Técnicas de deconvolución - IdeasYCiencia

Muchas veces tenemos una imagen o video del que queremos extraer más información de la que “en bruto” podemos obtener, un ejemplo concreto son algunas de las imágenes del transbordador Columbia en su reentrada en la atmósfera terrestre.

Todas ellas eran de bastante mala calidad, con sobreexposición y movimientos relativos acusados de la cámara respecto a la nave. Aquí entra en juego la deconvolución.

Reentrada del Columbia (vista inferior) a su paso por la base aérea de Kirtland, New Mexico.

Se aprecian irregularidades en el ala izquierda y un penacho anómalo tras de ella.

Vista del impacto en el ala izquierda durante el lanzamiento.

 Y desde otro ángulo.

Otros ejemplos de deconvolución:

M100 vista desde el telescopio espacial Hubble, a la derecha la imagen tratada por deconvolución.

Fuente: School of Physics and Astronomy. Cardiff.

Io capturado desde la sonda Voyager. Tras deconvolución a la derecha.

Fuente: Raoul Behrend, Geneva Observatory

¿Qué es la deconvolución?

Sin ser estrictos, podríamos definir la deconvolución como un proceso iterativo basado en un algoritmo (sistema de ecuaciones) que se aplica a una fuente o datos iniciales para “refinar” su calidad o ver detalles no visibles en el original (también es aplicable al sonido o cualquier otra señal).

Siendo matemáticamente más correctos, deconvolución es una operación numérica sobre un conjunto de datos iniciales para recuperar la información original (señal) presente en ellos, que está enmascarada por un proceso (ruido) que puede ser  descrito por una convolución (o superposición – combinación de datos reales más las degradaciones propias del instrumento y de las condiciones de la toma de datos).

Es un proceso extremadamente exigente en tiempos de cálculo y con un coste de software muy elevado.

Orgánulos secretores de una célula. Imagen tras la deconvolución a la derecha.

Fuente: Institute of Inherited Metabolic Disorders

Lo que realiza este proceso de deconvolución es extraer la señal de entre el ruido, preferiblemente conociendo el patrón de éste o sus características y en su defecto “a ciegas” (Blind Deconvolution).

Creo que con este pequeño inciso no son necesarios más detalles para comprender la dinámica del proceso, o más bien sus resultados que es lo que pretendo para más adelante en este blog.

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Carlos Yus Valero – informaticapremium