Voir dans l’obscurité et en couleurs grâce au deep learning
Une étude américaine de type « preuve de concept » vient d’offrir une première étape à la possibilité à voir dans le noir et en couleurs. Les auteurs ont utilisé un réseau neuronal convolutif (une forme de réseau de neurones artificiels inspiré du cortex visuel faisant intervenir l’apprentissage automatique ou « Deep learning »).
Les chercheurs ont éclairé des images de visages avec de la lumière visible (bleue à 447 nm, verte à 529 nm et rouge à 604 nm), et avec de la lumière infrarouge (dans différentes longueurs d’onde cependant proches du visible, à 718, 777 et 807 nm). En utilisant le réseau neuronal convolutif, ils ont prédit les images en lumière visible à partir des images éclairées en infrarouge. Il s’agit pour les auteurs d’une première étape sur la voie de la vision de nuit en couleur, et l’étude d’échantillons biologiques sensibles à la lumière visible.
Browne AW, Deyneka E, Ceccarelli F, To JK, Chen S, Tang J et al. Deep learning to enable color vision in the dark. PLoS ONE 2022;17(4):e0265185.
Les auteurs ont utilisé des images infrarouges de 3 longueurs d’ondes différentes et le deep learning pour prédire une image du spectre visible. [Crédit : Browne Lab, UC Irvine Department of Ophthalmology, CC-BY 4.0]
F. Rigal