數(shù)字圖像已發(fā)展了近二十年，從早期可以看到像素的方框邊緣的圖像，到現(xiàn)在相機具有高品質的鏡頭、像素超過16000萬，手機相機都足以拍攝專業(yè)運動賽事。美國能源部門也在開發(fā)具有32億像素的照相機用作大型氣象觀測望遠鏡的“眼鏡”。

　　下一步將會如何發(fā)展呢？美國國防先期研究計劃局（DARPA）新項目“ReImagine”（可重構成像）項目希望成像傳感器從本質上可思考，能夠結合來自多個傳感器的數(shù)據，使用機器學習的方法將圖像根據正在發(fā)生的事情進行調整。

　　該項目主要目的并不是改善我們日常生活中的攝影技術，而是要通過結合各種輸入數(shù)據來提高作戰(zhàn)人員的態(tài)勢感知能力，例如，紅外輻射、單獨的分辨率或幀速率、3D激光雷達等。該系統(tǒng)將在縮略圖大小的圖像中每個陣列使用一百萬像素，并有1000多個晶體管賦予每個像素可編程能力，使其根據所傳送的圖像進行調整。

　　在DARPA的構想中，像素陣列將會自主實時反應，具有在不同傳感器節(jié)點之間自由選擇，這是目前的照相機所不能達到的。

　　此項目的關鍵點是小型化，要利用目前可用的較大的各種傳感器、個人軍用平臺，將它們納入一個小型芯片中。ReImagine項目負責人杰伊·路易斯說，“我們的目標是開發(fā)一款單一的多功能照相機傳感器，可以檢測視覺場景，熟悉靜態(tài)和視頻成像，而且可以將個性品質和有效變形，調整改變至能夠為給定場景提供最有用信息的圖像類型�！盌ARPA已經在FBO網站上貼出了特別通知，預計很快將發(fā)布跨部門廣泛通告，提議日為9月30日。

　　同時，麻省理工學院林肯實驗室將為三層硬件開發(fā)可重構層。潛在供應商將提供百萬像素級的探測器層、軟件以及將信號轉變?yōu)閭鞲衅骱退惴ㄖ�間雙向信息流的數(shù)字化數(shù)據的算法。

　　路易斯說，“盡管目前機器學習和人工智能發(fā)展得非常迅速，但軟件普遍不能控制那些將工具帶入物理世界的傳感器，在ReImagine項目中，我們將使機器學習和圖像處理算法具有改變或決定采集什么類型的傳感器數(shù)據的能力�！�  

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