En una tragedia, cada segundo cuenta para salvar vidas. El éxito de las operaciones nocturnas de rescate reside en el entrenamiento de los rescatistas y la tecnología con la que cuentan.
Publicado: 06 / 09 / 2017
Creado por: ldarango
Imagen fusionada en la que se transfieren detalles visuales (manos y aviso) de cada imagen fuente a la imagen final.

Las noches se convierten en una pesadilla para quienes deben liderar misiones de rescate y no cuentan con equipos sofisticados que les permitan llegar hasta donde los necesitan, incluso cuando se trata de salvar vidas. En la actualidad existen sistemas de visión nocturna que apoyan estas misiones con el fin de que los rescatistas puedan orientarse en la oscuridad, encuentren las personas que están en peligro y realicen su trabajo con menos dificultades. Estos sistemas deben entregar imágenes con detalles visuales enriquecidos, los cuales se producen combinando las imágenes que ve el ojo humano, llamadas el espectro visible, e imágenes infrarrojas, aquellas que se generan a partir del calor emitido por los objetos. Sin embargo, como el usuario final es un ser humano, es indispensable que la calidad visual de estas imágenes se pueda evaluar automáticamente, es decir, sin la intervención de una persona.

Un estudio realizado por investigadores de la Pontificia Universidad Javeriana Cali y la Universidad de Texas en Austin aporta una solución al problema de evaluar automáticamente imágenes fusionadas mediante el desarrollo de una medida de evaluación de calidad de imágenes de este tipo.

“El objetivo fue fusionar lo mejor de dos mundos. Por un lado, las imágenes en espectro visible muestran ciertos detalles mientras que las de espectro infrarrojo captan ondas que no son visibles para el ojo humano. Esta fusión es un aporte importante al desarrollo de los sistemas de visión nocturna”, aseguró Hernán Darío Benítez Restrepo, profesor de la Facultad de Ingeniería de la Javeriana Cali.

La evaluación automática de la calidad de imágenes es un tema de investigación desafiante, que es abordado en la actualidad por varias universidades en el mundo y empresas como Facebook, Netflix y Apple. Luego de dos años, los profesores Hernán Benítez y Alan Conrad Bovik, de la Universidad de Texas en Austin, junto con David Moreno, egresado de Ingeniería Electrónica de la Javeriana Cali, lograron medir la calidad visual de estas imágenes fusionadas y predecir con un alto grado de confianza la precisión con la que eran percibidas por los seres humanos, a un nivel mayor que otras medidas existentes reportadas en la literatura científica actual, dicen los investigadores.

La medida puede ser un punto de partida sólido para evaluar y comparar sistemas de visión nocturna y mejorar las posibilidades de rescates exitosos en condiciones de poca luz u oscuridad.

En el estudio analizaron cinco métodos de multirresolución para la fusión de imágenes que generalmente presentan distorsiones comunes como borrosidad, ruido gaussiano −en donde los píxeles de la imagen se ven alterados y generan gránulos digitales−, compresión JPEG para lograr que las imágenes ocupen menos espacio en la memoria y no uniformidad en el sensor que capta las imágenes térmicas infrarrojas de onda larga (LWIR, por sus siglas en inglés).

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