MIT и бой с отражением

Каждый современный фотолюбитель, будь он сторонником мобильной фотографии, или почитателем классических камер, множество раз на собственном опыте сталкивался с трудностями получения хорошего кадра сквозь оконное стекло. Сколько классных, а нередко и уникальных моментов было упущено объективами наших камер из-за проклятущего отражения? Да, некоторые фотографы с переменным успехом пытаются использовать его в качестве художественного приема, добавляющего снимку глубину и новый смысл. Но, как показывает практика, в 99.9% случаев оно – нежелательный артефакт, способный испортить потенциально шедевральный кадр. Увы, до сегодняшнего момента никому не удавалось победить в неравной схватке с реалиями физических законов. И оптики в частности. Но группу неугомонных исследователей из MIT, Google и Microsoft это не остановило.

Как все мы знаем, в основе любого цифрового фото-фильтра и эффекта лежить какой-либо математических алгоритм. Не стала исключением и битва с отражениями. Как сообщает официальный сайт MIT, в последнее время учеными и различными научно-исследовательскими группами было перепробовано множество вероятных способов побороть ненавистный оптический артефакт. Среди них – поляризация видимого света, вариативное фокусное расстояние и другие. Но все они претерпели неудачу.

Пример работы поляризационного фильтра

В то же время, ряд специалистов обратил внимание сообщества на тот факт, что каждый лист стекла производит не одно отражение объекта, но два. С небольшим смещением друг относительно друга. По одному на каждую поверхность. И бороться нужно не с одним, но с двумя артефактами соответственно. Именно этот постулат и послужил ключем к дальнейшей совместной работе ученых MIT, Google Microsoft. Суть технологии заключается в сочетании аппаратных датчиков и ставшего классическим в мире современной электроники преобразования Фурье.

Дискретное преобразование Фурье

“Железная” сторона вопроса отвечает за измерение расстояния до объектов в кадре путем отслеживания времени, необходимого отраженному ими свету для того, чтобы достичь сенсора. В ранних, экспериментальных моделях, призванных подтвердить или опровергнуть состоятельность концепции, применялись дорогие, сверхбыстрые датчики стоимостью в несколько тысяч долларов каждый. Но уже сейчас исследователи перешли на простые и доступные сенсоры глубины изображения, массово применяющиеся в игровых аксессуарах. В частности, в Microsoft Kinect. Даже они позволяют добиться достаточной для практического применения точности. Но, количество объектов в кадре может быть таковым, что аппаратное вычисление расстояния до каждого из них может занять непозволительное для получения резкого кадра время.

Кто бы мог подумать, что он станет ключом в победе над отражениями?

И тут на помощь приходит математика. А точнее то самое преобразование Фурье, помогающее раскладывать любой сигнал на его частотные составляющие. Любая такая частотная компонента в свою очередь обладает двумя характеристиками – амплитудной и фазовой. Алгоритм, предложенный учеными, отфильтровывать те частотные составляющие, фаза которых, несмотря на идентичную амплитуду, отличается. Именно это и есть ключом к математическому определению отраженного и “изначального” изображений. Убрать же первое после его “расшифровки” становится делом техники.

Пример работы алгоритма

Как скоро предложенная исследователями технология будет внедрена в серийное производство и доберется до конечного потребителя? Ответа на этот, ключевой для многих фотографов вопрос, к сожалению еще нет. Однако предварительные результаты обнадеживают и указывают на правильность выбранного пути. Что позволяет надеяться на весьма оперативный коммерческий запуск подобных решений как в мобильных, так и в профессиональных сегментах рынка. До скорого!