?Fotos perfectas en el m¨®vil? Esta tecnolog¨ªa las mejora cuando ya las has hecho

La reciente llegada del Pixel 2 XL de Google no ha hecho sino avivar m¨¢s, si cabe, la pugna en el mundo de la fotograf¨ªa entre los m¨®viles. Ya se sabe que el grueso de las fotos que se toman en el globo se hacen desde un smartphone y el terminal de los de Mountain View fue presentado con el m¨¢ximo galard¨®n en el famoso ranking DxOMark. Samsung peg¨® antes con el Note 8 y su fabulosa c¨¢mara, pero Apple no se qued¨® atr¨¢s con su excepcional iPhone 8 Plus, logrando que, a d¨ªa de hoy, nadie se ponga de acuerdo en coronar al rey de la fotograf¨ªa m¨®vil. Pero claro, hablamos de m¨®viles que alcanzan o superan holgadamente los mil euros ?y qu¨¦ hay del resto?

Esta pregunta se la plantearon un par de estudiantes de la universidad de Z¨²rich que preparaban su doctorado: ?podr¨ªa mejorarse la calidad de una imagen una vez tomada? No estamos hablando de los cl¨¢sicos ajustes que ya equipan de forma autom¨¢tica los principales fabricantes, sino de verdaderas correcciones sobre la instant¨¢nea de forma que la hicieran parecer de una categor¨ªa muy superior. Nikolay Kobyshev y Andrii Ahnotov se dispusieron a investigar sobre el asunto y con un objetivo: lograr que las fotograf¨ªas tomadas con los m¨®viles no sufrieran tanto las restricciones de coste y tama?o, y alcanzar un resultado similar al obtenido con una r¨¦flex.

Este equipo de investigadores lo ha logrado y con nota, adem¨¢s, gracias a un sistema basado en inteligencia artificial que corrige los defectos de luz, nitidez y forma de las fotos tomadas con los m¨®viles con un resultado sorprendente. ¡°Creo que lo que hace ¨²nico a nuestro planteamiento es que se logra mejorar las fotos de forma simult¨¢nea en muchos aspectos¡±, explica a EL PA?S Luc Van Gool, profesor del Computer Vision Lab de la mencionada universidad y tutor del proyecto.

¡°La t¨¦cnica empleada se basa en la inteligencia artificial o?aprendizaje profundo ("deep learning")¡±, sostiene. ¡°La red neuronal compara las im¨¢genes tomadas con diferentes tipos de c¨¢maras y aprende c¨®mo, de forma autom¨¢tica, lograr que una foto se parezca a la misma tomada con otra c¨¢mara¡±. En este proceso, l¨®gicamente, la imagen mejora notablemente y han dispuesto una serie de ejemplos para ello, aunque lo mejor es probar la demo on-line con fotograf¨ªas propias.

Este experto explica que el objetivo final es lograr una calidad de imagen semejante a la que obtendr¨ªamos por una c¨¢mara r¨¦flex, aunque limitado, eso s¨ª, a lo que d¨¦ la ¨®ptica del m¨®vil; es decir, el sistema corrige, pero no puede sustituir carencias de luz o nitidez. El prototipo ofrece ya de por s¨ª resultados espectaculares, pero lo mejor es que esto es solo el comienzo. Seg¨²n explican, pronto podr¨ªamos verlo operando directamente en un m¨®vil determinado: ¡°Nos ha contactado uno de los principales fabricantes de m¨®viles y est¨¢n considerando comenzar un trabajo de desarrollo con nuestro equipo¡±, aclara Van Gool.