Buenas fotos con una mala lente, ahora es posible gracias a un nuevo algoritmo

Cualquier smartphone que nos compremos hoy en día viene con una cámara incorporada, pero exceptuando en algunos modelos, deja bastante que desear. Igualmente, hay muchas cámaras en el mercado a bajo precio orientadas a los aficionados o a las compras compulsivas que claramente no están a la altura, y esto es evidente en cuando hacemos la primera foto. Pero, ¿y si hubiese un método de post-procesado que permitiese mejorar la nitidez de las fotografías? Ya existen muchas herramientas en el mercado de mejora de imagen, pero todas tienen un fallo: no pueden hacer mucho si la foto original es mala.

Ahora unos investigadores canadienses han anunciado un nuevo algoritmo que permite mejorar espectacularmente la imagen de nuestras fotografías aunque se hayan hecho con una mala lente. La clave está en la función de dispersión de punto (PSF en inglés), es decir, cómo de borroso o distorsionado está un punto cualquiera en la lente. En el caso de una buena lente, esta no distorsionará demasiado un punto y por lo tanto llegará correctamente al sensor, pero en las lentes de baja calidad se provoca una distorsión esférica que provoca el famoso efecto borroso que vemos normalmente en los smartphones. Por eso no importa si el sensor es de muchos megapíxeles si la lente va a emborronar la imagen.

Ahora bien, si sabemos exáctamente cuál es la PSF de la lente podemos solucionarlo, y eso es lo que hace este algoritmo. No es tan simple como suena, ya que primero de todo tiene que comprobar cómo de mala es la lente fotografiando una referencia que comparará con un archivo. A partir de ahí cada foto que hagamos puede ser procesada teniendo en cuenta los errores encontrados en la referencia. Podéis ver los resultados en las fotos de este artículo (izquierda original y derecha procesada).

2 fotos

Eso sí, aparentemente este sistema aún puede mejorarse, ya que depende mucho de la distancia respecto al objeto fotografiado, ya que la PSF es diferente y el algoritmo puede provocar mas errores y artefactos de los que tenía. Sin embargo es un buen comienzo para el desarrollo de mejores algoritmos que permitan mejorar la calidad de imagen de nuestras cámaras sin un coste adicional excesivo.

Fuente | University of British Columbia