18/01/2013 - Desarrollan un compresor de imágenes utilizando metamateriales

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Investigadores de la Universidad Duke (EE UU) han creado un sensor que comprime las fotografías según se toman, en lugar de después como hacen la mayoría de los algoritmos compresores, como JPEG. El dispositivo está fabricado con un material artificial y puede simplificar el trabajo de cámaras y escáneres.

Un nuevo tipo de lente permite comprimir imágenes de forma más eficiente que los métodos actuales. Está fabricada con metamateriales –materiales artificiales con propiedades que no ofrece la naturaleza– y la ha desarrollado un equipo de la Universidad Duke en EE UU.

Los algoritmos como JPEG pueden comprimir el tamaño de los archivos, pero actúan después de que se han tomado las imágenes. Por el contrario, el sensor de metamaterial comprime las fotografías según se registran y compila su información de forma más eficiente.

El hallazgo, que se publica esta semana en la revista Science, sugiere que cámaras, escáneres de rayos X y otras tecnologías de imagen construidas con el nuevo sensor podrán registrar las fotografías de forma más rápida y sin tantos detectores y mediciones como se requiere actualmente.

Los investigadores han utilizado el sensor metamaterial para comprimir imágenes de muestra. Así han comprobado que se pueden grabar y reconstruir computacionalmente lo suficientemente rápido como para proporcionar un producto con calidad de vídeo, sin necesidad de una poscompresión.

El estudio se enmarca dentro de la tendencia actual de hacer más eficiente el procesamiento de imágenes en todas sus formas, desde las de alta resolución que ya se pueden captar desde los smarthphones y otros teléfonos inteligentes hasta las imágenes médicas tridimensionales de resonancia magnética (MRI, por siglas en inglés: magnetic resonance imaging).

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Referencia bibliográfica:

J. Hunt; T. Driscoll; G. Lipworth; D.R. Smith; A. Mrozack; M. Reynolds; D. Brady; T. Driscoll. "Metamaterial Apertures for Computational Imaging". Science, 18 de enero de 2013.

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