TV의 거짓말을 믿지 마세요 이미지 향상에 관한 진정한 진실

당신은 그것을 반복해서 보았습니다. FBI는 첨단 기술을 사용하여 흐릿한 이미지를 "강화"하고 최악의 장면에서 악당의 얼굴을 찾습니다. 음, How-To Geek은 허풍을 부르고 있습니다. 그 이유를 읽어보십시오..

그것은 텔레비전과 영화에서 가장 흔한 기술 중 하나이지만 정부 기관이 픽셀이 흐릿한 얼굴을 찾기위한 기술을 실제로 갖추고있을 가능성은 있습니까? 우리는 현재의 기술로 불가능하다는 것뿐만 아니라 우리가 볼 수있는 기술이 될 가능성은 거의 없다는 주장을 펼칠 것입니다. 우리가 과학 기술의 렌즈 아래에서이 트로피를 볼 수 있도록 주위를 지키고, 그것을 한 번에 그리고 완전히 증명하십시오..

이미징 및 라이트가 모든 사진을 증명하는 방법은 제한적입니다.

디지털 또는 아날로그의 모든 이미징 기술은 거의 동일한 방식으로 작동합니다. 카메라에 대해 잠시 생각해 봅시다. 모든 카메라는 빛 (입자가 광자라고 부름)이 미디어를 만드는 일종의 이미지와 상호 작용할 때 어떤 종류의 이미지를 만듭니다. 디지털 카메라에서는 광전 센서입니다. 필름 카메라에서는 화학적으로 처리 된 감광성 필름 스트립입니다.

필름 기반 카메라가 극도로 고해상도 디지털 카메라보다 더 자세하게 캡처 할 수 있다는 사실을 알고 놀랄 수도 있습니다. 그러나 필름 카메라로도 제한된 양의 빛만이 필름에 기록 될 수 있습니다. 비디오 레코더, 디지털 카메라 또는 평판 스캐너와 같은 모든 이미징 장치에서도 마찬가지입니다. 그리고 어떤 그림은 한정된 시간 (일반적으로 카메라의 경우 1 초의 1 초)에 촬영되기 때문에 캡처 한 이미지의 세부 묘사에 대한 상한선이 필연적으로 필요합니다.

디지털 이미징에서 상한선은 카메라 나 장치의 천장과 관련이 있습니다. 예를 들어 카메라 안의 센서가 감지 할 수있는 픽셀 수입니다. 이것은 모두 장치 자체의 한계에 관한 것이며, 카메라의 미디어에 도달하는 유한 광량의 문제와 약간 다릅니다. 간단히 말해서 카메라가 아무리 발전해도 무한대의 해상도를 낼 수는 없습니다..

모든 데이터는 다른 데이터 - 쓰레기 입력, 쓰레기 출력입니다.

컴퓨터는 흥미로운 기계이지만 한계가있는 것은 아닙니다. 대부분의 사람들이 컴퓨터에 대해 오해하는 것 중 하나는 "새로운"정보를 만들 수 없다는 것입니다. 수학에서 방정식의 한 부분이 다른 부분의 피고인 경우 함수라고합니다. Y = X + 1이면, Y는 X의 함수입니다. 무엇이든, X는 Y가 직접 상관됩니다.

컴퓨터도 비슷한 방식으로 작동합니다. 컴퓨터에 무작위 문자와 사전으로 구성된 거대한 텍스트 파일을 제공하고 제한된 문자 집합을 사전의 단어로 정렬하도록 지시 할 수 있습니다. 이것은 최종 제품이 무작위 문자 세트, 사전의 단어 및 다른 단어를 만드는 방향으로 기능 할 수 있기 때문에 가능합니다.

컴퓨터에서 대수학 숙제를하고 있다고 상상해보십시오. "Y = X + 1"방정식에 일련의 숫자를 연결합니다. 먼저 X = 1이므로 1 + 1 = 2입니다. 잘못된 키를 누른 다음 잘못된 숫자를 입력하면 어떻게됩니까? 그래도 정답을 얻을 수 있습니까? X = 1이라고 말하면서 X = 11이라고 입력하면 컴퓨터가 여전히 정확한 답을 줄 수 있습니까? 물론 그 질문은 터무니 없다. 이것은 "쓰레기통, 쓰레기통"의 개념입니다. 즉, 잘못된 데이터는 잘못된 대답을 줄 것입니다..

우리의 방정식처럼, "강화 된"이미지는 원본 이미지의 함수입니다. 흐릿하거나 픽셀 화 된 이미지 (또는 예리한 깨끗한 이미지)로 시작하면 필터 나 컴퓨터 매직이 정보가 단순히 존재하지 않는 곳에서 정보를 추출 할 수 없습니다. "1 + 11"은 절대로 "2"가되지 않으므로 제한된 이미지는 절대로 "향상된"버전이 될 수 없습니다.

아무것도없는 데이터를 생성하는 기능이없는 이유

"나쁜 이미지에 세부 묘사를 추가 할 수있는 함수를 만들 수 없습니까?"라고 물어볼 수 있습니다. 곧 작성할 수 있습니다. 단순히 픽셀의 배열을 얼굴로 인식한다고해서 그것이 실제 얼굴이라는 것을 의미하지는 않습니다. 얼굴 부분은 그 데이터에 대한 우리의 인식입니다. 우리는 실제로 데이터만을보고 있습니다! 이미지 데이터를 "더 나은"데이터로 변환하는 것은 불가능합니다. 말도 안되는 데이터에서 인간의 얼굴처럼 특정한 것을 생성하는 기능은 최종 제품에 대한 실제 지식이 필요합니다. 즉, 흐릿한 이미지에서 "발견"하기 위해 실제 사람의 얼굴을 알아야합니다. 어쨌든이 상상의 기술의.

쓰레기 이미지 데이터에서 어떤 종류의 얼굴과 유사한 이미지를 만들 수도 있지만 이는 해당 제품이 관련성이 있음을 의미하지는 않습니다. 실제로 존재했던 사람처럼 보이지 않는 얼굴을 만들 수 있습니다. 거기에있는 것의 "다른"버전과 같이 보이는 픽셀 덩어리를 만들 가능성이 더 큽니다. TV 논리에서 그 이미지 뒤에는 얼굴이 잠겨 있습니다. 선량한 사람들은 단순히 그것에 도달 할 수있는 방법을 찾으려고합니다. 실제로는 데이터 일뿐입니다. 촬영 된 사진의 상황을 재현하는 모든 기능이 이미 그 안에 정보를 가지고 있습니다..

비밀리에 정부가이 불가능한 일을하지 않는다는 것을 아는 법

허블 (Hubble)과 케플러 (Kepler)와 같은 위성 망원경으로 하늘을 검색하기 위해 NASA와 같은 정부 기관에서 많은 돈을 지출하고 있습니다. 지구상의이 스코프들과 다른 것들은 빛의 놀라운 디지털 우주 사진, 그리고 전자기 스펙트럼의 다른 파장들, 즉 라디오와 마이크로파, 감마선과 엑스레이 같은 고주파 방사선을 제공합니다. 그러나이 모든 이미지는 앞에서 설명한 것과 동일한 제한을받습니다. 그것들은 제 시간에 스냅 샷입니다. X 선의 제한된 이미징은 가시 광선의 제한된 이미징과 동일합니다. 이미지가 "향상"될 수 있다면, 깊은 우주 사진은 누구나 누구나 쉽게 할 수 있습니다. 군중 속에서 얼굴을 확대하여 이미지를 "향상"시킬 수 있다면, 하늘을 바라본 다음 스냅 샷을 찍고 명왕성의 자세한 내용을 보려면 "강화"하십시오. 이것이 가능하다면 이미지 (모든 이미지)가 포함될 수 있습니다. 우주의 모든 이미지 데이터.

실제 유용한 이미지 향상 가능 여부?

trope-riddled writing이 이미지 향상을 제공하는 방식이 잘못되었거나 잘못 되었기 때문에 단순히 그래픽 프로그램이 이러한 종류의 문제에 유용한 도구가 아니라는 것을 의미하지는 않습니다. 정보가 실제로 이미지 내에있는 한, 어떤 종류의 "강화"가 더 쉽게 보일 수 있습니다. 예를 들어, 그림자가있는이 어두운 이미지를 밝게하여 그림자 내에서 세부 사항을 표시합니다. 이러한 유형의 "강화"는 실제로 컴퓨터를 사용하는 모든 사람이 사용할 수 있습니다. 차이점은 데이터가 이미 존재한다는 것입니다. 우리는 단지 다른 방식으로보고 있습니다. 우리의 눈은 (당신의 모니터에 따라) 왼쪽면의 디테일을 볼 수 없습니다. 그러나 오른쪽에있는 "강화 된"버전은 우리에게 그림자의 세부 묘사를 보여 주므로 얼굴을 더 잘 보여줍니다.

그래서 FBI는 포토샵의 마법의 힘을 갖지 못할 것이고 명왕성에서 살고있는 작은 초록색 남자 사진을 찍을 수는 없습니다. TV에서 보는 모든 것을 믿지 마라.!

이미지 크레딧 : 허가없이 사용 된 방화벽의 해리슨 포드는 정당한 사용을 전제로합니다. 라이트 글쓰기 BloomsEyeView, 크리 에이 티브 커먼즈. ~에 의한 쓰레기 편집자 B, 크리 에이 티브 커먼즈. 작성자 : IMG1189b HooverStreetStudios, 크리에이티브 커먼즈.