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Agrandissement d’image en super-résolution de style CSI ? Yeaaaah ! – ExtrêmeTech

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Croyez-le ou non, il y a en fait un grain de vérité dans le logiciel utilisé par les techniciens geek dans les émissions de télévision et les films qui peuvent apparemment reconstruire une scène de crime haute résolution à partir d’une image ou d’une vidéo source pixélisée. Il existe en effet un moyen, avec un logiciel, d’augmenter la qualité d’image des images agrandies.

La technique s’appelle super-résolution, et il existe deux approches de base. La première approche prend un tas d’images similaires du même objet, puis utilise un algorithme pour créer une seule image avec les meilleurs/les plus nets bits de chacune. La deuxième approche est un peu plus magique. Dans une image donnée, le même motif de pixels apparaît généralement plusieurs fois – des carreaux sur un sol, des briques sur un mur, des rides sur un visage, des taches sur un papillon. Dans chaque cas, cependant, parce que nous vivons dans un monde 3D, ces motifs sont de tailles légèrement différentes, et chaque motif a un décalage de sous-pixel légèrement différent. Si vous regroupez suffisamment de ces modèles de pixels et prenez les meilleurs sous-pixels de chacun, vous pouvez déterminer comment ce modèle réellement ressemble à la réalité.

Bref, il est possible de prendre une image floue ou en basse résolution, et Gain qualité d’image en l’agrandissant avec des techniques de super-résolution. Comme vous pouvez le voir ci-dessus et dans les exemples ci-dessous, la super-résolution peut produire des résultats surprenants.

Psssssst :  Voici ma plate-forme : Neal Gompa d'High-teK.ca - High-teK.ca

Taches de rousseur : Original, interpolation du voisin le plus proche et super-résolution

Zebra : Interpolation d'origine, plus proche voisin et super-résolution

Puce informatique : interpolation d'origine, plus proche voisin et super-résolution

Diagramme de l'œil : original, interpolation du voisin le plus proche et super-résolution

Ces images, qui ont été créées à l’aide d’un mélange des deux approches de super-résolution, proviennent d’un article de recherche de l’Institut Weizmann des sciences intitulé « Super résolution à partir d’une seule image.” Plutôt que de superposer plusieurs images à basse résolution, la technique de Weizmann consiste essentiellement à transformer une seule image en plusieurs images minuscules (par exemple, 5 × 5 pixels chacune), puis à comparer chacun de ces blocs pour voir s’il y a des correspondances. Si des correspondances sont faites, elles peuvent ensuite être combinées pour créer une version plus nette. Le processus n’est pas parfait et peut créer des artefacts (vérifiez la dernière ligne du tableau des yeux), mais dans presque tous les cas, il peut détacher un peu plus de détails d’une image agrandie.

Les deux principales utilisations de la super-résolution sont évidentes – l’agrandissement commercial des images et la lutte contre le crime – mais une troisième option, compression, pourrait s’avérer être une utilisation encore meilleure. Par exemple, vous pouvez utiliser la compression JPEG pour transformer une image de 100 Ko en une image de 20 Ko sans trop de perte de détails. Mais imaginez si vous appliquiez une compression et réduit les dimensions de l’image, puis utilise la super-résolution pour afficher l’image. Nous pourrions parler d’un moyen très efficace de réduire les factures de trafic de nos smartphones ou de combler le fossé entre les écrans normaux et Retina.

Dépixélisation du pixel art, avec un algorithme de vectorisationLe seul vrai problème avec la super-résolution est qu’elle est coûteuse en calcul. Dans le document de recherche de l’Institut Weizmann, il n’y a pas une seule mention du temps qu’il faut pour créer chaque image en super-résolution, ce qui suggère que l’algorithme est très lent. Certains groupes de recherche ont cependant signalé que la super-résolution en temps réel est possible avec l’accélération GPU. Il convient également de souligner que la super-résolution n’est pas toujours la meilleure solution pour l’agrandissement : dans le cas d’un dessin au trait ou émulation de jeux informatiques à l’ancienneun algorithme de vectorisation pourrait être un meilleur choix.

Psssssst :  En un coup d'œil : test du LG 49WL95C-W - High-teK.ca

Si vous voulez jouer vous-même avec la super résolution, Suprême est une implémentation open source écrite en Python. produits commerciaux tels que Redimensionnement parfait et PhotoAiguë également implémenter des fonctionnalités de super-résolution qui sont très similaires à celle décrite ici. Quant à savoir pourquoi la cheville ouvrière de la manipulation d’images, Photoshop, est coincée avec un agrandissement bicubique ennuyeux… qui sait.

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