Ne trebaju vam supermoći da biste vidjeli što se skriva iza ugla; Sve što trebate su pravi algoritmi, osnovni računalni softver i obični digitalni fotoaparat, pokazuje tim istraživača u radu objavljenom danas u časopisu Nature .
Pronalazak učinkovitih načina kako uočiti predmete izvan ljudskog vidnog polja uobičajen je cilj znanstvenika koji proučavaju bilo što, od osobnih automobila do vojne opreme. U svom najjednostavnijem obliku, to se može učiniti periskopom, koji je cijev s više ogledala koja preusmjeravaju svjetlost. Dosadašnji napori da se ovaj uređaj od opeke i minobacača uvede u digitalno doba koje uključuje uporabu osjetljive, visokotehnološke opreme za mjerenje vremena koje je potrebno da svjetlost pogodi senzor, omogućujući istraživačima da približe relativni položaj, veličinu i oblik skrivenog predmeta. Iako se ovim tehnikama obavlja posao, teško je primijeniti na svakodnevnu upotrebu zbog svojih troškova i složenosti, napominje vodeći autor nove studije Vivek Goyal, inženjer elektrotehnike na Sveučilištu u Bostonu.
Prethodne studije pokazale su da se običan digitalni fotoaparat može upotrijebiti za ponovno stvaranje 1-D slika objekata iz vida. Goyal i njegov tim odlučili su proširiti se na tu tehniku i stvoriti 2-D slike.
Prikaz postava laboratorija za eksperiment (Charles Saunders / Nature) Eksperiment je funkcionirao ovako: Tim je digitalnim fotoaparatom usmjerio prema bijelom zidu. Zatim su oko ugla koji je paralelno s kamerom postavili LCD zaslon kako bi bio okrenut istom bijelom zidu. Na ekranu je bila prikazana jednostavna dvodimenzionalna slika - u ovom slučaju gljiva Nintendo, žuti emotikon s crvenim šeširom u obliku slova ili slovima BU (za Sveučilište u Bostonu) velikim, podebljanim crvenim fontom. Bijeli zid funkcionirao je poput zrcala u periskopu. Korištenjem dugog izlaganja prilikom fotografiranja fotoaparatom, tim je snimio meku zamagljenost svjetlosti koja svijetli na bijelom zidu s ekrana.
Međutim, postoji razlog da bijeli zid izgleda bijelo, kaže Goyal. Za razliku od zrcala - koje reflektira svjetlost u određenom smjeru - zid raspršuje reflektiranu svjetlost u različitim kutovima, čineći golu okom bilo koju obnovljenu sliku nerazumljivim neredom pikseliranih boja. Začudo, lakše je ponovo stvoriti skrivenu sliku kada je nešto blokira, što se još naziva i okluzivni objekt.
Okluzivni objekt - za ovu studiju, stol u obliku stolice - omogućio je timu da rekreira sliku koristeći nauku o penumbri, svakodnevnom fenomenu nastalom kada svjetlost baci djelomične sjene u svojevrsni oreol oko neprozirnog predmeta.
"Penumbri su posvuda", kaže Goyal. "[Ako] sjedite negdje s nadzemnom fluorescentnom rasvjetom, jer vam osvjetljenje nije iz jedne točke, predmeti ne bacaju oštre sjene. Ako ispružite ruku ... vidite gomilu djelomičnih sjena umjesto potpune sjene. "U suštini, te djelomične sjene su sva penumbra.
Dakle, iako je okluzivni objekt blokirao dio slike, sjene su algoritam dobile više podataka. Odatle je za kretanje svjetlosti jednostavno bila potrebna jednostavna fizika.
To možda zvuči nelogično i komplicirano, ali inženjer elektrotehnike Genevieve Gariepy, koja je studirala snimanje bez vida dok je doktorirala na Heriot-Wattu u Edinburghu, opisala ga je kao visokotehnološku igru s 20 pitanja. U osnovi, okluzivni objekt u ovom eksperimentu funkcionira na isti način kao što bi bilo dobro pitanje u igri.
"Inverzni problem u [20 pitanja] je nagađanje o kome razmišljam", objašnjava ona. "Ako igramo igru i razmišljam o ... recimo Donni Strickland, koja je upravo osvojila Nobelovu nagradu za fiziku. Ako me pitate 'Je li ona žena? Je li živa? ' to je vrlo komplicirano jer [ti bi se opisi mogli primijeniti na] toliko mnogo ljudi. Ako me pitate "Je li osvojila Nobelovu nagradu?" onda mi postaje mnogo lakše pogoditi o kome razmišljam. "
Početna mjerenja izgledaju poput mutnih crnih mrlja, pa su Goyal i njegov tim bili daleko od sigurnog da će njihova tehnika stvoriti jasnu sliku. "Bili smo sigurni da je nešto moguće, [ali to bi moglo biti] zaista, stvarno strašno u kvaliteti", kaže Goyal.
Dakle, kada je prva rekreacija prošla vrlo detaljno, bilo je "veliko, ugodno iznenađenje", kaže Goyal. Iako je slika daleko od savršene, slova su čitljiva, boje su jasne, a čak je i lice žutog emotikona bilo prepoznatljivo. Tim je uspio postići istu razinu točnosti pri radu s jednostavnim videozapisima.
Goyal je najviše uzbuđen zbog dostupnosti ove tehnologije. "Naša tehnika [koristi] uobičajeni hardver", kaže on. "Možete zamisliti da bismo mogli napisati aplikaciju za mobilni telefon koji ovo snima. Vrsta kamere koju koristimo se u osnovi ne razlikuje od kamere mobilnog telefona. "
I Goyal i Gariepy slažu se da će jedna od vjerojatnih budućih upotreba ove tehnologije biti u autonomnim vozilima. Trenutno su u tim vozilima ljudi prebijeni tako da mogu osjetiti ono što je izravno oko njih na svim stranama, ali raspon tih senzora ne prelazi prosječno ljudsko vidno polje. Uključivanjem ove nove tehnologije moglo bi se automobile prebaciti na višu razinu.
"Mogli biste zamisliti [automobil] da osjeti da je dijete s druge strane parkiranog automobila ili da može osjetiti dok se približavate raskrižju u urbanom kanjonu da dolazi križni promet koji nije u vašem liniju vida - kaže Goyal. "To je optimistična vizija, ali ne nerazumna."
