टीवी के झूठ को सच मानने से रोकें छवियों को बढ़ाने के बारे में

आपने इसे बार-बार देखा है। एफबीआई एक धुंधली छवि को "बढ़ाने" के लिए अपनी उन्नत तकनीक का उपयोग करता है, और सबसे खराब संभव फुटेज में एक खलनायक का चेहरा ढूंढता है। खैर, कैसे-कैसे गीक उनके झांसे में आ रहे हैं। आगे पढ़ें क्यों.

यह टेलीविजन और फिल्मों में सबसे आम ट्रॉप्स में से एक है, लेकिन क्या कोई संभावना है कि एक सरकारी एजेंसी वास्तव में उन चेहरों को खोजने की तकनीक रख सकती है जहां केवल धुंधले पिक्सल हैं? हम यह तर्क देंगे कि न केवल वर्तमान तकनीक के साथ यह असंभव है, बल्कि कभी भी हमारे द्वारा देखी जाने वाली तकनीक होने की संभावना नहीं है। हमें विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लेंस के तहत इस ट्रोप को देखने के लिए चारों ओर छड़ी करें, और इसे एक बार और सभी के लिए गलत साबित करें.

कैसे इमेजिंग और लाइट साबित सभी तस्वीरें सीमित हैं

सभी इमेजिंग तकनीक, या तो डिजिटल या एनालॉग, सभी लगभग उसी तरह से काम करते हैं। आइए एक पल के लिए कैमरों के बारे में सोचें। सभी कैमरे किसी प्रकार की छवि बनाते हैं जब प्रकाश (हम जिन्हें फोटोन कहते हैं) कुछ प्रकार की छवि बनाते हैं जो मीडिया बनाते हैं। डिजिटल कैमरों में, यह एक फोटोइलेक्ट्रिक सेंसर है। फिल्म कैमरों में, यह रासायनिक रूप से उपचारित, फिल्म की हल्की संवेदनशील पट्टी है.

यह जानकर आपको आश्चर्य हो सकता है कि फिल्म-आधारित कैमरे अत्यंत उच्च रिज़ॉल्यूशन वाले डिजिटल कैमरों की तुलना में अधिक विवरण कैप्चर कर सकते हैं। लेकिन यहां तक ​​कि एक फिल्म कैमरा के साथ, फिल्म पर केवल सीमित मात्रा में प्रकाश दर्ज किया जा सकता है। किसी भी इमेजिंग डिवाइस के साथ भी यही सच है, चाहे वह वीडियो रिकॉर्डर हो, डिजिटल कैमरा हो या फिर फ्लैटबेड स्कैनर। और चूंकि किसी भी तस्वीर को समय की एक सीमित अवधि में लिया जाता है (आमतौर पर कैमरों के मामले में एक सेकंड का अंश), किसी भी कैप्चर की गई छवि के विस्तार के लिए एक ऊपरी सीमा आवश्यक है.

डिजिटल इमेजिंग में, ऊपरी सीमा को अक्सर छत के साथ करना पड़ता है कैमरा या डिवाइस में-पिक्सेल की संख्या कैमरे के अंदर सेंसर उदाहरण के लिए, पता लगाने में सक्षम है। यह सब स्वयं डिवाइस की सीमा के बारे में है, और कैमरे में मीडिया तक प्रकाश की एक परिमित मात्रा की समस्या से थोड़ा अलग है। सीधे शब्दों में कहें, कोई कैमरा नहीं, चाहे कितना भी उन्नत हो, संकल्प के लिए एक अनंत क्षमता है.

ऑल डेटा अन्य डेटा-गारबेज इन, गारबेज आउट का उत्पाद है

कंप्यूटर दिलचस्प मशीन हैं, लेकिन वे अपनी सीमाओं के बिना नहीं हैं। कंप्यूटर के बारे में अधिकांश लोगों को गलतफहमी है कि वे वास्तव में "नई" जानकारी बनाने में सक्षम नहीं हैं, वे सिर्फ "अलग" जानकारी बनाने के लिए तैयार हैं। गणित में, जब एक समीकरण का एक हिस्सा दूसरे हिस्से पर प्रतिवादी होता है, तो इसे एक फ़ंक्शन कहा जाता है। जब Y = X + 1, Y, X का एक कार्य है। जो कुछ भी, X है, Y सीधे सहसंबद्ध है.

कंप्यूटर एक समान तरीके से काम करते हैं। आप कंप्यूटर को यादृच्छिक अक्षरों और शब्दकोश की एक विशाल पाठ फ़ाइल दे सकते हैं, और यह बता सकते हैं कि अक्षरों के सीमित सेट को शब्दकोश से शब्दों में व्यवस्थित करें। यह काम करता है क्योंकि अंतिम उत्पाद को यादृच्छिक अक्षरों के सेट, शब्दकोश से शब्द और दूसरे से एक बनाने के निर्देश के एक फ़ंक्शन में विभाजित किया जा सकता है.

कल्पना कीजिए कि आप अपने कंप्यूटर पर बीजगणित का होमवर्क कर रहे हैं। आप अपने "Y = X + 1" समीकरण में संख्याओं की एक श्रृंखला में प्लग करते हैं। सबसे पहले, X = 1, इसलिए 1 + 1 = 2. लेकिन क्या होगा यदि आप गलत कुंजियों को धक्का देते हैं, और गलत संख्याओं को इनपुट करते हैं? क्या आपको अभी भी सही उत्तर मिलेगा? यदि आपका मतलब X = 1 है, लेकिन X = 11 टाइप किया जाता है, तो क्या कंप्यूटर अभी भी आपको सही उत्तर देगा? प्रश्न, निश्चित रूप से, पूर्वगामी है। यह "कचरा में, कचरा बाहर" की अवधारणा है। दूसरे शब्दों में, गलत डेटा गलत उत्तर देगा.

हमारे समीकरण की तरह, "बढ़ी हुई" छवियां मूल छवि का एक कार्य हैं। जब आप एक धुंधली या पिक्सेलयुक्त छवि (या उस चीज़ के लिए भी एक तेज साफ) के साथ शुरू करते हैं, तो फिल्टर या कंप्यूटर मैजिक की कोई भी राशि ऐसी जगह से जानकारी को सह नहीं सकती है जहां जानकारी बस मौजूद नहीं है। जैसे "1 + 11" का परिणाम कभी भी "2" नहीं होगा, एक सीमित छवि कभी भी तथाकथित "उन्नत" संस्करण में परिणाम नहीं करेगी।.

क्यों कुछ भी नहीं से डेटा बनाने के लिए कोई कार्य नहीं है

आप सवाल पूछ सकते हैं, "क्या ऐसा फ़ंक्शन बनाना संभव नहीं है जो एक खराब छवि के लिए विवरण जोड़ सकता है?" ठीक है, हम जल्द ही कभी भी एक बनाने की संभावना नहीं रखते हैं। केवल इसलिए कि हम पिक्सेल की व्यवस्था को एक चेहरे के रूप में पहचानते हैं इसका मतलब यह नहीं है कि यह एक वास्तविक चेहरा है। चेहरे का हिस्सा उस डेटा की हमारी धारणा है-हम वास्तव में केवल डेटा को देख रहे हैं! छवि डेटा लेने और इसे "बेहतर" डेटा में बदलने के लिए एक असंभव है। एक ऐसा कार्य जो बकवास डेटा से एक मानव चेहरे के रूप में विशिष्ट बनाता है, अंतिम उत्पाद के वास्तविक ज्ञान की आवश्यकता होगी-आपको वास्तविक व्यक्ति के चेहरे को जानने की आवश्यकता होगी ताकि वह धुंधली छवि में "खोज" कर सके, जो बिंदु को हरा देता है। इस काल्पनिक तकनीक का वैसे भी.

कचरा छवि डेटा से कुछ प्रकार की चेहरे जैसी छवि बनाना संभव हो सकता है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह उत्पाद प्रासंगिक होगा। यह एक ऐसा चेहरा बना सकता है जो वास्तव में उस व्यक्ति की तरह कुछ भी नहीं दिखता है जो वास्तव में वहां था। यह अधिक संभावना है कि बस एक बड़े पैमाने पर पिक्सेल का निर्माण होता है, जो कि वहां पर "अलग" संस्करण की तरह दिखता है। टीवी तर्क में, उस छवि के पीछे एक चेहरा बंद है, और अच्छे लोग बस इसे पाने के लिए एक रास्ता खोजने जा रहे हैं। हकीकत में, यह केवल डेटा-और कोई भी फ़ंक्शन है जो किसी फ़ोटो की परिस्थितियों को फिर से शूट करता है, पहले से ही उसके भीतर की जानकारी है.

कैसे पता करें कि सरकार गुप्त रूप से इस असंभव बात को नहीं कर रही है

हबल और केप्लर जैसे उपग्रह दूरबीनों के साथ आकाश की खोज के लिए नासा जैसी सरकारी एजेंसियों द्वारा बहुत पैसा खर्च किया जा रहा है। ये स्कोप और पृथ्वी पर अन्य लोग प्रकाश की अद्भुत, गहरी जगह वाली डिजिटल फ़ोटोग्राफ़ी प्रदान करते हैं, और अन्य तरंगदैर्ध्य जैसे इलेक्ट्रोमैग्नेटिक स्पेक्ट्रम-रेडियो और माइक्रो वेव्स, और उच्च आवृत्ति विकिरण जैसे गामा और एक्स-रे में भी। लेकिन ये सभी छवियां पहले चर्चा की गई समान सीमाओं के अधीन हैं। वे समय में स्नैपशॉट हैं। एक्स-रे की एक सीमित इमेजिंग दृश्यमान प्रकाश की सीमित इमेजिंग के समान है। यदि छवियों को "बढ़ाया" जा सकता है, तो गहरी अंतरिक्ष फोटोग्राफी किसी के लिए और सभी के लिए करना आसान होगा। यदि आप एक भीड़ में चेहरे पर ज़ूम करके एक छवि को "बढ़ा" सकते हैं, तो बाहर क्यों न जाएं, आकाश का एक स्नैपशॉट लें, और प्लूटो की जमीन पर विवरण देखने के लिए इसे "बढ़ाएं"? यदि यह संभव था, तो एक छवि-किसी भी छवि में गर्भ धारण हो सकता है ब्रह्मांड में सभी छवि डेटा.

क्या वास्तविक उपयोगी छवि संवर्धन संभव है?

केवल इसलिए कि ट्रॉप-रिडल्ड लेखन छवि को बढ़ाता है गलत है, गलत है, गलत है, इसका मतलब यह नहीं है कि ग्राफिक्स प्रोग्राम इस तरह की समस्या के लिए उपयोगी उपकरण नहीं हैं। जब तक जानकारी वास्तव में छवि के भीतर है, तब तक किसी प्रकार की "वृद्धि" देखने में आसान हो सकती है। उदाहरण के लिए, इस अंधेरे, छाया वाली छवि को, छाया के भीतर विस्तार दिखाने के लिए हल्का किया गया। इस प्रकार का "एन्हांसमेंट" वास्तविक है, और कंप्यूटर वाले किसी के लिए भी उपलब्ध है। अंतर यह है कि डेटा पहले से ही है-हम इसे अलग तरीके से देख रहे हैं। हमारी आंखें (आपके मॉनीटर के आधार पर) बाईं ओर के चेहरे पर विस्तार नहीं देख सकती हैं। लेकिन दाईं ओर "वर्धित" संस्करण हमें छाया में काफी विस्तार दिखाता है, जिससे हमें उसके चेहरे की बेहतर तस्वीर मिलती है.

इसलिए एफबीआई के पास सबसे ज्यादा संभावना है कि मैजिक फोटोशॉप की शक्तियां न हों, और आप प्लूटो पर रहने वाले छोटे हरे लोगों की तस्वीरें अपने फनसवर के साथ नहीं ले सकते। सब कुछ आप टीवी पर देखते हैं पर विश्वास मत करो!

छवि क्रेडिट: फायरवॉल से हैरिसन फोर्ड ने बिना अनुमति के उपयोग किया, उचित उपयोग किया। प्रकाश लेखन द्वारा BloomsEyeView, क्रिएटिव कॉमन्स। द्वारा कचरा संपादक बी, क्रिएटिव कॉमन्स। IMG1189b द्वारा HooverStreetStudios, क्रिएटिव कॉमन्स.