Cuando capturamos una imagen con una cámara digital a través de una ventana de vidrio, probablemente la imagen capturada aparezca con una reflexión, aunque probablemente sucede cuando la imagen es tomada por alguien sin mucha experiencia, ya que fotógrafos experimentados pueden llegar a evitar esas reflexiones.

Quizás en un futuro inmediato eso tenga una solución fácil, ya que investigadores del MIT, desarrollaron un algoritmo que elimina las reflexiones que aparecen en imágenes capturadas a través de un vidrio con cámaras digitales.

Los investigadores presentarán su trabajo en la Conferencia Computer Vision & Pattern Recognition, en Junio próximo.

Según los investigadores este algoritmo puede remover reflexiones de fotografías digitales en una gran cantidad de casos.  El algoritmo se basa en el hecho de que algunas fotografías capturadas a través de ventanas, a menudo muestran dos reflexiones idénticas, ligeramente desplazadas una de la otra.  Esto ocurre normalmente cuando la ventana tienen vidrio doble o el vidrio es más grueso de lo normal.  El problema no tiene solución, al menos hasta ahora, cuando solo aparece una sola reflexión.

La solución se basa en esa doble reflexión, buscando los bordes de la reflexión a través de un patrón de repetición del desplazamiento.  Una vez detectada la reflexión, la misma puede ser reducida o removida casi por completo.

Estos investigadores, encabezados por YiChang Shih, se basaron en una tecnología desarrollada por Daniel Zoran, del Grupo Freeman y Yair Weiss de la Universidad Hebrea de Jerusalem, que «incluye un algoritmo que divide imágenes en  bloques de 8 x 8 píxeles.  Por cada bloque, el algoritmo calcula la correlación entre cada pixel y cada uno de los otros. La estadística agregada por todos los bloques en 50.000 imágenes, prueba una forma casi certera de distinguir reflexiones de imágenes capturadas a través de vidrio.»

El ejemplo que ven en la imagen de portada es espectacular y muestra que limpia queda la imagen de la reflexión de la cara del fotógrafo que aparece en la imagen original.

Vía | TNW