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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
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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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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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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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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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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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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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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
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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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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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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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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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Methode proposee
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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)
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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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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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Synthese de textures
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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 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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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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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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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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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 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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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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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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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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Etat de l’art
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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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Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Synthese de textures
Epitome d’images
Intuition (suite)
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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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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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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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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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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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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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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)
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
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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
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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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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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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Etat de l’art
Methode proposee
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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
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
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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
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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Methode proposee
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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
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
![Page 53: 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](https://reader035.fdocuments.in/reader035/viewer/2022071023/5fd76c9a56c34e1a55092100/html5/thumbnails/53.jpg)
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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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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
![Page 55: 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](https://reader035.fdocuments.in/reader035/viewer/2022071023/5fd76c9a56c34e1a55092100/html5/thumbnails/55.jpg)
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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 (deja a mi-chemin ,)
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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 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)
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
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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 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)
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
![Page 58: 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](https://reader035.fdocuments.in/reader035/viewer/2022071023/5fd76c9a56c34e1a55092100/html5/thumbnails/58.jpg)
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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 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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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 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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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 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)
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
![Page 61: 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](https://reader035.fdocuments.in/reader035/viewer/2022071023/5fd76c9a56c34e1a55092100/html5/thumbnails/61.jpg)
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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 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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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 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)
Landes P.-E. & Soler C. Analyse et synthese de textures composees de motifs repetitifs
![Page 63: 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](https://reader035.fdocuments.in/reader035/viewer/2022071023/5fd76c9a56c34e1a55092100/html5/thumbnails/63.jpg)
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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’aire
I 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
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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
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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Introduction
Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
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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 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’aireI 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 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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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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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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Creation des motifs
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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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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
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 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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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 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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Etat de l’art
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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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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
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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
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Extraction
Resynthese
Discussion
Resynthese
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Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Resynthese
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Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Resynthese
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Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Resynthese
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Etat de l’art
Methode proposee
Resultats et conclusion
Extraction
Resynthese
Discussion
Comparaison avec l’etat de l’art
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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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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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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
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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
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 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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