根据发表在“ 自然 ”杂志上的一项新研究，现在可以用普通的数码相机拍摄看不见的物体。以前，这项专长只能通过昂贵的专业光学设备来实现。

由美国波士顿大学工程学院副教授Vivek Goyal和他的团队开发的计算periscopy技术极大地简化了过程，因此可以使用相机和计算机拍摄的单个二维图像来实现。

Goyal与同事Charles Saunders和John Murray-Bruce共同开发的新方法基于与以前方法不同的原则。

重建隐藏对象涉及的计算基本上使墙壁像镜子一样。相机指向墙壁，并且计算从捕获图像发射的光以重建面向墙壁的隐藏图像。

“我喜欢思考它的方式是'镜子和墙壁之间有什么区别，你如何抵消使用墙壁的缺陷，好像它是一面镜子?”Goyal说。

他解释说，每个以一个角度撞击镜子的入射光以一个角度射出，而击中无光泽表面(如墙壁)的光线向各个方向散射。所以你需要将已经走过不同路径的光分开 - 不知何故。

Goyal解释说，以前的方法都是根据光束的长度将光路分开，并通过使用飞行时间(光线穿过距离所需的时间)分开长度。这些需要昂贵的脉冲激光和超快光探测器。

相反，他的团队使用了一个遮挡物体，它隐藏了隐藏屏幕上的图像。

使其工作的关键见解是不透明物体创建光线的空间选择。

物体在反射墙上投射出部分阴影(半影)。数码相机捕捉来自墙壁的光线，包括隐藏屏幕发出的光和遮挡物体的半影。

“我们有一张有很多像素的墙壁照片，”Goyal说。“并且像素具有来自隐藏场景的光的不同组合，在墙壁上的不同点处。

所以我有一堆不同的光线组合，然后就像有一堆方程式可以解决，形成隐藏场景的图像。”

因此，计算机算法重建照片以创建隐藏场景的二维彩色图像。

文中呈现的重建图像包括卡通面，字母和条纹图案。随着重建特征变得更小，例如眼睛，图像仍然可见，尽管不太精确。

当研究人员不知道遮挡物体的位置时，重建的准确性没有显着变化。

Goyal补充道，主要调查结果是在一个相对较暗的房间内完成的，大部分光源都来自感兴趣的场景。在补充材料中，在不同的环境光水平下呈现了另外的实验。

“随着环境光量的增加，性能逐渐变差。而且我认为这可能是最重要的限制因素，半影不能被环境光彻底冲走。“

图像是从二维屏幕重建的，但Goyal说同样的方法可以用来重建三维物体。

随着技术的进一步发展，Goyal认为它可以有许多不同的潜在应用，例如监控。

另一种可能是搜索和救援，“在整个区域内行走可能是危险的，因此您希望在视线之外形成图像以找到幸存者或危险物体”。

对Goyal特别感兴趣的应用是提高自动化汽车的环保意识。“如果在停放的汽车的另一边有一个孩子，或者在城市街道的拐角处看到车辆，那将会很有趣。

“如果在视线之外甚至有一点延伸可能非常有价值。”