计算机能隔“墙”视物了，这可能是各国军方最期待的黑科技
发布时间: 2018/10/10 16:19:00
来源: 果壳网
有时候躺在床上望着墙发呆，会发现墙上有着奇怪的「斑块」。这些光斑也不像室内任何物体的影子，那到底是什么东西投过来的？
Antonio Torralba and William T. Freeman et al.
2012年，一位计算机科学教授在休假时，对此感到十分好奇。他把「斑块」研究了一番，原来，这些「斑块」根本不是影子，而是窗外天台微弱的倒立成像。
其实这个现象不难理解，它背后是非常简单的物理学知识——小孔成像。窗户充当了小孔，物体的光线穿过窗户，便形成墙上的倒像。这些图像大多都很模糊，在光线充足的地方甚至接近无形，也难怪常常被人忽视。
这次经历却让安东尼奥·托拉尔巴（Antonio Torralba）发现，我们的眼前其实隐藏着很多视觉信息，而且这些信息是可以解读的。他和同事比尔·弗里曼（Bill Freeman）的一系列研究表明，计算机不仅能够还原窗外的景象，甚至还能「看到」墙角另一边的行人。
随处可见的「相机」
在日常生活中，那些携带视野之外景物的光线，不断照射到墙上或其他表面，并反射到我们的眼睛里。可为何人眼几乎看不到图像呢？原因在于太多光线向四面八方传播，图像因此被冲淡了。
限制那些落在某一表面的光线，就能让图像变得可见。根据这个原理，我们可以制作出简易的针 kǒng 相机，因为针 kǒng 只能让特定的一组光线通过。缩小针 kǒng 的孔径，图像就会更加清晰。
窗户便是天然存在的「针 kǒng 」，但由于自身太大，景物被投射在墙上时非常模糊。如果用纸板遮挡窗户的一部分，缩小窗户的孔径，便能轻易看到窗外景观的倒立成像。
用纸板挡住窗户能够形成更清晰的图像丨Antonio Torralba and William T. Freeman et al.
虽然遮挡窗户的想法很好，执行起来却会受到很大的限制，因此不太可能解决实际的技术问题。那么，我们能直接从环境中提取不可见的视觉信息吗？
当然能。
让隐藏信息现形
研究人员指出，一些意外出现的遮光物体也能揭示周围环境。例如，当人走到窗户前，便会引起光线的变化。通过对比变化前后的图像，就能得到窗外景物的真实面目了。
这是怎么做到的？其实那些被人遮挡住的光线，也携带着窗外景物的信息。理论上来说，提取这些信息并不困难。只要在遮挡前后拍摄照片，将两张照片中的光线数据相减即可。由于这些遮光物体具有类似针 kǒng 的作用，它们也被称作「反针 kǒng 」或「针脚」。
可以这么理解：那些被遮挡住的光线，相当于通过了遮挡物形状的针 kǒng 。
用物体遮挡窗户，图a表示遮挡前的光线，图b表示遮挡后的光线，图c的孔和遮挡物相同。图b缺失的光线相当于图c通过的光线丨Antonio Torralba and William T. Freeman et al.
但是，要提取信息还有一道坎：两张照片过于相似。还好研究人员已经找到解决办法，他们能处理照片的噪声，然后成功还原出窗外的部分景象。他们还指出，遮光的物体越小，图像越清晰，但噪声也会相应增加。
窗户前总有人来车往，考虑到这一点，这种技术的可行性就非常高了。更何况，无处不在的监 kòng 探头正时刻捕捉着光线的变化。只要获取一段监 kòng 视频，计算机就能揪出影像之外的秘密。
黑科技升级
要从环境中得到更多视觉信息，一些常见物体也能派上用场，例如角落和盆栽植物。托拉尔巴去年开发出的新算法，便能实现「隔影识人」：隔着墙角拍摄的照片经过处理后，可以显示出在墙角另一边行走的路人。
首先，他们在墙角地面拍摄「半影」，半影包含墙角物体的视觉信息。当墙角另一边的人移动时，会朝半影投射出光线，这些光线扫过相对于墙体的多个角度。这些细微的密度和颜色变化是裸眼不可见的，但是算法可以增强这些变化，继而还原图像。
Antonio Torralba and William T. Freeman et al.
今年6月，弗里曼等人通过植物叶子的投影，构建出隐藏场景的部分景象。在这项研究中，每片叶子都充当「针脚」，它们阻挡着不同的光线。将每片叶子的阴影和其余部分对比，研究人员就能找到缺失的一组光线，然后将图像拼凑起来。
这种方法生成的图像更清晰，但前提是对周围的环境有足够的观察。算法中需要添加一系列关于外部世界的知识，例如盆栽植物的形状和噪声信号的处理，才能更好的锐化图像。
广泛的应用前景
托拉尔巴指出，心理学研究表明人类并不擅长解读影子。也许原因之一在于，我们大部分的所见并非真正的影子，例如托拉尔巴看到的墙上斑块。而我们的眼睛，最后也放弃了解读它们。
但计算机可以做到人类做不到的事。由托拉尔巴等人开发的非视线成像技术，能够实现转角透 shì ，并推断出那些不直接可见的信息到底是什么。可以预料的是，它将得到军事和间 dié 人员的大力支持。事实上，美国国防高级研究计划局（DARPA）已经在投资这种技术了。
对于弗里曼来说，他一开始并不想研究具有上述用途的技术。然而他逐渐意识到，如果因噎废食的话，那么很难有所作为。就拿非视线成像来说，它也可以应用于无人驾驶、机器视觉、医学成像、天文、太空探索和搜救任务等。
「即便是在军事中，技术的具体应用也有很大的跨度，它或许能救人一命，」弗里曼表示，「总体而言，清楚技术被用于何处是件好事。」
作者：Eon-SF，Olli_Huang
编辑：Ent
参考文献：
Quanta Magazine, The New Science of Seeing Around Corners.
Accidental pinhole and pinspeck cameras: Revealing the scene outside the picture, doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2012.6247698
一个AI
没有邪 è 的技术，只有用错地方的技术。
果壳
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