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Analyse et synthèse de textures composées de …...appariement de voisinages (Efros et al,...

Date post: 24-Aug-2020
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Introduction Etat de l’art ethode propos´ ee esultats et conclusion Analyse et synth` ese de textures compos´ ees de motifs r´ ep´ etitifs Pierre-Edouard Landes & Cyril Soler Universit´ es de Grenoble Laboratoire Jean Kuntzmann December 2, 2011 Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synth` ese de textures compos´ ees de motifs r´ ep´ etitifs
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Page 1: Analyse et synthèse de textures composées de …...appariement de voisinages (Efros et al, 1999;Wei et al, 2000) avec favorisation de la coh erence (Ashikhmin, 2001) + simplicit

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

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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

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 textureobtenir une nouvelle texture visuellement similaire

Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs

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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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Introduction

Etat de l’art

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

Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs

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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

Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs

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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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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)I transfert de reponses de filtres (Heeger et al, 1995)+ textures stochastiques

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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)I transfert de reponses de filtres (Heeger et al, 1995)+ textures stochastiques− presence de structures, d’inhomogeneites

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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 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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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

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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 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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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-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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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-pixelI synthese par patchesI synthese non-causale par optimisation

minimisation d’energie par algorithme EM (Kwatra et al, 2005)

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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 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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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-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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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-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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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-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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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-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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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-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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Synthese de textures

Epitome d’images

Intuition (suite)

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Synthese de textures

Epitome d’images

Intuition (suite)

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Synthese de textures

Epitome d’images

Intuition (suite)

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Introduction

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Methode proposee

Resultats et conclusion

Synthese de textures

Epitome d’images

Intuition (suite)

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Synthese de textures

Epitome d’images

Intuition (suite)

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Synthese de textures

Epitome d’images

Intuition (suite)

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Synthese de textures

Epitome d’images

Intuition (suite)

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Synthese de textures

Epitome d’images

Intuition (suite)

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

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 forme

cadre theorique propose par Jojic et al, 2003reconstruction avec conservation des premiers moments

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

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

Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

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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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

Apercu de notre methode (enfin ,)

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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

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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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

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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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

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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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

Appariement des descripteurs

I similarite visuelle ≈ distance euclidienne entre SIFT

I recherche de rayon fixe par kd-tree

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Methode proposee

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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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Methode proposee

Resultats et conclusion

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

Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs

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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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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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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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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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Description locale

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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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 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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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 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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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 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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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 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 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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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 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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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’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’aireI 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’aireI transformation non-rigide modelisee par une spline plaque-mince

(Bookstein, 1989)

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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

(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

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

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

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

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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Description locale

Appariement des descripteurs

Analyse des correspondances

Creation des motifs

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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Appariement des descripteurs

Analyse des correspondances

Creation des motifs

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 configurations

I 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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Appariement des descripteurs

Analyse des correspondances

Creation des motifs

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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Analyse des correspondances

Creation des motifs

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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Description locale

Appariement des descripteurs

Analyse des correspondances

Creation des motifs

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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Description locale

Appariement des descripteurs

Analyse des correspondances

Creation des motifs

Regroupement en classes

Extraction

Apercu de notre methode (fini! ,)

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Resultats et conclusion

Extraction

Resynthese

Discussion

Exemples de motifs extraits

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Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Extraction

Resynthese

Discussion

Exemples de motifs extraits

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Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Extraction

Resynthese

Discussion

Exemples de motifs extraits

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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Extraction

Resynthese

Discussion

Resynthese

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Etat de l’art

Methode proposee

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Discussion

Resynthese

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Discussion

Resynthese

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Extraction

Resynthese

Discussion

Resynthese

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

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Extraction

Resynthese

Discussion

Comparaison avec l’etat de l’art

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Extraction

Resynthese

Discussion

Reconstruction des motifs

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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Extraction

Resynthese

Discussion

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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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 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 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

Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs

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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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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 regulieresI utilisation d’autres descripteurs

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Introduction

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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Introduction

Etat de l’art

Methode proposee

Resultats et conclusion

Extraction

Resynthese

Discussion

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Introduction

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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Introduction

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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