ಓದಲು 3 ನಿಮಿಷ

ಸಣ್ಣ ಫೋಟೊ ದೊಡ್ಡದಾದಾಗ ಹೊಸ ವಿವರಗಳು ನಿಜವೇ?

ಪ್ರಕಟಿತ

30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಥ

ಎಐ ಸೂಪರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಎಂದರೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ ಕಡಿಮೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಿರುವ ಚಿತ್ರವನ್ನು ದೊಡ್ಡದಾಗಿಸಲು ಹೊಸ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ವಿಧಾನ.

ಮನೆಯ ಹಳೆಯ ಫೋಟೊವನ್ನು ಫೋನಿನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತೀರಿ. ಮುಖ ಗುರುತಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ನೋಡಿದಾಗ ಕಣ್ಣಿನ ಸುತ್ತ ಸಣ್ಣ ಚೌಕಗಳು ಕಾಣುತ್ತವೆ. ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಮುದ್ರಿಸಬೇಕಾದರೆ ತಂತ್ರಾಂಶ ಹೊಸ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಆಗ ಕಾಣುವ ಹೊಸ ರೇಖೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ದಾಖಲಿಸಿದ್ದೇ, ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾಡಿದ ಅಂದಾಜೇ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆ ಬರುತ್ತದೆ.

ಹೊಸ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ

ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರವು ಬಣ್ಣದ ಸಣ್ಣ ಚುಕ್ಕೆಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ. ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರೆ ಹಳೆಯ ಚುಕ್ಕೆಗಳೇ ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತವೆ; ಕಳೆದುಹೋದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿ ಮರಳಿ ಬರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಿಗ್ಗಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಪಕ್ಕದ ಚುಕ್ಕೆಗಳ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ಮಧ್ಯದ ಬಣ್ಣವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ. ಅಂಚುಗಳು ನಯವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದರಿಂದ ಮೂಲ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ವಿವರಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಸಾಕ್ಷಿ ಸಿಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಎಐ ಬಳಸುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ಕೊಡುವಾಗ ಕಡಿಮೆ ವಿವರದ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಅದರ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಯಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಸುಕಾದ ಅಂಚು, ಬಣ್ಣದ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾದರಿಯ ಒಳಗಿನ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಹಿಡಿದಿಡುತ್ತವೆ. ನಂತರ ಹೊಸ ಸಣ್ಣ ಚಿತ್ರ ಬಂದಾಗ ಆ ಸಂಬಂಧದ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಅದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಣ್ಣ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂಗಿಯ ಭಾಗ ಒಂದೇ ನೀಲಿ ಬಣ್ಣದಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು. ದೊಡ್ಡದಾದ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಬಟ್ಟೆಯ ನೇಯ್ಗೆಯಂತಿರುವ ಸಣ್ಣ ಗೆರೆಗಳು ಮೂಡಬಹುದು. ಅವು ಸಹಜವಾಗಿ ಕಂಡರೂ, ಆ ಅಂಗಿಯಲ್ಲಿ ನಿಜಕ್ಕೂ ಅದೇ ವಿನ್ಯಾಸವಿತ್ತು ಎಂದು ಸಣ್ಣ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಫಲಿತಾಂಶ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣುವುದು ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮರಳಿಸುವುದು ಬೇರೆ ವಿಷಯಗಳು.

ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಸತ್ಯದ ನಡುವಿನ ಅಂತರ

ಒಂದು ಚಿಕ್ಕ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೊಂದುವ ದೊಡ್ಡ ಮೂಲಚಿತ್ರಗಳು ಹಲವಾರು ಇರಬಹುದು. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಸುವಾಗ ಬಿಟ್ಟುಹೋದ ವಿವರಗಳು ಯಾವ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಹೇಗಿದ್ದವು ಎಂಬುದನ್ನು ಆ ಚಿಕ್ಕ ಫೈಲ್ ಮಾತ್ರ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ, ಸ್ವಲ್ಪ ಮೃದುವಾದ ಚಿತ್ರ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಇನ್ನು ಕೆಲವು ನಂಬುವಂತೆ ಕಾಣುವ ಕೂದಲು ಅಥವಾ ಬಟ್ಟೆಯ ಗೆರೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಹೆಚ್ಚು ಹರಿತವಾದ ಚಿತ್ರ ಕೊಡುತ್ತವೆ.

ಹೆಚ್ಚು ಹರಿತವಾದ ಆವೃತ್ತಿಯೇ ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಕಡಿಮೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಿರುವ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ತುಂಬಿದ ರೇಖೆಯನ್ನು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ದಾಖಲೆಯೆಂದು ಓದಿದರೆ ತಪ್ಪು ತೀರ್ಮಾನ ಬರಬಹುದು. ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಫೋಟೊ ನೋಡಲು ಅದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು; ಯಾರನ್ನಾದರೂ ಗುರುತಿಸುವಂತಹ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅದೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೇರ ಸಾಕ್ಷಿ ಎಂದು ಬಳಸಬಾರದು.

ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ಕಡಿಮೆ ಇರುವುದು ಮತ್ತು ಫೋಟೊ ತೆಗೆಯುವಾಗ ಕೈ ನಡುಗಿ ಎಲ್ಲವೂ ಮಸುಕಾಗಿರುವುದು ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ. ಮೊದಲ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಅಂದಾಜು ಉಪಯೋಗವಾಗಬಹುದು. ಎರಡನೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಬೆರೆತುಹೋದ ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸೂಪರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಎಂಬ ಹೆಸರು ಎಲ್ಲ ಮಸುಕಾದ ಫೋಟೊಗಳನ್ನೂ ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಬಳಸುವಾಗ ಯಾವುದು ನೆನಪಿರಲಿ

ಕುಟುಂಬದ ಫೋಟೊ ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ನೋಡಲು ಅಥವಾ ಮುದ್ರಿಸಲು ಹಿಗ್ಗಿಸಿದ ಆವೃತ್ತಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದರೆ ಮೂಲ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿ, ಎರಡನ್ನೂ ಪಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸಿ. ಹೊಸದಾಗಿ ಕಾಣುವ ಬಟ್ಟೆಯ ಗೆರೆ ಅಥವಾ ಮುಖದ ಸಣ್ಣ ಗುರುತು ಮೊದಲು ಇದ್ದಿತೇ ಎಂದು ನೋಡಿ. ಸುಂದರವಾದ ಮುದ್ರಣ ಬೇಕೆಂಬ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತ ಆಯ್ಕೆ; ಮೂಲದ ನಿಖರ ದಾಖಲೆಗೆ ಬದಲಿಯಲ್ಲ.

ಒಂದು ಸರಳ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಮೂಲ ಫೋಟೊ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡದಾದ ಫೋಟೊವನ್ನು ಒಂದೇ ಪರದೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಇಡಿ. ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಾಣುವ ಸಣ್ಣ ಗುರುತನ್ನು ಮಾದರಿಯ ಅಂದಾಜು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಬೇರೆ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳು ಅದೇ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ಗೆರೆಗಳನ್ನು ಕೊಟ್ಟರೆ ಯಾವುದು ನಿಜವೆಂದು ಆ ಚಿಕ್ಕ ಮೂಲಚಿತ್ರದಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಿಸಲು ಆಗುವುದಿಲ್ಲ. ಎರಡೂ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಕಂಡರೂ ಅದನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರ ದೃಢೀಕರಣವೆಂದು ಭಾವಿಸಬೇಡಿ. ಮುಖ್ಯ ವಿವರ ಬೇಕಿದ್ದರೆ ಅದೇ ಕ್ಷಣದ ಇನ್ನೊಂದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಫೋಟೊ ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಗುರುತು, ವಾಹನದ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಮುಖ್ಯ ಸಾಕ್ಷಿಯ ವಿಚಾರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಬೇಕು. ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಫೊರೆನ್ಸಿಕ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಮೂಲವನ್ನು ಉಳಿಸಲು, ಮಾಡಿದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಬದಲಿಸಿದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಗುರುತಿಸಲು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಣೆ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥ ಕೊಡುವ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸಬಹುದು. ಅನುಮಾನ ಉಳಿದರೆ ಬೇರೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮೂಲಚಿತ್ರ, ಇನ್ನೊಂದು ಫ್ರೇಮ್ ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರ ದಾಖಲೆ ನೋಡಬೇಕು.

ಅಂಥ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದಾಖಲೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಒಂದು ಹೊಸ ಅಕ್ಷರವನ್ನು ಖಚಿತವಾಗಿ ಓದಿದೆವೆಂದು ಹೇಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮಿತಿಯನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಲು ಸುಲಭ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಕ್ಯಾಮೆರಾ ದಾಖಲಿಸದ ಘಟನೆಗೆ ತಾನೇ ಸಾಕ್ಷಿ ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಮೂಲಗಳು
  1. Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial NetworkIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
  2. EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture SynthesisIEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
  3. SWGDE Image Processing GuidelinesScientific Working Group on Digital Evidence