Lo has visto una y otra vez. El FBI usa su tecnología avanzada para "mejorar" una imagen borrosa y encontrar la cara de un villano en el peor metraje posible. Bueno, How-To Geek está llamando su farol. Sigue leyendo para ver por qué.

Es uno de los tropos más comunes en televisión y películas, pero ¿hay alguna posibilidad de que una agencia del gobierno realmente pueda tener la tecnología para encontrar caras donde solo hay píxeles borrosos? Argumentaremos que no solo es imposible con la tecnología actual, sino que es muy poco probable que alguna vez sea una tecnología que podamos ver. Quédense para ver cómo ponemos este tropo bajo los lentes de la ciencia y la tecnología, y pruébenlo de una vez por todas.

Cómo las imágenes y la luz prueban Todas las imágenes son limitadas

Todas las tecnologías de imágenes, ya sean digitales o analógicas, todas trabaja más o menos de la misma manera. Pensemos en las cámaras por un momento. Todas las cámaras crean algún tipo de imagen cuando la luz (partículas que llamamos fotones) interactúa con algún tipo de imagen que crea medios. En cámaras digitales, es un sensor fotoeléctrico. En las cámaras de película, es una tira de película sensible a la luz tratada químicamente.

Puede sorprenderle saber que las cámaras basadas en película pueden capturar más detalles que incluso las cámaras digitales de resolución extremadamente alta. Pero incluso con una cámara de película, solo se puede grabar una cantidad limitada de luz en la película. Lo mismo ocurre con cualquier dispositivo de imagen, ya sea un grabador de video, una cámara digital o un escáner plano. Y dado que cualquier imagen se toma en un período de tiempo finito (generalmente fracciones de segundo, en el caso de las cámaras), necesariamente hay un límite superior para el detalle de cualquier imagen capturada.

En imágenes digitales, ese límite superior a menudo tiene que ver con el techo que tiene la cámara o el dispositivo: el número de píxeles que los sensores dentro de la cámara son capaces de detectar, por ejemplo. Todo se trata de los límites del dispositivo en sí, y es ligeramente diferente al problema de una cantidad finita de luz que llega a los medios en la cámara. En pocas palabras, ninguna cámara, por avanzada que sea, tiene una capacidad de resolución infinita.

Todos los datos son producto de otros datos: basura, basura

Las computadoras son máquinas interesantes, pero no carecen de limitaciones . Una de las cosas que la mayoría de la gente entiende mal sobre las computadoras es que no son realmente capaces de crear información "nueva", sino que simplemente crean información "diferente". En matemáticas, cuando una parte de una ecuación es demandada en otra parte, se llama función. Cuando Y = X + 1, Y es una función de X. Lo que sea, X es, Y está directamente correlacionado.

Las computadoras funcionan de manera similar. Puede darle a una computadora un gran archivo de texto de letras aleatorias y un diccionario, e indicarle que ordene ese conjunto limitado de letras en palabras del diccionario. Esto funciona porque el producto final se puede dividir en una función del conjunto de letras al azar, las palabras del diccionario y las instrucciones para crear una de otra.

Imagina que estás haciendo tareas de álgebra en tu computadora. Enchufa una serie de números en su ecuación "Y = X + 1". Primero, X = 1, entonces 1 + 1 = 2. Pero, ¿qué pasaría si presionas las teclas equivocadas e ingresas los números incorrectos? ¿Aún obtendrías la respuesta correcta? Si tu intención era decir X = 1, pero tecleaste X = 11, ¿la computadora aún te daría la respuesta correcta? La pregunta es, por supuesto, descabellada. Este es el concepto de "Garbage In, Garbage Out". En otras palabras, los datos incorrectos darán la respuesta incorrecta.

Al igual que nuestra ecuación, las imágenes "mejoradas" son una función de la imagen original. Cuando comienzas con una imagen borrosa o pixelada (o incluso una limpia y nítida, para el caso), ninguna cantidad de filtros o magia de computadora puede extraer información de un lugar donde la información simplemente no existe. Así como "1 + 11" nunca resultará en "2", una imagen limitada nunca tendrá como resultado la versión llamada "mejorada".

Por qué no hay función para crear datos desde Nothing

Puede hacer la pregunta: "¿No es posible crear una función que pueda agregar detalles a una imagen incorrecta?" Bueno, no es probable que creemos una en cualquier momento pronto. Simplemente porque reconocemos una disposición de píxeles como una cara no significa que sea una cara real. La parte de la cara es nuestra percepción de esa información; ¡de hecho, solo estamos mirando datos! Tomar datos de imágenes y transformarlos en datos "mejores" es una imposibilidad. Una función que crea algo tan específico como un rostro humano a partir de datos sin sentido requeriría un conocimiento real del producto final: necesitaría conocer la cara de la persona real para "encontrarla" en la imagen borrosa, lo que en cierto modo frustra el punto de esta tecnología imaginaria de todos modos.

Es posible crear algún tipo de imagen similar a la cara a partir de los datos de la imagen basura, pero esto no significa que ese producto sea relevante. Puede crear una cara que en realidad no se parezca en nada a la persona que realmente estaba allí. Lo más probable es que simplemente cree una masa de píxeles que parezca una versión "diferente" de lo que hay allí. En la lógica de TV, hay una cara bloqueada detrás de esa imagen, y los buenos simplemente van a encontrar una manera de llegar a ella. En realidad, son solo datos, y cualquier función que recrea las circunstancias de una fotografía que se está filmando ya tiene esa información dentro de ella.

Cómo saber que el gobierno no está haciendo esto de manera secreta. Cosa imposible

Se está gastando mucho dinero gastado por agencias gubernamentales como la NASA para buscar en el cielo con telescopios satelitales como el Hubble y el Kepler. Estos ámbitos y otros en la tierra proporcionan una sorprendente fotografía digital de la luz en el espacio profundo, y también otras longitudes de onda en el espectro electromagnético, como la radio y las micro ondas, y la radiación de alta frecuencia, como los rayos gamma y los rayos X. Pero todas estas imágenes están sujetas a las mismas limitaciones discutidas anteriormente. Son instantáneas a tiempo. Una imagen limitada de rayos X es lo mismo que una imagen limitada de luz visible. Si las imágenes pudieran "mejorarse", la fotografía en el espacio profundo sería fácil para cualquiera y para todos. Si puede "realzar" una imagen haciendo zoom sobre una cara en una multitud, ¿por qué no salir, tomar una instantánea del cielo y "mejorarla" para ver los detalles sobre el terreno de Plutón? Si esto fuera posible, una imagen, cualquier imagen, podría contener todos los datos de imagen en el universo .

¿Es posible realzar la imagen útil?

Simplemente porque la forma de escribir llena de tropos presenta La mejora de la imagen es incorrecta, incorrecta, incorrecta, no significa que los programas de gráficos no sean herramientas útiles para este tipo de problemas. Siempre que la información esté realmente dentro de la imagen, algún tipo de "mejora" puede hacer que sea más fácil de ver. Tomemos, por ejemplo, esta imagen oscura y sombreada, aligerada para mostrar detalles dentro de la sombra. Este tipo de "mejora" es real y está disponible para cualquier persona que tenga una computadora. La diferencia es que los datos ya están ahí, solo lo estamos viendo de otra manera. Nuestros ojos no pueden ver (dependiendo de su monitor) el detalle en la cara de la izquierda. Pero la versión "mejorada" de la derecha nos muestra muchos detalles en la sombra, dándonos una mejor idea de su rostro.

Por lo tanto, el FBI probablemente no tiene poderes mágicos de Photoshop, y no puedes tomar fotos de los pequeños hombres verdes que viven en Plutón con tu funsaver. ¡No creas todo lo que ves en la televisión!

Créditos de imagen: Harrison Ford de Firewall se usó sin permiso, asumió el uso legítimo. Escritura ligera por BloomsEyeView , Creative Commons. Basura por Editor B , Creative Commons. IMG1189b por HooverStreetStudios , Creative Commons.

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