Grâce à la technique de l’upscaling, il est possible d’améliorer le rendu d’une vieille photographie de façon réaliste. Tout en sachant que l’intelligence artificielle peut « imaginer » des détails plausibles qui ne sont pas exactement conformes à l’original.
au sommaire
Vous disposez d'une image qui a été scannée à faible résolution ou dont l'original était relativement flou ? La plupart du temps, une telle image est difficilement exploitable pour un usage professionnel. Par bonheur, l'intelligence artificielle est venue s'immiscer dans ce territoire. Il existe de nombreuses applicationsapplications dites de upscaling (mise à l'échellemise à l'échelle) qui améliorent la résolution d'une image, à l'aide de l'intelligence artificielle. Citons LetsEnhance, Cutout Pro, Upscale Pics...
La technique du « upscaling »
L’interpolation
Habituellement, les programmes de retouche d’image peuvent améliorer la résolution d'une image par « interpolation ». Dans ce cas de figure, le programme utilise une méthode mathématique en vue d'estimer des valeurs intermédiaires entre plusieurs points. Par exemple, un pixel manquant est évalué à partir des 4 pixels les plus proches, ou encore des 16 pixels les plus proches.
L'interpolation peut certes aider à améliorer une image mais elle n'est pas en mesure d'ajouter des détails réalistes à celle-ci. De fait, si l'on agrandit ladite image, il se peut que l'effet de l'interpolation soit peu gracieux. C'est à ce niveau que l'IA peut faire son office.
Comment fonctionne l’upscaling ?
L'upscaling repose sur l'apprentissage profondapprentissage profond, ou deep learning en anglais, et s'acharne à améliorer une image en proposant de la compléter de manière réaliste. En d'autres termes, l'upscaling « imagine » les détails manquants de l'image.
À cette fin, une application de upscaling a usuellement été entraînée sur des centaines de milliers ou millions d'images de haute résolution. Lesdites images ont été intentionnellement réduites afin d'être converties en basse résolution. L'application a ensuite appris à reconstruire une image haute résolution à partir de son équivalent en basse résolution. À partir de cet entraînement, les applications de upscaling peuvent donc partir d'une image faible résolution et « prédire » son équivalent de haute résolution.
Un exemple pratique
Nous avons ici un exemple pour lequel nous avons mis à profit Let’s Enhance. Nous sommes partis d'une image pixelisée de faible résolution.
Nous avons chargé cette photographiephotographie dans Let's Enhance et avons demandé son amélioration - sans intervenir sur les paramètres proposés par le logiciel. Voici le résultat, ci-dessous.
L'upscaling ne reproduit pas forcément tel quel l'original
La résolution de la photographie a été fortement améliorée et de plus, Let's Enhance a rendu bien plus nets les membres de la nageuse. Il est à noter que l'intelligence artificielle, mise à contribution ici, imagine des formes réalistes pour la photographie retouchée mais ne reproduit pas forcément l'image originelle. Dans le cas de la présente photographie, la nageuse portait un maillot rouge à pois blanc. L'application a imaginé un motif réaliste, mais qui n'est donc pas exactement véridique. Nous avons là un détail qu'il est bon de prendre en compte lorsque l'on améliore ainsi la résolution d'une vieille photographie.
