Esta red neuronal quiere darle calidad de réflex a las fotos que tomas con tu móvil

Es innegable que los mejores teléfonos móviles del mercado, los estandartes de Apple, Samsung o Google, toman fotos increíbles. A pesar de lo pequeños que puedan ser los sensores y las lentes que montan, son capaces de captar instantáneas de una enorme calidad gracias tanto al hardware como al software.

Sin embargo, no todo el mundo tiene smartphones con tantas capacidades y las imágenes que acaban en sus galería pueden dejar bastante que desear. Por eso, para echar una mano a futuros teléfonos con componentes modestos, un grupo de investigadores se ha propuesto transformar «fotos ordinarias en imágenes de calidad DSLR» mediante redes neuronales.

Más de 22.000 fotos como ejemplo

El trabajo de Andrey Ignatov, Nikolay Kobyshev, Radu Timofte, Kenneth Vanhoey y Luc Van Gool, los científicos tras esta investigación, comenzó con el entrenamiento de la red neuronal mediante un amplio conjunto de datos.

Emplearon más de 22.000 fotografías realizadas durante tres semanas por un iPhone 3GS, una BlackBerry Passport, un Sony Xperia Z y una Canon 70D. Imágenes de diversas escenas, con diferentes condiciones lumínicas y compositivas, tomadas con trípode y el modo automático de los teléfonos. Por cada una de las fotos móviles, había otra de la cámara réflex.

Tras diversos tratamientos y ajustes de las instantáneas capturadas, el modelo computacional fue alimentado con ellas entrando en juego el aprendizaje profundo. Efectuado este laborioso proceso previo, la red neuronal estaba lista para trabajar.

Como recién salidas de una réflex, aunque no siempre

Nuestras evaluaciones cuantitativas y cualitativas revelan que la calidad de imagen mejorada es comparable a la de las fotografías tomadas con DSLR, mientras que la metodología se generaliza a cualquier tipo de cámara digital.

Los resultados, a simple vista, son buenos. Aunque no son siempre ideales, como cualquiera puede corroborar realizando una prueba en la web del proyecto; siempre y cuando no se encuentre saturada.

Mientras que en algunas de las muestras ofrecidas encontramos notables mejorías, no menos cierto es que en otras el resultado deja que desear. Se mejora la reproducción del color y la nitidez teniendo en cuenta contenido, color y textura, siguiendo los objetivos perseguidos, pero en ocasiones se observan ciertos tonos dominantes en la imagen o saturaciones excesivas. Los milagros, claro está, no existen.

Indudablemente a esta tecnología le queda tiempo y espacio por delante para evolucionar. Quizás en un futuro, gracias a esta red neuronal o algoritmos semejantes, la diferencia entre smartphones con mejores y peores cámares sea menor. O incluso transformar un día lluvioso en otro soleado, una de las metas que tratarán de alcanzar a partir de ahora los responsables de esta iniciativa.

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