2018/05/18

L’intelligenza artificiale recupera le foto troppo scure

Anche se i sensori delle fotocamere diventano sempre più sensibili e capaci di produrre foto anche in condizioni di luce scarsa, capita lo stesso di trovarsi in situazioni nelle quali le foto vengono scurissime. In questi casi la reazione tipica è cancellarle, magari con rammarico perché si tratta di scatti irripetibili. Ma forse è il caso di non buttarle via, perché presto potrebbero essere recuperabili.

Alcuni ricercatori presso la Intel e la University of Illinois Urbana–Champaign hanno usato il machine learning per “insegnare” al software come correggere le immagini digitali troppo scure, e persino quelle a prima vista completamente nere, con risultati impressionanti, mostrati nel video qui sotto e descritti con dovizia di esempi e in dettaglio nell’articolo tecnico intitolato Learning to See in the Dark.



Questo è un esempio di una foto in origine quasi completamente nera, recuperata con mezzi digitali tradizionali (a sinistra) e con il nuovo software (a destra):



In pratica il software viene addestrato mostrandogli tante coppie di foto della stessa scena, una sottoesposta e una esposta correttamente, e lasciando che “deduca” come elaborare quella scura per ottenere quella corretta.

Chissà se è possibile applicare questa tecnologia anche alle foto analogiche. Infatti c’è una foto particolarmente irripetibile ma sottoesposta che sarebbe bello recuperare: l’unica che mostra da vicino Neil Armstrong sulla Luna. Lo intravedete in basso a sinistra qui sotto.




Si tratta della foto AS11-40-5894; chi volesse cimentarsi in un tentativo di recupero di questa immagine può usare la scansione della pellicola originale in formato TIFF (189 MB) presente su Asu.edu.

Questo è il meglio che sono riuscito a fare con i miei modestissimi mezzi:




Sarebbe un bel modo di festeggiare il cinquantenario dello sbarco sulla Luna, che cade a luglio 2019. Ho scritto a uno degli autori della ricerca chiedendogli lumi (scusate l’involontario gioco di parole).

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