Google :vous permet d’augmenter la grandeur d’une image en utilisant l’apprentissage automatique

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Voici une innovation, qui cette fois, ne nous vient pas des techniciens d’Adobe, et qui pourrait devenir fort utile pour les photographes. En effet, préserver les détails lors de l’agrandissement d’une image est l’une des tâches les plus difficiles à réaliser pour tous les logiciels comme Photoshop. Cette fois c’est Google qui nous présente une nouvelle technique automatisée qui utilise l’apprentissage automatique. Le nouveau système RAISR (Rapid and Precision Image Super-Resolution) de l’entreprise permet d’agrandir des images sans pixelisation tout en gardant le plus de détails possible en temps réel sur les appareils mobiles.

Le système RAISR

Google admet qu’il n’est pas le premier à essayer de s’attaquer à ce domaine de l’amélioration de l’image. Toutefois c’est la première fois qu’une entreprise réussit à produire une nouvelle technologie réalisant ce qui était auparavant impossible. Avec son nouveau système RAISR, Google dispose d’une technique qui améliore vraiment la qualité d’une image tout en la redimensionnant. Tout cela ce fait jusqu’à 100 fois plus rapidement que les systèmes compétitifs.

Le système RAISR est constitué d’algorithmes qui analysent la luminosité, la couleur, le contraste, et d’autres facteurs afin d’identifier des parties bien spécifiques d’une l’image, afin de les améliorer en utilisant des filtres appropriés. Ce système analyse même le type de fichier d’image et la compression utilisée lors de sa création et utilise ces informations pour essayer de réaliser une ingénierie inverse de la structure d’origine de l’image. Cela permet à RAISR d’éliminer les artefacts produits par un certain nombre de formats d’image.

Le résultat final est assez étonnant. Les photos qui ont été agrandit ne sont pas pixelisées, elles sont même plus détaillées que l’originale. Cela ouvre la voie à toutes sortes d’applications, notamment agrandir une partie d’une image, amélioré les fonctions de pinch-zoom sur les téléphones, ou envoyées à des résolutions plus basses une photo, puis la super-échantillonnée si cela est nécessaire.

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