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如果您的汽車擁有的技術不僅可以警告您車輛的清晰視野 - 相機，雷達和激光現(xiàn)在可以在許多標準和自動駕駛車輛中使用的方式 - 而且還會警告您有關障礙物隱藏的物體。也許這是被停放的汽車擋住的東西，或者只是在街角的建筑物后面看不到的東西。

這種看到你視線之外的東西的能力聽起來像是科幻小說，但研究人員在過去十年里已經(jīng)取得了很大的進步，將所謂的“非視線成像”變?yōu)楝F(xiàn)實。

到目前為止，他們不得不依賴昂貴的固定設備。但是Vivek Goyal和來自波士頓大學的一組研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種系統(tǒng)，它采用計算機算法和簡單的數(shù)碼相機，可以讓我們更加經(jīng)濟實惠，靈活地看待即將發(fā)生的事情。

(資料圖片)

“有一個關于非視距成像的研究社區(qū)，”波士頓大學電氣和計算機工程副教授Goyal說。“在一個人口密集的城區(qū)，如果你可以在拐角處獲得更大的能見度，這對安全起著重要作用。例如，你可能會看到那輛停放的汽車的另一邊有一個孩子。你也可以想象很多情況下，看到周圍的障礙物將非常有用，例如從戰(zhàn)場上進行監(jiān)視，以及在搜索和救援情況下你可能無法進入某個區(qū)域，因為這樣做很危險。“

在2019年1月23日發(fā)表在“ 自然”雜志上的一篇論文中，Goyal和一組研究人員說，他們能夠通過從半影的數(shù)碼照片中捕獲信息來計算和重建一個角落的場景，半影是部分陰影的外部區(qū)域。由不透明物體投射的陰影。

“基本上，我們的技術可以讓你通過觀察啞光墻上的半影來看到角落里的東西，”Goyal說。

當陰影將普通的墻壁變成鏡子時

Goyal解釋說，在磨砂墻上，光線平均散射，而不是像鏡子那樣集中或反射回一個方向。通常，這不會為計算機程序提供足夠的有組織的信息來翻譯即將到來的可見場景中發(fā)生的事情。但Goyal的團隊發(fā)現(xiàn)，當拐角處有一個已知的固體物體時，部分遮擋的場景會造成模糊的半影。只要不透視，對象就可以是任何東西。在這種情況下，研究人員選擇使用普通椅子。對于人眼來說，由此產(chǎn)生的半影可能看起來不那么多。對于計算機程序，它具有很高的信息量。

通過輸入對象的尺寸和位置，團隊發(fā)現(xiàn)他們的計算機程序可以組織光散射并確定原始場景的樣子 - 所有這些都來自墻上看似模糊的陰影的數(shù)碼照片。

“基于光線光學，我們可以計算并了解場景外觀的哪些子集會影響相機像素，”Goyal說，“可以計算出隱藏場景的圖像。”

出于研究目的，他們通過在LCD顯示器上顯示不同的圖像來創(chuàng)建不同的場景。但Goyal解釋說，使用液晶屏幕沒有任何根本意義。

例如，可以使用他們的方法重建站在拐角處的人的形象嗎?Goyal說，沒有任何概念障礙阻止它，但他們還沒有嘗試過。然而，他們確實通過切割彩色的建筑紙張并將它們粘貼在泡沫板上來制作其他場景，以查看它們的系統(tǒng)是否能夠檢測出形狀和顏色。Goyal說他們的“幼兒園藝術項目”場景確實能夠被解釋。

看到周圍的潛力

Goyal解釋說，最根本的限制是半影與周圍環(huán)境之間的對比。“我們提出的結果是針對一個相對黑暗的房間，”他說。當團隊在實驗室中增加環(huán)境光的水平時，他們發(fā)現(xiàn)半影變得更難以看到，并且系統(tǒng)精確重建拐角處場景的能力逐漸變得更糟。

Goyal表示，雖然使用非視距成像的實際應用還有很長的路要走，但突破性的是概念驗證。

“在未來，我想可能會有某種混合方法，其中系統(tǒng)能夠定位前景不透明物體，并將其納入場景的計算重建中，”他說。

Goyal說，他們發(fā)現(xiàn)的最令人興奮的方面是發(fā)現(xiàn)可以從半影中提取出如此多的信息，這些信息幾乎可以在任何地方找到。

“當你意識到可以從它們中提取多少光線時，你再也無法以同樣的方式看待陰影，”他說。