31/01/07
Investigadores de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria publican en la revista Eurasip Journal on Applied Signal Processing un artículo científico en el que se presenta un método para mejorar imágenes y secuencias de vídeo en formato digital. El trabajo ha sido desarrollado por un grupo de científicos del Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada de la ULPGC, en colaboración con científicos de los laboratorios de investigación de Philips en Holanda.
Gustavo Marrero Callicó, Sebastián López, José Francisco López, Antonio Núñez y Roberto Sarmiento, investigadores del Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada son los firmantes de este artículo científico por la ULPGC.
Eurasip Jornal on Applied Signal Processing es una revista internacional editada en EEUU, especializada en artículos relacionados con la conjunción entre las ciencias y sus aplicaciones, fundamentalmente referidos a los procesadores de señales y las nuevas tecnologías emergentes.
Si se desea aumentar la resolución de una imagen, la forma más inmediata de hacerlo consiste en usar sensores de mayor resolución, es decir, con mayor cantidad de fotosensores. El problema es que para aumentar la densidad (número de sensores por micras cuadradas) es necesario disminuir el tamaño del fotosensor y, en consecuencia, su precio. Una solución a este problema consiste en aumentar la resolución de las imágenes mediante algoritmos destinados a ese propósito, como es el caso de los algoritmos de super-resolución. Además, el uso de este tipo de estrategias permite obtener imágenes con una resolución equivalente a la de un sensor de alta calidad, y que sin embargo, han sido capturadas con un sensor de baja calidad y por lo tanto de coste muy inferior.
El problema que tradicionalmente han planteado estos algoritmos es que su elevada complejidad acarrea una elevada carga computacional. Por lo tanto su implementación en tiempo real sólo es posible usando plataformas hardware de altas prestaciones. En este caso el ahorro experimentado en el sensor desaparecería al tener que recurrir a este tipo de subsistema de elevado coste.
El trabajo desarrollado por este grupo de investigación persigue implementar algoritmos de super-resolución sin tener que recurrir a hardware específico, usando (reutilizando) los recursos ya existentes en una plataforma de compresión de vídeo desarrollada por Philips Research en Eindhoven (Holanda). Desde este punto de vista la súper-resolución es un valor añadido a la plataforma de codificación de vídeo, pudiendo utilizarse para aumentar la resolución de las imágenes grabadas, para mejorar la calidad de las imágenes decodificadas o bien como una forma de realizar un zoom digital que ofrece calidades de imagen superiores a las de la mera interpolación.
Esta investigación se ha centrado en la mejora de la calidad de imágenes, aprovechando la información contenida en otras imágenes relacionadas entre sí, como puede ser el caso de una secuencia de vídeo o la toma sucesiva de varias fotografías. De esta forma se consigue un aumento significativo de la calidad de la imagen resultante por encima de la resolución del sensor con la que dichas imágenes fueron muestreadas. El principio matemático que sustenta este tipo de algoritmos es una generalización del teorema de muestreo de Nyquist. Esta generalización establece que es posible reconstruir una señal a partir de varias series de muestras siempre y cuando se pueda asegurar que los periodos de muestreo sean diferentes para cada serie de muestras.
Se muestran a continuación una serie de imágenes obtenidas de secuencias de vídeo reales cuya resolución se ha aumentado utilizando tres diferentes técnicas.
Las imágenes etiquetadas como (a) son el resultado de una interpolación por replicación del vecino más próximo, que es una de las técnicas de interpolación más sencillas que existen. Aunque está técnica suele presentar un acusado efecto de blocking (los bordes se hacen menos nítidos y se aprecian escalones abruptos en los mismos) es la que menos difumina la imagen. Las imágenes etiquetadas como (c) han sido obtenidas mediante interpolación bilineal, que atenúa considerablemente el efecto de blocking. Ambas técnicas de interpolación son soluciones de bajo coste muy usadas en las cámaras digitales comerciales para conseguir el denominado zoom digital. Las imágenes centrales etiquetadas como (b) son las obtenidas mediante la aplicación del algoritmo de súper-resolución aportado en este trabajo de investigación, manifestándose de manera patente la mejora de calidad cuando se compara con ambas alternativas de interpolación.
