Crean sistema de visión nocturna en color

La visión nocturna que todos tenemos en mente a menudo se basa en tonos verdes o negros. Pero, ahora, por fin han creado una a color.

Un equipo de investigadores de la Universidad de California, en Irvine, ha sido capaz de convertir los clásicos tonos que captura una herramienta de visión nocturna en colores semejantes a los que puede percibir el ojo humano a plena luz del día, gracias a un avanzado sistema de aprendizaje automático.

Los diferentes sistemas y aparatos de visión nocturna, como cámaras o prismáticos, tienden a mostrar resultados con un tono verdoso porque la sensibilidad máxima de la visión de color de un ojo humano, que es de unos 555 nanómetros, aparece en la región verde del espectro visible.

Esto, además, permite distinguir con facilidad los diferentes objetos y escenarios que se muestran en la oscuridad.

El problema es que algunos de los equipos de visión nocturna cuentan con una luz infrarroja que no es perceptible para el ojo humano, lo que hace que una persona la interprete como un elemento monocromático en el espectro visible.

Los seres humanos perciben la luz en el espectro visible (400-700 nm).

Algunos sistemas de visión nocturna utilizan luz infrarroja que no es perceptible para los humanos y las imágenes renderizadas se transponen a una pantalla digital que presenta una imagen monocromática en el espectro visible.

Esto, puede limitar las capacidades de reconocimiento del entorno en algunas tareas en las que es necesario utilizar un equipo de visión nocturna.

Por ejemplo, en aquellas militares o médicas.

En estos casos, además, sería extremadamente útil poder visualizar los diferentes elementos del visor a color.

Para conseguir interpretar una escena creada con luz infrarroja en una a color, los investigadores hicieron uso de una cámara monocromática sensible a la luz visible e infrarroja con la que pudieron recopilar datos de imágenes previamente impresas a color.

Después, mediante el sistema de aprendizaje automático basado en la red neuronal U-Net, pudieron comparar y generar imágenes captadas en luz infrarroja, en imágenes a color.

Buscaron desarrollar un algoritmo de imagen impulsado por arquitecturas de aprendizaje profundo optimizadas mediante las cuales la iluminación espectral infrarroja de una escena pudiera utilizarse para predecir una representación del espectro visible de la escena como si fuera percibida por un humano con luz de espectro visible.

Según describen los investigadores este hallazgo puede servir de impulso en el desarrollo de nuevos sistemas de visualización infrarroja y así poder realizar tareas en una gran cantidad de situaciones en las que la luz visible no es adecuada.

SWaP ColorVision es otro avance en el mismo sentido de lograr visión nocturna a color.

Fuente: Plos One