Et si votre voiture possédait une technologie qui vous avertissait non seulement des objets bien en vue de votre véhicule - la façon dont les caméras, radar, et le laser peut maintenant le faire dans de nombreux véhicules standard et autonomes, mais vous a également mis en garde contre les objets cachés par des obstacles. Peut-être que c'est quelque chose bloqué par une voiture garée, ou tout simplement hors de vue derrière un immeuble au coin d'une rue.

Cette capacité à voir des choses en dehors de votre champ de vision ressemble à de la science-fiction, mais les chercheurs ont fait des progrès au cours de la dernière décennie pour concrétiser ce qu'on appelle "l'imagerie sans visibilité directe".

Jusqu'à maintenant, ils ont dû compter sur des équipements coûteux et fixes. Mais Vivek Goyal et une équipe de chercheurs de l'Université de Boston ont développé un système qui, employant un algorithme informatique et un simple appareil photo numérique, peut nous donner un aperçu plus abordable et plus agile de ce qui nous attend.

"Il y a une petite communauté de recherche autour de l'imagerie sans visibilité directe, " dit Goyal, professeur agrégé de génie électrique et informatique à l'Université de Boston. « Dans une zone urbaine dense, si vous pouviez obtenir une plus grande visibilité au coin de la rue, cela pourrait être important pour la sécurité. Par exemple, vous pourrez peut-être voir qu'il y a un enfant de l'autre côté de cette voiture garée. Vous pouvez également imaginer de nombreux scénarios où voir autour des obstacles s'avérerait extrêmement utile, comme la surveillance depuis le champ de bataille, et dans les situations de recherche et de sauvetage où vous pourriez ne pas être en mesure d'entrer dans une zone parce que c'est dangereux de le faire. »

Dans un article publié en La nature le 23 janvier, 2019, Goyal et une équipe de chercheurs disent qu'ils sont capables de calculer et de reconstruire une scène d'un coin en capturant des informations à partir d'une photographie numérique d'une pénombre, qui est la région extérieure partiellement ombrée d'une ombre projetée par un objet opaque.

"Essentiellement, notre technique permet de voir ce qui se passe au coin de la rue en regardant une pénombre sur un mur mat, " dit Goyal.

Quand les ombres transforment les murs ordinaires en miroirs

Contre un mur mat, Goyal explique, la lumière se diffuse également plutôt que d'être concentrée ou réfléchie dans une direction comme un miroir. Normalement, cela ne donnerait pas assez d'informations organisées pour qu'un programme informatique traduise ce qui se passe dans une scène visible au coin de la rue. Mais l'équipe de Goyal a découvert que lorsqu'il y a un objet solide connu au coin de la rue, la scène partiellement obstruée crée une pénombre floue. L'objet peut vraiment être n'importe quoi tant qu'il n'est pas transparent. Dans ce cas, les chercheurs ont choisi d'utiliser une chaise ordinaire. A l'oeil humain, la pénombre qui en résulte peut ne pas ressembler à grand-chose. Pour un programme informatique, c'est très instructif.

En entrant les dimensions et le placement de l'objet, l'équipe a découvert que leur programme informatique peut organiser la diffusion de la lumière et déterminer à quoi ressemble la scène d'origine, le tout à partir d'une photographie numérique d'une ombre apparemment floue sur un mur.

"Basé sur l'optique à rayons lumineux, nous pouvons calculer et comprendre quels sous-ensembles de l'apparence de la scène influencent les pixels de la caméra, " Goyal dit, et "il devient possible de calculer une image de la scène cachée".

Pour leurs besoins de recherche, ils ont créé différentes scènes en affichant différentes images sur un moniteur LCD. Mais Goyal explique qu'il n'y a rien de fondamental à utiliser ou non un écran LCD.

L'image d'un être humain debout au coin de la rue, par exemple, être reconstruit en utilisant leur approche? Goyal dit qu'il n'y a aucune barrière conceptuelle qui l'empêche, mais qu'ils ne l'ont pas encore essayé. Ils l'ont fait, cependant, créez des scènes supplémentaires en découpant des morceaux de papier de construction colorés et en les collant sur du carton mousse pour voir si leur système peut détecter les formes et les couleurs. Goyal dit que leurs scènes de "projet d'art de la maternelle" ont effectivement pu être interprétées.

Voir le potentiel tout autour

La limitation la plus fondamentale est le contraste entre la pénombre et le milieu environnant, Goyal explique. "Les résultats que nous présentons sont pour une pièce relativement sombre, " dit-il. Lorsque l'équipe a augmenté les niveaux de lumière ambiante dans le laboratoire, ils ont observé que la pénombre devenait plus difficile à voir et que la capacité du système à reconstruire avec précision la scène du coin s'est progressivement dégradée.

Goyal dit que même si les applications du monde réel pour l'utilisation de l'imagerie sans visibilité directe sont encore loin, la percée est dans la preuve de concept.

"À l'avenir, J'imagine qu'il pourrait y avoir une sorte de méthode hybride, dans lequel le système est capable de localiser des objets opaques au premier plan et d'en tenir compte dans la reconstruction informatique de la scène, " il dit.

L'aspect le plus excitant de leurs découvertes est la découverte que tant d'informations peuvent être extraites des pénombres, Goyal dit, qui se trouvent littéralement partout.

"Quand vous réalisez combien de lumière peut en être extraite, vous ne pouvez plus regarder les ombres de la même manière, " il dit.