El mundo de la fotografía es sin duda alguna uno conformado por fieles seguidores. No es difícil llegar a esa conclusión si se tiene en cuenta que sus orígenes se remontan a tiempo atrás, y hoy en día se ha visto reforzado con el cada vez mayor avance de la fotografía digital y todo el Software asociado, que permite abarcar todo el espectro de usuarios, desde el más novato al más experto. Y es precisamente sobre un nuevo algoritmo de la fotografía digital, que trata esta noticia.
Un equipo de investigadores ha desarrollado un algoritmo que utiliza Sitios Web tales como Flickr para ayudar a descubrir las fuentes de luz, la posición de la cámara y la composición de una foto. Usando esta información, la herramienta es capaz de buscar objetos tales como autos, paisajes, etc., que puedan calzar en la fotografía original.
El equipo de investigadores apunta a crear librerías de imágenes para que así cualquier usuario pueda editar sus propias fotografías.
Hasta el momento, el tema no debe quedar para nada claro. Sin embargo, lo que viene a continuación, sin duda alguna ayudará mucho para que se entienda.
James Hays y Alexei Efors, de la Universidad Carnegie Mellon, son los responsables de este algoritmo que les permitirá a las personas remover y reemplazar bits de sus fotografías. Las partes a remover pueden ser alguna persona que se haya cruzado al intentar sacar la fotografía o un antiguo pololo/la que uno desee eliminar.
Para encontrar componentes de la fotografía que calcen con la porción removida, el algoritmo busca en una base de datos de 2.3 millones de imágenes, obtenidas de Flickr.
Según James Hays, quién habló del proyecto durante la Conferencia Siggraph en San Diego,
«Nosotros buscamos otras escenas que compartan lo mejor posible, la misma información semántica de la escena.»
En este marco, la expresión «semántica» es sinónimo de «composición«. Así, por ejemplo, una captura con un lago al fondo, cerros en un costado y al medio, y una puesta de Sol arriba, tiene, desde el punto de vista del algoritmo, composiciones («semántica«) muy distintas a una que posee una ciudad con un río fluyendo a través de ella.
De acuerdo a Hays, el análisis del algoritmo corta más del 99.9% de las imágenes pertenecientes a la base de datos y luego selecciona las 200 más similares para un nuevo análisis. En ese análisis, el algoritmo revisa esas 200 imágenes para ver si ellas tienen elementos, tales como laderas de cerros o incluso edificaciones, con el mismo color y tamaño que la fotografía donde se quieren hacer calzar. Posteriormente, las partes útiles de las 20 mejores escenas, son cortadas y añadidas a la imagen que se está editando para que la que calce mejor, pueda ser elegida.
Hays comentó que pruebas iniciales arrojaron que sólo el 30% de las imágenes alteradas podían ser identificadas como tales.
Otro de los acercamientos, apunta a usar librerías de imágenes en línea para crear objetos de «clip-art«, los cuales, una vez insertados en la fotografía, se vean convincentes.
Jean-Francois Lalonde, quién liderada la investigación en la Universidad de Carniege Mellon, indicó,
«Nosotros queremos generar objetos de gran realismo manteniendo la facilidad de uso de una librería clip-art.»
Para generar el clip-art para las fotografías, el equipo de diseñadores ha trabajado con las librerías de imágenes «Label Me«, las cuales tienen muchos objetos tales como personas, árboles, autos, etc., cortados y clasificados por los usuarios.
Lalonde agregó, que el desafío había sido trabajar con tales imágenes en la base de datos de Label Me, para poder determinar cuales serían útiles y convincentes cuando fuesen insertadas en las fotografías.
El equipo de la Universidad, también trabajo con Microsoft para lograr implementar este algoritmo, el cual es incluso capaz de analizar las escenas para encontrar la orientación de los objetos y la de la fuente de luz.
Al respecto, Lalonde destacó,
«Nosotros usamos la altura de las personas, en la imagen, para estimar la altura de la cámara usada para tomar la fotografía.»
Las fuentes de luz, en la escena, son obtenidas al mirar el espectro de colores en el suelo, planos verticales y cielo de la imagen.
Sabiendo la posición, inclinación y altura de la cámara, junto a las fuentes de luz, el algoritmo busca imágenes en la base de datos clip-art, que fueron obtenidas de posiciones similares y parecidas alturas de píxeles.
El grupo de trabajo, incluso ha creado una interfase para la base de datos de las imágenes clip-art, pudiendo así, los usuarios, elegir los elementos que deseen añadir a la escena.