Photo2ClipArt: Image Abstraction and Vectorization Using Layered Linear Gradients

International audienceWe present a method to create vector cliparts from photographs. Our approach aims at reproducing two key properties of cliparts: they should be easily editable, and they should represent image content in a clean, simplified way. We observe that vector artists satisfy both of these properties by modeling cliparts with linear color gradients, which have a small number of parameters and approximate well smooth color variations. In addition, skilled artists produce intricate yet editable artworks by stacking multiple gradients using opaque and semi-transparent layers. Motivated by these observations, our goal is to decompose a bitmap photograph into a stack of layers, each layer containing a vector path filled with a linear color gradient. We cast this problem as an optimization that jointly assigns each pixel to one or more layer and finds the gradient parameters of each layer that best reproduce the input. Since a trivial solution would consist in assigning each pixel to a different, opaque layer, we complement our objective with a simplicity term that favors decompositions made of few, semi-transparent layers. However, this formulation results in a complex combinatorial problem combining discrete unknowns (the pixel assignments) and continuous unknowns (the layer parameters). We propose a Monte Carlo Tree Search algorithm that efficiently explores this solution space by leveraging layering cues at image junctions. We demonstrate the effectiveness of our method by reverse-engineering existing cliparts and by creating original cliparts from studio photographs

Gabor Noise by Example

International audienceProcedural noise is a fundamental tool in Computer Graphics. However, designing noise patterns is hard. In this paper, we present Gabor noise by example, a method to estimate the parameters of bandwidth-quantized Gabor noise, a procedural noise function that can generate noise with an arbitrary power spectrum, from exemplar Gaussian textures, a class of textures that is completely characterized by their power spectrum. More specifically, we introduce (i) bandwidth-quantized Gabor noise, a generalization of Gabor noise to arbitrary power spectra that enables robust parameter estimation and efficient procedural evaluation; (ii) a robust parameter estimation technique for quantized-bandwidth Gabor noise, that automatically decomposes the noisy power spectrum estimate of an exemplar into a sparse sum of Gaussians using non-negative basis pursuit denoising; and (iii) an efficient procedural evaluation scheme for bandwidth-quantized Gabor noise, that uses multi-grid evaluation and importance sampling of the kernel parameters. Gabor noise by example preserves the traditional advantages of procedural noise, including a compact representation and a fast on-the-fly evaluation, and is mathematically well-founded. See project page at : http://graphics.cs.kuleuven.be/publications/GLLD12GNBE

Représentation hybride pour la modélisation géométrique interactive

De nos jours, les objets virtuels sont devenus omniprésents. On les trouve dans de nombreux domaines comme le divertissement (cinéma, jeux vidéo, etc.), la conception assistée par ordinateur ou encore la réalité virtuelle. Nous nous intéressons en particulier à la modélisation d'objets 3D dans le domaine de la création artistique. Ici, la création d'images riches nécessite de faire appel à des modèles très détaillés et donc extrêmement complexes. Les surfaces de subdivision, traditionnellement utilisées dans ces domaines, voient leur complexité croître rapidement lorsqu'on ajoute des détails, et la gestion de la connectivité du maillage de contrôle devient trop contraignante. Une approche standard pour gérer la complexité de tels modèles est d'utiliser des représentations différentes pour la forme générale de la surface et les détails. Cependant, ces détails sont représentés par des cartes matricielles qui ne possèdent pas la plupart des avantages des représentations vectorielles, et cela complexifie certaines tâches, comme par exemple l'animation. Dans cette thèse, nous proposons deux nouvelles représentations vectorielles, la première pour les surfaces de base, la deuxième pour les détails. Nous utilisons pour cette dernière une représentation vectorielle appelée images de diffusion permettant de créer des variations lisses à l'aide d'un ensemble réduit de contraintes. Cela nous permet de représenter aussi bien la géométrie que la couleur ou d'autres paramètres nécessaires au rendu de façon purement vectoriel, en conservant des contrôles de haut niveau.Notre première contribution est une représentation de surfaces, baptisée LS3, issue de la combinaison entre surfaces de subdivision et -point set surfaces. Cette approche réduit notablement les artefacts des surfaces de subdivision aux alentours de sommets dits extraordinaires, qui sont connus pour poser problème. Nous présentons une analyse numérique des propriétés de ces surfaces, qui tend à montrer que du point de vue de la continuité elles se comportent au moins aussi bien que les schémas de subdivision linéaires traditionnels. Notre deuxième contribution est un solveur pour les images de diffusion dont le principal avantage est de produire en sortie une autre représentation vectorielle légère et très rapide à évaluer. Nous illustrons la force de note solveur sur de nombreux exemples difficiles ou impossibles à réaliser avec les méthodes précédentes. Pour conclure, nous montrons comment combiner nos deux contributions pour obtenir une représentation de surface entièrement vectorielle capable de représenter des détails sans avoir à manipuler la connectivité d'un maillage.Nowadays, virtual objects have become omnipresent. We can find them in various domains such as entertainment (movies, video games, etc.), computer-aided design or virtual reality. Our main focus in this document is the modeling of 3D objects in the domain of artistic creation, where rich images creation requires highly detailed and complex models.Subdivision surfaces, the most used surface representation in this domain, quickly become very dense as the user add details, and manual handling of the connectivity becomes too cumbersome. A standard approach to handle the complexity of such models is to separate the overall shape of the surface and the details. Although, these detail maps are often stored in bitmap images that does not provide the advantages of vectorial representation, which complicate some tasks, like animation.In this document, we present two new vectorial representations: the first one for the base surface, the second one for the detail maps. For the later, we use a vectorial representation called diffusion images that allow to create smooth or sharp variations from a small set of constraints. This enables us to represent geometry as well as color or any other parameter required for rendering, while keeping high-level controls.Our first contribution is a surface representation, called LS3, based on the combination of subdivision surfaces and point set surfaces. This approach reduces notably artifacts that subdivision surfaces produce around so called extraordinary vertices. We also present a numerical analysis of the mathematical properties of these surfaces, that show that they behave at least as well as classical subdivision schemes.Our second contribution is a solver for diffusion images that has the particularity to produce as output a denser vectorial representation which is light and fast to evaluate. We show the advantages of this approach on several examples that would be hard or impossible to produce with former methods.To conclude, we show how these two contributions can be used together to obtain a fully vectorial surface representation able to produce detailed surfaces without needing to deal with complex connectivity.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF