Corrección del desenfoque de movimiento en imágenes de fotón único

La imagen de fotón único es el futuro de la fotografía digital de alta velocidad y supera con creces a las cámaras convencionales con poca luz. Sin embargo, arreglar el desenfoque causado por el movimiento de objetos independientes sigue siendo un desafío. Recientemente, científicos de la Universidad de Ciencias de Tokio desarrollaron un enfoque innovador de eliminación de borrosidad que estima con precisión el movimiento de objetos individuales y ajusta la imagen final en consecuencia. Su estrategia proporciona imágenes de alta calidad incluso en escenas dinámicas complejas y se puede utilizar en medicina, ciencia y seguridad.

La tecnología de la imagen ha avanzado mucho desde el comienzo de la fotografía a mediados del siglo XIX. Hoy en día, muchas de las cámaras de última generación para aplicaciones exigentes se basan en mecanismos que difieren significativamente de los que se utilizan en los dispositivos orientados al consumidor. Una de estas cámaras utiliza las llamadas “imágenes de fotón único”, que pueden dar resultados mucho mejores en condiciones de oscuridad y en escenas dinámicas rápidas. Pero, ¿en qué se diferencian las imágenes de fotón único de las imágenes convencionales?

Al tomar una fotografía con CMOS ordinario cámaraAl igual que en los teléfonos inteligentes, el sensor de la cámara está abierto a una gran afluencia de fotones en un tiempo de exposición específico. Cada pixel en la malla del sensor, genera un valor analógico que depende de la cantidad de fotones que golpean ese píxel durante la exposición.

Sin embargo, este tipo de imágenes tiene varias formas de lidiar con los objetos en movimiento; movimiento objeto debe ser mucho más lento que el tiempo de exposición para evitar borrosidad. Por otro lado, las cámaras de fotón único registran una serie rápida de fotogramas consecutivos con tiempos de exposición individual muy cortos. Estos fotogramas son binarios: una cuadrícula de unos y ceros, que indican respectivamente si un fotón alcanzó cada píxel o no durante la exposición. Para reconstruir la imagen real a partir de estos cuadros binarios (o planos de bits), muchos de ellos deben convertirse en una sola imagen no binaria. Esto se puede lograr asignando diferentes niveles de brillo a todos los píxeles de la cuadrícula, dependiendo de cuántos planos de bits tenían “1” para cada píxel.

Además de ser más rápido, la naturaleza totalmente digital de las imágenes de fotón único permite el diseño de algoritmos de reconstrucción de imágenes inteligentes que pueden compensar las limitaciones técnicas o escenarios difíciles. El profesor Takayuki Hamamoto de la Universidad de Ciencias de Tokio en Japón dirige un equipo de investigación centrado en ampliar aún más las posibilidades de la obtención de imágenes de fotón único. En el último estudio del prof. Hamamoto y su equipo, publicado en Acceso IEEE, desarrolló un algoritmo altamente efectivo que corrige el desenfoque de movimiento en los sujetos que se van a fotografiar, así como el desenfoque común de toda la imagen, como el causado por el movimiento de la cámara.

Este enfoque aborda las muchas limitaciones de las técnicas existentes de eliminación de desenfoque de fotón único, que producen imágenes de baja calidad cuando varios objetos en una escena se mueven a diferentes velocidades y se superponen dinámicamente. En lugar de ajustar toda la imagen de acuerdo con el movimiento estimado de un solo objeto o en función de las áreas espaciales donde se considera que el objeto se está moviendo, el método propuesto utiliza una estrategia más completa.

Primero, el algoritmo de estimación de movimiento rastrea el movimiento de píxeles individuales evaluando estadísticamente los cambios en el valor de los bits a lo largo del tiempo (en diferentes planos de bits). De esta forma, como han demostrado experimentalmente los investigadores, es posible estimar con precisión el movimiento de objetos individuales. “Nuestras pruebas muestran que la técnica de estimación de movimiento propuesta dio resultados con errores de menos de un píxel, incluso en condiciones de oscuridad con una pequeña cantidad de fotones incidentes”, señala el Prof. Hamamoto.

Luego, el equipo desarrolló un algoritmo de eliminación de desenfoque que utiliza los resultados del paso de predicción de movimiento. El último algoritmo agrupa píxeles con movimiento similar, identificando así objetos separados que se mueven a diferentes velocidades en cada plano de bits. Esto permite que cualquier área de la imagen se vea borrosa independientemente del movimiento de los objetos que la atraviesan. Mediante simulaciones, los científicos demostraron que su estrategia producía imágenes muy claras y de alta calidad, incluso en escenas dinámicas de poca luz con objetos que se movían a diferentes velocidades.

En conjunto, los resultados de este estudio muestran acertadamente cuánto se pueden mejorar las imágenes de fotón único si se trata del desarrollo de técnicas de procesamiento de imágenes efectivas. “Métodos de obtención de la fragilidad pinturas en situaciones de fotones limitados, podría ser útil en varias áreas, incluidas la medicina, la seguridad y la ciencia. Esperamos que nuestro enfoque conduzca a una nueva tecnología de imágenes de alta calidad en entornos oscuros como el espacio exterior y una grabación muy lenta que supere con creces las capacidades de las cámaras más rápidas de la actualidad ”, dice el Prof. Hamamoto. Las cámaras de nivel pueden aprovechar el progreso en el tiempo. fotón único imágenes.