Photo Originale
Photo zoomée et déformée
Depuis septembre 1997, je suis assistant de recherche à l'université de Bath (GB). Mes sujets de recherche sont le graphisme 2D et 2.5D, en particulier la composition et retouche d'images.
Au sein du projet PAVR (Platform for Animation and Virtual Reality) où 11 sites européens collaborent au développement d'un environnement distribué pour le graphisme, Le professeur Phil Willis, Le docteur Fred Labrosse et moi-même avons conçu et implémenté des outils d'analyse d'image permettant a un utilisateur d'extraire simplement certaines informations sur les objets que celle-ci contient (par exemple, des personnages sur une photographie). Alors que, pour effectuer cette opération, les logiciels actuels demandent à l'utilisateur un gros travail de définition de contours, notre méthode permet de n'avoir à saisir qu'un contour très approximatif d'un objet à extraire. Ce contour sera ensuite affiné automatiquement pour entourer l'objet de façon optimale.
La donnée de ces contours, ainsi qu'une information sur la texture (les couleurs à l'intérieur des contours) forme une nouvelle description de l'image de départ et permet une manipulation de celle-ci plus simple que sous forme "pixels". Les applications de ce genre de méthodes sont la retouche ou la restoration de photos, ou les effets spéciaux pour le cinéma ou la télévision.
Une particularité de notre procédé d'extraction est que celui-ci est sous-pixel : les informations extraites d'une image sont indépendantes de la résolution de l'image de départ. Celles-ci sont exprimées sous forme vectorielle 2D (polygones et courbes sur un plan continu). Le premier avantage est qu'une image peut être resynthétisée à n'importe quelle résolution. En particulier, il est possible de créer des vues raprochées de l'image de départ sans obtenir des artefacts de "pixélisation".
Photo Originale
Photo zoomée et déformée
Mon travail au sein de ce projet se situe principalement au niveau de la synthèse (ou reconstruction) de l'image modifiée, à partir des information de contour et de texture de l'étape d'extraction.
Certaines applications nécéssitant des résolutions pouvant atteindre 32000 lignes (en particulier quand l'image est antialiassée par suréchantillonage), le calcul d'une image peut être extrêment long et consommer beaucoup de mémoire quand des algorithmes standards sont utilisés. Pour répondre à ce problème, j'ai con\c u un système de rendu d'image (IRCS: Image Rendering and Compositing Software) qui utilise la cohérence de couleurs dans les données vectorielles pour accélerer le calcul et réduire la consommation de mémoire. La complexité de cette méthode est dans le meilleur des cas linéaire par rapport à la résolution, alors que les méthodes standard sont quadratiques.
Les résultats du systéme de rendu ont été publiés à la conférence Eurographics 99 et le projet global d'extraction et de reconstruction seront publiés à Eurographics 2000. Alors que d'autres projets d'analyse d'image sont en cours dans le but d'améliorer l'extraction et la reconstruction de textures, je travaille maintenant sur trois sujets directement issus de mon travail sur IRCS :
Le projet Quasi-3D vise à réutiliser les principes d'accélération du rendu introduits par mon travail sur IRCS pour se rapprocher le plus possible d'un rendu 3D complet. Alors qu'un système 2.5D tel que IRCS est limité à l'affichage d'objets plats répartis sur plusieurs couches faisant face à l'observateur, Quasi-3D se rapproche du rendu 3D en permettant le positionnement et la rotation de ces couches dans l'espace. Des résultats préliminaires ont montré qu'il est possible d'afficher des scènes visuellement très proches de ce que produirait un logiciel de rendu à partir d'images, en évitant l'utilisation de techniques coûteuses comme le Z-buffer.
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Rendu 2.5D |
Rendu Quasi-3D |
Dans un domaine comme les effets spéciaux numériques, l'objectif est en général de créer des images se rapprochant le plus de phtotographies réelles. Notre système peut aussi être utilisé pour le rendu dit non-photoréaliste, pour produire des images ayant un style graphique différent, par exemple : peinture, dessin technique, arts graphiques, etc. à partir des informations analysées sur une photo, nous avons pu ainsi recréer des effets artistiques comme la peinture pointilliste, l'aquarelle ou le style "dessin animé".
Rendu "Pen-And-Ink"
Le logiciel IRCS est actuellement utilisé pour un projet d'animation 2D key-frame, où l'utilisateur spécifie quelques scènes de référence et l'ordinateur calcule une interpolation entre ces scènes pour générer toutes les images d'une animation. Ce processus est couramment utilisé pour les dessins animés. La structure de données pour représenter ces scènes 2D est un arbre CSG où chaque feuille contient une primitive graphique et une texture et chaque noeud un opérateur booléen et une matrice de transformation.
Pour générer les scènes à partir desquelles seront calculées les images intermédiaires, la solution la plus simple est d'interpoler linéairement les matrices de transformation. Les résultats obtenus sont souvent peu convainquants : les objets sont déformés et les mouvements semblent peu naturels. J'ai mis au point une méthode plus complexe d'interpolation qui, au lieu d'interpoler directement les coefficients de chaque matrice de transformation, extrait d'abord de ces matrices des valeurs de rotation, translation et changement de taille et interpole ces valeurs. Les mouvement générés sont alors beaucoup plus réalistes.
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Interpolation Linéaire |
Interpolation par Décomposition |
Ces projets sont financés par la Commission Européenne (projet TMR "Platform for Animation and Virtual Reality") et par les projets Shrink-to-fit et Quasi-3D de l'Engineering and Physical Sciences Research Council.