CNRS La lettre innovation

Partenariats, création d'entreprises, brevets, licences, événement... Retrouvez tous les mois les dernières actualités de la valorisation et de l'innovation au CNRS.

Brevets et licences

Un algorithme de compression de transformations colorimétriques plus efficace

L'algorithme développé au Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen1 permet de compresser, sans perte de qualité visuelle, les CLUTs, ces centaines de fichiers de transformations de couleurs précalculées qui facilitent le travail des retoucheurs d'images.

illustration

Connaissez-vous les CLUTs ? Les spécialistes du traitement des images numériques les utilisent quotidiennement pour effectuer des retouches de couleurs. Les CLUTs (Color look up tables) sont des fichiers contenant chacun la représentation d'une transformation de couleur précalculée. Le retoucheur peut les appliquer à sa guise sur des images, qu'il s'agisse de photos, de vidéos, ou d'illustrations (BD, dessins...). Il pourra ainsi changer l'ambiance colorimétrique d'une photo, rehausser des coloris, retrouver le rendu visuel de photos argentiques, simuler le vieillissement d'une image, etc. En vidéo, les transformations colorimétriques sont utilisées pour l'étalonnage des prises de vue, par exemple pour unifier l'ambiance colorimétrique d'une scène composée de séquences tournées dans des lumières naturelles différentes. Les professionnels possèdent en général plusieurs centaines de CLUTs, qui mobilisent des centaines de mégaoctets de mémoire de stockage.

Afin de réduire l'espace de stockage dédié aux transformations colorimétriques, le Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen (Greyc) a développé un algorithme2 de compression/décompression de CLUT très efficace. Il est désormais intégré dans le logiciel libre de traitement d'images G'MIC (téléchargé par des centaines de milliers d'utilisateurs). « Nous voulions intégrer dans G'MIC un outil de transformation colorimétrique aussi « léger » que possible, sans perte de qualité visuelle », indique David Tschumperlé, responsable du développement de G'MIC au Greyc.

Chaque CLUT est un cube de valeurs numériques (une matrice 3D) qui, à un point-couleur codé en RVB «(Rouge-vert-bleu ), fait correspondre un point-couleur transformé. À raison, par exemple, d'un mégaoctet (Mo) pour une CLUT stockée en bonne qualité, l’espace de stockage nécessaire devient rapidement important. Pour diminuer sa taille, les chercheurs du Greyc ont mis au point une méthode de compression qui sélectionne un nombre réduit de points couleurs capables de représenter l’information de la totalité de la matrice 3D, ainsi qu'une méthode de décompression qui reconstruit la CLUT de manière à ce que le résultat de la transformation soit identique, les différences étant invisibles à l'œil nu.

Fruit de plusieurs années de travail, l'algorithme développé au Greyc a été rapidement proposé en test aux utilisateurs de G'MIC, ce qui a permis d'intégrer de nombreuses améliorations à ce logiciel libre. Aujourd'hui, grâce à cet algorithme, le logiciel G'MIC accueille plus de 850 CLUTs qui occupent seulement 3,5 Mo de mémoire, au lieu de plusieurs centaines. Il pourrait être intégré dans d'autres outils de traitement d'images ou de création de dessins, pour un encombrement mémoire supplémentaire minime.

 

1 Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen1 (Greyc CNRS/Université de Caen Normandie/Ensicaen).

2 Reconstruction of Smooth 3D Color Functions from Keypoints: Application to Lossy Compression and Exemplar-Based Generation of Color LUTs. David Tschumperlé , Christine Porquet, and Amal Mahboubi. SIAM J. Imaging Sci., 13(3), 1511–1535. Published online: 02 September 2020.

Contact :

David Tschumperlé / Responsable de l'équipe Image au Greyc / david.tschumperle@ensicaen.fr