Révéler les vraies couleurs des chefs-d'œuvre

Les améliorations apportées aux technologies de traitement d'images pour colorer les images en noir et blanc aident les conservateurs à deviner les couleurs utilisées par l'artiste français Henri Matisse sur son œuvre phare Baigneurs au bord d'une rivière –alors que la peinture était encore un travail en cours

Nuances de Matisse : Pour comprendre à quoi ressemblaient les baigneurs au bord d'une rivière en 1913 – quatre ans avant que Matisse ne l'achève – les conservateurs et les informaticiens ont numérisé une photo en noir et blanc de l'époque (en haut), puis l'ont colorisée (au centre). La peinture finie (en bas) est montrée telle qu'elle apparaît aujourd'hui.

Les astuces déployées par les conservateurs pourraient être plus largement pertinentes pour d'autres applications de colorisation où il n'est pas évident de savoir quelles devraient être les couleurs dans une image en noir et blanc d'une œuvre d'art, ou dans les cas où des différences subtiles sont importantes et doivent être mises en évidence, comme dans les images médicales.

Des chercheurs de la Northwestern University ont utilisé des informations sur les travaux antérieurs de Matisse, ainsi que des informations sur les couleurs provenant d'échantillons de test du travail lui-même, pour aider à coloriser une photo en noir et blanc de 1913 du travail en cours. Matisse a commencé à travailler sur baigneurs en 1909 et a dévoilé le tableau en 1917.

De cette façon, ils ont appris à quoi ressemblait le travail à mi-chemin de son achèvement. Matisse a réduit les couches précédentes de roses, de verts et de bleus dans une palette sombre de gris chinés ponctués de roses et de verts, explique Sotirios A. Tsaftaris, professeur de génie électrique et d'informatique à Northwestern. Cette idée aide à soutenir la recherche selon laquelle Matisse a commencé l'œuvre comme une pièce pastorale optimiste, mais l'a modifiée pour refléter l'humeur nationale plus grave provoquée par la Première Guerre mondiale.

Le processus était plus complexe que les méthodes utilisées couramment pour colorier de vieux films et des photographies de famille. Dans ce type d'applications, les arrière-plans tels que le ciel, les vêtements et les tons de peau sont plus homogènes et donc plus faciles à extrapoler, explique Tsaftaris. La couleur d'un ciel entier peut être déterminée à partir d'un lot relativement petit de données de pixels, a-t-il déclaré. C'est beaucoup plus difficile dans une image en noir et blanc d'une œuvre d'art en couleur, car le peintre travaille à partir d'une palette de couleurs très unique qui lui est particulière, qu'il voit dans son esprit, ajoute Aggelos Katsaggelos, professeur d'électricité l'ingénierie et l'informatique à Northwestern, qui a collaboré avec Tsaftaris.

Les chercheurs ont créé une version numérique haute résolution de la photographie de 1913 à partir de laquelle travailler. La photographie elle-même contenait des indices cruciaux sur les couleurs et leurs niveaux de saturation. Mais pour dresser un tableau plus complet, les scientifiques et leurs collaborateurs avaient besoin de plus de données.

Ils ont pris plusieurs photos numériques de baigneurs dans sa forme actuelle, allant quadrant par quadrant pour obtenir une résolution de 4 000 par 5 000 pixels. Enfin, ils comprenaient des informations tirées de récits historiques sur l'apparence de la peinture en 1909 et à nouveau en 1913, en s'appuyant sur les recherches des conservateurs de l'Art Institute of Chicago.

Enfin, ils ont utilisé quelques exemples de données de leurs collaborateurs de l'Art Institute of Chicago : coupes transversales des couches de peinture cachées sur baigneurs , obtenu en prélevant des carottes microscopiques de la peinture pour une analyse spectroscopique.

Ils ont appliqué toutes ces informations pour aider à coloriser la photographie, prise par le photographe Eugène Druet en novembre 1913.

Et lorsque toutes les sources de données ont été combinées, cela a permis aux chercheurs de transférer des couleurs sur leur photo numérique de l'ancienne photo. Le travail de l'algorithme à ce stade était de propager les couleurs transférées sur l'ensemble de la photo numérique, pixel par pixel, pour redécouvrir une partie de l'apparence de 1913 du tableau.

Cette recherche est un excellent exemple de recherche collaborative entre l'informatique, la conservation de l'art et l'histoire de l'art, déclare Roy S. Berns, chimiste et coloriste au Rochester Institute of Technology. Les historiens apportent leur connaissance de l'artiste et de son œuvre. Les restaurateurs apportent leur connaissance du matériel d'artiste et de la méthode de travail de l'artiste. Les informaticiens facilitent la visualisation de manière physiquement réaliste. Étant donné que les données physiques sont rares, une collaboration est nécessaire pour garantir la plausibilité du résultat.

L'effort a duré trois ans, et les scientifiques et les conservateurs disent qu'ils ont retenu leurs découvertes jusqu'à ce qu'ils aient atteint un niveau de confiance de 95 pour cent sur l'image colorisée.

L'algorithme peut être modifié pour fonctionner avec d'autres situations similaires et d'autres artistes. Bien que cet algorithme ait été personnalisé pour fonctionner sur les peintures et sur le style particulier de Matisse, a déclaré Tsaftaris, nous pouvons désactiver certaines options, et cela fonctionne également sur d'autres peintures.

Tsaftaris voit des applications futures de la colorisation personnalisée, en particulier dans le domaine médical. Les scientifiques envisagent d'utiliser leurs nouvelles méthodes pour pseudo-coloriser les images de résonance magnétique cardiaque (IRM) en niveaux de gris afin de faciliter la lecture, l'analyse et le diagnostic par les médecins. Dans ce cas, ils pourraient utiliser des indices glanés à partir d'images couleur de cœurs malades, par exemple, pour éclairer leur travail sur la façon de coloriser correctement les images IRM en noir et blanc afin de faire ressortir les distinctions les plus pertinentes.

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