Sainte-Suzanne – Le Camp de la Motte, Le Camp de Beugy

Le site du Camp de la Motte est établi à environ 800 m au nord du bourg et du château de Sainte-Suzanne. Bâtie en rebord de la crête gréseuse de Sainte-Suzanne, la fortification de La Motte surplombe à l’est d’environ 20 m la rivière d’Erve. Le site, dont l’état de conservation est remarquable, prend l’aspect de deux vastes enceintes subquadrangulaires accolées. Grossièrement orientées est-ouest et constituées de terre et de pierraille mêlée, ces enceintes sont entourées sur trois côtés (au n..

Sainte-Eulalie – La Ferme de Clastre

La ferme de Clastre, située dans le village de Sainte-Eulalie, à proximité immédiate de l’église, est un des tous derniers bâtiments encore couverts de genêts en Ardèche. Elle a été classée au titre des monuments historiques en 1984, en raison justement de sa couverture. Cette ferme est, dans son état actuel, constituée des deux éléments juxtaposés qui articulent les fermes de la montagne ardéchoise : à l’est, un vaste bâtiment agricole présentant une étable au rez-de-chaussée et un fenil à l..

Architecture rurale en Bretagne

La Bretagne est sans doute une des régions de France où l’habitat rural non élitaire des XVIe-XIXe siècles – ce que l’on appelle fréquemment l’habitat vernaculaire en France depuis les années 1980 – a été le plus étudié ces dernières décennies. À ce titre, l’ouvrage coordonné par Jean-Jacques Rioult et Catherine Toscer-Vogel, tous deux Conservateurs en chef du patrimoine au sein du service de l’Inventaire du patrimoine culturel de la Région Bretagne, s’inscrit dans une déjà longue tradition h..

Rich Intrinsic Image Decomposition of Outdoor Scenes from Multiple Views

International audienceIntrinsic images aim at separating an image into its reflectance and illumination components to facilitate further analysis or manipulation. This separation is severely ill-posed and the most successful methods rely on user indications or precise geometry to resolve the ambiguities inherent to this problem. In this paper we propose a method to estimate intrinsic images from multiple views of an outdoor scene without the need for precise geometry and with a few manual steps to calibrate the input. We use multiview stereo to automatically reconstruct a 3D point cloud of the scene. Although this point cloud is sparse and incomplete, we show that it provides the necessary information to compute plausible sky and indirect illumination at each 3D point. We then introduce an optimization method to estimate sun visibility over the point cloud. This algorithm compensates for the lack of accurate geometry and allows the extraction of precise shadows in the final image. We finally propagate the information computed over the sparse point cloud to every pixel in the photograph using image-guided propagation. Our propagation not only separates reflectance from illumination, but also decomposes the illumination into a sun, sky and indirect layer. This rich decomposition allows novel image manipulations as demonstrated by our results

Images intrinsèques de scènes en extérieur à partir de multiples vues

Prix du meilleur article aux Journées de l'AFIG 2011 (Bidart)National audienceNous présentons une méthode capable de décomposer les photographies d'une scène extérieure en trois composantes intrinsèques -- la réflectance, l'illumination due au soleil et l'illumination due au ciel. L'extraction d'images intrinsèques à partir de photographies est un problème difficile, généralement résolu en utilisant des méthodes de propagation guidée par l'image nécessitant de multiples indications par l'utilisateur. De récentes méthodes en vision par ordinateur permettent l'acquisition simple mais approximative d'informations géométriques sur une scène, à l'aide de plusieurs photographies selon des points de vue différents. Nous développons un nouvel algorithme qui nous permet d'exploiter cette information bruitée et peu fiable pour automatiser et améliorer les algorithmes d'estimation d'images intrinsèques par propagation. En particulier, nous développons une nouvelle approche afin d'estimer les ombres portées dans l'image, en peaufinant une estimation initiale obtenue à partir de la géométrie reconstruite. Nous utilisons un algorithme de vote dans l'espace de couleur qui identifie de façon robuste les valeurs de réflectance des nuages de points 3D reconstruits. Cette estimation de réflectance nous permet de déterminer avec précision la visibilité du soleil à ces points épars et de propager cette information aux pixels restants. Dans une dernière étape nous adaptons les algorithmes de propagation guidée par l'image, en remplaçant les indications manuelles de l'utilisateur par les données d'ombre et de réflectance estimées par notre algorithme aux points 3D reconstruits. Notre méthode permet l'extraction automatique des images intrinsèques à partir de multiples points de vue, permettant ainsi de nombreux types de manipulations d'images

Rich Intrinsic Image Separation for Multi-View Outdoor Scenes

Intrinsic images aim at separating an image into its reflectance and illumination components to facilitate further analysis or manipulation. This separation is severely ill-posed and the most successful methods rely on user indications or precise geometry to resolve the ambiguities inherent to this problem. In this paper we propose a method to estimate intrinsic images from multiple views of an outdoor scene without the need for precise geometry or involved user intervention. We use multiview stereo to automatically reconstruct a 3D point cloud of the scene. Although this point cloud is sparse and incomplete, we show that it provides the necessary information to compute plausible sky and indirect illumination at each 3D point. We then introduce an optimization method to estimate sun visibility over the point cloud. This algorithm compensates for the lack of accurate geometry and allows the extraction of precise shadows in the final image. We finally propagate the information computed over the sparse point cloud to every pixel in the photograph using image-guided propagation. Our propagation not only separates reflectance from illumination, but also decomposes the illumination into a sun, sky and indirect layer. This rich decomposition allows novel image manipulations as demonstrated by our results.Nous présentons une méthode capable de décomposer les photographies d'une scène en trois composantes intrinsèques --- la réflectance, l'illumination due au soleil, l'illumination due au ciel, et l'illumination indirecte. L'extraction d'images intrinsèques à partir de photographies est un problème difficile, généralement résolu en utilisant des méthodes de propagation guidée par l'image nécessitant de multiples indications utilisateur. Des méthodes récentes en vision par ordinateur permettent l'acquisition facile mais approximative d'informations géométriques d'une scène à l'aide de plusieurs photographies selon des points de vue différents. Nous développons un nouvel algorithme qui nous permet d'exploiter cette information bruitée et peu fiable pour automatiser et améliorer les algorithmes d'estimation d'images intrinsèque par propagation. En particulier, nous développons une nouvelle approche par optimisation afin d'estimer les ombres portées dans l'image, en peaufinant une estimation initiale obtenue à partir des informations géométriques reconstruites. Dans une dernière étape nous adaptons les algorithmes de propagation guidée par l'image, en remplaçant les indications utilisateurs manuelles par les données d'ombre et de réflectance déduite du nuage de points 3D par notre algorithme. Notre méthode permet l'extraction automatique des images intrinsèques à partir de multiples points de vue, permettant ainsi de nombreux types de manipulations d'images

Coherent Intrinsic Images from Photo Collections

International audienceAn intrinsic image is a decomposition of a photo into an illumination layer and a reflectance layer, which enables powerful editing such as the alteration of an object's material independently of its illumination. However, decomposing a single photo is highly under-constrained and existing methods require user assistance or handle only simple scenes. In this paper, we compute intrinsic decompositions using several images of the same scene under different viewpoints and lighting conditions. We use multi-view stereo to automatically reconstruct 3D points and normals from which we derive relationships between reflectance values at different locations, across multiple views and consequently different lighting conditions. We use robust estimation to reliably identify reflectance ratios between pairs of points. From these, we infer constraints for our optimization and enforce a coherent solution across multiple views and illuminations. Our results demonstrate that this constrained optimization yields high-quality and coherent intrinsic decompositions of complex scenes. We illustrate how these decompositions can be used for image-based illumination transfer and transitions between views with consistent lighting

Multi-View Intrinsic Images of Outdoors Scenes with an Application to Relighting

International audienceInria We introduce a method to compute intrinsic images for a multi-view set of outdoor photos with cast shadows, taken under the same lighting. We use an automatic 3D reconstruction from these photos and the sun direction as input and decompose each image into reflectance and shading layers, despite the inaccuracies and missing data of the 3D model. Our approach is based on two key ideas. First, we progressively improve the accuracy of the parameters of our image formation model by performing iterative estimation and combining 3D lighting simulation with 2D image optimization methods. Second we use the image formation model to express reflectance as a function of discrete visibility values for shadow and light, which allows us to introduce a robust visibility classifier for pairs of points in a scene. This classifier is used for shadow labelling, allowing us to compute high quality reflectance and shading layers. Our multi-view intrinsic decomposition is of sufficient quality to allow relighting of the input images. We create shadow-caster geometry which preserves shadow silhouettes and using the intrinsic layers, we can perform multi-view relighting with moving cast shadows. We present results on several multi-view datasets, and show how it is now possible to perform image-based rendering with changing illumination conditions

Interactive Content-Aware Zooming

SESSION: Photo zoomInternational audienceWe propose a novel, interactive content-aware zooming operator that allows effective and efficient visualization of high resolution images on small screens, which may have different aspect ratios compared to the input images. Our approach applies an image retargeting method in order to fit an entire image into the limited screen space. This can provide global, but approximate views for lower zoom levels. However, as we zoom more closely into the image, we continuously unroll the distortion to provide local, but more detailed and accurate views for higher zoom levels. In addition, we propose to use an adaptive view-dependent mesh to achieve high retargeting quality, while maintaining interactive performance. We demonstrate the effectiveness of the proposed operator by comparing it against the traditional zooming approach, and a method stemming from a direct combination of existing works

Sainte-Suzanne (Mayenne). La Motte/Le Camp de Beugy

Le site de « La Motte » est établi à environ 800 m au nord du bourg et du château de Sainte-Suzanne. Il prend l’aspect de deux vastes enceintes subquadrangulaires accolées, présentant une superficie totale de plus de 2,5 ha. La fortification de « La Motte », inscrite à l’inventaire supplémentaire des monuments historiques depuis 1937, est signalée dans la littérature scientifique pour la première fois en 1806. Selon l’historiographie ancienne, elle aurait été construite par Guillaume le Conqu..