Obrazowanie komputerowe poczyniło ogromne postępy w ostatniej dekadzie. Proces ten polega na wykorzystaniu kombinacji zaawansowanych algorytmów i sprzętu do tworzenia obrazów, których nie można uchwycić tradycyjnymi aparatami.

Korzystając z narzędzi do obrazowania obliczeniowego, David Brady, profesor nauk optycznych na Uniwersytecie w Arizonie, opracował nowatorską technikę zwaną rzadką holografią, która tworzy trójwymiarowe obrazy z dwuwymiarowych hologramów.

„Zwykle, kiedy patrzysz na hologram, możesz zobaczyć obiekt tak, jakby tam był” – powiedział Brady. „Ale tak naprawdę nie można go zrekonstruować tak, jakby był prawdziwym trójwymiarowym obiektem”.

Brady opracował zestaw algorytmów i strategii pomiaru dwuwymiarowego hologramu i wykorzystał te pomiary do oszacowania obiektów trójwymiarowych. Powstały obraz nie jest fotografią; jest to raczej trójwymiarowa reprezentacja sceny. Osoba może obejrzeć reprezentację 3D za pomocą interaktywnego oprogramowania lub drukując model 3D, powiedział Brady.

„Problem w obrazowaniu polega na tym, że zdjęcia i systemy obrazowania tworzą tylko dwuwymiarowe obrazy, ale świat jest naprawdę trójwymiarowy” – powiedział Brady, którego skąpa praca holograficzna przyniosła mu medal Emmetta N. Leitha 2023 od Optica, międzynarodowej organizacji poświęcony optyce i fotonice.

Brady powiedział, że jego zainteresowania badawcze zawsze obracały się wokół obrazowania optycznego, a rzadka holografia stała się naturalnym rozszerzeniem na przestrzeni lat. Rzadka holografia jest częścią szerszego projektu dotyczącego wydajnych systemów obrazowania 3D, nad którym Brady i jego grupa badawcza pracują od 20 lat.

„Głównym zainteresowaniem badawczym mojej grupy jest przesuwanie pomiarów optycznych do fizycznych granic możliwości” – powiedział Brady.

W 2012 roku Brady i jego zespół opracowali pierwszy na świecie aparat gigapikselowy, integrując 98 mikrokamer w jednym urządzeniu. Zdjęcia zrobione aparatem pokazały niespotykaną szczegółowość.

Rzadka technika holografii Brady’ego może być stosowana w sytuacjach, w których potrzebne są obrazy 3D, w tym w przypadkach, gdy poruszające się obiekty wymagają trójwymiarowości.

Zwykle nie jest możliwe tworzenie obrazów 3D poruszających się obiektów, takich jak żywe tkanki lub organizmy oglądane przez mikroskop, powiedział Brady. Rzadka holografia sprawia, że ​​jest to możliwe.

„Możemy tworzyć trójwymiarowe obrazy pływającej ryby lub poruszających się rzeczy” – powiedział.

Powiedział, że rzadka holografia może być również używana do pomiaru scen 3D w samojezdnych samochodach lub grach wideo.

Grupa Brady’ego wykorzystała rzadką holografię w rzeczywistych scenariuszach, takich jak systemy rentgenowskie i wiele typów kamer.

Jakkolwiek wyrafinowane mogą się wydawać, narzędzia do obrazowania obliczeniowego stają się coraz bardziej przyjazne dla użytkownika i stają się coraz lepsze, powiedział Brady.

„Możemy rejestrować obrazy o bardzo dużej liczbie klatek na sekundę, obrazy o bardzo wysokiej rozdzielczości i wykorzystywać te narzędzia do obrazowania obliczeniowego, aby przesuwać granice rozdzielczości w przestrzeni, czasie i wymiarowości” – powiedział.

W marcu Brady został odznaczony Medalem Emmetta N. Leitha za swoją pracę. Medal został ustanowiony w 2006 roku na cześć Emmetta N. Leitha, światowej sławy naukowca zajmującego się holografią i optycznym przetwarzaniem informacji, w uznaniu przełomowego wkładu w tę dziedzinę.

W przyszłości grupa badawcza Brady’ego planuje opracować „superkamery” z układów mikrokamer, które byłyby podobne do superkomputerów zbudowanych z mniejszych komputerów. Zespół Brady’ego wykorzystuje pomiary holograficzne w szeregu kamer, aby zwiększyć rozmiar apertury, czyli otworu, przez który światło może dostać się do aparatu. Rzadka holografia umożliwia aparatom rozpoznawanie obiektów mniejszych niż ludzki włos z obszaru tak dużego jak boisko do piłki nożnej, powiedział Brady.

Brady powiedział, że dzięki niedawnym postępom w obrazach generowanych przez sztuczną inteligencję i manipulowanych „deepfake” każdy zdaje sobie sprawę, że jesteśmy w trakcie fundamentalnych zmian w naturze systemów obrazowania.

„Podczas gdy sztuczna inteligencja zmieni naszą interakcję z danymi, podstawowa historia jest taka, że ​​obrazowanie obliczeniowe zwiększa naszą zdolność widzenia świata” – powiedział.