从1英寸厚的泡沫中可以看到反射字母“ S”的三维重建。
斯坦福大学的研究人员使用一种新算法重建了光的单个粒子的运动，以透过云层，雾和其他障碍物进行观察。
就像一本漫画书一样，斯坦福大学的研究人员已经开发出一种X射线视力-只是没有X射线。研究人员使用类似于使自动驾驶汽车“看到”周围世界的硬件，研究人员通过一种高效的算法增强了其系统，该算法可以根据光或光子的非连续运动来重建三维隐藏场景。在9月9日发表在《自然通讯》上的一篇论文中进行了详细测试，该系统成功地重建了1英寸厚的泡沫所遮盖的形状。在人眼中，这就像透过墙壁看。
斯坦福大学电气工程学助理教授，论文的高级作者戈登·韦茨斯坦说：“许多成像技术使图像看起来更好一些，噪点也少了一些，但这确实是我们使看不见的东西可见的地方。” 。“这确实推动了任何类型的传感系统可能实现的前沿。就像超人的视野。”
这项技术是对其他视觉系统的补充，这些视觉系统可以穿透微观尺度的障碍物（用于医学应用），因为它更专注于大型情况，例如在有雾或大雨中驾驶自动驾驶汽车以及对地面的卫星成像地球和其他行星通过朦胧的大气层。
从散射光进行监督
为了查看能沿各个方向散射光的环境，该系统将激光器与超灵敏的光子检测器配对，该检测器记录命中它的每一个激光。当激光扫描泡沫壁等障碍物时，偶尔的光子会设法穿过泡沫，击中隐藏在其后的物体，然后再通过泡沫返回检测器。然后，受算法支持的软件使用这几个光子以及有关它们撞击探测器的位置和时间的信息，以3D形式重建隐藏的对象。
这不是第一个具有通过散射环境显示隐藏对象的能力的系统，但是它规避了与其他技术相关的限制。例如，有些需要有关感兴趣的对象有多远的知识。同样常见的是，这些系统仅使用来自弹道光子的信息，这些光子是通过散射场往返于隐藏对象的光子，但实际上并没有沿散射路径散射。
该论文的主要作者，电气工程专业的研究生戴维·林德尔说：“我们希望能够在没有这些假设的情况下通过散射介质成像，并收集所有散射的光子来重建图像。”“这使我们的系统特别适用于弹道光子极少的大规模应用。”
为了使他们的算法适合于散射的复杂性，研究人员不得不紧密地共同设计他们的硬件和软件，尽管他们使用的硬件组件仅比目前在自动驾驶汽车中使用的硬件组件稍微先进一些。根据隐藏对象的亮度，对其测试进行扫描需要花费一分钟到一小时的时间，但是该算法可以实时重建被遮挡的场景，并且可以在便携式计算机上运行。
Lindell说：“您无法用肉眼看到泡沫，甚至只是看检测器上的光子测量结果，您也看不到任何东西。”“但是，只有少数几个光子，重建算法才能曝光这些物体-您不仅可以看到它们的外观，还可以看到它们在3D空间中的位置。”
太空与雾
总有一天，这个系统的后代可以通过太空被送往其他行星和卫星，以帮助将冰冷的云层看向更深的层和表面。在不久的将来，研究人员希望在不同的散射环境下进行实验，以模拟该技术可能有用的其他情况。
Lindell说：“我们很高兴通过其他类型的散射几何体进一步推动这一发展。”“因此，不仅是隐藏在厚厚材料板上的物体，还包括嵌入密集散射材料中的物体，就像看到被雾气包围的物体一样。”
Lindell和Wetzstein也对这项工作如何代表科学与工程的跨学科交叉领域充满热情。
“这些传感系统是带有激光器，检测器和高级算法的设备，这使它们处于硬件与物理以及应用数学之间的跨学科研究领域，” Wetzstein说。“所有这些都是这项工作中至关重要的核心领域，这对我来说是最令人兴奋的。”
参考：David B. Lindell和Gordon Wetzstein于2020年9月9日在Nature Communications。上发表的“基于共聚焦漫射层析成像的通过散射介质的三维成像”。
10.1038 / s41467-020-18346-3
戈登·韦茨斯坦（Gordon Wetzstein）也是斯坦福计算成像实验室的主任，也是斯坦福Bio-X和吴仔神经科学研究所的成员。
这项研究由斯坦福大学科学与工程研究生奖学金资助；国家科学基金会；斯隆奖学金；国防高级研究计划局（DARPA）；陆军研究办公室（ARO），是美国陆军作战能力发展司令部的陆军研究实验室的组成部分；和阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）。
