Tal como ya se constató en su momento, los sensores de imagen apenas han ganado 1,5 pasos de sensibilidad en los últimos 10 años, en lo que al hardware se refiere. El resto de las mejoras en reducción de ruido que encontramos en las cámaras, que alcanza entre 3 y 4 pasos, se debe al procesado digital, es decir, al software, mucho menos limitado que el hardware en este aspecto.
En este sentido, los últimos avances en IA –inteligencia artificial– permiten dar una vuelta de tuerca más y superar las limitaciones del procesado convencional, consiguiendo resultados bastante sorprendentes en muchas ocasiones. Los investigadores de la compañía Nvidia –conocida especialmente por sus tarjetas gráficas– son uno de los más activos en este terreno, y entre sus últimos desarrollos contamos con algoritmos de aprendizaje profundo para completar imágenes o un algoritmo “fotorrealista” para replicar el estilo de una imagen en otra.
No obstante, sus últimos trabajos –en colaboración esta vez con la Aalto University y el MIT– se centran en la restauración de imágenes con mucho ruido o grano, mediante el uso de la IA, y en los que se han utilizado las GPUs Tesla P100 de Nvidia.
La diferencia con otras soluciones es que el nuevo sistema hace uso solo de las propias imágenes con ruido a restaurar. Otras soluciones se basan en redes de aprendizaje profundo entrenada por comparación de las imágenes limpias originales y las ruidosas, de modo que el algoritmo “sabe” a lo que se debe parecer la imagen restaurada.
Con esta nueva aproximación, la imagen original –limpia– no entra en la ecuación, y solo se usan distintas imágenes con ruido, de modo que no se le impone al algoritmo ninguna limitación sobre lo que se debe conseguir, dando resultados que en ocasiones exceden a los algoritmos que utilizan las imágenes limpias.
Esta nueva IA de Nvidia puede ser usada también con resultados más que satisfactorios en imágenes con marcas de agua.
Aparte de la evidente utilidad para reducir el ruido de las fotografías –especialmente aquellas realizadas en condiciones de luz escasa–, los investigadores señalan que este nuevo sistema puede ser de particular interés para aplicaciones científicas y médicas, por ejemplo para reducir el ruido de las imágenes obtenidas por resonancia magnética.
Más información en el comunicado oficial y en el artículo científico de los investigadores.