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    [资讯]高分辨率“透视”系统问世!斯坦福团队用普通器件解决光学难题 [复制链接]

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    只看楼主 倒序阅读 楼主  发表于: 02-10
    “这些属性可以支持一些原本不可能运行的应用程序,比如在行驶时读取隐藏的非视距的车牌,或者读取在拐角另一侧的行人身上戴的工作牌。”论文一作、斯坦福大学博士后研究员 Christopher Metzler 说。 U *:E|'>  
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    图 | 该系统可能有一天会让自动驾驶汽车有更犀利的视觉,不仅能看到车辆,还能读取车牌(来源:Felix Heide, Princeton University)
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    近日,由他带领的来自斯坦福大学、普林斯顿大学等四所大学组成的研究团队在 optica 发表了一项研究成果,称其利用深度学习算法,开发了一种新的基于激光的系统,只需搭配普通相机和一个功能强大的标准激光源,该系统就可以实现快速高分辨率对隐藏物体进行成像  4}F~h  
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    通过深度学习算法,利用普通的市售器件就能解决复杂的光学难题,这将对自动驾驶等领域产生极大的影响。有报道称,它或许可以被安装在卫星和航天器上,用来捕捉小行星上洞穴内的图像。 cV:Ak~PKl  
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    图 | 实验设置。光从激光器,到虚拟光源,到隐藏的物体,到虚拟探测器,最后到相机(来源:论文)
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    论文作者在文中表述,他们验证了基于 deep-inverse correlography 的算法对噪声具有非常强的鲁棒性,在空间分辨率和总捕获时间方面都远远超过了现有 NLoS(non-line-of-sight,非视距)系统的能力。 v"-K-AQjB  
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    Metzler 表示,此设备的设计初衷是用极高的分辨率对小物体进行成像,但它也可以与其他成像系统相结合,产生低分辨率、房间大小的重建图像。 V G|FjD  
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    研究人员在试验中,利用距离墙壁约 1 米的成像装置,对隐藏在墙角后方的高 1 厘米的字母和数字进行了图像重建。在四分之一秒的曝光时间,新技术可以获得分辨率为 300 微米的重建图像。 pv]" 2'aQ  
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    图 | 不同曝光时长的模拟和重建实验。由于该方法对噪声的鲁棒性更强,因此与依赖 HIO 或 Alt-Min 等传统 PR 算法的系统相比,基于卷积神经网络( Convolutional neural networks,CNN) 的方法可以在更少的光线下运行,并获得更高的帧速率。(来源:论文)
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    此前,麻省理工学院计算机视觉科学家拉梅什 · 拉斯卡尔(Ramesh Raskar)采用“主动成像”(active imaging)的方法,使用昂贵的专业相机 - 激光系统,实现对拐角处场景的高分辨率成像,用纳米超高速相机探测从墙壁反弹回来的光子,从而实现三维图像细节的逆向重建。 GA;h7  
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    但需要重视的是,除了需要使用专业相机之外,这种方式必须用激光扫描整个墙壁才能形成三维图像,整个成像过程光设备就耗资 50 万美元。直到 2018 年 3 月,新的算法以及相对经济实惠的 SPAD 相机出现,才使得这种方式削减一部分成本。 E8BIb 'b;  
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    “2012 年以来,飞行时间成像技术(time-of-flight imaging)的主要进步体现在,原先需要百万美元建造的系统,现在只需要数千美元。”联合作者 Richard Baraniuk 说。 yxAy1P;dX  
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    图 | 在主动非视距成像中,激光在墙壁上反射到隐藏物体上并进一步散射,然后经过墙壁再次反射返回初始位置(来源:Stanford Computation Imaging Lab)
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    飞行时间成像技术原理是,来自高速激光的光线从墙上反射到隐藏区域的物体上,其中一些光线会反射回墙壁再反射回相机,通过测量返回光子的飞行时间,可以判断飞行距离进行粗略成像。 ")<5 VtV  
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    Deep-inverse correlography 则是寻找墙上的干涉图样,也就是所谓的散斑图(speckle pattern)。散斑图包含着隐藏物体的形状信息,但重建完整图案需要解决极具挑战性的算法问题。短时曝光可以实现实时成像,但是噪声很多,会严重干扰现有算法。因此,该团队才想到了利用深度学习算法。 $O%"[w  
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    与其他 NLoS 成像方法相比,深度学习算法可以通过准确地描述噪声,合成数据训练算法来解决重建问题,而不需要昂贵的试验训练数据。 dz!m8D0  
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    图 | 研究人员在试验中,利用距离墙壁约 1 米的成像装置,对隐藏在墙角后方的高 1 厘米的字母和数字进行了图像重建。使用四分之一秒的曝光时间,新技术可以获得分辨率为 300 微米的重建图像(来源:Rice University)
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    联合作者 Ashok Veeraraghavan 说:“因此,我们正在讨论的是一个比飞行时间成像技术小得多的视野,这个视野接近几英寸而不是几米,但是,在这个有限的领域内,我们能够获得比它精确 100 倍的空间分辨率。” "YaT1` Kr  
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    接下来,研究人员计划把飞行时间成像技术和 deep-inverse correlography 相结合。“通过飞行时间技术,你可以获得一张粗略的图像,显示人在哪里,一旦你定位到了他们的胸牌或者脸,之后可以利用这项技术再得到一个超高清的局部图像。” v>j,8E  
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    该技术属于 DARPA(美国国防高级研究计划局,Defense Advanced Research Projects Agency)“揭露计划”(REVEAL program)的一部分。该计划耗资 2700 万美元,旨在通过活跃光场的开发,革命性地提高能见度。该项目为许多美国新成立的实验室提供资金。 UI"UBZZ$  
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    (来源:DeepTech深科技)
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    只看该作者 1楼 发表于: 02-12
    高分辨率“透视”系统问世
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    只看该作者 2楼 发表于: 02-12
    高分辨率!
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    只看该作者 3楼 发表于: 02-12
    厉害很多地方需要,尤其打仗
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    只看该作者 4楼 发表于: 02-12
    高分辨率“透视”系统解决光学难题
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    只看该作者 5楼 发表于: 02-12
    这个课题之前曾报道过。 |qn 2b=  
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    只看该作者 6楼 发表于: 02-12
    好牛逼啊
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    只看该作者 7楼 发表于: 02-12
    真的是智能驾驶
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    只看该作者 8楼 发表于: 02-12
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    “这些属性可以支持一些原本不可能运行的应用程序,比如在行驶时读取隐藏的非视距的车牌,或者读取在拐角另一侧的行人身上戴的工作牌。”论文一作、斯坦福大学博士后研究员 Christopher Metzler 说
    = J;I5:J  
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    只看该作者 9楼 发表于: 02-12
    厉害,学习中
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