Un método aumenta la resolución de las imágenes de forma más rápida, autónoma y eficaz

¿Es posible obtener de forma rápida y casi automática un vídeo de aceptable resolución a partir de uno de peor calidad? Un equipo de investigadores del CSIC demuestra que sí. El equipo ha desarrollado un método robusto que mediante un nuevo algoritmo matemático permite estimar simultáneamente las funciones de desenfoque, el desalineamiento subpixel y la imagen de alta resolución, y obtener una imagen mucho mejor que la original.

 

La novedad del método es que permite hacer esto por vez primera sin necesidad de tener la información del desenfoque y que es hasta cuatro veces más rápido que los métodos actualmente disponibles. Hay, a disposición de las empresas interesadas, un software de demostración que se puede probar previa firma de un acuerdo de confidencialidad.

El procesado de imágenes juega un papel fundamental en muchas aplicaciones tales como astronomía, percepción remota, microscopía o tomografía, entre otras. Debido a las imperfecciones de los dispositivos de captura (degradaciones ópticas, tamaño limitado de la cámaras o sensores, etc.) así como a la inestabilidad de la escena observada (objetos en movimiento, turbulencia atmosférica, etc.), las imágenes pueden aparecer desenfocadas, con ruido e incluso pueden presentar una resolución insuficiente.

Permite obtener imágenes de alta calidad sin necesidad de sensores de alta definición   

Dentro del ámbito del procesado de imágenes, existen unas técnicas denominadas de "superresolución" (SR) que permiten una mejora en la resolución de las imágenes capturadas. Sin embargo, son incapaces de calcular el desenfoque. Por otro lado, las técnicas disponibles actualmente de "deconvolución ciega" (restauración pixel a pixel) no requieren información previa del desenfoque pero difícilmente pueden tratar imágenes de baja resolución. Ambas técnicas tienen un rendimiento limitado y son relativamente lentas.

Los investigadores, Gabriel Cristóbal, del Instituto de Óptica (CSIC), y Filip Sroubek, de la Academia de Ciencias de la República Checa, han desarrollado un método que salva ambos inconvenientes y permite tratar una secuencia de imágenes, conseguidas por cualquier método convencional de captura. Es un método robusto que mediante un nuevo algoritmo matemático permite estimar simultáneamente las funciones de desenfoque, el desalineamiento subpixel y la imagen de alta resolución.

Ejemplo de una secuencia de imágenes de baja resolución adquiridas con una cámara digital. La secuencia está constituida por un total de 8 imágenes de las cuales se presentan sólo tres. Téngase en cuenta que las imágenes de baja resolución tienen un tamaño 0,6 veces más pequeño que el tamaño de la imagen resultante final aunque aquí se presenten al mismo tamaño con objeto de lograr una mejor visualización.

Una ventaja del método desarrollado es que permite mejorar la imagen sin necesidad de conocer la información del desenfoque. Esto, en los métodos hasta ahora disponibles, requería que un operador introdujera esa información lo que ralentizaba el proceso y además comportaba otros problemas en según qué ámbitos.

Por ejemplo, en el caso de que resulte borrosa la foto de la matricula de un vehículo: legalmente no tienen validez si en la obtención de esa imagen ha intervenido un operador para modificarlas (aunque sólo sea para corregir el desenfoque). Se estima que un cierto porcentaje de las matriculas de los coches que sobrepasan los límites de velocidad en nuestras carreteras salen ilegibles. Los investigadores han calculado que con su software, aplicado de forma automática, ese valor se puede reducir considerablemente.

Resultado de la interpolación bilineal de la imagen con menor grado de desenfoque. Obsérvese que la simple interpolación no resuelve el problema dada la práctica ilegilibildad de los caracteres de la matrícula.El método extrae información de las diferencias que hay entre las diferentes instantáneas de una secuencia de imágenes. Esa información que se obtiene de las diferencias entre las imágenes del conjunto son necesarias para proporcionar información nueva, que de otra manera sería imperceptible (por ejemplo a través de pequeños desplazamientos o ligeras modificaciones de los parámetros de adquisición (longitud focal, tamaño de apertura, etc.)

No existe en el mercado ningún producto comercial similar al desarrollado, que permita realizar deconvolución (restauración de imagen) y superresolución simultáneamente y que permita obtener imágenes de alta calidad sin necesidad de sensores de alta definición.

Resultado del método propuesto después de efectuar la deconvolución y superresolución. Obsérvese la buena similitud con la imagen de referencia anterior.Los investigadores han puesto a disposición de las empresas interesadas un software de demostración que pueden probar, previa firma de un acuerdo de confidencialidad. El software puede tener aplicación directa en cámaras digitales, teléfonos móviles, programas de edición de video y de fotografía, programas de análisis de imagen para microscopia y astronomía, análisis de imágenes médicas, imagen forense, sistemas de seguridad, imagen aérea y restauración de obras de arte, entre otras.