Vous n'avez pas besoin de super pouvoirs pour voir ce qui se cache au coin de la rue; Une équipe de chercheurs montre dans un article publié aujourd'hui dans Nature que vous avez juste besoin d'algorithmes appropriés, d'un logiciel informatique de base et d'un appareil photo numérique classique .
Inventer des moyens efficaces pour repérer des objets en dehors de la ligne de mire d'un homme est un objectif commun pour les scientifiques qui étudient tout, des voitures autonomes aux équipements militaires. Dans sa forme la plus simple, cela peut être fait en utilisant un périscope, qui est un tube avec plusieurs miroirs qui redirige la lumière. Les efforts antérieurs visant à introduire ce dispositif physique dans l'ère numérique impliquaient l'utilisation d'équipements sensibles et de haute technologie pour mesurer le temps nécessaire à la lumière pour frapper un capteur, permettant aux chercheurs d'approcher la position, la taille et la forme relatives de l'objet masqué. Bien que ces techniques soient efficaces, elles sont difficiles à appliquer au quotidien en raison de leur coût et de leur complexité, note le principal auteur de la nouvelle étude, Vivek Goyal, ingénieur en électricité à l'Université de Boston.
Des études antérieures avaient montré qu’un appareil photo numérique ordinaire pouvait être utilisé pour recréer des images 1D d’objets invisibles. Goyal et son équipe ont décidé de développer cette technique et de créer des images 2D.
Une représentation de la configuration du laboratoire pour l'expérience (Charles Saunders / Nature) L'expérience a fonctionné comme suit: l'équipe a dirigé un appareil photo numérique vers un mur blanc. Puis, autour d'un coin parallèle à la caméra, ils ont placé un écran LCD face au même mur blanc. L'écran affichait une simple image en 2D, dans ce cas, un champignon Nintendo, un émoticône jaune avec un chapeau latéral rouge ou les lettres BU (pour l'Université de Boston) en gros caractères gras et en rouge. Le mur blanc a fonctionné comme un miroir dans un périscope. En utilisant l'exposition longue lors de la prise de vue avec l'appareil photo, l'équipe a capturé le flou de la lumière qui brillait sur le mur blanc à partir de l'écran.
Cependant, il y a une raison pour laquelle un mur blanc a l'air blanc, dit Goyal. Contrairement à un miroir, qui réfléchit la lumière dans une direction spécifique, un mur diffuse la lumière réfléchie sous des angles différents, ce qui confère à toute image recréée un fouillis inintelligible de couleurs pixélisées à l'œil nu. Étonnamment, il est plus facile de recréer une image cachée lorsque quelque chose la bloque, également appelé objet occlus.
L'objet occultant - pour cette étude, un panneau ressemblant à une chaise - a permis à l'équipe de recréer une image en utilisant la science du penumbri, un phénomène quotidien créé lorsque la lumière projette des ombres partielles dans une sorte de halo autour d'un objet opaque.
«Les Penumbri sont partout», dit Goyal. “[Si] vous êtes assis quelque part avec un éclairage fluorescent suspendu, parce que votre éclairage ne provient pas d'un point unique, les objets ne projettent pas d'ombres nettes. Si vous tendez la main… vous voyez un tas d'ombres partielles au lieu d'ombres complètes. »En substance, ces ombres partielles sont toutes de la pénombre.
Ainsi, même si l'objet obstruant bloquait une partie de l'image, les ombres fournissaient à l'algorithme plus de données à utiliser. À partir de là, inverser le chemin de la lumière nécessitait simplement une physique simple.
Cela peut sembler illogique et compliqué, mais Genevieve Gariepy, ingénieure électricienne, qui a étudié l’imagerie hors champ de vision tout en terminant son doctorat à Heriot-Watt à Édimbourg, a décrit cette expérience comme un jeu de haute technologie composé de 20 questions. L'objet d'occlusion dans cette expérience fonctionne de la même manière qu'une bonne question dans le jeu.
«Le problème inverse dans [20 questions] est de deviner à qui je [pense]], explique-t-elle. «Si nous jouons au jeu et que je réfléchis à… disons Donna Strickland, qui vient de remporter le prix Nobel de physique. Si vous me demandez 'Est-ce une femme? Est-elle en vie? c'est très compliqué parce que [ces descriptions pourraient s'appliquer à] beaucoup de gens. Si vous me demandez "At-elle gagné un prix Nobel?" alors il devient beaucoup plus facile de deviner à qui je pense.
Les mesures initiales ressemblant à des taches noires floues, Goyal et son équipe étaient donc loin d’être certains que leur technique produirait une image claire. «Nous étions certains que quelque chose était possible [mais cela aurait pu être] d'une qualité vraiment terrible», déclare Goyal.
Ainsi, lorsque la première récréation est arrivée dans les moindres détails, c'était «une grande et agréable surprise», déclare Goyal. Bien que l'image soit loin d'être parfaite, les lettres sont lisibles, les couleurs sont claires et même le visage de l'émoticône jaune était identifiable. L'équipe a pu obtenir le même niveau de précision en travaillant avec de la vidéo simple.
Goyal est particulièrement enthousiasmé par le caractère accessible de cette technologie. «Notre technique [utilise] du matériel conventionnel», dit-il. «Vous pouvez imaginer que nous pourrions écrire une application pour téléphone portable qui réalise cette imagerie. Le type d'appareil photo que nous avons utilisé n'est pas fondamentalement différent de celui d'un téléphone portable. ”
Goyal et Gariepy conviennent que l'une des utilisations les plus probables de cette technologie à l'avenir serait l'utilisation de véhicules autonomes. Actuellement, ces véhicules font battre les humains en leur permettant de détecter ce qui les entoure de tous les côtés, mais la portée de ces capteurs ne dépasse pas le champ de vision humain moyen. L'intégration de cette nouvelle technologie pourrait amener les voitures au niveau supérieur.
"Vous pouvez imaginer [une voiture] être capable de sentir qu'il y a un enfant de l'autre côté d'une voiture garée, ou être capable de sentir, à l'approche d'un croisement dans un canyon urbain, qu'il y a un trafic transversal qui ne se trouve pas dans votre ligne de mire », dit Goyal. "C'est une vision optimiste, mais pas déraisonnable."
