Modèles spectraux pour les surfaces imprimées : approches directes et problématiques inverses

Ce mémoire cherche à décrire et mettre en perspective une démarche scientifique construite durant une dizaine d’années de recherches dans le domaine de la reproduction des couleurs, un domaine associé aux disciplines de l’optique et des sciences de l’image. Les travaux présentés visent prédire le rendu visuel de surfaces traitées par divers procédés de coloration, et de créer des effets visuels nouveaux pour les arts graphiques à des fins esthétiques ou de sécurisation de documents. Les connaissances produites portent sur le développement de modèles optiques originaux décrivant la propagation de la lumière dans les couches colorantes et les supports, la métrologie optique nécessaire à la caractérisation de ces surfaces ou à la calibration des modèles, la conception d’effets visuels par impression grâce aux modèles inverses. Le travail de modélisation forme la partie amont de ces recherches. La caractérisation des surfaces et la conception d’effets visuels innovants font l’objet de collaborations industrielles avec des grandes ou petites. Les principaux résultats portent sur des configurations originales d’impression où plusieurs images en demi-tons sont vues l’une au travers de l’autre : impressions recto-verso, empilements d’imprimés… Des modèles propres à ces configurations ont été développés et des effets visuels, quasiment impossibles à obtenir sans modèle, ont été conçus. Une autre activité plus récente concerne de nouveaux procédés de marquage en couleur par laser sur des surfaces pré-fonctionnalisées. Par ailleurs, s’esquisse une démarche plus fondamentale sur l’interaction entre la lumière et les matériaux d’impression et sur la métrologie optique de surfaces à apparence variable

Modeling Perceptual Color Differences by Local Metric Learning

International audienceHaving perceptual differences between scene colors is key in many computer vision applications such as image segmentation or visual salient region detection. Nevertheless, most of the times, we only have access to the rendered image colors, without any means to go back to the true scene colors. The main existing approaches propose either to compute a perceptual distance between the rendered image colors, or to estimate the scene colors from the rendered image colors and then to evaluate perceptual distances. However the first approach provides distances that can be far from the scene color differences while the second requires the knowledge of the acquisition conditions that are unavailable for most of the applications.In this paper, we design a new local Mahalanobis-like metric learning algorithm that aims at approximating a perceptual scene color difference that is invariant to the acquisition conditions and computed only from rendered image colors. Using the theoretical framework of uniform stability, we provide consistency guarantees on the learned model. Moreover, our experimental evaluation shows its great ability (i) to generalize to new colors and devices and (ii) to deal with segmentation tasks