Los investigadores de la visión por computadora han demostrado que pueden usar fuentes de luz y sensores especiales para ver alrededor de las esquinas o a través de filtros vaporosos, lo que les permite reconstruir las formas de objetos invisibles.
Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de Toronto y el University College London dijeron que esta técnica les permite reconstruir imágenes con gran detalle, incluido el relieve del perfil de George Washington en un barrio de EE. UU.
Ioannis Gkioulekas, profesor asistente en el Instituto de Robótica Carnegie Mellon, dijo que esta es la primera vez que los investigadores han podido calcular formas de objetos curvos a escala milimétrica y micrométrica, proporcionando un nuevo componente importante para un conjunto más grande de objetos no linealesNLOS técnicas de imagenología que ahora están siendo desarrolladas por investigadores de visión por computadora.
"Es emocionante ver que la calidad de las reconstrucciones de objetos ocultos se acerca más a los escaneos que estamos acostumbrados a ver para los objetos que están en la línea de visión", dijo Srinivasa Narasimhan, profesor del Instituto de Robótica.Hasta ahora, podemos lograr este nivel de detalle solo para áreas relativamente pequeñas, pero esta capacidad complementará otras técnicas NLOS ".
Este trabajo fue apoyado por el programa REVEAL de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, que está desarrollando capacidades NLOS. La investigación se presentará hoy en la Conferencia de 2019 sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones CVPR2019 en Long Beach, California, donde harecibió un premio al Mejor Papel.
"Este documento hace avances significativos en la reconstrucción sin línea de visión, en esencia, la capacidad de ver alrededor de las esquinas", dice la cita del premio. "Es un artículo hermoso tanto en teoría como inspirador. Continúapara ampliar los límites de lo que es posible en la visión por computadora ".
La mayoría de lo que la gente ve, y lo que detectan las cámaras, proviene de la luz que se refleja en un objeto y rebota directamente en el ojo o la lente. Pero la luz también se refleja en los objetos en otras direcciones, rebotando en paredes y objetos.Una pequeña parte de esta luz dispersa podría llegar al ojo o al lente, pero es eliminada por fuentes de luz más directas y potentes. Las técnicas NLOS intentan extraer información de la luz dispersa, de origen natural o no, y producir imágenes de escenas., objetos o partes de objetos que de otro modo no serían visibles.
"Otros investigadores de NLOS ya han demostrado sistemas de imágenes NLOS que pueden comprender escenas del tamaño de una habitación, o incluso extraer información utilizando solo luz natural", dijo Gkioulekas. "Estamos haciendo algo que es complementario a esos enfoques: habilitar los sistemas NLOSpara capturar detalles finos en un área pequeña. "
En este caso, los investigadores utilizaron un láser ultrarrápido para hacer rebotar la luz en una pared e iluminar un objeto oculto. Al saber cuándo el láser disparaba pulsos de luz, los investigadores podían calcular el tiempo que tardaba la luz en reflejarse en el objeto, rebotarde la pared en su viaje de regreso y alcanzar un sensor.
"Esta técnica de tiempo de vuelo es similar a la de los lidars que suelen utilizar los coches autónomos para construir un mapa 3D de los alrededores del coche", dijo Shumian Xin, estudiante de doctorado en robótica.
Los intentos anteriores de utilizar estos cálculos de tiempo de vuelo para reconstruir una imagen del objeto han dependido del brillo de los reflejos en él. Pero en este estudio, Gkioulekas dijo que los investigadores desarrollaron un nuevo método basado puramente en la geometría deel objeto, lo que a su vez les permitió crear un algoritmo para medir su curvatura.
Los investigadores utilizaron un sistema de imágenes que es efectivamente un lidar capaz de detectar partículas individuales de luz para probar la técnica en objetos como una jarra de plástico, un cuenco de vidrio, un cuenco de plástico y un cojinete de bolas. También combinaron esta técnica conun método de obtención de imágenes llamado tomografía de coherencia óptica para reconstruir las imágenes de los cuartos de Estados Unidos.
Además de ver alrededor de las esquinas, la técnica demostró ser efectiva para ver a través de filtros de difusión, como papel grueso.
La técnica hasta ahora se ha demostrado solo a distancias cortas, un metro como máximo. Pero los investigadores especulan que su técnica, basada en mediciones geométricas de objetos, podría combinarse con otros enfoques complementarios para mejorar las imágenes NLOS.también se puede emplear en otras aplicaciones, como la formación de imágenes sísmicas y la formación de imágenes acústicas y de ultrasonido.
Además de Narasimhan, Gkioulekas y Xin, el equipo de investigación incluyó a Aswin Sankaranarayanan, profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de CMU; Sotiris Nousias, estudiante de doctorado en física médica y bioingeniería en University College London; y Kiriakos N. Kutulakos, profesor de informática en la Universidad de Toronto.
Los investigadores son parte de un equipo colaborativo más grande, que incluye investigadores de la Universidad de Stanford, la Universidad de Wisconsin Madison, la Universidad de Zaragosa, Politecnico di Milano y el Instituto de Investigación Franco-Alemán de Saint-Louis, que está desarrollando una suitede técnicas complementarias para la obtención de imágenes NLOS.
Además de DARPA, la Fundación Nacional de Ciencias, la Oficina de Investigación Naval y el Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá apoyaron esta investigación.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Carnegie Mellon . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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