在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,Non-Line-of-Sight(NLOS)成像方法顯示出不錯(cuò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,但仍存在一些短板。比如圖像形成和反演模型的速度較慢;受到可成像的隱藏表面類型的限制;NLOS算法不支持非平面采樣面和非共焦掃描。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于波的NLOS成像模型,采用頻域法f-k偏移來(lái)求解NLOS反演問(wèn)題。與現(xiàn)有的NLOS算法不同的是,f-k偏移算法不僅速度快,而且內(nèi)存效率高,它對(duì)鏡面和其他復(fù)雜的反射率特性具有很強(qiáng)的魯棒性,且易于實(shí)現(xiàn)。
擴(kuò)展閱讀:非視距(NLOS)是當(dāng)無(wú)線電發(fā)射器和接收器不在直接視覺(jué)視線中時(shí)經(jīng)常使用的術(shù)語(yǔ),并且這通過(guò)在信號(hào)傳播中使用多個(gè)路徑來(lái)處理。通過(guò)使用天線和其他這樣的通信設(shè)備可以克服非視線。現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)最大的問(wèn)題是有效地減少NLOS,這是通過(guò)在各個(gè)點(diǎn)使用繼電器在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)上完成的,以便信號(hào)在障礙物周?chē)鷤鬏敹粫?huì)丟失數(shù)據(jù)或傳輸質(zhì)量。多路徑信號(hào)傳播也被廣泛使用。
斯坦福大學(xué)電氣工程助理教授戈登韋茨坦說(shuō),“人們都在談?wù)摯蛟煲豢顢z像頭,希望這類設(shè)備能夠具備像人類一樣的視覺(jué)能力,然后將該類攝像頭應(yīng)用到自動(dòng)駕駛汽車(chē)和機(jī)器人中。然而,我們想要打造的攝像頭系統(tǒng),從功能性上講,要遠(yuǎn)超前者。我們想要攝像頭呈現(xiàn)3D視覺(jué)影像,且能兼顧環(huán)境場(chǎng)景的各個(gè)角落,采用可見(jiàn)光光譜(visible light spectrum)成像?!?/p>
對(duì)于研究而言,確保這類系統(tǒng)的實(shí)用性顯然是重中之重。以前的攝像頭系統(tǒng)極其依賴均勻且足夠強(qiáng)的環(huán)境光線。然而,諸如閃閃發(fā)光一閃而過(guò)的車(chē)輛等真實(shí)世界場(chǎng)景中的目標(biāo)物卻不屬于上述范疇。而全新的攝像機(jī)系統(tǒng)能夠以高能激光掃描周邊環(huán)境,物體反射到周?chē)鷫Ρ谏系膯蝹€(gè)光粒子能被攝像機(jī)的先進(jìn)傳感器捕獲并通過(guò)處理算法重建環(huán)境。
該研究團(tuán)隊(duì)所用技術(shù)的先進(jìn)之處在于:其激光器的功能性要比一年前的同類產(chǎn)品強(qiáng)上萬(wàn)倍。該激光器可掃描場(chǎng)景中物體對(duì)立面的墻壁及反射到墻壁上的光。激光將反射到墻壁上,然后再反射回?cái)z像頭傳感器。盡管當(dāng)激光反射回到傳感器時(shí)仍處于粒子狀態(tài),但傳感器依舊能捕獲所有的激光粒子,利用高效的算法來(lái)破解光回聲(echoes of light)背后隱藏的畫(huà)面。
該系統(tǒng)的掃描速率為4幀/秒,能夠以60幀/秒的速度重構(gòu)場(chǎng)景,但需要用到計(jì)算機(jī)和一款圖像處理軟件,后者可增強(qiáng)圖像處理能力。能看到從角落等視野盲區(qū)處反射回來(lái)的不可見(jiàn)光的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng),這對(duì)于汽車(chē)來(lái)說(shuō)是一個(gè)令人激動(dòng)的消息,但是針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)或機(jī)器人的應(yīng)用系統(tǒng)還需要進(jìn)一步的改進(jìn)。該研究團(tuán)隊(duì)將會(huì)在自動(dòng)研究汽車(chē)上測(cè)試新的攝像機(jī)系統(tǒng),除了進(jìn)行速度和分辨率等改進(jìn)之外,研究團(tuán)隊(duì)還將使系統(tǒng)變得更加通用,以應(yīng)對(duì)更具挑戰(zhàn)性的視覺(jué)環(huán)境,例如霧霾、雨雪及沙塵暴等天氣。
斯坦福大學(xué)(StanfordUniversity)電氣工程專業(yè)的研究生大衛(wèi)林德?tīng)枺―avid Lindell)親自實(shí)驗(yàn)。他穿上了一件高能見(jiàn)度運(yùn)動(dòng)服,開(kāi)始在一間空房間里行走、做各種動(dòng)作。通過(guò)該團(tuán)隊(duì)研發(fā)的系統(tǒng)模型,他的同事可以清楚的觀察到他的舉動(dòng)。這其中的道理是:因?yàn)槿庋垭[藏著,他被高功率激光掃描,他反射到他周?chē)鷫Ρ谏系膯蝹€(gè)光粒子被攝像機(jī)的先進(jìn)傳感器和處理算法捕獲并重建。
此方法入選了ACM Trans.,參加了7月28日-8月1日舉辦的SIGGRAPH 2019,并于今日(8月1日)進(jìn)行公開(kāi)演示(查看會(huì)議詳情請(qǐng)?jiān)L問(wèn):https://s2019.siggraph.org/)。該項(xiàng)目還獲得斯坦福大學(xué)研究生獎(jiǎng)學(xué)金,國(guó)家科學(xué)基金會(huì),特曼學(xué)院獎(jiǎng)學(xué)金,斯隆獎(jiǎng)學(xué)金,由阿卜杜拉國(guó)王科技大學(xué)、斯坦福大學(xué)汽車(chē)研究中心出資贊助。
作者David Lindell自己評(píng)價(jià)這個(gè)系統(tǒng)模型稱,“你看著激光掃描時(shí),你看不到任何東西。但有了這個(gè)硬件,我們基本上可以‘減慢’時(shí)間并顯示這些光跡,它看起來(lái)幾乎就像是魔術(shù)。同時(shí)也希望超人視覺(jué)系統(tǒng)可以幫助自動(dòng)駕駛汽車(chē)和機(jī)器人比人工引導(dǎo)更安全地運(yùn)行”。
【Github】:
https://github.com/computational-imaging/nlos-fk
【數(shù)據(jù)集】:
https://drive.google.com/file/d/1_av9TdJ-J22qAUNs1ueZ8ETuRRW2KHg_/view
【論文下載】:
https://drive.google.com/file/d/1IizX1BXRICwBEJdGNu_bFaZ6oq4E92hQ/view
【補(bǔ)充材料下載】:
https://drive.google.com/file/d/1d_aY09rBeZRpup9-XxPkILbND4QESO7l/view
【更多詳細(xì)信息】:
http://www.computationalimaging.org/publications/nlos-fk/