Comment donner une nouvelle vie à des images anciennes avec la génération d’image par IA
Au fil du temps, les images précieuses peuvent finir par présenter des dommages physiques, qui peuvent se présenter sous forme de rayures, de taches, de décoloration ou d’imperfections. Comme ces dommages peuvent compromettre la qualité visuelle et la lisibilité des images, la restauration manuelle traditionnelle peut être une tâche laborieuse et pas très réussie. Grâce à aux avancées de l’intelligence artificielle, il est désormais possible d’apporter des modifications à des images anciennes. Découvrez dans ce texte les différentes possibilités pour donner une nouvelle vie à des images floues, anciennes ou endommagées.
Restauration automatique des images
La génération d’image par IA offre plusieurs moyens de donner une nouvelle vie à des images anciennes en les rendant plus attrayantes. Dans ce guide d'introduction à la génération d'images par intelligence artificielle , découvrez l’une des techniques et applications de cette technologie pour restaurer et améliorer vos images anciennes, endommagées ou dégradées. Grâce aux algorithmes d’IA, il est possible de réaliser les actions suivantes :
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- Reconstruire les détails manquants
- Supprimer les artefacts
- Réduire le bruit
- Améliorer la clarté et la netteté de l’image
L’image à restaurer suit un prétraitement afin d’éliminer le bruit, corriger les imperfections mineures, mais aussi ajuster le contraste et les niveaux de couleurs. Pendant l’entraînement, le modèle reconstruit les détails manquants et supprime les artefacts. Il restaure l’apparence originale de l’image. Une fois le modèle IA entraîné, il est prêt pour la restauration automatique des images. La qualité de l’image restaurée est ensuite évaluée pour vérifier si elle répond aux besoins.
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Colorisation automatiques des images noir et blanc
La génération d’image par IA peut également être utilisée pour coloriser des images en noir et blanc. En plus de redonner vie à ces dernières, cette technique fascinante ajoute aussi une nouvelle dimension à l’apparence généralement de l’image. Elle est surtout adoptée au cas où on a besoin donner à des photographies anciennes pour que les spectateurs puissent les mieux appréhender. Pour profiter d’une colorisation automatique, il faut toujours passer par l’entraînement du modèle et le prétraitement de l’image.
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Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour coloriser les images en noir et blanc. Les résultats de la colorisation automatique passent par une évaluation afin de vérifier leur qualité et leur fidélité par rapport aux couleurs originales de l’image. Des ajustements peuvent être réalisés en cas d’erreurs ou d’incohérences. Des techniques de post-traitement peuvent être adoptées afin d’améliorer davantage la qualité de l’image. Cela peut inclure des ajustements manuels des couleurs, des filtres ou des retouches.
Suppression des rayures et des taches
La suppression des rayures et des taches sur des images est devenue possible grâce à la génération d’image par IA. Des techniques de traitement d’image avancées et des modèles d’apprentissage automatique sont utilisés pour réaliser la tâche.
Avant de commencer le traitement, les données d’images contaminées par des taches, des rayures ou d’autres artefacts sont généralement associées à leurs versions propres et non altérées. Un modèle d’apprentissage automatique est ensuite entraîné sur cet ensemble de données afin qu’il reconnaisse et supprime les rayures et les taches en faisant une comparaison entre les images altérées et les images propres. Un prétraitement de l’image aura lieu. Cela peut inclure la réduction du bruit, l’ajustement du contraste ou encore le nettoyage des imperfections mineures.
L’étape suivante consiste à la suppression des artefacts en introduisant l’image à traiter dans le modèle. Les résultats sont toujours évalués afin de vérifier la qualité du rendu final.
Augmentation de la résolution
L’augmentation de la résolution des images permet de produire des images de meilleure qualité avec une résolution plus élevée que celle de l’image originale. Cette technique ne vise pas à créer des détails qui n’existent pas dans l’image d’origine comme les techniques précédentes. Elle permet tout simplement d’améliorer la netteté et la clarté des images, notamment si celles-ci sont visualisées à des résolutions plus élevées. On recourt à cette technique pour restaurer des images à faible résolution ou pour améliorer la qualité visuelle des images capturées à l’aide de capteurs à résolution limitée.