Durante las operaciones de inteligencia, a menudo nos encontramos con imágenes que pueden contener información importante, pero que están demasiado borrosas, tienen demasiado ruido o simplemente son poco claras como para encontrarles sentido.
En este artículo voy a hablar de algunas técnicas que podemos utilizar para mejorar o aclarar las imágenes borrosas.
Despixelar una foto con Gimp
Hoy Aprenderás:
¿Cómo Funcionan los Filtros de Imágenes?
Cada imagen está formada por pequeños puntos, conocidos como píxeles. Cada píxel tiene un valor que produce el color que tiene. Los distintos formatos de imagen requieren que los píxeles contengan un tipo diferente de valores.
Por ejemplo, las imágenes en escala de grises son “en blanco y negro” y cada píxel contiene un valor que va de 0 a 255, donde 0 es negro puro y 255 es blanco puro, mientras que un píxel de una imagen RGB contiene tres valores: rojo, azul y verde, por ejemplo (0, 124, 255). Todos los colores se pueden formar utilizando estos tres colores primarios. Interesante, ¿verdad?
Así que los filtros fotográficos se limitan a modificar estos valores mediante operaciones matemáticas. Consideremos una imagen en escala de grises de 6×6 con píxeles cuyos valores van de 0 a 255
Le aplicaremos un filtro utilizando algo que llamamos Kernel. Tanto la imagen como el kernel son matrices. (Lee más sobre Kernels de imagen aquí)
Usemos este Kernel 3×3:
0 2 0
2 4 2
0 2 0Colocaremos este kernel sobre nuestra imagen así:
Multipliquemos los valores del kernel y los valores superpuestos de la imagen
(94 x 0) + (178 x 2) + (124 x 0) + (23 x 2) + (94 x 4) + (135 x 2) + (153 x 0) + (120 x 2) + (140 x 0)
Hagamos cuentas!
0 + 356 + 0 + 46 + 376 + 270 + 0 + 240 + 0
Haciendo un poco más de matemáticas da como resultado 1288
Ahora dividamos 1288 por la suma de los valores del kernel, es decir, 12
1288 / 12 = 107Ahora, este es el nuevo valor del píxel del centro (el que tiene el valor 94).
Seguimos moviendo nuestro kernel por toda la imagen:
Seguimos haciendo esto para obtener los nuevos valores para el píxel en el centro del kernel. No, no voy a calcular el valor de cada píxel ahora, pero se entiende la idea.
Así es como funcionan los filtros. Los valores y la dimensión del núcleo determinan cuál será la imagen de salida. Por ejemplo, el siguiente kernel Enfocará la imagen:
0 -1 0
-1 5 -1
0 -1 0Pero nosotros estamos interesados en filtros de desenfoque y el tipo más común de desenfoque es el desenfoque Gaussiano que se hace usando la función Gaussiana y su kernel se parece a esto:
¿Notas cómo se normalizan los valores y cómo empiezan a disminuir con la distancia desde el centro? Eso es lo que reduce los detalles en las imágenes y hace que parezcan borrosas.
Invertir el Desenfoque de una Foto
Pregunta rápida, dividí 10 con x y obtuve 2, ¿cuál es el valor de x? 5, ¿verdad? Teníamos dos entradas, 10 y x, un operador, la división, y el resultado, 2. Utilizando esta información hemos podido encontrar el valor de x. ¿Podemos deshacer el desenfoque gaussiano de la misma manera? Sí, hasta cierto punto.
La operación que hemos realizado antes en nuestra imagen se llama convolución y todos los filtros funcionan según el mismo principio. Para desenfocar la imagen utilizaremos una operación que se explica por sí misma, la deconvolución.
Tomemos esta imagen como ejemplo
Utilicemos el desenfoque gaussiano de radio 5 en este caso:
Si quieres probarlo tú mismo, descarga GIMP e instala un plugin llamado G’MIC. Después de instalarlo, ve a Filtros > G'MIC > Details > Sharpen (Deblur) para acceder a la herramienta en cuestión.
De todos modos, el uso de la deconvolución con los valores adecuados produce este resultado que es legible
Para una mejor comparación (desenfocado vs deblur de G’MIC), mira esto:
Las matemáticas son geniales, ¿verdad?
Ejemplo de Cómo Despixelar una Imagen
Pasemos a la práctica y veamos el método de desenfoque conocido como Pixelar. Las imágenes “desenfocadas” con este método pueden identificarse por “recuadros” visibles. Observa, por ejemplo, la siguiente imagen:
El desenfoque Pixelar funciona dividiendo una imagen en varios cuadrados y sustituyendo todos los píxeles de cada cuadrado por la media de sus valores.
Por ejemplo, si un cuadrado tiene 7 píxeles negros y 7 blancos, todos los píxeles de ese cuadrado se volverán grises.
Mejorar Imagen Pixelada
Comencemos la restauración de la imagen de ejemplo aplicando el desenfoque gaussiano.
Ve a Filtros > Difuminar > Desenfoque gaussiano y sigue aumentando el tamaño del desenfoque (radio: Size X, Size Y) hasta que las casillas desaparezcan y haz clic en Aplicar.
Ya se ve mucho mejor. Ahora duplica la capa presionando Shift + Ctril + D.
Ahora, ve a Filtros > Detectar bordes > Degradado de la imagen y haz clic en Aceptar. El lienzo quedará así:
Ahora, ve a Colores > Brillo-Contraste y aumenta gradualmente el contraste hasta que consigas unos bordes refinados.
En la parte inferior derecha de tu ventana de GIMP, busca la siguiente pestaña (ver imagen) y haz clic en el icono \/ (de Modo) y elige Claridad suave en la lista de opciones.
Si lo haces, añadirás contraste a los bordes y harás que los colores resalten. El efecto de esta operación puede ajustarse con el regulador de Opacidad.
Ajústalo al grado que prefieras y tendrás una imagen ligeramente mejorada como ésta:
De todos modos, aquí está la comparación entre la imagen borrosa y la imagen despixelada.
El rostro de la imagen resultante es ahora reconocible, como demuestra Yandex. (Recomendamos usar Yandex en lugar de Google para reconocimiento de imágenes)
Espero que este método anti-desenfoque (enfoque) te resulte útil. Gracias por leernos.
