計算機能隔「牆」視物了,這可能是各國軍方最期待的黑科技
有時候躺在床上望著牆發獃,會發現牆上有著奇怪的「斑塊」。這些光斑也不像室內任何物體的影子,那到底是什麼東西投過來的?
Antonio Torralba and William T. Freeman et al.
2012年,一位計算機科學教授在休假時,對此感到十分好奇。他把「斑塊」研究了一番,原來,這些「斑塊」根本不是影子,而是窗外天台微弱的倒立成像。
其實這個現象不難理解,它背後是非常簡單的物理學知識——小孔成像。窗戶充當了小孔,物體的光線穿過窗戶,便形成牆上的倒像。這些圖像大多都很模糊,在光線充足的地方甚至接近無形,也難怪常常被人忽視。
這次經歷卻讓安東尼奧·托拉爾巴(Antonio Torralba)發現,我們的眼前其實隱藏著很多視覺信息,而且這些信息是可以解讀的。他和同事比爾·弗里曼(Bill Freeman)的一系列研究表明,計算機不僅能夠還原窗外的景象,甚至還能「看到」牆角另一邊的行人。
隨處可見的「相機」
在日常生活中,那些攜帶視野之外景物的光線,不斷照射到牆上或其他表面,並反射到我們的眼睛裡。可為何人眼幾乎看不到圖像呢?原因在於太多光線向四面八方傳播,圖像因此被沖淡了。
限制那些落在某一表面的光線,就能讓圖像變得可見。根據這個原理,我們可以製作出簡易的針孔相機,因為針孔只能讓特定的一組光線通過。縮小針孔的孔徑,圖像就會更加清晰。
窗戶便是天然存在的「針孔」,但由於自身太大,景物被投射在牆上時非常模糊。如果用紙板遮擋窗戶的一部分,縮小窗戶的孔徑,便能輕易看到窗外景觀的倒立成像。
用紙板擋住窗戶能夠形成更清晰的圖像丨Antonio Torralba and William T. Freeman et al.
雖然遮擋窗戶的想法很好,執行起來卻會受到很大的限制,因此不太可能解決實際的技術問題。那麼,我們能直接從環境中提取不可見的視覺信息嗎?
當然能。
讓隱藏信息現形
研究人員指出,一些意外出現的遮光物體也能揭示周圍環境。例如,當人走到窗戶前,便會引起光線的變化。通過對比變化前後的圖像,就能得到窗外景物的真實面目了。
這是怎麼做到的?其實那些被人遮擋住的光線,也攜帶著窗外景物的信息。理論上來說,提取這些信息並不困難。只要在遮擋前後拍攝照片,將兩張照片中的光線數據相減即可。由於這些遮光物體具有類似針孔的作用,它們也被稱作「反針孔」或「針腳」。
可以這麼理解:那些被遮擋住的光線,相當於通過了遮擋物形狀的針孔。
用物體遮擋窗戶,圖a表示遮擋前的光線,圖b表示遮擋後的光線,圖c的孔和遮擋物相同。圖b缺失的光線相當於圖c通過的光線丨Antonio Torralba and William T. Freeman et al.
但是,要提取信息還有一道坎:兩張照片過於相似。還好研究人員已經找到解決辦法,他們能處理照片的雜訊,然後成功還原出窗外的部分景象。他們還指出,遮光的物體越小,圖像越清晰,但雜訊也會相應增加。
窗戶前總有人來車往,考慮到這一點,這種技術的可行性就非常高了。更何況,無處不在的監控探頭正時刻捕捉著光線的變化。只要獲取一段監控視頻,計算機就能揪出影像之外的秘密。
黑科技升級
要從環境中得到更多視覺信息,一些常見物體也能派上用場,例如角落和盆栽植物。托拉爾巴去年開發出的新演算法,便能實現「隔影識人」:隔著牆角拍攝的照片經過處理後,可以顯示出在牆角另一邊行走的路人。
首先,他們在牆角地面拍攝「半影」,半影包含牆角物體的視覺信息。當牆角另一邊的人移動時,會朝半影投射出光線,這些光線掃過相對於牆體的多個角度。這些細微的密度和顏色變化是裸眼不可見的,但是演算法可以增強這些變化,繼而還原圖像。
Antonio Torralba and William T. Freeman et al.
今年6月,弗里曼等人通過植物葉子的投影,構建出隱藏場景的部分景象。在這項研究中,每片葉子都充當「針腳」,它們阻擋著不同的光線。將每片葉子的陰影和其餘部分對比,研究人員就能找到缺失的一組光線,然後將圖像拼湊起來。
這種方法生成的圖像更清晰,但前提是對周圍的環境有足夠的觀察。演算法中需要添加一系列關於外部世界的知識,例如盆栽植物的形狀和雜訊信號的處理,才能更好的銳化圖像。
廣泛的應用前景
托拉爾巴指出,心理學研究表明人類並不擅長解讀影子。也許原因之一在於,我們大部分的所見並非真正的影子,例如托拉爾巴看到的牆上斑塊。而我們的眼睛,最後也放棄了解讀它們。
但計算機可以做到人類做不到的事。由托拉爾巴等人開發的非視線成像技術,能夠實現轉角透視,並推斷出那些不直接可見的信息到底是什麼。可以預料的是,它將得到軍事和間諜人員的大力支持。事實上,美國國防高級研究計劃局(DARPA)已經在投資這種技術了。
對於弗里曼來說,他一開始並不想研究具有上述用途的技術。然而他逐漸意識到,如果因噎廢食的話,那麼很難有所作為。就拿非視線成像來說,它也可以應用於無人駕駛、機器視覺、醫學成像、天文、太空探索和搜救任務等。
「即便是在軍事中,技術的具體應用也有很大的跨度,它或許能救人一命,」弗里曼表示,「總體而言,清楚技術被用於何處是件好事。」
作者:Eon-SF,Olli_Huang
編輯:Ent
參考文獻:
Quanta Magazine, The New Science of Seeing Around Corners.
Accidental pinhole and pinspeck cameras: Revealing the scene outside the picture, doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2012.6247698
一個AI
沒有邪惡的技術,只有用錯地方的技術。
果殼
ID:Guokr42
整天不知道在科普些啥玩意兒的果殼
我覺得你應該關注一下


※2018年諾貝爾生理學或醫學獎頒布!用免疫系統對抗癌症
※你一定也聽說過這種瓜,千萬不要吃!
TAG:果殼 |