基于瞬態(tài)成像技術(shù)的穿透散射介質(zhì)成像

基于瞬態(tài)成像技術(shù)的穿透散射介質(zhì)成像

1瞬態(tài)成像技術(shù)在自然界中，有許多分散的介質(zhì)（如煙霧、霧、污染、渾濁的海洋等）。當(dāng)光穿過這些分散的介質(zhì)時，由于散射體（介質(zhì)中的微帶）的影響，光線的傳播方向會發(fā)生變化，即光會變散。這就帶來了利用傳統(tǒng)光強(qiáng)成像設(shè)備獲得的圖像的質(zhì)量惡化。例如，場景深度、物體材料、物體表面紋理等。因此，在科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)、居民生活、社會安全等領(lǐng)域，以及海調(diào)勘探、導(dǎo)航、遙感、測量、火災(zāi)救援等實(shí)際場景中，分散介質(zhì)成像可以獲得有廣泛應(yīng)用前景和意義的信息。場景深度可使人們評估目標(biāo)物質(zhì)的形狀、大小和距離，這對勘探和救援提供有效的指導(dǎo)。目標(biāo)表面紋理的重建可以使人們區(qū)分目標(biāo)物質(zhì)的類型，這對指導(dǎo)下一步的行動非常重要。因此，應(yīng)特別注意場景深度和目標(biāo)表面紋理的重建。為實(shí)現(xiàn)穿透散射介質(zhì)成像,計算機(jī)視覺的研究者提出了很多算法和相應(yīng)的設(shè)備,大致可以劃分為兩大類:被動式方法為解決光照不足的問題,研究者提出了使用人造光源的方法,我們稱之為主動式方法.通常的主動式方法包括采用結(jié)構(gòu)光瞬態(tài)成像技術(shù)(TransientImagingTechnique)是計算攝像學(xué)領(lǐng)域近年來的一個重大進(jìn)展,為解決上述主動式方法存在的問題提供了新的思路.使用瞬態(tài)成像技術(shù)求解空氣中的場景深度大致的工作流程如下:使用專門的采集系統(tǒng)以及相應(yīng)的算法,重構(gòu)出足以描述光在場景中的傳播過程的超高時間分辨率的視頻,我們稱之為瞬態(tài)視頻.通過對瞬態(tài)視頻的分析,可以得到光線的飛行時間.通過光線的飛行時間即可求解得到空氣中目標(biāo)物的深度.本文將飛行時間定義為光線從光源出發(fā),被物體表面反射,直到被接收所經(jīng)歷的總時間.瞬態(tài)成像技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn):不需要對場景進(jìn)行掃描;所用設(shè)備相對簡單和廉價在散射介質(zhì)中,由于散射現(xiàn)象的存在,現(xiàn)有的瞬態(tài)成像技術(shù)無法直接獲得目標(biāo)物反射光的飛行時間,即無法用現(xiàn)有方法求解場景的深度.盡管如此,正如前文所述,瞬態(tài)成像技術(shù)為我們解決如何穿透散射介質(zhì)成像提供了新的思路.通過擴(kuò)展傳統(tǒng)的被廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺和計算機(jī)圖形學(xué)的單次散射模型,本文基于瞬態(tài)成像技術(shù),提出瞬態(tài)單次散射模型和偏移拍攝法,求解散射場景中目標(biāo)物反射光的飛行時間以及物體表面反射光的強(qiáng)度,從而得到目標(biāo)物的深度和紋理.本文第2節(jié)將介紹穿透散射介質(zhì)成像以及瞬態(tài)成像技術(shù)的相關(guān)工作;第3節(jié)提出和解釋與本文工作相關(guān)的數(shù)學(xué)模型;第4節(jié)提出重構(gòu)散射場景中的目標(biāo)物深度的偏移拍攝法以及求解目標(biāo)物紋理的算法;第5節(jié)分析本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及該實(shí)驗(yàn)結(jié)果和傳統(tǒng)的穿透散射介質(zhì)成像方法的對比;第6節(jié)則從模型、算法和設(shè)備等層面對本文加以總結(jié),并且指出下一步的研究方向.本文的主要貢獻(xiàn)如下:(1)將計算機(jī)視覺及計算機(jī)圖形學(xué)中常用的單次散射模型從傳統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)場景推廣到瞬態(tài)場景;(2)基于散射介質(zhì)中的瞬態(tài)成像模型,提出偏移拍攝法,以重建目標(biāo)物的深度和紋理.2相關(guān)工作2.1主動散射散射法目前的穿透散射介質(zhì)成像方法可大致分為兩類:被動式方法和主動式方法.被動式方法對自然光的散射過程構(gòu)建物理模型,用算法高效地修復(fù)散射介質(zhì)引起的圖像質(zhì)量退化.Oakley和Satherley為避免被動式方法依賴于自然光,不能用于弱光或無光的環(huán)境,自然光本身隨時間推移可能發(fā)生改變等缺點(diǎn),研究者提出采用結(jié)構(gòu)光、時間門和主動偏振光等主動式方法.在結(jié)構(gòu)光技術(shù)方面,Narasimhan和Nayar等人時間門(Time-gating)技術(shù)是另一種被廣泛應(yīng)用的主動式方法.Busck無論是結(jié)構(gòu)光方法,還是時間門技術(shù),都需要拍攝多張圖片.為減少拍攝次數(shù),Treibitz和Schechner等人基于目標(biāo)物與散射介質(zhì)偏振度(DOP)不相等的假設(shè),分離場景的反射分量和散射分量本文提出的方法,屬于主動式方法.雖然也需要多次拍攝,但拍攝次數(shù)與場景的內(nèi)容和深度無關(guān),不同于結(jié)構(gòu)光方法和時間門技術(shù).與主動偏振光方法相比,不需要獲取無窮遠(yuǎn)處的散射強(qiáng)度.2.2瞬態(tài)成像技術(shù)的應(yīng)用從信號處理的角度看,場景是一個系統(tǒng),光源發(fā)出的光線是輸入信號,進(jìn)入傳感器的光線是輸出信號.我們稱這樣的系統(tǒng)為場景光系統(tǒng),這是一個動態(tài)系統(tǒng),其響應(yīng)可以分為穩(wěn)態(tài)響應(yīng)和瞬態(tài)響應(yīng)兩個階段.由于光速非?？?場景的瞬態(tài)響應(yīng)時間非常短,例如3米范圍的場景只需要大約10納秒(10×10下面介紹兩種主流的瞬態(tài)成像技術(shù):基于飛秒激光器(FemtosecondLaser)和條紋相機(jī)(StreakCamera)的時域采集技術(shù)MIT的Velten等人采用飛秒激光器和條紋相機(jī)設(shè)計了時間分辨率達(dá)1.85皮秒(1.85×10為了降低成本和系統(tǒng)復(fù)雜性,提高采集速度,擺脫暗室環(huán)境的限制,消除瞬態(tài)成像技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)際應(yīng)用之間的障礙,Heide和Hullin等人本文基于PMD采集系統(tǒng)及Lin等人提出的算法,將瞬態(tài)成像技術(shù)應(yīng)用到散射場景,實(shí)現(xiàn)穿透散射介質(zhì)的成像,以獲取目標(biāo)物的深度及紋理.3模型本節(jié)主要介紹本文所使用的數(shù)學(xué)模型.我們先在3.1節(jié)介紹在計算機(jī)視覺和計算機(jī)圖形學(xué)中常用的單次散射模型3.1穩(wěn)態(tài)單次散射模型光線的散射是指光線在傳播過程中受到微小顆粒的影響偏離原方向而分散傳播的現(xiàn)象為描述散射介質(zhì)中的單次散射現(xiàn)象,Nishita等人其中,I是點(diǎn)光源的光強(qiáng),由球體表面積公式可知,I/y假定目標(biāo)物的表面是朗伯特表面(LambertianSurface),即反射光強(qiáng)度僅與入射光強(qiáng)度、物體表面反射率兩者有關(guān),而與入射方向和出射方向無關(guān).則目標(biāo)物表面反射光的強(qiáng)度是其中,ρ是目標(biāo)物表面的點(diǎn)S的反射率,于是,觀測點(diǎn)在該方向接收到的光強(qiáng)為值得注意的是,傳統(tǒng)相機(jī)接收的光線是在(相對光速而言)較長一段時間內(nèi)的積分,我們把這種成像機(jī)制稱為穩(wěn)態(tài)成像.穩(wěn)態(tài)條件下的單次散射模型因此通常表示為沿著觀察方向到達(dá)相機(jī)的一系列光線的積分.觀察到的是沿該方向所有的散射光和目標(biāo)物表面反射光的總和.也就是說,對于穩(wěn)態(tài)成像,光速被視為無窮大.在下文中,我們將光線在散射場景中的傳播過程理解為時間的函數(shù),提出適用于瞬態(tài)成像技術(shù)的單次散射模型,我們稱之為瞬態(tài)單次散射模型.3.2點(diǎn)光源的描述本小節(jié)將上述的穩(wěn)態(tài)單次散射模型推廣為瞬態(tài)單次散射模型,用來對散射環(huán)境下的瞬態(tài)像素建模.一個瞬態(tài)像素定義為一個光強(qiáng)序列,指的是PMD傳感器面陣上同一像素在不同時刻接收到的光信號強(qiáng)度所組成的序列將單次散射模型從穩(wěn)態(tài)推廣到瞬態(tài),就是將式(4)左邊的光強(qiáng)E推廣為散射環(huán)境下的瞬態(tài)像素S(t);將式(4)右邊第1項(xiàng)推廣為S(t)的散射分量,它們是一系列光強(qiáng)值,可以表示為時間的函數(shù)S不失一般性,我們假定光線在進(jìn)入散射介質(zhì)前須在空氣中傳播一段距離,在本研究工作中,我們使用點(diǎn)光源.假設(shè)出射光的方向與PMD傳感器面陣上的像素的觀察方向是一致的,如圖4所示.由于在實(shí)際的實(shí)驗(yàn)場景中,光源和PMD傳感器的空間位置很接近,所以這個假設(shè)是成立的,這也是很多常見的主動光成像系統(tǒng)所采用的假設(shè)之一基于上述假設(shè),而光線傳播距離與x(t)相差一個偏移量ctS(t)的示意圖如圖5所示.當(dāng)光線在散射介質(zhì)中傳播時,僅發(fā)生單次散射,光強(qiáng)隨x(t)呈指數(shù)衰減,與光線傳播距離ct散射分量的表達(dá)式為反射分量的表達(dá)式為其中,式(5)中的值得注意的是,由于我們假設(shè)在介質(zhì)中只發(fā)生單次散射,而且出射光的方向與相機(jī)上像素的觀察方向是一致的,所以被相機(jī)接收到的散射光是到達(dá)目標(biāo)物之前被后向散射的光線,其飛行時間t介于t其中,式(8)中的n表示散射介質(zhì)的折射率,c為光速,t∈[t3.3瞬態(tài)像素問題的提出現(xiàn)有的瞬態(tài)成像技術(shù)的本質(zhì)是重構(gòu)瞬態(tài)像素然后組合成瞬態(tài)視頻,用于描述光線的傳播過程,以及光線與環(huán)境相互作用的過程.為重構(gòu)瞬態(tài)像素,基于PMD的瞬態(tài)成像采集系統(tǒng)將PMD應(yīng)用于多頻工作狀態(tài).Heide和Hullin等人把重構(gòu)瞬態(tài)像素問題理解為一個求解欠定線性方程組的問題.而Lin等人4偏移拍攝法求解深度如3.2節(jié)所述,用現(xiàn)有的瞬態(tài)成像算法重構(gòu)只能得到y(tǒng)(t).本文先用Lin等人的算法得到y(tǒng)(t),再根據(jù)y(t)求解目標(biāo)物的深度x(t本節(jié)提出偏移拍攝法來,通過輕微挪動目標(biāo)物,兩次重構(gòu)y(t),利用重構(gòu)的差異得到x(t4.1單位沖激函數(shù)的性質(zhì)如3.3節(jié)所述,卷積核函數(shù)k(t)是由現(xiàn)有的瞬態(tài)成像采集系統(tǒng)及瞬態(tài)視頻重構(gòu)算法引入的.由式(9)知,若場景對光脈沖的響應(yīng)為單位沖激函數(shù),用Lin等人的算法重構(gòu)的y(t)則等于k(t).為此,我們需要構(gòu)造響應(yīng)為沖激函數(shù)的場景.正如Heide等人在文獻(xiàn)[17]中指出,空氣中的物體表面對光脈沖的響應(yīng)為沖激函數(shù).本文在空氣中拍攝漫反射物體,并重構(gòu)y(t),則這些y(t)為k(t)與一系列幅值不等的沖擊函數(shù)的乘積.為消除隨機(jī)誤差,多個像素對應(yīng)的y(t)歸一化后求平均,即可得到k(t).4.2偏移拍攝法求解深度用Lin等人提出的方法重建的y(t)與目標(biāo)物的位置有關(guān),亦即與目標(biāo)物表面的反射光的飛行時間t設(shè)t采集設(shè)備和重構(gòu)算法決定了y(t,t對于不同的t定義當(dāng)t再把上式最右邊中括號內(nèi)的式子看作關(guān)于t的函數(shù),定義G(t)是一個單峰的函數(shù),其峰值點(diǎn)導(dǎo)數(shù)為0,設(shè)G(t根據(jù)式(14),通過式(16)求解得到的β根據(jù)泰勒公式,偏移的距離x(t因?yàn)槭?12)中的Iρ是由光源和目標(biāo)物決定,是與深度、散射介質(zhì)無關(guān)的常數(shù),再結(jié)合式(12)與式(17),可知t拍攝完成后,重構(gòu)y(t,t由于場景范圍有限,在該范圍內(nèi)遍歷t4.3目標(biāo)物的成像區(qū)域與像素的映射偏移拍攝法隱含一個假設(shè):移動目標(biāo)物前后,要保證相減的y(t)來自同一相機(jī)像素,使得相機(jī)拍攝的場景保持不變.目標(biāo)物移動前后,其邊緣的偏差最大,只要保證邊緣的偏差不超過一個像素,即可認(rèn)為場景是不變的.為簡化描述,我們將成像區(qū)域用一維的線表示,該描述與二維的情形是等價的.如圖7所示,假設(shè)目標(biāo)物占據(jù)相機(jī)的整個視野,其中水平的虛線與粗實(shí)線分別表示物體移動前后相機(jī)的成像區(qū)域,兩個方框內(nèi)的空間區(qū)域各映射到一個像素.目標(biāo)物移動前后,同一區(qū)域?qū)?yīng)同一像素.L表示目標(biāo)物移動前離相機(jī)的距離,ΔL表示偏移距離.由相似三角形的知識知,粗實(shí)線和粗虛線長度之差與粗實(shí)線長度的比值為只要這一比值小于兩個像素與一行(列)像素寬度(長度)的比值即可.設(shè)傳感器平面的像素數(shù)目為MN,則須滿足解得另一方面,若偏移的距離過小,相機(jī)同一像素對應(yīng)的兩個y(t)峰值出現(xiàn)的時間過于接近,相減后得到的曲線的峰值過小,此時受系統(tǒng)噪聲和隨機(jī)噪聲的影響,很難找到正確的峰值點(diǎn).4.4散射分量的定義從4.2節(jié)的方法得到目標(biāo)物反射光的飛行時間后t注意到式(5)、(6)的散射分量S定義則y(t)是f將f由最小二乘法得注意到等式(21)及(22)中β的真值雖然未知,但其作為f5系統(tǒng)和硬件設(shè)備本文實(shí)驗(yàn)使用大小為60×35×35cm的水箱,裝水約60L,水中混入散射介質(zhì)(牛奶).相機(jī)和光源置于水箱外,距離約2cm.相機(jī)和光源采用同文獻(xiàn)[17-18]的設(shè)備.5.1標(biāo)定卷積核函數(shù)kt卷積核函數(shù)的測量如圖8所示,我們把一塊平板置于離光源和數(shù)據(jù)采集設(shè)備約50cm處,作為測量k(t)的目標(biāo)物.平板表面用白色幕布覆蓋,使其接近理想的朗伯特表面.用Lin等人提出的算法重構(gòu)得到由多個瞬態(tài)像素y(t)組成的瞬態(tài)視頻.歸一化這些y(t),并將其在時間軸上平移,使其峰值點(diǎn)在時間軸上對齊,結(jié)果如圖10所示.圖中所有的y(t)的形狀幾乎是一樣的,此時的y(t)等于k(t).為消除隨機(jī)誤差,我們用這些y(t)的均值(即圖中的實(shí)線)表示卷積核函數(shù)k(t).橫坐標(biāo)為時間,單位為0.01ns.其中N_TRP(NormalizedTransientPixel)表示歸一化的y(t),Kernel表示卷積核函數(shù).為驗(yàn)證卷積核函數(shù)的形狀與場景無關(guān),本文通過拍攝一個有明顯深度變化物體來獲得個卷積核函數(shù).拍攝場景和核函數(shù)分別如圖9和圖11所示.兩個場景下求得的核函數(shù)的對比圖如圖12所示.“Kernel1”與“Kernel2”分別表示平板場景和物體場景得到的核函數(shù).兩者的相關(guān)系數(shù)為0.9989.可見k(t)的形狀,僅由系統(tǒng)決定的,與場景無關(guān),這支持了3.3節(jié)的理論.在實(shí)際操作中,我們使用圖10中的核函數(shù).5.2深度的量化與重建的深度圖為重構(gòu)目標(biāo)物的深度及紋理,將一個玩具熊置于水箱中作目標(biāo)物,如圖13所示.由4.3節(jié)的討論知,偏移距離不能過大或過小.本實(shí)驗(yàn)取L為65cm,ΔL為0.5cm,滿足不等式(20).為保證偏移距離為約0.5cm,第1次拍攝時,將玩具熊放置在水箱后壁(圖中白色幕布處)附近,使玩具底座邊緣距離水箱后壁約0.5cm,第2次拍攝時,令玩具熊底座邊緣緊貼水箱后壁.我們在水箱中裝入體積大約為60L的自來水,然后分別混入5ml、10ml和15ml牛奶作為散射介質(zhì),并在這3種散射強(qiáng)度下重構(gòu)目標(biāo)物的深度及紋理.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖14、圖15及圖16所示.為量化實(shí)驗(yàn)結(jié)果,在加入牛奶之前,我們在清水中獲取目標(biāo)物深度及紋理的真實(shí)值,深度的單位為厘米(cm),紋理由強(qiáng)度值表示,無量綱.為獲取真實(shí)值,我們使用Lin等人為驗(yàn)證本文方法的可用性,本文的偏移拍攝法需要與傳統(tǒng)方法作對比.對比實(shí)驗(yàn)方面,我們選取He等人在60L自來水中混入5ml牛奶時,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖14所示.其中,子圖(a)、(b)分別表示深度真實(shí)值以及用本文提出的偏移拍攝法求解得到的深度圖.其中深度為絕對值,單位為mm(毫米).玩具部分的深度接近真實(shí)值.由于背景部分沒有被移動,得到的背景深度和紋理并不準(zhǔn)確.為了使目標(biāo)物可見,我們將背景設(shè)置與真實(shí)值一致,將背景設(shè)定為一個固定值并不影響我們驗(yàn)證方法的正確性.為量化偏移拍攝法重構(gòu)的深度與目標(biāo)物深度真實(shí)值的差異,我們在深度圖中選取同一行同一列像素來比較,如子圖(b)的白色直線所示.比較結(jié)果如子圖(g)和(h)所示,其中GT和Re分別表示真實(shí)值和重構(gòu)值.重構(gòu)結(jié)果與真實(shí)值之差為毫米級別,在某些區(qū)域,結(jié)果與真實(shí)值比較吻合.圖14的子圖(c)是使用He等人的方法處理含散射的圖像I(如子圖(i)所示)所得的深度圖.由于玩具熊的顏色與散射介質(zhì)的顏色(白色)相近,正如He等人在論文中提出那樣,這種場景下He等人的算法結(jié)果是不理想的.而本文提出的方法,對場景的顏色和材質(zhì)沒有任何假設(shè),在這種場景下是可用的.另一方面,即使是比較理想的場景,由于He等人的方法并不求解散射系數(shù),所以重構(gòu)的深度是相對值,而本文的方法可以得到深度的絕對值.圖14的子圖(d)、(e)、(f)為紋理圖,分別為用Lin等人的方法得到的真實(shí)紋理、本文的方法求解的紋理圖以及He等人的方法求解的紋理圖.由于測量值的幅值與光強(qiáng)成正比,沒有對應(yīng)的物理單位,所以我們對紋理圖的強(qiáng)度進(jìn)行了歸一化.從子圖(d)、(e)、(f)可以看出,重構(gòu)后的紋理對比度略低于真實(shí)值,略高于使用He的方法得到的結(jié)果.為量化紋理圖與真實(shí)值的差異,我們計算了它們與真實(shí)值的PSNR(PeakSignaltoNoiseRatio,峰值信噪比).結(jié)果如表1所示,本文的方法的PSNR高于He的方法.兩者的PSNR都高于去散射之前的圖像.在60L自來水中混入10ml牛奶時,結(jié)果如圖15所示.從子圖(b)可以看出重構(gòu)的深度圖準(zhǔn)確度不如混入5ml牛奶時的情況,比如玩具熊額頭的小顆粒不如前者清晰.但從子圖(g)、(h)看出,局部深度的準(zhǔn)確度與5ml的情況相差不遠(yuǎn).從圖15的子圖(e)、(f)看,混入10ml牛奶時重建的紋理圖比5ml的情況整體相對模糊.He等人的算法重構(gòu)的深度圖也比圖14中略差.但從表1可以看到,本文方法、He等人的方法與真值的PSNR都高于去散射前的圖像,其中本文方法略高.重構(gòu)后的紋理圖相比去散射前的圖像輪廓更清晰.在60L自來水中混入15ml牛奶時,結(jié)果如圖16所示.此時本文的偏移拍攝法重建的深度圖只得到一個輪廓,深度值偏離真實(shí)值較遠(yuǎn),偏差大于前面兩種情況.這有兩部分原因,一是因?yàn)榻橘|(zhì)的散射較強(qiáng),到達(dá)物體表面光線比例較小,系統(tǒng)噪聲的比例增大.二是在真實(shí)的物理過程中,隨著散射強(qiáng)度增大,多次散射比例增大,用單次散射模型逼近真實(shí)物理過程的準(zhǔn)確度下降.He等人的算法重建的深度圖幾乎不可見,紋理圖與本文方法一樣,也比較模糊.PSNR值都低于5ml和10ml的兩種情況.6wreckingmotib系統(tǒng)自然相關(guān)國際習(xí)慣法本文將傳統(tǒng)計算機(jī)視覺和圖形學(xué)的單次散射模型從穩(wěn)態(tài)推廣到瞬態(tài).從模型到算法,提出了一整套利用瞬態(tài)成像技術(shù)進(jìn)行穿透散射介質(zhì)成像的方案.該方案可應(yīng)用于散射環(huán)境中,獲得目標(biāo)物的較精確的深度圖和紋理圖.在模型層面,單次散射模型被廣泛應(yīng)用于穿透散射介質(zhì)成像問題的研究中.但由于其忽略了多次散射的影響,難以精確描述散射介質(zhì)的性質(zhì),特別是當(dāng)濃度較大時.所以,一個可能的后續(xù)工作是使用更為精確的散射模型,或者繞開散射分量的模型,先分離反射分量與散射分量,再根據(jù)反射分量重構(gòu)深度圖.在算法層面,文中所提出的偏移拍攝法利用等效參數(shù)在器件層面,由于無法將設(shè)備置于水下,本文在實(shí)驗(yàn)中提出的方法采取了移動物體的折中策略.若要應(yīng)用于自然場景(如海底),則無法移動目標(biāo)物,只能移動相機(jī).下一步工作可以考慮將光源和相機(jī)置于密閉容器中,則有望應(yīng)用于水下自然場景.BackgroundImagingthroughscatteringmediasuchasfog,haze,smokeandmuddywaterisaverychallengingimageenhancementandscenereconstructionproblem.Therearemanyimportantapplicationssuchasexplorationofwreckagesandminesinthesea.Inthepastfewdecadestherehavebeenlotsofworkstacklingwiththisproblemfromdifferentangles.Ononehand,computervisionresearchersproposednewimagingsystemsusingactiveilluminationssuchasstructuredlight,activepolarization,andcombiningwithalgorithmstoimprovethevisibilityandcontrast,andsometimesrecoveringthedepthandsurfacepropertiesofthetargets.Ontheotherhand,computergraphicsresearchershadproposedmethodstounderstandlightpropagatingindensescatteringmediaforrenderingapplications.Theso-calledsinglescatteringmodelisusedwidelyincomputervisionandcomputergraphicstohandlethisproblem.However,mostofthesemethodsutilizeonlythesteadyresponseofthelightonthescene,whichassumethatthespeedoflightisinfiniteandtheintegraloflightismeasured.Scanningisneededorattenuationbasedmethod(activepolarization)couldonlygetarough3Dstructure.Recently,theconceptoftransientimagewasintroducedtodescribetheopticalimpulseresponseofasceneatanextremelyhightemporalresolutionbeforeitsdistributioninthesceneachievesaglobalequilibrium,allowingnewpropertiesofscenestobeobservedandinterpreted.Transientimaginganalysislighttransportsinthetimedomainusingstreakcameraorinth