Los ingenieros de cómputo de la Universidad de Duke han diseñado una serie de algoritmos capaces de hacer más precisos los videos borrosos debido a un movimiento erróneo de la cámara. Esta solución, la cual ya se ha implementado en la última versión de After Effects de Adobe, puede ayudar a quienes graban videos sin el uso de tripiés.
“Cuando llegué a Duke, quería buscar una solución diferente a un problema clásico”, comentó Mauricio Delbracio, un estudiante post doctoral quien ha trabajado en el proyecto con Guillermo Sapiro. “Eventualmente llegué al problema de los videos borrosos porque no había un algoritmos simple que atacara este importante problema”, indica Delbracio. La elección del doctor Delbracio fue que los algoritmos creados para tratar los videos borrosos no trabajaban muy bien. El enfoque estándar buscan qué es lo que causa la degradación de la imagen y entonces invertirlo.
“Hemos mostrado matemáticamente que este proceso es una pérdida de tiempo porque no ayuda realmente a resolver el problema”, dice Sapiro. “Gracias a la brillantez de Mauricio y a mucha discusión que hemos tenido sobre el tema, hallamos una nueva manera de resolver el problema”, agrega.
Cabe decir que para eliminar las imágenes borrosas, o mejor dicho, para tratar de corregirlas, se usan sistemas basados en la convolución de la imagen, que es poner una serie de valores y pesos en una vecindad de cada pixel de interés y ver la contribución que queremos de la vecindad en cada punto de interés.
Sapiro y Delbracio usaron de entrada la idea del movimiento que finalmente es lo que causa el problema de los videos borrosos. Debido a que los videos toman imágenes en sucesión muy rápida, los investigadores decidieron usar los “frames” alrededor para hacer más precisas las imágenes problemáticas. Y como una mano que tiembla de manera azarosa hace que las imágenes se vean borrosas, hay que ver cómo es que se degradan los frames, pues no lo hacen de forma idéntica unos con otros.
Los científicos escribieron un algoritmo que analiza y da puntos al frame original en términos de qué tan preciso se ve. Si esto se hace para la misma región de frames cercanos entonces podemos compararlos contra el original. Eligiendo la opción mejor y compilando esto en una imagen, una versión nueva y mejorada, un “frame frankesteniano”, se crea para reemplazar el frame borroso.
“Cada imagen tiene cosas buenas y malas, por lo que tratamos solamente de enfatizar todas las partes buenas”, explica Sapiro y continúa: “descubrimos que una vez que nos dimos cuenta que los frames se degradaban de forma diferente, fue fácil realizar los cálculos correspondientes en matemáticas”.
La simplicidad de los cálculos significa que las correcciones pueden hacerse en segundo, haciendo posible incorporar entonces el algoritmo a los programas de edición de videos. “La mayoría de los algoritmos necesitan varios minutos para hacer más precisa un solo frame”, dijo Delbracio, ahora un profesor asistente de la Universidad de la República en Uruguay y agrega: “esto es inaceptable para los programas de edición de videos. Se requiere que las correcciones se hagan en segundos”.
Sapiro, muy conocido en el campo del procesamiento de imágenes por más de una década y que ha licenciado antes sus contribuciones en el campo de las gráficas a diferentes empresas, ahora ha puesto su algoritmo en Adobe After Effects, con lo que la empresa podría tener un plus con respecto a otras compañías que hacen sistemas de edición y manipulación de video.
Delbracio trabajó cerca de un mes con colegas en Adobe para asegurarse que su algoritmo trabajaba en este entorno. Escribir código para un artículo científico es una cosa; integrarlo en una plataforma de gráficas de forma intuitiva de manera que los usuarios puedan usarlo, es otra cosa, sin duda. La colaboración tuvo éxito y el algoritmo se liberó en la versión de After Effects de la primavera del 2017.
Referencias: TechExplore