जो असंभव लग रहा था वह वास्तविकता में बदल रहा है। हमने हाल ही में यहां iPhoto चैनल पर मेटलेंस प्रोजेक्ट के बारे में एक लेख पोस्ट किया है, जो एक क्रांतिकारी तकनीक है जो कैमरा लेंस को खत्म कर सकती है। हालाँकि, यह केवल अध्ययन और विकास के तहत एक अवधारणा थी। लेकिन अब, टोक्यो टेक के शोधकर्ताओं के एक समूह ने एक नया लेंस रहित कैमरा बनाया है जो मशीन लर्निंग का उपयोग करता है और तेज तस्वीरों को जल्दी और सटीक रूप से कैप्चर कर सकता है।

"लेंस की सीमाओं के बिना, अनुसंधान परियोजना के सह-लेखक, टोक्यो इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के प्रोफेसर मासाहिरो यामागुची ने कहा, "लेंस रहित कैमरा अति-लघु हो सकता है, जो हमारी कल्पना से परे नए अनुप्रयोगों को सक्षम कर सकता है।"

टोक्यो टेक शोधकर्ताओं द्वारा बनाया गया लेंस रहित कैमरा प्रोटोटाइप

लेंस रहित कैमरे का विचार नया नहीं है। 2013 से कुछ प्रयास पहले ही किए जा चुके हैं। लेकिन तब तक, परियोजनाओं में छवियों की तीक्ष्णता की कमी और तस्वीरों को संसाधित करने में देरी हुई। ऐसा इसलिए है क्योंकि बिना लेंस वाले कैमरे में इमेज सेंसर के सामने केवल एक पतला मास्क होता है जो दृश्यों को एनकोड करता है और गणितीय रूप से पुनर्निर्माण करता है।

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पूर्व लेंस रहित कैमरे छवि सेंसर पर पड़ने वाले प्रकाश को नियंत्रित करने के तरीकों का उपयोग करते थे और भौतिक मास्क और प्रकाश के साथ कैसे संपर्क करते हैं, इसका परिष्कृत माप करते थे।फिर एक छवि का पुनर्निर्माण करने के लिए छवि सेंसर। प्रकाश पर ध्यान केंद्रित करने के तरीके के बिना, एक लेंस रहित कैमरा एक धुंधली छवि कैप्चर करता है, जिसे एल्गोरिदम का उपयोग करके एक स्पष्ट छवि में पुनर्निर्माण किया जाना चाहिए। इसे नीचे दिए गए चित्रण के माध्यम से व्यवहार में देखें:

जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, एक लेंस रहित कैमरा पारंपरिक ऑप्टिकल लेंस का उपयोग नहीं करता है। इसके बजाय, इसमें केवल एक सेंसर और एक मास्क शामिल है। कैमरे के पास छवि सेंसर पर प्रकाश केंद्रित करने का कोई तरीका नहीं है, इसलिए एक एन्कोडेड पैटर्न का उपयोग करके एक विस्तृत छवि का पुनर्निर्माण किया जाना चाहिए और यह जानकारी होनी चाहिए कि प्रकाश मास्क और छवि सेंसर के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है। क्रेडिट:ज़ियुक्सी पैन / टोक्यो इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी

यह समझकर कि प्रकाश छवि सेंसर के सामने एक पतले मास्क के साथ कैसे संपर्क करता है, एक एल्गोरिदम प्रकाश की जानकारी को डीकोड कर सकता है और एक केंद्रित दृश्य का पुनर्निर्माण कर सकता है। हालाँकि, डिकोडिंग प्रक्रिया बेहद चुनौतीपूर्ण और संसाधन गहन है। समय लेने के अलावा, अच्छी छवि गुणवत्ता उत्पन्न करने के लिए एक आदर्श भौतिक मॉडल की आवश्यकता होती है। यदि कोई एल्गोरिदम गलत अनुमान पर आधारित है कि प्रकाश मास्क और सेंसर के साथ कैसे संपर्क करता है, तो कैमरा सिस्टम विफल हो जाएगा।

मॉडल-आधारित डिकोडिंग दृष्टिकोण का उपयोग करने के बजाय, टोक्यो टेक की टीम ने एक पुनर्निर्माण विधि विकसित की एक नए एल्गोरिदम के साथ जो मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। यह विज़न नामक तकनीक पर आधारित हैट्रांसफार्मर (वीआईटी) और बेहतर वैश्विक तर्क का वादा करता है।

यह सभी देखें: फ़ोटोशॉप ऑनलाइन मुफ़्त? Adobe का कहना है कि वेब संस्करण सभी के लिए मुफ़्त होगायहां हम नया कैमरा बिना लेंस के देख सकते हैं। इसमें एक इमेज सेंसर और सेंसर से 2.5 मिमी दूर एक मास्क शामिल है। मास्क का निर्माण सिंथेटिक सिलिका प्लेट पर क्रोमियम चढ़ाकर किया जाता है। इसका अपर्चर साइज 40×40 μm है। क्रेडिट: ज़िउक्सी पैन / टोक्यो इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी

न्यूरल नेटवर्क और कनेक्टेड ट्रांसफार्मर का उपयोग करने वाली नई विधि बेहतर परिणाम का वादा करती है। साथ ही, पुनर्निर्माण त्रुटियाँ कम हो जाती हैं और गणना समय कम हो जाता है। टीम का मानना ​​है कि इस पद्धति का उपयोग वास्तविक समय में उच्च-गुणवत्ता वाली छवियों को कैप्चर करने के लिए किया जा सकता है, जो कि पिछले लेंस रहित कैमरों के साथ संभव नहीं था। यदि आने वाले वर्षों में यह वास्तव में और विकसित होता है, तो हम फोटोग्राफी के इतिहास में छवि कैप्चर प्रक्रिया में सबसे बड़ी क्रांतियों में से एक का सामना करेंगे। हम बिना लेंस वाले कैमरों की खबरों पर नजर रखेंगे और आपके लिए हमेशा लाते रहेंगे।

शोध के लेखकों जुइक्सी पैन, जिओ चेन, साओरी ताकेयामा और मासाहिरो यामागुची द्वारा प्रकाशित अध्ययन का सारांश नीचे पढ़ें:

एक मास्क-आधारित लेंस रहित कैमरा एक पतले मास्क के साथ दृश्य को वैकल्पिक रूप से एनकोड करता है और बाद में छवि का पुनर्निर्माण करता है। लेंस रहित इमेजिंग में छवि पुनर्निर्माण में सुधार सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक है। पारंपरिक मॉडल-आधारित पुनर्निर्माण दृष्टिकोण, जो लाभ उठाते हैंभौतिक प्रणाली का ज्ञान, प्रणाली के अपूर्ण मॉडलिंग के प्रति संवेदनशील होता है।

शुद्ध डेटा-संचालित डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) के साथ पुनर्निर्माण इस सीमा से बचाता है, इस प्रकार बेहतर पुनर्निर्माण गुणवत्ता प्रदान करने की क्षमता रखता है। हालाँकि, लेंस रहित छवियों के लिए मौजूदा शुद्ध DNN पुनर्निर्माण दृष्टिकोण मॉडल-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर परिणाम प्रदान नहीं करते हैं।

हम बताते हैं कि लेंस रहित ऑप्टिक्स में मल्टीप्लेक्सिंग संपत्ति ऑप्टिकली एन्कोडेड पैटर्न को समझने में वैश्विक सुविधाओं को आवश्यक बनाती है। इसके अतिरिक्त, सभी मौजूदा डीएनएन पुनर्निर्माण दृष्टिकोण पूरी तरह से कन्वेन्शनल नेटवर्क (एफसीएन) लागू करते हैं जो वैश्विक सुविधाओं का तर्क देने में कुशल नहीं हैं।

इस विश्लेषण के साथ, जहां तक ​​हम जानते हैं, पहली बार छवि पुनर्निर्माण के लिए एक ट्रांसफार्मर के साथ एक पूरी तरह से जुड़ा तंत्रिका नेटवर्क प्रस्तावित है। प्रस्तावित वास्तुकला वैश्विक संसाधनों पर तर्क करने में बेहतर है और इसलिए पुनर्निर्माण में सुधार करती है। प्रस्तावित वास्तुकला की श्रेष्ठता को एक ऑप्टिकल प्रयोग में मॉडल-आधारित और एफसीएन-आधारित दृष्टिकोणों के साथ तुलना करके सत्यापित किया जाता है। और इसलिए पुनर्निर्माण में सुधार होता है।

एक ऑप्टिकल प्रयोग में मॉडल-आधारित और एफसीएन-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना करके प्रस्तावित वास्तुकला की श्रेष्ठता को सत्यापित किया जाता है। यह है,इसलिए, यह पुनर्निर्माण में सुधार करता है। प्रस्तावित वास्तुकला की श्रेष्ठता को एक ऑप्टिकल प्रयोग में मॉडल-आधारित और एफसीएन-आधारित दृष्टिकोणों के साथ तुलना करके सत्यापित किया जाता है।