Qui n’a jamais rêvé d’ajouter de la couleur à ses vieilles photos noir et blanc ? On peut croire l'exploit impossible. Il a pourtant été réussi par une équipe franco-allemande. Etonnant...
Lors de l’édition 2008 de la European Conference on Computer Vision qui s’est tenue la semaine dernière à Marseille, une équipe de chercheurs (Guillaume Charpiat, Matthias Hofmann et Bernhard Schölkopf) ont présenté une nouvelle méthode permettant de convertir une image noir et blanc en une image couleur. Ce problème est difficile car il n’existe bien sûr pas de correspondance unique entre un niveau de gris et une teinte RVB (rouge, vert et bleu). Il est facile de convertir une photographie en couleurs en un cliché noir et blanc, mais le chemin inverse impose d'ajouter de l'information...
Plutôt que d’utiliser le niveau de gris, les trois chercheurs se basent sur l’information de texture et s'appuient sur une comparaison avec une image, choisie à l'avance, et qui présente des similitudes avec l'image en noir et blanc. Sur cet original, les textures associées aux régions de chaque pixel sont comparées à celles de l'image similaire en couleurs. Il devient alors possible d’établir certaines relations entre les textures des deux images et la couleur.


En haut à gauche (A), une image de La Joconde, convertie en noir et blanc. En B, une image similaire, en couleurs, choisie par les chercheurs. Il s'agit d'une reproduction de La Madone aux fuseaux, un tableau peint également par Léonard de Vinci. En C, la reconstitution des couleurs réussie par le logiciel, assez proche de l'original (D)... © G. Charpiat, M. Hofmann, B.Schölkopf / Montage Futura-Sciences

De cette manière, on peut estimer la probabilité qu’un pixel, appartenant à une certaine texture, ait une certaine teinte. Pour colorer l’image, le moyen le plus simple consiste alors à utiliser la couleur maximisant cette probabilité. Mais cette méthode, dite locale, introduirait du bruit dans l’image. En effet, il se pourrait que deux pixels voisins aient des couleurs très différentes.
Afin d’ajouter une cohérence à l'échelle de l’image, les auteurs assignent les couleurs des pixels de manière globale. Chaque coloration de pixel influe ainsi sur celle de ses voisins et le poids d’une couleur d’un pixel dépend de la probabilité associée à la texture de ce pixel. Les résultats obtenus sont très intéressants et les auteurs prévoient d’utiliser leur méthode pour la coloration de films.

Source : Futura-Sciences