Le zoom numérique pourrait connaître une grosse évolution en termes de qualité d’image. Si les industriels utilisent déjà des technologies liées à l’IA (apprentissage machine, etc.) pour améliorer la qualité du zoom numérique, des chercheurs ont mis au point un nouvelle approche utilisant non plus les fichiers Jpeg, mais le fichier brut appelé aussi format RAW.
Des chercheurs de l’université de Berkeley aux USA, de l’Université des sciences et technologies de Hong Kong et des Intel Labs ont en effet prouvé que les fichiers Jpeg sont trop approximatifs pour les algorithmes ce qui mène à des images bien plus dégradées que lorsqu’ils utilisent des fichiers RAW.
Le format RAW, qui nécessite plus de puissance de traitement à la lecture car il nécessite d’être interprété, contient beaucoup plus d’informations que les fichiers Jpeg. Un surplus de données qui permet d’établir des modèles bien plus fin et qui donnent, en sortie, des algorithmes d’agrandissement de l’image (la base du zoom numérique) bien plus pertinents.
Sur les images issues de l’article scientifique on voit bien que le niveau de détail de leur image (notée “Ours”) est largement supérieur, ce qui s’explique notamment par la plus grande profondeur de couleurs à la disposition des algorithmes – 8 bit en Jpeg, 12 à 14 bit pour les fichiers RAW.
Le travail des chercheurs les a conduits à développer des zooms computationnels – le mot élégant pour décrire un zoom numérique ou le grandissement de l’image n’est basé que sur du calcul et non pas un changement physique de distance focale – allant de x4 à x8. Il reste à voir si les chercheurs peuvent adapter ces algorithmes pour qu’ils puissent fonctionner sur nos smartphones.
Source : Image Sensors World
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