Source: https://computervision.tecnalia.com/es/2013/01/mas-alla-de-los-limites-opticos-de-un-dispositivo-superresolucion/
Timestamp: 2020-05-29 16:05:39+00:00

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Más allá de los límites ópticos de un dispositivo: Superresolución – Computer Vision
Hace ya unos años que las cámaras digitales y teléfonos móviles empezaron una guerra comercial por dotar a sus dispositivos de un mayor número de megapíxeles que los de la competencia. Así se podían encontrar móviles con 15 megapíxeles, resolución similar a la que disponían algunas cámaras digitales profesionales. Esto no eras más que una estrategia comercial, en realidad, la calidad de la imagen se encuentra limitada por las aberraciones de la óptica (determinada por su calidad) o por el fenómeno de difracción.
En el caso de la difracción, la resolución óptica del dispositivo depende de la distancia focal del mismo y de la apertura de la óptica que, siendo poco estrictos, podemos asemejar al diámetro del sensor.
Si consideramos un teléfono móvil con una microcámara de objetivo de diámetro 6mm y una distancia focal normal de 18mm, para una longitud de onda visible de 600nm tendríamos un tamaño mínimo de pixel, suponiendo una óptica perfecta, de 2,196 micrómetros (0,002196mm). Por lo general, los sensores en un dispositivo móvil tienen un tamaño de 1/6’’ que se corresponde con 2,4 x 1,8 mm (Ancho x Alto). De esta forma, suponiendo que cada píxel tiene un tamaño límite de 2,196 micrómetros, un sensor de imagen de un móvil quedaría limitado ópticamente a 1092×820 píxeles (< 1 Mpx) debido a estos fenómenos de difracción. Con esto vemos que la calidad real de las cámaras móviles es mucho menor que la resolución que ofrecen.
Si los dispositivos actuales se encuentran limitados ópticamente, ¿se podrían obtener imágenes más allá de los límites de la resolución óptica?
La respuesta es afirmativa. Si bien la resolución de una única imagen se encuentra limitada, existen formas de mejorar esta resolución extrayendo información que se encuentra embebida en la propia imagen o en secuencias de las mismas. Estas técnicas se conocen como técnicas de superresolución.
Estas técnicas se basan bien en la utilización de información contenida en varias imágenes tomadas secuencialmente en las que existen pequeños desplazamientos entre las mismas o en modelos estadísticos aprendidos.
En este caso vamos a centrarnos en la información contenida en varias imágenes. Siendo capaces de localizar con precisión sub-pixel la relación entre los píxeles de las diferentes imágenes se puede generar una retícula de mayor resolución interpolando correctamente la información de las distintas imágenes y aunándolas en una imagen de alta resolución. Para ello se sigue un proceso matemático de optimización que genera la imagen real de alta resolución que, con mayor probabilidad, haya generado las imágenes que disponemos de baja resolución.
Estas técnicas permiten utilizarse para la mejora de imágenes de microscopía en la que un aumento de la calidad óptica supone un coste muy elevado como las imágenes histológicas que mostramos a continuación:
Es posible, utilizar estas técnicas sobre una secuencia de video de baja resolución para mejorar la resolución del mismo, lo que nos permitiría mejorar automáticamente la calidad de vídeos existentes tomados con sensores de poca calidad tal y como podemos ver en esta aplicación sobre endoscopia.
En resumen las técnicas de superresolución nos permiten sobrepasar las limitaciones ópticas de captación de dispositivos de poca calidad y nos abre numerosas aplicaciones, desde imágenes médicas hasta mejorar nuestros antiguos videos en VHS.
Computer Vision by Tecnalia2019-10-25T13:20:30+02:00Categorías: Computer Vision|Etiquetas: superresolución|Sin comentarios

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