Les chercheurs de l’université Carnegie Mellon pensent qu’on peut utiliser les images du Web pour mieux modifier nos propres photos. Que l’on veuille ajouter un objet (De manière générale, le mot objet (du latin objectum, 1361) désigne une entité définie dans un espace à trois...) ou des personnages à des photos ou au contraire remplir des trous laissés vides lorsque l’on souhaite enlever un bâtiment ou un objet gênant, il semble plus intéressant que le logiciel (Un logiciel ou une application est un ensemble de programmes, qui permet à un ordinateur ou à un système informatique...) comprenne le contexte (Étape →3/5 : Une relecture a été demandée. • Si vous voyez des erreurs de traduction, vous pouvez...) de la photo pour faire un assemblage plus réaliste.


L’un de leurs projets, Photo Clip Art, permet d’insérer des objets dans des photographies existantes depuis une vaste bibliothèque d’objets. Pour donner un résultat aussi réaliste que possible, le système estime l’angle de prise de vue et les conditions lumineuses avant de chercher un objet dans sa base de donnée (Dans les technologies de l'information (TI), une donnée est une description élémentaire, souvent codée, d'une chose,...) qui pourrait correspondre et d’ajuster seul la taille de celui-ci à la scène. Les résultats sont assez étonnants.

Un autre projet, baptisé "Complément de scène", vous aide à modifier vos images en piochant dans des photos d’autres utilisateurs prises au même endroit pour ajuster les textures au plus juste. L’idée est d’utiliser les images de FlickR pour compléter les trous de vos propres photos: des trous créés quand vous essayez d’enlever une grue du paysage, un bâtiment ou une voiture qui gêne la vue.


Les logiciels d’édition de photos commencent à proposer des moyens pour compléter les trous que l’on génère, mais pour Alexei A. Efros, responsable du programme, le résultat sera meilleur si pour cela on utilise une base de données de photos du lieu même que l’on souhaite modifier: les textures seront plus fidèles. Dans le cadre de lieux très touristiques, le système devrait être suffisamment chanceux pour trouver une photo de la même scène en ligne sans la voiture qui passe devant ou la grue qui gâche le paysage et optimiser les défauts de votre photos grâce aux qualités des autres photos. Bien sûr, le succès d’un système pareil dépend du nombre de photos disponibles: “Nous voyons un net progrès quand on passe d’une base de données de 10 000 images à une base de données de deux millions d’images. Et ce n’est là qu’une parcelle des centaines de millions d’images déjà disponibles sur des sites comme Picasa ou FlickR. Nous avons déjà des tonnes de photos parmi lesquelles choisir.”