SUBPIXEL SCANNING FOR SPECTRUM IMAGE ANALYSIS
Subject and Purpose. In this paper, an algorithm is developed to improve the spectrum image resolution in the atomic emission spectrum registration using multi-element detectors and taking multiple exposures with image shifting by a fractional part of a pixel.Methods and Methodology. Mathematical mo...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Видавничий дім «Академперіодика»
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1434 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Radio physics and radio astronomy |
Репозитарії
Radio physics and radio astronomy| id |
oai:ri.kharkov.ua:article-1434 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Radio physics and radio astronomy |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-03-26T08:30:34Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
image processing image registration with shifting multielement sensors spectral analysis least squares method subpixel resolution |
| spellingShingle |
image processing image registration with shifting multielement sensors spectral analysis least squares method subpixel resolution Yegorov, S. A. Lutsenko, V. I. Yegorov, A. D. Yegorov, V. A. Sinelnikov, I. E. SUBPIXEL SCANNING FOR SPECTRUM IMAGE ANALYSIS |
| topic_facet |
image processing image registration with shifting multielement sensors spectral analysis least squares method subpixel resolution обробка зображень реєстрація зображення зі зсувом багатоелементні сенсори спектральний аналіз метод найменших квадратів субпіксельне розділення |
| format |
Article |
| author |
Yegorov, S. A. Lutsenko, V. I. Yegorov, A. D. Yegorov, V. A. Sinelnikov, I. E. |
| author_facet |
Yegorov, S. A. Lutsenko, V. I. Yegorov, A. D. Yegorov, V. A. Sinelnikov, I. E. |
| author_sort |
Yegorov, S. A. |
| title |
SUBPIXEL SCANNING FOR SPECTRUM IMAGE ANALYSIS |
| title_short |
SUBPIXEL SCANNING FOR SPECTRUM IMAGE ANALYSIS |
| title_full |
SUBPIXEL SCANNING FOR SPECTRUM IMAGE ANALYSIS |
| title_fullStr |
SUBPIXEL SCANNING FOR SPECTRUM IMAGE ANALYSIS |
| title_full_unstemmed |
SUBPIXEL SCANNING FOR SPECTRUM IMAGE ANALYSIS |
| title_sort |
subpixel scanning for spectrum image analysis |
| title_alt |
СУБПІКСЕЛЬНЕ СКАНУВАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЗОБРАЖЕНЬ СПЕКТРА |
| description |
Subject and Purpose. In this paper, an algorithm is developed to improve the spectrum image resolution in the atomic emission spectrum registration using multi-element detectors and taking multiple exposures with image shifting by a fractional part of a pixel.Methods and Methodology. Mathematical modeling techniques are employed in the coordinate representation dictated by the prior information. The modeling results are checked by experiment.Results. The importance of the resolution value of spectral image registration systems and its impact on the quality of the obtained results have been highlighted. The spectral informativeness of the regularly (matrix- or linearly) structured multi-element detectors has been evaluated against the irregular-structure sensors, such as photographic emulsions. As it has been found that the process of pixel size reduction is demanding, an alternative approach through subpixel image shifting has been proposed. Unlike the case of the corresponding instruments implemented as a rule in the frequency domain, here the relevant theoretical problem reduces to the over- determined system of linear equations. The proposed solution algorithm employs the least squares method having regard to the prior data specificity posed by the isolation of the spectral lines and a smooth flow of the background between them. The digital simulation results and the real experimental evidence from the atomic emission spectral analysis have been presented, illustrating the algorithm operation. The experimental research was carried out for one-dimensional spectrum images registered with linear charge-coupling photodetectors. The so gained resolution was twice the spatial resolution of the photodetector.Conclusions. It has been demonstrated that controlled image shifting not only improves the photometry accuracy but also significantly enhances the detector resolution. The general comparisons of the theory with the experiment have proved the feasibility of bringing the proposed methodology into atomic emission analysis.Keywords: image processing, image registration with shifting, multielement sensors, spectral analysis, least squares method, subpixel resolutionManuscript submitted 21.06.2023Radio phys. radio astron. 2024, 29(1): 038-045REFERENCES 1. Yuu, F. T. S., 1979. Introduction to the theory of diffraction, information processing and holography. Moscow: Sov. Radio Publ. (in russian).2. Peisakhson, I. V., 1975. Optics of spectral instruments. 2nd ed. Leningrad: Mashinostroenie Publ. (in Russian).3. Maksutov, D. D., 1979. Astronomical optics. Leningrad: Nauka Publ. (in Russian).4. Zhang, X. F., Huang, W., Xu, M.F., Jia, S.Q., Xu, X.R., Li, F.B., Zheng, Y.D., 2019. Super-resolution imaging for infrared micro- scanning optical system. Opt. Express, 27(5), pp. 7719—7737. DOI: https://doi.org/10.1364/OE.27.0077195. Chen, J., Li, Y., Cao, L., 2021. Research on region selection super resolution restoration algorithm based on infrared micro- scanning optical imaging model. Sci Rep. 11, 2852. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82119-16. Blazhevich, S. V., Vintaev, V. N., Ushakova, N. N., 2010. Image synthesis with enhanced resolution on the basis of subpixel scanning.Sovr. Probl. DZZ Kosm., 7(2), pp. 9—13 (in Russian).7. Peleg, S., Keren, D., Schweitzer, L., 1987. Improving image resolution using subpixel motion. Pattern Recognit. Lett., 5(3), pp. 223— 226. DOI: https://doi.org/10.1016/0167-8655(87)90067-58. Gross, D., 1986. Super-resolution from subpixel shifted pictures. Master’s thesis. Tel Aviv University.9. Selyutina, E. S., Blazhevich, S. V., 2014. Enhancing the resolution of digital images using subpixel scanning. Nauchnyie vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Mathematics. Physics, 5, pp. 186—190 (in Russian).10. Shelpakova, I. R., Garanin, V. G., Chanysheva, T. A., 1998. Analytical Capabilities of a Multichannel Emission Spectrum Analyzer (MAES) in Spectral Analysis. Analytics and control, 1, pp. 33—40 (in Russian).11. Yegorov, A. D., Yegorov, V. A., Yegorov, S. A., 2009. Subpixel Detection of Spectrum Images by Photodiode Structures. Radio Phys. Radio Astron., 14(1), pp. 77—83.12. Lanczohs, K., 1961. Practical methods of applied analysis: Reference guide. Moscow: Fizmatgiz Publ. (in Russian).13. Frieden, B. R., 1979. Image Enhancement and Restoration. In: Picture Processing and Digital Filtering. 2nd ed., ed. by T.S. Huang. Topics in Applied Physics. Vol. 6, pp. 177—248. Springer, Berlin, Heidelberg, New York. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-09339-7_1914. Kosarev, E. L., 2008. Methods of experimental data processing. Moscow: Fiz-Matlit Publ. (in Russian). |
| publisher |
Видавничий дім «Академперіодика» |
| publishDate |
2024 |
| url |
http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1434 |
| work_keys_str_mv |
AT yegorovsa subpixelscanningforspectrumimageanalysis AT lutsenkovi subpixelscanningforspectrumimageanalysis AT yegorovad subpixelscanningforspectrumimageanalysis AT yegorovva subpixelscanningforspectrumimageanalysis AT sinelnikovie subpixelscanningforspectrumimageanalysis AT yegorovsa subpíkselʹneskanuvannâdlâanalízuzobraženʹspektra AT lutsenkovi subpíkselʹneskanuvannâdlâanalízuzobraženʹspektra AT yegorovad subpíkselʹneskanuvannâdlâanalízuzobraženʹspektra AT yegorovva subpíkselʹneskanuvannâdlâanalízuzobraženʹspektra AT sinelnikovie subpíkselʹneskanuvannâdlâanalízuzobraženʹspektra |
| first_indexed |
2025-07-17T11:24:51Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:24:51Z |
| _version_ |
1839769125421842432 |
| spelling |
oai:ri.kharkov.ua:article-14342024-03-26T08:30:34Z SUBPIXEL SCANNING FOR SPECTRUM IMAGE ANALYSIS СУБПІКСЕЛЬНЕ СКАНУВАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЗОБРАЖЕНЬ СПЕКТРА Yegorov, S. A. Lutsenko, V. I. Yegorov, A. D. Yegorov, V. A. Sinelnikov, I. E. image processing; image registration with shifting; multielement sensors; spectral analysis; least squares method; subpixel resolution обробка зображень; реєстрація зображення зі зсувом; багатоелементні сенсори; спектральний аналіз; метод найменших квадратів; субпіксельне розділення Subject and Purpose. In this paper, an algorithm is developed to improve the spectrum image resolution in the atomic emission spectrum registration using multi-element detectors and taking multiple exposures with image shifting by a fractional part of a pixel.Methods and Methodology. Mathematical modeling techniques are employed in the coordinate representation dictated by the prior information. The modeling results are checked by experiment.Results. The importance of the resolution value of spectral image registration systems and its impact on the quality of the obtained results have been highlighted. The spectral informativeness of the regularly (matrix- or linearly) structured multi-element detectors has been evaluated against the irregular-structure sensors, such as photographic emulsions. As it has been found that the process of pixel size reduction is demanding, an alternative approach through subpixel image shifting has been proposed. Unlike the case of the corresponding instruments implemented as a rule in the frequency domain, here the relevant theoretical problem reduces to the over- determined system of linear equations. The proposed solution algorithm employs the least squares method having regard to the prior data specificity posed by the isolation of the spectral lines and a smooth flow of the background between them. The digital simulation results and the real experimental evidence from the atomic emission spectral analysis have been presented, illustrating the algorithm operation. The experimental research was carried out for one-dimensional spectrum images registered with linear charge-coupling photodetectors. The so gained resolution was twice the spatial resolution of the photodetector.Conclusions. It has been demonstrated that controlled image shifting not only improves the photometry accuracy but also significantly enhances the detector resolution. The general comparisons of the theory with the experiment have proved the feasibility of bringing the proposed methodology into atomic emission analysis.Keywords: image processing, image registration with shifting, multielement sensors, spectral analysis, least squares method, subpixel resolutionManuscript submitted 21.06.2023Radio phys. radio astron. 2024, 29(1): 038-045REFERENCES 1. Yuu, F. T. S., 1979. Introduction to the theory of diffraction, information processing and holography. Moscow: Sov. Radio Publ. (in russian).2. Peisakhson, I. V., 1975. Optics of spectral instruments. 2nd ed. Leningrad: Mashinostroenie Publ. (in Russian).3. Maksutov, D. D., 1979. Astronomical optics. Leningrad: Nauka Publ. (in Russian).4. Zhang, X. F., Huang, W., Xu, M.F., Jia, S.Q., Xu, X.R., Li, F.B., Zheng, Y.D., 2019. Super-resolution imaging for infrared micro- scanning optical system. Opt. Express, 27(5), pp. 7719—7737. DOI: https://doi.org/10.1364/OE.27.0077195. Chen, J., Li, Y., Cao, L., 2021. Research on region selection super resolution restoration algorithm based on infrared micro- scanning optical imaging model. Sci Rep. 11, 2852. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82119-16. Blazhevich, S. V., Vintaev, V. N., Ushakova, N. N., 2010. Image synthesis with enhanced resolution on the basis of subpixel scanning.Sovr. Probl. DZZ Kosm., 7(2), pp. 9—13 (in Russian).7. Peleg, S., Keren, D., Schweitzer, L., 1987. Improving image resolution using subpixel motion. Pattern Recognit. Lett., 5(3), pp. 223— 226. DOI: https://doi.org/10.1016/0167-8655(87)90067-58. Gross, D., 1986. Super-resolution from subpixel shifted pictures. Master’s thesis. Tel Aviv University.9. Selyutina, E. S., Blazhevich, S. V., 2014. Enhancing the resolution of digital images using subpixel scanning. Nauchnyie vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Mathematics. Physics, 5, pp. 186—190 (in Russian).10. Shelpakova, I. R., Garanin, V. G., Chanysheva, T. A., 1998. Analytical Capabilities of a Multichannel Emission Spectrum Analyzer (MAES) in Spectral Analysis. Analytics and control, 1, pp. 33—40 (in Russian).11. Yegorov, A. D., Yegorov, V. A., Yegorov, S. A., 2009. Subpixel Detection of Spectrum Images by Photodiode Structures. Radio Phys. Radio Astron., 14(1), pp. 77—83.12. Lanczohs, K., 1961. Practical methods of applied analysis: Reference guide. Moscow: Fizmatgiz Publ. (in Russian).13. Frieden, B. R., 1979. Image Enhancement and Restoration. In: Picture Processing and Digital Filtering. 2nd ed., ed. by T.S. Huang. Topics in Applied Physics. Vol. 6, pp. 177—248. Springer, Berlin, Heidelberg, New York. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-09339-7_1914. Kosarev, E. L., 2008. Methods of experimental data processing. Moscow: Fiz-Matlit Publ. (in Russian). Предмет і мета роботи. Розробка алгоритму підвищення роздільної здатності при реєстрації зображень атомно-емісійних спектрів багатоелементними детекторами за рахунок багатократної експозиції зі зсувом зображень на дробову частину пікселя.Методи та методологія. Для досягнення поставленої мети використовувалися методи математичного моделювання в координатному представленні з урахуванням апріорної інформації. Результати моделювання було підтверджено експериментальними даними.Результати. Висвітлено важливість роздільної здатності систем реєстрації зображень і її вплив на якість отриманих результатів. У спектральному представленні зроблено відносні оцінки інформативності багатоелементних детекторів з регулярною структурою (матричних або лінійних) у порівнянні з нерегулярними структурами, такими як фотографічні емульсії. Зазначено, що зменшення розмірів пікселів є технологічно складним, тому пропонується використовувати альтернативний підхід — субпіксельний зсув зображень для підвищення роздільної здатності. На відміну від техніки, яка зазвичай реалізується в частотному представленні, задача зводиться до розв’язання перевизначеної системи лінійних рівнянь. Запропоновано алгоритм розв’язання одержаної системи рівнянь методом найменших квадратів з використанням специфіки апріорних даних, що враховує відокремленість спектральних ліній і плавний хід фону в проміжках між ними. Наводяться результати, що ілюструють дію цього алгоритму для випадків цифрового моделювання та реального експерименту при атомно-емісійному спектральному аналізі. Експериментальне дослідження виконано для одновимірних зображень спектра, які зареєстровано лінійними приладами з зарядовим зв’язком (ПЗЗ) фотоприймачами, отримано розділення, що в два рази перевищує просторове розділення фотоприймача.Висновки. Показано, що у випадках контрольованого зміщення зображення можна не тільки підвищити точність фотометрування, але й одержати суттєвий виграш у роздільній здатності детектора. Загальні результати порівняння теорії з експериментальними даними свідчать про прийнятність запропонованої методики для практичного застосування в атомно-емісійному аналізі.Ключові слова: обробка зображень; реєстрація зображення зі зсувом; багатоелементні сенсори; спектральний аналіз; метод найменших квадратів; субпіксельне розділенняСтаття надійшла до редакції 21.06.2023Radio phys. radio astron. 2024, 29(1): 038-045БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК1. Юу Ф.Т.С. Введение в теорию дифракции, обработку информации и голографию. Москва: Сов. радио, 1979. 304 с.2. Пейсахсон И.В. Оптика спектральных приборов. Изд. 2-е, перераб. Ленинград: Машиностроение, 1975. 312 с.3. Максутов Д.Д. Астрономическая оптика. Ленинград: Наука, 1979. 395 с.4. Zhang X.F., Huang W., Xu M. F., Jia S. Q., Xu X. R., Li F. B., Zheng Y. D. Super-resolution imaging for infrared micro-scanning optical system. Opt. Express. 2019. Vol. 27, Iss. 5. P. 7719—7737. DOI: 10.1364/OE.27.0077195. Chen J., Li Y., Cao L. Research on region selection super resolution restoration algorithm based on infrared micro-scanning optical imaging model. Sci Rep. 2021. Vol. 11, 2852. DOI: 10.1038/s41598-021-82119-16. Блажевич С.И., Винтаев В.Н., Ушаков Н.Н. Синтез космического изображения с улучшенной разрешающей способностью на основе субпиксельного сканирования. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010.№ 7. Вып. 2. С. 9—13.7. Peleg S., Keren D., Schweitzer L. Improving image resolution using subpixel motion. Pattern Recognit. Lett. 1987. Vol. 5, Iss. 3. P. 223—226.8. Gross D. Super-resolution from subpixel shifted pictures. Master’s thesis. Tel Aviv University, 1986.9. Блажевич С.В., Селютина Е.С. Повышение разрешения цифрового изображения с использованием субпиксельного сканирования. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Математика. Физика. 2014. № 5. С. 186—190.10. Шелпакова И.Р., Гаранин В.Г., Чанышева Т.А. Аналитические возможности многоканального анализатора эмиссионных спектров (МАЭС) в спектральном анализе. Аналитика и контроль. 1998. № 1(3). С. 36.11. Yegorov A., Yegorov V., Yegorov S. Subpixel Detection of Spectrum Images by Photodiode Structures. Радиофизика и радиоастрономия. 2009. Т. 14, № 1. C. 77—83.12. Ланцош К. Практические методы прикладного анализа. Москва: Физматлит, 1961. 171 с.13. Фриден Б.Р. Улучшение и восстановление изображения. Обработка изображений и цифровая фильтрация. Под ред. Т.С. Хуанга. Пер. с англ. Москва: Мир, 1979. 199 с.14. Косарев Е.Л. Методы обработки экспериментальных данных. Москва: Физматлит, 2008. 207 с. Видавничий дім «Академперіодика» 2024-03-11 Article Article application/pdf http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1434 10.15407/rpra29.01.038 РАДИОФИЗИКА И РАДИОАСТРОНОМИЯ; Vol 29, No 1 (2024); 38 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY; Vol 29, No 1 (2024); 38 РАДІОФІЗИКА І РАДІОАСТРОНОМІЯ; Vol 29, No 1 (2024); 38 2415-7007 1027-9636 10.15407/rpra29.01 uk http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/1434/pdf Copyright (c) 2024 RADIO PHYSICS AND RADIO ASTRONOMY |