Compressed sensing ist eine neue Computertechnik, mit der man eine große Menge von Informationen aus einem Signal ableiten kann. Ein Beispiel: Wissenschaftler der Rice University haben eine Kamera gebaut, die 2D-Bilder mit Hilfe nur eines einzigen Lichtsensors (Pixel) produziert, ganz im Gegensatz zu den Millionen von Pixeln einer konventionellen Digitalkamera.

Die Compressed-sensing-Technik ist für die Bilderzeugung allerdings ziemlich ineffizient: Es sind tausende von Aufnahmen nötig, um ein einigermaßen scharfes Bild zu erhalten. Forscher des MIT Media Lab haben es aber nun mit einer neuen Herangehensweise geschafft, bei der die Bilderstellung durch Compressed sensing fünfzigmal effizienter vonstattengeht. Das bedeutet in dem obigen Beispiel, dass die Anzahl der für ein brauchbares Foto benötigten Aufnahmen in den zweistelligen Bereich reduziert werden kann.

Ein nicht zu unterschätzender Aspekt der Bilderstellung mit Compressed sensing ist, dass keine optische Linse erforderlich ist – wieder ein wichtiger Unterschied zur konventionellen Kamera. Dadurch wird diese Technik vor allem auch interessant für Anwendungen, in denen die Wellenlängen außerhalb des sichtbaren Spektrums liegen.

Compressed sensing verwendet Laufzeitunterschiede zwischen den durch den abzubildenden Gegenstand reflektierten Lichtwellen. Darüber hinaus folgt das Licht, das auf den Sensor fällt, einem Muster – als ob es durch ein Schachbrett mit unregelmäßig platzierten durchsichtigen und undurchsichtigen Felder fällt. Dies kann mit einem Filter oder einem Mikrospiegel-Array erreicht werden, wobei einige Spiegel auf den Sensor ausgerichtet sind und andere nicht.

Der Sensor misst bei jeder einzelnen Messung nur die kumulative Intensität des einfallenden Lichts, doch wenn die Messung oft genug wiederholt wird, jedes Mal mit einem anderen Muster, dann kann die Software die Intensität des Lichts herleiten, das durch verschiedene Punkte des Gegenstands reflektiert wurde.