鏡片是亞克力

瀏覽：98 發(fā)布日期：2023-03-06 09:18:42 投稿人：網(wǎng)絡(luò)投稿

網(wǎng)上有很多關(guān)于鏡片是亞克力,新型無(wú)鏡頭相機(jī)助力計(jì)算機(jī)視覺(jué)的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于鏡片是亞克力的問(wèn)題，今天亞克力鏡片生產(chǎn)廠家(www.frpingan.cn)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來(lái)看下吧!

本文目錄一覽：

1、鏡片是亞克力

2、亞克力鏡片和玻璃鏡片哪個(gè)對(duì)眼睛好？

鏡片是亞克力

選自IEEE Spectrum，作者：Mark Anderson，機(jī)器之心編譯。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理高分辨率的圖像需要非常多的計(jì)算量，因此很多數(shù)據(jù)集的圖像分辨率都非常小。而近日，工程師們用一塊玻璃、一個(gè)光電探測(cè)器和一些軟件，開(kāi)發(fā)了一種「透視」相機(jī)，這種不帶鏡頭的相機(jī)能拍攝分辨率非常小的圖像，并抽象出物體的主要輪廓。因此使用這種相機(jī)拍攝的圖像能大量降低計(jì)算機(jī)視覺(jué)所需要的計(jì)算力。同時(shí)，他們也在開(kāi)發(fā)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理更復(fù)雜圖像的技術(shù)。

以前的相機(jī)配備自己的專門設(shè)備，如鏡頭和膠卷，而且照相得去照相館。后來(lái)，手機(jī)、平板電腦、筆記本電腦和視頻游戲機(jī)都有了自己的照相功能。現(xiàn)在，相機(jī)似乎會(huì)在某天變得和玻璃一樣不顯眼，甚至它都不再需要鏡頭。

根據(jù)新的研究，壓在窗戶邊緣的光電探測(cè)器可以檢測(cè)玻璃內(nèi)部的反射光，就像光信號(hào)穿過(guò)光纜一樣。對(duì)檢測(cè)到的微小光線進(jìn)行一些巧妙的處理，可以讓玻璃面板成為一個(gè)巨大的照相機(jī)鏡頭。

由這種相機(jī)產(chǎn)生的粒狀圖像（想象一下像素化、失真和分辨率較低的圖像）雖然暫時(shí)還沒(méi)法和傳統(tǒng)相機(jī)的效果相比。但是對(duì)于很多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)來(lái)說(shuō)，窗玻璃或一塊汽車擋風(fēng)玻璃拍攝的分辨率足以滿足圖像處理算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的信息。

這是他們對(duì) LED 陣列圖像的拍攝效果：

其中左列是原始圖像，中間列是圖像傳感器接收到的輸入，右列是計(jì)算機(jī)重構(gòu)后的圖像。

猶他大學(xué)電氣和計(jì)算機(jī)工程副教授 Rajesh Menon 說(shuō)，現(xiàn)代照相機(jī)拍攝的圖像中，其實(shí)有很多是我們用肉眼無(wú)法看到的。它們只能被用來(lái)處理安全的照相機(jī)算法或自動(dòng)車輛圖像傳感器看到，而這些我們?nèi)庋蹮o(wú)法看到的圖像正變得越來(lái)越多。

所以，Menon 問(wèn)道，「如果機(jī)器相比人類能夠看到的圖像和視頻更多，那我們?yōu)槭裁床豢紤]為機(jī)器重新設(shè)計(jì)相機(jī)呢？這樣能讓我們脫離之前的窘境，以非人類的角度來(lái)看待相機(jī)。」

換而言之，計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法并不如人眼那樣總需要高分辨率和高圖像保真率。它們能從 Menon 和 Ganghun Kim 的「透明無(wú)鏡頭相機(jī)」中獲得大量信息，即使它拍攝的圖像質(zhì)量并不高，這樣成本和占用面積都會(huì)大量減小。他們的技術(shù)已經(jīng)申請(qǐng)了專利，該技術(shù)對(duì)視覺(jué)媒介本身并沒(méi)有要求，可以是玻璃、塑料或有機(jī)玻璃等。

他們將一個(gè)現(xiàn)成的光電探測(cè)器（8 分辨率、640×480 像素）連接到有機(jī)玻璃的邊緣，平滑連接的邊緣且準(zhǔn)備與成像設(shè)備連接。他們隨后在有機(jī)玻璃其余周邊放置反光帶。Menon 說(shuō)他們可以在沒(méi)有反光帶的情況下成像，只不過(guò)反光帶提高了信噪比。

對(duì)于這種概念驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)只需要保持簡(jiǎn)單的視野。他們?cè)诖案袂胺胖昧艘慌懦叽鐬?32X32 的 LED 燈。然后，當(dāng) 1024 束光各自被照亮?xí)r，他們觀察到達(dá)光電探測(cè)器的信號(hào)。因此，來(lái)自 LED 陣列的任何圖像，至少在一級(jí)近似中，將僅僅是每個(gè)點(diǎn)亮的單獨(dú) LED 燈信號(hào)的線性組合。

如果機(jī)器相比人類能夠看到的圖像和視頻，那我們?yōu)槭裁床豢紤]為機(jī)器重新設(shè)計(jì)相機(jī)呢？——猶他大學(xué)，Rajesh Menon

Menon 表示，在這個(gè)項(xiàng)目中，他們開(kāi)發(fā)了一種傳統(tǒng)信號(hào)處理算法，它能夠借助光電探測(cè)器接收的信號(hào)重構(gòu)圖像。他們把這一步稱為「反轉(zhuǎn)問(wèn)題」，因?yàn)樗麄兊乃惴ɡ脧?fù)雜、混亂的信號(hào)作為輸入，并利用探測(cè)器檢測(cè)到的光子來(lái)生成可能的目標(biāo)。

「我們正在檢測(cè)「光子」在與特定目標(biāo)對(duì)應(yīng)的空間中的分布，」他表示，「我們喜歡看一對(duì)一的圖。相機(jī)的原理正是如此。此處用到的是一對(duì)多的圖，因此我們要解決反轉(zhuǎn)問(wèn)題。」

這也是這些玻璃面板「相機(jī)」與計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)的項(xiàng)目完美契合的原因。圖像質(zhì)量和可分解的信息對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)說(shuō)可能已經(jīng)足夠好了，但還不能（也許永遠(yuǎn)都不能）取代基于鏡頭、拍給人看的傳統(tǒng)相機(jī)。

Menon 提到，他的團(tuán)隊(duì)目前正在開(kāi)發(fā)一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于學(xué)習(xí)更復(fù)雜的圖像，如可以被檢測(cè)并識(shí)別為數(shù)值的手寫數(shù)字。他指出，該技術(shù)可能首先被應(yīng)用在 VR 或 AR 眼鏡中。這些眼鏡的圖像生成和圖像展示硬件已然非常笨重，眼球追蹤攝像頭可能是個(gè)累贅。因此，如果能夠用這款不帶攝像頭的透視相機(jī)就能追蹤用戶的眼動(dòng)并獲取足夠優(yōu)質(zhì)的信息該有多好。

用一項(xiàng)品質(zhì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于當(dāng)前最佳水平的技術(shù)作為突破聽(tīng)起來(lái)非常諷刺。但 Menon 表示，或許轉(zhuǎn)變思維方式，重新設(shè)計(jì)在 AI 及圖像處理系統(tǒng)中「足夠優(yōu)質(zhì)」的技術(shù)可以讓我們前進(jìn)一大步。就像蒼蠅的眼睛一樣，AI 世界里最重要的不是單個(gè)數(shù)據(jù)的品質(zhì)，而是數(shù)據(jù)源的增殖能力。

這也是為什么相機(jī)和玻璃板在未來(lái)數(shù)年會(huì)越來(lái)越接近的原因，至少對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法來(lái)說(shuō)是這樣。

論文：Computational imaging enables a「see-through」lens-less camera

論文地址：https://www.osapublishing.org/oe/abstract.cfm?uri=oe-26-18-22826

摘要：傳統(tǒng)相機(jī)會(huì)遮擋需要記錄的場(chǎng)景，而這里我們將一個(gè)圖像傳感器（沒(méi)有鏡頭）放在透明窗口的邊緣，并通過(guò)該窗口觀察物體圖像。這一過(guò)程首先可以通過(guò)圖像傳感器收集散射光，然后通過(guò)解光散射的逆問(wèn)題來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的重構(gòu)。因此，我們能形成簡(jiǎn)單的圖像，并且在物距 150mm、焦距 10mm 的情況下有 0.1 line-pairs/mm 的空間分辨率。我們進(jìn)一步展示了兩種物體的成像：LED 陣列和傳統(tǒng)的 LCD 屏幕。最終，我們演示了彩色和視頻成像。