Entonces, ¿qué tan efectivos son estos satélites espía?, ¿acaso sus imágenes pueden reconocer un rostro, o mostrar nítidamente las letras pequeñas en una tarjeta de crédito?
Pues bien, esta es la verdad. La más alta resolución en una imagen, cuando el dispositivo tiene una apertura circular (como la mayoría de las cámaras) , es expresada por el criterio de Rayleigh:
Donde lamba es la longitud de onda de la luz y D es el diámetro de tal apertura, theta es ángulo mínimo que se puede resolver, es decir, identificar.
Por ejemplo, para uno de los telescopios más importantes en la historia de la astronomía: el Hubble. El diámetro del telescopio espacial Hubble es de 2.4 m, es decir este satélite, si apuntara hacia la Tierra, podría resolver hasta 16 cm. Resolución excelente para identificar autos y edificios, pero es una pésima resolución para leer el encabezado de una periódico. No obstante, este satélite fue diseñado para captar nítidamente otro tipo de imágenes, además de que falta mencionar el uso de algoritmos para mejorar la nitidez de las imágenes.
The federation of American Scientists afirma que los mejores satélites espias cuentan con resoluciones de hasta de 10 cm. Lo cual es una pésima resolución para intentar leer los encabezados en los periódicos. Es decir, la imagen estaría demasiado pixeleada. Para lograr leer el periódico, se necesita una resolucion de 0.1 cm.
En conclusión, los actuales satélites son incapaces brindar imágenes cómo para leer los números de tu tarjeta de crédito, o los encabezados de los periódicos. De modo, que debes de temer poco a ese satélite de Google que siempre apunta hacia ti, incluso cuando estas leyendo este blog (LoL).
¿Con que métodos numéricos se puede mejorar la resolución de una imagen?
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