Exhumez un vieux disque dur et vous y trouverez sans doute d’émouvants clichés numériques. Ceux que vous aviez réalisés avec votre premier appareil photo numérique ou alors ceux scannés avec amour par un proche, au début des années 2000, et envoyés, très compressés, pour pouvoir franchir le cap d’une connexion à Internet bas débit.
Ces photos ont toutes un point commun : elles affichent des pixels gros comme le poing quand vous cherchez à les visionner autrement que sous la forme d’un timbre-poste. Alors que faut-il faire ?
Il existe des solutions qui permettent d’augmenter la définition d’une image pour lui permettre d’être afficher plus confortablement sur des écrans HD. Le problème, c’est que la plupart des solutions de ce genre, outre qu’elles peuvent être consommatrices de ressources de calcul, induisent la création d’une sorte de flou et d’artefacts, comme des halos ou encore l’accroissement de bruit numérique.
Les ingénieurs de Google ont, semble-t-il, trouvé un élément alternatif à ce système en recourant aux capacités d’une intelligence artificielle entraînée spécialement à cette fin.
Le logiciel, encore au stade de prototype, est appelé RAISR, pour Rapid and Accurate Image Super Resolution. Il s’agit d’une solution d’upsampling, d’échantillonnage par élévation. Autrement dit, c’est une technique qui permet de produire une image plus grosse contenant plus de pixels et qui est donc de meilleure qualité. Mais RAISR ne va pas bêtement se contenter d’ajouter davantage de pixels dans l’image. Il va utiliser des algorithmes d’apprentissage pour le faire de manière intelligente et contextualisée.
Comme d’autres solutions, RAISR sait distinguer les pixels en fonction de leur position et de leur « rôle ». Ceux qui forment la bordure d’un objet sont ainsi détectés, parce qu’ils délimitent une zone au-delà de laquelle les couleurs et la luminosité évoluent différemment. Toutefois, généralement, le traitement de ces pixels aboutit à donner l’impression que les objets sont légèrement flous.
L’outil de Google lui réussit à maintenir une forme plus précise, plus nette, en optant pour les bons filtres en fonction de son expérience, de l’apprentissage qu’il a suivi en traitant des images basse définition avec différents filtres pour différents résultats, plus ou moins probants.
« A la volée, RAISR sélectionne et applique le filtre le plus adapté parmi la liste de filtres dont il a appris à se servir pour chaque pixel à proximité dans l’image basse définition », explique Google dans son post de blog (qui a mystérieusement été retiré). Cette « réflexion » systématique pour chaque pixel permet non seulement d’éviter de générer un flou mais semble même souligner les détails. « Quand ces filtres sont appliqués sur une image de faible qualité, ils recréent des détails qui sont comparables en qualité avec ceux d’une photo prise en haute définition ».
Un des avantages du système RAISR est qu’il permet également de spécialiser certains de ces filtres pour qu’ils accomplissent une « tâche » spécifique, par exemple réduire le bruit numérique tout en augmentant la définition pour rendre un texte ou un schéma plus lisible.
Une fonction qui pourrait avoir son intérêt sur nos smartphones quand on zoome sur une image au maximum, par exemple.
Pour l’heure, cette technologie n’en est qu’au stade du laboratoire. Toutefois, Google nous a prouvé par le passé que les résultats de ces expérimentations restaient assez rarement sans suite.
Sundar Pichai, le patron de Google, indiquait lors du lancement de ses smartphones Pixel que sa société misait tout sur l’intelligence artificielle. Le système de stabilisation électronique des photos et vidéos du Pixel en tire parti. Il avait été présenté une première fois lors de l’annonce de l’application Stills, en juin 2016.
On peut donc légitimement penser que d’ici un an ou deux, peut-être même avant, cette technologie débarquera dans une application indépendante ou enrichira un service préexistant. Alors nos vieilles photos pourront revenir à la vie et avec elles des millions d’archives numériques de par le monde…
Sources :
Copie du post du blog de Google
Article scientifique de Google (PDF)
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