Sur les écrans Retina qui sont devenus la norme, les images basse résolution font pâle figure. Elles apparaissent floues à cause de leur définition largement inférieure à celle de l'écran.
Google se propose d'améliorer cela grâce à une technologie exploitant le machine learning. RAISR, pour Rapide and Accurate Image Super-Resolution, produit des versions haute qualité d'images peu définies.
Pour commencer, Google assure que RAISR est 10 à 100 fois plus rapide que les autres techniques visant le même objectif, pour un résultat comparable ou meilleur. Cela permettrait de l'utiliser sur un terminal mobile en temps réel.
L'autre intérêt de cette technologie, c'est donc la qualité supérieure qu'elle délivre. Grâce à l'apprentissage automatique sur des couples d'images en basse et en haute résolution, RAISR est capable de trouver les filtres les plus appropriés qui vont « reconstruire » l'image en plus grand (les détails techniques sont présentés dans ce document).
L'algorithme de Google crée d'abord une version plus grande « cheap », puis analyse l'image pour sélectionner les meilleurs filtres et les applique enfin.
RAISR ne se contente pas de produire des versions plus nettes, elle peut aussi gommer des défauts de l'image originale, comme l'aliasing (effet d'escalier) et d'autres types d'artefacts.
RAISR est pour l'instant un projet de recherche, mais Google a déjà quelques idées en tête pour des utilisations concrètes. Cela pourrait améliorer la qualité des images quand on zoome sur smartphone et réduire la consommation de data en favorisant l'échange d'images basse résolution.
