華科學(xué)子研發(fā)全新成像技術(shù)：以高精度看到隱秘物體，合成波長全息術(shù)打造“****眼”

墻也能變?yōu)椤扮R子”？拐角處的物體也能成像？

畢業(yè)于美國西北大學(xué)的李馮強博士，在幾天前與合作者在 Nature Communications 發(fā)表的論文中[1]，詳細(xì)介紹了所涉及的主要技術(shù)——合成波長全息術(shù)。

借助該技術(shù)可對拐角處成像，當(dāng)駕車穿過山口或蜿蜒曲折道路時，可通過顯示附近看不見的其他車輛或動物，來防止交通事故的發(fā)生。

這就好比汽車行走在彎道時，在墻上安裝了一面虛擬鏡子，哪怕你的視線被擋住，依然能看到其他地方來的車輛。

另外由于是主動成像，該技術(shù)可在夜晚甚至有霧情況下工作。其次，也可用做工業(yè)檢測，在無需拆卸的情況下，即可對設(shè)備內(nèi)部進(jìn)行高精度成像和檢修。

另一個應(yīng)用是醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域，由于該技術(shù)可對透過散射介質(zhì)成像，因此可以對皮膚下組織比如毛細(xì)血管進(jìn)行非侵入式高精度成像，甚至可以對胸腔中跳動的心臟成像。

來自于湖北荊門的李馮強博士，本科畢業(yè)于華中科技大學(xué)光電信息工程專業(yè)，碩士就讀于美國里海大學(xué)電子工程專業(yè)，2020 年在美國西北大學(xué)取得計算機科學(xué)的博士學(xué)位，期間主要從事計算成像方面的工作。在攻讀博士期間，李博士和萊斯大學(xué)、威斯康辛麥迪遜大學(xué)、南衛(wèi)理公會大學(xué)、阿貢國家實驗室，以及大連海事大學(xué)的趙明博士有廣泛的合作。

李博士目前就職于蘋果公司，從事三維計算機視覺方面的算法研發(fā)工作。來到蘋果之前，他曾在谷歌 X 實驗室和 Facebook Reality Labs 分別實習(xí)過，期間進(jìn)行機器視覺和 AR/VR 的研究工作。本次發(fā)表的論文，是他讀博期間的代表作。

他表示，該研究是對位于遮擋或者散射介質(zhì)后的物體進(jìn)行成像，也可稱為非視線成像。與之前的非視線成像技術(shù)相比，該方法能以亞毫米的精度，快速捕獲大面積的全場圖像。

之前大部分非視線成像技術(shù)是基于飛行時間傳感技術(shù) （time-of-flight），這類非視線成像需要通過振鏡掃描來捕獲全場圖像，這種基于機械掃描的方式不僅耗時，而且也限制了圖像的分辨率。

另外一些基于記憶效應(yīng) (memory effect) 的非視線成像技術(shù)，雖然擁有較小的探測區(qū)域、以及出色的空間分辨率，但是這些技術(shù)的掃描視角極小一般在 2 度以下，故此這類技術(shù)在應(yīng)用上會受到限制。

而該研究提出的非視線成像技術(shù)是基于合成波長全息術(shù) (synthetic wavelength holography)。由于光波的波長較短大約有幾百個納米，當(dāng)光波照射到粗糙的墻面的時候，會發(fā)生散射效應(yīng)，從而導(dǎo)致光波平面被破壞，也就無法得到光波所攜帶的物體結(jié)構(gòu)的信息，因為這些信息很難被解碼。

如果波長變長的話，波平面就會不容易被破壞，甚至可以穿透墻體成像比如聲波。從物理課中我們知道，當(dāng)兩個頻率相近但不同的聲波發(fā)生干涉時，會得到一個頻率是原先兩個聲波頻率之差的聲波，這個頻率之差的絕對值被稱為差頻 (beat frequency)。

而合成波長全息術(shù)正是基于這一想法，通過兩束頻率相近的激光光束，來得到一個頻率低和波長較長的（cm）的光波，這樣即可實現(xiàn)把墻面變“鏡面”，從而對拐角處的物體成像，以及穿透散射介質(zhì)后的對物體進(jìn)行成像。

在非視線成像中，基于合成波長全息術(shù)可使用更小的探測區(qū)域、更大的角度視場、以及更高的空間分辨率。同時在成像系統(tǒng)中，使用焦平面陣列相機還可避免之前研究中的機械掃描，從而獲得更高的時間分辨率，這樣就能具備對移動目標(biāo)的成像能力。

盡管這項工作目前還處于研究階段，但其具有很多潛在的應(yīng)用。我們知道在平常拍照時，相機只能記錄暴露在相機視場的物體信息而無法記錄被物體遮擋的信息。而非視線成像正是打破這一限制。

舉例來說，通過門縫可以看到房間里的信息，這是因為光線存在彎折。如果用傳統(tǒng)相機拍照的話，則無法通過門縫看到房里面的信息，這時就可借助該技術(shù)通過門縫也能看到房間內(nèi)所有物體的信息。

另外以汽車預(yù)警導(dǎo)航為例，汽車駕駛在彎道時通常會放置一個曲面鏡。這樣就可看到對面方向來的車，從而避免交通事故。非視線成像的實現(xiàn)起到類似的作用，假設(shè)車輛行走在道路蜿蜒時看不到前方的車，借助拐角成像，就可在拐角處看到平常用相機拍不到的信息，進(jìn)而看到彎道后面的車輛信息，最終實現(xiàn)避免交通事故的發(fā)生。

再比如說，通過一面墻看到墻拐角的物體地方，我們可以把墻面理解成一個散射介質(zhì)，這時使用傳統(tǒng)相機無法透過墻面這一散射介質(zhì)看到拐角信息。但是，因為該研究帶來的合成波長足夠長，墻面帶來散射影響并不是很大，所以墻面就能變成一個反射鏡。

對于透射介質(zhì)來說，比如通過皮膚看皮下組織信息時，我們可以把皮膚看作是一個遮擋物，它會阻礙相機對皮下組織的成像，但是該研究提出的合成波由于波長足夠長，使其可穿過遮擋物對皮下組織進(jìn)行成像。

據(jù)介紹，這項研究由李博士的同事弗洛里安·威洛米策（Florian Willomitzer）博士領(lǐng)導(dǎo)，李博士作為共同作者參與了整個項目的研發(fā)，包括項目論證以及理論分析，實驗平臺搭建以及實驗，實驗結(jié)果分析和討論，重建算法開發(fā)等，其博士導(dǎo)師西北大學(xué)計算機科學(xué)副教授奧利弗·科薩特（Oliver Cossairt）則負(fù)責(zé)指導(dǎo)該研究。

這項研究的靈感，來自該團(tuán)隊在飛行時間三維成像技術(shù)的工作。之前，該團(tuán)隊通過使用合成光波實現(xiàn)了對大尺度的物體高精度的三維掃描，相關(guān)論文發(fā)表在 IEEE International Conference on Computational Photography （ICCP）2018和 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2021。李博士作為第一作者和通訊作者領(lǐng)導(dǎo)了這兩項工作。

與此同時由于是計算成像，該研究涉及到各種交叉學(xué)科，包含物理建模，光學(xué)設(shè)計，電子器件的耦合控制，數(shù)據(jù)的采集及處理，以及圖形處理和重建及優(yōu)化算法開發(fā)。

在本次研究中，該團(tuán)隊先是跟南衛(wèi)理公會大學(xué)幾位合作者進(jìn)行了理論分析，接著進(jìn)行仿真模擬實驗，模擬在不同的粗糙墻面單波長和合成波長的反射以及散射效應(yīng)，并且開發(fā)了二維和三維重建算法。

通過模擬實驗，該團(tuán)隊更深一步地理解了在整個成像過程中的物理效應(yīng)和原理。最后，李博士等人進(jìn)行實際實驗論證、搭建實驗平臺、開發(fā)實驗采集、數(shù)據(jù)處理以及重建算法，并在不同的非視線成像情況 包括拐角處以及散射介質(zhì)后，對物體進(jìn)行成像。

相比于之前的研究，該團(tuán)隊提出了一種全新的非視線成像的解決方案，審稿人也給出了積極評價，對于研究結(jié)果也很興奮。

據(jù)李博士介紹，他們在研究中也遇到了一些困難。他表示在實驗驗證時碰到和解決各種工程問題，很多問題在模擬仿真中并未被注意到。

比如，實驗平臺搭好以后發(fā)現(xiàn)得到的合成波長全息圖非常的弱，排查了所有硬件和處理算法后，發(fā)現(xiàn)是參考光和物光的強度不匹配，通過調(diào)整參考光的強度，他們最終順利得到了預(yù)想中的合成波長全息圖。

對于該研究的后續(xù)工作，據(jù)李博士介紹，該團(tuán)隊計劃在圖像采集速度，成像質(zhì)量，圖像處理上進(jìn)一步提高。同時在系統(tǒng)集成上，該團(tuán)隊也希望使整體系統(tǒng)更加小型和輕便化。

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參考：

1.Willomitzer, F., Rangarajan, P.V., Li, F. et al. Fast non-line-of-sight imaging with high-resolution and wide field of view using synthetic wavelength holography. Nat Commun12, 6647 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-26776-w