光学技術：光円錐変換に基づく共焦点非視線方向イメージング

カメラの視界から隠れた物体を画像化する方法は、多くの研究分野において非常に重要な課題であり、ロボットの視覚、防衛、リモートセンシング、医用イメージング、自動運転車への応用が考えられる。巨視的スケールでの非視線方向（NLOS）イメージングは、パルスレーザーと時間分解検出器で可視表面を走査することによって実証されている。光検出と測距（LIDAR）システムは、そうした測定結果を用いて直接反射から可視物体の形状を復元するのに対し、NLOSイメージングでは、多重散乱光から隠れた物体の形状とアルベドを再構成する。最近の進歩にもかかわらず、NLOSイメージングは、既存の再構成アルゴリズムのメモリーと処理の要求が非常に厳しく、多重散乱光の信号が極めて微弱なため、まだ実用的ではない。本論文では、光円錐変換の導出を容易にしてNLOS再構成の問題を解決することによって、共焦点走査方法がこうした課題に取り組めることを示す。この方法に必要な計算リソースとメモリーリソースは、これまでの再構成方法よりもはるかに少なく、隠れた物体が前例のない解像度で画像化される。共焦点走査によって、再帰反射物体を画像化する際の信号と視界もかなり大きくなった。我々は、NLOSイメージングの解像度の限界を定量化し、実時間追跡の可能性を立証し、画像の事前情報と物理的に正確な雑音モデルを組み込んだ効率的なアルゴリズムを導出した。さらに、間接太陽光下でのNLOSイメージングの屋外実験の成功例についても説明する。

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