Foto futuro

Un día de verano de 1826, en su finca a unos 340 kilómetros al sureste de París, Joseph Nicéphore Niépce instaló su cámara oscura y proyectó la imagen de su patio en una placa de peltre recubierta con un material sensible a la luz. Durante ocho horas, la lente enfocó la luz del sol, fijando químicamente las áreas donde la luz golpeaba la placa para capturar la vista de un palomar, un peral, el techo de un granero y un ala extendida de su casa. Por este logro, a Niépce se le atribuye la creación de la primera fotografía del mundo.

El peltre y otras placas sólidas dieron paso a rollos flexibles de película en 1889; la película en color siguió a mediados de la década de 1930. A mediados de la década de 1990, se introdujeron las primeras cámaras digitales en color para el mercado masivo, que capturaban imágenes con sensores de luz en un chip. Estos avances han dado lugar a cámaras más portátiles, más pequeñas y más baratas que pueden producir imágenes vívidas. Pero en el nivel más fundamental, las cámaras no se han alterado significativamente, dice Ramesh Raskar, profesor asociado y líder del grupo Camera Culture en el MIT Media Lab. El dispositivo físico en sí apenas ha cambiado en los últimos 100 años, dice. Tienes una lente similar, una caja similar que imita el ojo humano. Aparte del hecho de que es más barato, más rápido y más conveniente, la fotografía no ha cambiado mucho.

Esta historia fue parte de nuestro número de mayo de 2009

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Sin embargo, Raskar espera que él y otros en el MIT y en todo el mundo puedan desencadenar una revolución en la fotografía. Los investigadores en un campo llamado fotografía computacional están reconsiderando las cámaras digitales para aprovechar mejor las computadoras integradas en ellas. Ellos imaginan un día en el que cualquiera pueda usar una cámara con un lente pequeño y económico para tomar el tipo de imágenes asombrosas que hoy solo pueden lograr los fotógrafos profesionales que utilizan equipos y software de alta gama como Adobe Photoshop. De hecho, creen que estas cámaras podrían superar las tecnologías más sofisticadas de la actualidad, superando lo que parecían límites fundamentales.

La fotografía computacional abarca nuevos diseños de componentes ópticos y hardware de la cámara, así como nuevos algoritmos para el análisis de imágenes. El objetivo, dice Raskar, es construir cámaras que puedan grabar lo que ve el ojo, no solo lo que la lente y el sensor son capaces de capturar. Si estás en una montaña rusa, nunca podrás obtener una buena imagen, dice. Si estás en una gran cena, nunca podrás tomar fotografías que hagan que la comida luzca apetitosa. Pero con técnicas computacionales, las cámaras podrían eliminar el desenfoque de una instantánea tomada en un paseo lleno de baches en un parque de diversiones. Estas cámaras también podrían capturar las formas sutiles y las sombras de la comida y las sonrisas de las personas en la poca luz de una cena a la luz de las velas, sin un tiempo de exposición prolongado, que invariablemente produce imágenes borrosas, o el uso de un flash perturbador.

Barra lateral: El viaje del laboratorio al mercado

Además, la fotografía computacional podría facilitar a los fotógrafos aficionados la creación de imágenes que hoy en día requieren técnicas de posprocesamiento especializadas y que requieren mucho tiempo. Incluso las cámaras de los teléfonos móviles, que tienen lentes fijos de bajo costo, podrían brindar a los aficionados el mismo tipo de control sobre el enfoque que tienen los profesionales con una cámara réflex de lente única (SLR) de alta gama.

Todas las cámaras funcionan de la misma manera básica: la luz entra a través de una lente de enfoque y pasa a través de una apertura. En una cámara tradicional, la luz incide en productos químicos fotorreactivos en películas o placas. En una cámara digital, la luz pasa a través de filtros de separación de colores y aterriza en una serie de fotosensores, cada uno de los cuales representa un píxel. Cuando la luz incide en un fotosensor, produce una corriente eléctrica cuya fuerza refleja la intensidad de la luz. La corriente se convierte a unos digitales y 0 s, que el procesador de la cámara (un chip de computadora) luego convierte en la imagen que aparece en la pantalla de vista previa de la cámara y se almacena en una tarjeta de memoria flash o en un disco duro interno.

Cuando las imágenes se capturan como bits de información digital, se pueden mejorar mediante software, lo que abre un nuevo mundo de posibilidades. Durante los últimos 15 años, dice Raskar, los investigadores han estado trabajando para aprovechar al máximo esas posibilidades, especialmente a través de nuevos algoritmos de procesamiento de imágenes que toman prestados los campos tradicionalmente distintos de la visión por computadora y los gráficos por computadora. La visión por computadora permite que una cámara analice objetos en una imagen, seleccionando características como el borde de una mesa. Y las técnicas de los gráficos por computadora ofrecen numerosas formas de manipular una imagen digital. Cuando estos enfoques se combinan en una cámara cuyos componentes ópticos están diseñados con tales algoritmos en mente, puede hacer algunas cosas sorprendentes. Por ejemplo, puede, en efecto, ajustar la fuente de luz después de tomar la foto, de modo que un objeto iluminado desde un ángulo parezca iluminado desde otro. E incluso puede ajustar el enfoque de una fotografía después del hecho.

Lucha contra el desenfoque de movimiento

Uno de los ejemplos más convincentes de lo que puede lograr la fotografía computacional es la fotografía sin movimiento, una forma inteligente de eliminar el desenfoque de las imágenes de objetos en movimiento.

El desenfoque es un proceso que codifica información, dice Frédo Durand, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática del MIT que ayudó a desarrollar esta idea. Los píxeles de una imagen digital se comportan como cuadrados en un tablero de ajedrez, dice. Un patrón de tablero de ajedrez en blanco y negro que se mueve rápidamente se vuelve gris, un promedio de los cuadrados blancos y negros. Pero si sabe con precisión cómo se movió el tablero de ajedrez, por ejemplo, girándolo alrededor de un punto en el centro o agitándolo hacia arriba y hacia abajo, puede escribir una función matemática para describir el desenfoque basado en el movimiento. Una vez que conozca esa función, puede invertirla para eliminar el desenfoque.

Durand y sus colegas, entre ellos Anat Levin, becario postdoctoral, y Bill Freeman, profesor de ingeniería eléctrica e informática del MIT, han diseñado una cámara que puede aprovechar este principio para eliminar el desenfoque de una imagen de un objeto que viaja en una línea recta, como un automóvil que acelera por la carretera. La clave es hacer algo contradictorio, dice Durand: Creamos más desenfoque moviendo la cámara durante la exposición.

La cámara de prueba de los investigadores tiene un sistema óptico que se mueve hacia adelante y hacia atrás a lo largo de una línea recta, difuminando toda la imagen. Debido a la forma en que el sensor se mueve hacia adelante y hacia atrás, habrá al menos un momento durante la exposición en el que la cámara esté siguiendo perfectamente el objeto fotografiado, lo que permitirá que la cámara capture información precisa sobre la estructura visual del objeto, independientemente de su velocidad. Esta información permite a los investigadores escribir una ecuación que defina el desenfoque basado en el movimiento y luego eliminar la velocidad de esa ecuación. Al invertir la ecuación, pueden reconstruir una imagen sin ningún desenfoque. (consulte Eliminación del desenfoque de movimiento, pág. M14) .

En esta cámara, a diferencia de un modelo típico, el trabajo de la óptica no es formar directamente la imagen final, dice Durand. En cambio, en cierto sentido, se trata de mezclar los rayos de luz para que lo que registra el sensor nos dé acceso a más información.

Enfoque de ajuste fino

Una de las molestias de los teléfonos móviles y las cámaras compactas es que carecen del control de enfoque de la SLR. Con una cámara SLR, la lente se puede mover para cambiar lo que está enfocado. Al ajustar la apertura, un fotógrafo puede obtener una toma en la que un sujeto en primer plano está enfocado con claridad, mientras que el fondo se desenfoca intencionalmente para restar énfasis a los elementos que distraen. Sin embargo, las SLR son caras y difíciles de usar para los aficionados. Los investigadores de la fotografía computacional están tratando de desarrollar una cámara simple de lentes fijos para teléfonos móviles que facilite que cualquiera pueda lograr tales efectos. También esperan dar a los fotógrafos la posibilidad de elegir qué objetos quieren enfocar después de tomar una fotografía.

Las cámaras están diseñadas para enfocar objetos dentro de un rango determinado. Cuando una cámara se enfoca en un objeto en particular, la lente concentra la luz que se refleja en ese objeto en la matriz de sensores. La luz que se refleja en los objetos que no están enfocados aún llega a los sensores, pero no está concentrada, lo que genera una imagen borrosa. Si una cámara no está perfectamente enfocada, dice Durand, entonces la lente proyectará puntos de la escena en el sensor como discos en lugar de puntos.

Si se conocen las distancias entre la cámara y los objetos en una imagen, entonces se puede aplicar un algoritmo a los datos de la imagen para enfocar las partes desenfocadas de una imagen, convirtiendo los discos de luz borrosos en puntos enfocados. Sin embargo, las cámaras convencionales no pueden determinar esta información de profundidad por sí mismas.

Para extraer información de profundidad de una fotografía, Durand, Freeman y otros colegas modificaron una lente existente con una máscara insertada en la apertura. Básicamente, la máscara es un trozo de cartón que bloquea parte de la luz para cambiar sutilmente el aspecto de las partes desenfocadas de la imagen. Durand explica que el desenfoque indiferenciado causado por una lente normal fuera de foco no proporciona suficientes pistas que puedan usarse para reconstruir una imagen clara. Pero su máscara cambia este desenfoque uniforme en lo que él llama un desastre extraño pero estructurado. Las rayas y otras características inusuales de la imagen borrosa ayudan a los investigadores a recuperar la información de profundidad: gracias a la forma en que la máscara bloquea la luz en la apertura de la cámara, un objeto a 10 pies de la cámara se difuminará de manera diferente a un objeto a cinco pulgadas de distancia. Debido a que conocen la forma de la máscara, los investigadores han podido definir matemáticamente el desenfoque asociado con cada profundidad, lo que les permite diseñar un algoritmo que puede deshacerlo. (ver fotografías de aperturas convencionales y codificadas y Extracción de información de profundidad, p. M15) .

Otra estrategia para mejorar el enfoque, especialmente en la cámara de un teléfono celular simple, es similar a la técnica de Durand para abordar el desenfoque de movimiento. El gran tamaño de apertura de una SLR le da una profundidad de campo baja (el rango de distancias desde la cámara donde los objetos aparecen nítidamente enfocados), lo que hace posible enfocar un sujeto específico y permitir que el fondo, el primer plano o incluso ambos retroceder, explica Raskar. Pero las imágenes tomadas con cámaras de teléfonos móviles normales, que tienen aperturas muy pequeñas, parecen planas porque todo parece estar a la misma distancia de la cámara. En la primera Conferencia Internacional IEEE sobre Fotografía Computacional, celebrada en San Francisco en abril, el postdoctorado Ankit Mohan presentó un artículo que escribió con Raskar y otros describiendo una técnica para simular una lente con un tamaño de apertura más grande. Demostraron cómo se puede diseñar una cámara de lente fija para que tanto su lente como su sensor se muevan ligeramente durante la exposición. Al variar la velocidad y el rango del movimiento, pueden, en efecto, cambiar la distancia focal y el tamaño de apertura para controlar qué parte de la foto está enfocada; el resto está deliberadamente borroso (consulte Control de enfoque para cámaras con lentes fijos, pág. M15) . Esta tecnología podría dar a la cámara barata de un teléfono móvil el control de enfoque de una SLR.

Ajuste de iluminación, perspectiva

El enfoque mejorado es solo el comienzo; La fotografía computacional también podría permitir a las personas ajustar la iluminación de una escena, o incluso cambiar la perspectiva de la cámara, después de tomar una foto. Este es el tipo de truco que hace posible la visión por computadora. Es difícil de hacer si su computadora solo tiene una comprensión de la imagen a nivel de píxeles, dice Freeman. Pero si puede darle a la computadora una comprensión de esa imagen en términos de conceptos de nivel superior, como iluminación o forma, entonces puede permitir que el usuario ajuste las perillas que controlan esas cantidades.

Esta comprensión de alto nivel proviene de algoritmos de análisis de imágenes que permiten que una computadora vea los componentes de una imagen. Por ejemplo, un algoritmo puede identificar qué componentes de la imagen se deben al color de la superficie de un objeto y cuáles se deben a la modulación de la luz reflejada por su forma. Una vez que se sabe, el usuario puede ajustar la coloración de la superficie y los efectos de iluminación de forma independiente. El objetivo es construir un sistema que pueda identificar, digamos, dónde termina el borde de una pieza oscura de costilla y comienza la sombra que proyecta sobre un plato.

Tales técnicas, dice Raskar, podrían revelar detalles, como expresiones faciales sutiles, que previamente habrían sido oscurecidos por sombras. En resumen, las cámaras podrán capturar más de cerca la esencia de una escena. Cuando caminas por la calle con un amigo, puedes estar en cualquier tipo de iluminación y puedes ver lo hermosa que es esta persona, dice. Ahora mismo, una fotografía no puede hacer eso. Pero las técnicas computacionales están reduciendo la brecha que aún separa el ojo y el cerebro de la cámara. En diez años, dice, eso puede ser exactamente lo que puede hacer una fotografía.

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