‘Patchmatch’, el nuevo as en la manga de la próxima versión de ‘Photoshop’ de Adobe.

La herramienta servirá para mejorar mucho el retoque fotográfico. La opción compara diferentes imágenes para poder elegir la mejor combinación de parches para componer la nueva fotografía. La nueva versión de la aplicación informática Photoshop que llevará la denominación comercial de PS CS5 y será lanzada al mercado presumiblemente en abril de 2010 incorporará, como una de las novedades más destacadas, una función bautizada como Patchmatch, con la que se podrá clonar y recomponer imágenes.

En particular, hablamos de un algoritmo aleatorio de similitud para la edición estructural que conseguirá un retoque mucho más perfecto que el obtenido hasta ahora además que de una forma más sencilla. Otra de las ventajas será el uso de aceleración GPGPU.

La nueva herramienta, fundamentada en un «algoritmo aleatorio de similitud para la edición estructural» de imágenes, funcionará buscando equivalencias a una zona determinada para así obtener un retoque mucho más perfecto que el obtenido hasta ahora, como informan desde la web especializada Pixel&Dixel.

Esta utilización de algoritmos que analizan y comparan diferentes imágenes para poder cambiar composiciones es algo que ya se puede hacer con los programas actuales, pero que en un futuro y gracias a estas innovaciones técnicas, como la de Adobe, se podrá realizar con muchísima más rapidez y precisión.

Para Adobe Photoshop CS5 se está trabajando mucho en la tecnología Patchmatch, que es simplemente increíble. Básicamente es una mezcla de las herramientas “Escala según el contenido” (reescalado líquido) y el pincel corrector puntual. Esto nos permite reconstruir, mover, eliminar o duplicar elementos de una imagen casi automática e inmediatamente.

En Adobe, nos cuentan sobre esta nueva tecnología:

Hemos desarrollado herramientas de edición de imagen usando un algoritmo aleatorio nuevo para encontrar rápidamente la aproximación del elemento más cercano entre selecciones de la imagen. La investigación anterior en los gráficos y la visión han aprovechado esas búsquedas «vecino más cercano» para proporcionar una variedad de instrumentos digitales de alto nivel de edición de imágenes. Sin embargo, el costo de la informática un campo de tales encuentros, de una imagen entera ha eludido los esfuerzos anteriores para ofrecer un rendimiento interactivo.

Nuestro algoritmo ofrece mejoras sustanciales en el rendimiento sobre el estado de la técnica anterior (20-100x), lo que permite su uso en herramientas de edición. Las ideas clave que impulsan el algoritmo es que algunos partidos de buen parche se puede encontrar a través de un muestreo aleatorio, y que la coherencia natural en las imágenes nos permite propagar tales partidos rápidamente a las zonas circundantes.

Ofrecemos el análisis teórico de las propiedades de convergencia del algoritmo, así como la evidencia empírica y práctica para su alta calidad y rendimiento. Este algoritmo simple es la base para una variedad de herramientas – reapunte de la imagen, la terminación y remodelación – que se pueden utilizar juntos en el contexto de una imagen de alta aplicación de edición de nivel.

Por último, se proponen restricciones adicionales intuitivas en el proceso de síntesis que ofrecen al usuario un nivel de control que no está disponible en los métodos anteriores.

Dicho de otra manera, el programa analiza la imagen teniendo en cuenta las zonas que tú delimites, para incrustar, mover, o borrar partes de la imagen, y así obtener un retoque mucho más perfecto.

En el vídeo se muestran algunos ejemplos de aplicación de la nueva herramienta desarrollada por Adobe:

Otro ejemplo del usos de Patchmatch  encontrado en la web:

Presenta herramientas de edición de imágenes interactivas que utilizan un nuevo algoritmo aleatorio para encontrar rápidamente coincidencias aproximadas de vecinos más cercanos entre parches de imágenes. Las investigaciones anteriores sobre gráficos y visión han aprovechado estas búsquedas de vecinos más cercanos para proporcionar una variedad de herramientas de edición de imágenes digitales de alto nivel.

Sin embargo, el coste de computar un campo de tales coincidencias para una imagen completa ha eludido los esfuerzos anteriores para proporcionar un rendimiento interactivo.

Este algoritmo ofrece mejoras sustanciales en el rendimiento con respecto al estado de la técnica anterior (20-100x), lo que permite su uso en herramientas de edición interactiva. Las ideas clave que impulsan el algoritmo son que se pueden encontrar algunas buenas coincidencias de parches a través de un muestreo aleatorio, y que la coherencia natural de las imágenes nos permite propagar rápidamente dichas coincidencias a las zonas circundantes.

Ofrecemos un análisis teórico de las propiedades de convergencia del algoritmo, así como pruebas empíricas y prácticas de su alta calidad y rendimiento.

Este único y sencillo algoritmo constituye la base de una variedad de herramientas de reajuste, finalización y reajuste de imágenes que pueden utilizarse conjuntamente en el contexto de una aplicación de edición de imágenes de alto nivel.

Por último, proponemos otras limitaciones intuitivas del proceso de síntesis que ofrecen al usuario un nivel de control no disponible en los métodos anteriores.

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Esperamos que este artículo te haya sido útil.