(autor Giovanni Calcerano) MIT-i - Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi - teadlaste rühm on välja töötanud süsteemi, mis on võimeline tootma pilte udusse varjatud objektidest isegi siis, kui see on nii tihe, et inimese nägemine ei suuda sellest läbi tungida. Sama süsteem on võimeline mõõtma ka objektide kaugust võrdluspunkti, näiteks liikuva auto, suhtes. Sel moel loodetakse saada integreeritud moodul, mis võimaldab abistada autojuhte ja võimaldab ühtlaselt sõita ka udu ja halva nähtavusega tingimustes.
Uurijad katsetasid seda süsteemi kasutades väikest veepaaki, kus niisutaja oli sukeldatud. Saadud udu lubas inimese nägemust ainult 36 sentimeetrit. Selle asemel suutis süsteem tuvastada objektide kujutisi kuni 57 sentimeetri sügavuseni.
See väärtus ei tähenda kindlasti suurt vahemaad, kuid uuringu jaoks tekitatud udu on palju tihedam kui see, millega inimjuht tavaliselt kokku puutub; reaalses maailmas võimaldaksid tüüpilised tingimused nähtavust umbes 30-50 meetrit. "Otsustasin väljakutse välja töötada süsteemi, mis näeks läbi udu, ja teadsin, et see pole kerge väljakutse," ütleb arendusmeeskonda juhtinud MIT Media Labi teadur Guy Satat. “Tegeleme realistlike olukordadega, kus udu on dünaamiline ja heterogeenne, pidevas liikumises ja muutustes, tihedamate ja vähem tihedate aladega. Teised meetodid ei ole selliste stsenaariumidega toimetulekuks loodud ”.
Uus süsteem kasutab kaamerat, mis laseb ultralühikese laservalgusega plaate ja mõõdab aega, mis kulub peegeldunud kiirte tagasitulekuks. Selgel päeval näitab valguse arvesti juurde naasmiseks kuluv aeg tõetruult kaugusi seda peegeldavate objektideni. Kuid udu põhjustab valguse juhusliku hajumise või põrkamise. Suurem osa kaamera andurini jõudvast valgusest on siis peegeldunud õhus olevate veepiiskade, mitte erinevate objektide poolt, mida sõidukid peavad vältima.
MIT-süsteem saab sellest probleemist mööda statistilise analüüsi abil. Tõepoolest, teadlased suutsid tõestada, et olenemata udu tihedusest, peegelduvad valguse tagasipöördumisajad kinni statistilisest mustrist, mida nimetatakse gammajaotuseks. Süsteem hindab selle jaotuskõvera konstrueerimiseks parameetreid ja kasutab seda udu peegelduse filtreerimiseks kaamera sensorini jõudvast valgusignaalist.
Põhimõtteliselt arvutab süsteem iga anduri 1.024 pikslite jaoks erineva jaotuse. Ja seepärast suudab ta juhtida tiheduse muutusi, mis muudavad praegused süsteemid kasutuks: see on tegelikult võimeline kohanema nende asjaoludega, milles iga piksel näeb erinevat tüüpi udu.
"Suurepärane on see, et see kõik on üsna lihtne," ütleb Satat. "Kui analüüsite meetodit, mõistate, et see pole üllatavalt kuigi keeruline. Pealegi ei nõua süsteem mingeid eelteadmisi udust ja selle tihedusest, mis aitab töötada kõige laiemates uduoludes. "
Satat ja tema kolleegid kirjeldavad oma süsteemi üksikasjalikult maikuus Computational Photography rahvusvahelise konverentsi dokumendis. Satat ühendati oma töös tema doktoritöö juhendaja, meedia kunstide ja teaduse dotsent Ramesh Raskar ning elektroonilise ja arvutitehnoloogia magistriõppe üliõpilane Matthew Tancik.