Si a veces disparas a través de una ventana te gustará el nuevo algoritmo del MIT que elimina los reflejos

Si a veces disparas a través de una ventana te gustará el nuevo algoritmo del MIT que elimina los reflejos
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Los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts no paran. De vez en cuando os hablamos de algunas de las innovaciones que desarrollan en el ámbito del procesado de imágenes, y en esta ocasión parece que han conseguido superarse. Y es que han diseñado un algoritmo complejo que es capaz de eliminar los reflejos que se producen cuando tomamos una fotografía disparando a través de un cristal, como el de una ventana o un escaparate.

Todos sabemos que habitualmente esos reflejos son tan pronunciados que suelen arruinar las fotografías, por lo que, si su solución funciona, bienvenida sea. Grosso modo lo que hacen es analizar la instantánea para identificar la imagen reflejada y la que pretendíamos capturar al otro lado del cristal. Y, una vez que están bien definidas, las separan, eliminando de la fotografía original la imagen reflejada. Lo interesante es que la forma en que identifican la imagen reflejada es muy ingeniosa.

Básicamente recurren a dos estrategias. La primera de ellas se beneficia de la presencia de dos cristales en la mayor parte de las ventanas para dejar una cámara aislante entre ellos. Esto provoca que la imagen reflejada sean, en realidad, dos imágenes ligeramente desfasadas, por lo que una forma eficaz de encontrarlas pasa por localizar estos elementos duplicados y ligeramente desfasados.

La segunda estrategia consiste en analizar la imagen para buscar las interferencias en las formas y los patrones de color que los reflejos provocan en la imagen que pretendemos capturar. Como veis, son dos procedimientos muy ingeniosos. Pero lo más interesante es que este algoritmo podría ser integrado tanto en las cámaras de fotos como en el software de edición de imágenes para corregir los reflejos de forma automática. Quién sabe. Quizás lo encontremos en la próxima hornada de cámaras.

Vía | MIT News
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