El profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Utah, Rajesh Menon, argumenta que todas las cámaras se desarrollaron con la idea de que los humanos observan y descifran las imágenes. Pero el profesor se preguntó si se podría desarrollar una cámara que pudiera ser interpretada por una computadora que ejecuta un algoritmo. “¿Por qué no pensamos desde cero en diseñar cámaras que estén optimizadas para máquinas y no para humanos? Ese es mi punto filosófico”, defiende.

Si un sensor de cámara digital normal como el que se usa para un teléfono móvil o una cámara SLR apunta a un objeto sin lente, se obtiene una imagen que se asemeja a una mancha pixelada. Pero dentro de esa mancha hay todavía suficienteinformación digital para detectar el objeto si un programa de computadora está entrenado adecuadamente para identificarlo, pues simplemente crea un algoritmo para decodificar la imagen.

Así, a través de una serie de experimentos, Menon y su equipo de investigadores tomaron una foto del logotipo de la ‘U’ de la Universidad de Utah, así como un vídeo de una figura de palo animada, ambos mostrados en una placa de luz LED. Se conectó un sensor de cámara económico y de bajo coste al costado de una ventana de plexiglás, pero apuntando hacia la ventana mientras el panel de luz se colocaba enfrente del panel en un ángulo de 90 grados desde la parte frontal del sensor.

La imagen resultante del sensor de la cámara, con la ayuda de un procesador de computadora que ejecuta el algoritmo, es una imagen de baja resolución pero definitivamente reconocible. El método también puede producir vídeo de movimiento completo, así como imágenes en color, según asegura Menon.

El proceso implica envolver cinta reflectante alrededor del borde de la ventana. La mayor parte de la luz que proviene del objeto en la imagen pasa a través del vidrio, pero solo lo suficiente –alrededor del 1%– se dispersa a través de la ventana hacia el sensor de la cámara para que el algoritmo de la computadora decodifique la imagen.

Si bien la foto resultante no es suficiente para ganar un Premio Pulitzer, sería lo suficientemente buena para aplicaciones como, por ejemplo, sensores para evitar obstáculos en vehículos autónomos. No obstante, Menon dice que los sensores de cámara más potentes pueden producir imágenes de mayor resolución.

Aplicaciones ilimitadas

Las aplicaciones para una cámara sin lente pueden ser casi ilimitadas. Las cámaras de seguridad podrían incorporarse a una casa durante la construcción al usar las ventanas como lentes. Se podría usar en gafas de realidad aumentada para reducir su volumen. Con las gafas actuales, las cámaras deben apuntar a los ojos del usuario para rastrear sus posiciones, pero con esta tecnología podrían colocarse a los lados de la lente para reducir el tamaño.

Asimismo, el parabrisas de un automóvil podría tener varias cámaras a lo largo de los bordes para capturar más información. Y la tecnología también podría usarse en la retina u otros escáners biométricos, que típicamente tienen cámaras apuntando al ojo.

“No es una solución única para todos, pero abre una forma interesante de pensar sobre los sistemas de imágenes”, manifiesta Menon.

A partir de aquí, Menon y su equipo desarrollarán aún más el sistema, que incluye imágenes tridimensionales, una resolución de color más alta y fotografiar objetos con la luz habitual de un hogar, ya que en sus experimentos actuales tomaron fotografías de objetos auto iluminados desde un tablero de luz.

Fuente: europapress.es