Tendencias Científicas
Diferentes perspectivas de Le Tricheur, en el Museo del Louvre. Fuente: SIAM
La tendencia actual de digitalizarlo todo ha llegado también a las bellas artes. Y es que no hay mejor forma de documentar, distribuir, conservar, almacenar e incluso restaurar un cuadro que creando su copia digital. Buena prueba de ello es el proyecto Google Art, una galería virtual que permite al espectador acercarse cómodamente a más de 30.000 obras de arte procedentes de 150 museos situados en 40 países diferentes.
Este proyecto, lanzado a principios de 2011, permite al visitante pasear virtualmente por los pasillos, los alrededores de los edificios y examinar cada obra con mayor detalle que físicamente en el museo. Sin embargo, la digitalización ha sido una tarea compleja, llevada a cabo en entornos cuidadosamente controlados y con un riguroso trabajo de postproducción.
A diferencia de este proceso, los investigadores Gloria Haro, Antoni Buades y Jean-Michel Morel, proponen una técnica mucho más simple con la que se pueden conseguir reproducciones fidedignas de pinturas, fusionando fotografías tomadas desde diversos ángulos a través de métodos estadísticos.
En un artículo publicado recientemente en la revista científica de la Sociedad para las Matemáticas Aplicadas e Industriales (SIAM), destacan que se sigue un procedimiento fotográfico sencillo, sin necesidad de requisitos de iluminación sofisticados, mientras la postproducción está totalmente automatizada.
Una de las principales ventajas de este método es que la fusión de imágenes evita la necesidad de una cámara de alto rendimiento. “Este artículo demuestra la posibilidad de adquirir una imagen de buena calidad de una pintura a partir de instantáneas tomadas por aficionados en ráfagas desde distintos ángulos, con la iluminación normal de un museo", asegura el autor principal, Jean-Michel Morel.
Este proyecto, lanzado a principios de 2011, permite al visitante pasear virtualmente por los pasillos, los alrededores de los edificios y examinar cada obra con mayor detalle que físicamente en el museo. Sin embargo, la digitalización ha sido una tarea compleja, llevada a cabo en entornos cuidadosamente controlados y con un riguroso trabajo de postproducción.
A diferencia de este proceso, los investigadores Gloria Haro, Antoni Buades y Jean-Michel Morel, proponen una técnica mucho más simple con la que se pueden conseguir reproducciones fidedignas de pinturas, fusionando fotografías tomadas desde diversos ángulos a través de métodos estadísticos.
En un artículo publicado recientemente en la revista científica de la Sociedad para las Matemáticas Aplicadas e Industriales (SIAM), destacan que se sigue un procedimiento fotográfico sencillo, sin necesidad de requisitos de iluminación sofisticados, mientras la postproducción está totalmente automatizada.
Una de las principales ventajas de este método es que la fusión de imágenes evita la necesidad de una cámara de alto rendimiento. “Este artículo demuestra la posibilidad de adquirir una imagen de buena calidad de una pintura a partir de instantáneas tomadas por aficionados en ráfagas desde distintos ángulos, con la iluminación normal de un museo", asegura el autor principal, Jean-Michel Morel.
Fusionar para eliminar defectos
La clave de esta técnica radica en la fusión de varias imágenes de una misma pintura tomadas desde ángulos bien elegidos, fundamental para eliminar destellos, exceso de luz y movimientos borrosos. A ello se suman métodos estadísticos para reducir el ruido y compensar la distorsión óptica, abordando así el problema de iluminación incontrolada y ese reflejo destructivo que tiende a verse en muchas pinturas digitalizadas.
“El procedimiento es sencillo y se puede hacer sin necesidad de una cámara profesional, por un fotógrafo aficionado”, insisten en el artículo. Por tanto, las pinturas pueden ser digitalizadas en condiciones de poca luz, lo que incluye piezas de museo protegidas por mamparas de cristal que reflejan la luz de otros objetos de la sala.
El único requisito es que el fotógrafo tome instantáneas desde tantos ángulos como sea posible, asegurándose de que ningún detalle en particular se vea afectado por los reflejos en la mayoría de las tomas. A este paso le sigue la fase intensiva, pero totalmente automatizada, de post-producción, cuya definición matemática y algorítmica es precisamente el objeto del artículo, explica Morel.
En primer lugar, cada serie de imágenes tomadas desde la misma posición en el mismo instante, denominadas ráfagas, se funde para obtener una única muestra. La media ponderada se utiliza para conseguir la imagen más nítida posible. Esta fusión permite eliminar elementos de ruido y desenfoque de movimiento, al tiempo que se enfatizan los detalles.
Los reflejos, como se denomina a las zonas de la imagen donde un exceso de luz provoca pérdida de información, también pueden eliminarse en el segundo paso, cuando se fusionan las fotografías tomadas desde distintos puntos de vista. Esta es la parte más complicada, para la que recurren a la probabilidad y estadística, con la distribución de Poisson. Este algoritmo permite la mezcla perfecta de las vistas finales de cada ráfaga. El resultado es una imagen frontal que contiene diferentes reflejos, luces y sombras propios de cada ángulo.
La clave de esta técnica radica en la fusión de varias imágenes de una misma pintura tomadas desde ángulos bien elegidos, fundamental para eliminar destellos, exceso de luz y movimientos borrosos. A ello se suman métodos estadísticos para reducir el ruido y compensar la distorsión óptica, abordando así el problema de iluminación incontrolada y ese reflejo destructivo que tiende a verse en muchas pinturas digitalizadas.
“El procedimiento es sencillo y se puede hacer sin necesidad de una cámara profesional, por un fotógrafo aficionado”, insisten en el artículo. Por tanto, las pinturas pueden ser digitalizadas en condiciones de poca luz, lo que incluye piezas de museo protegidas por mamparas de cristal que reflejan la luz de otros objetos de la sala.
El único requisito es que el fotógrafo tome instantáneas desde tantos ángulos como sea posible, asegurándose de que ningún detalle en particular se vea afectado por los reflejos en la mayoría de las tomas. A este paso le sigue la fase intensiva, pero totalmente automatizada, de post-producción, cuya definición matemática y algorítmica es precisamente el objeto del artículo, explica Morel.
En primer lugar, cada serie de imágenes tomadas desde la misma posición en el mismo instante, denominadas ráfagas, se funde para obtener una única muestra. La media ponderada se utiliza para conseguir la imagen más nítida posible. Esta fusión permite eliminar elementos de ruido y desenfoque de movimiento, al tiempo que se enfatizan los detalles.
Los reflejos, como se denomina a las zonas de la imagen donde un exceso de luz provoca pérdida de información, también pueden eliminarse en el segundo paso, cuando se fusionan las fotografías tomadas desde distintos puntos de vista. Esta es la parte más complicada, para la que recurren a la probabilidad y estadística, con la distribución de Poisson. Este algoritmo permite la mezcla perfecta de las vistas finales de cada ráfaga. El resultado es una imagen frontal que contiene diferentes reflejos, luces y sombras propios de cada ángulo.
Retos
La fusión de imágenes también elimina la necesidad de una iluminación controlada, algo absolutamente necesario en técnicas de fotografía individual como la utilizada en el proyecto de Google. Los creadores de esta herramienta señalan que con una sola imagen es mucho más difícil eliminar el ruido, como se puede comprobar en las regiones blancas saturadas causadas por reflejos en algunas fotografías de la base de datos de Google Art. Por el contrario, la técnica de procesamiento de imágenes tiene la gran ventaja que aporta un conjunto de fotografías, aunque se pueda trabajar con tan sólo tres.
Comparando la fotografía de una pintura con su visualización óptima en un museo -para lo que se necesitan antes varios paseos hasta encontrar la posición ideal, según los investigadores-, afirman que una visión completa no se puede obtener con una sola fotografía o incluso varias tomadas desde la misma posición, independientemente de las capacidades de la cámara.
Una vez que se obtiene una imagen clara de las imperfecciones causadas por la iluminación y la disposición, la asignación de colores, el contraste y otros aspectos subjetivos se dejan a los fotógrafos y artistas. Como explican los investigadores, “no existe una definición absoluta de una buena fotografía de una pintura. Se trata de una cuestión artística que va más allá del ámbito del procesamiento de imágenes como técnica”.
Sin embargo, este método podría aplicarse a muchos otros campos. Morel se refiere a los vídeos de pinturas, aunque el proceso sería muy lento. “Una extensión de la herramienta para aplicarla a vídeo requiere un esfuerzo tecnológico”, añade.
También puede destinarse a objetos en tres dimensiones, aunque igualmente es un proceso lento donde el éxito no está garantizado. Por ejemplo, si la distancia al objeto es insuficiente, el registro puede fallar en el propio objeto o en su fondo. Con todo, los investigadores anuncian que los próximos estudios se orientarán hacia una mejor digitalización del arte tridimensional utilizando esta técnica.
La fusión de imágenes también elimina la necesidad de una iluminación controlada, algo absolutamente necesario en técnicas de fotografía individual como la utilizada en el proyecto de Google. Los creadores de esta herramienta señalan que con una sola imagen es mucho más difícil eliminar el ruido, como se puede comprobar en las regiones blancas saturadas causadas por reflejos en algunas fotografías de la base de datos de Google Art. Por el contrario, la técnica de procesamiento de imágenes tiene la gran ventaja que aporta un conjunto de fotografías, aunque se pueda trabajar con tan sólo tres.
Comparando la fotografía de una pintura con su visualización óptima en un museo -para lo que se necesitan antes varios paseos hasta encontrar la posición ideal, según los investigadores-, afirman que una visión completa no se puede obtener con una sola fotografía o incluso varias tomadas desde la misma posición, independientemente de las capacidades de la cámara.
Una vez que se obtiene una imagen clara de las imperfecciones causadas por la iluminación y la disposición, la asignación de colores, el contraste y otros aspectos subjetivos se dejan a los fotógrafos y artistas. Como explican los investigadores, “no existe una definición absoluta de una buena fotografía de una pintura. Se trata de una cuestión artística que va más allá del ámbito del procesamiento de imágenes como técnica”.
Sin embargo, este método podría aplicarse a muchos otros campos. Morel se refiere a los vídeos de pinturas, aunque el proceso sería muy lento. “Una extensión de la herramienta para aplicarla a vídeo requiere un esfuerzo tecnológico”, añade.
También puede destinarse a objetos en tres dimensiones, aunque igualmente es un proceso lento donde el éxito no está garantizado. Por ejemplo, si la distancia al objeto es insuficiente, el registro puede fallar en el propio objeto o en su fondo. Con todo, los investigadores anuncian que los próximos estudios se orientarán hacia una mejor digitalización del arte tridimensional utilizando esta técnica.
Referencia Bibliográfica:
Gloria Haro, Antoni Buades and Jean-Michel Morel. Photographing Paintings by Image Fusion. SIAM Journal on Imaging Sciences, 5(3), 1055–1087. (Online publish date: September 13, 2012).
Gloria Haro, Antoni Buades and Jean-Michel Morel. Photographing Paintings by Image Fusion. SIAM Journal on Imaging Sciences, 5(3), 1055–1087. (Online publish date: September 13, 2012).
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