鏡片是亞克力

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本文目錄一覽：

1、鏡片是亞克力

2、亞克力鏡片和玻璃鏡片哪個(gè)對眼睛好？

鏡片是亞克力

選自IEEE Spectrum，作者：Mark Anderson，機器之心編譯。

計算機視覺(jué)處理高分辨率的圖像需要非常多的計算量，因此很多數據集的圖像分辨率都非常小。而近日，工程師們用一塊玻璃、一個(gè)光電探測器和一些軟件，開(kāi)發(fā)了一種「透視」相機，這種不帶鏡頭的相機能拍攝分辨率非常小的圖像，并抽象出物體的主要輪廓。因此使用這種相機拍攝的圖像能大量降低計算機視覺(jué)所需要的計算力。同時(shí)，他們也在開(kāi)發(fā)用機器學(xué)習算法處理更復雜圖像的技術(shù)。

以前的相機配備自己的專(zhuān)門(mén)設備，如鏡頭和膠卷，而且照相得去照相館。后來(lái)，手機、平板電腦、筆記本電腦和視頻游戲機都有了自己的照相功能?，F在，相機似乎會(huì )在某天變得和玻璃一樣不顯眼，甚至它都不再需要鏡頭。

根據新的研究，壓在窗戶(hù)邊緣的光電探測器可以檢測玻璃內部的反射光，就像光信號穿過(guò)光纜一樣。對檢測到的微小光線(xiàn)進(jìn)行一些巧妙的處理，可以讓玻璃面板成為一個(gè)巨大的照相機鏡頭。

由這種相機產(chǎn)生的粒狀圖像（想象一下像素化、失真和分辨率較低的圖像）雖然暫時(shí)還沒(méi)法和傳統相機的效果相比。但是對于很多計算機視覺(jué)任務(wù)來(lái)說(shuō)，窗玻璃或一塊汽車(chē)擋風(fēng)玻璃拍攝的分辨率足以滿(mǎn)足圖像處理算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )所需的信息。

這是他們對 LED 陣列圖像的拍攝效果：

其中左列是原始圖像，中間列是圖像傳感器接收到的輸入，右列是計算機重構后的圖像。

猶他大學(xué)電氣和計算機工程副教授 Rajesh Menon 說(shuō)，現代照相機拍攝的圖像中，其實(shí)有很多是我們用肉眼無(wú)法看到的。它們只能被用來(lái)處理安全的照相機算法或自動(dòng)車(chē)輛圖像傳感器看到，而這些我們肉眼無(wú)法看到的圖像正變得越來(lái)越多。

所以，Menon 問(wèn)道，「如果機器相比人類(lèi)能夠看到的圖像和視頻更多，那我們?yōu)槭裁床豢紤]為機器重新設計相機呢？這樣能讓我們脫離之前的窘境，以非人類(lèi)的角度來(lái)看待相機?！?/p>

換而言之，計算機視覺(jué)算法并不如人眼那樣總需要高分辨率和高圖像保真率。它們能從 Menon 和 Ganghun Kim 的「透明無(wú)鏡頭相機」中獲得大量信息，即使它拍攝的圖像質(zhì)量并不高，這樣成本和占用面積都會(huì )大量減小。他們的技術(shù)已經(jīng)申請了專(zhuān)利，該技術(shù)對視覺(jué)媒介本身并沒(méi)有要求，可以是玻璃、塑料或有機玻璃等。

他們將一個(gè)現成的光電探測器（8 分辨率、640×480 像素）連接到有機玻璃的邊緣，平滑連接的邊緣且準備與成像設備連接。他們隨后在有機玻璃其余周邊放置反光帶。Menon 說(shuō)他們可以在沒(méi)有反光帶的情況下成像，只不過(guò)反光帶提高了信噪比。

對于這種概念驗證，實(shí)驗只需要保持簡(jiǎn)單的視野。他們在窗格前放置了一排尺寸為 32X32 的 LED 燈。然后，當 1024 束光各自被照亮時(shí)，他們觀(guān)察到達光電探測器的信號。因此，來(lái)自 LED 陣列的任何圖像，至少在一級近似中，將僅僅是每個(gè)點(diǎn)亮的單獨 LED 燈信號的線(xiàn)性組合。

如果機器相比人類(lèi)能夠看到的圖像和視頻，那我們?yōu)槭裁床豢紤]為機器重新設計相機呢？——猶他大學(xué)，Rajesh Menon

Menon 表示，在這個(gè)項目中，他們開(kāi)發(fā)了一種傳統信號處理算法，它能夠借助光電探測器接收的信號重構圖像。他們把這一步稱(chēng)為「反轉問(wèn)題」，因為他們的算法利用復雜、混亂的信號作為輸入，并利用探測器檢測到的光子來(lái)生成可能的目標。

「我們正在檢測「光子」在與特定目標對應的空間中的分布，」他表示，「我們喜歡看一對一的圖。相機的原理正是如此。此處用到的是一對多的圖，因此我們要解決反轉問(wèn)題?！?/p>

這也是這些玻璃面板「相機」與計算機視覺(jué)相關(guān)的項目完美契合的原因。圖像質(zhì)量和可分解的信息對于計算機視覺(jué)來(lái)說(shuō)可能已經(jīng)足夠好了，但還不能（也許永遠都不能）取代基于鏡頭、拍給人看的傳統相機。

Menon 提到，他的團隊目前正在開(kāi)發(fā)一種機器學(xué)習算法用于學(xué)習更復雜的圖像，如可以被檢測并識別為數值的手寫(xiě)數字。他指出，該技術(shù)可能首先被應用在 VR 或 AR 眼鏡中。這些眼鏡的圖像生成和圖像展示硬件已然非常笨重，眼球追蹤攝像頭可能是個(gè)累贅。因此，如果能夠用這款不帶攝像頭的透視相機就能追蹤用戶(hù)的眼動(dòng)并獲取足夠優(yōu)質(zhì)的信息該有多好。

用一項品質(zhì)遠遠低于當前最佳水平的技術(shù)作為突破聽(tīng)起來(lái)非常諷刺。但 Menon 表示，或許轉變思維方式，重新設計在 AI 及圖像處理系統中「足夠優(yōu)質(zhì)」的技術(shù)可以讓我們前進(jìn)一大步。就像蒼蠅的眼睛一樣，AI 世界里最重要的不是單個(gè)數據的品質(zhì)，而是數據源的增殖能力。

這也是為什么相機和玻璃板在未來(lái)數年會(huì )越來(lái)越接近的原因，至少對于計算機視覺(jué)算法來(lái)說(shuō)是這樣。

論文：Computational imaging enables a「see-through」lens-less camera

論文地址：https://www.osapublishing.org/oe/abstract.cfm?uri=oe-26-18-22826

摘要：傳統相機會(huì )遮擋需要記錄的場(chǎng)景，而這里我們將一個(gè)圖像傳感器（沒(méi)有鏡頭）放在透明窗口的邊緣，并通過(guò)該窗口觀(guān)察物體圖像。這一過(guò)程首先可以通過(guò)圖像傳感器收集散射光，然后通過(guò)解光散射的逆問(wèn)題來(lái)實(shí)現圖像的重構。因此，我們能形成簡(jiǎn)單的圖像，并且在物距 150mm、焦距 10mm 的情況下有 0.1 line-pairs/mm 的空間分辨率。我們進(jìn)一步展示了兩種物體的成像：LED 陣列和傳統的 LCD 屏幕。最終，我們演示了彩色和視頻成像。

亞克力鏡片和玻璃鏡片哪個(gè)對眼睛好？

亞克力鏡片，其底板材質(zhì)就是PMMA，香港人，臺灣人又叫它是壓加力鏡片，亞加力鏡片，其實(shí)都是指PMMA材質(zhì)板材電鍍后的總稱(chēng)，用塑料鏡片代替玻璃材質(zhì)的鏡片。

亞克力鏡片比玻璃鏡片好，重量更輕，更牢固抗摔，既使破裂也更安全，更易加工，表面印刷噴涂也更容易。而且對眼睛也好。

以上就是關(guān)于鏡片是亞克力,新型無(wú)鏡頭相機助力計算機視覺(jué)的知識，后面我們會(huì )繼續為大家整理關(guān)于鏡片是亞克力的知識，希望能夠幫助到大家！