{"id":16532,"date":"2022-05-11T02:00:29","date_gmt":"2022-05-11T02:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16532"},"modified":"2022-05-11T02:00:29","modified_gmt":"2022-05-11T02:00:29","slug":"desarrollan-un-metodo-basado-en-aprendizaje-automatico-para-obtener-imagenes-con-camaras-sin-lentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16532","title":{"rendered":"Desarrollan un m\u00e9todo basado en aprendizaje autom\u00e1tico para obtener im\u00e1genes con c\u00e1maras sin lentes"},"content":{"rendered":"
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Un equipo de investigaci\u00f3n de la Escuela de Ingenier\u00eda del Instituto de Tecnolog\u00eda de Tokio (Tokyo Tech<\/a>) ha desarrollado el transformador de visi\u00f3n (ViT), un nuevo m\u00e9todo basado en una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico que permite obtener im\u00e1genes de alta calidad en un corto tiempo de computaci\u00f3n y contribuye a la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de una c\u00e1mara sin lentes.<\/p>\n

\"Aprendizaje
C\u00e1mara ensamblada sin lente usada para un experimento \u00f3ptico. Foto: Xiuxi Pan de Tokyo Tech.<\/figcaption><\/figure>\n

Una c\u00e1mara generalmente requiere un sistema de lentes para capturar una imagen enfocada, brillante y sin aberraciones. En las \u00faltimas d\u00e9cadas se ha visto un aumento en la demanda de c\u00e1maras m\u00e1s peque\u00f1as, livianas y econ\u00f3micas. Sin embargo, la miniaturizaci\u00f3n de la c\u00e1mara est\u00e1 restringida por el sistema de lentes y la distancia de enfoque requerida por las lentes refractivas.<\/p>\n

En este contexto, los investigadores han desarrollado un nuevo m\u00e9todo de reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes que mejora el tiempo de c\u00e1lculo y proporciona im\u00e1genes de alta calidad. Al no existir la limitaci\u00f3n de una lente, la c\u00e1mara sin lente podr\u00eda ser ultraminiatura, permitiendo nuevas aplicaciones.<\/p>\n

El hardware \u00f3ptico t\u00edpico de la c\u00e1mara sin lentes consiste simplemente en una m\u00e1scara delgada y un sensor de imagen. La m\u00e1scara codifica \u00f3pticamente la luz incidente y proyecta patrones en el sensor y mediante un algoritmo matem\u00e1tico, se reconstruye la imagen.<\/p>\n

Aprendizaje profundo para la reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes<\/h2>\n

El proceso de decodificaci\u00f3n, basado en la tecnolog\u00eda de reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes, sigue siendo un desaf\u00edo. El aprendizaje profundo podr\u00eda ayudar a evitar las limitaciones de la decodificaci\u00f3n basada en modelos, ya que puede aprender el modelo y decodificar la imagen mediante un proceso directo no iterativo. Sin embargo, los m\u00e9todos de aprendizaje profundo existentes para im\u00e1genes sin lentes, que utilizan una red neuronal convolucional (CNN), no pueden producir im\u00e1genes de buena calidad.<\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n de TokyoTech est\u00e1 estudiando esta propiedad de multiplexaci\u00f3n y ahora ha propuesto un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico novedoso y dedicado para la reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes. El algoritmo propuesto se basa en una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico llamada transformador de visi\u00f3n (ViT).<\/p>\n

La novedad del algoritmo radica en la estructura de los bloques de transformadores multietapa con m\u00f3dulos de parches superpuestos. Esto permite aprender eficientemente las caracter\u00edsticas de la imagen en una representaci\u00f3n jer\u00e1rquica, evitando las limitaciones del aprendizaje profundo convencional basado en CNN y ofreciendo una mejor reconstrucci\u00f3n de la imagen.<\/p>\n

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