Non-parametric synthesis of laminar volumetric texture

International audienceThe goal of this paper is to evaluate several extensions of Wei and Levoy's algorithm for the synthesis of laminar volumetric textures constrained only by a single 2D sample. Hence, we shall also review in a unified form the improved algorithm proposed by Kopf et al. and the particular histogram matching approach of Chen and Wang. Developing a genuine quantitative study we are able to compare the performances of these algorithms that we have applied to the synthesis of volumetric structures of dense carbons. The 2D samples are lattice fringe images obtained by high resolution transmission electronic microscopy (HRTEM)

Algorithmes non paramétriques pour la synthèse de textures volumiques à partir d'un exemple 2D

National audienceCet article traite de synthèse non paramétrique de textures volumiques anisotropes à partir d'une observation 2D unique. Nous proposons différentes variantes originales d'un algorithme non paramétrique et multiéchelle de synthèse de textures. L'originalité réside d'une part dans le fait que le processus de synthèse 3D s'appuie sur l'échantillonnage d'une seule image 2D d'entrée en garantissant la cohérence selon deux des trois vues de la texture 3D de sortie et, d'autre part, dans les stratégies de parcours 3D et d'optimisation utilisées. Les différentes variantes algorithmiques proposées sont appliquées à la synthèse de textures volumiques de matériaux carbonés, à partir d'une observation 2D unique obtenue par Microscopie Electronique en Transmission (MET). Nous développons une étude qualitative et quantitative des résultats de synthèse qui permet d'une part d'identifier les stratégies les plus pertinentes pour la synthèse et d'autre part de les comparer de façon objective à certains algorithmes de la littérature

Adapting the Sample Size in Texture Synthesis

Starting from a sample of a given size, texture synthesis algorithms are used to create larger texture images. A good algorithm produces synthesized textures that are pixelwise different but perceptually indistinguishable from the original image. The sample image should be chosen ensuring that it contains a number of pattern repetitions sufficient to produce valuable synthesis results. Since textures can be characterized by patterns of different dimensions, this must be done in an adaptive way. In this article, we propose a method that automatically adapts the sample size for natural textures synthesis, according to the different patterns dimensions. The method is based on the measure of the spatial dependence between the texture pixel values. This measure is used to estimate the size of the smallest texture window that is still perceived as texture by human observers. The sample size is determined from this measure by applying a multiplicative factor that depends on the algorithm used for synthesis. We perform a simple subjective experiment to estimate this factor for three different synthesis algorithms. We show that the measure of spatial dependence based on the correlation between pixels performs well when it is used to adapt the sample size

Chaîne d'analyse et de synthèse de textures 3D basée sur une décomposition en pyramides orientées

Cette étude vise à l'extension en 3D de la méthode proposée par Portilla et Simoncelli en analyse-synthèse de textures. L'article présente une méthode fondée sur une décomposition 3D multi-résolution dans le domaine de Fourier pour la caractérisation des textures. Le but de ce travail est d'établir un lien entre les textures 3D et les paramètres extraits lors de la phase d'analyse. Les paramètres, validés par une étape de synthèse, sont alors exploitables à des fins de classification ou de segmentation

Example based texture synthesis and quantification of texture quality

Textures have been used effectively to create realistic environments for virtual worlds by reproducing the surface appearances. One of the widely-used methods for creating textures is the example based texture synthesis method. In this method of generating a texture of arbitrary size, an input image from the real world is provided. This input image is used for the basis of generating large textures. Various methods based on the underlying pattern of the image have been used to create these textures; however, the problem of finding an algorithm which provides a good output is still an open research issue. Moreover, the process of determining the best of the outputs produced by the existing methods is a subjective one and requires human intervention. No quantification measure exists to do a relative comparison between the outputs. This dissertation addresses both problems using a novel approach. The dissertation also proposes an improved algorithm for image inpainting which yields better results than existing methods. Firstly, this dissertation presents a methodology which uses a HSI (hue, saturation, intensity) color model in conjunction with the hybrid approach to improve the quality of the synthesized texture. Unlike the RGB (red, green, blue) color model, the HSI color model is more intuitive and closer to human perception. The hue, saturation and intensity are better indicators than the three color channels used in the RGB model. They represent the exact way, in which the eye sees color in the real world. Secondly, this dissertation addresses the issue of quantifying the quality of the output textures generated using the various texture synthesis methods. Quantifying the quality of the output generated is an important issue and a novel method using statistical measures and a color autocorrelogram has been proposed. It is a two step method; in the first step a measure of the energy, entropy and similar statistical measures helps determine the consistency of the output texture. In the second step an autocorelogram is used to analyze color images as well and quantify them effectively. Finally, this disseratation prsesents a method for improving image inpainting. In the case of inpainting, small sections of the image missing due to noise or other similar reasons can be reproduced using example based texture synthesis. The region of the image immediately surrounding the missing section is treated as sample input. Inpainting can also be used to alter images by removing large sections of the image and filling the removed section with the image data from the rest of the image. For this, a maximum edge detector method is proposed to determine the correct order of section filling and produces significantly better results

Estimación de la complejidad local en imágenes de texturas

Cuando se utilizan modelos de diferentes Órdenes para el modelado de datos, normalmente, es el modelo más complejo quien ajustará mejor pues presenta mayor flexibilidad. No obstante, en ocasiones los datos pueden ser descriptos de igual manera por modelos de distinto orden. En este caso decimos que la complejidad de los datos (de acuerdo a los modelos de referencia) está dada por el modelo más sencillo que lo describe. En este trabajo se presenta un método para determinar esta complejidad localmente en una imagen (de texturas) de manera sencilla dentro de un esquema de modelos encajados. Si bien la estructura de los modelos utilizados es simple, permitiendo su clara y fácil implementación, el método es lo suficientemente flexible y general para ser utilizado con estructuras y modelos muy complejos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Mètode d'extracció multiparamètrica de característiques de textura orientat a la segmentació d'imatges

Tal com es veurà en el següent capítol d'antecedents, existeixen formes molt variades d'afrontar l'anàlisi de textures però cap d'elles està orientada al càlcul en temps real (video rate). Degut a la manca de mètodes que posin tant d'èmfasi en el temps de processat, l'objectiu d'aquesta tesi és definir i desenvolupar un nou mètode d'extracció de característiques de textura que treballi en temps real. Per aconseguir aquesta alta velocitat d'operació, un altre objectiu és presentar el disseny d'una arquitectura específica per implementar l'algorisme de càlcul dels paràmetres de textura definits, així com també l'algorisme de classificació dels paràmetres i la segmentació de la imatge en regions de textura semblant.En el capítol 2 s'expliquen els diversos mètodes més rellevants dins la caracterització de textures. Es veuran els mètodes més importants tant pel que fa als enfocaments estadístics com als estructurals. També en el mateix capítol se situa el nou mètode presentat en aquesta tesi dins els diferents enfocaments principals que existeixen. De la mateixa manera es fa una breu ressenya a la síntesi de textures, una manera d'avaluar quantitativament la caracterització de la textura d'una imatge. Ens centrarem principalment, en el capítol 3, en l'explicació del mètode presentat en aquest treball: s'introduiran els paràmetres de textura proposats, la seva necessitat i definicions. Al ser paràmetres altament perceptius i no seguir cap model matemàtic, en aquest mateix capítol s'utilitza una tècnica estadística anomenada anàlisi discriminant per demostrar que tots els paràmetres introdueixen suficient informació per a la separabilitat de regions de textura i veure que tots ells són necessaris en la discriminació de les textures.Dins el capítol 4 veurem com es tracta la informació subministrada pel sistema d'extracció de característiques per tal de classificar les dades i segmentar la imatge en funció de les seves textures. L'etapa de reconeixement de patrons es durà a terme en dues fases: aprenentatge i treball. També es presenta un estudi comparatiu entre diversos mètodes de classificació de textures i el mètode presentat en aquesta tesi; en ell es veu la bona funcionalitat del mètode en un temps de càlcul realment reduït. S'acaba el capítol amb una anàlisi de la robustesa del mètode introduint imatges amb diferents nivells de soroll aleatori. En el capítol 5 es presentaran els resultats obtinguts mitjançant l'extracció de característiques de textura a partir de diverses aplicacions reals. S'aplica el nostre mètode en aplicacions d'imatges aèries i en entorns agrícoles i sobre situacions que requereixen el processament en temps real com són la segmentació d'imatges de carreteres i una aplicació industrial d'inspecció i control de qualitat en l'estampació de teixits. Al final del capítol fem unes consideracions sobre dos efectes que poden influenciar en l'obtenció correcta dels resultats: zoom i canvis de perspectiva en les imatges de textura.En el capítol 6 es mostrarà l'arquitectura que s'ha dissenyat expressament per al càlcul dels paràmetres de textura en temps real. Dins el capítol es presentarà l'algorisme per a l'assignació de grups de textura i es demostrarà la seva velocitat d'operació a video rate.Finalment, en el capítol 7 es presentaran les conclusions i les línies de treball futures que es deriven d'aquesta tesi, així com els articles que hem publicat en relació a aquest treball i a l'anàlisi de textures. Les referències bibliogràfiques i els apèndixs conclouen el treball