Image nette extraite d'une vidéo floue : plaque, visage, texte

Si la caméra a enregistré suffisamment de pixels, oui : ce qui gêne le plus souvent, c'est le flou, le bruit et une image mal choisie, pas le nombre de pixels. L'outil trouve l'image la plus nette, empile ses voisines et supprime le flou. Si les caractères ne mesurent que trois ou quatre pixels de haut, l'information est physiquement absente et aucun logiciel ne la récupérera — chercher une autre caméra est alors la réponse honnête.

Les agrandisseurs neuronaux peignent une image plausible, et des tribunaux ont déjà rejeté ce type d'images comme preuve : les pixels y sont inventés. Ici, le traitement principal est classique et reproductible : empilement d'images, déconvolution, égalisation du contraste. La reconstruction neuronale existe, mais sous forme d'un bouton séparé, avec un avertissement et une étiquette sur le résultat.

Le bruit d'un enregistrement change d'une image à l'autre, alors que la plaque reste identique. Recalez 8 à 16 images voisines sur l'objet et faites-en la moyenne : le bruit s'annule, le détail réel demeure. Le recalage suit la région sélectionnée, donc cela fonctionne aussi sur une voiture en mouvement, tant qu'elle est vue sous un angle similaire.

Les anciennes caméras et les DVR écrivent deux instants distincts dans les lignes paires et impaires d'une même image, et enregistrent en 720×576 avec des pixels non carrés. Sans séparation des trames, la netteté transforme le peigne en clôture ; sans la correction du format des pixels, les cercles deviennent des ovales et les mesures sont fausses. L'outil détecte l'entrelacement de lui-même et propose de séparer les trames.

L'outil ne remplace pas une expertise, mais il apporte ce qu'elle valorise : l'image originale à côté de l'image traitée, une liste d'étapes avec des paramètres reproductibles, et le SHA-256 du fichier original. Le tout est réuni dans un rapport PDF. Conservez l'enregistrement original intact — l'image traitée y est jointe, elle ne le remplace pas.