Des chercheurs ont réussi à créer un algorithme basé sur l’intelligence artificielle capable d’améliorer considérablement la qualité d’une image.
Transformer une image de faible résolution est une tâche difficile. De nombreux outils permettent déjà de modifier légèrement une image pour insister sur la netteté de celle-ci. En revanche, ils sont inefficaces pour traiter une image de basse résolution. C’est sur ce sujet que se sont penchés les spécialistes de l’Institut des Système Intelligent Max Planck (Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme) en Allemagne. Après plusieurs années de recherche, ils ont mis au point un programme capable d’effectuer cette tâche complexe.
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Il s’agit de l’algorithme EnhanceNet-PAT, qui arrive à créer une version haute résolution d’une image de basse résolution. Les chercheurs ont d’abord essayé de reproduire directement l’image originale en reconstruisant les pixels avec un précision parfaite. Les résultats n’étant pas concluants, ils ont réfléchi à un moyen différent de reconstruire la photo. En utilisant l’intelligence artificielle, le programme analyse l’environnement de l’image. À partir des informations sémantiques récupérées, il reproduit les différentes textures en étant le plus fidèle à la réalité.
Malgré que cette solution ne soit pas encore parfaite, elle apporte des résultats satisfaisants en reproduisant des images de bonne qualité. Les chercheurs ont prévu d’alimenter leur algorithme en utilisant la technologie du machine learning. De nombreuses images ont déjà été intégrées dans la mémoire du programme pour constituer la base de données la plus complète possible. L’intérêt étant de pouvoir reconstruire tous types de surfaces à partir d’images existantes qui sont assez similaires.
La question du traitement d’images basse résolution a été étudiée depuis longtemps car les applications d’une telle technologie sont nombreuses. Elle pourrait être utilisée pour transformer des vieux films en qualité 4K ou encore améliorer la résolution d’une petite image pour une impression large. Dans un contexte de recherche, elle peut servir à améliorer encore la reconnaissance d’images qui intéresse de nombreuses firmes comme Thread Genius.