Recherche : le machine learning pour débruiter des images sans données « propres »

NVIDIA

NVIDIA présente en vidéo le résultat d’un travail de recherche auquel l’entreprise a participé. L’objectif : utiliser le machine learning pour créer un système qui puisse apprendre à éliminer le bruit dans des images.
Par le passé, ce genre d’approche s’appuyait souvent sur des paires d’images (une avec bruit, une sans bruit avec le même sujet). Ici, les chercheurs montrent qu’il est possible de mettre au point un système efficace uniquement avec des images bruitées.
Autrement dit : sans même disposer d’exemples d’images propres, le procédé employé peut nettoyer artefacts, grain et bruit. Selon les chercheurs, le système donne d’aussi bons résultats que l’approche par paires, sans impact sur les performances ou le temps d’apprentissage.

Les usages sont évidemment très larges, de l’élimination du bruit sur un rendu 3D à la correction de photos, en passant par l’amélioration de données médicales.

Le travail de Jaakko Lehtinen, Jacob Munkberg, Jon Hasselgren, Samuli Laine, Tero Karras, Miika Aittala et Timo Aila, intitulé Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data, est présenté cette semaine à l’occasion de la conférence ICML à Stockholm, consacrée au machine learning.

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