Временная координата помогла создать новый метод трехмерной визуализации

Ученые из Великобритании, Италии и Нидерландов разработали радикально новый метод визуализации, в котором вместо пространственных координат фотонов используются их временные координаты. Статья о разработке опубликована в журнале Optica. Обычно фотографии и трехмерные изображения строятся с помощью захвата фотонов — квантов света — специальными датчиками. Например, цифровые камеры состоят из миллионов пикселей, которые формируют изображения, определяя интенсивность и цвет излучения в каждой точке пространства. Затем можно получить трехмерные изображения, например разместив две и более камеры вокруг объекта, чтобы снять его с нескольких ракурсов. Или же можно использовать внешнее освещение для сканирования сцены и реконструкции ее в трех измерениях. В любом случае, сегодня такие изображения создаются только с помощью анализа пространственных координат объектов съемки. Однако исследователи из Университета Глазго совместно с коллегами из Миланского и Делфтского технических университетов теперь предложили совершенно новый способ создания трехмерных изображений. Для этого ученые использовали временную координату фотонов вместо пространственных. Сначала авторы использовали простой недорогой точечный детектор, который выполнял функцию своего рода секундомера для фотонов. В отличие от камер, которые измеряют пространственное распределение цвета и интенсивности, детектор регистрировал только время, которое необходимо фотонам, чтобы достичь объекта, отскочить от него и снова попасть на датчик. Поток фотонов исследователи генерировали с помощью лазерного импульса. При этом, чем дальше находится объект, тем больше времени потребуется каждому отраженному фотону, чтобы достичь датчика. Полученная информация о временной координате собирается в один график, который затем можно преобразовать в трехмерное изображение с помощью нейронной сети. Исследователи обучили нейросеть, показав ей тысячи обычных цифровых фотографий, соотнеся их с данными детектора. Затем исследователи протестировали алгоритм. Оказалось, что он способен построить движущиеся изображения со скоростью около 10 кадров в секунду из временных данных. Однако используемое оборудование и алгоритм потенциально могут генерировать тысячи изображений в секунду. На сегодня эффективность такой визуализации ограничивается размером выборки для обучения и несовершенностями в работе алгоритма. В будущих работах авторы планируют устранить эти недостатки и повысить эффективность технологии. Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.