在一個寒冷晴朗的日子里，你開車行駛在鄉(xiāng)村公路上，周圍是被雪覆蓋的田野。在一瞬間，你的眼睛會處理場景，挑選出單獨的物體來聚焦——一個停車標(biāo)志，一個谷倉——而場景的其余部分則在外圍模糊。當(dāng)你坐在辦公桌前時，你的大腦將聚焦和模糊的圖像存儲為記憶，稍后可以在腦海中描繪出來。

賓夕法尼亞州立大學(xué)電氣工程研究人員模仿人眼的這種簡單、即時的圖像處理能力，創(chuàng)造了一種超表面：一種類似于載玻片的光學(xué)元件，使用放置在不同角度的微小納米結(jié)構(gòu)來控制光。在通訊作者、賓夕法尼亞州立大學(xué)電氣工程與計算機科學(xué)副教授Xingjie Ni的帶領(lǐng)下，該團隊在《自然·通訊》上發(fā)表了他們的研究成果。

使用超表面的幾何圖像變換示意圖

研究人員表示，人工智能系統(tǒng)需要大量的計算能力和能量，處理圖像和識別物體的速度可能很慢。相比之下，超表面可以用于在圖像被相機捕捉之前對其進行預(yù)處理和變換，從而使計算機和人工智能能夠以最小的功率和數(shù)據(jù)帶寬對其進行處理。

超表面的工作原理是將圖像從笛卡爾坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為對數(shù)極坐標(biāo)系，笛卡爾坐標(biāo)系中圖像像素沿x和y軸排列成直線行和直線列，對數(shù)極坐標(biāo)系統(tǒng)使用類似牛眼的像素分布。

Ni說：“就像人眼內(nèi)部光受體的排列一樣，超表面拍攝圖像并將其排列在對數(shù)極坐標(biāo)系中——中心區(qū)域的像素密度更高，聚焦區(qū)域的像素更稀疏。這使得照片中更重要的部分能夠清晰地顯示出來，而其他部分則不那么聚焦，從而節(jié)省了數(shù)據(jù)帶寬�！�

超表面被放置在相機前面，這樣光線首先穿過它，并將圖像從笛卡爾坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為對數(shù)極坐標(biāo)，然后由相機數(shù)字化并傳輸?shù)接嬎銠C。由于它使用彎曲光的納米結(jié)構(gòu)工作，因此超表面不需要任何功率，以光速工作。

Ni說：“由于物體的圖像可能在大小或方向上有所不同，因此需要對圖像進行預(yù)處理，使其能夠抵抗縮放和旋轉(zhuǎn)的變化。這種預(yù)處理有助于人工智能應(yīng)用程序更容易地將它們識別為同一對象�！�

通過在相機前放置不同的超表面，研究人員還可以將對數(shù)極坐標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換回笛卡爾坐標(biāo)的原始圖像。

研究人員表示，這項發(fā)明有許多潛在的應(yīng)用，包括用于目標(biāo)跟蹤和監(jiān)視，例如繪制汽車如何在城市中行駛的地圖。

Ni說：“超表面可以與人工智能系統(tǒng)協(xié)同使用作為預(yù)處理器，從而更容易從多個街景攝像頭中識別同一輛車。或者，如果將其應(yīng)用于衛(wèi)星，它可能會跟蹤飛機從起飛到降落的過程。”

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