Example-Based Synthesis of 2D and Solid Textures

L'objectif des algorithmes de synthèse de textures par l'exemple est d'automatiser la génération de textures. L'exemple est une image 2D qui définit les caractéristiques visuelles à reproduire (couleurs, motifs, arrangements, etc.). Les méthodes dites “2D” génèrent de nouvelles images, typiquement plus grandes, semblables à l'exemple sans être des copies évidentes. Les méthodes de synthèse de textures “solides” quant à elles doivent inférer une structure tridimensionnelle des motifs présents dans l'exemple 2D. Il est attendu que les coupes du solide généré ressemblent à l'exemple 2D correspondant. Dans les deux cas, les textures synthétisées peuvent contenir des artefacts indésirés : manque de structures locales pour les motifs générés, régions floues ou uniformes, ou encore répétition de parties de texture identiques. Dans ce travail nous proposons deux méthodes pour la synthèse de textures 2D et solides. Ces méthodes ont pour objectif d'améliorer l'état de l'art concernant la qualité visuelle et la complexité algorithmique. En comparaison des textures solides, les images sont légères à stocker et manipuler, donc l'aspect le plus important pour la synthèse de textures 2D est la qualité visuelle. Les méthodes par patchs sont typiquement basées sur une affectation au plus proche voisin et reproduisent généralement la structure des motifs dans l'exemple avec succès. Cependant, ces méthodes ne garantissent pas une synthèse exempte de régions floues ou de répétitions non désirées. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons un algorithme de synthèse 2D par patchs basé sur l'affectation optimale. L'algorithme proposé reproduit la structure locale et garantit dans une certaine mesure l'absence de régions uniformes ou floues. Nos expériences montrent la capacité du modèle à générer des résultats de haute qualité visuelle pour différents types de textures. De plus, nous proposons des variantes pour réduire la répétition causée typiquement par la formulation par patchs. Nous obtenons des résultats satisfaisants en utilisant un échantillonnage aléatoire des patchs de l'exemple à la place de l'échantillonnage régulier. Finalement nous étudions deux mécanismes de relaxation pour contrôler la répétition des motifs et accélérer les calculs.