Este artículo presenta un novedoso marco de visión artificial basado en Imágenes Comprimidas Instantáneas (SCI). Este marco utiliza una máscara binaria pseudoaleatoria de 8x8 para superar las limitaciones de las técnicas SCI existentes, que presentan un rendimiento deficiente en condiciones de poca luz y baja relación señal-ruido (SNR). Su núcleo es el Autocodificador de Eliminación de Ruido Compresivo (CompDAE), basado en la arquitectura STFormer, diseñado para realizar directamente tareas posteriores, como la detección de bordes y la estimación de profundidad, sin reconstrucción de imágenes. CompDAE integra una estrategia de entrenamiento con restricción de velocidad inspirada en BackSlash para generar modelos compresibles y proporciona una plataforma multitarea integrada que utiliza un decodificador ligero específico para cada tarea y un codificador compartido. Los resultados experimentales en diversos conjuntos de datos demuestran que CompDAE alcanza un rendimiento de vanguardia con una complejidad significativamente reducida, especialmente en condiciones de luz ultrabaja, donde las tuberías CMOS y SCI existentes fallan.
