Você já viu isso várias vezes. O FBI usa sua tecnologia avançada para “melhorar” uma imagem borrada, e encontra o rosto de um vilão na pior filmagem possível. Bem, How-To Geek está chamando seu blefe. Leia mais para ver por que
É um dos temas mais comuns na televisão e nos filmes, mas existe alguma possibilidade de que uma agência governamental possa realmente ter a tecnologia para encontrar rostos onde existam apenas pixels borrados? Vamos argumentar que não apenas é impossível com a tecnologia atual, mas é muito improvável que seja uma tecnologia que alguma vez veremos. Fique por perto para nos ver colocando esse tropo sob as lentes da ciência e da tecnologia, e provar que está errado de uma vez por todas.
Todas as tecnologias de imagem, digitais ou analógicas, todas trabalhe mais ou menos da mesma maneira. Vamos pensar nas câmeras por um momento. Todas as câmeras criam algum tipo de imagem quando a luz (partículas que chamamos fótons) interage com algum tipo de imagem que cria mídia. Nas câmeras digitais, é um sensor fotoelétrico. Em câmeras de filme, trata-se de uma tira de filme sensível à luz, quimicamente tratada.
Você pode se surpreender ao saber que as câmeras baseadas em filme podem capturar mais detalhes do que câmeras digitais de resolução extremamente alta. Mas mesmo com uma câmera de filme, apenas uma quantidade limitada de luz pode ser gravada no filme. O mesmo acontece com qualquer dispositivo de imagem, seja um gravador de vídeo, uma câmera digital ou um scanner de mesa. E como qualquer foto é tirada em um período de tempo finito (geralmente frações de segundo, no caso de câmeras), há necessariamente um limite superior para o detalhe de qualquer imagem capturada.
Na imagem digital, esse limite superior muitas vezes tem a ver com o teto que a câmera ou o dispositivo tem - o número de pixels que os sensores dentro da câmera são capazes de detectar, por exemplo. Isso é tudo sobre os limites do dispositivo em si, e é um pouco diferente do problema de uma quantidade finita de luz atingir a mídia na câmera. Simplificando, nenhuma câmera, por mais avançada que seja, possui uma capacidade infinita de resolução.
Computadores são máquinas interessantes, mas não são sem limitações . Uma das coisas que a maioria das pessoas entende mal sobre computadores é que eles não são realmente capazes de criar “novas” informações, eles apenas criam informações “diferentes”. Na matemática, quando uma parte de uma equação é réu em outra parte, ela é chamada de função. Quando Y = X + 1, Y é uma função de X. Seja o que for, X é, Y está diretamente correlacionado.
Os computadores operam de maneira similar. Você pode dar a um computador um enorme arquivo de texto de letras aleatórias e um dicionário, e ordenar que esse conjunto limitado de letras seja traduzido em palavras do dicionário. Isso funciona porque o produto final pode ser dividido em uma função do conjunto de letras aleatórias, as palavras do dicionário e as instruções para criar uma a partir da outra
Imagine que você está fazendo o trabalho de álgebra no seu computador. Você conecta uma série de números à sua equação "Y = X + 1". Primeiro, X = 1, então 1 + 1 = 2. Mas o que aconteceria se você pressionasse as teclas erradas e inserisse os números errados? Você ainda obteria a resposta correta? Se você quis dizer X = 1, mas digitou X = 11, o computador ainda lhe daria a resposta correta? A questão é, obviamente, absurda. Este é o conceito de “Garbage In, Garbage Out”. Em outras palavras, os dados incorretos darão a resposta errada.
Como nossa equação, as imagens “aprimoradas” são uma função da imagem original. Quando você começa com uma imagem borrada ou pixelada (ou até mesmo uma imagem nítida e limpa), nenhuma quantidade de filtros ou magia de computador pode persuadir informações de um lugar onde a informação simplesmente não existe. Assim como “1 + 11” nunca resultará em “2”, uma imagem limitada nunca resultará na chamada versão “aprimorada”.
Você pode fazer a pergunta: "Não é possível criar uma função que possa adicionar detalhes a uma imagem ruim?" Bem, provavelmente não criaremos nenhuma em breve. Simplesmente porque reconhecemos um arranjo de pixels como um rosto não significa que é um rosto real. A parte principal é a nossa percepção desses dados - na verdade, estamos apenas olhando para os dados! Levar dados de imagem e transformá-los em dados “melhores” é uma impossibilidade. Uma função que cria algo tão específico como um rosto humano a partir de dados sem sentido exigiria conhecimento real do produto final - você precisaria conhecer o rosto da pessoa real para "encontrá-lo" na imagem borrada, que meio que derrota o ponto
Pode ser possível criar algum tipo de imagem de face a partir de dados de imagem de lixo, mas isso não significa que esse produto será relevante. Pode criar um rosto que na verdade não se parece em nada com a pessoa que estava realmente lá. É mais provável que apenas crie uma massa de pixels que parece uma versão “diferente” do que está lá. Na lógica da TV, há um rosto trancado por trás dessa imagem, e os mocinhos simplesmente encontrarão uma maneira de chegar a ela. Na realidade, são apenas dados - e qualquer função que recria as circunstâncias de uma foto que está sendo filmada já contém essa informação.
Está sendo muito dinheiro gasto por agências governamentais como a NASA para pesquisar o céu com telescópios de satélite como o Hubble e o Kepler. Esses telescópios e outros na Terra fornecem espantosa fotografia digital de luz no espaço profundo, e também outros comprimentos de onda no espectro eletromagnético - coisas como ondas de rádio e micro, e radiação de alta frequência, como raios gama e raios-x. Mas todas essas imagens estão sujeitas às mesmas limitações discutidas anteriormente. Eles são instantâneos no tempo. Uma imagem limitada de raios-X é o mesmo que uma imagem limitada da luz visível. Se as imagens pudessem ser “aprimoradas”, a fotografia do espaço profundo seria fácil para qualquer um e para todos. Se você pode “melhorar” uma imagem ampliando um rosto em uma multidão, por que não ir lá fora, tirar uma foto do céu e “melhorar” para ver os detalhes no chão de Plutão? Se isso fosse possível, uma imagem - qualquer imagem - poderia conter todos os dados de imagem no universo .
Simplesmente porque o modo como a escrita tropeçada apresenta O aprimoramento da imagem está errado, errado, errado, não significa que os programas gráficos não sejam ferramentas úteis para esse tipo de problema. Desde que a informação esteja realmente dentro da imagem, algum tipo de “aprimoramento” pode facilitar a visualização. Tomemos, por exemplo, essa imagem escura e sombreada, iluminada para mostrar detalhes dentro da sombra. Esse tipo de “aprimoramento” é real e está disponível para qualquer pessoa com um computador. A diferença é que os dados já estão lá, estamos apenas olhando de uma maneira diferente. Nossos olhos não podem ver (dependendo do seu monitor) os detalhes no rosto à esquerda. Mas a versão “aprimorada” à direita nos mostra muitos detalhes na sombra, nos dando uma imagem melhor de seu rosto.
Assim, o FBI provavelmente não tem poderes mágicos de Photoshop, e você não pode tirar fotos. dos homenzinhos verdes que vivem em Plutão com o seu salva-vidas. Não acredite em tudo que você vê na TV!
Créditos da imagem: Harrison Ford, do Firewall, usado sem permissão, assumiu o uso justo. Light Escrita por BloomsEyeView , Creative Commons. Lixo por Editor B , Creative Commons. IMG1189b por HooverStreetStudios , Creative Commons.
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