Leyendo en voz alta, investigadores británicos han desarrollado una cámara que registra las mejores diferencias de color mucho mejor que el ojo humano. El dispositivo llamado IRIS divide una imagen en 32 colores diferentes, mientras que el ojo y las cámaras digitales componen cada imagen solo de los colores rojo, verde y azul. IRIS puede distinguir claramente los matices de color más pequeños. El prototipo del dispositivo de investigadores liderado por Andrew Harvey de la Universidad Heriot Watt en Edimburgo es solo del tamaño de una cámara digital convencional y puede ayudar a revelar objetos camuflados. Por ejemplo, los médicos podrían distinguir mejor entre los tipos de tejido de aspecto similar cuando miran a través de la cámara. En el ojo humano, ciertas células visuales, llamadas conos, registran los colores. Para cada uno de los colores rojo, verde y azul, hay un tipo de pin. Para las cámaras digitales, esto es muy similar al uso de elementos sensores especiales para estos tres colores. Los investigadores británicos alrededor de Harvey disecan una imagen ahora no en tres colores, sino una óptica especial en 32 áreas de color. Estos 32 colores proyectan el dispositivo en áreas adyacentes de un detector de luz. En la computadora, ¿los investigadores ahora pueden reensamblar las 32 fotografías en color en una imagen de la realidad? como ve el ojo. Es más interesante aumentar los contrastes entre las diferentes tomas de colores. Debido a esta representación de color falso, las diferencias de color más finas en la imagen original se pueden resolver claramente.

Originalmente, los investigadores desarrollaron el sistema de cámara para aplicaciones militares. Los objetos camuflados en el bosque caducifolio podrían ubicarse con el sistema, así como las minas en el suelo. La alta sensibilidad al color del dispositivo también puede ayudar a los médicos, por ejemplo, en el fondo ocular a separar los vasos sanguíneos. En la imagen de color falso, pueden reconocer el contenido de oxígeno de la sangre por las diferencias de color y así diagnosticar enfermedades oculares.

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