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62. 非视线成像 - 基于飞秒摄影技术

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HawkWang
发布2021-10-13 11:32:00
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发布2021-10-13 11:32:00
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文章被收录于专栏:计算摄影学计算摄影学

你有没有想过,如果能让司机在驾驶汽车转弯时提前知道另外一个车道上的情况,那应该会减少大量的车祸:

如果能让搜救人员在无法进入某个房间时,观察到里面的人员情况,一定会抢救出更多的受害者:

在医学上,各种内窥镜检查过程中,顶端的摄像机很难到达狭窄的空间(心内镜、结肠镜和支气管镜)。如果有某种手段,能够让摄像机观察到直接无法看到的区域,一定能让诊断更加准确:

然而我们都知道,光是沿着直线传播的,要实现上面的技术场景,意味着我们需要观察到视线外的物体:

这就是我接下来会介绍的技术:非视线成像(None-Line-Of-Sight Imaging, NLOS Imaging)

人们很早就会用简单的手段来进行非视线成像了——例如你可能在一些战争片、动作片里面看到,狙击手通过伸出一面镜子来观察躲在墙角的敌人——这种成像只是简单的二维观察。而我今天要介绍的技术,利用了之前介绍过的飞秒摄影技术,第一次实现了对视线外的物体进行三维成像:

这个技术的介绍来自于:

其官网是:CORNAR: Looking Around Corners,而这个持续多年的项目的领导者之一,就是我们之前多次提到的Ramesh Raskar教授

我们先来看看在这个项目里面,作者们是如何进行成像场景的布局的:

你可以看到,有一个隐藏的目标躲在一个角落里面,相机无法直接看到它。而高频激光发出的光打到墙面上的L点,经过漫反射,其中一束光线反射到目标上的s点,它会再次漫反射,其中一束光线又返回墙面的w点,然后进入到相机中。

如果这是一个普通相机的话,它是完全无法区分接收到的光线到底是由墙面上L点的漫反射直接导致的,还是由物体上的反射导致的,也无法区分是由物体上的哪一点导致的反射。因此,这里需要使用我之前在51. 瞬态成像 - 飞秒摄影(TOF系列 1)中介绍的条纹相机。稍微复习下条纹相机的原理:

通过这样的相机,可以达到2ps的时间解析力,从而准确的知道每一条光路的距离,并进一步进行分析:

这里条纹相机对焦的是墙面上的虚线段

当光路确定时,单个物体点导致的成像是一条曲线,其中横坐标是线段上的位置,纵坐标则是光子到达的时间。

从下面刨面图可以看到,物点s漫反射出的光会在不同时刻到达条纹相机,从而形成曲线图。

而通过控制反光镜可以不断改变L点的位置,从而在条纹相机上呈现不同的像。下面是一个示意图,可以看到改变三次激光的方向,可以得到三个不同的图像。

作者们通过多次改变激光打到墙面上的位置点L并变换和统计结果图像,就可以对物体的三维信息进行分析。

这里面,他们设计了一种叫做"Back Projection"的算法来完成这种分析。

由于飞秒相机的超高的时间分辨率,这套非视线成像的系统也能得到很高的三维重建的分辨率,按作者论文的描述,在垂直于墙面方向的三维重建分辨率可以到400微米,而在平行于墙面方向上的重建分辨率可以到0.5-1厘米,至少在当时这已经是很了不起的成就了,因此它可以用于进行更精准的三维重建:

让我们再欣赏一次完整的演示视频:

看到这里,你可能会想,非视线成像确实有趣,也可能很有用。但飞秒相机价格昂贵,很难应用到实际场景吧,难道没有别的手段来实现非视线成像吗?

还真有!我接下来还会给你介绍其他的非视线成像的方法,敬请期待。

今天这篇文章的参考资料来自于:

  1. 原始论文:https://www.nature.com/articles/ncomms1747
  2. Youtube演示视频:https://www.youtube.com/watch?v=nxNzAHNPFvI
  3. 教授的演讲:https://www.youtube.com/watch?v=9xjlck6W020&t=224s
  4. 项目网页:https://web.media.mit.edu/~raskar/
  5. CMU 2017 Fall Computational Photography Course 15-463, Lecture 26

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原始发表:2021-10-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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