Restaura tu imagén

Hoy vamos a comentar la interesante Tesis Doctoral de Daniel Paternain Dallo, ingeniero en Informática por la Universidad Pública de Navarra que consiste en algoritmos de reducción y optimización de imágenes que permiten, a partir de una imagen reducida (con entre el 1 y 10% de la información de la imagen original), restaurar el 100% de los píxeles de la imagen inicial.

“Con esos algoritmos obtenemos imágenes de gran calidad y muy similares a la original. Incluso, hemos comprobado que si perdemos el 100% de los píxeles de la imagen original, podemos restaurar, con muy alta calidad, una imagen perdida utilizando tan solo la información de la imagen reducida”

Dicha investigación está dentro de la disciplina del procesamiento digital de imágenes, que ha ido mejorando según han ido pasando los tiempos.

De hecho, la alta calidad de las imágenes digitales actuales se debe, en parte, a que cada vez hay mayor calidad de pixeles ,  es decir, se puede utilizar mucha más cantidad de información para representar una misma escena.

Según el investigador:

“Los dos principales problemas de las imágenes de alta resolución son el coste de almacenarlas o transmitirlas (por Internet  por ejemplo) y la gran cantidad de tiempo que los ordenadores necesitan para procesarlas”

Para solucionar estos problemas de manera simultánea, su Tesis propone varios algoritmos de reducción de imágenes, tanto en color como en escala de grises

El mismo explica que:

 “El objetivo es disminuir la cantidad de píxeles que contiene la imagen, pero tratando de mantener toda o la mayor cantidad posible de información y propiedades que contenía la imagen original”.

La idea principal de los algoritmos desarrollados consiste en dividir la imagen en pequeñas zonas que se tratan de manera individual. “Para cada zona, buscamos un valor que sea el menos diferente simultáneamente a todos los píxeles que forman esa zona. Siguiendo esta metodología somos capaces de diseñar algoritmos muy eficientes en tiempo de ejecución y capaces de adaptarse a las propiedades locales de cada zona de la imagen”.

Lo Primero que ha realizado es un algoritmo de reducción de imágenes en escalas de grises usando funciones de agregación.

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Además, para las imágenes en color,  ha estudiado las denominadas funciones penalti.

“Esta herramienta matemática nos permite, mediante algoritmos de optimización, seleccionar automáticamente la función de agregación más adecuada para cada zona de una imagen en color”.

Restauración de imágenes

Por ultimo en su investigación, ha estudiado cómo aplicar los algoritmos de reducción a uno de los problemas más difíciles del procesamiento de imagen, que se trata de la propia  restauración de imágenes digitales.

Según el investigador si se pierde algo de la imagen:

“El algoritmo de restauración trata de estimar el valor original de los píxeles que hemos perdido y obtener una imagen lo más parecida posible a la original”.

Para conseguir esto, antes  hay que tener una versión muy reducida de la imagen original que concentre la mayoría de sus propiedades.

Cuanta mayor cantidad de información hayamos guardado en esa imagen reducida, mejor será la calidad de la imagen restaurada.

Las imágenes reducidas que obtenemos con nuestros algoritmos suponen entre un 1 y un 10 por ciento de la imagen original”.

A continuación, se genera un algoritmo de optimización que es capaz de estimar el valor de los píxeles perdidos a partir de la información contenida tanto en la imagen deteriorada como en la imagen reducida.

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Como reflexión nos parece una tesis muy interesante y que puede servir de ayuda para poder restaurar aquellas imagenes que tengamos y que se hayan deteriorado.

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