利用光學(xué)超表面實(shí)現(xiàn)人眼的圖像處理能力
研究人員為模仿人眼簡單、即時(shí)的圖像處理能力,創(chuàng)造了一種超表面:一種類似于載玻片的光學(xué)元件,使用放置在不同角度的微小納米結(jié)構(gòu)來控制光。
在一個(gè)寒冷晴朗的日子里,你開車行駛在鄉(xiāng)村公路上,周圍是被雪覆蓋的田野。在一瞬間,你的眼睛會(huì)處理場景,挑選出單獨(dú)的物體來聚焦——一個(gè)停車標(biāo)志,一個(gè)谷倉——而場景的其余部分則在外圍模糊。當(dāng)你坐在辦公桌前時(shí),你的大腦將聚焦和模糊的圖像存儲(chǔ)為記憶,稍后可以在腦海中描繪出來。 賓夕法尼亞州立大學(xué)電氣工程研究人員模仿人眼的這種簡單、即時(shí)的圖像處理能力,創(chuàng)造了一種超表面:一種類似于載玻片的光學(xué)元件,使用放置在不同角度的微小納米結(jié)構(gòu)來控制光。在通訊作者、賓夕法尼亞州立大學(xué)電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授Xingjie Ni的帶領(lǐng)下,該團(tuán)隊(duì)在《自然·通訊》上發(fā)表了他們的研究成果。 使用超表面的幾何圖像變換示意圖 研究人員表示,人工智能系統(tǒng)需要大量的計(jì)算能力和能量,處理圖像和識(shí)別物體的速度可能很慢。相比之下,超表面可以用于在圖像被相機(jī)捕捉之前對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理和變換,從而使計(jì)算機(jī)和人工智能能夠以最小的功率和數(shù)據(jù)帶寬對(duì)其進(jìn)行處理。 超表面的工作原理是將圖像從笛卡爾坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)極坐標(biāo)系,笛卡爾坐標(biāo)系中圖像像素沿x和y軸排列成直線行和直線列,對(duì)數(shù)極坐標(biāo)系統(tǒng)使用類似牛眼的像素分布。 Ni說:“就像人眼內(nèi)部光受體的排列一樣,超表面拍攝圖像并將其排列在對(duì)數(shù)極坐標(biāo)系中——中心區(qū)域的像素密度更高,聚焦區(qū)域的像素更稀疏。這使得照片中更重要的部分能夠清晰地顯示出來,而其他部分則不那么聚焦,從而節(jié)省了數(shù)據(jù)帶寬! 超表面被放置在相機(jī)前面,這樣光線首先穿過它,并將圖像從笛卡爾坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)極坐標(biāo),然后由相機(jī)數(shù)字化并傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。由于它使用彎曲光的納米結(jié)構(gòu)工作,因此超表面不需要任何功率,以光速工作。 Ni說:“由于物體的圖像可能在大小或方向上有所不同,因此需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,使其能夠抵抗縮放和旋轉(zhuǎn)的變化。這種預(yù)處理有助于人工智能應(yīng)用程序更容易地將它們識(shí)別為同一對(duì)象! 通過在相機(jī)前放置不同的超表面,研究人員還可以將對(duì)數(shù)極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換回笛卡爾坐標(biāo)的原始圖像。 研究人員表示,這項(xiàng)發(fā)明有許多潛在的應(yīng)用,包括用于目標(biāo)跟蹤和監(jiān)視,例如繪制汽車如何在城市中行駛的地圖。 Ni說:“超表面可以與人工智能系統(tǒng)協(xié)同使用作為預(yù)處理器,從而更容易從多個(gè)街景攝像頭中識(shí)別同一輛車;蛘,如果將其應(yīng)用于衛(wèi)星,它可能會(huì)跟蹤飛機(jī)從起飛到降落的過程! 相關(guān)鏈接:https://phys.org/news/2024-02-optical-mirrors-image-power-human.html |
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