Une image d’une ville vue en vision nocturne Shutterstock
Les caméras de vision nocturne convertissent la lumière infrarouge – en dehors du spectre visible humain – en lumière visible afin que nous puissions « voir dans le noir ». Mais cette information infrarouge ne permet que la construction d’une image en noir et blanc. Désormais, l’IA peut coloriser ces images pour une sensation plus naturelle.
Andrew Browne de l’Université de Californie à Irvine et ses collègues ont utilisé une caméra capable de détecter à la fois la lumière visible et une partie du spectre infrarouge pour capturer 140 images de différents visages. L’équipe a ensuite formé un réseau de neurones pour détecter les corrélations entre la façon dont les objets apparaissent dans l’infrarouge et leur couleur dans le spectre visible. Une fois formée, cette IA pourrait prédire la coloration visible à partir d’images infrarouges pures, même celles prises à l’origine dans l’obscurité totale.
Browne pense que l’approche pourrait devenir extrêmement précise au fil du temps, bien que les résultats soient déjà difficiles à distinguer des images en vraies couleurs. « Je pense que cette technologie pourrait être utilisée pour une évaluation précise des couleurs si la quantité et la variété des données utilisées pour former le réseau neuronal sont suffisamment importantes pour augmenter la précision », dit-il.
Cependant, il concède que le périmètre de ce projet se limite aux images de visages, et l’IA ne pourra probablement jamais coloriser une image sans être entraînée sur des types d’images similaires.
Adrian Hilton, de l’Université de Surrey, au Royaume-Uni, affirme que l’IA est la solution idéale pour voir les corrélations entre ce qui est observé dans le spectre visible et ce qui peut être capté dans l’infrarouge. Cependant, il ajoute que le choix de couleur de l’IA sera toujours une meilleure estimation et non une conclusion exacte basée sur des preuves.
« Bien sûr, les visages humains sont un ensemble très limité d’objets, si vous voulez. Cela ne veut pas dire colorer immédiatement une scène générale », dit-il. « Dans l’état actuel des choses, si vous appliquez la méthode d’apprentissage du visage à une autre scène, cela ne fonctionnerait probablement pas, cela ne ferait probablement rien d’utile. »
Hilton dit également que la même IA qui a été formée pour coloriser des images de fruits à partir d’images infrarouges seules serait toujours trompée par une banane bleue aléatoire car elle aurait appris le contexte à partir de données de formation qui comprenaient plusieurs images de bananes jaunes.
Référence magazine : Un de plusDOI : 10.1371/journal.pone.0265185
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