patrón de moteado espacial a lo largo del tiempo se pueden utilizar como una medida de la actividad de la superficie, como lo que resulta útil para medir campos de desplazamiento a través de la correlación de imágenes digitales .


Historia

Aunque los científicos han investigado este fenómeno desde la época de Newton , [11] las motas han cobrado importancia desde la invención del láser . [12]

Formación

El efecto moteado es el resultado de la interferencia de muchas ondas de la misma frecuencia, con diferentes fases y amplitudes, que se suman para dar una onda resultante cuya amplitud, y por lo tanto intensidad, varía aleatoriamente. Si modelamos cada onda mediante un vector, podemos ver que si sumamos una serie de vectores con ángulos aleatorios, la longitud del vector resultante puede ser cualquier valor desde cero hasta la suma de las longitudes de los vectores individuales: un paseo aleatorio bidimensional , a veces conocido como el paseo del borracho. En el límite de muchas ondas que interfieren, y para ondas polarizadas, la distribución de intensidades (que va como el cuadrado de la longitud del vector) se vuelve exponencial , donde es la intensidad media. [1] [2] [13] [14] PAG ( I ) = 1 ⟨ I ⟩ exp ⁡ ( − I ⟨ I ⟩ ) {\textstyle P(I)={\frac {1}{\langle I\rangle }}\exp \left({\frac {-I}{\langle I\rangle }}\right)} ⟨ I ⟩ {\displaystyle \langle I\rangle }

Según la teoría de la difracción , cuando una superficie se ilumina con una onda de luz , cada punto de la superficie iluminada actúa como una fuente de ondas esféricas secundarias. La luz en cualquier punto del campo de luz dispersa está formada por ondas que se han dispersado desde cada punto de la superficie iluminada. Si la superficie es lo suficientemente rugosa como para crear diferencias en la longitud de onda que superan una longitud de onda , dando lugar a cambios de fase superiores a 2π, la amplitud y, por lo tanto, la intensidad de la luz resultante varía aleatoriamente.

Si se utiliza luz de baja coherencia (es decir, compuesta por muchas longitudes de onda), normalmente no se observará un patrón de moteado, porque los patrones de moteado producidos por longitudes de onda individuales tienen dimensiones diferentes y normalmente se promediarán entre sí. Sin embargo, podemos observar patrones de moteado en luz policromática en algunas condiciones, como con luz parcialmente coherente [15] o luz espacialmente coherente [16] .

Tipos

Manchas subjetivas

Motas de láser en la imagen de una cámara digital causadas por un puntero láser verde. Se trata de un patrón de motas subjetivo. (Tenga en cuenta que las diferencias de color en la imagen se deben a limitaciones del sistema de la cámara).

Cuando se toma una imagen de una superficie rugosa iluminada por una luz coherente (por ejemplo, un rayo láser), se observa un patrón de motas en el plano de la imagen; esto se denomina "patrón de motas subjetivo" (consulte la imagen anterior). Se denomina "subjetivo" porque la estructura detallada del patrón de motas depende de los parámetros del sistema de visualización; por ejemplo, si cambia el tamaño de la apertura de la lente, cambia el tamaño de las motas. Si se altera la posición del sistema de obtención de imágenes, el patrón cambiará gradualmente y, con el tiempo, dejará de tener relación con el patrón de motas original.

Podemos explicar esto de la siguiente manera. Podemos considerar que cada punto de la imagen está iluminado por un área finita del objeto. [ Aclaración necesaria ] Determinamos el tamaño de esta área mediante la resolución limitada por difracción de la lente, que viene dada por el disco de Airy cuyo diámetro es 2,4λu/D, donde λ es la longitud de onda de la luz, u es la distancia entre el objeto y la lente, y D es el diámetro de la abertura de la lente. (Éste es un modelo simplificado de imágenes limitadas por difracción).

La luz en puntos vecinos de la imagen se ha dispersado desde áreas que tienen muchos puntos en común y la intensidad de dos de esos puntos no diferirá mucho. Sin embargo, dos puntos de la imagen que están iluminados por áreas del objeto que están separadas por el diámetro del disco de Airy tienen intensidades de luz que no están relacionadas. Esto corresponde a una distancia en la imagen de 2,4λv/D, donde v es la distancia entre la lente y la imagen. Por lo tanto, el "tamaño" de las motas en la imagen es de este orden.

Podemos observar el cambio en el tamaño de las motas con la apertura de la lente mirando directamente un punto láser en una pared y luego a través de un orificio muy pequeño. Se verá que las motas aumentan significativamente de tamaño. Además, el patrón de motas en sí cambiará al mover la posición del ojo mientras se mantiene estable el puntero láser. Otra prueba de que el patrón de motas se forma solo en el plano de la imagen (en el caso específico de la retina del ojo ) es que las motas permanecerán visibles si el ojo se aleja de la pared (esto es diferente para un patrón de motas objetivo, donde la visibilidad de las motas se pierde al desenfocar).

Motas objetivas

Fotografía de un patrón de moteado objetivo. Se trata del campo de luz que se forma cuando un rayo láser se dispersa desde una superficie de plástico hacia una pared.

Cuando la luz láser que se ha dispersado desde una superficie rugosa cae sobre otra superficie, forma un "patrón de moteado objetivo". Si se coloca una placa fotográfica u otro sensor óptico 2D dentro del campo de luz dispersa sin una lente, se obtiene un patrón de moteado cuyas características dependen de la geometría del sistema y de la longitud de onda del láser. El patrón de moteado de la figura se obtuvo apuntando un rayo láser a la superficie de un teléfono móvil de modo que la luz dispersada cayera sobre una pared adyacente. A continuación se tomó una fotografía del patrón de moteado formado en la pared. Estrictamente hablando, este también tiene un segundo patrón de moteado subjetivo, pero sus dimensiones son mucho más pequeñas que el patrón objetivo, por lo que no se ve en la imagen.

Las contribuciones de toda la superficie de dispersión conforman la luz en un punto determinado del patrón de moteado. Las fases relativas de estas ondas dispersas varían a lo largo de la superficie de dispersión, de modo que la fase resultante en cada punto de la segunda superficie varía aleatoriamente. El patrón es el mismo independientemente de cómo se represente, como si fuera un patrón pintado.

El "tamaño" de las motas es una función de la longitud de onda de la luz, el tamaño del haz láser que ilumina la primera superficie y la distancia entre esta superficie y la superficie donde se forma el patrón de motas. Esto es así porque cuando el ángulo de dispersión cambia de manera que la diferencia de trayectoria relativa entre la luz dispersada desde el centro del área iluminada en comparación con la luz dispersada desde el borde del área iluminada cambia en λ, la intensidad deja de estar correlacionada. Dainty [1] deriva una expresión para el tamaño medio de las motas como λz/L donde L es el ancho del área iluminada y z es la distancia entre el objeto y la ubicación del patrón de motas.

Motas de campo cercano

Los speckles objetivos se obtienen normalmente en el campo lejano (también llamado región de Fraunhofer, que es la zona donde se produce la difracción de Fraunhofer ). Esto significa que se generan "lejos" del objeto que emite o dispersa la luz. También podemos observar speckles cerca del objeto que dispersa, en el campo cercano (también llamado región de Fresnel, es decir, la región donde se produce la difracción de Fresnel ). A este tipo de speckles los llamamos speckles de campo cercano . Véase campo cercano y campo lejano para una definición más rigurosa de "cerca" y "lejos".

Las propiedades estadísticas de un patrón de moteado de campo lejano (es decir, la forma y dimensión del moteado) dependen de la forma y dimensión de la región impactada por la luz láser. Por el contrario, una característica muy interesante de los moteados de campo cercano es que sus propiedades estadísticas están estrechamente relacionadas con la forma y estructura del objeto que los dispersa: los objetos que se dispersan en ángulos altos generan pequeños moteados de campo cercano, y viceversa. Bajo la condición Rayleigh-Gans , en particular, la dimensión del moteado refleja la dimensión promedio de los objetos que se dispersan, mientras que, en general, las propiedades estadísticas de los moteados de campo cercano generados por una muestra dependen de la distribución de dispersión de la luz. [17] [18]

En realidad, la condición bajo la cual aparecen las motas de campo cercano se ha descrito como más estricta que la condición de Fresnel habitual. [19]

Aplicaciones

Los patrones de moteado se han utilizado en una variedad de aplicaciones en microscopía, [20] [21] imágenes, [22] [23] y manipulación óptica. [24] [25] [26]

Cuando se inventaron los láseres, se consideró que el efecto moteado era un grave inconveniente en el uso de láseres para iluminar objetos, en particular en imágenes holográficas debido a la imagen granulada producida. Más tarde, los investigadores se dieron cuenta de que los patrones moteados podían llevar información sobre las deformaciones de la superficie del objeto y explotaron este efecto en la interferometría holográfica y la interferometría electrónica de patrones moteados . [27] La ​​obtención de imágenes moteadas y las pruebas oculares mediante moteado también utilizan el efecto moteado.

El moteado es la principal limitación del lidar coherente y de las imágenes coherentes en la detección heterodina óptica .

En el caso de las motas de campo cercano, las propiedades estadísticas dependen de la distribución de dispersión de luz de una muestra dada. Esto permite el uso del análisis de motas de campo cercano para detectar la distribución de dispersión; esta es la llamada técnica de dispersión de campo cercano. [28]

Cuando el patrón de moteado cambia con el tiempo, debido a cambios en la superficie iluminada, el fenómeno se conoce como moteado dinámico y se puede utilizar para medir la actividad, por ejemplo, mediante un sensor de flujo óptico (ratón óptico de computadora). En materiales biológicos, el fenómeno se conoce como biospeckle.

En un entorno estático, los cambios en el moteado también se pueden utilizar como una sonda sensible de la fuente de luz. Esto se puede utilizar en una configuración de medidor de ondas, con una resolución de alrededor de 1 atómetro , [29] (equivalente a 1 parte en 10 12 de la longitud de onda, equivalente a medir la longitud de un campo de fútbol con la resolución de un solo átomo [30] ) y también puede estabilizar la longitud de onda de los láseres [31] o medir la polarización. [32]

El patrón desordenado producido por el moteado se ha utilizado en simulaciones cuánticas con átomos fríos . Las regiones aleatoriamente distribuidas de luz brillante y oscura actúan como un análogo del desorden en sistemas de estado sólido y se utilizan para investigar fenómenos de localización . [33]

En la microscopía de fluorescencia, se puede obtener una resolución sublimitada por difracción en 2D a partir de técnicas de iluminación de patrones saturables/fotoconvertibles como la microscopía de agotamiento de emisión estimulada ( STED ), la microscopía de agotamiento del estado fundamental ( GSD ) y las transiciones de fluorescencia óptica saturables reversibles (RESOLFT). La adaptación de los patrones de moteado para su uso en estas aplicaciones permite la obtención de imágenes en superresolución 3D paralelas. [34]

Mitigación

Un puntero láser verde. La reducción de las motas fue necesaria para fotografiar el perfil gaussiano del láser , lo que se logró quitando todas las lentes y proyectándolo sobre un líquido opaco (leche), que era la única superficie lo suficientemente plana y lisa.

El moteado se considera un problema en los sistemas de visualización basados ​​en láser, como el Laser TV . El moteado se cuantifica generalmente por el contraste de moteado. La reducción del contraste de moteado es esencialmente la creación de muchos patrones de moteado independientes, de modo que se promedien en la retina/detector. Esto se puede lograr mediante [35]

  • Diversidad de ángulos: iluminación desde diferentes ángulos
  • Diversidad de polarización: uso de diferentes estados de polarización
  • Diversidad de longitud de onda: uso de fuentes láser que difieren en longitud de onda en una pequeña cantidad

También se pueden utilizar difusores rotatorios (que destruyen la coherencia espacial de la luz láser) para reducir las motas. Las pantallas o fibras móviles o vibratorias también pueden ser soluciones. [36] El televisor láser Mitsubishi parece utilizar una pantalla de este tipo que requiere un cuidado especial según el manual del producto. Puede encontrar una discusión más detallada sobre la reducción de motas láser aquí. [37]

La detección heterodina de matriz sintética se desarrolló para reducir el ruido de moteado en imágenes ópticas coherentes y LIDAR de absorción diferencial coherente .

Métodos de procesamiento de señales

En aplicaciones científicas, se puede utilizar un filtro espacial para reducir las motas.

Se utilizan varios métodos diferentes para eliminar el moteado, basados ​​en diferentes modelos matemáticos del fenómeno. [9] Un método, por ejemplo, emplea el procesamiento de múltiples miradas (también conocido como procesamiento multi-look ), promediando el moteado tomando varias "miradas" a un objetivo en un solo barrido de radar. [7] [8] El promedio es el promedio incoherente de las miradas. [8]

Un segundo método implica el uso de filtros adaptativos y no adaptativos en el procesamiento de la señal (donde los filtros adaptativos adaptan sus ponderaciones a lo largo de la imagen al nivel de moteado, y los filtros no adaptativos aplican las mismas ponderaciones de manera uniforme a lo largo de toda la imagen). Este tipo de filtrado también elimina la información real de la imagen, en particular la información de alta frecuencia, y la aplicabilidad del filtrado y la elección del tipo de filtro implican compensaciones. El filtrado adaptativo de moteado es mejor para preservar los bordes y los detalles en áreas de alta textura (como bosques o áreas urbanas). Sin embargo, el filtrado no adaptativo es más sencillo de implementar y requiere menos potencia computacional. [7] [8]

Existen dos formas de filtrado de moteado no adaptativo: uno basado en la media y otro basado en la mediana (dentro de un área rectangular dada de píxeles en la imagen). El último es mejor que el primero para preservar los bordes y eliminar los picos. Existen muchas formas de filtrado de moteado adaptativo, [38] incluyendo el filtro Lee, el filtro Frost y el filtro de gamma máxima-A-posteriori refinado (RGMAP). Sin embargo, todos ellos se basan en tres supuestos fundamentales en sus modelos matemáticos: [7]

  • El moteado en SAR es multiplicativo , es decir, es directamente proporcional al nivel de gris local en cualquier área. [7]
  • La señal y el moteado son estadísticamente independientes entre sí. [7]
  • La media y la varianza de la muestra de un solo píxel son iguales a la media y la varianza del área local que está centrada en ese píxel. [7]

El filtro Lee convierte el modelo multiplicativo en uno aditivo, reduciendo así el problema de lidiar con el moteado a un caso manejable conocido. [39]

Análisis de wavelets

Recientemente, el uso de la transformada wavelet ha llevado a avances significativos en el análisis de imágenes. La razón principal para el uso del procesamiento multiescala es el hecho de que muchas señales naturales, cuando se descomponen en bases wavelet , se simplifican significativamente y se pueden modelar mediante distribuciones conocidas. Además, la descomposición wavelet puede separar señales en diferentes escalas y orientaciones. Por lo tanto, se puede recuperar la señal original en cualquier escala y dirección y no se pierden detalles útiles. [40]

Los primeros métodos de reducción de moteado multiescala se basaron en la determinación del umbral de los coeficientes de subbanda de detalle. [41] Los métodos de determinación del umbral wavelet tienen algunas desventajas: (i) la elección del umbral se realiza de manera ad hoc, suponiendo que los componentes deseados y no deseados de la señal obedecen a sus distribuciones conocidas, independientemente de su escala y orientaciones; y (ii) el procedimiento de determinación del umbral generalmente da como resultado algunos artefactos en la imagen desruidoizada. Para abordar estas desventajas, se desarrollaron estimadores no lineales basados ​​en la teoría de Bayes. [40] [42]

Analogías

Los patrones de moteado también pueden observarse en el tiempo en lugar de en el espacio. Este es el caso de la reflectometría óptica en el dominio del tiempo sensible a la fase , donde múltiples reflexiones de un pulso coherente generado en diferentes instantes interfieren para producir una señal pseudoaleatoria en el dominio del tiempo. [43]

Vórtices ópticos en patrones de motas

El patrón de interferencia de moteado se puede descomponer en la suma de ondas planas. Existe un conjunto de puntos donde la amplitud del campo electromagnético es exactamente cero. Los investigadores han reconocido estos puntos como dislocaciones de trenes de ondas . [44] Conocemos estas dislocaciones de fase de los campos electromagnéticos como vórtices ópticos .

Alrededor de cada núcleo de vórtice hay un flujo de energía circular. Por lo tanto, cada vórtice en el patrón de moteado lleva un momento angular óptico. La densidad del momento angular se da por: [45]

yo → ( a → , a ) = a → × S → ( a → , a ) S → ( a → , a ) = o 0 do 2 mi → ( a → , a ) × B → ( a → , a ) . {\displaystyle {\begin{aligned}{\vec {\mathbf {L} }}\left({\vec {\mathbf {r} }},t\right)&={\vec {\mathbf {r} }}\times {\vec {\mathbf {S} }}\left({\vec {\mathbf {r} }},t\right)\\{\vec {\mathbf {S} }}\left({\vec {\mathbf {r} }},t\right)&=\epsilon _{0}c^{2}{\vec {\mathbf {E} }}\left({\vec {\mathbf {r} }},t\right)\times {\vec {\mathbf {B} }}\left({\vec {\mathbf {r} }},t\right).\end{alineado}}}

Los vórtices suelen aparecer en pares en un patrón de motas. Estos pares de vórtices y antivórtices se colocan aleatoriamente en el espacio. Se puede demostrar que el momento angular electromagnético de cada par de vórtices es cercano a cero. [46] Los espejos conjugados en fase basados ​​en la dispersión estimulada de Brillouin excitan vórtices ópticos. [47]

Además de la descomposición formal en series de Fourier, el patrón de moteado puede componerse a partir de ondas planas emitidas por regiones inclinadas de la placa de fase. Este enfoque simplifica significativamente el modelado numérico. La emulación numérica 3D demuestra el entrelazamiento de vórtices que conduce a la formación de cuerdas en el moteado óptico. [48]

Véase también

Referencias

  1. ^ abc Dainty, C., ed. (1984). Moteado láser y fenómenos relacionados (2.ª ed.). Springer-Verlag. ISBN 978-0-387-13169-6.
  2. ^ ab Goodman, JW (1976). "Algunas propiedades fundamentales del moteado". JOSA . 66 (11): 1145–1150. Código Bibliográfico :1976JOSA...66.1145G. doi :10.1364/josa.66.001145.
  3. ^ Hua, Tao; Xie, Huimin; Wang, Simon; Hu, Zhenxing; Chen, Pengwan; Zhang, Qingming (2011). "Evaluación de la calidad de un patrón de moteado en el método de correlación de imágenes digitales mediante fluctuación del subconjunto medio". Óptica y tecnología láser . 43 (1): 9–13. Bibcode :2011OptLT..43....9H. doi :10.1016/j.optlastec.2010.04.010.
  4. ^ Lecompte, D.; Smits, A.; Bossuyt, Sven; Sol, H.; Vantomme, J.; Hemelrijck, D. Van; Habraken, AM (2006). "Evaluación de la calidad de patrones de moteado para correlación de imágenes digitales". Óptica y láseres en ingeniería . 44 (11): 1132–1145. Bibcode :2006OptLE..44.1132L. doi :10.1016/j.optlaseng.2005.10.004. hdl : 2268/15779 .
  5. ^ Moreira, Alberto; Prats-Iraola, Pau; Younis, Marwan; Krieger, Gerhard; Hajnsek, Irena; Papathanassiou, Konstantinos P. (2013). "Un tutorial sobre radar de apertura sintética" (PDF) . Revista IEEE Geoscience and Remote Sensing . 1 : 6–43. Código Bibliográfico :2013IGRSM...1a...6M. doi :10.1109/MGRS.2013.2248301. S2CID  7487291.
  6. ^ M. Forouzanfar y H. Abrishami-Moghaddam, Reducción de moteado por ultrasonido en el dominio wavelet complejo, en Principios de diversidad y diseño de formas de onda, M. Wicks, E. Mokole, S. Blunt, R. Schneible y V. Amuso (eds.), SciTech Publishing, 2010, Sección B - Parte V: Teledetección, págs. 558-77.
  7. ^ abcdefgh Brandt Tso y Paul Mather (2009). Métodos de clasificación para datos obtenidos mediante teledetección (2.ª ed.). CRC Press . pp. 37–38. ISBN 9781420090727.
  8. ^ abcd Giorgio Franceschetti y Riccardo Lanari (1999). Procesamiento de radar de apertura sintética . Serie de sistemas de ingeniería electrónica. CRC Press. pp. 145 y siguientes. ISBN 9780849378997.
  9. ^ de Mikhail B. Kanevsky (2008). Imágenes por radar de las olas del océano . Elsevier . pág. 138. ISBN 9780444532091.
  10. ^ Alexander Ya Pasmurov y Julius S. Zinoviev (2005). Imágenes de radar y holografía . Serie de radar, sonar y navegación del IEE. Vol. 19. IET. pág. 175. ISBN 9780863415029.
  11. ^ Françon, Maurice (2012). Moteado láser y aplicaciones en óptica . Elsevier.
  12. ^ Rigden, JD; Gordon, EI (1962). "La granularidad de la luz máser óptica dispersa". Proc. IRE .
  13. ^ Bender, Nicholas; Yılmaz, Hasan; Bromberg, Yaron; Cao, Hui (1 de noviembre de 2019). "Creación y control de luz compleja". APL Photonics . 4 (11): 110806. arXiv : 1906.11698 . Código Bibliográfico :2019APLP....4k0806B. doi : 10.1063/1.5132960 .
  14. ^ Bender, Nicholas; Yılmaz, Hasan; Bromberg, Yaron; Cao, Hui (20 de mayo de 2018). "Personalización de las estadísticas de intensidad de moteado". Optica . 5 (5): 595–600. arXiv : 1711.11128 . Código Bibliográfico :2018Optic...5..595B. doi :10.1364/OPTICA.5.000595. ISSN  2334-2536. S2CID  119357011.
  15. ^ McKechnie, TS (1976). "Moteado en el plano de la imagen en iluminación parcialmente coherente". Electrónica óptica y cuántica . 8 : 61–67. doi :10.1007/bf00620441. S2CID  122771512.
  16. ^ Facchin, M. (2023). Sobre patrones de moteado: integración de esferas, metrología y más allá (tesis doctoral). Universidad de St Andrews. hdl :10023/27513.
  17. ^ Giglio, M.; Carpineti, M.; Vailati, A. (2000). "Correlaciones de intensidad espacial en el campo cercano de la luz dispersa: una medición directa de la función de correlación de densidad g(r)". Physical Review Letters . 85 (7): 1416–1419. Bibcode :2000PhRvL..85.1416G. doi :10.1103/PhysRevLett.85.1416. PMID  10970518. S2CID  19689982.
  18. ^ Giglio, M.; Carpineti, M.; Vailati, A.; Brogioli, D. (2001). "Correlaciones de intensidad de campo cercano de luz dispersa". Óptica Aplicada . 40 (24): 4036–40. Código Bibliográfico :2001ApOpt..40.4036G. doi :10.1364/AO.40.004036. PMID  18360438.
  19. ^ Cerbino, R. (2007). "Correlaciones de la luz en la región profunda de Fresnel: un teorema de Van Cittert y Zernike ampliado" (PDF) . Physical Review A . 75 (5): 053815. Bibcode :2007PhRvA..75e3815C. doi :10.1103/PhysRevA.75.053815.
  20. ^ Ventalon, Cathie; Mertz, Jerome (7 de agosto de 2006). "Microscopía de iluminación de moteado dinámico con patrones de moteado traducidos versus aleatorios". Optics Express . 14 (16): 7198–7309. Bibcode :2006OExpr..14.7198V. doi : 10.1364/oe.14.007198 . ISSN  1094-4087. PMID  19529088.
  21. ^ Pascucci, M.; Ganesan, S.; Tripathi, A.; Katz, O.; Emiliani, V.; Guillon, M. (22 de marzo de 2019). "Microscopía tridimensional compresiva de súper resolución con excitación de fluorescencia saturada de moteado". Nature Communications . 10 (1): 1327. Bibcode :2019NatCo..10.1327P. doi : 10.1038/s41467-019-09297-5 . ISSN  2041-1723. PMC 6430798 . PMID  30902978. 
  22. ^ Katz, Ori; Bromberg, Yaron; Silberberg, Yaron (28 de septiembre de 2009). "Imágenes fantasma compresivas". Applied Physics Letters . 95 (13): 131110. arXiv : 0905.0321 . Código Bibliográfico :2009ApPhL..95m1110K. doi :10.1063/1.3238296. ISSN  0003-6951. S2CID  118516184.
  23. ^ Dunn, Andrew K.; Bolay, Hayrunnisa; Moskowitz, Michael A.; Boas, David A. (1 de marzo de 2001). "Imágenes dinámicas del flujo sanguíneo cerebral mediante láser Speckle". Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism . 21 (3): 195–201. doi : 10.1097/00004647-200103000-00002 . ISSN  0271-678X. PMID  11295873.
  24. ^ Bechinger, Clemens; Di Leonardo, Roberto; Löwen, Hartmut ; Reichhardt, Charles; Volpe, Giorgio; Volpe, Giovanni (23 de noviembre de 2016). "Partículas activas en entornos complejos y abarrotados". Reseñas de Física Moderna . 88 (4): 045006. arXiv : 1602.00081 . Bibcode :2016RvMP...88d5006B. doi :10.1103/revmodphys.88.045006. hdl : 11693/36533 . ISSN  0034-6861. S2CID  14940249.
  25. ^ Volpe, Giorgio; Volpe, Giovanni; Gigan, Sylvain (5 de febrero de 2014). "Movimiento browniano en un campo de luz moteada: difusión anómala ajustable y manipulación óptica selectiva". Scientific Reports . 4 (1): 3936. arXiv : 1304.1433 . Bibcode :2014NatSR...4E3936V. doi :10.1038/srep03936. ISSN  2045-2322. PMC 3913929 . PMID  24496461. 
  26. ^ Volpe, Giorgio; Kurz, Lisa; Callegari, Agnese; Volpe, Giovanni; Gigan, Sylvain (28 de julio de 2014). "Pinzas ópticas moteadas: micromanipulación con campos de luz aleatorios". Optics Express . 22 (15): 18159–18167. arXiv : 1403.0364 . Bibcode :2014OExpr..2218159V. doi :10.1364/OE.22.018159. hdl : 11693/12625 . ISSN  1094-4087. PMID  25089434. S2CID  14121619.
  27. ^ Jones y Wykes, Robert y Catherine (1989). Interferometría holográfica y moteada . Cambridge University Press. ISBN 9780511622465.
  28. ^ Brogioli, D.; Vailati, A.; Giglio, M. (2002). "Dispersión heterodina de campo cercano". Applied Physics Letters . 81 (22): 4109–11. arXiv : physics/0305102 . Código Bibliográfico :2002ApPhL..81.4109B. doi :10.1063/1.1524702. S2CID  119087994.
  29. ^ Bruce, Graham D.; O'Donnell, Laura; Chen, Mingzhou; Dholakia, Kishan (15 de marzo de 2019). "Superar el límite de correlación de moteado para lograr un medidor de ondas de fibra con resolución atómica". Optics Letters . 44 (6): 1367–1370. arXiv : 1909.00666 . Bibcode :2019OptL...44.1367B. doi :10.1364/OL.44.001367. ISSN  0146-9592. PMID  30874652. S2CID  78095181.
  30. ^ Tudhope, Christine (7 de marzo de 2019). «Una nueva investigación podría revolucionar las comunicaciones por fibra óptica». Phys.org . Consultado el 8 de marzo de 2019 .
  31. ^ Metzger, Nikolaus Klaus; Spesyvtsev, Roman; Bruce, Graham D.; Miller, Bill; Maker, Gareth T.; Malcolm, Graeme; Mazilu, Michael; Dholakia, Kishan (5 de junio de 2017). "Aprovechamiento del moteado para un medidor de ondas de banda ancha con resolución subfemtómetro y estabilización láser". Nature Communications . 8 : 15610. arXiv : 1706.02378 . Bibcode :2017NatCo...815610M. doi :10.1038/ncomms15610. PMC 5465361 . PMID  28580938. 
  32. ^ Facchin, Morgan; Bruce, Graham D.; Dholakia, Kishan; Dholakia, Kishan; Dholakia, Kishan (15 de mayo de 2020). "Determinación basada en moteado del estado de polarización de rayos láser únicos y múltiples". Continuo OSA . 3 (5): 1302-1313. arXiv : 2003.14408 . doi : 10.1364/OSAC.394117 . ISSN  2578-7519.
  33. ^ Billy, Juliette; Josse, Vincent; Zuo, Zhanchun; Bernard, Alain; Hambrecht, Ben; Lugan, Pierre; Clément, David; Sanchez-Palencia, Laurent; Bouyer, Philippe (12 de junio de 2008). "Observación directa de la localización de Anderson de ondas de materia en un desorden controlado". Nature . 453 (7197): 891–894. arXiv : 0804.1621 . Bibcode :2008Natur.453..891B. doi :10.1038/nature07000. ISSN  0028-0836. PMID  18548065. S2CID  4427739.
  34. ^ Bender, Nicholas; Sun, Mengyuan; Yılmaz, Hasan; Bewersdorf, Joerg; Bewersdorf, Joerg; Cao, Hui (20 de febrero de 2021). "Evitar el límite de difracción óptica con motas personalizadas". Optica . 8 (2): 122–129. arXiv : 2007.15491 . Bibcode :2021Optic...8..122B. doi : 10.1364/OPTICA.411007 . ISSN  2334-2536.
  35. ^ Trisnadi, Jahja I. (2002). "Reducción del contraste de moteado en pantallas de proyección láser". En Wu, Ming H (ed.). Pantallas de proyección VIII . Vol. 4657. págs. 131–137. doi :10.1117/12.463781. S2CID  30764926.
  36. ^ "Despeckler". Fiberguide . Consultado el 24 de mayo de 2019 .
  37. ^ Chellappan, Kishore V.; Erden, Erdem; Urey, Hakan (2010). "Pantallas basadas en láser: una revisión". Óptica Aplicada . 49 (25): F79–98. Código Bibliográfico :2010ApOpt..49F..79C. doi :10.1364/ao.49.000f79. PMID  20820205. S2CID  3073667.
  38. ^ Argenti, F.; Lapini, A.; Bianchi, T.; Alparone, L. (septiembre de 2013). "Un tutorial sobre reducción de moteado en imágenes de radar de apertura sintética" (PDF) . Revista IEEE Geoscience and Remote Sensing . 1 (3): 6–35. Bibcode :2013IGRSM...1c...6A. doi :10.1109/MGRS.2013.2277512. S2CID  38021146.
  39. ^ Piero Zamperoni (1995). "Mejora de la imagen". En Peter W. Hawkes; Benjamin Kazan; Tom Mulvey (eds.). Avances en la formación de imágenes y la física electrónica . Vol. 92. Academic Press . pág. 13. ISBN. 9780120147342.
  40. ^ ab M. Forouzanfar, H. Abrishami-Moghaddam y M. Gity, "Un nuevo algoritmo bayesiano multiescala para la reducción de moteado en imágenes de ultrasonidos médicos", Procesamiento de señales, imágenes y videos, Springer, vol. 4, págs. 359-75, septiembre de 2010
  41. ^ Mallat, S.: Un recorrido wavelet por el procesamiento de señales. Academic Press, Londres (1998)
  42. ^ Argenti, F.; Bianchi, T.; Lapini, A.; Alparone, L. (enero de 2012). "Despeckling rápido de MAP basado en modelado laplaciano-gaussiano de coeficientes wavelet". IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 9 (1): 13–17. Bibcode :2012IGRSL...9...13A. doi :10.1109/LGRS.2011.2158798. S2CID  25396128.
  43. ^ Garcia-Ruiz, Andres (2016). "Método de análisis de speckle para la detección distribuida de gradientes de temperatura con Φ OTDR". IEEE Photonics Technology Letters . 28 (18): 2000. Bibcode :2016IPTL...28.2000G. doi :10.1109/LPT.2016.2578043. S2CID  25243784.
  44. ^ Nye, JF; Berry, MV (1974). "Dislocaciones en trenes de ondas". Actas de la Royal Society A . 336 (1605): 165–190. Código Bibliográfico :1974RSPSA.336..165N. doi :10.1098/rspa.1974.0012. S2CID  122947659.
  45. ^ Momento angular óptico
  46. ^ Okulov, A. Yu. (2008). "Estructuras helicoidales ópticas y sonoras en un espejo de Mandelstam-Brillouin". JETP Letters . 88 (8): 487–491. Bibcode :2008JETPL..88..487O. doi :10.1134/S0021364008200046. S2CID  120371573.
  47. ^ Okulov, A Yu (2008). "Momento angular de fotones y conjugación de fases". Journal of Physics B . 41 (10): 101001. arXiv : 0801.2675 . Bibcode :2008JPhB...41j1001O. doi :10.1088/0953-4075/41/10/101001. S2CID  13307937.
  48. ^ Okulov, A. Yu (2009). "Entidades de moteado retorcido dentro de espejos de inversión de frente de onda". Physical Review A . 80 (1): 013837. arXiv : 0903.0057 . Código Bibliográfico :2009PhRvA..80a3837O. doi :10.1103/PhysRevA.80.013837. S2CID  119279889.

Lectura adicional

  • Cheng Hua y Tian Jinwen (2009). "Reducción de moteado en imágenes de radar de apertura sintética basada en lógica difusa". Primer taller internacional sobre tecnología educativa y ciencias de la computación, Wuhan, Hubei, China, 7 y 8 de marzo de 2009. Vol. 1. págs. 933–937. doi :10.1109/ETCS.2009.212.
  • Forouzanfar, M., Abrishami-Moghaddam, H. y Dehghani, M., (2007) "Reducción de moteado en imágenes de ultrasonido médico utilizando un nuevo método bayesiano bivariado multiescala basado en MMSE", IEEE 15th Signal Processing and Communication Applications Conf. (SIU'07), Turquía, junio de 2007, págs. 1–4.
  • Sedef Kent; Osman Nuri Oçan y Tolga Ensari (2004). "Reducción de moteado en imágenes de radar de apertura sintética mediante filtrado de wavelets". En ITG; VDE; FGAN; DLR; EADS y astrium (eds.). EUSAR 2004 — Actas — 5.ª Conferencia europea sobre radar de apertura sintética, 25-27 de mayo de 2004, Ulm, Alemania . Margret Schneider. págs. 1001-1003. ISBN 9783800728282.
  • Andrew K. Chan y Cheng Peng (2003). "Aplicaciones de wavelets al procesamiento de imágenes SAR". Wavelets para tecnologías de detección . Biblioteca de teledetección de Artech House. Artech House. ISBN 9781580533171.
  • Jong-Sen Lee y Eric Pottier (2009). "Filtrado de motas SAR polarimétrico". Imágenes de radar polarimétricas: de los conceptos básicos a las aplicaciones . Serie de ciencia e ingeniería óptica. Vol. 142. CRC Press. ISBN 9781420054972.
  • Ver motas en la uña
  • Grupo de investigación en dispersión de luz y materiales fotónicos
  • Brogioli, Doriano; Vailati, Alberto; Giglio, Marzio (2009). "Motas de campo cercano". arXiv : 0907.3376 [física.óptica].
Obtenido de "https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Speckle_(interferencia)&oldid=1224592685#Patrón_Speckle"