摘要：非视域成像（Non-line-of-sight imaging）能够对隐藏在视线外的场景进行拍照，实现“隔墙观物”，在医疗健康、救援抢险、智能驾驶等诸多领域有着广阔的应用前景。现阶段的非视域成像技术依赖于主动光学技术，即发射激光照射目标和单光子探测器接收回波光

非视域成像（Non-line-of-sight imaging）能够对隐藏在视线外的场景进行拍照，实现“隔墙观物”，在医疗健康、救援抢险、智能驾驶等诸多领域有着广阔的应用前景。现阶段的非视域成像技术依赖于主动光学技术，即发射激光照射目标和单光子探测器接收回波光子，成像设备复杂且昂贵。如何实现便携轻量化、实用化的非视域成像是当前亟需解决的关键问题。

鉴于此，中国科学技术大学的研究人员提出了被动非视域成像模式，将日常粗糙表面（如墙壁、地板）转化为"天然信息编码器"，配合普通摄像头或数码相机，即可实现高分辨率、实时、全彩色的"隔墙观物"效果。该研究还实现了通过门上的“猫眼”观察室内场景的被动锁孔成像。相关研究成果近期发表于国际著名期刊《Optica》。

该研究首先建立了粗糙中介墙表面的微观散射特性模型，突破了传统非视域成像中将粗糙表面简化为均匀朗伯体的假设。从微观尺度解析粗糙表面的几何形貌（Normal-map）与材料反射特性（Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF），并利用其非均匀的散射特性作为天然信息编码器，结合凸优化算法实现非视域目标信息的编码与解码（图2）。结果显示，这种非均匀的散射特性显著降低了非视域目标的重建难度，提升非视域成像性能。

其次，基于粗糙表面微观模型，该研究建立了精确的被动非视域成像前向模型，并通过计算克拉美罗界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）揭示了"粗糙表面如何影响非视域成像"这一核心问题。研究发现：当粗糙表面引发的非均匀散射特性越显著，反而能通过改善逆问题的条件数来降低重建难度，这一结论打破了"墙面越粗糙成像越差"的传统认知。

最后，该研究基于该模型发展了非侵入式标定方法。相较于传统散射成像/无透镜成像需在目标表面放置"引导星"来标定光传输矩阵的侵入式操作，新方法仅需在探测端部署LED阵列即可标定粗糙表面参数并建模，从而计算全链路光传输矩阵。这种不需要对非视域空间进行侵入式操作的特性，大幅提升了实用价值。

综上，该方法无需主动光源或复杂设备，仅需普通单色相机拍摄粗糙墙面散射光，结合非侵入式快速标定与优化算法，即可重建隐藏场景。

该研究首次证明粗糙表面的微观散射特性可转化为计算成像优势，解决了被动非视域成像中空间混叠与病态逆问题的长期挑战。其核心创新在于通过物理模型与算法协同优化，将普通墙面变为“天然编码器”，以低成本方案实现高分辨率、实时、全彩色的隐蔽场景探测，为安防、医疗和自动驾驶等领域提供了全新工具。简单而言，该研究证明粗糙表面不一定是成像的障碍，也可以是提升成像能力的"天然透镜"。

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来源：凯视迈精密测量