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
