4. septembril 2026 kl 12.15 kaitseb Shivasubramanian Gopinath doktoritööd „Advanced multidimensional incoherent imaging systems with reconfigurable axial and spectral resolutions“ (Täiustatud mitmemõõtmelised mittekoherentsed kujutamissüsteemid ümberseadistatava aksiaalse ja spektraalse lahutusvõimega).
Juhendaja:
Kaasprof. Vijayakumar Anand , TÜFI
Oponent:
Prof. Enrique Tajahuerce , Jaume I Ülikool, Hispaania.
Kokkuvõte
Kaasaegsed kujutamistehnoloogiad, nagu kaamerad, mikroskoobid ja teleskoobid, on olulised tööriistad nii teaduses kui ka igapäevaelus. Need aitavad meil vaadelda kõike alates mikroskoopilistest rakkudest kuni kaugete galaktikateni. Siiski on enamikul tänapäeva kujutamissüsteemidest üks oluline piirang: kui kujutis, video või hologramm on salvestatud, ei ole selle põhiomadusi, nagu sügavusteravus (aksiaalne lahutusvõime) ja kujutise detailide eristus (lateraalne lahutusvõime), enam võimalik muuta. Lisaks on aksiaalne ja lateraalne lahutusvõime omavahel seotud. See tähendab, et ühe lahutusvõime muutmine mõjutab sageli ka teist. Seetõttu peavad teadlased ja insenerid määrama kõik kujutise parameetrid ette. Kui hiljem on vaja teistsuguseid seadeid, tuleb mõõtmine uuesti läbi viia. Paljudes reaalsetes olukordades on see keeruline, kulukas või isegi võimatu, näiteks haruldaste nähtuste või elussüsteemide uurimisel. Käesolev doktoritöö tutvustab uusi arvutusliku kujutamise meetodeid, mis lahendavad selle probleemi. Pakutud lähenemine võimaldab kujutise põhiomadusi, eelkõige aksiaalset ja spektraalset lahutusvõimet, reguleerida pärast andmete salvestamist ilma lateraalset lahutusvõimet mõjutamata. Selle saavutamiseks ühendab uurimistöö spetsiaalselt kavandatud optilise süsteemi ja täiustatud arvutuslikud rekonstrueerimisalgoritmid. Koos võimaldavad need eraldada ehk lahti siduda kujutise omadused, mis varem olid omavahel seotud. Selle tulemusena saab sama salvestatud andmestikku kasutada mitmel erineval viisil, ilma et oleks vaja katseid korrata või kujutamissüsteemi muuta. See kujutab endast olulist muutust võrreldes traditsioonilise kujutamisega, kus kujutise omadused on fikseeritud salvestamise hetkel. Selle asemel muutuvad kujutised paindlikuks andmeks, mida saab hiljem täiustada ja kohandada. Võimalikud rakendused on laialdased. Meditsiinilises kujutamises saavad arstid olemasolevatest skaneeringutest rohkem kasulikku teavet ilma täiendavate protseduurideta. Mikroskoopias võimaldab see teadlastel paremini uurida keerukaid bioloogilisi proove erinevatel sügavustel. Digitaalses holograafias ja arvutuslikus fotograafias muutub kujutiste analüüs paindlikumaks ja tõhusamaks. Isegi filmikunstis saab hiljem parandada kaadreid, mis on veidi fookusest väljas või ebatäpselt salvestatud, säästes aega ja ressursse. Kokkuvõttes esitab käesolev töö uue viisi kujutamisest mõtlemiseks. Fikseeritud tulemuste asemel muutuvad kujutised kohandatavaks ja taaskasutatavaks. See paindlikkus võib toetada tõhusamat teadustööd, vähendada kulusid ja võimaldada tulevikus nutikamaid tehnoloogiaid.
