Transfert de couleurs et colorisation guidés par la texture

National audienceCet article se concentre sur deux problèmes de manipulation de couleurs liés : le transfert de couleurs qui modifie les couleurs d'une image, et la colorisation qui ajoute des couleurs à une image en niveaux de gris. Les méthodes automatiques pour ces deux applications modifient l'image d'entrée à l'aide d'une image de référence contenant les couleurs désirées. Les approches précédentes visent rarement les deux problèmes simultanement et souffrent de deux principales limitations : les correspondances créées entre les images d'entrée et de référence sont incorrectes ou approximatives, et une mauvaise cohérence spatiale autour des structures de l'image. Dans cet article, nous proposons un pipeline unifiant les deux problèmes, basé sur le contenu texturel des images pour guider le transfert ou la colorisation. Notre méthode introduit un descripteur de textures préservant les contours de l'image, basé sur des matrices de covariance, permettant d'appliquer des transformations de couleurs locales. Nous montrons que notre approche est capable de produire des résultats comparables ou meilleurs que d'autres méthodes de l'état de l'art dans les deux applications

Texture Transfer Based on Texture Descriptor Variations

In this report, we tackle the problem of image-space texture transfer which aims to modify an object or surface material by replacing its input texture by another reference texture. The main challenge of texture transfer is to successfully reproduce the reference texture patterns while preserving the input texture variations due to its environment such as illumination or shape variations. We propose to use a texture descriptor composed of local luminance and local gradients orientation and magnitude to characterize the input texture variations. We then introduce a guided texture synthesis algorithm to synthesize a texture resembling the reference texture with the input texture variations. The main contribution of our algorithm is its ability to locally deform the reference texture according to local texture descriptors in order to better reproduce the input texture variations. We show that our approach is able to produce results comparable with current state-of-the-art approaches but with fewer user inputs.Dans ce rapport, nous nous intéressons au transfert de texture en espace imagequi consiste à modifier le matériau d’un objet ou d’une surface en remplaçant sa texture d’entréepar une texture de référence. La principale difficulté du transfert de texture est d’arriver àreproduire les motifs de la texture de référence, tout en préservant les variations de la textured’entrée introduites par son environnement comme des variations de forme ou d’illumination.Nous proposons d’utiliser un descripteur de texture composé de la luminance locale ainsi que del’orientation et l’amplitude locale des gradients afin de caractériser les variations de la textured’entrée. Nous introduisons ensuite un algorithme de synthèse de texture guidé afin de synthétiserune texture ressemblant à la référence mais préservant les variations de la texture d’entrée. Laprincipale contribution de cet algorithme est sa capacité à déformer la texture de référencelocalement en fonction du descripteur de texture. Cette approche permet d’obtenir des résultatscomparables à l’état de l’art, mais nécessitant moins d’informations de la part de l’utilisateur

Transfert de couleurs et colorisation guidés par la texture

National audienceCet article se concentre sur deux problèmes de manipulation de couleurs liés : le transfert de couleurs qui modifie les couleurs d'une image, et la colorisation qui ajoute des couleurs à une image en niveaux de gris. Les méthodes automatiques pour ces deux applications modifient l'image d'entrée à l'aide d'une image de référence contenant les couleurs désirées. Les approches précédentes visent rarement les deux problèmes simultanement et souffrent de deux principales limitations : les correspondances créées entre les images d'entrée et de référence sont incorrectes ou approximatives, et une mauvaise cohérence spatiale autour des structures de l'image. Dans cet article, nous proposons un pipeline unifiant les deux problèmes, basé sur le contenu texturel des images pour guider le transfert ou la colorisation. Notre méthode introduit un descripteur de textures préservant les contours de l'image, basé sur des matrices de covariance, permettant d'appliquer des transformations de couleurs locales. Nous montrons que notre approche est capable de produire des résultats comparables ou meilleurs que d'autres méthodes de l'état de l'art dans les deux applications

Transfert de couleurs et colorisation basés sur des propriétés texturelles

This paper targets two related color manipulation problems: Color transfer for modifying an image colors and colorization for adding colors to a greyscale image. Automatic methods for these two applications propose to modify the input image using a reference that contains the desired colors. Previous approaches usually do not target both applications and suffer from two main limitations: possible misleading associations between input and reference regions and poor spatial coherence around image structures. In this paper, we propose a unified framework that uses the textural content of the images to guide the color transfer and colorization. Our method introduces an edge-aware texture descriptor based on region covariance, allowing for local color transformations. We show that our approach is able to produce results comparable or better than state-of-the-art methods in both applications.Cet article se concentre sur deux problèmes de manipulation de couleurs liés : le transfert de couleurs qui modifie les couleurs d'une image, et la colorisation qui ajoute des couleurs à une image en niveaux de gris. Les méthodes automatiques pour ces deux applications modifient l'image d'entrée à l'aide d'une image de référence contenant les couleurs désirées. Les approches précédentes visent rarement les deux problèmes simultanement et souffrent de deux principales limitations : les correspondances créées entre les images d'entrée et de référence sont incorrectes ou approximatives, et une mauvaise cohérence spatiale autour des structures de l'image. Dans cet article, nous proposons un pipeline unifiant les deux problèmes, basé sur le contenu texturel des images pour guider le transfert ou la colorisation. Notre méthode introduit un descripteur de textures préservant les contours de l'image, basé sur des matrices de covariance, permettant d'appliquer des transformations de couleurs locales. Nous montrons que notre approche est capable de produire des résultats comparables ou meilleurs que d'autres méthodes de l'état de l'art dans les deux applications

Map Style Formalization: Rendering Techniques Extension for Cartography

International audienceCartographic design requires controllable methods and tools to produce maps that are adapted to users' needs and preferences. The formalized rules and constraints for cartographic representation come mainly from the conceptual framework of graphic semiology. Most current Geographical Information Systems (GIS) rely on the Styled Layer Descriptor and Semiology Encoding (SLD/SE) specifications which provide an XML schema describing the styling rules to be applied on geographic data to draw a map. Although this formalism is relevant for most usages in cartography, it fails to describe complex cartographic and artistic styles. In order to overcome these limitations, we propose an extension of the existing SLD/SE specifications to manage extended map stylizations, by the means of controllable expressive methods. Inspired by artistic and cartographic sources (Cassini maps, mountain maps, artistic movements, etc.), we propose to integrate into our system three main expressive methods: linear stylization, patch-based region filling and vector texture generation. We demonstrate how our pipeline allows to personalize map rendering with expressive methods in several examples

The Impact of Nutritional Status and Longitudinal Recovery of Motor and Cognitive Milestones in Internationally Adopted Children

Internationally adopted children often arrive from institutional settings where they have experienced medical, nutritional and psychosocial deprivation. This study uses a validated research assessment tool to prospectively assess the impact of baseline (immediately post adoption) nutritional status on fifty-eight children as measured by weight-for-age, height-for-age, weight-for-height and head circumference-for-age z scores, as a determinant of cognitive (MDI) and psychomotor development (PDI) scores longitudinally. A statistical model was developed to allow for different ages at time of initial assessment as well as variable intervals between follow up visits. The study results show that both acute and chronic measures of malnutrition significantly affect baseline developmental status as well as the rate of improvement in both MDI and PDI scores. This study contributes to the body of literature with its prospective nature, unique statistical model for longitudinal evaluation, and use of a validated assessment tool to assess outcomes

Image-space appearance transfers based on textural properties

Les techniques de manipulation de l'apparence d'une image sont très utilisées dans de nombreux domaines comme la photographie, la biologie, l'astronomie ou le spectacle vivant. L'apparence d'une image dépend de ses couleurs et textures, mais aussi des informations 3D perçues comme les formes, les matériaux et l'éclairage. Ces caractéristiques créent aussi une atmosphère et une émotion spécifique à l'image, qui fait aussi partie de son apparence. Le but des techniques de manipulation en espace image est de modifier les couleurs et les textures pour modifier les formes, matériaux et illumination perçus, et de là éventuellement modifier l'atmosphère de l'image.Les méthodes de transfert d'apparence sont une classe spécifique de techniques de manipulation visant à rendre le processus plus intuitif en calculant automatiquement la modification à apporter à l'image. Pour ce faire, elles se basent sur une image supplémentaire fournie par l'utilisateur et représentant l'apparence désirée.Dans cette thèse, nous étudions le transfert d'apparence en espace image basé sur des propriétés texturelles. Les textures étant une partie intégrante de l'apparence, guider les transferts d'apparence par de l'information texturelle est une option attrayante. Nous présentons d'abord une technique de filtrage de descripteurs de texture pour mieux préserver les structures de l'image et les transitions entre textures. Nous utilisons ensuite ce filtrage couplé à différents descripteurs de texture pour effectuer un transfert de couleur, une colorisation et un transfert de texture localement, guidés par la texture.Image-space appearance manipulation techniques are widely used in various domains such as photography, biology, astronomy or performing arts. An image appearance depends on the image colors and texture, but also the perceived 3D informations such as shapes, materials and illumination. These characteristics also create a specific look and feel for the image, which is also part of the image appearance. The goal of image-space manipulation techniques is to modify colors and textures as a mean to alter perceived shapes, illumination, materials, and from this possibly alter the image look and feel.Appearance transfer methods are a specific type of manipulation techniques aiming to make the process more intuitive by automatically computing the image modification. In order to do so, they use an additional user-provided image depicting the desired appearance.In this thesis, we study image-space appearance transfer based on textural properties. Since textures are an integral part of the image appearance, guiding appearance transfers with textural information is an attractive approach. We first present a texture descriptor filtering framework to better preserve image edges and texture transitions in the texture analysis. We then use this framework coupled with different texture descriptors in order to apply local texture guided color transfer, colorization and texture transfer

Transferts d'apparence en espace image basés sur des propriétés texturelles

Image-space appearance manipulation techniques are widely used in various domains such as photography, biology, astronomy or performing arts. An image appearance depends on the image colors and texture, but also the perceived 3D informations such as shapes, materials and illumination. These characteristics also create a specific look and feel for the image, which is also part of the image appearance. The goal of image-space manipulation techniques is to modify colors and textures as a mean to alter perceived shapes, illumination, materials, and from this possibly alter the image look and feel.Appearance transfer methods are a specific type of manipulation techniques aiming to make the process more intuitive by automatically computing the image modification. In order to do so, they use an additional user-provided image depicting the desired appearance.In this thesis, we study image-space appearance transfer based on textural properties. Since textures are an integral part of the image appearance, guiding appearance transfers with textural information is an attractive approach. We first present a texture descriptor filtering framework to better preserve image edges and texture transitions in the texture analysis. We then use this framework coupled with different texture descriptors in order to apply local texture guided color transfer, colorization and texture transfer.Les techniques de manipulation de l'apparence d'une image sont très utilisées dans de nombreux domaines comme la photographie, la biologie, l'astronomie ou le spectacle vivant. L'apparence d'une image dépend de ses couleurs et textures, mais aussi des informations 3D perçues comme les formes, les matériaux et l'éclairage. Ces caractéristiques créent aussi une atmosphère et une émotion spécifique à l'image, qui fait aussi partie de son apparence. Le but des techniques de manipulation en espace image est de modifier les couleurs et les textures pour modifier les formes, matériaux et illumination perçus, et de là éventuellement modifier l'atmosphère de l'image.Les méthodes de transfert d'apparence sont une classe spécifique de techniques de manipulation visant à rendre le processus plus intuitif en calculant automatiquement la modification à apporter à l'image. Pour ce faire, elles se basent sur une image supplémentaire fournie par l'utilisateur et représentant l'apparence désirée.Dans cette thèse, nous étudions le transfert d'apparence en espace image basé sur des propriétés texturelles. Les textures étant une partie intégrante de l'apparence, guider les transferts d'apparence par de l'information texturelle est une option attrayante. Nous présentons d'abord une technique de filtrage de descripteurs de texture pour mieux préserver les structures de l'image et les transitions entre textures. Nous utilisons ensuite ce filtrage couplé à différents descripteurs de texture pour effectuer un transfert de couleur, une colorisation et un transfert de texture localement, guidés par la texture

Transfert de couleurs et colorisation basés sur des propriétés texturelles

This paper targets two related color manipulation problems: Color transfer for modifying an image colors and colorization for adding colors to a greyscale image. Automatic methods for these two applications propose to modify the input image using a reference that contains the desired colors. Previous approaches usually do not target both applications and suffer from two main limitations: possible misleading associations between input and reference regions and poor spatial coherence around image structures. In this paper, we propose a unified framework that uses the textural content of the images to guide the color transfer and colorization. Our method introduces an edge-aware texture descriptor based on region covariance, allowing for local color transformations. We show that our approach is able to produce results comparable or better than state-of-the-art methods in both applications.Cet article se concentre sur deux problèmes de manipulation de couleurs liés : le transfert de couleurs qui modifie les couleurs d'une image, et la colorisation qui ajoute des couleurs à une image en niveaux de gris. Les méthodes automatiques pour ces deux applications modifient l'image d'entrée à l'aide d'une image de référence contenant les couleurs désirées. Les approches précédentes visent rarement les deux problèmes simultanement et souffrent de deux principales limitations : les correspondances créées entre les images d'entrée et de référence sont incorrectes ou approximatives, et une mauvaise cohérence spatiale autour des structures de l'image. Dans cet article, nous proposons un pipeline unifiant les deux problèmes, basé sur le contenu texturel des images pour guider le transfert ou la colorisation. Notre méthode introduit un descripteur de textures préservant les contours de l'image, basé sur des matrices de covariance, permettant d'appliquer des transformations de couleurs locales. Nous montrons que notre approche est capable de produire des résultats comparables ou meilleurs que d'autres méthodes de l'état de l'art dans les deux applications