Arrêtez de croire aux mensonges de la télévision: La vérité sur l’amélioration des images

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Arrêtez de croire aux mensonges de la télévision: La vérité sur l’amélioration des images
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Anonim
Vous l'avez vu encore et encore. Le FBI utilise sa technologie avancée pour «améliorer» une image floue et trouver le visage d’un méchant dans les pires images possibles. How-To Geek appelle leur bluff. Lisez la suite pour voir pourquoi.
Vous l'avez vu encore et encore. Le FBI utilise sa technologie avancée pour «améliorer» une image floue et trouver le visage d’un méchant dans les pires images possibles. How-To Geek appelle leur bluff. Lisez la suite pour voir pourquoi.

C’est l’un des tropes les plus répandus à la télévision et dans les films, mais est-il possible qu’une agence gouvernementale dispose réellement de la technologie lui permettant de trouver des visages n’ayant que des pixels flous? Nous allons faire valoir que non seulement c'est impossible avec la technologie actuelle, mais il est très peu probable que ce soit une technologie que nous verrons un jour. Restez dans les parages pour nous voir mettre ce trope sous le prisme de la science et de la technologie, et le prouver une fois pour toutes.

Comment l'imagerie et la lumière prouvent-elles que toutes les images sont limitées

Toutes les technologies d’imagerie, numériques ou analogiques, fonctionnent à peu près de la même manière. Pensons aux caméras pour un moment. Toutes les caméras créent une sorte d’image lorsque la lumière (des particules appelées photons) interagit avec une sorte de support de création d’image. Dans les appareils photo numériques, il s'agit d'un capteur photoélectrique. Dans les appareils photo argentiques, il s’agit d’une bande de film sensible à la lumière et traitée chimiquement.
Toutes les technologies d’imagerie, numériques ou analogiques, fonctionnent à peu près de la même manière. Pensons aux caméras pour un moment. Toutes les caméras créent une sorte d’image lorsque la lumière (des particules appelées photons) interagit avec une sorte de support de création d’image. Dans les appareils photo numériques, il s'agit d'un capteur photoélectrique. Dans les appareils photo argentiques, il s’agit d’une bande de film sensible à la lumière et traitée chimiquement.
Vous serez peut-être surpris d'apprendre que les appareils photo à film peuvent capturer plus de détails que les appareils photo numériques même à très haute résolution. Mais même avec un appareil photo argentique, seule une quantité limitée de lumière peut être enregistrée sur le film. La même chose est vraie avec n'importe quel appareil d'imagerie, que ce soit un enregistreur vidéo, un appareil photo numérique ou un scanner à plat. Et comme toute image est prise sur une période de temps finie (généralement des fractions de seconde, dans le cas d'appareils photo), il existe nécessairement une limite supérieure au détail de toute image capturée.
Vous serez peut-être surpris d'apprendre que les appareils photo à film peuvent capturer plus de détails que les appareils photo numériques même à très haute résolution. Mais même avec un appareil photo argentique, seule une quantité limitée de lumière peut être enregistrée sur le film. La même chose est vraie avec n'importe quel appareil d'imagerie, que ce soit un enregistreur vidéo, un appareil photo numérique ou un scanner à plat. Et comme toute image est prise sur une période de temps finie (généralement des fractions de seconde, dans le cas d'appareils photo), il existe nécessairement une limite supérieure au détail de toute image capturée.

En imagerie numérique, cette limite supérieure a souvent à voir avec le plafond de la caméra ou du périphérique - le nombre de pixels que les capteurs à l'intérieur de la caméra sont capables de détecter, par exemple. Il s’agit des limites de l’appareil lui-même et est légèrement différent du problème posé par une quantité de lumière finie atteignant le support de la caméra. En termes simples, aucune caméra, si avancée soit-elle, n’a une capacité de résolution infinie.

Toutes les données sont un produit d'autres données: Garbage In, Garbage Out

Les ordinateurs sont des machines intéressantes, mais elles ne sont pas sans limites. Une des choses que la plupart des gens comprennent mal à propos des ordinateurs est qu’ils ne sont pas vraiment capables de créer de «nouvelles» informations, ils créent en quelque sorte des informations «différentes». En mathématiques, lorsqu'une partie d'une équation est défenderesse sur une autre partie, cela s'appelle une fonction. Lorsque Y = X + 1, Y est une fonction de X. Quoi qu'il en soit, X est, Y est directement corrélé.
Les ordinateurs sont des machines intéressantes, mais elles ne sont pas sans limites. Une des choses que la plupart des gens comprennent mal à propos des ordinateurs est qu’ils ne sont pas vraiment capables de créer de «nouvelles» informations, ils créent en quelque sorte des informations «différentes». En mathématiques, lorsqu'une partie d'une équation est défenderesse sur une autre partie, cela s'appelle une fonction. Lorsque Y = X + 1, Y est une fonction de X. Quoi qu'il en soit, X est, Y est directement corrélé.

Les ordinateurs fonctionnent de manière similaire. Vous pouvez donner à un ordinateur un énorme fichier texte de lettres aléatoires et un dictionnaire, et lui dire de classer ces lettres en mots du dictionnaire. Cela fonctionne parce que le produit final peut être décomposé en une fonction de l'ensemble des lettres aléatoires, des mots du dictionnaire et des instructions pour créer les uns à partir des autres.

Imaginez que vous faites des devoirs d’algèbre sur votre ordinateur. Vous insérez une série de nombres dans votre équation «Y = X + 1». D'abord, X = 1, donc 1 + 1 = 2. Mais que se passerait-il si vous enfonçiez les mauvaises touches et saisissiez les mauvais numéros? Voulez-vous toujours avoir la bonne réponse? Si vous vouliez dire X = 1, mais si vous avez tapé X = 11, l'ordinateur vous donnerait-il toujours la bonne réponse? La question est bien sûr absurde. C'est le concept de «Garbage In, Garbage Out». En d'autres termes, les mauvaises données donneront la mauvaise réponse.

Comme notre équation, les images «améliorées» sont fonction de l'image d'origine. Lorsque vous commencez avec une image floue ou pixelisée (ou même une image nette, d'ailleurs), aucune quantité de filtres ou de magie informatique ne peut extraire des informations d'un endroit où elles n'existent tout simplement pas. Tout comme «1 + 11» ne donnera jamais «2», une image limitée ne donnera jamais la version dite «améliorée».

Pourquoi il n’ya pas de fonction pour créer des données à partir de rien

Vous pourriez vous poser la question suivante: «N’est-il pas possible de créer une fonction pouvant ajouter des détails à une mauvaise image?» Nous n’allons probablement pas en créer une de si tôt. Le simple fait de reconnaître un arrangement de pixels en tant que visage ne signifie pas qu’il s’agit d’un visage réel. Le visage est notre perception de ces données - nous ne regardons en fait que des données! Prendre des données d'image et les transformer en «meilleures» données est une impossibilité. Une fonction qui crée quelque chose d'aussi spécifique qu'un visage humain à partir de données non-senseuses nécessiterait une connaissance réelle du produit final - vous auriez besoin de connaître le visage de la personne réelle afin de le "trouver" dans l'image floue, ce qui pourrait faire échouer le point. de cette technologie imaginaire de toute façon.

Il est peut-être possible de créer une sorte d’image ressemblant à un visage à partir de données d’image, mais cela ne signifie pas pour autant que ce produit sera pertinent. Cela pourrait créer un visage qui ne ressemble pas vraiment à la personne qui était réellement là. Cela créerait plutôt une masse de pixels qui ressemblerait en quelque sorte à une version «différente» de ce qui est là.Dans la logique de la télévision, un visage se cache derrière cette image et les bons gars vont tout simplement trouver le moyen de s’y rendre. En réalité, il s’agit uniquement de données - et toute fonction reproduisant les circonstances d’une photo prise contient déjà ces informations.

Savoir secrètement que le gouvernement ne fait pas cette chose impossible

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Des agences gouvernementales telles que la NASA dépensent des sommes considérables pour explorer le ciel avec des télescopes satellites tels que Hubble et Kepler. Ces oscilloscopes et d’autres sur Terre fournissent une photographie numérique étonnante de la lumière dans l’espace lointain, ainsi que d’autres longueurs d’onde du spectre électromagnétique, telles que la radio et les micro-ondes, ainsi que le rayonnement haute fréquence, comme les rayons gamma et X. Mais toutes ces images sont soumises aux mêmes limitations que celles décrites précédemment. Ce sont des instantanés dans le temps. Une imagerie limitée des rayons X est identique à une imagerie limitée de la lumière visible. Si les images pouvaient être «améliorées», la photographie en espace lointain serait facile à faire pour tout le monde. Si vous pouvez «améliorer» une image en zoomant sur un visage dans une foule, pourquoi ne pas aller à l'extérieur, prendre un instantané du ciel et le «renforcer» pour voir les détails sur le sol de Pluton? Si cela était possible, une image - n'importe quelle image - pourrait éventuellement contenir toutes les données d'image dans l'univers.

L'amélioration d'image réelle utile est-elle possible?

Simplement parce que la façon dont l’écriture est truquée, l’amélioration de l’image est mauvaise, ne signifie pas que les programmes graphiques ne sont pas des outils utiles pour ce type de problème. Tant que l’information se trouve réellement dans l’image, une «amélioration» peut en faciliter la lecture. Prenez, par exemple, cette image sombre et ombrée, éclaircie pour montrer les détails dans l’ombre. Ce type d '«amélioration» est réel et accessible à quiconque possède un ordinateur. La différence, c’est que les données existent déjà. Nous examinons les choses sous un angle différent. Nos yeux ne peuvent pas voir (en fonction de votre moniteur) le détail du visage à gauche. Mais la version «améliorée» à droite nous montre beaucoup de détails dans l’ombre, nous donnant une meilleure image de son visage.
Simplement parce que la façon dont l’écriture est truquée, l’amélioration de l’image est mauvaise, ne signifie pas que les programmes graphiques ne sont pas des outils utiles pour ce type de problème. Tant que l’information se trouve réellement dans l’image, une «amélioration» peut en faciliter la lecture. Prenez, par exemple, cette image sombre et ombrée, éclaircie pour montrer les détails dans l’ombre. Ce type d '«amélioration» est réel et accessible à quiconque possède un ordinateur. La différence, c’est que les données existent déjà. Nous examinons les choses sous un angle différent. Nos yeux ne peuvent pas voir (en fonction de votre moniteur) le détail du visage à gauche. Mais la version «améliorée» à droite nous montre beaucoup de détails dans l’ombre, nous donnant une meilleure image de son visage.

Donc, le FBI n’a probablement pas les pouvoirs magiques de Photoshop, et vous ne pouvez pas prendre de photo des petits hommes verts vivant sur Pluton avec votre économiseur d’énergie. Ne croyez pas tout ce que vous voyez à la télévision!

Crédits d'image: Harrison Ford de Firewall utilisé sans permission, supposé usage loyal. Écriture légère par BloomsEyeView, Creative Commons. Garbage by Éditeur b, Creative Commons. IMG1189b par HooverStreetStudios, Creative Commons.

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