Dos fotos del mismo lugar: una tomada por la mañana con un dron, otra por la tarde desde un satélite. En la primera se ven sombras de árboles; en la segunda, reflejos en el agua. Es como dos relatos del mismo suceso en dialectos distintos: las palabras se parecen, pero la gramática es diferente. El registro de imágenes es un traductor que encuentra un idioma común entre esos fotogramas.
El traductor no solo ajusta palabras, sino que busca puntos de referencia. En las imágenes, esos puntos son esquinas de edificios, curvas de ríos, contornos de campos. Primero extrae esas características, luego las empareja entre fotogramas, estima cómo hay que desplazar, girar o estirar una imagen para que coincida con la otra y, por último, aplica esa transformación. Así, dos «dialectos» se convierten en un solo texto.
Pero no existe un traductor universal. Para desplazamientos y giros rígidos sirven los marcadores externos o las superficies; para estimaciones rápidas, los momentos y los ejes principales; para deformaciones complejas, los cálculos blandos: redes neuronales, conjuntos difusos, algoritmos evolutivos. Cada método es un dialecto propio, y la elección depende de lo «diferentes que sean los idiomas» de las imágenes.
Antes, los investigadores tenían métodos dispersos sin un mapa general. Ahora ha aparecido una clasificación según diez criterios, desde la dimensionalidad hasta la modalidad. Es como un diccionario que indica el mejor traductor para cada par de dialectos. En medicina, ese traductor combina anatomía y función; en ecología, imágenes del bosque de distintos años; en visión por computador, fotogramas para seguir el movimiento.
Pero incluso el mejor traductor a veces tropieza. Cuando la imagen está cubierta por nubes o el objeto queda parcialmente oculto, los puntos de referencia se pierden. Entonces, dos relatos sobre el mismo lugar quedan sin traducir. El registro automático ante tales interferencias es una cuestión abierta con la que lidian ingenieros y científicos.
Para el registro de imágenes cerebrales de RM y PET, a menudo se utiliza la información mutua: encuentra patrones comunes en las intensidades, incluso si una imagen muestra la anatomía y la otra la actividad metabólica.