【期刊】非视域成像——实现隔墙观物的3D“透视眼” | 石头科普
非视域成像，顾名思义，就是可以看到被遮挡的物体，也就是电影和科幻小说里常提到的“透视眼“。这听起来真的有一丝玄学的意味，但是这项技术早在2009年就被MIT实验室提出，并且在十几年的发展中实现了从简单重建到复杂再现，从模糊到清晰，从室内短距离到室外超远距离成像。
说到这里，很多小伙伴肯定会好奇了，
如此神奇的技术究竟是如何实现的?
其实，它的原理没有想象中那么复杂，在日常生活中，我们的眼睛之所以能看到丰富多彩的世界，离不开进入人眼的光线，从量子的角度来看，就是大量的光子进入了我们的眼睛，因为直线距离最短，所以通过视域进入人眼的光子最多，这也符合光学中的费马原理：光线传播的路径是需时最少的（没错，就是那个业余数学家费马）。而那些被遮挡的物体散射反射的光线太过微弱，而成为无需考虑的本底。非视域成像恰恰是将传统人眼的信号光视为噪声光屏蔽，而噪声光作为可用信号来实现对未知场景的重现。
简而言之：反客为主。
实现这种重建所需要的硬件设备主要
有三个！！！
第一个是可以产生信号的光源，为未知物体的反射提供原始信号。
第二个是单光子探测器，因为来自未知物体的反射光实在太过微弱，所以需要高度灵敏的探测器。
第三个就是把它们连接起来的中间媒介——反射屏幕，通常墙壁和地板都可以来充当这一角色。就像图中展示的：一束脉冲激光照射到墙壁上，被墙壁反射到未知场景中，然后未知场景中的物体将接收到的漫反射光再次反射回墙壁，信号最终被探测器接收。通过对接收到的时空信号经过某些算法的处理，就可以实现透视功能。
非视域成像场景配置(1)
目前，非视域成像正在如火如荼地发展，其中不乏许多优秀的中国科学家在做贡献。
2016年中国学者刘笑纯提出的“相量场虚拟波“的方法，只测量一种确定硬件配置下的数据就可以通过计算得到不同硬件配置下的结果，突破了传统方法的硬件限制，大大降低了实验成本。同时测量时将整个成像看作是一个系统，保留了一些无法通过数学模型重建的信息，因而突破了原先所有算法的成像精度。
相量场方法对相互遮挡的复杂场景实现精确重现
2019年西安交通大学的辛书冕提出的fermat flow算法斩获了当年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）的最佳论文。为非视域成像提供了新的理论基础。
辛书冕团队对硬币表面纹路的重建
今年中国科学技术大学的潘健伟院士和窦贤康院士带领的团队在上海首次实现了1.43km的非视域成像！大大提高了这项技术应用到现实的可能，这项突破不仅仅是“透视眼”，更是“千里眼”！
潘建伟团队的超远距离NLOS
脑洞大开地想一想，如果可以将这套设备随身携带，那么就像是为我们的眼睛装配X射线，对我们周围的环境实现3维全景透视式监测，这对于已经使用LiDAR 系统的应用来说将会有巨大的前景。自动驾驶汽车可以准确感知下一个弯道以外的障碍物，火场中的营救人员可以更安全实施救援。我相信，这将引发一场前所未有的技术革命。
END
参考文献：
1.Faccio D, Velten A, Wetzstein G. 2020. Nature Reviews Physics 2:318-27
2.Liu X, Guillén I, La Manna M, Nam JH, Reza SA, et al. 2019. Nature 572:620-3
3.Xin S, Nousias S, Kutulakos KN, Sankaranarayanan AC, Narasimhan SG, Gkioulekas I. A Theory of Fermat Paths for Non-Line-Of-Sight Shape Reconstruction. Proc. 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019:6793-802:
4.Wu C, Liu J, Huang X, Li ZP, Yu C, et al. 2021. Proc Natl Acad Sci U S A 118
撰稿：会飞的牛
美编：椒盐蘑菇
后期：江陵
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