撰稿 | 清華大學(xué)團(tuán)隊

說明 | 本文來自論文作者（課題組）投稿

在日常生活中，由于光沿直線傳播，我們無法觀察到視線之外的場景（非視域），例如隱藏在拐角后、障礙物后的物體等。

近幾年新興的非視域成像技術(shù)（名詞解釋>>>）打破了這一限制，使非視域場景“映入眼簾”，我們的視野獲得了前所未有的拓展。

該技術(shù)讓光線“拐彎”的原理是：向視場內(nèi)的中介面（如圖1中的墻面）發(fā)射激光，光子在中介面（第一次）、非視域目標(biāo)表面（如圖1中的兔子）、中介面（第二次）依次發(fā)生漫反射，回波信號被探測器采集后，通過先進(jìn)算法實現(xiàn)非視域場景的重建。

圖1 非視域成像原理示意圖

非視域成像這一革命性技術(shù)在自動駕駛、災(zāi)難救援、安防反恐、遙感偵察等諸多領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用前景。然而，非視域成像的過程中，激光經(jīng)多次漫反射后的回波極弱（僅為光子級），信噪比極低，同時非視域成像問題具有多解性，嚴(yán)重影響了成像質(zhì)量。尤其對于快速探測場景，現(xiàn)有算法重建的物體往往具有非常模糊的邊界，并伴有很強的噪聲，為非視域探測技術(shù)的發(fā)展和未來應(yīng)用帶來了很大的挑戰(zhàn)。

鑒于此，來自清華大學(xué)精密儀器系、清華大學(xué)丘成桐數(shù)學(xué)中心的研究團(tuán)隊，提出了一種基于信號與目標(biāo)聯(lián)合正則化(Signal-object collaborative regularization, SOCR)的非視域重建方法。

該成果以“Non-line-of-sight reconstruction with signal–object collaborative regularization”為題發(fā)表在 Light: Science & Applications。

該方法基于如下假設(shè)：

（1）重建曲面在求解區(qū)域內(nèi)是稀疏的。

（2）待測物體的局部結(jié)構(gòu)在整個目標(biāo)中重復(fù)多次。

（3）理想的回波信號是光滑的。

通過求解優(yōu)化問題，新算法可同時獲得非視域目標(biāo)的兩維信息：反射率、表面法向。

作者利用兩個基于目標(biāo)自適應(yīng)學(xué)習(xí)形成的字典（名詞解釋>>>），分別刻畫物體的局部結(jié)構(gòu)與非局部相關(guān)性，所提取的物體特征可用于進(jìn)一步的智能識別和分類。圖2展示了算法框架及金字塔的反射率重建結(jié)果。

圖2 算法流程示意圖 左側(cè)展示了金字塔實例中估計信號與字典學(xué)習(xí)得到的物體局部結(jié)構(gòu)，右側(cè)展示了反射率的初始解，稀疏解與最終重建結(jié)果。

新方法“拍”出的照片中，非視域物體具有清晰的局部細(xì)節(jié)和邊界輪廓，而且成像區(qū)域內(nèi)幾乎不含背景噪聲，在室內(nèi)/室外，共焦/非共焦，長時/短時，多測量點/少測量點的多組重建實驗中，均獲得了高精度、高清晰度的成像結(jié)果（見圖3）。此外，該框架的兼容性強，可與其他非視域探測物理模型相結(jié)合，滿足不同成像任務(wù)的需求。

圖3 部分重建結(jié)果示意圖 第一列為待測物體，第二列為重建的反射率，第三至五列分別為重建結(jié)果在水平方向，豎直方向及深度方向的分量。

該方法不但可以“拍”出“高清”照片，而且在誤差控制上明顯優(yōu)于現(xiàn)有方法。圖4比較了本文提出的SOCR方法與此前主流方法(D-LCT)的重建誤差，其中白色區(qū)域為產(chǎn)生失真的像素?？梢姡路椒ǖ氖д嫦袼財?shù)量大幅降低了85%，深度方向均方誤差降低了41%，最大法向角度誤差降低了56%，平均法向角度誤差降低了44%。

圖4 金字塔深度及法向誤差示意圖 a 待測物體 b 墻面視角深度誤差 c 墻面視角法向角度誤差

針對目前非視域成像中普遍存在的、觀測信號噪聲嚴(yán)重影響重建質(zhì)量的問題，本文提出了一種基于信號與探測目標(biāo)聯(lián)合正則化的創(chuàng)新重建方法，通過綜合考慮待測目標(biāo)的稀疏性、非局部自相似性及信號光滑性，在非視域目標(biāo)的反射率、表面法向信息的重建質(zhì)量上取得了重要突破，顯著提升了非視域目標(biāo)輪廓、重建深度、法向角度的成像準(zhǔn)確性，尤其對于強背景光干擾的探測場景將發(fā)揮顯著優(yōu)勢。

本文提出的非視域目標(biāo)“高清”重建方法的通用性、兼容性強，有望加速非視域成像技術(shù)在自動駕駛、災(zāi)難救援、安防反恐、遙感偵察等領(lǐng)域的實際應(yīng)用和推廣，令人期待！

論文信息：

Liu, X., Wang, J., Li, Z. et al. Non-line-of-sight reconstruction with signal–object collaborative regularization. Light Sci Appl 10, 198 (2021).

本文通訊作者為清華大學(xué)精儀系、光子測控技術(shù)教育部重點實驗室付星副教授與清華大學(xué)丘成桐數(shù)學(xué)科學(xué)中心邱凌云助理教授。本文第一作者為清華大學(xué)博士生劉新桐、王健羽。該項目得到了國家自然科學(xué)基金委的支持。

論文地址：

https://doi.org/10.1038/s41377-021-00633-3

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編輯 | 丁帥，趙陽

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