Les photos virtuelles en accéléré peuvent capturer des phénomènes ultrarapides avec n'importe quel appareil photo
Goutte d'eau impactant une surface sèche. Crédit :© 2019 Jamani Caillet
Des scientifiques de l'EPFL ont mis au point une nouvelle méthode de traitement d'images capable de capturer des phénomènes extrêmement rapides à l'aide de tout type de caméra. Leur méthode, appelée la technique du cadre virtuel, offre de meilleures performances que n'importe quelle caméra haute vitesse commerciale et est abordable et accessible à tous.
De nombreux phénomènes se produisant dans la nature et l'industrie se produisent très rapidement :une déchirure qui traverse un morceau de tissu, une balle en caoutchouc rebondissant sur un sol dur, une goutte d'eau mouillant une surface sèche et un morceau de scotch qui se décolle, par exemple. Capturer des images de ces phénomènes aiderait les scientifiques à mieux les comprendre, mais les caméras conventionnelles ne sont pas assez rapides et les caméras à grande vitesse sont d'un coût prohibitif.
Mais les scientifiques du Laboratoire d'ingénierie mécanique des interfaces souples de l'EPFL, travaillant en association avec des chercheurs de l'Université Harvard dans le laboratoire SMR, ont développé une nouvelle méthode d'imagerie appelée Virtual Frame Technique (VFT) qui peut générer des milliers d'images de ces phénomènes au fur et à mesure qu'ils se produisent à l'aide d'une photo prise à partir de tout type d'appareil, y compris un smartphone. Quoi de plus, Il a été démontré que le VFT fonctionne mieux que les caméras à grande vitesse.
Travailler avec une photo conventionnelle
La méthode commence par analyser une photo conventionnelle. "Si vous utilisez un appareil photo ordinaire pour prendre une photo d'une goutte d'eau frappant une surface sèche, le mouvement de l'eau rendra l'image floue. Mais ces zones floues sont précisément là où se déroule le phénomène, à la fois spatialement et temporellement. C'est ce que notre technique utilise pour reconstituer le phénomène sous-jacent, " dit Jean Kolinski, professeur à l'École d'ingénieurs de l'EPFL. En d'autres termes, VFT fonctionne en déconstruisant les parties floues des images.
