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DeBlur Filter (filtro anti-mosso) da Adobe

by su 24/10/2011

effetto del filtro DeBlur (presentato al Max 2011)

In questi giorni c’ è un forte dibattito su un plug in per Photoshop mostrato da Adobe al Max 2011 che permetterebbe di restaurare foto mosse  (De-Blur filter). Si tratta della  presentazione di una anteprima di un lavoro in corso d’ opera che, va precisato, non è sicuro che abbia una ricaduta commerciale, cioè se sarà reso disponibile al pubblico. All’ inizio erano circolati su you tube filmati registrati dalla platea, ora Adobe ha postato un video ufficiale . Gli scettici non mettono tanto  in dubbio la capacità del filtro, quanto  le  immagine di partenza utilizzate  per la dimostrazione.

L’ applicazione  dei principi della  “deconvoluzione*” (deconvolution) alle immagini non è nuova; in campo medico e scientifico sono stati sviluppati diversi algoritmi che permettono ad esempio di migliorare un’ immagine di un microscopio a fluorescenza, di una tomografia, di una immagine satellitare o di un radio telescopio;  questi algoritmi  funzionano a patto che si conosca l’ errore generato dallo strumento stesso. Anche in campo militare e di sorveglianza questa tecnica trova diverse applicazioni. Se non si conoscono i parametri di errore, come nel caso di una foto mossa per il movimento casuale della fotocamera o del soggetto, si parla di ” blind deconvolution”, dove si tentano di  eliminare le informazioni non necessarie (l’ effetto mosso) attraverso “calcoli probabilistici”. In particolare già nel 2008 da parte di Qi Shan, Jiaya Jia and Aseem Agarwala era stato sviluppato un algoritmo che permetteva di restaurare foto non nitide.

Presentazione del nuovo algoritmo da parte di Qi Shan, Jiaya Jia, and Aseem Agarwala al SIGGRAPH 2008


Tornando quindi alla dimostrazione di Adobe, gli scettici si chiedono se il filtro fosse stato applicato ad una fotografia mossa oppure il punto di partenza fosse stato una foto corretta e “pasticciata”  successivamente con artifici che il plug in ha poi riconosciuto e neutralizzato. Molti hanno lamentato che non sia stata utilizzata una foto del pubblico per la dimostrazione, ma questo è normale: non trattandosi di una tecnica definitiva e messa in commercio, è stata utilizzata una fotografia utilizzata per le sperimentazioni, il suo utilizzo su foto della vita reale sarà un passo successivo se gli Adobe Labs continueranno in questa ricerca. La differenza è sostanziale perchè come visto la deconvoluzione di immagini con errori casuali è molto più complessa. Allo stato attuale non credo che esistano software capaci di ricostruire immagini completamente impastate, in stile “CSI”, Las Vegas o New york o altro… Altri ancora si chiedono se il motivo di questa uscita di Adobe che qualcuno reputa forse un po’ frettolosa , non sia dovuta alla messa in vendita, a breve della fotocamera “multifuoco” della Lytro (questa è una piccola sorprendente  galleria di immagini realizzata con questa camera).

Un secondo punto dibattuto è se c’è la necessità di un filtro di questo tipo, considerando che i sensori sono sempre meno avidi di luce e permettono quindi di lavorare con tempi più brevi. Inoltre ormai anche su fotocamere consumer sono previsti stabilizzatori ottici che permettono di guadagnare parecchi stop in termini di velocità di otturazione. In ogni caso, e questo è il mio parere personale, non sono contrario o prevenuto rispetto a questo lavoro di Adobe; anche fra i professionisti, c’ è sempre qualche immagine da salvare per “portare a casa la pelle” tuttavia quello che spero è che tutto questo non si traduca in esagerati aumenti di costo della prossima suite. Anche un pubblico più vasto potrebbe  beneficiare di questo plug in se sarà inserito in Photoshop Elements, dai costi molto più contenuti.

* In maniera molto ma molto semplificata, giusto per rendere conto del termine che si trova nei motori di ricerca, la convoluzione è quando due o più segnali si sommano generandone uno nuovo, la deconvoluzione è la separazione di questi, attraverso un filtro,  ritornando alle componenti originarie. E’ un termine utilizzato originariamente in astronomia, ma diventato di uso comune in tutte le applicazioni di scientific imaging in cui si vuole scorporare il disturbo o altre componenti non volute da un’ immagine. Il prof. Patrizio Campisi del dipartimento di Elettronica applicata della facoltà di ingegneria di Roma 3, ha scritto un libro sull’ argomento:Patrizio Campisi, Karen Egiazarian: Blind Image Deconvolution, CRC press, New York 2007;  inoltre  in rete si trovano diversi documenti  sull’ argomento; può essere utile sfogliarne alcuni  anche solo per vedere le ricostruzioni delle immagini che questi software sono in grado di fare.


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