Sie brauchen keine Superkräfte, um zu sehen, was sich um die Ecke versteckt. Alles, was Sie brauchen, sind die richtigen Algorithmen, grundlegende Computersoftware und eine normale Digitalkamera, wie ein Forscherteam in einem heute in Nature veröffentlichten Artikel zeigt .
Das Erfinden effizienter Möglichkeiten zum Erkennen von Objekten außerhalb der Sichtlinie eines Menschen ist ein häufiges Ziel von Wissenschaftlern, die alles studieren, vom selbstfahrenden Auto bis zur militärischen Ausrüstung. In seiner einfachsten Form kann dies mit einem Periskop geschehen, bei dem es sich um eine Röhre mit mehreren Spiegeln handelt, die das Licht umlenken. Frühere Versuche, dieses stationäre Gerät in das digitale Zeitalter zu bringen, umfassten die Verwendung von empfindlichen High-Tech-Geräten, um die Zeit zu messen, die das Licht benötigt, um auf einen Sensor zu treffen, sodass die Forscher die relative Position, Größe und Form des versteckten Objekts approximieren können. Während diese Techniken die Arbeit erledigen, ist es aufgrund ihrer Kosten und Komplexität schwierig, sie für den täglichen Gebrauch anzuwenden, stellt der Hauptautor der neuen Studie, Vivek Goyal, ein Elektroingenieur an der Boston University, fest.
Frühere Studien hatten gezeigt, dass mit einer normalen Digitalkamera 1-D-Bilder von nicht sichtbaren Objekten erstellt werden können. Goyal und sein Team beschlossen, diese Technik zu erweitern und 2-D-Bilder zu erstellen.
Eine Darstellung des Laboraufbaus für das Experiment (Charles Saunders / Nature) Das Experiment lief folgendermaßen ab: Das Team richtete eine Digitalkamera auf eine weiße Wand. Dann stellten sie um eine Ecke, die parallel zur Kamera stand, einen LCD-Bildschirm auf dieselbe weiße Wand. Der Bildschirm zeigte ein einfaches 2-D-Bild an - in diesem Fall einen Nintendo-Pilz, ein gelbes Emoticon mit einem roten Seitenhut oder die Buchstaben BU (für die Boston University) in großer, fetter roter Schrift. Die weiße Wand wirkte wie ein Spiegel in einem Periskop. Durch die Verwendung von Langzeitbelichtung beim Aufnehmen eines Fotos mit der Kamera hat das Team die sanfte Unschärfe des Lichts auf der weißen Wand des Bildschirms erfasst.
Es gibt jedoch einen Grund, warum eine weiße Wand weiß aussieht, sagt Goyal. Im Gegensatz zu einem Spiegel, der das Licht in eine bestimmte Richtung reflektiert, streut eine Wand das reflektierte Licht in allen möglichen Winkeln und macht so jedes nachgebildete Bild für das bloße Auge zu einem unverständlichen Durcheinander pixeliger Farben. Überraschenderweise ist es einfacher, das verborgene Bild wiederherzustellen, wenn es von etwas blockiert wird, das auch als okkludierendes Objekt bezeichnet wird.
Das okkludierende Objekt - für diese Studie ein stuhlähnliches Panel - ermöglichte es dem Team, ein Bild mit der Wissenschaft des Penumbri nachzubilden, einem alltäglichen Phänomen, das entsteht, wenn Licht in einer Art Lichthof Teilschatten um ein undurchsichtiges Objekt wirft.
"Penumbri sind überall", sagt Goyal. „Wenn Sie irgendwo mit fluoreszierender Beleuchtung über dem Kopf sitzen, weil Ihre Beleuchtung nicht von einem einzigen Punkt ausgeht, werfen Objekte keine scharfen Schatten. Wenn Sie die Hand ausstrecken ... sehen Sie eine Reihe von Teilschatten statt vollständiger Schatten. “Diese Teilschatten sind im Wesentlichen alle Halbschatten.
Obwohl das einschließende Objekt einen Teil des Bildes blockierte, stellten die Schatten dem Algorithmus mehr zu verwendende Daten zur Verfügung. Von dort aus erforderte die Umkehrung des Lichtweges nur einfache Physik.
Es klingt wahrscheinlich unlogisch und kompliziert, aber die Elektrotechnikerin Genevieve Gariepy, die während ihrer Promotion bei Heriot-Watt in Edinburgh die Bildgebung ohne Sichtkontakt studierte, beschrieb es als ein High-Tech-Spiel mit 20 Fragen. Im Wesentlichen funktioniert das okkludierende Objekt in diesem Experiment genauso wie eine gute Frage im Spiel.
"Das umgekehrte Problem bei [20 Fragen] ist, zu erraten, über wen ich nachdenke", erklärt sie. „Wenn wir das Spiel spielen und ich denke darüber nach ... sagen wir, Donna Strickland, die gerade den Nobelpreis für Physik gewonnen hat. Wenn du mich fragst, ist sie eine Frau? Lebt sie noch? ' Es ist sehr kompliziert, weil [diese Beschreibungen auf] so viele Menschen zutreffen könnten. Wenn Sie mich fragen: "Hat sie einen Nobelpreis gewonnen?" dann ist es viel einfacher zu erraten, an wen ich denke. “
Die anfänglichen Messungen sehen aus wie verschwommene schwarze Flecken, sodass Goyal und sein Team bei weitem nicht sicher waren, ob ihre Technik ein klares Bild erzeugen würde. "Wir waren sicher, dass etwas möglich war, aber es hätte wirklich sehr, sehr schrecklich in der Qualität sein können", sagt Goyal.
Als die erste Rekreation detailliert durchgespielt wurde, war es „eine großartige, angenehme Überraschung“, sagt Goyal. Obwohl das Bild alles andere als perfekt ist, sind die Buchstaben lesbar, die Farben klar und sogar das Gesicht des gelben Emoticons war erkennbar. Das Team konnte bei der Arbeit mit einfachen Videos die gleiche Genauigkeit erzielen.
Goyal ist von der Zugänglichkeit dieser Technologie am meisten begeistert. "Unsere Technik verwendet konventionelle Hardware", sagt er. „Sie könnten sich vorstellen, dass wir eine App für ein Mobiltelefon schreiben könnten, die diese Bildgebung ausführt. Der von uns verwendete Kameratyp unterscheidet sich nicht grundlegend von einer Handykamera. “
Sowohl Goyal als auch Gariepy sind sich einig, dass eine der wahrscheinlichsten zukünftigen Anwendungen dieser Technologie in autonomen Fahrzeugen liegen wird. Gegenwärtig haben diese Fahrzeuge einen menschlichen Schlag, indem sie auf allen Seiten erkennen können, was sich um sie herum befindet. Die Reichweite dieser Sensoren übersteigt jedoch nicht das durchschnittliche Sichtfeld des Menschen. Die Einführung dieser neuen Technologie könnte Autos auf die nächste Stufe heben.
„Sie können sich vorstellen, dass [ein Auto] erkennt, dass sich ein Kind auf der anderen Seite eines geparkten Autos befindet, oder dass Sie erkennen, wenn Sie sich einer Kreuzung in einer städtischen Schlucht nähern, dass Querverkehr auf Sie zukommt, der sich nicht in Ihrer befindet Sichtlinie “, sagt Goyal. "Es ist eine optimistische Vision, aber nicht unvernünftig."
