Вы видели это снова и снова. ФБР использует свои передовые технологии, чтобы «улучшить» размытое изображение и найти лицо злодея на худшем из возможных кадров. Ну, TutoryBird называет их блефом. Читайте дальше, чтобы понять почему.
Это одна из самых распространенных троп на телевидении и в кино, но есть ли вероятность того, что государственное учреждение действительно сможет найти тех людей, у которых есть только размытые пиксели? Мы сделаем аргумент, что не только невозможно с современной технологией, но очень маловероятно, что она когда-либо станет технологией, которую мы когда-либо увидим. Остановитесь, чтобы увидеть, как мы ставим этот троп под линзы науки и техники, и докажем, что это неправильно раз и навсегда.
- Как изображения и свет доказывают, что все фотографии ограничены
- Все данные являются продуктом других данных – мусор на входе, мусор на выходе
- Почему нет функции для создания данных из ничего
- Как узнать, что правительство тайно не делает этого невозможного
- Возможно ли действительно полезное улучшение изображения?
Как изображения и свет доказывают, что все фотографии ограничены
Все технологии обработки изображений, цифровые или аналоговые, работают примерно одинаково. Давайте немного подумаем о камерах. Все камеры создают какое-то изображение, когда свет (частицы, которые мы называем фотонами) взаимодействует с каким-то средством создания изображения. В цифровых камерах это фотоэлектрический датчик. В пленочных камерах это химически обработанная, светочувствительная полоса пленки.
Вас может удивить то, что пленочные камеры могут захватывать больше деталей, чем даже цифровые камеры с чрезвычайно высоким разрешением. Но даже с пленочной камерой на пленку может быть записано только ограниченное количество света. То же самое верно для любого устройства обработки изображений, будь то видеомагнитофон, цифровая камера или планшетный сканер. А поскольку любое изображение делается за конечный период времени (обычно доли секунды, в случае камер), обязательно существует верхний предел детализации любого захваченного изображения.
В цифровых изображениях этот верхний предел часто связан с потолком, который имеет камера или устройство, например, с количеством пикселей, которые могут обнаруживать датчики внутри камеры. Это все о границах самого устройства, и немного отличается от проблемы конечного количества света, достигающего носителя в камере. Проще говоря, ни одна камера, какой бы продвинутой она ни была, не имеет бесконечной способности к разрешению.
Все данные являются продуктом других данных – мусор на входе, мусор на выходе
Компьютеры – интересные машины, но они не без их ограничений. Одна из вещей, которые большинство людей неправильно понимают в компьютерах, заключается в том, что они не способны создавать «новую» информацию, они просто создают «другую» информацию. В математике, когда одна часть уравнения является ответчиком по отношению к другой части, это называется функцией. Когда Y = X + 1, Y является функцией X. Что бы X ни было, Y напрямую коррелирует.
Компьютеры работают аналогичным образом. Вы можете дать компьютеру огромный текстовый файл со случайными буквами и словарь, и попросить его упорядочить этот ограниченный набор букв в слова из словаря. Это работает, потому что конечный продукт может быть разбит на функцию набора случайных букв, слов из словаря и указаний по созданию одного из другого.
Представьте, что вы делаете домашнюю работу по алгебре на своем компьютере. Вы включаете ряд чисел в свое уравнение «Y = X + 1». Во-первых, X = 1, поэтому 1 + 1 = 2. Но что произойдет, если вы нажмете неправильные клавиши и введете неправильные числа? Вы все еще получили бы правильный ответ? Если вы хотели сказать X = 1, но набрали X = 11, компьютер все равно даст вам правильный ответ? Вопрос, конечно, нелепый. Это концепция «Мусор на входе, мусор на выходе». Другими словами, неверные данные дают неправильный ответ.
Как и наше уравнение, «улучшенные» изображения являются функцией исходного изображения. Когда вы начинаете с размытым или пиксельным изображением (или даже с резким чистым изображением), никакие фильтры или компьютерная магия не могут вытеснить информацию из места, где ее просто не существует. Точно так же, как «1 + 11» никогда не приведет к «2», ограниченное изображение никогда не приведет к так называемой «расширенной» версии.
Почему нет функции для создания данных из ничего
Вы можете задать вопрос: «Не возможно ли создать функцию, которая может добавить детали к плохому изображению?». Ну, мы вряд ли создадим ее в ближайшее время. То, что мы распознаем расположение пикселей как лицо, не означает, что это фактическое лицо. Лицевая часть – это наше восприятие этих данных – на самом деле мы только смотрим на данные! Взять данные изображения и преобразовать их в «лучшие» данные невозможно. Функция, которая создает что-то особенное, как человеческое лицо, из бессмысленных данных, потребует фактического знания конечного продукта – вам нужно знать фактическое лицо человека, чтобы «найти» его в размытом изображении, что в некоторой степени побеждает точку этой воображаемой технологии в любом случае.
Может быть возможно создать какое-то изображение лица, похожее на изображение мусора, но это не значит, что этот продукт будет актуален. Это может создать лицо, которое на самом деле не похоже на человека, который был на самом деле там. Скорее всего, это просто создаст массу пикселей, которая будет выглядеть как «другая» версия того, что там есть. В телевизионной логике за этим изображением скрыто лицо, и хорошие парни просто найдут способ добраться до него. На самом деле это только данные – и любая функция, воссоздающая обстоятельства снимаемой фотографии, уже содержит эту информацию.
Как узнать, что правительство тайно не делает этого невозможного
Правительственные учреждения, такие как НАСА, тратят много денег на поиск спутниковых телескопов, таких как Хаббл и Кеплер, в небо. Эти и другие приборы на Земле обеспечивают потрясающую цифровую фотографию света в дальнем космосе, а также других длин волн в электромагнитном спектре – такие вещи, как радио и микроволны, и высокочастотное излучение, такое как гамма и рентгеновские лучи. Но на все эти изображения распространяются те же ограничения, которые обсуждались ранее. Они моментальные снимки. Ограниченная визуализация рентгеновских лучей такая же, как ограниченная визуализация видимого света. Если бы изображения могли быть «улучшены», то фотографирование в глубоком космосе было бы легко для всех и каждого. Если вы можете «улучшить» изображение, увеличив масштаб лица в толпе, почему бы не выйти на улицу, сделать снимок неба и «улучшить» его, чтобы увидеть детали на земле Плутона? Если бы это было возможно, изображение – любое изображение – могло бы содержать все данные изображения в юниверсе .
Возможно ли действительно полезное улучшение изображения?
Тот факт, что изобилующее тропами письмо представляет собой улучшение изображения, является неправильным, неправильным, неправильным, не означает, что графические программы не являются полезными инструментами для решения этой проблемы. Пока информация на самом деле находится внутри изображения, какое-то «улучшение» может облегчить ее просмотр. Взять, к примеру, это темное затененное изображение, освещенное, чтобы показать детали в тени. Этот тип «улучшения» реален и доступен любому, у кого есть компьютер. Разница в том, что данные уже есть – мы просто смотрим на это по-другому. Наши глаза не могут видеть (в зависимости от вашего монитора) детали на лице слева. Но «улучшенная» версия справа показывает нам множество деталей в тени, давая нам лучшее представление о его лице.
Таким образом, у ФБР, скорее всего, нет волшебных способностей в Фотошопе, и вы не сможете сфотографировать маленьких зеленых человечков, живущих на Плутоне, с помощью своей заставки. Не верь всему, что видишь по телевизору!
Image Credits: Харрисон Форд из Firewall использовал без разрешения, предполагал добросовестное использование. Легкая запись BloomsEyeView , Creative Commons. Мусор Редактором B , Creative Commons. IMG1189b от HooverStreetStudios , Creative Commons.
