El artículo «Obtaining High Quality Photographs of Paintings by Image Fusion» de Antoni Buades, Gloria Haro y Enric Meinhardt-Llopis, publicado en 2015, presenta un enfoque meticuloso para producir imágenes de alta calidad de pinturas mediante la combinación de múltiples fotografías. Este método busca resolver tres problemas principales que surgen al fotografiar pinturas en museos: el ruido, las reflexiones y la resolución limitada.
El artículo describe cómo la captura de imágenes en museos, donde la iluminación es tenue, resulta en fotografías con mucho ruido debido a la alta sensibilidad necesaria para obtener imágenes claras. El segundo problema abordado es el de las reflexiones no deseadas producidas por fuentes de luz no difusas y superficies brillantes o enmarañadas de las obras, que introducen reflejos y destellos en las imágenes. El tercer inconveniente es la baja resolución cuando se intenta capturar una imagen completa de una pintura grande en una sola fotografía, lo que no permite ver los detalles más pequeños.
Para mitigar estos problemas, el artículo propone un proceso de reconstrucción basado en la fusión de múltiples imágenes: la desinfección de ráfagas (burst denoising), la eliminación de reflejos (highlight removal) y la unión y pegado de los detalles (detail pasting). La desinfección de ráfagas es la técnica de combinar varias imágenes tomadas desde el mismo punto para reducir el ruido. Utiliza un método de ponderación local para crear una imagen limpia y nítida, que luego se afila para corregir cualquier pequeño desajuste. La eliminación de reflejos emplea una serie de imágenes tomadas desde diferentes ángulos, aplicando el método ASIFT (Affine SIFT) para alinear las imágenes y eliminar los reflejos combinando las imágenes mediante una mediana de gradientes de vectores y resolviendo la ecuación de Poisson.
Cada paso del procesamiento de imágenes se detalla con algoritmos específicos. El artículo discute la importancia de la correcta alineación de las imágenes mediante homografías calculadas por SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) y ASIFT para corregir diferencias en la orientación y el ángulo de visión. Además, explica cómo las técnicas de interpolación y la ecuación de Poisson son fundamentales para la edición y reconstrucción de la imagen final sin artefactos visibles.
El proceso de pegado de detalles, aunque no se trata ampliamente en este artículo, se menciona como crucial para ensamblar una imagen compuesta de alta resolución a partir de múltiples tomas de la pintura, asegurando que cada región de la obra se represente con alta fidelidad. Esto es particularmente útil en el caso de pinturas de gran tamaño donde una sola imagen carece de resolución suficiente para capturar todos los detalles.
En resumen, el método propuesto por Buades, Haro y Meinhardt-Llopis ofrece una solución robusta para crear reproducciones de alta calidad de pinturas mediante la fusión de imágenes múltiples. Esta técnica no solo mitiga problemas comunes como el ruido y las reflexiones, sino que también maximiza la resolución para capturar el mínimo detalle de las obras, constituyendo una herramienta invaluable para la documentación y el estudio de arte en contextos museísticos.
