La vision nocturne bientôt en couleur

Le noir et le vert monochromatique qui ont défini la vision nocturne pendant des décennies pourraient bientôt devenir de l’histoire ancienne. 

La technologie monochrome de vision nocturne est sur le point de faire un virage vers le technicolor.

Dans une étude publiée dans la revue PLOS One, des chercheurs de l’université de Californie à Irvine ont utilisé l’apprentissage automatique pour transformer ce que l’on peut voir à travers une lunette de vision nocturne ou une caméra. Le vert habituel se transforme alors en une palette de couleurs.

Nouveau virage pour la technologie de vision nocturne 

Lorsque nous sommes dans le noir, notre pupille s’agrandit pour laisser entrer le peu de lumière disponible à l’intérieur de l’œil. Cette lumière active les bâtonnets et nous permet de voir. Concrètement, ces capteurs traitent les niveaux de gris et nous aident à voir dans des conditions de faible luminosité. Mais notre pupille ne peut pas s’élargir à l’infini et donc, il est impossible pour l’œil humain de voir quelque chose dans le noir complet. En effet, l’œil ne peut capter qu’une certaine gamme de longueurs d’onde, qui correspond donc au spectre de la lumière dite “visible”.

Pour pallier cela, il est possible d’utiliser une caméra infrarouge. À savoir que c’est l’imagerie thermique qui rend visible une image infrarouge grâce à une technique appelée pseudo-couleur. Mais, au final, bien que l’image résultante contienne plusieurs couleurs, il s’agit en fait d’une image en noir et blanc où les couleurs ne correspondent pas à ce que la scène aurait l’air si elle était vue en lumière visible. Et c’est ainsi qu’une technologie découverte par des chercheurs prend tout son sens.

Voir dans le noir, et en couleur

Une nouvelle technologie pourrait rendre la lumière infrarouge parfaitement visible.

Dans un article publié mercredi dans la revue universitaire PLOS ONE, les chercheurs démontrent qu’un algorithme d’apprentissage profond peut reconstruire une scène en couleur en utilisant uniquement des images infrarouges que l’œil humain ne peut pas voir.

Première étape réalisée par les chercheurs : l’impression d’images de palettes de couleurs et de visages. Ensuite, ils ont créé un ensemble de données en prenant des photos de ces images à l’aide d’un appareil photo monochromatique. À savoir que ce type d’appareil peut être réglé, et donc, est capable de prendre des photos à des longueurs d’onde très spécifiques. Concrètement, les chercheurs ont pris des photos des visages sous des sources de lumière monochromatique de différentes longueurs d’onde dans les spectres visibles et proches de l’infrarouge.

Exemples d’images de la bibliothèque de portraits humains.. PLOS ONE

Transformer une image infrarouge en photographie couleur

Grâce à ces fichiers numériques, les chercheurs ont développé et testé un algorithme d’apprentissage profond. Et ce, grâce à des réseaux neuronaux, donc des programmes informatiques qui fonctionnent comme un cerveau artificiel. Ainsi, à partir d’images infrarouges, cet algorithme est capable de déduire ce à quoi le noir, donc l’invisible, ressemblerait dans le spectre visible. Et, s’il utilise des architectures profondes basées sur le réseau U-Net, l’algorithme serait même capable de transformer un ensemble de trois images infrarouges en une photo en couleur.

“La façon dont les réseaux neuronaux sont entraînés, c’est comme si je vous donnais 100 photos du visage d’une personne et que j’encerclais le nez dans chacune de ces photos, le réseau neuronal apprendrait alors à reconnaître les objets étiquetés”, a expliqué M. Browne, un des chercheurs. Il ajoute, “ce que nous avons fait avec [notre] réseau neuronal, c’est que nous lui avons donné des centaines d’images contenant des données sur le spectre visible et infrarouge”.

A quoi ça sert ? 

Ce développement qui change la donne pourrait profiter non seulement à l’armée, mais aussi aux technologies médicales ou à la restauration d’œuvres d’art. Concernant les soins de santé, par exemple, la chirurgie oculaire utilise la vision nocturne pour protéger les tissus rétiniens sensibles des dommages causés par la lumière. “Dans le contexte des nouvelles technologies, [les réseaux neuronaux] peuvent améliorer la performance de cette technologie pour qu’elle accomplisse une tâche spécifique”, conclut M. Browne.

A noter tout de même que, même si ce concept constitue une première étape importante dans l’amélioration de la vision nocturne, les prédictions du réseau neuronal se limitent à son stock de données. De son côté, la colorimétrie n’est pas encore optimale.

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