据了解，美国斯坦福大学(StanfordUniversity)的研究人员研发了一种不需要X射线的X射线视觉系统，而且利用了一种高效算法改进了该系统，让其与类似于能够让自动驾驶汽车看到周围世界情况的硬件一起工作，因为该算法可以根据单个光粒子(光子)的运动情况重建3D被隐藏的场景。在论文中，研究人员表示，该系统成功地重现了被1英寸厚泡沫遮盖住的物体的形状。对于人眼而言，就像透过墙看到东西。

该项技术弥补了其他视觉系统，后者可以从微观尺度上看到障碍物，以应用于医学应用。而该技术则更专注于更宏观的情况，如在雾中或大雨中行驶的自动驾驶汽车，以及在朦胧的大气层中对地球和其他星球表面进行卫星成像。

为了看穿光到处散射的环境，该系统将一束激光与一个超灵敏的光子探测器配合使用，以记录每一束入射激光。当激光扫描泡沫墙等障碍物时，偶尔会有一个光子成功穿过泡沫，击中隐藏在其后方的物体，然后再穿过泡沫到探测器。之后，由算法为其提供支持的软件可以利用此类光子以及在何时何地击中探测器的信息，以3D的形式重建被隐藏的物体。

这不是首个能够通过散射环境揭示被隐藏物体的系统，但是其克服了其他技术的障碍。例如，有些技术需要了解物体的距离。此外，此类技术只会利用弹道光子的信息，而弹道光子会在散射环境中往返于被隐藏的物体之间，实际上却并没有沿着路径进行散射。

为了让算法能够适应复杂的散射环境，研究人员紧密协同地设计软硬件，尽管所采用的硬件只比目前自动驾驶汽车所使用的稍微先进一点。根据被隐藏物体的亮度，研究人员在测试中扫描了一分钟到一小时不等，不过该算法可以实时重建被隐藏的场景，而且可以在笔记本电脑上运行。

未来，该款系统得到升级之后可能会被送到太空中的其他行星和卫星上，以帮助穿透冰云观察更深的空气层和表面。此外，研究人员将在不同的散射环境中进行测试，以模拟该技术可能可以应用的其他环境。