Projet semestriel

Méthodes d’Inpainting

Simon ReynardYoan Vergeot

Enseignant responsable : Julien Lefèvre, Maître de conférenceEnseignant rapporteur : Jean-Marc Boï , Maître de conférence

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Sommaire

I. Connaissances préalablesII. Méthode de baseIII. Algorithme de l’article de BertalmioIV. Algorithme de la thèse de Tschumperlé

Simon Reynard- Yoan Vergeot| Méthodes d'Inpainting

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Connaissances préalables

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- Principe de l’inpainting.- Masque de sélection.

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Connaissances préalables

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- Gradient

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Connaissances préalables

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- Laplacien

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Méthode de base

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- Régularisation de Tikhonov:

- Dans notre cas et en 2D:

H : terme d’attache au donnéesL : terme de régularisationdt: paramètre de régularisationλ : paramètre de lissage

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Méthode de base

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Résultats:g H F(n+1)

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Algorithme de l’article de Bertalmio

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Prolongation des lignes isophotes de l’image.

- Vecteur de la direction isophote :

Avec et les composantes en x et en y du gradient.

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Algorithme de l’article de Bertalmio

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- Vecteur variation du Laplacien:

- Projection de la variation du Laplacien sur la direction isophote:

- Calcul de la norme du gradient:

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Algorithme de l’article de Bertalmio

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- Valeur calculée à ajouter au pixel traité :

- Valeur attribuée dans la nouvelle image au pixel traité:

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Algorithme de l’article de Bertalmio

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Résultats:

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Algorithme de la thèse de Tschumperlé

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Conservation de la structure des éléments de l’image.

- Matrice Hessienne:

Trace(H(i, j)) = Laplacien(i, j)

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Algorithme de la thèse de Tschumperlé

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- Tenseur de structure:

- Tenseur de diffusion:Diffusion dans une seule direction.

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Algorithme de la thèse de Tschumperlé

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- Calcul du résultat:

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Algorithme de la thèse de Tschumperlé

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- Résultats:

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Conclusion

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- Expérience retirée- Utilisations- Autres techniques