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计算机视觉研究人员报告说,他们使用特殊的光源和传感器来观察周围的角落或通过薄纱过滤器,让他们重建看不见的物体的形状。
 
研究人员表示,这项技术使他们能够非常详细地重建图像,沐鸣测速网址包括乔治·华盛顿在美国一个街区的侧面轮廓的浮雕。
 
助理教授Ioannis Gkioulekas在卡内基梅隆大学机器人研究所,说这是第一次研究人员已经能够计算毫米和宏观尺寸的形状弯曲的对象,提供一个重要的新组件视线外的大套房(仿真结果)成像技术现在正在开发的计算机视觉研究人员。
 
机器人研究所的教授Srinivasa Narasimhan说:“看到隐藏物体的重建质量越来越接近我们过去看到的在视线范围内的物体的扫描结果,这是令人兴奋的。”“到目前为止,我们只能在相对较小的区域实现这种程度的细节,但这种能力将补充其他NLOS技术。”
 
跳跃的光
 
人们所看到的,以及相机所探测到的,大多来自于物体反射的光,这些光直接反射到眼睛或镜头上。但是光也会从其他方向反射到物体上,反射到墙壁和物体上。微弱的散射光最终可能到达眼睛或晶状体,但会被更直接、更强的光源冲洗掉。NLOS技术试图从散射光中提取信息——自然或其他方式——并产生场景、物体或物体的部分不可见的图像。
 
Gkioulekas说:“其他NLOS的研究人员已经证明了NLOS成像系统可以理解房间大小的场景,甚至只用自然光线提取信息。”“我们正在做一些与这些方法互补的事情——使NLOS系统能够在小范围内捕捉到细节。”
 
像激光雷达
 
在这种情况下,研究人员使用超快激光从墙壁上反射光线来照亮隐藏的物体。通过了解激光发射光脉冲的时间,研究人员可以计算出光从物体上反射、返回时从墙壁上反弹并到达传感器所需的时间。
 
机器人专业的博士生Shumian Xin表示:“这种飞行时间技术类似于无人驾驶汽车经常使用的lidars,来构建汽车周围环境的3D地图。”
 
以前利用这些飞行时间计算来重建物体图像的尝试依赖于反射的亮度。但在这项研究中,Gkioulekas说,研究人员开发了一种完全基于物体几何形状的新方法,从而使他们能够创建一个算法来测量物体的曲率。
 
研究人员使用了一个成像系统,这是一个有效的激光雷达,沐鸣登陆网速能够感知单个粒子的光,以测试该技术的对象,如一个塑料罐,一个玻璃碗,一个塑料碗,和一个球轴承。他们还将这种技术与一种称为光学相干断层成像的成像方法相结合,来重建美国居住区的图像。
 
除了观察周围的角落,这项技术被证明是有效的透过扩散过滤器,如厚纸。
 
到目前为止,研究人员只在很短的距离内演示了这种技术——最多一米。但研究人员推测,他们基于物体几何测量的技术,可能与其他互补的方法相结合,以改善NLOS成像。它还可以应用于其他领域,如地震成像、声学和超声成像。
 
该研究小组还包括来自卡内基梅隆大学、伦敦大学学院和多伦多大学的其他人。他们是一个更大的协作团队的一部分,该团队正在开发一套用于NLOS成像的互补技术。