Los investigadores desarrollaron un método de compensación de movimiento que permite que las imágenes de un solo píxel capturen imágenes nítidas de escenas dinámicas complejas. La fila superior muestra resultados de imágenes sin procesar no compensados para ocho cuadros consecutivos de una secuencia de video, mientras que la fila inferior muestra las imágenes compensadas procesadas con el nuevo método. En la vista ampliada, los objetos en movimiento en las imágenes sin procesar, como autobuses y automóviles, exhiben contornos borrosos y artefactos de imágenes prominentes debido al movimiento. Sin embargo, las imágenes compensadas demuestran contornos significativamente más nítidos, con artefactos suprimidos efectivamente. Crédito: Yuanjin Yu, Instituto de Tecnología de Beijing
Los investigadores han desarrollado un método de compensación de movimiento que permite que las imágenes de un solo píxel capturen imágenes nítidas de escenas dinámicas complejas. El nuevo enfoque podría ampliar la utilidad práctica de este método de imagen computacional al permitir imágenes más claras de objetivos móviles y mejorar la calidad de las imágenes de vigilancia.
La imagen de un solo píxel utiliza un solo detector, en lugar de la matriz tradicional de píxeles, para adquirir imágenes. Aunque ofrece varias ventajas, como alta sensibilidad y bajo costo, puede ser lento, y las escenas en movimiento a menudo conducen a imágenes borrosas o distorsionadas.
“La capacidad de nuestro método de imagen de un solo píxel compensado por el movimiento para corregir el movimiento y mantener la calidad de la imagen puede mejorar significativamente la claridad de los videos en tiempo real y reducir el desenfoque”, dijo el líder del equipo de investigación Yuanjin Yu del Instituto de Tecnología de Beijing en China. “Esto hace que sea más fácil identificar objetos o personas en entornos oscuros u oscurecidos”.
En la revista Optics Express, los investigadores Describe su técnica única de compensación de movimiento y muestre que mejoró la calidad de la imagen y la suavidad de video en varios escenarios de movimiento diferentes.
“Este trabajo representa el primer marco de compensación de movimiento diseñado específicamente para escenas complejas en imágenes de un solo píxel, y puede usarse para una amplia gama de escenarios del mundo real”, dijo Yu.
“Este nuevo método permite usar imágenes de un solo píxel para monitorear aplicaciones en entornos desafiantes como escenas submarinas o a través de la niebla. También podría permitir una imagen más precisa en campos como diagnóstico médico y teledetección”.
Los investigadores aplicaron su método de compensación de movimiento de un solo píxel a un video de 4 segundos grabado a 120 cuadros por segundo. La salida (mostrada) fue una secuencia de video de 8 segundos, todavía a 120 cuadros por segundo, que duplicó efectivamente la resolución temporal al aumentar el recuento total de cuadros de 480 a 960. Esta mayor densidad de cuadro mejoró la capacidad del sistema para capturar detalles finos de las escenas dinámicas. Además, el método redujo los artefactos inducidos por el movimiento, lo que resulta en transiciones entre marco y calidad general de imagen en general. Crédito: Yuanjin Yu, Instituto de Tecnología de Beijing
Soluciones de movimiento de fusión
Las imágenes de un solo píxel generalmente implican iluminar una escena con una secuencia de patrones de luz, a menudo creados usando un dispositivo de micromirror digital (DMD). Los valores de intensidad correspondientes se miden con un detector de un solo píxel y se usan para reconstruir computacionalmente una imagen.
La mayoría de los enfoques existentes para la compensación de movimiento de imágenes de un solo píxel no son adecuados para escenas dinámicas, especialmente aquellos con fondos complejos y objetos en movimiento desconocidos. Por lo general, funcionan aumentando la velocidad de cuadro de imágenes al reducir el número de mediciones por cuadro o compensar el movimiento de la escena mediante la predicción del movimiento.
Los investigadores adoptaron un enfoque diferente al combinar ambas estrategias de compensación de movimiento. Primero usan el muestreo de ventana deslizante, que mueve una “ventana” de tamaño fijo a través de la imagen para identificar segmentos superpuestos, aumentando así la velocidad de cuadro. Luego, aplican una estimación de flujo óptico para predecir el movimiento del píxel utilizando dos conjuntos de mediciones.
Finalmente, las mediciones de alta y baja frecuencia están alineadas temporalmente dentro de la ventana deslizante, lo que resulta en artefactos inducidos por el movimiento significativamente reducidos.
“Este trabajo fue posible gracias a las innovaciones recientes en los modelos de flujo óptico, particularmente mejoras en la eficiencia computacional, la robustez y la precisión de la predicción”, dijo Yu.
“Además, los avances en el hardware de imágenes proporcionan una base sólida para la efectividad de nuestro método. Por ejemplo, la tecnología DMD mejorada y los detectores de píxeles individuales de alta sensibilidad mejoran significativamente la relación señal / ruido de las mediciones, mejorando la calidad de las imágenes de píxeles individuales de baja frecuencia utilizadas para la estimación de movimiento”.
Los investigadores utilizaron un fondo dinámico y complejo con una letra de movimiento al azar “B” para comparar su método de compensación de movimiento con enfoques de imágenes dinámicas de un solo píxel de estado de última generación en escenas complejas. (A) muestra el resultado de la imagen de ventana deslizante con la compensación de movimiento utilizando el nuevo método, (b) el resultado de imágenes de ventana deslizante no compensada, (c) método actual de estado del arte y (d) la verdad terrestre. Los resultados muestran que el nuevo método mejoró significativamente la fidelidad de los objetos móviles reconstruidos. Crédito: Yuanjin Yu, Instituto de Tecnología de Beijing
Hacer que los movimientos se vean bien
Los investigadores evaluaron su método simulando escenas con movimiento, como un autobús que se mueve por una calle utilizando videos de alta tasa de marco del conjunto de datos de rojos disponibles públicamente, una colección de secuencias de video del mundo real para capacitación y modelos de visión por computadora de evaluación comparativa.
También llevaron a cabo experimentos de imágenes del mundo real con objetos en movimiento, como una imagen de un perro pequeño que se mueve a diferentes velocidades contra un fondo negro.
Los investigadores encontraron que el método de compensación de movimiento mejoró significativamente la calidad de la imagen y la suavidad del video en todos los escenarios probados.
Sin embargo, señalan que debido a la calidad relativamente baja de las imágenes de baja frecuencia utilizadas para la estimación del flujo óptico, algunos artefactos de borde, como el estiramiento leve, ocurrieron en ciertas regiones donde la estimación del movimiento era inexacta.
Planean construir sobre este trabajo desarrollando un modelo de imagen de movimiento de un solo píxel de extremo a extremo que reduce los cálculos redundantes durante la compensación de movimiento. Esto permitiría una imagen más rápida de escenas dinámicas.
Más información: Yuxiao Wei et al, Compensación de movimiento para imágenes dinámicas de un solo píxel a través del flujo óptico en ventanas deslizantes, Optics Express (2025). Dos: 10.1364/oe.569103
Cita: el enfoque de compensación de movimiento ofrece imágenes de un solo píxel más nítidas para escenas dinámicas (2025, 10 de septiembre) Recuperado el 10 de septiembre de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-09-motion-compensation-proproach-sharper-pixel.html
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