Nuevas técnicas que amplifican o eliminan la variación visual en imágenes

Unos investigadores han presentado públicamente un llamativo conjunto de técnicas para amplificar o, por el contrario, uniformizar, pequeñas variaciones en imágenes digitales.

Las técnicas podrían ser utilizadas para producir imágenes más refinadas (sin trazos desiguales u otras imperfecciones) destinadas a proyectos de diseño gráfico o, aplicadas en dirección opuesta, podrían poner de manifiesto defectos estructurales, objetos camuflados o movimientos invisibles a ojo desnudo, que podrían tener un interés científico.

Conceptualmente, el trabajo se apoya en una larga serie de investigaciones de varios grupos del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL por sus siglas en inglés), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, que buscaban amplificar diminutos movimientos en video digital. En la ampliación del movimiento, las desviaciones se producen con el paso del tiempo, mientras que en el nuevo método, al tomar como punto de partida una única imagen estática, las desviaciones se manifiestan en el espacio.

La línea de investigación y desarrollo seguida por el equipo de Tali Dekel, del CSAIL y coautora de dos estudios al respecto, está haciendo realidad cosas como procesar una imagen en la que un camaleón se halle camuflado, al haberse mimetizado con el tronco de un árbol sobre el que está posado, y realzar las diferencias sutiles de color de manera que el animal sobresalga en azul contra un fondo naranja.

A la izquierda está la imagen original. En la del medio, se ha reducido la variabilidad en la forma de los granos de la mazorca de maíz, corrigiéndose la desalineación de las filas. En la imagen de la derecha, se usa el método para lograr el efecto opuesto: exagerar las variaciones, resaltando así las diferencias sutiles entre los granos de la mazorca y la desalineación de las filas. (Foto: Giandomenico Pozz e investigadores)

Esta clase de algoritmos funciona, por tanto, no solo con formas sino también con colores.

Uno de los dos estudios antedichos, ha explorado las posibilidades de un algoritmo que busca formas dentro de una imagen, tales como las de los granos de una mazorca de maíz o los ladrillos de una pared. Puede después eliminar diferencias a lo largo y ancho de la imagen, produciendo mazorcas o paredes de ladrillos idealizadas (como si fuesen “perfectas”) pero de aspecto aún natural, o, por el contrario, amplificar las diferencias, haciéndolas más evidentes al ojo desnudo.

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