何度も見たことがあるでしょう。 FBI は高度なテクノロジーを使用して、ぼやけた画像を「強化」し、最悪の映像の中から悪役の顔を見つけ出します。まあ、ハウツーオタクは彼らのハッタリを呼んでいます。その理由については、読み続けてください。
これはテレビや映画で最も一般的な比喩の 1 つですが、ぼやけたピクセルしかない顔を見つける技術を政府機関が本当に持つ可能性はあるのでしょうか?現在のテクノロジーでは不可能であるだけでなく、今後もそのようなテクノロジーが登場する可能性は非常に低いと主張します。私たちがこの比喩を科学とテクノロジーのレンズの下に置き、それが間違いであることをきっぱりと証明するのを見てください。
すべての写真には限界があることを画像と光が証明する方法
デジタルであろうとアナログであろうと、すべての画像技術はほぼ同じように機能します。カメラについて少し考えてみましょう。すべてのカメラは、光 (フォトンと呼ばれる粒子) が何らかの画像作成媒体と相互作用するときに、ある種の画像を作成します。デジタルカメラでは光電センサーです。フィルム カメラでは、化学処理された感光性フィルムのストリップを指します。
フィルムベースのカメラは、非常に高解像度のデジタル カメラよりも詳細をキャプチャできることを知って驚かれるかもしれません。しかし、フィルムカメラであっても、フィルムに記録できる光の量は限られています。ビデオ レコーダー、デジタル カメラ、フラットベッド スキャナなど、あらゆる画像デバイスにも同じことが当てはまります。また、どの写真も有限の時間内 (カメラの場合は通常は数分の 1 秒) で撮影されるため、撮影された画像の詳細には必然的に上限が存在します。
デジタル イメージングでは、その上限は多くの場合、カメラまたはデバイスの上限、たとえばカメラ内のセンサーが検出できるピクセル数に関係します。これはすべてデバイス自体の限界に関するものであり、カメラ内のメディアに到達する光の量が有限であるという問題とは少し異なります。簡単に言うと、どんなに高性能なカメラであっても、無限の解像度を備えたカメラはありません。
すべてのデータは他のデータの産物です – ガベージイン、ガベージアウト
コンピュータは興味深い機械ですが、限界がないわけではありません。コンピューターに関してほとんどの人が誤解していることの 1 つは、コンピューターには実際には「新しい」情報を作成する能力はなく、単に「異なる」情報を作成するだけだということです。数学では、方程式のある部分が別の部分の被告となるとき、それは関数と呼ばれます。 Y = X+1 の場合、Y は X の関数です。X が何であっても、Y は直接相関します。
コンピュータも同様の方法で動作します。コンピュータにランダムな文字の巨大なテキスト ファイルと辞書を与え、それらの限られた文字セットを辞書から単語に配置するように指示できます。これが機能するのは、最終製品を、ランダムな文字のセット、辞書の単語、および別の文字から作成するための指示の関数に分解できるためです。
コンピューターで代数の宿題をしていると想像してください。一連の数値を「Y = X+1」の方程式に代入します。まず、X = 1 なので、1 + 1 = 2 となります。しかし、間違ったキーを押して間違った数値を入力した場合はどうなるでしょうか?それでも正しい答えが得られますか？ X = 1 と言うつもりで X = 11 と入力した場合でも、コンピューターは正しい答えを返しますか?もちろん、その質問はばかげています。それが「Garbage In, Garbage Out」の考え方です。言い換えれば、間違ったデータからは間違った答えが得られるということです。
私たちの方程式と同様に、「強化された」画像は元の画像の関数です。ぼやけた画像やピクセル化された画像 (さらに言えば、鮮明できれいな画像でも) から始めると、情報がまったく存在しない場所から情報を引き出すことは、フィルターやコンピューターの魔法を駆使しても不可能です。 「1 + 11」が「2」になることは決してないのと同じように、限定されたイメージがいわゆる「拡張」バージョンになることはありません。
何もないところからデータを作成する機能がない理由
「悪い画像にディテールを追加する機能を作成できないのですか?」という質問があるかもしれません。まあ、すぐには作成されそうにありません。ピクセルの配列を顔として認識するからといって、それが実際の顔であることを意味するわけではありません。顔の部分はそのデータに対する私たちの認識です。実際には私たちはデータを見ているだけです。画像データを取得して「より良い」データに変換することは不可能です。ナンセンスなデータから人間の顔のような特定のものを作成する機能には、最終製品に関する実際の知識が必要になります。ぼやけた画像から顔を「見つける」ためには、実際の人の顔を知る必要がありますが、これではある意味意味がありません。とにかくこの想像上のテクノロジー。
ゴミ画像データから何らかの顔のような画像を作成することは可能かもしれませんが、だからといってその製品が該当するわけではありません。実際にそこにいた人物とはまったく似ていない顔を作成する可能性があります。おそらく、そこにあるものの「別の」バージョンのように見えるピクセルの塊が作成されるだけでしょう。テレビの論理では、その画像の背後には顔が隠されており、善良な人々はそこに到達する方法を見つけるだけです。実際には、これは単なるデータであり、撮影された写真の状況を再現する機能には、すでにその情報が含まれています。
政府がこの不可能なことを密かに行っていないことを知る方法
NASA などの政府機関は、ハッブルやケプラーなどの衛星望遠鏡で空を探索するために多額の資金を費やしています。これらのスコープや地球上のその他のスコープは、光だけでなく、電磁スペクトルの他の波長 (ラジオやマイクロ波、ガンマ線や X 線などの高周波放射線など) の驚くべき深宇宙デジタル写真を提供します。ただし、これらの画像にはすべて、前に説明したのと同じ制限が適用されます。これらはある時点のスナップショットです。 X 線の限定されたイメージングは、可視光の限定されたイメージングと同じです。画像を「強化」できれば、誰でも簡単に深宇宙撮影ができるようになるでしょう。群衆の中で顔をズームインすることで画像を「強化」できるのであれば、外に出て空のスナップショットを撮り、それを「強化」して冥王星の地面の詳細を確認してみてはいかがでしょうか。これが可能であれば、どのような画像であっても、1 つの画像に宇宙内のすべての画像データが含まれる可能性があります。
実際に役立つ画像補正は可能でしょうか?
比喩に満ちた文章で画像を強調する方法が間違っている、間違っている、間違っているからといって、グラフィックス プログラムがこの種の問題に対して有用なツールではないというわけではありません。情報が実際に画像内にある限り、何らかの「拡張」を行うことで見やすくなる可能性があります。たとえば、この暗い影のある画像を、影の内部の詳細を示すために明るくしたものとします。この種の「拡張」は実際のものであり、コンピュータを持っている人なら誰でも利用できます。違いは、データがすでに存在しているということです。私たちはそれを別の方法で見ているだけです。私たちの目では（モニターによって異なりますが）左側の顔の細部を見ることができません。しかし、右側の「強化された」バージョンでは、影の詳細が多く表示され、彼の顔の画像がより良く表示されます。
したがって、FBI は魔法の Photoshop 能力を持っていない可能性が高く、ファンセーバーを使って冥王星に住む小さな緑色の人たちの写真を撮ることはできません。テレビで見るものすべてを信じてはいけません！
画像クレジット: Firewall の Harrison Ford は許可なく使用され、フェアユースとみなされました。 Light Writing by BloomsEyeView 、クリエイティブ・コモンズ。 編集者 B によるガベージ、クリエイティブ コモンズ。 IMG1189b by HooverStreetStudios 、クリエイティブ・コモンズ。
