IPOL, une revue scientifique en ligne pour le traitement et l'analyse des images
IPOL, une revue scientifique
Le pôle “image” du laboratoire Centre Borelli développe des outils intelligents et des méthodes d'analyse et de traitement, restauration, détection, d'images et de signaux, de la retouche photo familiale ou professionnelle, à l'observation satellitaire de la terre ou à celle des recoins nanoscopiques du corps humain, jusqu'à la vision artificielle...
Open access, open source et open code
IPOL publie des articles scientifiques avec des algorithmes de traitement d’images sur différents thèmes : la couleur et le contraste, la texture, le grain, le débruitage, le flou, mais aussi l’imagerie satellitaire ou le domaine infrarouge. Les publications les plus récentes font la part belle aux algorithmes résultant de l’apprentissage profond, ou deep learning.
- Chaque article contient la description d’un algorithme sous forme PDF, associé à son code source, téléchargeables librement. Le texte et le code source sont révisés par les pairs ;
- Chaque article est accompagné d’une démonstration en ligne sur laquelle on fait varier des paramètres sur des images test pour vérifier l’opérabilité de l’algorithme et évaluer immédiatement son efficacité et ses résultats ;
- Les internautes peuvent également poster sur le site IPOL leurs propres images pour leur appliquer divers traitements (défloutage, débruitage, plaquage de textures, etc.) et tester les algorithmes au gré des articles visités. Les résultats sont tous archivés sous licence Creative Commons et accessibles en ligne.
Consultez la revue scientifique IPOL.
Des utilisations et ré-utilisations variées
Recherche de photomontages, HDR, prises de vue infrarouge, de sites industriels, imagerie médicale, empreintes digitales ou permis de conduire US… Les presque 200 algorithmes de traitement d’images décrits dans IPOL sont très régulièrement librement testés et utilisés par un public divers, académique, particuliers, ou institutions, en France et à l’étranger, avec environ 200.000 jeux de données archivés depuis 2011.
Un exemple d’application d’iPOL : détecter les fausses images
Certains algorithmes publiés dans IPOL détectent les images falsifiées en repérant automatiquement les zones suspectes ayant fait l'objet de manipulations.
Un algorithme produit par l’équipe Images du Centre Borelliet publié dans IPOL a ainsi pu être réutilisé récemment par l’AFP dans un article Fact Check pour dénoncer un photomontage circulant sur les réseaux sociaux, en écho à la crise immobilière au Kenya.
Crédit photo : Thibaud Ehret.
Automatic detection of internal copy-move forgeries in images,
Image Processing On Line, 8:167-191, 2018. DOI: 10,5201/ipol.2018.213