«Irudiak txikitzeak denbora zein emaitzetan irabazteko balio dezake»

Irudi bat galduz gero konponbidea aurkitu du Ander Paternain (Iruñea, 1984) Nafarroako Unibertsitate Publikoko ingeniariak. Hori izan da Irudiak murrizteko eta berreskuratzeko algoritmoen optimizazioa agregazio teknikak eta penalizazio funtzioak erabiliz tesiaren emaitza. Humberto Bustince eta Francisco Javier Fernandez doktoreek zuzendu dute tesia, eta bikain cum laude kalifikazioa lortu du. Paternainek ikerketa lanean lagun izandako GIARA ikerketa taldeko kideen lana eskertu du ezer baino lehen.

Galdutako irudiak berreskuratu daitezke. Baina hori ez da dena.

Egia da alderdi horrek bereganatzen duela arreta handiena, baina bi zati ditu tesiak. Lehenbiziko partea irudiak txikitzearena da. Satelite irudiak edo antzeko irudiak izanez gero izugarri handiak dira, beraz, mega anitz okupatzen dituzte eta bi arazo nagusi sortu: alde batetik, ordenagailu batean sartzerakoan biltegiratzea kostu handikoa da egunean sateliteetatik hamaika argazki ateratzen dituztelako etengabe. Beste alde batetik, irudiak hain handiak izanda, bertan prozesatzeren bat egin nahi baduzu —adibidez, ibai bat hauteman edo zer ereiten ari den ikusi— arazo bat dago: irudia handiagoa den heinean prozesua motelagoa da. Beraz, hasierako ideia honako hau zen: nola hartu irudi bat eta pixelak gutxitu, gordetzea eta tratatzea kostu txikiagokoak izateko. Baina, era berean txikitze horrek ahalik eta informazio gutxien galdu dezala. Galdutakoa ezin da garrantzitsua izan.

Bigarren zatia, beraz, irudi txiki horretatik galdutakoa berreskuratzeari dagokio.

Tesia aurkeztu baino urtebete lehenago gutxi gorabehera, nire zuzendariak Istanbulgo mintegi batean parte hartu zuen. Bertan, irudi bat izorratzerakoan zer gertatzen den izan zuen hizpide norbaitek. Hortik tiraka, pentsatzen hasi ginen: hau egiteko hainbat modu daude. Gauza bat litzateke galdutakoaren inolako informaziorik ez izatea eta irudiko gainontzeko zatiekin hondatutakoa konpontzea. Baina irudiaren erdia galduz gero, beste erdiak ez du berreraikitze horretarako balio. Kasu horretan aurretiko informazio foku bat behar duzu. Beraz, bi gauzak lotzen saiatu ginen: irudia hartu eta ahalik eta gehien txikitu, eta, ondoren, jatorrizko irudia galdu edo hondatzen bada, lehenagotik lortu dudan informazio txiki hori erabili. Segurtasun kopia baten antzekoa litzateke. Berreskurapenarena azken urteko kontua da, baina emaitza onak izan ditugu, eta horretan lanean dihardugu pixka bat gehiago hobetzeko asmoz. Dena den, irudi oso bat galduz gero, oso zaila da irudi osoa bikain berreskuratzea. Xehetasun mailarekin jokatu beharra dago. Jo dezagun etxe baten irudia dugula eta inguruan garrantzi txikiko gauzak dituela. Errazena objekturik handienak berreskuratzea litzateke.

Bada ezberdintasunik originalaren eta berreskuratutakoaren artean.

Bai, ez bada irudiak oso sinpleak direla. Pertsona baten aurpegiaren informazio guztia galtzekotan oso zaila litzateke dena bikain berreskuratzea, begiak eta abar. Berreskuratu nahi duzun xehetasun kopuruan dago gakoa. Xehetasun asko behar badituzu, orduan segurtasun kopia moduko horretan informazio gehiago gorde beharko duzu. Txikitzeak eta berreskuratzeak bat egiten dute.

Irudia berreskuratzeko balioko duen kopia txiki hori nola sortzen da?

Txikitze prozesuan irudiaren eremuak modu independentean lantzen saiatu ginen. Hartara, irudiaren eremu txiki bakoitzaren ordezko informazio bana har dezakezu. Hau da, eremu txiki bakoitzean informaziorik garrantzitsuena biltzen duzu, eremu hori nolakoa den dioen informazioa,alegia. Izan ere, arazoak eremutxikietan konpontzea errazagoa da. Horretaz gainera, matematikak ere badaude, noski. Ikerketa taldean ez dugu soilik irudia tratatzeari dagokiona lantzen, matematika asko egiten dugu. Edozerekin hasi aurretik azterketa teoriko sendoa egiten dugu. Funtzioak aztertzen ditugu, eta irudiaren eremu bakoitzari hobekien doakiona bilatzen dugu.

Hori automatikoki egiten da?

Algoritmoa programatzea da gakoa. Nik agindu diezaioket irudiak tamaina zehatz bat izatea. Orduan algoritmoak eremuak banatzen ditu, eta gutxi gorabehera modu automatikoan egiten du. Kontrako prozesua, berreskuratzearena alegia, prozesu interaktiboa da. Informazioa galdu egin duzu, pixel asko desagertu dira, eta, orduan, optimizazio prozesu bat abiatu behar duzu. Badakizunez zein modutan txikitu den, informazio hori baliatu daiteke berreskuratutako irudia originalaren ahalik eta antzekoen izateko.

Prozesua ezberdina izanen da berreskuratu beharreko irudia kolorezkoa edo zuri-beltzekoa baldin bada.

Gris eskalan dauden irudiek informazio iturri bakarra dute: grisaren maila. Baina kolorea duzunean informazio iturri gehiago dituzu. Normalean erabili ohi den estandarra RGB da. Gorri, berde eta urdin kopuruaren informazioa duzu. Hau da, irudiaren eremu jakin batean zein kolore dagoen dioten hiru iturri dituzu aldi berean. Hiru informazio mailarekin batera lan egin behar denez, hiru aldiz zailagoa da berreskuratzea. Dena den, bi motatako irudiekin egin dugu lan.

Penalizazio funtzioak erabiltzen dituzue.

Tresna matematikoak dira horiek. Informazio pila bat duzu, hainbat iturri eta balio bakar batean gehitu edo batu behar dituzu. Oso ohikoa da: hauteskundeak izatekotan, bakoitzak gauza bat bozkatzen du, eta ondoren,irabazlea aukeratu behar da. Kasu honetan modu berean funtzionatzen du. Irudiaren zati batetik balio adierazgarriena atera nahi dut; beraz, balio guzien artean berdintsuena dena aukeratu behar dut. Balio bat hautatzerakoan, erabakiaren penalizazioa adierazten dute penalizazio funtzioek; hau da, aukeraketan asko erratu zaren edo ez. Horregatik, funtzio horien bidez optimizatzen saiatu gaitezke irudiaren eremubakoitzean guztiekin antzekoena den balioa aukeratzeko.

Beharrezko galdera: praktikan zer erabilera du sistema honek?

Irudiak txikitzea oso garrantzitsua da teledetekzio edo satelite irudietarako, oso handiak baitira. Denbora zein emaitzetan irabazteko balio dezake. Irudia txikiagotzean, emaitzak txarrak izatea bidera dezakeen garrantzirik gabeko informazioa baztertzen da. Bestalde, berreskuratzeari dagokion zatiak irudiak egiazki oso garrantzitsuak diren alorretarako balio dezake, argazkiak inolaz ere galdu ezin diren horietarako. Adibidez, medikuntza irudietarako edo behatz marken irudietarako. Gainera, erabili liteke irudi zaharrak zaharberritzeko.