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如何利用單光子計(jì)數(shù)相機(jī)實(shí)現(xiàn)散射介質(zhì)成像

更新時(shí)間:2023-02-17 點(diǎn)擊量:1005

美國麻省理工學(xué)院(MIT)媒體實(shí)驗(yàn)室的研究人員已經(jīng)開發(fā)了一種新的成像系統(tǒng):使用PF32 SPAD陣列+TDC 單光子計(jì)數(shù)相機(jī)和新的算法,測量被霧遮擋物體的距離。在實(shí)驗(yàn)中,該系統(tǒng)的表現(xiàn)比人類的視覺(因人的視線很難看穿霧氣)更好,這對于自動(dòng)駕駛來說是一個(gè)巨大的突破。

透過霧成像,在自動(dòng)駕駛汽車、增強(qiáng)駕駛、飛機(jī)、直升機(jī)、無人駕駛飛機(jī)和火車等行業(yè)中具有重要應(yīng)用價(jià)值和意義。透過霧成像和被霧遮擋對象反射光信號的分布(高斯)相比,透過霧成像討論的是從霧反射光信號的時(shí)間分布(Gamma)。這有助于區(qū)分從霧反射的背景光信號和從被遮擋物體反射的信號光子?;谶@一觀察,我們恢復(fù)了被密集、動(dòng)態(tài)和異質(zhì)霧阻擋的場景的反射率和深度。對于實(shí)際使用情況,成像系統(tǒng)采用基于LIDAR硬件,占地面積最小的光學(xué)反射模式設(shè)計(jì)。具體來說,使用單光子計(jì)數(shù)相機(jī),對檢測到的單個(gè)光子進(jìn)行時(shí)間標(biāo)記。讓開發(fā)概率計(jì)算框架以在沒有先驗(yàn)知識的情況下從測量本身估計(jì)霧特性。同時(shí),基于雷達(dá)的解決方案具有較差的分辨率(由于長波長),或者具有低信噪比的時(shí)間門控。

麻省理工學(xué)院(MIT)媒體實(shí)驗(yàn)室在使用PF32 SPAD陣列+TDC 單光子計(jì)數(shù)相機(jī)的時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測目標(biāo)形狀

圖(b)中的分類顯示其預(yù)測準(zhǔn)確度> 70%

通過散射成像的傳統(tǒng)技術(shù)解決了反問題,并且受到使用多個(gè)校準(zhǔn)參數(shù)(例如相機(jī)視場,照明位置等)調(diào)諧正向模型的需要的限制。下面重點(diǎn)介紹成像技術(shù),比如在識別并分類隱藏在散射介質(zhì)后面的物體,而且不隨模型訓(xùn)練范圍內(nèi)校準(zhǔn)參數(shù)的變化而變化。在使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來研究校準(zhǔn)參數(shù)在訓(xùn)練范圍內(nèi)變化并且?guī)缀醪蛔兊哪P蜁r(shí),而不是調(diào)整正演模型并直接反演光學(xué)散射。而在對校準(zhǔn)不敏感的散射條件下,大大的提高了成像的穩(wěn)定性。

據(jù)悉,CNN通過蒙特卡羅(MC)模型生成的大型合成數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),該模型包含主要校準(zhǔn)參數(shù)的隨機(jī)實(shí)現(xiàn),并在使用單光子計(jì)數(shù)相機(jī)進(jìn)行評估后,對隱藏在紙張后面的人體模型的姿勢進(jìn)行了預(yù)測,其中在三個(gè)姿勢中的30個(gè)測試中有23個(gè)分類正確(實(shí)際測量值準(zhǔn)確度為76.6%) 。而這種方法恰恰為實(shí)時(shí)非視距(NLOS)成像實(shí)際應(yīng)用鋪平了道路。

應(yīng)用場景

• 在充滿挑戰(zhàn)的天氣中進(jìn)行自主駕駛或輔助駕駛

• 飛機(jī)和直升機(jī)在濃霧環(huán)境中起飛、著陸和低空飛行

• 列車在惡劣天氣條件下以正常速度行駛

PF32 SPAD陣列+TDC 單光子計(jì)數(shù)相機(jī)是武漢東隆科技有限公司中國區(qū)總代理,它是一款32*32面陣SPAD探測器,區(qū)別于一般的SPAD面陣探測器,PF32 SPAD陣列+TDC 單光子計(jì)數(shù)相機(jī)的1024個(gè)單光子敏感SPAD像素陣列,都具有超快的55ps 時(shí)間分辨率TDC 電子元件,從而形成了一個(gè)并行的,功能強(qiáng)大,高度緊湊的系統(tǒng)。這種并行性讓生命科學(xué)、量子成像、激光雷達(dá)抑或是單光子成像領(lǐng)域的科研工作者,更加方便、簡單的獲取和驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

參考文獻(xiàn):

G. Satat et al.,"Object Classification through Scattering Media with Deep Learning on Time Resolved Measurement“

Optics Express Vol. 25, 17466-17479 (2017).

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