Остановите верификацию телевизора: реальная правда об «улучшении» изображений

2024 Автор: Geoffrey Carr | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-17 10:57

Вы видели его снова и снова. ФБР использует свою передовую технологию для «улучшения» размытого изображения и поиска лица злодея в наихудших возможных кадрах. Ну, How-To Geek называет их блеф. Читайте дальше, чтобы понять, почему.

Это один из самых распространенных троп в телевидении и кино, но есть ли вероятность того, что правительственное агентство действительно сможет найти технологию, чтобы найти лица, где есть только размытые пиксели? Мы сделаем аргумент, что не только это невозможно в современных технологиях, но это вряд ли когда-либо будет технологией, которую мы когда-либо увидим. Придерживайтесь, чтобы увидеть, как мы поместили этот троп под объективы науки и техники и доказали это неправильно раз и навсегда.

Как изображение и свет доказывают, что все фотографии ограничены

Все технологии обработки изображений, как цифровые, так и аналоговые, работают примерно одинаково. Давайте подумаем о камерах на мгновение. Все камеры создают какое-то изображение, когда свет (частицы, которые мы называем фотонами) взаимодействует с каким-то образом создающим изображение медиа. В цифровых камерах это фотоэлектрический датчик. В пленочных камерах это химически обработанная светочувствительная полоска пленки.

Это может удивить вас тем, что камеры на основе фильмов могут захватывать больше деталей, чем даже цифровые камеры с высоким разрешением. Но даже с пленочной камерой на пленку можно записать только ограниченное количество света. То же самое можно сказать и о любом устройстве формирования изображения, будь то видеомагнитофон, цифровая камера или планшетный сканер. И поскольку любая картина берется за конечный период времени (обычно доли секунды, в случае камер), обязательно должен быть верхний предел детали любого захваченного изображения.

В цифровом изображении этот верхний предел часто связан с потолком камеры или устройства - количеством пикселей, которые датчики внутри камеры способны обнаруживать, например. Все это касается пределов самого устройства и немного отличается от проблемы конечного количества света, достигающего носителя в камере. Проще говоря, никакая камера, независимо от того, как продвинутый, имеет бесконечную емкость для разрешения.

Все данные являются продуктом других данных-мусора, мусора

Компьютеры - интересные машины, но они не лишены своих ограничений. Одна из вещей, которые большинство людей неправильно понимает в отношении компьютеров, заключается в том, что они на самом деле не способны создавать «новую» информацию, они просто создают «другую» информацию. В математике, когда одна часть уравнения является ответчиком в другой части, она называется функцией. Когда Y = X + 1, Y является функцией X. Независимо от того, что X есть, Y напрямую коррелирует.

Компьютеры работают аналогичным образом. Вы можете дать компьютеру огромный текстовый файл случайных букв и словаря и сообщить ему, чтобы упорядочить эти ограниченный набор букв в словах из словаря. Это работает, потому что конечный продукт можно разбить на функцию набора случайных букв, слов из словаря и направлений для создания одного из другого.

Представьте, что вы выполняете домашнее задание на вашем компьютере. Вы вставляете ряд чисел в свое уравнение «Y = X + 1». Во-первых, X = 1, поэтому 1 + 1 = 2. Но что произойдет, если вы нажмете неправильные ключи и введите неправильные цифры? Не могли бы вы получить правильный ответ? Если вы хотите сказать X = 1, но набрал X = 11, компьютер все равно даст вам правильный ответ? Вопрос, конечно, нелепо. Это концепция «Garbage In, Garbage Out». Иными словами, неправильные данные дадут неправильный ответ.

Как и наше уравнение, «улучшенные» изображения являются функцией исходного изображения. Когда вы начинаете с размытого или пикселизованного изображения (или даже четкого, чистое, если на то пошло), никакое количество фильтров или компьютерной магии не может коаксировать информацию из того места, где эта информация просто не существует. Точно так же, как «1 + 11» никогда не приведет к «2», ограниченное изображение никогда не приведет к так называемой «расширенной» версии.

Почему нет функции для создания данных из ничего

Вы можете задать вопрос: «Невозможно создать функцию, которая может добавить детали к плохим изображениям?» Ну, мы вряд ли создадим их в ближайшее время. Просто потому, что мы распознаем расположение пикселей как лицо, это не означает, что это фактическое лицо. Лицевая сторона - это наше восприятие этих данных - мы на самом деле смотрим только на данные! Получить данные изображения и преобразовать их в «лучшие» данные невозможно. Функция, которая создает что-то конкретное, как человеческое лицо, от бессмысленных данных, потребует фактического знания конечного продукта - вам нужно будет узнать лицо фактического лица, чтобы «найти» его в размытом изображении, какой вид поражает точку этой мнимой технологии в любом случае.

Возможно, возможно создать какое-то лицо-образное изображение из данных изображения мусора, но это не означает, что этот продукт будет иметь значение. Это может создать лицо, которое на самом деле не похоже на человека, который на самом деле был там. Скорее всего, это просто создаст массу пикселей, которые просто выглядят как «другая» версия того, что есть.В телевизионной логике за этим изображением стоит лицо, и хорошие парни просто собираются найти способ добраться до него. На самом деле это только данные, и любая функция, которая воссоздает обстоятельства фотографии, которую снимают, уже содержит эту информацию.

Как знать, что правительство тайно не делает этого невозможного

Государственные агентства, такие как НАСА, расходуют много денег, чтобы искать небо со спутниковыми телескопами, такими как Хаббл и Кеплер. Эти области и другие на Земле обеспечивают удивительную, глубокую космическую цифровую фотографию света, а также другие длины волн в электромагнитном спектре - такие, как радио и микроволны, и высокочастотное излучение, такое как гамма и рентгеновское излучение. Но все эти образы подчиняются тем же ограничениям, которые обсуждались ранее. Это моментальные снимки. Ограниченное изображение рентгеновских лучей такое же, как ограниченное изображение видимого света. Если изображения могут быть «улучшены», съемка глубокой космической съемки будет легкой для всех и каждого. Если вы можете «улучшить» изображение, увеличивая масштаб лица в толпе, почему бы не выйти на улицу, сделать снимок неба и «улучшить» его, чтобы увидеть детали на земле Плутона? Если бы это было возможно, изображение - любое изображение - возможно, содержало бы все данные изображения во вселенной.

Возможно ли реальное полезное улучшение изображения?

Просто потому, что способ написания трофеев представляет собой улучшение изображения неправильно, неправильно, неправильно, не означает, что графические программы не являются полезными инструментами для такого рода проблем. Пока информация действительно находится в изображении, какое-то «усовершенствование» может облегчить ее просмотр. Возьмите, к примеру, это темное, затененное изображение, облегченное, чтобы показать детали в тени. Этот тип «улучшения» является реальным и доступен для всех, у кого есть компьютер. Разница в том, что данные уже есть, мы просто смотрим на это по-другому. Наши глаза не могут видеть (в зависимости от вашего монитора) детали в лице слева. Но «улучшенная» версия справа показывает нам много деталей в тени, что дает нам лучшую картину его лица.

Таким образом, у ФБР, скорее всего, нет волшебных возможностей Photoshop, и вы не можете сфотографировать маленьких зеленых людей, живущих на Плутоне, с вашим funsaver. Не верьте всему, что видите по телевизору!

Image Credits: Харрисон Форд из брандмауэра, который был использован без разрешения, предполагал справедливое использование. Написание света BloomsEyeView, Creative Commons. Мусор от Редактор B, Creative Commons. IMG1189b by HooverStreetStudios, Creative Commons.