A lo largo de los últimos años diferentes técnicas han permitido mejorar los ángulos de visión de las cámaras aprovechando funcionalidades extra como los láser. Con ello podemos por ejemplo "ver" qué hay detrás de una esquina o una pared. Ahora una nueva técnica permite escanear toda una habitación con sólo apuntar un láser a través del ojo de la cerradura.
Se trata de un experimento de investigadores de la Universidad de Stanford. Han desarrollado un sistema para obtener imágenes sin estar presente la cámara en el entorno de donde se obtiene la imagen. Mediante el método de non-line-of-sight (NLOS) se analiza cómo rebota la luz emitida por el láser para "escanear" el objeto que no se ve de forma directa.
La tecnología actual para la obtención de imágenes NLOS requiere que la cámara escanee un gran área de la superficie visible en busca de trayectorias de luz indirecta. Sin embargo, con la técnica de estos investigadores eso se reduce a apenas un puntero láser a través de un pequeño agujero.
Analizando el reflejo de un puntero láser
Esencialmente el sistema con la cámara fuera de la habitación apunta una luz láser por un pequeño agujero. Dependiendo de cómo rebote esa luz, la cámara puede detectar qué objetos hay ahí dentro. Si un objeto oculto dentro de esa habitación se mueve durante el tiempo de captura de imágenes, la tecnología puede capturar proyecciones de la forma del objeto oculto.
Al moverse los objetos dentro de la habitación altera cómo los fotones del láser rebotan y salen de vuelta por el pequeño agujero. La cámara y con la ayuda de una inteligencia artificial analiza esos rebotes para detectar de dónde provienen y cómo son para así formar una imagen en 2D del objeto.
En las pruebas los investigadores consiguieron detectar un maniquí dentro de una habitación, así como una serie de letras. Los resultados son desde luego muy poco detallados y el maniquí parece más una imagen fantasmagórica que un humano. Sin embargo aseguran que aplicando posteriormente una inteligencia artificial, son capaces de reconocer la mayoría de objetos.
¿Qué utilidad tiene esto? Más allá de tratar de adivinar objetos dentro de una habitación, puede ser realmente útil para la industria automovilística y los coches autónomos por ejemplo, con tal de detectar a tiempo qué puede ocurrir en la carretera y detrás de edificios. También puede ser útil para las autoridades a la hora de analizar un entorno peligroso por ejemplo.
Más información | Stanford Computational Imaging Lab
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