光學成像技術，例如光檢測和測距（LiDAR），是機器人視覺和自動駕駛中必不可少的工具。但是，散射的存在對我們(men) 在霧，雨，灰塵或大氣中成像的能力構成了根本限製。

通過散射介質成像的常規方法是在微觀尺度上運行，或者需要3D成像的目標位置的先驗知識。斯坦福大學最新論文《Three－dimensional imaging through scattering media based on confocal diffuse tomography》，介紹了一種共同設計單光子雪崩二極管，超快脈衝(chong) 激光器的技術，以及一種通過散射介質捕獲3D形狀的新逆方法。證明了在宏觀尺度上隱藏在厚散射體(ti) 後麵的物體(ti) 的形狀和位置的獲取，實現共聚焦擴散層析成像。

內(nei) 容

散射是對所有光學成像係統都設置基本限製的物理過程。例如，光檢測和測距（LiDAR）係統對於(yu) 汽車，水下和空中飛行器感知和理解其周圍3D環境至關(guan) 重要。但是，當前的LiDAR係統在不利條件下會(hui) 失效，在這些條件下，雲(yun) ，霧，灰塵，雨水或渾濁的水會(hui) 導致散射。

斯坦福大學電氣工程學助理教授，該論文的高級作者戈登·韋茨斯坦說：“許多成像技術使圖像看起來更好一些，噪聲也更少了，但這確實是我們(men) 使不可見的東(dong) 西變得可見。”

該技術是對其他視覺係統的補充，這些視覺係統可以穿透微觀尺度的障礙物，例如在有霧或大雨中駕駛自動駕駛汽車，以及對地麵的衛星成像地球和其他行星通過朦朧的大氣層。

對散射光進行監督

為(wei) 了看清沿各個(ge) 方向散射光的環境，該係統將激光器與(yu) 超靈敏的光子檢測器配對，該檢測器記錄擊中它的每一個(ge) 激光。當激光掃描障礙物（如泡沫壁）時，部分光子將設法穿過泡沫，擊中隱藏在其後的物體(ti) ，然後再通過泡沫返回檢測器。由算法支持的軟件使用這幾個(ge) 光子以及有關(guan) 它們(men) 在何處以及何時撞擊探測器的信息，以3D形式重構隱藏的對象。

這不是第一個(ge) 具有通過散射環境顯示隱藏對象能力的係統，但是它規避了與(yu) 其他技術相關(guan) 的限製。同樣常見的是，這些係統僅(jin) 使用來自彈道光子的信息，這些光子是通過散射場往返於(yu) 隱藏對象的光子，但實際上並沒有沿散射路徑傳(chuan) 播。

論文的主要作者，電氣工程專(zhuan) 業(ye) 的研究生戴維·林德爾說：“我們(men) 希望能夠在沒有這些假設的情況下通過散射介質成像，並收集所有散射的光子來重建圖像。” “這使我們(men) 的係統特別適用於(yu) 彈道光子極少的大規模應用。”

為(wei) 了使他們(men) 的算法適合於(yu) 散射的複雜性，研究人員不得不緊密地共同設計他們(men) 的硬件和軟件，盡管他們(men) 使用的硬件組件僅(jin) 比目前在自動駕駛汽車中使用的硬件組件稍微先進一些。根據隱藏對象的亮度，對其測試進行掃描需要花費一分鍾到一小時不等的時間，但是該算法可以實時重建被遮擋的場景，並且可以在便攜式計算機上運行。

Lindell說：“您無法用自己的眼睛看透泡沫，甚至隻是看檢測器上的光子測量結果，也看不到任何東(dong) 西。” “但是，隻有少數幾個(ge) 光子，重建算法才能曝光這些物體(ti) －您不僅(jin) 可以看到它們(men) 的外觀，還可以看到它們(men) 在3D空間中的位置。”