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El algoritmo que descifra las imágenes fracturadas
Lleva un martillo a un espejo y fracturarás la imagen que produce, así como el cristal. Sigue rompiendo y la imagen se vuelve más rota. Cuando los pedazos de vidrio son del tamaño de un brillo, los reflejos serán aleatorios y la imagen irreconocible.
Es fácil imaginar que reconstruir esta imagen sería casi imposible. No es así, dicen Zhengdong Zhang y sus amigos del Instituto Tecnológico de Massachusetts en Cambridge. Hoy, estos muchachos presentan SparkleVision, un algoritmo de procesamiento de imágenes que vuelve a ensamblar la imagen rota.
El problema que abordan Zhang y compañía es descifrar el contenido de una imagen reflejada en una pantalla cubierta de brillo. El enfoque es fotografiar el brillo y luego procesar la imagen resultante de una manera que descifra la imagen.
Resulta que hay una forma sencilla de abordar esto. Zhang y compañía consideran que cada pieza de brillo es un microespejo orientado al azar. Entonces, la luz de la imagen golpea un microespejo y se refleja en un sensor dentro de la cámara.
Eso significa que hay un mapeo simple de cada píxel en la imagen original a un sensor en la cámara. La tarea es determinar ese mapeo para cada píxel. Existe una matriz de codificación directa y, en principio, podemos encontrar su inversa y descifrar la imagen, dicen.
Para encontrar esta matriz de descifrado, Zhang y compañía proyectan un conjunto de imágenes de prueba en la pantalla brillante y registran dónde terminan los píxeles en la imagen original en la cámara.
A partir de esto, pueden crear un algoritmo que descifra cualquier otra imagen colocada exactamente en el mismo lugar que las imágenes de prueba. Llaman a este algoritmo SparkleVision.
Es un software útil que podría tener aplicaciones interesantes en la recuperación de imágenes reflejadas en superficies brillantes, como ciertos tipos de follaje, superficies húmedas, metales, etc.
Y Zhang y compañía esperan hacer que el software sea más útil. En su encarnación actual, el software solo puede descifrar imágenes colocadas en la ubicación exacta de las imágenes de prueba. Pero en teoría, las imágenes de prueba deberían proporcionar suficientes datos para descifrar las imágenes de cualquier parte del campo de luz. Por lo tanto, nuestro sistema podría extenderse naturalmente para que funcione como una cámara de campo de luz, dicen.
El trabajo es parte de un cuerpo en crecimiento que actualmente está revolucionando la fotografía y el procesamiento de imágenes. Otros investigadores han descubierto cómo descifrar imágenes de todo tipo de reflejos y superficies distorsionadas, a veces incluso sin usar lentes.
Estas llamadas cámaras aleatorias están ampliando drásticamente la capacidad de los especialistas en óptica. Y SparkleVision parece listo para ocupar su lugar entre ellos.
Ref: http://arxiv.org/abs/1412.7884 : SparkleVision: Ver el mundo a través de microfacetas especulares aleatorias