La imagen computacional es el proceso de formación indirecta de imágenes a partir de mediciones utilizando algoritmos que se basan en una cantidad significativa de computación. A diferencia de las imágenes tradicionales, los sistemas de imágenes computacionales implican una estrecha integración del sistema de detección y la computación para formar las imágenes de interés. La disponibilidad ubicua de plataformas informáticas rápidas (como CPU y GPU multinúcleo ), los avances en algoritmos y el hardware de detección moderno están dando como resultado sistemas de imágenes con capacidades significativamente mejoradas. Los sistemas de imágenes computacionales cubren una amplia gama de aplicaciones que incluyen microscopía computacional , [1] imágenes tomográficas , MRI , imágenes de ultrasonido , fotografía computacional , radar de apertura sintética (SAR), imágenes sísmicas, etc. La integración de la detección y la computación en los sistemas de imágenes computacionales permite acceder a información que de otro modo no sería posible. Por ejemplo:
Los sistemas de imágenes computacionales también permiten a los diseñadores de sistemas superar algunas limitaciones de hardware de la óptica y los sensores (resolución, ruido, etc.) al superar los desafíos en el dominio informático. Algunos ejemplos de tales sistemas incluyen imágenes difractivas coherentes, imágenes de apertura codificada y superresolución de imágenes .
Los sistemas de imágenes computacionales abarcan una amplia gama de aplicaciones. Si bien las aplicaciones como SAR , tomografía computarizada e inversión sísmica son bien conocidas, han experimentado mejoras significativas (exposiciones más rápidas, de mayor resolución y de menor dosis [3] ) impulsadas por avances en los algoritmos de procesamiento de señales e imágenes (incluidas las técnicas de detección comprimidas ) y plataformas informáticas más rápidas. La fotografía ha evolucionado desde el procesamiento puramente químico hasta ahora ser capaz de capturar y fusionar computacionalmente múltiples imágenes digitales ( fotografía computacional ) [4] haciendo técnicas como HDR yimágenes panorámicas disponibles para la mayoría de los usuarios de teléfonos móviles. Las imágenes computacionales también han visto surgir técnicas que modifican la fuente de luz que incide sobre un objeto utilizando estructuras/patrones conocidos y luego reconstruyen una imagen a partir de lo que se recibe (por ejemplo: imágenes de apertura codificada , microscopía de superresolución , pticografía de Fourier ). Los avances en el desarrollo de poderosas plataformas de cómputo paralelo han jugado un papel vital para poder hacer avances en la imagen computacional.
La formación de imágenes generalmente se realiza en longitudes de onda ópticas mediante lentes y espejos. Sin embargo, para los rayos X y los rayos gamma, las lentes y los espejos no son prácticos, por lo que a menudo se utilizan aperturas de modulación en su lugar. La cámara estenopeica es la forma más básica de un generador de imágenes de modulación de este tipo, pero su desventaja es el bajo rendimiento, ya que su pequeña apertura permite el paso de poca radiación. Dado que solo una pequeña fracción de la luz pasa a través del agujero de alfiler, lo que provoca una baja relación señal-ruido, la obtención de imágenes a través de los agujeros de alfiler implica exposiciones largas inaceptables. Este problema se puede superar hasta cierto punto haciendo el agujero más grande, lo que desafortunadamente conduce a una disminución de la resolución. Las cámaras estenopeicas tienen un par de ventajas sobre los lentes: tienen una profundidad de campo infinita y no sufren aberración cromática.que se puede curar en un sistema refractivo solo mediante el uso de una lente de elementos múltiples. La característica más pequeña que se puede resolver con un agujero de alfiler es aproximadamente del mismo tamaño que el agujero de alfiler. Cuanto más grande es el agujero, más borrosa se vuelve la imagen. El uso de pequeños orificios múltiples podría parecer una forma de evitar este problema, pero esto da lugar a un montaje confuso de imágenes superpuestas. No obstante, si se elige cuidadosamente el patrón de agujeros, es posible reconstruir la imagen original con una resolución igual a la de un solo agujero.pero esto da lugar a un montaje confuso de imágenes superpuestas. No obstante, si se elige cuidadosamente el patrón de agujeros, es posible reconstruir la imagen original con una resolución igual a la de un solo agujero.pero esto da lugar a un montaje confuso de imágenes superpuestas. No obstante, si se elige cuidadosamente el patrón de agujeros, es posible reconstruir la imagen original con una resolución igual a la de un solo agujero.