A Discrete Radiosity Method

International audienceWe present a completely new principle of computation of radiosity values in a 3D scene. The method is based on a voxel approximation of the objects, and all occlusion calculations involve only integer arithmetics operation. The method is proved to converge. Some experimental results are presented

Convolutions on digital surfaces: on the way iterated convolutions behave and preliminary results about curvature estimation

In [FoureyMalgouyres09] the authors present a generalized convolution operator for functions defined on digital surfaces. We provide here some extra material related to this notion. Some about the relative isotropy of the way a convolution kernel (or mask) grows when the convolution operator is iterated. We also provide preliminary results about a way to estimate curvatures on a digital surface, using the same convolution operator

Normals estimation for digital surfaces based on convolutions

International audienceIn this paper, we present a method that we call on-surface convolution which extends the classical notion of a 2D digital filter to the case of digital surfaces (following the cuberille model). We also define an averaging mask with local support which, when applied with the iterated convolution operator, behaves like an averaging with large support. The interesting property of the latter averaging is the way the resulting weights are distributed: given a digital surface obtained by discretization of a differentiable surface of R^3 , the masks isocurves are close to the Riemannian isodistance curves from the center of the mask. We eventually use the iterated averaging followed by convolutions with differentiation masks to estimate partial derivatives and then normal vectors over a surface. The number of iterations required to achieve a good estimate is determined experimentally on digitized spheres and tori. The precision of the normal estimation is also investigated according to the digitization step

Topology Preservation Within Digital Surfaces

International audienceGiven two connected subsets Y X of the set of the surfels of a connected digital surface, we propose three equivalent ways to express that Y is homotopic to X. The rst characterization is based on sequential deletion of simple surfels. This characterization enables us to deene thinning algorithms within a digital Jordan surface. The second characterization is based on the Euler characteristics of sets of surfels. This characterization enables us, given two connected sets Y X of surfels, to decide whether Y is nhomotopic to X. The third characterization is based on the (digital) fundamental group

CACHED MULTI-BOUNCE SOLUTION AND RECONSTRUCTION FOR VOXEL-BASED GLOBAL ILLUMINATION

International audienceWe address the main shortcomings of the voxel-based multi-bounce global illumination method of Chatelier and Malgouyres (2006), by introducing an iterated cached method which allows increasing sampling coarse-ness at each bounce for improved efficiency, and by introducing a ray-tracing based reconstruction process for a better final image quality. The result is a competitive accurate multi-bounce global illumination method with octree voxel-based irradiance caching

A Low Complexity Discrete Radiosity Method

International audienceRather than using Monte Carlo sampling techniques or patch projections to compute radiosity, it is possible to use a discretization of a scene into voxels and perform some discrete geometry calculus to quickly compute visibility information. In such a framework , the radiosity method may be as precise as a patch-based radiosity using hemicube computation for form-factors, but it lowers the overall theoretical complexity to an O(N log N) + O(N), where the O(N) is largely dominant in practice. Hence, the apparent complexity is linear for time and space, with respect to the number of voxels in the scene. This method does not require the storage of pre-computed form factors, since they are computed on the fly in an efficient way. The algorithm which is described does not use 3D discrete line traversal and is not similar to simple ray-tracing. In the present form, the voxel-based radiosity equation assumes the ideal diffuse case and uses solid angles similarly to the hemicube

A Theory for Integer Only Numerical Analysis (Draft )

This draft is to be presented at the 14 th International Conference on p−adic Analysis, in Aurillac, France, July 2016. The final version of this draft is to be submitted soon afterwards. The motivation for this work, as well as a basic 1D version, can be found in: Henri Alex Esbelin and Remy Malgouyres. Sparse convolution-based digital derivatives , fast estimation for noisy signals and approximation results, in Theoretical Computer Science 624: 2-24 (2016)

Découverte automatique du recouvrement en recalage direct d'images

Le recalage direct d'images consiste à estimer la transformation géométrique (et parfois photométrique) reliant une image source et une image cible. Les méthodes classiques maximisent la ressemblance photométrique des pixels d'une région d'intérêt. Cette dernière, typiquement déterminée par l'utilisateur, est une partie de l'image source nécessairement visible dans l'image cible. Elle devrait idéalement correspondre à la zone de recouvrement entre les deux images, ce qui est rarement le cas car ce recouvrement n'est en général connu qu'après recalage. Nous proposons une nouvelle approche permettant de découvrir la zone de recouvrement tout en recalant les images. Elle repose sur une vision nouvelle du recalage : nous proposons de maximiser le nombre de pixels de toute l'image source visibles dans l'image cible et photométriquement compatibles avec leur correspondant dans l'image cible. Notre approche est robuste, en ce sens qu'elle gère les pixels corrompus, dus entre autre aux occultations. Testée avec des homographies et des B-splines comme modèles de déformation, notre approche dépasse les approches classiques en termes de précision et de robustesse, tout en étant capable de détecter précisément la zone de recouvrement dans les deux images

Utilisation de l'information photométrique pour la sélection des hyperparamètres en recalage géométrique d'images

National audienceCet article traite du recalage paramétrique d'images à partir de correspondances de points en environnement déformable. Dans ce problème, il est essentiel de déterminer des valeurs correctes pour les hyperparamètres tels que le nombre de points de contrôle du modèle de déformation, un paramètre de régularisation ou l'échelle d'un M-estimateur. Cela est souvent réalisé à la main par tâtonnement ou en optimisant un critère générique comme la validation croisée. Dans cet article, nous proposons un nouveau critère pour sélectionner différents hyperparamètres en combinant les avantages de l'approche géométrique et de l'approche photométrique au recalage d'images. Plus précisément, nous proposons de considérer les correspondances de points comme un jeu d'entrainement et la photométrie comme un jeu d'essai. L'approche proposée est robuste dans la mesure où elle résiste à la fois aux correspondances de points erronées et aux défauts des images comme les occultations ou les spécularités

Ajustement automatique de surfaces paramétriques sur données de profondeur en présence d'un bruit hétérogène

National audienceNous étudions le problème de l'ajustement de surfaces paramétriques continues sur des données de profondeur issues de caméras Temps-de-Vol (Time-of-Flight cameras). Une méthode d'ajustement sur de telles données doit être rapide (l'acquisition est en temps réel) et doit gérer un bruit hétérogène (le bruit dépend de la profondeur). Les méthodes classiques d'ajustement de surfaces ne répondent pas à ces critères. Nous proposons une méthode d'ajustement de surfaces adaptée à de telles données. Notre méthode est rapide grâce à l'utilisation de B-splines et à l'exploitation de la disposition particulière des données considérées. Elle prend en compte l'hétérogénéité du bruit et préserve les discontinuités naturelles des scènes observées grâce à des ajustements locaux basés sur une segmentation des données en fonction de leur profondeur