“Seam Carving”, un nouvel algorithme de redimensionnement d’image

Dernière mise à jour le 30 août 2007.

Shai Avidan et Ariel Shamir (non, pas celui qui a donné son nom au S de RSA), deux chercheurs en joyeusetés mathématiques et informatiques, ont présenté il y a peu de temps un nouvel algorithme de redimensionnement d’image, le Seam Carving.

Basiquement, il y a deux méthodes pour réduire la taille d’une image : le découpage (cropping), et la mise à l’échelle (scaling). Si les inconvénients de la première méthode sont évidents (la découpe d’une image supprime une grande partie de l’information), ceux de la mise à l’échelle ne sont perceptibles que lors de grandes modifications : par exemple, lorsqu’on redimensionne une image de manière à ce qu’elle fasse 3 fois sa taille, les zones crées par ordinateur sont facilement distinguables et le rendu final devient laid et irréaliste. Aussi, la réduction d’une image suivie de son agrandissement ne résulte pas en l’image d’origine, étant donné que l’image a subi une perte d’information suivie d’une création pure.

La technique du Seam Carving (littéralement “découpage de couture”) pallie à ces deux défauts, car les modifications qu’elle apporte ne se basent pas sur la forme de l’image, comme c’est le cas pour le découpage, ni sur de simples suppressions/créations de colonnes ou de lignes, comme c’est le cas pour la mise à l’échelle : l’algorithme se base sur le contenu de l’image ; les tracés les moins importants sont repérés, puis ils sont effacés ou reproduits.

Vous vous demandez certainement si un tel algorithme est réellement utile ; la vidéo ci-dessous vous aidera à mieux comprendre le résultat des opérations

Et, si vous êtes intéressé par la lecture complète de l’étude, sachez qu’elle est disponible ici : Seam Carving (Shamir-Avidan).

Edit (30/08/2007) : Adobe vient d’embaucher Shai Avidan, et je sens comme une odeur de nouvelle fonctionnalité pour Photoshop… [via Korben]