A une étape 212, un deuxième modèle peut être entraîné en fonction des deuxièmes données d’entraînement de la deuxième base formée à l’étape 211. Aucune restriction n’est attachée au deuxième modèle issu de l’entraînement de l’étape 212, qui peut être : - une courbe ou fonction mettant en correspondance une valeur d’un pixel d’une image en niveaux de gris ou en couleur, avec une valeur de luminance d’un pixel correspondant dans une carte de luminance. Une telle courbe peut être obtenue par une technique d’analyse par ajustement de courbe, ou « curve fitting » en anglais, à partir des associations stockées dans la deuxième base de données d’entraînement. En effet, à partir de ces associations de la deuxième base de données d’entraînement, chaque association associant une deuxième image d’entraînement avec une carte de luminance d’entraînement, des associations de pixels peuvent être déterminées entre un pixel donné de l’image d’entraînement et un pixel correspondant dans la carte de luminance d’entraînement. Ces associations entre pixels alimentent l’analyse d’ajustement de courbe pour obtenir un modèle sous forme de courbe ; - une machine à vecteurs de support, ou modèle SVM, pour « Support Vector Machine » en anglais, apte à déterminer, par classification, une valeur de luminance d’un pixel d’une carte de luminance, à partir d’une valeur d’un pixel correspondant dans une image en niveaux de gris ou en couleur. Un modèle SVM peut être construit par apprentissage supervisé à partir des associations de la deuxième base de données d’entraînement. En effet, à partir de ces associations de la deuxième base de données d’entraînement, chaque association associant une image d’entraînement avec une carte de luminance d’entraînement, des associations de pixels peuvent être déterminées entre un pixel donné de la deuxième image d’entraînement et un pixel correspondant dans la carte de luminance d’entraînement. Ces associations entre pixels alimentent l’apprentissage supervisé du modèle SVM. L’avantage d’un modèle SVM est qu’il peut être formé à partir d’une deuxième base de données d’entraînement comprenant peu de données ; - un réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones convolutionnels, apte à déterminer une carte de luminance entière à partir d’une image en niveaux de gris ou en couleurs reçue en entrée. Le réseau de neurones peut être obtenu par apprentissage machine à partir des deuxièmes données d’entraînement de la deuxième base de données d’entraînement constituée à l’étape 211. Dans le cas d’un apprentissage supervisé, le réseau de neurones peut être configuré par modification de paramètres de certains neurones, en fonction d’un écart mesuré entre la carte de luminance déterminée, ou prédite, par le réseau de neurones lorsqu’une deuxième image d’entraînement donnée lui est soumise, et la carte de luminance d’entraînement associée dans la deuxième base de données d’entraînement à la deuxième image d’entraînement donnée ; - tout autre modèle issu d’un apprentissage machine ou par une technique d’analyse donnée, et apte à déterminer une valeur de luminance à partir d’une valeur d’un pixel en niveaux de gris ou en couleur, ou apte à déterminer une carte de luminance entière à partir d’une image en niveaux de gris ou en couleur reçue en entrée