Wissenschaftler der Universität Bonn und der University of British Columbia, Vancouver/Kanada, haben ein neues Kamerasystem entwickelt, das um die Ecke sehen kann. Aus diffus reflektiertem Licht rekonstruiert es die Form von Objekten, die sich außerhalb des Blickfelds befinden.
Ein Laser leuchtet an die Wand; eine Kamera schaut dabei zu. Durch das Kameraobjektiv ist nichts weiter zu sehen als weiße Raufasertapete mit einem hellen Lichtfleck darauf. Ein Rechner nimmt diese zunächst unspektakulären Bilder auf und verarbeitet sie weiter, und allmählich zeichnen sich auf dem Bildschirm die Umrisse eines Gegenstands ab. Doch dieser Gegenstand befindet sich hinter einer Trennwand, und die Kamera kann ihn unmöglich so gesehen haben – offenbar haben wir also gerade um die Ecke geschaut. Wie geht das? Prof. Dr.-Ing. Matthias B. Hullin vom Institut für Informatik II der Universität Bonn erklärt: „Es handelt sich um eine echte Rekonstruktion aus diffus gestreutem Licht. Unsere Kamera kombiniert mit einem mathematischen Verfahren versetzt uns gewissermaßen in die Lage, diese Wand in einen Spiegel zu verwandeln.“
Streulicht als Informationsquelle
Als die entscheidende Informationsquelle dient das Streulicht, das der Laserpunkt von der Wand aussendet. Auf Umwegen fällt dieses Licht wieder auf die Wand und schließlich in die Kamera. „Wir nehmen eine Art Lichtecho auf, also zeitaufgelöste Daten, aus denen wir das Objekt rekonstruieren können. Ein Teil des Lichts ist auch mit dem unbekannten Gegenstand in Berührung gekommen und bringt so wertvolle Information über dessen Form und Aussehen mit.“
Um solche Echos messen zu können, bedarf es eines speziellen Kamerasystems, das Prof. Hullin zusammen mit seinen Kollegen an der University of British Columbia entwickelt und dann weiter verfeinert hat. Es zeichnet – anders als gewöhnliche Kameras – nicht nur die Richtung auf, aus der das Licht kommt, sondern auch, wie lange es von der Lichtquelle bis zur Kamera gebraucht hat.
Der technische Aufwand hierfür ist vergleichsweise gering. Entsprechende Bildsensoren sind längst auf dem Markt angekommen. Man findet sie vor allem in Tiefenbildkameras, wie sie zur Steuerung von Videospielen oder für Abstandsmessungen beim Auto verwendet werden. Die eigentliche Herausforderung ist, solchen Laufzeitmessungen die gewünschte Information zu entlocken. Hullin vergleicht die Situation mit einem Raum, der so stark nachhallt, dass man sich nicht mehr mit seinem Gegenüber unterhalten kann: „Im Grunde messen wir nichts anderes als die Summe zahlreicher Lichtreflexionen, die auf verschiedensten Wegen in die Kamera gelangt sind und sich dort überlagern.“
Dieses Problem heißt Multipfad-Interferenz und bereitet Ingenieurinnen und Ingenieuren schon lang Kopfzerbrechen. In der Regel versucht man, die unerwünschte Streuung zu entfernen und lediglich den direkten Anteil des Signals zu verwenden. Basierend auf einem mathematischen Modell entwickelten Hullin und seine Kollegen jetzt ein Verfahren, das die gewünschten Informationen ausschließlich aus dem Störanteil des Signals gewinnen kann. Da dieser auch von Gegenständen herrührt, die sich überhaupt nicht im Blickfeld befinden, können die Forscher so quasi Unsichtbares sichtbar machen.
Minimaler technischer Aufwand und intelligente Programmierung
Die Genauigkeit des Verfahrens hat ihre Grenzen. Noch beschränken sich die Ergebnisse auf grobe Umrisse. Der Forscher geht allerdings davon aus, dass aufgrund der rasanten Entwicklung technischer Bauteile und mathematischer Methoden bald eine höhere Auflösung erreicht werden kann.
Die Forscher berichten aufder internationalen Konferenz für maschinelles Sehen und Mustererkennung (CVPR) vom 24. bis 27. Jun. 2014 in Columbus, Ohio/USA, über ihre Ergebnisse. Das Interesse an der neuen Technologie ist groß. Hullin hofft, dass sich ähnliche Ansätze auch in der Telekommunikation, der Fernerkundung und der medizinischen Bildgebung verwenden lassen.
Mehr Infos:
Publikation: http://cg.cs.uni-bonn.de/multipath
Podcast: http://youtu.be/af6rhRPPwRs
Maria
In einer Wahrnehmungsstudie untersucht Thomas Schmickler in seiner Diplomarbeit an der Uni in Bonn, wie die dargestellten Bewegungen auf die Betrachterin oder den Betrachter wirken. Ein Beispiel: Eine als Strichmännchen dargestellte Figur geht zunächst drei Schritte geradeaus und dann nach links. Handelt es sich bei dem Bewegungsablauf um Gehen oder eine Drehung? „Die menschliche Bewertungsgenauigkeit gibt in diesem Fall den Maßstab vor“, sagt Schmickler.
