有時候躺在床上望著牆發呆,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?
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。
其實這個現像不難理解,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。
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。
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,他們能處理照片的噪聲,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,但噪聲也會相應增加。
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,但是算法可以增強這些變化,繼而還原圖像。
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。 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噪聲信號的處理,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。”
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