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Jueves, 26 Abril 2012

¿Cómo funciona el mejoramiento de imágenes en CCTV?

Img mejor
Aunque en los episodios de televisión y películas de Hollywood estas funciones de mejoramiento son solo ficción,  ¿realmente existe una tecnología que nos permita mejorar las imágenes de baja calidad? El objetivo principal es la identificación de personas o placas de vehículos para localizar a los sospechosos. No importa qué tan mala es la imagen, el mejoramiento de la imagen produce mágicamente imágenes de alta definición listas para la identificación.

Sin embargo, las cámaras de seguridad no siempre se han instalado con el propósito de identificación. En la mayoría de las aplicaciones de conteo de personas se instalan cámaras en el techo, por lo que es imposible capturar un rostro. En el monitoreo del tráfico, las cámaras en las carreteras miran el flujo, los vehículos sólo serán identificados por cámaras de alta resolución LPR cuando están instaladas en las estaciones de peaje o rampas de salida. La ubicación de la cámara y los objetivos determinarán si una imagen se podrá utilizar o no.

Puede que no sea posible hacer una imagen clara como el día, pero hay maneras reales para mejorar las imágenes. Existen aplicaciones capaces de hacer zoom y de mejorar las imágenes, como Brivo Systems, pero en el corto plazo no cuenta con la herramienta “científica” de mejorar las imágenes al estilo de CSI.

Los usuarios tradicionales de gobierno en las agencias federales, militares y de inteligencia son los que más se benefician de las herramientas de mejora de vídeo, pero las aplicaciones son ilimitadas.  Existen personas en el mundo académico que usan soluciones como las de Motion DSP para los proyectos que están trabajando.  Este producto también cuenta con clientes minoristas que utilizan el mejoramiento de imágenes para la prevención de perdidas. Hay una gran cantidad de demanda de mejoramiento de vídeo en cualquier aplicación que use una cámara.

¿Cómo funciona?

El mejoramiento de imagen para las imágenes fijas se basa en ampliar la imagen. El mejoramiento de una imagen fija se puede lograr utilizando detección de compresión. Esto es una herramienta matemática capaz de crear fotos de alta resolución a partir de fotos de baja resolución. Básicamente, funciona debido a la repetición de las formas coloreadas de las capas en las áreas donde hacen faltan píxeles para lograr lo que se llama escasez, una medida de la simplicidad de la imagen.

Mientras que la detección de compresión todavía se está investigando para aplicaciones de radar y médicas, el video ruidoso y granulado puede ser mejorado con algunas herramientas comerciales disponibles en el mercado. Adobe PhotoShop y Topaz Enhance tools reducen el ruido de varias formas: la reducción del ruido espacial en cada cuadro, reducción de ruido temporal entre los cuadros y la combinación de ambos métodos en la reducción del ruido espacial y temporal.

super-resolutionMotion DSP emplea algoritmos espaciales y temporales de reducción de ruido, pero afirma que la mejora de la imagen es sólo una herramienta y no una varita mágica. Con frecuencia vemos que CSI muestra una imagen de muy mala  calidad del tamaño de un dedo, y luego se amplía llegando a ser mejor que 1080p. Esto muestra una definición incorrecta de lo que es en realidad esta herramienta. Pero es posible, la utilización de ciertos algoritmos, para tratar de eliminar los datos defectuosos y aumentar el nivel de información. Esto no aumenta la resolución en sí, sino que hace más fácil ver lo que la imagen mostraba como cuando fue fotografiada por la cámara.

El mejoramiento de Imágenes también tiene que ver con la compresión, la cual reduce el número de píxeles utilizables para el análisis. Tenga en cuenta que estos programas funcionan mejor con las imágenes de la mayor resolución que se puedan obtener. Actualmente la generación de cámaras de red realizan los análisis en la imagen nativa de la cámara, con un DSP dedicado. No se realiza en el centro de control, debido a que la imagen debe ser comprimida y luego es enviada al centro de control a través anchos de banda limitados. Esto compromete el tipo y la complejidad del VCA (Video Análisis, corresponde a las siglas en ingles “Video Content Analisys”) que puede ser hecho en tiempo real en la cámara, así como un análisis más complejo requiere potentes servidores, los cuales no pueden colocarse en una cámara de red debido al tamaño del programa, los requisitos de energía del procesador y el sobre costo que esto generaría en la misma.

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