p Uma equipe de pesquisa liderada por cientistas da Carnegie Mellon University demonstrou técnicas para usar a luz espalhada para ver em torno dos cantos, permitindo-lhes reconstruir imagens em detalhes. À esquerda está uma imagem reconstruída de um quarto dos EUA que foi digitalizado usando métodos sem linha de visão, em comparação com o trimestre à direita que foi digitalizado usando métodos padrão. Crédito:Carnegie Mellon University
p Pesquisadores de visão computacional demonstraram que podem usar fontes de luz e sensores especiais para ver em torno dos cantos ou através de filtros transparentes, permitindo-lhes reconstruir as formas de objetos invisíveis. p Os pesquisadores da Carnegie Mellon University, a University of Toronto e a University College London disseram que esta técnica permite reconstruir imagens em grande detalhe, incluindo o relevo do perfil de George Washington em um bairro dos EUA.
p Ioannis Gkioulekas, professor assistente no Carnegie Mellon's Robotics Institute, disse que esta é a primeira vez que os pesquisadores foram capazes de calcular formas em escala milimétrica e micrométrica de objetos curvos, fornecendo um novo componente importante para um conjunto maior de técnicas de imagem fora da linha de visão (NLOS) que estão sendo desenvolvidas por pesquisadores de visão computacional.
p "É emocionante ver a qualidade das reconstruções de objetos ocultos se aproximar das varreduras que estamos acostumados a ver para objetos que estão na linha de visão, "disse Srinivasa Narasimhan, professor do Instituto de Robótica. "Até agora, podemos atingir esse nível de detalhe apenas para áreas relativamente pequenas, mas esta capacidade complementará outras técnicas de NLOS. "
p Este trabalho foi apoiado pelo programa REVEAL da Defense Advanced Research Project Agency, que está desenvolvendo recursos de NLOS. A pesquisa será apresentada hoje na Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões de 2019 (CVPR2019) em Long Beach, Califórnia, onde recebeu o prêmio de Melhor Artigo.
p "Este documento traz avanços significativos na reconstrução fora da linha de visão - em essência, a capacidade de ver além dos cantos, "A citação do prêmio diz." É um belo artigo teoricamente e também inspirador. Ele continua a ultrapassar os limites do que é possível na visão computacional. "
p A maior parte do que as pessoas veem - e o que as câmeras detectam - vem da luz que se reflete em um objeto e é refletida diretamente no olho ou na lente. Mas a luz também reflete nos objetos em outras direções, quicando em paredes e objetos. Um pouco dessa luz dispersa pode, em última análise, atingir o olho ou a lente, mas é lavado por mais direto, fontes de luz poderosas. As técnicas de NLOS tentam extrair informações da luz espalhada - de ocorrência natural ou não - e produzir imagens de cenas, objetos ou partes de objetos não visíveis de outra forma.
p Uma equipe de pesquisa liderada por cientistas da Carnegie Mellon University demonstrou uma técnica para usar luz espalhada para detectar a forma de objetos não visíveis na linha de visão. Aqui estão dois objetos comuns conforme aparecem nas condições padrão, junto com imagens reconstruídas desses objetos. Crédito:Carnegie Mellon University
p "Outros pesquisadores de NLOS já demonstraram sistemas de imagem NLOS que podem entender cenas do tamanho de uma sala, ou até mesmo extrair informações usando apenas luz natural, "Gkioulekas disse." Estamos fazendo algo que é complementar a essas abordagens - permitindo que os sistemas NLOS capturem detalhes finos em uma pequena área. "
p Nesse caso, os pesquisadores usaram um laser ultrarrápido para refletir a luz em uma parede e iluminar um objeto oculto. Ao saber quando o laser disparou pulsos de luz, os pesquisadores puderam calcular o tempo que a luz levou para refletir no objeto, ricocheteie na parede em sua viagem de volta e alcance um sensor.
p "Esta técnica de tempo de vôo é semelhante à dos lidars, muitas vezes usados por carros autônomos para construir um mapa 3-D dos arredores do carro, "disse Shumian Xin, um Ph.D. estudante de robótica.
p Tentativas anteriores de usar esses cálculos de tempo de vôo para reconstruir uma imagem do objeto dependeram do brilho dos reflexos nele. Mas neste estudo, Gkioulekas disse que os pesquisadores desenvolveram um novo método baseado puramente na geometria do objeto, que por sua vez lhes permitiu criar um algoritmo para medir sua curvatura.
p Os pesquisadores usaram um sistema de imagem que é efetivamente um lidar capaz de detectar partículas únicas de luz para testar a técnica em objetos como um jarro de plástico, uma tigela de vidro, uma tigela de plástico e um rolamento de esferas. Eles também combinaram essa técnica com um método de imagem chamado tomografia de coerência óptica para reconstruir as imagens dos bairros dos EUA.
p Além de ver além dos cantos, a técnica se mostrou eficaz em ver através de filtros difusores, como papel grosso.
p A técnica até agora foi demonstrada apenas em distâncias curtas - um metro no máximo. Mas os pesquisadores especulam que sua técnica, com base em medidas geométricas de objetos, pode ser combinado com outro, abordagens complementares para melhorar a imagem de NLOS. Também pode ser empregado em outras aplicações, como imagens sísmicas e imagens acústicas e de ultrassom.
p Além de Narasimhan, Gkioulekas e Xin, a equipe de pesquisa incluiu Aswin Sankaranarayanan, professor assistente do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação do CMU; Sotiris Nousias, um estudante de doutorado em física médica e bioengenharia na University College London; e Kiriakos N. Kutulakos, professor de ciência da computação na Universidade de Toronto.
