如果你的汽车所拥有的技术不仅提醒你注意车辆的清晰视野--相机、雷达和激光现在在许多标准自动车辆上可以做到的方式--而且还警告你注意被障碍物隐藏的物体。也许是被停好的车堵住了，或者是在街角的一栋大楼后面看不到的。
这种在视线之外观察事物的能力听起来就像科幻小说，但在过去的十年里，研究人员在将所谓的“非视线成像”推向现实方面已经取得了长足的进步。
到目前为止，他们不得不依赖昂贵的固定设备。但是Vivek Goyer和波士顿大学的一组研究人员开发了一个系统，它使用计算机算法和简单的数码相机，可以让我们更便宜、更灵活地观察即将到来的事情。
波士顿大学电气和计算机工程副教授戈亚尔说：“在非视线成像方面，有一些研究团体。”“在一个人口稠密的城市地区，如果你能在街角获得更大的能见度，这对安全来说可能是非常重要的。例如，你可能会看到在停着的汽车的另一边有一个孩子。你还可以想象很多情况，看到障碍物周围的情况会证明是非常有用的，比如从战场上进行监视，以及在搜索和救援情况下，你可能无法进入某个区域，因为这样做很危险。”
在2019年1月23日发表在“自然”(Nature)杂志上的一篇论文中，戈亚尔和一组研究人员表示，他们能够从半影的数字照片中获取信息，从而计算和重建一个角落的场景。半影是由不透明物体投射的阴影的部分阴影外部区域。
戈亚尔说：“基本上，我们的技术可以让你通过观察墙上的半影就可以看到拐角处。”
当阴影把普通的墙壁变成镜子
戈亚尔解释说，在一堵光滑的墙壁上，光是均匀散射的，而不是像镜子一样被集中或反射到一个方向。通常情况下，这不会给计算机程序提供足够的有组织的信息来翻译在拐角处可见的场景中正在发生的事情。但戈亚尔的研究小组发现，当拐角处有一个已知的固体物体时，部分遮挡的场景会形成一个模糊的半影。只要不透明，物体就可以是任何东西。在这种情况下，研究人员选择使用普通的椅子。在人眼看来，由此产生的半影看起来可能不太像。对于计算机程序来说，它信息丰富。
通过输入物体的尺寸和位置，研究小组发现，他们的计算机程序可以组织光的散射，并确定原来的场景是什么样子--所有这些都来自于墙上一个看似模糊的阴影的数码照片。
戈亚尔说：“基于光线光学，我们可以计算和理解场景的外观对摄像机像素的影响，并且可以计算隐藏场景的图像。”.
出于研究目的，他们通过在液晶显示器上显示不同的图像来创建不同的场景。但戈亚尔解释说，无论是否使用液晶显示屏，都没有什么基本的问题。
例如，站在拐角处的人的形象能用他们的方法重建吗？戈亚尔说没有概念上的障碍来阻止它，但他们还没有试过。然而，他们确实制作了更多的场景，方法是剪掉彩色的建筑纸，然后贴在泡沫板上，看看他们的系统是否能检测到形状和颜色。戈亚尔说，他们的“幼儿园艺术项目”场景确实可以被解读。
看到周围的潜力
戈亚尔解释说，最基本的限制是半影与周围环境的对比。他说：“我们给出的结果是一个相对黑暗的房间。”当研究小组提高实验室环境光的水平时，他们观察到半影变得更难看到，而系统精确重建角落场景的能力也逐渐变差。
戈亚尔说，虽然使用非视距成像的实际应用仍有一段路要走，但突破在于概念的证明。
他说：“在未来，我设想可能会有某种混合方法，在这种方法中，系统能够定位前景不透明的物体，并将其纳入场景的计算重建中。”
戈亚尔说，他们发现的最令人兴奋的方面是，从半暗带中可以提取出如此多的信息，这些信息几乎随处可见。
“当你意识到有多少光可以从它们中提取出来时，你就不能再以同样的方式看待阴影了，”他说。