Dénommé Phase Stretch Transform, l’algorithme développé par l’UCLA (l’Université de Californie à Los Angeles) utilise un mode de calcul proche de la physique pour traiter les images et les informations et permettre aux ordinateurs de « voir » les détails d’un objet que l’on ne peut normalement pas voir avec des techniques d'imagerie standard. Par exemple, l’algorithme pourrait servir à détecter la structure interne d’une lampe à LED, impossible à voir avec les techniques classiques à cause de l’intensité lumineuse de cette lumière. « Il pourrait également permettre de distinguer des étoiles lointaines, actuellement invisibles dans les images astronomiques », a déclaré UCLA.

L'algorithme fonctionne en effectuant une opération mathématique qui identifie les contours des objets, puis détecte et extrait leurs fonctions. Il peut également améliorer les images et reconnaître les textures des objets. Parmi les applications potentielles, l’université cite les systèmes de reconnaissance faciale ou par empreinte digitale et les systèmes de reconnaissance de l'iris, très prisés dans la sécurité high-tech. Mais il peut aussi servir dans les véhicules sans conducteur ou dans les systèmes de vérification des produits dans l’industrie.

Des usages en médecine

Développé par un groupe dirigé par Bahram Jalali, professeur d'ingénierie électrique à UCLA, et par le chercheur Mohammad Asghari, l’algorithme Phase Stretch Transform est basé sur une autre recherche dite de « photonic time stretch », également menée à UCLA. Cette technique est utilisée pour l'imagerie ultrarapide et la détection de cancer dans les cellules sanguines. En livrant leur code en open source, les chercheurs espèrent inciter d’autres acteurs à intégrer la technologie dans des applications de vision par ordinateur, de reconnaissance des formes et d'autres applications de traitement d'image.