Un team di ricerca guidato dagli scienziati della Carnegie Mellon University ha dimostrato tecniche per utilizzare la luce diffusa per vedere dietro gli angoli, consentendo loro di ricostruire le immagini in dettaglio. A sinistra c'è un'immagine ricostruita di un quartiere degli Stati Uniti che è stata scansionata utilizzando metodi non a vista, rispetto al trimestre a destra che è stato scansionato con metodi standard. Credito:Carnegie Mellon University
I ricercatori di computer vision hanno dimostrato di poter utilizzare speciali sorgenti luminose e sensori per vedere dietro gli angoli o attraverso filtri trasparenti, permettendo loro di ricostruire le forme di oggetti invisibili.
I ricercatori della Carnegie Mellon University, l'Università di Toronto e l'University College di Londra hanno affermato che questa tecnica consente loro di ricostruire le immagini con grande dettaglio, compreso il rilievo del profilo di George Washington in un quartiere degli Stati Uniti.
Ioannis Gkioulekas, un assistente professore al Robotics Institute di Carnegie Mellon, ha detto che questa è la prima volta che i ricercatori sono stati in grado di calcolare forme millimetriche e micrometriche di oggetti curvi, fornendo un nuovo importante componente a una suite più ampia di tecniche di imaging non in linea di vista (NLOS) ora in fase di sviluppo da parte dei ricercatori di visione artificiale.
"È emozionante vedere la qualità delle ricostruzioni di oggetti nascosti avvicinarsi alle scansioni che siamo abituati a vedere per gli oggetti che si trovano nella linea di vista, " disse Srinivasa Narasimhan, un professore all'Istituto di Robotica. "Finora, possiamo raggiungere questo livello di dettaglio solo per aree relativamente piccole, ma questa capacità integrerà altre tecniche NLOS".
Questo lavoro è stato supportato dal programma REVEAL della Defense Advanced Research Project Agency, che sta sviluppando capacità NLOS. La ricerca sarà presentata oggi alla Conferenza 2019 su Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2019) a Long Beach, California, dove ha ricevuto il premio Best Paper.
"Questo documento fa progressi significativi nella ricostruzione senza linea di vista, in sostanza, la capacità di vedere dietro gli angoli, " dice la citazione del premio. "È un bel documento sia teoricamente che stimolante. Continua a spingere i confini di ciò che è possibile nella visione artificiale".
La maggior parte di ciò che le persone vedono, e ciò che le telecamere rilevano, proviene dalla luce che si riflette su un oggetto e rimbalza direttamente sull'occhio o sull'obiettivo. Ma la luce si riflette anche sugli oggetti in altre direzioni, rimbalzare su pareti e oggetti. Una debole parte di questa luce diffusa alla fine potrebbe raggiungere l'occhio o l'obiettivo, ma è sbiadito da più diretto, potenti sorgenti luminose. Le tecniche NLOS cercano di estrarre informazioni dalla luce diffusa, naturale o meno, e producono immagini di scene, oggetti o parti di oggetti non altrimenti visibili.
Un gruppo di ricerca guidato dagli scienziati della Carnegie Mellon University ha dimostrato una tecnica per utilizzare la luce diffusa per rilevare la forma di oggetti non visibili nella linea di vista. Ecco due oggetti comuni come appaiono in condizioni standard, insieme alle immagini ricostruite di quegli oggetti. Credito:Carnegie Mellon University
"Altri ricercatori NLOS hanno già dimostrato sistemi di imaging NLOS in grado di comprendere scene di dimensioni di una stanza, o addirittura estrarre informazioni utilizzando solo la luce naturale, " ha detto Gkioulekas. "Stiamo facendo qualcosa che è complementare a questi approcci, consentendo ai sistemi NLOS di catturare dettagli precisi su una piccola area".
In questo caso, i ricercatori hanno utilizzato un laser ultraveloce per far rimbalzare la luce su un muro per illuminare un oggetto nascosto. Sapendo quando il laser ha sparato impulsi di luce, i ricercatori hanno potuto calcolare il tempo impiegato dalla luce per riflettersi sull'oggetto, rimbalza contro il muro durante il viaggio di ritorno e raggiungi un sensore.
"Questa tecnica del tempo di volo è simile a quella dei lidar spesso utilizzati dalle auto a guida autonoma per costruire una mappa 3D dei dintorni dell'auto, " disse Shumian Xin, un dottorato di ricerca studente di robotica.
I precedenti tentativi di utilizzare questi calcoli del tempo di volo per ricostruire un'immagine dell'oggetto sono dipesi dalla luminosità dei riflessi su di esso. Ma in questo studio, Gkioulekas ha affermato che i ricercatori hanno sviluppato un nuovo metodo basato esclusivamente sulla geometria dell'oggetto, che a sua volta ha permesso loro di creare un algoritmo per misurarne la curvatura.
I ricercatori hanno utilizzato un sistema di imaging che è effettivamente un lidar in grado di rilevare singole particelle di luce per testare la tecnica su oggetti come una brocca di plastica, una ciotola di vetro, una ciotola di plastica e un cuscinetto a sfera. Hanno anche combinato questa tecnica con un metodo di imaging chiamato tomografia a coerenza ottica per ricostruire le immagini dei quartieri degli Stati Uniti.
Oltre a vedere dietro gli angoli, la tecnica si è rivelata efficace nel vedere attraverso filtri diffondenti, come carta spessa.
La tecnica finora è stata dimostrata solo a brevi distanze, un metro al massimo. Ma i ricercatori ipotizzano che la loro tecnica, basato su misurazioni geometriche di oggetti, potrebbe essere combinato con altri, approcci complementari per migliorare l'imaging NLOS. Potrebbe anche essere impiegato in altre applicazioni, quali l'imaging sismico e l'imaging acustico ed ecografico.
Oltre a Narasimhan, Gkioulekas e Xin, il gruppo di ricerca includeva Aswin Sankaranarayanan, ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica della CMU; Sotiris Nousias, uno studente di dottorato in fisica medica e bioingegneria presso l'University College di Londra; e Kiriakos N. Kutulakos, professore di informatica all'Università di Toronto.
