Arthur Leclaire (CMLA\, ENS Cachan) : Modèles spot noise pour la synthèse rapide de microtextures par l’exemple et la désocclusion

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Date(s) - 02/10/2015
14 h 00 min - 15 h 00 min

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Résumé : Partant d’une fonction h définie sur le plan\, le modèle spot noise\nassocié consiste à additionner des copies de h aléatoirement\ntranslatées selon un processus de Poisson.\n Lorsque l’intensité du processus de Poisson tend vers l’infini\, le\n modèle spot noise converge vers un champ aléatoire gaussien stationnaire.\n Ce spot noise asymptotique permet de modéliser une large classe de\n microtextures tout en débouchant sur des développements mathématiques\n fructueux.\n Par exemple\, Xia. et al. [2014] ont donné un moyen de calculer des\n barycentres de plusieurs modèles spot noise pour la distance de\n transport optimal\, ce qui suggère une façon de mélanger des textures\n gaussiennes.\n\n L’un des intérêts principaux du modèle spot noise asymptotique est\n qu’il est facilement simulable.\n Cependant\, l’algorithme classique\, basé sur la transformée de Fourier\n discrète\, n’est pas facilement parallélisable\, et de plus n’autorise\n pas des changements progressifs de la grille d’échantillonnage.\n Partant d’une microtexture exemple u à synthétiser\, l’objectif\n principal de l’exposé sera d’obtenir une fonction h à support petit\,\n appelée texton orienté synthèse\, pour laquelle le spot noise associé\n reproduit l’exemple de manière convaincante\, même à basse intensité.\n On verra que cela permet de synthétiser une large classe de\n microtextures de manière simple\, rapide\, et parallèle.\n\n Dans une première partie introductive\, on discutera le problème de la\n synthèse de textures par l’exemple en évoquant plusieurs modèles\n antérieurs (modèle spot noise et modèle markovien notamment).\n Dans une deuxième partie\, après un rappel des propriétés du spot\n noise\, on détaillera le calcul du texton orienté synthèse et on\n montrera comment l’utiliser pour la synthèse rapide et parallèle d’une\n microtexture exemple.\n Enfin\, dans une troisième partie\, on montrera que la synthèse\n gaussienne conditionnelle peut être apliquée avec succès à la\n désocclusion (inpainting) de microtextures.

Olivier CHABROL
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