Качество голографических изображений частиц различной формы в цифровой голографии тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.05 ВАК РФ

На правах рукописи

Каменев Денис Вадимович

КАЧЕСТВО ГОЛОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЧАСТИЦ РАЗЛИЧНОЙ ФОРМЫ В ЦИФРОВОЙ ГОЛОГРАФИИ

Специальность 01.04.05 — оптика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

^ /1ЕК 2013

Томск 2013

005542321

Актуальность и состояние вопроса

В настоящее время методы цифровой голографии используются для исследования аэрозолей, оседающих частиц, двухфазных потоков, планктонных частиц, технологических сред, облачных частиц, применяются в задачах экологии, биологии, медицине, технологических процессах, оптике атмосферы, лабораторных исследованиях [1-3]. Голографические методы обеспечивают большую глубину регистрируемого пространства и приемлемое разрешение одновременно, что не достигается другими методами.

С помощью методов цифровой голографии можно получить информацию о форме частицы, её размере, трёхмерном положении и скорости перемещения в определённый момент времени, реконструировать трёхмерную траекторию движения.

В процессе голографической регистрации форма частицы в восстановленном изображении может искажаться, что в ряде случаев осложняет процедуру её идентификации, а также определения вышеперечисленных параметров. Поэтому для решения исследовательских и прикладных задач требуется обеспечить условия голографирования, гарантирующие совпадение форм частицы и её топографического изображения в пределах заданной погрешности. Для контроля этого совпадения, а также для отбора приемлемых голографических изображений частиц необходимы количественные критерии качества. Большинство традиционно используемых методов оценки качества основаны на сравнении изображения с эталоном, и не могут быть использованы при работе с изображениями реальных частиц. Известные критерии, не использующие эталон, преимущественно основаны на оценке усредненных характеристик кадра изображения (яркость, зашумлённость, средний градиент изображения), и не учитывают искажение формы отдельных частиц, что может привести к возрастанию погрешностей определения параметров частиц. В этой связи в работе ставится задача разработки таких количественных критериев.

Для определения координат частицы, а также для построения трёхмерной траектории движения частицы необходимо определить положение плоскости наилучшей фокусировки изображения (плоскости наилучшего восстановления). Рассмотренные в литературе методы [4] обладают низкой точностью (не лучше 1.0 мм [21*]) и не стабильны при работе с сильно зашумлёнными изображениями. Поэтому разработка метода определения плоскости наилучшей фокусировки голографических изображений частиц различной формы с высокой точностью является актуальной задачей. В настоящей работе для этого предлагается использовать разработанные критерии качества.

Извлечение информации из цифровых голограмм частиц обычно требует значительных временных ресурсов, поскольку выполняется в ручном

или полуавтоматическом режиме. Автоматизация процесса позволит в разы сократить время обработки данных, и поэтому является актуальной задачей.

Цель работы

Повышение точности и быстродействия обработки голографических данных о частицах различной формы

Основные задачи

1. Разработка, исследование и апробация метода и количественных критериев для оценки качества голографических изображений частиц различной формы.

2. Исследование характеристик распределения интенсивности в плоскости регистрации голограммы для частиц различной формы с помощью критериев качества

3. Разработка и исследование метода определения плоскости наилучшей фокусировки голографического изображения частицы на основе критериев качества

4. Разработка и апробация метода формирования двумерного отображения голографического изображения объёма с частицами различных форм и размеров.

5. Разработка и исследование метода идентификации планктонных частиц на примере вида «Байкальская эпишура» по изображениям, восстановленным из цифровых голограмм

Методы исследования

В ходе выполнения работы при решении поставленных задач использовались экспериментальные методы (регистрация голограмм частиц), методы численного расчёта (восстановление и обработка цифровых голограмм и изображений) и методы численного моделирования (моделирование процесса записи и восстановления голограмм Френеля и Фраунгофера). Оценка погрешности выполнялась с помощью статистических методов

Основные положения, выносимые на защиту

1. Качество восстановленного голографического изображения реальной частицы, размеры которой превышают 200 мкм, находящейся в воздухе на этапе регистрации осевой голограммы без использования оптических систем, приемлемо по критерию отличия форм самой частицы и её восстановленного изображения не более чем на 5%, если значения граничного контраста, рассчитанного как отношение средних интенсивностей полос с шириной много меньшей размера частицы, выделенных вдоль границы со стороны фона и изображения частицы, и граничного перепада, рассчитанного как их разность, нормированная на

оптики-2012» (г. Москва, 2012), Первая, Вторая Международные выставки «Радиофизика и электроника. РиЭ-2011, 2012»

Личный вклад автора

Автор работы непосредственно участвовал в разработке, программной реализации и апробации методов оценки и повышения качества голографических изображений частиц, определения положения плоскости наилучшей фокусировки частицы, формирования двумерного отображения объёма с частицами, распознавания планктонных частиц по голографическим изображениям, метода для последующего автоматического получения видео на основе голографических данных. Автором выполнены численные и экспериментальные исследования характеристик распределения интенсивности в плоскости голограммы. Вклад руководителя работы (Дёмина В.В.) заключается в постановке цели и задач работы, участии в планировании экспериментов и интерпретации полученных результатов, соавтора работы (Олынукова A.C.) - в реализации одного из методов восстановления цифровых голограмм.

Работа выполнялась в период с 2006 по 2013 гг. на базе Томского Государственного университета

Публикации и апробация работы

По материалам выполненных исследований сделано 22 публикации, в том числе 7 в реферируемых журналах из Перечня ВАК.

Структура и объём работы

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка использованной литературы из 95 наименований. Объём работы составляет 147 страниц, 55 рисунков, 8 таблиц и 101 формулы.

Краткое содержание диссертации

Во введении отражена актуальность исследования частиц различной формы при решении прикладных задач в биологии, экологии, медицине, оптике атмосферы и т.д. Показана необходимость количественной оценки качества голографического изображения частиц. Сформулированы цели и задачи, определены методы исследования.

В первой главе выполнен литературный обзор методов регистрации и восстановления информации из цифровых голограмм. Выявлены особенности регистрации частиц различной формы при помощи аналитически рассчитанного распределения интенсивности в плоскости голограммы для зоны дифракции Фраунгофера. Показано, что при голографической регистрации частиц различной формы требуются различные параметры ПЗС-камеры для получения восстановленного изображения одинакового качества. Подобные исследования проводились в

характер зависимостей для всех выбранных частиц одинаков, что указывает на устойчивость методов и обоснованность их использования.

В работе выполнено сравнение предложенного метода с методами Тэненград, Брэннер, дисперсионным и энтропийным. Положения плоскостей наилучшей фокусировки, определённые наиболее эффективными стандартными методами для выбранных частиц, значительно отличаются и имеют разброс рассчитанных значений 0.9, 1.8, 2.3, 5.1 мм соответственно [19* ,21*]. На основании данных результатов можно сделать вывод, что предлагаемые методы, использующие граничный контраст и граничный перепад, имеют более высокую точность определения положения ПНФ.

При определении трёхмерных координат частицы по ее голографическому изображению в качестве продольной координаты обычно используют положение плоскости наилучшей фокусировки, а в качестве поперечных — координаты центра тяжести голографического изображения в этой плоскости [8]. Использование разработанного метода определения положения ПНФ позволяет более точно определять координаты частицы, что особенно важно при реконструировании трёхмерной траектории движения частицы [7*]. Рассмотрим процедуру построения траектории движения частицы на примере видеопоследовательности голограмм планктонной частицы (15 кадров).

Вначале проиллюстрируем процесс определения ПНФ по одной голограмме из видеопоследовательности. На рисунке 3 приведены примеры изображений, восстановленных с одного кадра (голограммы) видеопоследовательности голограмм. Визуально проблематично определить, какое из изображений соответствует ПНФ. При помощи предложенных методов определено, что плоскость наилучшей фокусировки расположена на расстоянии 191,8 мм (рисунок 3 в,е).

Ниже для сравнения приведены результаты определения ПНФ для этой же рассматриваемой голограммы предложенным и стандартными методами таблица 1. Даже на основании визуальной оценки видно, что наиболее сфокусированным является изображение, определённое с помощью предложенного метода.

Эта же процедура повторялась для каждой голограммы видеопоследовательности, то есть для каждой голограммы определялось положение ПНФ предложенными и традиционно используемыми методами. Результаты расчётов представлены на рисунке 4.

В работе исследована процедура распознавания планктонных частиц по голографическим изображениям. Поскольку задача идентификации таких частиц сложно формализуема, и проблематично её решение для широкого класса частиц, в качестве примера для распознавания выбраны планктонные частицы вида «Байкальская эпишура» (ЕрЫшга Ьаюакгшз), популяция которой в озере Байкал превышает 80% [9]. Характерной особенностью частиц в выбранном классе является размер «тела» планктонной особи, по которому её можно идентифицировать по периоду и стадии развития. В работе предложена модель, согласно которой тело частицы представляется в виде эллипсоида, проекцией которого на любую координатную плоскость является эллипс [20*].

Для идентификации частиц использовалась процедура предварительной обработки голографического изображения (линейное контрастирование, гамма-коррекция, медианная фильтрация), его бинаризация и устранение мелких деталей в изображении частицы (методом размыкания). В качестве характеристик формы частицы использованы размеры большей и меньшей осей эллипса и его эксцентриситет. На основании априорной информации о размерах частицы, классификатор построен в виде дерева решений [20*]. Реализованный метод позволяет идентифицировать планктонные частицы вида «Байкальская эпишура» по периодам и стадиям развития с точностью не хуже 80%.

В заключении формулируются основные результаты работы

1. Предложены количественные критерии оценки качества голографических изображений частиц. Исследовано поведение критериев качества при контролируемом размытии границы, наложении шума и равномерного фона. Определены требуемые значения критериев качества, гарантирующие отличие формы голографического изображения частицы от самой частицы на уровне 5% погрешности.

2. Произведено исследование характеристик распределения интенсивности в плоскости голограммы для частиц различной формы при одновременном контроле качества восстановленного изображения. Установлено, что для получения восстановленного голографического изображения частицы приемлемого качества необходимо зарегистрировать на голограмме центральный и 1,0-1,5 боковых максимума распределения интенсивности в плоскости регистрации голограммы, в зависимости от формы частицы.

3. Разработан и апробирован метод определения положения плоскости наилучшей фокусировки голографического изображения частицы (плоскости наиболее чёткого восстановления), в котором ищется максимальное значение граничного перепада и/или граничного контраста для ряда восстановленных из голограммы изображений. Предложенный метод обладает более высокой точностью (0,2 мм), существенно превосходящей точность стандартных методов. Оценка устойчивости метода выполнена на численно рассчитанных

Национальный Исследовательский Томский государственный университет

На правах рукописи

04201456176

Каменев Денис Вадимович

КАЧЕСТВО ГОЛОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЧАСТИЦ РАЗЛИЧНОЙ ФОРМЫ В ЦИФРОВОЙ ГОЛОГРАФИИ

Специальность 01.04.05 - оптика

Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Научный руководитель к.ф.-м.н., доцент Дёмин Виктор Валентинович

Томск-2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 5

1 ЦИФРОВАЯ ГОЛОГРАФИЯ ЧАСТИЦ 14

1Л Принципы голографической регистрации частиц 15

1.2 Методы цифровой голографии частиц 18 1.2Л Общие сведения. Запись голограммы. 18

1.2.2 Восстановление голографического изображения. 19

1.2.3 Определение положения плоскости наилучшей фокусировки

23

голографического изображения частицы.

1.3 Особенности голографии частиц различной формы 27

1.3.1 Аналитический расчёт распределения интенсивности в плоскости

29

голограммы частиц правильной формы для приближения Фраунгофера

1.3.2 Численный расчёт голограмм Френеля 39

1.3.3 Примеры оценок глубины сцены, требуемых разрешения и полуширины ПЗС-матрицы для эллиптичных и прямоугольных частиц 40 для приближения Фраунгофера

Выводы к главе 1 44

2 МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА

45

ГОЛОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЧАСТИЦ

2.1 Стандартные критерии качества изображения 45

2.2 Предлагаемые методы оценки качества. Критерии качества -граничный контраст и граничный перепад.

2.3 Обработка изображений, необходимая для программной реализации предложенных критериев качества

2.3.1 Выбор метода выделения границы частицы 52

2.3.2 Процедура фильтрации и повышения качества изображения 59

2.3.3 Бинаризация изображения 67

2.3.4 Выделение областей вдоль границы и устранение помех в бинарном изображении

2.4 Тестирование критериев качества 75 2.4.1 Исследование чувствительности критериев качества к размытию границы

50

52

2.4.2 Исследование чувствительности критериев качества к изменению

средней яркости изображения и наложению шума

2.4.3 Исследование влияния ширины выделяемых вдоль границы

84

областей на значения критериев качества изображения

2.4.4 Исследование влияния погрешности определения положения

88

границы на значения критериев качества изображения

2.5 Способы описания формы частиц 90

2.6 Определение требуемых значений критериев качества для изображений, восстановленных с реальных и численно рассчитанных 91 голограмм

Выводы к главе 2 92

3 ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИНТЕНСИВНОСТИ В ПЛОСКОСТИ РЕГИСТРАЦИИ ГОЛОГРАММ 95 ЧАСТИЦ РАЗЛИЧНОЙ ФОРМЫ

3.1 Исследование распределения интенсивности в плоскости голограммы 95

3.1.1 Оценка расстояний от центра до 1,2,3,4 минимума боковых лепестков распределения интенсивности в плоскости голограммы для 96 частиц различной формы для разных расстояний

3.1.2 Сопоставление с требуемыми значениями критериев качества 98

3.1.3 Экспериментальная проверка полученных результатов 99

3.2 Исследование влияние разрядности ПЗС-камеры на качество

101

восстановленного изображения

3.3 Исследование влияния размера пикселя на качество восстановленного

103

изображения

Выводы к главе 3 104

4. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ С ЦИФРОВЫХ ГОЛОГРАММ ЧАСТИЦ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ 106 КРИТЕРИЕВ КАЧЕСТВА

4.1 Определение положения плоскости наилучшей фокусировки голографического изображения частицы (ПНФ) с помощью граничного 106 контраста и граничного перепада

4.1.1 Тестирование предложенного метода определения положения 107

ПНФ на голограммах круглых непрозрачных частиц, расположенных в одной плоскости на этапе регистрации голограммы

4.1.2 Определение положения ПНФ для крупной планктонной частицы 110

4.1.3 Определение положения ПНФ для численно рассчитанны)

114

голограмм

4.1.4 Реконструкция трёхмерной траектории движения планктонно! частицы по видеопоследовательности голограмм

4.2 Метод формирования двумерного отображения голографического изображения объёма с частицами

4.3 Метод уточнения характеристик частиц по двумерным отображениям 124

4.4 Распознавание планктонных частиц заданного качества по их голографическим изображениям

Выводы к главе 4 Список использованной литературы

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время методы цифровой голографии используются для исследования аэрозолей [1], оседающих частиц [2], двухфазных потоков [3-5], планктонных частиц [6-8], технологических сред [9], облачных частиц [10], применяются в задачах экологии, биологии [11,12], медицине [13,14], технологических процессах, оптике атмосферы, лабораторных исследованиях. Голографические методы обеспечивают большую глубину регистрируемого пространства и приемлемое разрешение одновременно, что не достигается другими методами.

С помощью методов цифровой голографии можно получить информацию о форме частицы, её размере, положении в пространстве и скорости перемещения в определённый момент времени, реконструировать трёхмерную траекторию движения.

В процессе голографической регистрации и последующего восстановления форма частицы в восстановленном изображении может искажаться, что в ряде случаев осложняет процедуру их идентификации, а также определения вышеперечисленных параметров. Поэтому для решения исследовательских и прикладных задач требуется обеспечить условия голографирования, гарантирующие совпадение форм частицы и её голографического изображения в пределах заданной погрешности. Для контроля этого совпадения, а также для отбора приемлемых го.лографических изображений частиц необходимы количественные критерии качества. Большинство традиционно используемых методов оценки качества основаны на сравнении изображения с эталоном [15-17], и не могут быть использованы при работе с изображениями реальных частиц. Другие известные критерии, не использующие эталон, преимущественно основаны на оценке усредненных характеристик кадра изображения (яркость, зашумлённость, средний градиент изображения), и не учитывают искажение формы отдельных частиц, что может привести к возрастанию погрешностей определения параметров частиц. В этой связи в работе ставится задача разработки таких количественных критериев.

Для определения координат частицы, а также для построения трёхмерной траектории движения частицы необходимо определить положение плоскости

наилучшей фокусировки голографического изображения (плоскости наилучшего восстановления). Рассмотренные в литературе методы [18] обладают низкой точностью (не лучше 1.0 мм [19,20]) и не стабильны при работе с сильно зашумлёнными изображениями. Поэтому разработка метода определения плоскости наилучшей фокусировки голографических изображений частиц различной формы с высокой точностью является актуальной задачей.

Извлечение информации из цифровых голограмм частиц обычно требует значительных временных ресурсов, поскольку выполняется в ручном или полуавтоматическом режиме. Автоматизация процесса позволит в разы сократить время обработки данных, и поэтому является актуальной задачей.

Цель работы

Повышение точности и быстродействия обработки голографических данных о частицах различной формы

Основные задачи

1. Разработка, исследование и апробация метода и количественных критериев для оценки качества голографических изображений частиц различной формы.

2. Исследование характеристик распределения интенсивности в плоскости регистрации голограммы для частиц различной формы с помощью критериев качества

3. Разработка и исследование метода определения положения плоскости наилучшей фокусировки голографического изображения частицы на основе критериев качества

4. Разработка и апробация метода формирования двумерного отображения голографического изображения объёма с частицами различных форм и размеров.

5. Разработка и исследование метода идентификации планктонных частиц на примере вида «Байкальская эпишура» по изображениям, восстановленным из цифровых голограмм

Методы исследования

В ходе выполнения работы при решении поставленных задач использовались экспериментальные методы (регистрация голограмм частиц), методы численного расчёта (восстановление и обработка цифровых голограмм и изображений) и методы численного моделирования (моделирование процесса записи и восстановления голограмм Френеля и Фраунгофера). Оценка погрешности выполнялась с помощью статистических методов.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Качество восстановленного голографического изображения реальной частицы, размеры которой превышают 200 мкм, находящейся в воздухе на этапе регистрации осевой голограммы без использования оптических систем, приемлемо по критерию отличия форм самой частицы и её восстановленного изображения не более чем на 5%, если значения граничного контраста, рассчитанного как отношение средних интенсивностей полос с шириной много меньшей размера частицы, выделенных вдоль границы со стороны фона и изображения частицы, и граничного перепада, рассчитанного как их разность, нормированная на максимально возможное значение интенсивности в изображении, выше соответственно 2.0 и 0.25

2. Выбор положения максимума граничного перепада и/или граничного контраста в качестве критерия положения плоскости наилучшей фокусировки (плоскости наилучшего восстановления) голографического изображения частицы обеспечивает точность определения плоскости наилучшей фокусировки не хуже 0,2 мм

3. Все голографические изображения частиц размерами более 50 мкм, находившихся на этапе регистрации голограммы в объёме среды с прозрачностью не менее 80%, представимы одновременно сфокусированными на одной плоскости при последовательном выполнении процедур:

- восстановление голографических изображений сечений объёма с заданным шагом

- сеточное разбиение указанных голографических изображений сечений объёма на ячейки заданных размеров

-группировка ячеек с одинаковыми поперечными координатами в блоки,

- определение для каждого блока методом Тэненград фрагмента, соответствующего плоскости наилучшей фокусировки,

- составление результирующего изображения из полученных фрагментов

Достоверность результатов:

Достоверность первого защищаемого положения достигается за счёт заведомо более жёстких условий, предъявляемых к рассчитанным требуемым значениям критериев качества для частиц правильных форм (минимальные требуемые значения критериев качества увеличены на 5-10%).

Достоверность второго защищаемого положения подтверждается согласием результатов определения положения плоскости наилучшей фокусировки (ПНФ) для реально зарегистрированных и численно рассчитанных голограмм частиц. При этом точность определения положения ПНФ для численно рассчитанных голограмм составила 0,2 мм, а для реальных голограмм - 0,1 мм. Точность определения ПНФ для численно рассчитанной голограммы ниже из-за того, что в изображениях, восстановленных из таких голограмм, значительно сильнее изменяется средняя яркость изображения, вследствие которой возникают погрешности расчёта.

Достоверность третьего защищаемого положения доказывается за счёт апробации метода на объёме с реальными и модельными частицами. Репрезентативность данных обеспечивается большим количеством (более 500) обработанных голограмм, на каждой из которых зарегистрирована информация о нескольких десятках частиц различной формы.

Научная новизна защищаемых положений:

Научная новизна первого защищаемого положения: установлено (2010г., [21]), что искажения формы частицы при ее исследовании голографическим методом характеризуются контрастом на границе голографического изображения частицы

Научная новизна второго защищаемого положения: обосновано, что положение плоскости наилучшей фокусировки изображения при исследовании

частиц голографическим методом определяется максимальным значением граничного перепада (2012 г., [23]).

Научная новизна третьего защищаемого положения: доказано, что совмещение сфокусированных голографических изображений зарегистрированных частиц на одной плоскости может быть осуществлено на основе сегментации голографических изображений поперечных сечений объема с частицами и нахождения максимума градиента во фрагментах с одинаковыми поперечными координатами

Практическая значимость защищаемых положений и других результатов работы:

Практическая значимость первого защищаемого положения заключается в том, что вместо визуального (качественного) одновременного контроля формы частицы и качества её изображения осуществляется объективный (количественный) контроль, основанный на расчёте критериев «граничный контраст» и «граничный перепад».

Практическая значимость второго защищаемого положения заключается в том, что точность предложенного метода определения положения плоскости наилучшей фокусировки существенно превосходит точность наиболее эффективного из традиционно используемых методов определения ПНФ (метод Тэненград). При расчёте критериев качества исключается влияние шумов и помех, в подавляющем большинстве случаев присутствующих в голографических изображениях и осложняющих процедуру определения ПНФ.

Практическая значимость третьего защищаемого положения заключается в том, что представленный метод позволяет автоматизировать процесс и в существенно уменьшить время получения информации из голограммы объема с частицами, включая построение видео на основе голографических данных.

Практическая значимость работы подтверждается использованием результатов диссертации в следующих грантах и проектах: ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» гос. контракт № П1736 от 25.09.2009г., проект У.М.Н.И.К. (договор №5/13125 на выполнение НИОКР от

14.01.2011г.), договор на выполнение СЧ ОКР № 2455/767 от 21 апреля 2012 г., грант РФФИ № 12-08-31503_мол_а

Значимость работы также подтверждается присуждением соискателю «стипендии Президента Российской Федерации молодым учёным и аспирантам, осуществляющим перспективные научные исследования и разработки по перспективным направлениям модернизации российской экономики» (2013-2015 гг.)

Результаты работы используются в учебном процессе Томского государственного университета, а также при выполнении НИР во Всероссийском научно-исследовательском институте рыбного хозяйства и океанографии (ВНИРО).

Научная ценность

Научная ценность первого защищаемого положения заключается в том, что использование требуемых значений предложенных критериев качества даёт исследователям инструмент, позволяющий выполнять исследовательские задачи при одновременном контроле качества и формы изображения частицы. Среди таких задач можно выделить:

- исследование основных характеристик распределения интенсивности в плоскости голограммы и обоснование выбора параметров ПЗС-камеры, используемой для регистрации частиц заданного размера

- сравнение эффективности и точности методов восстановления голограмм, фильтрации шумов.

Апробация работы

Основные результаты работы представлены на следующих конференциях: Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы радиофизики» (2010, 2012, 2013, г. Томск), IV Всероссийская конференция молодых учёных «Материаловедение, технологии и экология в III тысячелетии» (2009, г. Томск), 7 и 9 конференции студенческого научно-исследовательского инкубатора (СНИИ) (2010, 2012, г.Томск), молодёжная конкурс-конференция «Фотоника и оптические технологии» (2011, 2012, г. Новосибирск), международная конференция «Ocean 2011» (2011, г. Сантандер, Испания), международная

конференция европейского оптического общества «EOSAM 2012» (2012, г. Абердин, Великобритания), VI, VII международные конференции «Фундаментальные проблемы оптики» (2010, 2012, г. Санкт-Петербург), Международная научная молодёжная школа «Голография в фотонике и оптоинформатике» (2012, г. Санкт-Петербург), XXVIII школа-симпозиум по голографии и когерентной оптике (2013, г. Нижний Новгород). Результаты работы включены в разработки, за которые в составе авторского коллектива получены медали и дипломы следующих выставок: XVIII международная выставка-конгресс «Высокие технологии. Инновации. Инвестиции» (Hi-Tech'2012) (г. Санкт-Петербург, 2012), Седьмая Международная специализированная выставка лазерной, оптической и оптоэлектронной техники «Фотоника. Мир лазеров и оптики-2012» (г. Москва, 2012), Первая, Вторая Международные выставки «Радиофизика и электроника. РиЭ-2011, 2012»

Личный вклад автора

Автор работы непосредственно участвовал в разработке, программной реализации и апробации методов оценки и повышения качества голографических изображений частиц, определения положения плоскости наилучшей фокусировки частицы, формирования двумерного отображения объёма с частицами, распознавания планктонных частиц по голографическим изображениям, метода для последующего автоматического расчёта виде