Qu’il s’agisse de robots travaillant dans une zone sinistrée, de voitures autonomes se déplaçant en ville ou de satellites scrutant l’espace, disposer de machines capables de voir à travers les nuages, la brume et le brouillard est incroyablement utile – et les scientifiques viennent peut-être de créer le meilleur système à ce jour.
Le système nouvellement développé fonctionne via un algorithme qui mesure le mouvement de particules de lumière ou de photons individuels, tels que déclenchés par des impulsions rapides à partir d’un laser, et les utilise pour reconstruire des objets masqués ou cachés à l’œil humain.
Ce qui rend la technique très spéciale, c’est la façon dont elle peut reconstruire la lumière qui a été épars et rebondi par la barrière sur le chemin.
Lors d’expériences, le viseur laser a pu voir des objets cachés derrière une couche de mousse de 1 pouce.
(Laboratoire d’imagerie computationnelle de Stanford)
« De nombreuses techniques d’imagerie donnent aux images un aspect un peu plus beau, un peu moins bruyant, mais c’est vraiment quelque chose où nous rendons l’invisible visible, » dit l’ingénieur électricien Gordon Wetzstein, de l’Université de Stanford.
« C’est vraiment repousser la frontière de ce qui peut être possible avec n’importe quel type de système de détection. C’est comme une vision surhumaine. »
Lorsque la lumière laser passe à travers la barrière – la mousse, dans cette étude – seuls quelques photons frappent l’objet derrière, et encore moins le font revenir. Cependant, l’algorithme est suffisamment intelligent pour utiliser ces petits morceaux d’information pour reconstruire l’objet caché.
Officiellement, elle est connue sous le nom de tomographie diffuse confocale, et bien que ce ne soit pas la première méthode pour regarder à travers des barrières comme celle-ci, elle offre plusieurs améliorations – elle peut fonctionner sans savoir à quelle distance se trouve l’objet caché, par exemple.
Le système est également capable de fonctionner sans s’appuyer sur des photons balistiques, comme le font d’autres approches – ce sont des photons qui sont capables de voyager vers et depuis l’objet caché à travers un champ de diffusion, mais sans être déformés eux-mêmes.
«Nous voulions pouvoir créer des images à travers des médias diffusants sans ces hypothèses et collecter tous les photons qui ont été diffusés pour reconstruire l’image», dit l’ingénieur électricien David Lindell, de l’Université de Stanford.
« Cela rend notre système particulièrement utile pour les applications à grande échelle, où il y aurait très peu de photons balistiques. »
Des applications à grande échelle telles que la navigation dans une voiture autonome sous de fortes pluies, par exemple, ou même la capture d’images de la surface de la Terre (ou d’autres planètes) à travers la brume nuageuse – il existe de nombreuses utilisations potentielles ici. Les chercheurs souhaitent continuer à expérimenter avec plus de scénarios et plus d’environnements de diffusion.
Les systèmes actuels ne sont pas particulièrement efficaces pour gérer la diffusion de la lumière causée par le brouillard et la brume.
Le LiDAR, par exemple, est brillant pour détecter des objets que l’œil humain ne peut pas voir, mais commence à avoir des problèmes lorsque la pluie ou le brouillard interfère avec ses balayages laser détaillés. Plus loin, ce système pourrait résoudre ce problème.
Avant de prendre de l’avance sur nous-mêmes, il convient de noter que les analyses utilisant cette méthode peuvent durer d’une minute à une heure, il y a donc encore beaucoup d’optimisation à travailler.
Cela dit, recréer un objet caché en trois dimensions que l’œil humain ne peut pas voir est un exploit extrêmement impressionnant.
« Nous sommes ravis d’aller plus loin avec d’autres types de géométries de diffusion, » dit Lindell.
« Donc, pas seulement des objets cachés derrière une épaisse dalle de matériau, mais des objets qui sont incorporés dans un matériau de diffusion dense, ce qui serait comme voir un objet entouré de brouillard. »
La recherche a été publiée dans Communications de la nature.
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