Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
Pierre-Edouard Landes & Cyril Soler
Universites deGrenoble
LaboratoireJean Kuntzmann
December 2, 2011
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Introduction
I omnipresence des textures dans le domaine de l’informatique graphique
I qualite visuelle des rendus accrue
I sourcesI proceduraleI creation par artistesI a partir d’images reelles
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Presentation du probleme
probleme de la synthese automatique de textures fondamental
Objectif
a partir d’un echantillon de texture
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Introduction
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Methode proposee
Resultats et conclusion
Presentation du probleme
probleme de la synthese automatique de textures fondamental
Objectif
a partir d’un echantillon de textureobtenir une nouvelle texture visuellement similaire
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Presentation du probleme
difficulte
grande variabilite de nature et d’aspect des textures
classification proposee par Liu, 2004
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Presentation du probleme
difficulte
grande variabilite de nature et d’aspect des textures
classification proposee par Liu, 2004
existence d’une technique de synthese unifiee ?pas a l’heure actuelle
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Objectif de cette presentation
proposer une technique de synthese de textures a base de motifs repetitifs
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Objectif de cette presentation
proposer une technique de synthese de textures a base de motifs repetitifs
I distribution quelconque de formesdiscernables
I potentiels recouvrements
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Objectif de cette presentation
proposer une technique de synthese de textures a base de motifs repetitifs
quelles sont les textures concernees ?
textures quasi-regulieres, arrangements de primitives 2d
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Intuition
Idee fondamentale
utiliser la repetition des formes en vue de
I leur reconnaissanceI leur extraction et reconstructionI et la resynthese de nouvelles textures
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Methode proposee
Resultats et conclusion
Intuition
Idee fondamentale
utiliser la repetition des formes en vue de
I leur reconnaissance
I leur extraction et reconstructionI et la resynthese de nouvelles textures
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Intuition
Idee fondamentale
utiliser la repetition des formes en vue de
I leur reconnaissanceI leur extraction et reconstruction
I et la resynthese de nouvelles textures
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Intuition
Idee fondamentale
utiliser la repetition des formes en vue de
I leur reconnaissanceI leur extraction et reconstructionI et la resynthese de nouvelles textures
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Plan
Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Conclusion et perspectives
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesanalyse de caracteristiques spatiales/frequentielles
I inference des parametres d’un modele statistique (Portilla et al, 2000)
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Methode proposee
Resultats et conclusion
Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesanalyse de caracteristiques spatiales/frequentielles
I inference des parametres d’un modele statistique (Portilla et al, 2000)I transfert de reponses de filtres (Heeger et al, 1995)+ textures stochastiques
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Methode proposee
Resultats et conclusion
Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesanalyse de caracteristiques spatiales/frequentielles
I inference des parametres d’un modele statistique (Portilla et al, 2000)I transfert de reponses de filtres (Heeger et al, 1995)+ textures stochastiques− presence de structures, d’inhomogeneites
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Resultats et conclusion
Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelappariement de voisinages (Efros et al, 1999 ; Wei et al, 2000)avec favorisation de la coherence (Ashikhmin, 2001)
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Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelappariement de voisinages (Efros et al, 1999 ; Wei et al, 2000)avec favorisation de la coherence (Ashikhmin, 2001)
+ simplicite, versatilite, qualite des resultats
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Resultats et conclusion
Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelappariement de voisinages (Efros et al, 1999 ; Wei et al, 2000)avec favorisation de la coherence (Ashikhmin, 2001)
+ simplicite, versatilite, qualite des resultats− dependence vis-a-vis du voisinage (forme, taille) et du contenu frequentiel
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Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelI synthese par patches
Liang et al, 2001, quilting (Efros et al, 2001), graph cuts (Kwatra et al, 2003)+ meilleure coherence, preservation des structures− gestion des recouvrements entre patches, repetitions
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Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelI synthese par patchesI synthese non-causale par optimisation
minimisation d’energie par algorithme EM (Kwatra et al, 2005)
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Epitome d’images
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I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelI synthese par patchesI synthese non-causale par optimisation
minimisation d’energie par algorithme EM (Kwatra et al, 2005)+ erreur globalement jugulee, synthese controlable
− a l’echelle des pixels
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Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelI synthese par patchesI synthese non-causale par optimisation
minimisation d’energie par algorithme EM (Kwatra et al, 2005)+ erreur globalement jugulee, synthese controlable− a l’echelle des pixels
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Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelI synthese par patchesI synthese non-causale par optimisation
I decomposition en tuiles : disposition particuliererespect de regles de placement strictes -treillis- (Liu, 2004)
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Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelI synthese par patchesI synthese non-causale par optimisation
I decomposition en tuiles : disposition particuliererespect de regles de placement strictes -treillis- (Liu, 2004)
+ textures quasi-regulieres
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Synthese de textures
Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelI synthese par patchesI synthese non-causale par optimisation
I decomposition en tuiles : disposition particuliererespect de regles de placement strictes -treillis- (Liu, 2004)
+ textures quasi-regulieres− repose sur la disposition des tuiles uniquement− inadapte aux distributions quelconques
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Epitome d’images
Synthese de texturesEtat de l’art
I approches descriptivesI echantillonnage non-parametrique : hypothese markovienne
I synthese pixel-a-pixelI synthese par patchesI synthese non-causale par optimisation
I decomposition en tuiles : disposition particuliere
Enormement de techniques. . .
qui exploitent :
I localite et stationnarite des textures
I disposition de structures identifiables
jamais la repetition des structures a notre connaissance !
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Synthese de textures
Epitome d’images
Intuition (suite)
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Synthese de textures
Epitome d’images
Intuition (suite)
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Epitome d’images
Intuition (suite)
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Epitome d’images
Intuition (suite)
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Epitome d’images
Intuition (suite)
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Epitome d’images
Intuition (suite)
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Synthese de textures
Epitome d’images
Intuition (suite)
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Synthese de textures
Epitome d’images
Intuition (suite)
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Synthese de textures
Epitome d’images
Intuition (suite)
problemes de vision par ordinateurI reconnaissance d’objets
− connaissances a priori− detection seulement
I analyse epitomique d’images
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Epitome d’images
Analyse epitomique d’imagesEtat de l’art
I qu’est-ce que l’epitome d’une image ?
modele reduit encodant son information de texture et de formecadre theorique propose par Jojic et al, 2003reconstruction avec conservation des premiers moments
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Epitome d’images
Analyse epitomique d’imagesEtat de l’art
I qu’est-ce que l’epitome d’une image ?modele reduit encodant son information de texture et de forme
cadre theorique propose par Jojic et al, 2003reconstruction avec conservation des premiers moments
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Synthese de textures
Epitome d’images
Analyse epitomique d’imagesEtat de l’art
I qu’est-ce que l’epitome d’une image ?modele reduit encodant son information de texture et de formecadre theorique propose par Jojic et al, 2003reconstruction avec conservation des premiers moments
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Synthese de textures
Epitome d’images
Analyse epitomique d’imagesEtat de l’art
I qu’est-ce que l’epitome d’une image ?modele reduit encodant son information de texture et de formecadre theorique propose par Jojic et al, 2003reconstruction avec conservation des premiers moments
I nombreuses applications : edition, compression, redimensionnement . . .
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Synthese de textures
Epitome d’images
Analyse epitomique d’imagesEtat de l’art
I qu’est-ce que l’epitome d’une image ?modele reduit encodant son information de texture et de formecadre theorique propose par Jojic et al, 2003reconstruction avec conservation des premiers moments
I nombreuses applications : edition, compression, redimensionnement . . .
+ exploite les repetitions, pour tout type d’images
− aucune information de structure
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Description locale
Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Apercu de notre methode (enfin ,)
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Description locale
Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Description locale de la texture
I criteres :invariance par transformation (similarite 2d), repetitivite, discriminabilite
I SIFT scale invariant feature transform (Lowe, 1999)
I capture du comportement des gradients autour d’un pixel
I calcule en tout pixelI reduction de dimensionalite par ACP (de dimension 128 par definition)
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Description locale
Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Description locale de la texture
I criteres :invariance par transformation (similarite 2d), repetitivite, discriminabilite
I SIFT scale invariant feature transform (Lowe, 1999)I capture du comportement des gradients autour d’un pixel
I calcule en tout pixelI reduction de dimensionalite par ACP (de dimension 128 par definition)
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Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Description locale de la texture
I criteres :invariance par transformation (similarite 2d), repetitivite, discriminabilite
I SIFT scale invariant feature transform (Lowe, 1999)I capture du comportement des gradients autour d’un pixel
I calcule en tout pixelI reduction de dimensionalite par ACP (de dimension 128 par definition)
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Description locale
Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Appariement des descripteurs
I similarite visuelle ≈ distance euclidienne entre SIFT
I recherche de rayon fixe par kd-tree
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Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Appariement des descripteurs
I similarite visuelle ≈ distance euclidienne entre SIFT
I recherche de rayon fixe par kd-tree
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Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Analyse des correspondances
I correspondances . similarites 2d
I partitionnement par mean shift clustering (Comaniciu et al, 2002)I aucun a priori sur les classes rechercheesI controlable
I les classes conservees attestent de la presence de motifs
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Appariement des descripteurs
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Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Analyse des correspondances
I correspondances . similarites 2d
I partitionnement par mean shift clustering (Comaniciu et al, 2002)I aucun a priori sur les classes rechercheesI controlable
I les classes conservees attestent de la presence de motifs
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Description locale
Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Analyse des correspondances
I correspondances . similarites 2d
I partitionnement par mean shift clustering (Comaniciu et al, 2002)I aucun a priori sur les classes rechercheesI controlable
I les classes conservees attestent de la presence de motifs
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Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Analyse des correspondances
I correspondances . similarites 2d
I partitionnement par mean shift clustering (Comaniciu et al, 2002)I aucun a priori sur les classes rechercheesI controlable
I les classes conservees attestent de la presence de motifs
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Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Analyse des correspondances
I correspondances . similarites 2d
I partitionnement par mean shift clustering (Comaniciu et al, 2002)I aucun a priori sur les classes rechercheesI controlable
I les classes conservees attestent de la presence de motifs
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Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Apercu de notre methode (deja a mi-chemin ,)
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Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continue
I accroissement de regions controle par la distance entre descripteursI simplification des descripteurs aux frontieres
I ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creeequalite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continue
I accroissement de regions controle par la distance entre descripteursI simplification des descripteurs aux frontieres
I ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creeequalite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Regroupement en classes
Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieres
I ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creeequalite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Regroupement en classes
Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieres
I ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creeequalite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieres
I ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creeequalite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieres
I ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creeequalite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieres
I ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creeequalite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieresI ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creee
qualite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieresI ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creee
qualite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieresI ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creee
qualite = rapport du carre du perimetre sur l’aire
I transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince(Bookstein, 1989)
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Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieresI ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creee
qualite = rapport du carre du perimetre sur l’aireI transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince
(Bookstein, 1989)
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Description locale
Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieresI ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creee
qualite = rapport du carre du perimetre sur l’aireI transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince
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Creation des motifs
I classe de correspondances = motif potentiel
I difficulte : groupe epars de pixels . forme continueI accroissement de regions controle par la distance entre descripteurs
I simplification des descripteurs aux frontieresI ordre de parcours guide par la ”qualite” de la forme creee
qualite = rapport du carre du perimetre sur l’aireI transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince
(Bookstein, 1989)
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Appariement des descripteurs
Analyse des correspondances
Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Regroupement en classes
I difficulte : perte des correspondances directes
I utilisation des recouvrements entre motifs a une transformation pres
encodage via un graphe :I noeuds = motifsI aretes = recouvrement relatif & transformation entre motifs
I extraction des classes = analyse en composantes connexesI parcours selon aretes de fort recouvrementI propagation des contraintes de transformation
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Appariement des descripteurs
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Creation des motifs
Regroupement en classes
Extraction
Regroupement en classes
I difficulte : perte des correspondances directes
I utilisation des recouvrements entre motifs a une transformation pres
encodage via un graphe :I noeuds = motifsI aretes = recouvrement relatif & transformation entre motifs
I extraction des classes = analyse en composantes connexesI parcours selon aretes de fort recouvrementI propagation des contraintes de transformation
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Extraction
Regroupement en classes
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I utilisation des recouvrements entre motifs a une transformation pres
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I extraction des classes = analyse en composantes connexesI parcours selon aretes de fort recouvrementI propagation des contraintes de transformation
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I utilisation des recouvrements entre motifs a une transformation pres
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Regroupement en classes
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I utilisation des recouvrements entre motifs a une transformation pres
encodage via un graphe :I noeuds = motifsI aretes = recouvrement relatif & transformation entre motifs
I extraction des classes = analyse en composantes connexesI parcours selon aretes de fort recouvrementI propagation des contraintes de transformation
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Regroupement en classes
Extraction
Reconstruction et extraction
I difficulte : ambiguıte sur l’appartenance des pixels aux classesI objectif : calcul de la carte de visibilite des membres de classes
I partitionnement en configurationsI attribution d’une classe
, puis d’un membre
I reconstructionI parcours coherent des membres via transformations de classeI pixels retenus si apparaissant au moins deux fois
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I difficulte : ambiguıte sur l’appartenance des pixels aux classesI objectif : calcul de la carte de visibilite des membres de classes
I partitionnement en configurations
I attribution d’une classe
, puis d’un membre
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I partitionnement en configurationsI attribution d’une classe
, puis d’un membre
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I partitionnement en configurationsI attribution d’une classe, puis d’un membre
I reconstructionI parcours coherent des membres via transformations de classeI pixels retenus si apparaissant au moins deux fois
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Extraction
Reconstruction et extraction
I difficulte : ambiguıte sur l’appartenance des pixels aux classesI objectif : calcul de la carte de visibilite des membres de classes
I partitionnement en configurationsI attribution d’une classe, puis d’un membre
I reconstructionI parcours coherent des membres via transformations de classeI pixels retenus si apparaissant au moins deux fois
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Extraction
Apercu de notre methode (fini! ,)
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Resynthese
Discussion
Exemples de motifs extraits
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Exemples de motifs extraits
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Exemples de motifs extraits
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Resynthese
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Resynthese
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Discussion
Resynthese
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Discussion
Resynthese
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Extraction
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Comparaison avec l’etat de l’art
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Reconstruction des motifs
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Extraction
Resynthese
Discussion
De l’utilite des splines plaques minces
thin-plate splines utilisees lors de la creation et la reconstruction des motifs
I meilleure capture des variations geometriques entre instances
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Extraction
Resynthese
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Temps d’execution
Temps indicatifs pour un echantillon 513× 513description locale < 3 minappariement des descripteurs 20 ∼ 50 minanalyse des correspondances < 10 mincreation des motifs < 5 minregroupement en classes & reconstruction < 1 min
sur machine 64 bits, quad-core, 2.5 GHz
goulot d’etranglement : appariement des descripteurscomplexite globale : O(N log(N)) avec N = nombre de pixels
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Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Travaux futurs
I pistes d’amelioration :
resyntheseI analyse approfondie de la distribution des motifs
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Introduction
Etat de l’art
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Extraction
Resynthese
Discussion
Travaux futurs
I pistes d’amelioration :
resyntheseI analyse approfondie de la distribution des motifs
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Travaux futurs
I pistes d’amelioration :
resyntheseI analyse approfondie de la distribution des motifsI capture des variations d’apparence
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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Travaux futurs
I pistes d’amelioration :
resyntheseI analyse approfondie de la distribution des motifsI capture des variations d’apparence
I analyseI meilleure prise en compte des textures regulieres
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Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Travaux futurs
I pistes d’amelioration :
resyntheseI analyse approfondie de la distribution des motifsI capture des variations d’apparence
I analyseI meilleure prise en compte des textures regulieresI utilisation d’autres descripteurs
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Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Conclusion
I presentation d’une nouvelle methode de synthese pour textures a base demotifs repetitifs
I exploitation des repetitions pour :I detection automatique des formesI calcul de leurs transformations relativesI reconstruction et extraction des motifs
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Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
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Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Analogie en 3dEtat de l’art
analyse de maillages 3dI description locale du comportement a la surfaceI appariement de sommets selon signaturesI analyse de l’espace des transformations 3d induites
(Mitra et al, 2006 ; Mitra et al, 2007 ; Pauly et al, 2008)
applications :I correction et compressionI analyse et reverse-engineering (architecture)
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Resynthese
Discussion
Analogie en 3dEtat de l’art
analyse de maillages 3dI description locale du comportement a la surfaceI appariement de sommets selon signaturesI analyse de l’espace des transformations 3d induites
(Mitra et al, 2006 ; Mitra et al, 2007 ; Pauly et al, 2008)
applications :I correction et compressionI analyse et reverse-engineering (architecture)
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