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quita-objetos00Hoy en día, los programas gráficos hacen maravillas. Con Photoshop podemos hacer una infinidad de filtros que hace apenas unos años simplemente era imposible. La manipulación de imágenes digitales ha llegado a poder quitar o poner objetos dentro de una imagen de maneras que rayan lo trivial. Sin embargo, no todo se puede hacer todavía con estos programas. De hecho, un trabajo presentado por Google y el MIT muestra cómo se pueden producir fotos perfectas tomadas desde una ventana o desde una malla enrejada. Es un paso más en la fotografía computacional y la foto resultante es algo que no se pudo siquiera imaginar antes.

Ya existen trabajos que quitan de forma automática las reflexiones que se dan cuando se toman fotos desde un cristal. Sin embargo, este nuevo método es mucho más general. Cuando los humanos ven a través de una ventana o a través de una reja, la escena no pierde muchas veces su valor y la razón es que los humanos somos capaces de eliminar el ruido moviendo nuestras cabezas. Los diferentes puntos de vista permiten que la escena distante pueda ser vista como una sola entidad y el cerebro hace un trabajo razonable “pintando” (imaginando pues) las partes que no se ven. De hecho, esto es básicamente el efecto que se logra en las imágenes con puntos de estereogramas. Apelamos a que el cerebro “llena los huecos” de la imagen que estamos viendo y el cerebro la ve “completa”, aunque no lo esté.

Investigadores de Google y el MIT han desarrollado una técnica basada en lo que hacemos los humanos al mover la cabeza para ver cosas que está más lejos. Este principio es el que usan para separar el fondo de la escena de la parte de adelante, que está obstruyendo de alguna medida la imagen final. El algoritmo básicamente calcula el flujo óptico de la imagen, es decir, cómo se mueve, a partir de una secuencia de fotos fijas. Estas fotos fijas pueden ser tomadas de un video o de un conjunto de fotos en la medida que la cámara se mueve como haciendo una imagen panorámica. Y aunque el principio es sencillo, la creación de un programa que logre este cometido no es algo simple ni trivial.

El siguiente video exploca cómo funciona todo esto:

Referencias:

A Computational Approach for Obstruction-Free Photography (pdf) Tianfan Xue, Michael Rubinstein, Ce Liu, William T. Freeman 
i-programmer 

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