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Este algoritmo recupera imágenes destrozadas

El procesado de imágenes acaba de producir otra forma de extraer la información gráfica de un entorno complejo

The Physics arXiv Blog 15/01/2015

Si rompes un espejo con un martillo, también fracturas la imagen que produce. Si sigues machacando los trozos, la imagen se fracturará aún más. Cuando los trozos de cristal tienen el tamaño de la purpurina, los reflejos serán aleatorios y la imagen irreconocible.

Se podría pensar que reconstruir esta imagen es prácticamente imposible. Pero Zhengdong Zhang y sus compañeros en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (EEUU) afirman que no es así. Acaban de presentar SparkleVision, un algoritmo de procesado de imágenes recompone la imagen pulverizada.

El problema que aborda el equipo es cómo conocer el contenido de una imagen reflejada de una lámina cubierta de purpurina. El método usado es fotografiar la purpurina y después procesar la imagen resultante de tal forma que la foto se recomponga.

Resulta que hay una forma directa de hacerlo. Los investigadores consideran cada trozo de purpurina como un microespejo con una orientación aleatoria. La luz de la imagen da en el microespejo y se refleja a un sensor dentro de la cámara.

Eso significa que hay un camino directo desde cada píxel de la foto original a un sensor en la cámara. La tarea es conocer el mapa correspondiente a cada píxel. "Existe una matriz de descomposición de la imagen y en teoría podemos encontrar su reverso y recomponer la imagen", afirma Zhang.

Para hallar esta matriz de descomposición el equipo coloca una serie de imágenes de prueba delante de la lámina de purpurina y registran en qué punto de la cámara acaban los píxeles de la imagen original.

A partir de aquí pueden crear un algoritmo que descompone cualquier otra imagen colocada en el mismo sitio que las imágenes de prueba. Y han bautizado a este algoritmo como SparkleVision.

Es un software útil que podría tener aplicaciones interesantes a la hora de recuperar imágenes de superficies similares a la purpurina, como determinados tipos de follaje, superficies mojadas, metales y demás.

Los investigadores esperan hacer que el software sea aún más útil. En su encarnación actual sólo puede recomponer imágenes colocadas en el punto exacto de las imágenes de prueba. Pero, en teoría, las imágenes de prueba deberían proporcionar datos suficientes como para poder recomponer imágenes de cualquier parte del campo de luz. Zhang afirma:"Así, nuestro sistema se podría ampliar para funcionar como una cámara de campo de luz", afirman.

Este trabajo forma parte de una tendencia que está revolucionando la fotografía y el procesado de imágenes. Otros investigadores han aprendido a recomponer imágenes partiendo de todo tipo de reflejos y superficies distorsionados, a veces sin usar lentes siquiera.

Estas cámaras, llamadas "cámaras al azar" están abriendo muchísimas posibilidades a los especialistas en óptica. Y parece que SparkleVision va a ocupar su lugar entre ellas.

Ref: http://arxiv.org/abs/1412.7884: SparkleVision: Ver el Mundo a través de Microfacetas Especulares Aleatorias

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