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L'algoritmo che riordina le immagini fratturate
Porta un martello su uno specchio e romperai l'immagine che produce così come il vetro. Continua a distruggere e l'immagine diventa più rotta. Quando i pezzi di vetro hanno le dimensioni di un glitter, i riflessi saranno casuali e l'immagine irriconoscibile.
È facile immaginare che ricostruire questa immagine sarebbe quasi impossibile. Non è così, dicono Zhengdong Zhang e compagni del Massachusetts Institute of Technology di Cambridge. Oggi questi ragazzi svelano SparkleVision, un algoritmo di elaborazione delle immagini che rimonta l'immagine distrutta.
Il problema che Zhang e compagni attaccano è quello di elaborare il contenuto di un'immagine riflessa su uno schermo ricoperto di glitter. L'approccio consiste nel fotografare il glitter e quindi elaborare l'immagine risultante in un modo che decodifichi l'immagine.
Si scopre che esiste un modo semplice per avvicinarsi a questo. Zhang e compagni considerano ogni pezzo di glitter come un microspecchio orientato in modo casuale. Quindi la luce dell'immagine colpisce un microspecchio e viene riflessa su un sensore all'interno della fotocamera.
Ciò significa che esiste una semplice mappatura da ogni pixel dell'immagine originale a un sensore nella fotocamera. Il compito è determinare quella mappatura per ogni pixel. Esiste una matrice di scrambling in avanti, e in linea di principio possiamo trovarne l'inverso e decifrare l'immagine, dicono.
Per trovare questa matrice di riordino, Zhang e i suoi colleghi mostrano una serie di immagini di prova sullo schermo glitterato e registrano dove i pixel nell'immagine originale finiscono nella fotocamera.
Da questo, possono creare un algoritmo che decodifica qualsiasi altra immagine posizionata esattamente nello stesso punto delle immagini di prova. Chiamano questo algoritmo SparkleVision.
Questo è un software utile che potrebbe avere applicazioni interessanti per recuperare immagini riflesse da superfici simili a glitter come alcuni tipi di fogliame, superfici bagnate, metalli e così via.
E Zhang e co sperano di rendere il software più utile. Nella sua attuale incarnazione, il software può solo decodificare le immagini posizionate nella posizione esatta delle immagini di prova. Ma in teoria, le immagini di prova dovrebbero fornire dati sufficienti per riordinare le immagini da qualsiasi parte del campo luminoso. Pertanto, il nostro sistema potrebbe essere naturalmente esteso per funzionare come una telecamera a campo luminoso, dicono.
Il lavoro fa parte di un corpo in crescita che sta attualmente rivoluzionando la fotografia e l'elaborazione delle immagini. Altri ricercatori hanno elaborato come riordinare le immagini da tutti i tipi di riflessi e superfici distorte, a volte anche senza l'uso di obiettivi.
Queste cosiddette telecamere casuali stanno ampliando notevolmente le capacità degli specialisti di ottica. E SparkleVision sembra destinato a prendere il suo posto tra loro.
Rif: http://arxiv.org/abs/1412.7884 : SparkleVision: Vedere il mondo attraverso microsfaccettature speculari casuali