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Des scientifiques ont créé un algorithme couplé à une IA pour dépixeliser les photos floues

Crédits : Max Planck Institute

Des scientifiques sont parvenus à mettre au point un algorithme basé sur l’intelligence artificielle ayant la capacité d’améliorer de manière conséquente la qualité d’une image pixelisée.

Traiter et transformer une image en faible résolution (ou pixelisée) est une tâche particulièrement difficile. La dépixelisation est un procédé qui, jusqu’à aujourd’hui, ne fonctionnait pas vraiment. Il s’agit d’augmenter la résolution d’une image en permettant à un programme de tenter de deviner la couleur des pixels manquants, un mécanisme d’interpolation dont les résultats donnaient seulement des images floues dans la plupart des cas.

Les recherches menées par les scientifiques du Max Planck Institute (MPI) représentent une avancée majeure sur la question. Présentées lors de l’International Conference on Computer Vision 2017, ces recherches, dont les résultats sont disponibles en prépublication, indiquent que les scientifiques ont utilisé l’apprentissage automatique (deep learning). Après plusieurs années de recherches, les visuels disponibles montre un résultat imparfait mais tout de même étonnant car jamais vu auparavant.

L’algorithme utilisé a été nommé EnhanceNet-PAT et il est capable de créer une version haute résolution d’une image basse résolution. En premier lieu, les chercheurs ont tenté de reproduire l’image de base en reconstruisant précisément les pixels mais les résultats n’étaient pas satisfaisants. C’est ce qui a poussé ces derniers à utiliser une IA couplée à l’algorithme cité plus haut. L’environnement de l’image a alors été analysé puis les différentes textures ont été reproduites avec la plus grande fidélité jamais obtenue.

Crédits : Max Planck Institute

La base de données alimentant le deep learning a été constituée avec de nombreuses images afin de permettre à l’IA de reproduire tous les types de surfaces. Celle-ci se base donc sur des images déjà existantes assez similaires. Cette technologie pourrait ouvrir d’autres portes comme la transformation d’anciens films en qualité 4K ou encore en permettant d’augmenter la résolution d’une image réduite en vue d’une impression large.

Sources : Digital TrendsSciences et AvenirSiècle Digital