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前回、遮断周波数を超える分解能の改善が定量的に確認できました。これによってスペクトルの高周波成分には「分解能を改善する」という物理学的な意味があると結論付けられます。


実際にデコンボリューション画像のスペクトルを見てみましょう。今回もハニング窓を掛けてから計算します。

研究117- NASAのオープンデータで、遮断周波数を超える分解能の改善に成功!～その５

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  tex: {
    inlineMath: [['$', '$']]
  }
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これまで、PC上での理論実験・実光学系の画像を用いた間接的評価の両パターンで肯定的な結果が得られました。


しかし、より多くの人を説得させるためには直接的な評価に勝るものはないですね。正解画像を用意できる実験とはどのようなものであるか考えてみましょう。


1. テストチャートの利用
2. 低F値画像と高F値画像の比較
3. 近接画像の利用
4. 他のメカニズムで撮影


一般的な評価方法は「テストチャートの利用」だと思われます。弱点があるとすれば、実用的な画像ではないという部分でしょうか。これを補ったものが2,3,4番目のパターンです。


高F値画像の被写界深度・焦点深度は深くなるため、検査用途や顕微鏡観察用途にニーズがあります。このような画像で、低F値画像と同等な分解能が達成できれば説得力があります。F値一段分の分解能変化は $\sqrt{2}$ 倍であるため、二段を超えるF値の設定ができれば良いです。


近接画像の利用に関しては、面積当たりのデータ量を合わせるために、光学ズーム画像と近接画像を比較することになります。無効倍率による情報量の低下が解消できれば説得力は高いですね。


最後の「他のメカニズムで撮影」というものは、例えば光学顕微鏡に対して電子顕微鏡画像を正解画像として扱うというようなことです。特に顕微鏡分野では数多くの観測手法が発明されているので、装置さえ存在すれば正解画像を作成することは容易です。例を挙げると、超解像蛍光顕微鏡、原子間引力顕微鏡・共焦点顕微鏡・近接場顕微鏡・多光子顕微鏡など。


撮影方法について注目してきましたが、実はもう一つ重要な要素があります。それは「我々が独自に撮影した画像ではないこと」です。これは再現性に関する批判を避けるために、非常に重要なことです。実験の重要性というと、「実験結果の重要性」にフォーカスしがちですが、前提として「入力画像の確からしさ」は担保されていなければなりません。


最も分り易いものは、オープンデータを使うというものです。間接的評価でNASAのオープンデータを用いた理由も同様です。この辺りに注意しながら、次回直接的な評価を行なっていきます。(written by J.Nishigata)


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研究118- NASAのオープンデータで、遮断周波数を超える分解能の改善に成功!～その６