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斯坦福大学的研究人员发明了一种透视云和雾的方法

利用一种新的算法,斯坦福大学的研究人员重新构建了单个光粒子的运动,以看穿云、雾和其他障碍物。

斯坦福大学的研究人员开发出了一种不需要x光的x光视觉,就像漫画书变成了现实一样。研究人员利用类似于让自动驾驶汽车“看到”周围世界的硬件,用一种高效算法增强了他们的系统,这种算法可以根据单个光粒子(光子)的运动重建三维隐藏场景。在9月9日发表在《自然通讯》(Nature Communications)上的一篇论文中,他们的系统成功地重现了被1英寸厚的泡沫遮盖住的形状。对人的眼睛来说,这就像是透过墙看东西。

通过1英寸厚的泡沫看到的反射字母“S”的三维重建。(图片来源:斯坦福计算机成像实验室)

斯坦福大学电子工程助理教授、该论文的资深作者戈登·韦兹斯坦(Gordon Wetzstein)说:“许多成像技术让图像看起来更好一些,噪音更小一些,但这确实是我们把不可见的东西变成可见的东西。”“这是真正推动了任何传感系统可能的前沿。it’就像超人的视觉。”

这种技术补充其他视觉系统,可以看到通过微观尺度上的障碍——在医学应用程序——因为它是更关注大规模的情况下,如在雾导航自动驾驶汽车或暴雨和卫星成像的地球和其他行星的表面通过朦胧的气氛。

从散射光的Supersight

为了穿透散射光的各种环境,该系统将一束激光与一个超灵敏的光子探测器配对,以记录每一束入射的激光。当激光扫描像泡沫墙一样的障碍物时,偶尔会有一个光子设法穿过泡沫,击中隐藏在它后面的物体,然后再穿过泡沫到达探测器。然后,由算法支持的软件利用这些光子以及它们击中探测器的位置和时间的信息,以3D的形式重建隐藏的物体。

激光扫描过程在行动。单光子穿过泡沫,在“S”上反弹,再穿过泡沫回到探测器,为算法重建隐藏物体提供了信息。(图片来源:斯坦福计算机成像实验室)

这不是第一个能够通过分散的环境揭示隐藏对象的系统,但它绕过了与其他技术相关的限制。例如,有些需要知道感兴趣的对象离我们有多远。同样常见的是,这些系统只使用来自弹道光子的信息,这些光子通过散射场往返于隐藏物体之间,但实际上并没有沿着路径进行散射。

“我们感兴趣的是能够在没有这些假设的情况下通过散射介质成像,并收集所有被散射的光子来重建图像,”电子工程专业的研究生、该论文的第一作者大卫·林德尔(David Lindell)说。“这使得我们的系统在大规模应用中特别有用,因为在大规模应用中弹道光子非常少。”

为了使他们的算法能够适应分散的复杂性,研究人员不得不紧密地协同设计他们的硬件和软件,尽管他们使用的硬件组件只比目前自动驾驶汽车的硬件稍微先进一点。根据隐藏物体的亮度,在他们的测试中,扫描时间从一分钟到一小时不等,但算法实时重建了被隐藏的场景,可以在笔记本电脑上运行。

林德尔说:“用你自己的眼睛是看不见泡沫的,即使只是看探测器测量到的光子,你也看不见任何东西。”“但是,只用少量的光子,重建算法就可以暴露这些物体——你不仅可以看到它们的样子,还可以看到它们在三维空间中的位置。”

空间和雾

通过1英寸厚的泡沫看到的反射字母“S”的三维重建。(图片来源:斯坦福计算机成像实验室)

总有一天,这个系统的后代可能会被送到太空中的其他行星和卫星上,以帮助穿透冰云观察更深的层和表面。在不久的将来,研究人员将在不同的散射环境中进行实验,以模拟该技术可能有用的其他环境。

林德尔说:“我们很高兴能将其他类型的散射几何模型进一步推广。”“因此,不仅是隐藏在厚材料板后面的物体,还有嵌入在密集散射材料中的物体,这就像看到一个被雾包围的物体。”

林德尔和韦茨斯坦对这项工作如何代表科学和工程的深度跨学科交叉也充满热情。

韦兹斯坦说:“这些传感系统是带有激光、探测器和先进算法的设备,这使它们处于硬件、物理和应用数学之间的跨学科研究领域。”“所有这些都是这项工作中至关重要的核心领域,这也是最令我兴奋的地方。”

Gordon Wetzstein也是斯坦福计算机成像实验室的主任,斯坦福Bio-X和吴氏神经科学研究所的成员。

这项研究是由斯坦福大学科学与工程研究生奖学金资助的;国家科学基金会;斯隆管理学院奖学金;美国国防高级研究计划局;陆军研究办公室(ARO)是美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室的一个组成部分;阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)。

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新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.stanford.edu/2020/09/09/seeing-objects-clouds-fog/