SIGGRAPH 2007 "Escalado de imágenes sin perdida"

Lo he visto en mil sitios no pensaba decir nada, pero si Víctor dice que es digno de mi blog tengo que ponerlo.

SigGraph es un grupo con interés en infografía o computación gráfica de la ACM, también es el nombre de la feria más importante de diseño por ordenador. En la feria de este año parece ser que ha llamado la atención un novedoso método para escalar imágenes. La técnica se basa en buscar caminos de píxeles que son menos relevantes en la imagen para eliminarlos y así poder reducir el tamaño de la imagen, o repetirlos si lo que se quiere es agrandarla. En el vídeo se ve mucho mejor todo esto (atención a cuando elimina a una persona de la foto, los artistas del photoshop seguros que están encantados con estas cosas):

Vía Barrapunto, Menéame

Hay muchos algoritmos para agrandar y reducir imágenes, tal vez menos impresionantes que el que acabáis de ver, pero me gustaría destacar uno. Como ya mencione cuando hable de fractales, estos podían utilizarse para comprimir imágenes con perdida (como el jpg). Esta técnica para comprimir imágenes se basa en los atractores de punto fijo, es decir, en sistemas dinámicos que independientemente del estado inicial y que tras un número de iteraciones llegan a una situación estable de la que ya no salen. La forma en la que se aplica esto para comprimir imágenes es la siguiente. Primero se divide la imagen en partes y, después, para cada parte se busca otra a partir de la que se pueda obtener con una simple operación matemática del tipo y = a·x+b. Finalmente se guardan las operaciones matemáticas y las partes sobre las que se aplican para poder volver a obtener luego la imagen original. Al haber conseguido fórmulas matemáticas que forman "el atractor de la imagen" podemos utilizarlas a "cualquier escala", es decir, no es necesario que las zonas en las que se dividió la imagen tengan el mismo tamaño que las originales y podemos hacerlas más pequeñas o más grandes para conseguir una nueva imagen de un tamaño distinto a la original. Evidentemente esto tiene sus limitaciones porque para conseguir las fórmulas matemáticas no hemos utilizado una imagen con infinito grado de detalle, pero hasta cierto punto esta técnica es interesante, sobre todo cuando se trata de imágenes de objetos naturales que se pueden considerar fractales, cómo los árboles, o pseudofractales, como las nubes.