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221	Modélisation stochastique pour l'analyse d'images texturées : Approches Bayésiennes pour la caractérisation dans le domaine des transformées Lasmar, Nour-Eddine 07 December 2012 (has links) (PDF) Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre de la modélisation d'images texturées à l'aide des représentations multi-échelles et multi-orientations. Partant des résultats d'études en neurosciences assimilant le mécanisme de la perception humaine à un schéma sélectif spatio-fréquentiel, nous proposons de caractériser les images texturées par des modèles probabilistes associés aux coefficients des sous-bandes. Nos contributions dans ce contexte concernent dans un premier temps la proposition de différents modèles probabilistes permettant de prendre en compte le caractère leptokurtique ainsi que l'éventuelle asymétrie des distributions marginales associées à un contenu texturée. Premièrement, afin de modéliser analytiquement les statistiques marginales des sous-bandes, nous introduisons le modèle Gaussien généralisé asymétrique. Deuxièmement, nous proposons deux familles de modèles multivariés afin de prendre en compte les dépendances entre coefficients des sous-bandes. La première famille regroupe les processus à invariance sphérique pour laquelle nous montrons qu'il est pertinent d'associer une distribution caractéristique de type Weibull. Concernant la seconde famille, il s'agit des lois multivariées à copules. Après détermination de la copule caractérisant la structure de la dépendance adaptée à la texture, nous proposons une extension multivariée de la distribution Gaussienne généralisée asymétrique à l'aide de la copule Gaussienne. L'ensemble des modèles proposés est comparé quantitativement en terme de qualité d'ajustement à l'aide de tests statistiques d'adéquation dans un cadre univarié et multivarié. Enfin, une dernière partie de notre étude concerne la validation expérimentale des performances de nos modèles à travers une application de recherche d'images par le contenu textural. Pour ce faire, nous dérivons des expressions analytiques de métriques probabilistes mesurant la similarité entre les modèles introduits, ce qui constitue selon nous une troisième contribution de ce travail. Finalement, une étude comparative est menée visant à confronter les modèles probabilistes proposés à ceux de l'état de l'art. Analyse des textures Modélisation univariée Modélisation multivariée Transformées en ondelettes Recherche d'images par le contenu Classification Tests d'adéquation
222	Renderiza??es n?o fotoreal?sticas para estiliza??o de imagens e v?deos usando areia colorida Britto Neto, Laurindo de Sousa 21 September 2007 (has links) Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LaurindoSBN.pdf: 1520391 bytes, checksum: 86f5072a56e661766a5174bce88b82d5 (MD5) Previous issue date: 2007-09-21 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Non-Photorealisitc Rendering (NPR) is a class of techniques that aims to reproduce artistic techniques, trying to express feelings and moods on the rendered scenes, giving an aspect of that they had been made "by hand". Another way of defining NPR is that it is the processing of scenes, images or videos into artwork, generating scenes, images or videos that can have the visual appeal of pieces of art, expressing the visual and emotional characteristics of artistic styles. This dissertation presents a new method of NPR for stylization of images and videos, based on a typical artistic expression of the Northeast region of Brazil, that uses colored sand to compose landscape images on the inner surface of glass bottles. This method is comprised by one technique for generating 2D procedural textures of sand, and two techniques that mimic effects created by the artists using their tools. It also presents a method for generating 21 2D animations in sandbox from the stylized video. The temporal coherence within these stylized videos can be enforced on individual objects with the aid of a video segmentation algorithm. The present techniques in this work were used on stylization of synthetic and real videos, something close to impossible to be produced by artist in real life / Renderiza??o N?o Fotoreal?stica (NPR) ? uma classe de t?cnicas que almejam reproduzir t?cnicas art?sticas, tentado expressar sentimentos e emo??es nas cenas renderizadas, dando um aspecto de que foram feitas "manualmente". Outra forma de definir a NPR ? como o processamento de cenas, imagens ou v?deos para gera??o de trabalhos de arte, gerando cenas, imagens ou v?deos que podem ter o atrativo visual de pe?as art?sticas, expressando caracter?sticas visuais e emocionais do estilo art?stico. Esta disserta??o apresenta um novo m?todo de NPR para estiliza??o de imagens e v?deos baseado em uma express?o art?stica t?pica da regi?o Nordeste do Brasil, que usa areia colorida para compor imagens de paisagens na superf?cie interna de garrafas de vidro. Este m?todo possui uma t?cnica para gera??o de texturas procedurais de areia 2D, e duas t?cnicas que imitam os efeitos criados pelos artes?es usando sua ferramenta. Al?m disso, essa disserta??o apresenta tamb?m um m?todo para gera??o de anima??es 21 2D em caixas de areia a partir do v?deo estilizado. A coer?ncia temporal nos v?deos estilizados pode ser for?ada nos objetos individuais do v?deo com aux?lio de um algoritmo de segmenta??o de v?deo. As t?cnicas apresentadas neste trabalho s?o usadas na estiliza??o de v?deos reais e sint?ticos, algo quase imposs?vel de ser produzido pelo artes?o na vida real Computa??o gr?fica Renderiza??es n?o fotoreal?sticas Texturas procedurais Renderiza??o estilizada Estiliza??o de v?deo Coer?ncia temporal V?deos de areia Computer graphics Non-photorealistic rendering Procedural textures Stylized rendering V?deo stylization Temporal coherency Sand movies
223	Champs à phase aléatoire et champs gaussiens pour la mesure de netteté d’images et la synthèse rapide de textures / Random phase fields and Gaussian fields for image sharpness assessment and fast texture synthesis Leclaire, Arthur 26 June 2015 (has links) Dans cette thèse, on étudie la structuration des phases de la transformée de Fourier d'images naturelles, ce qui, du point de vue applicatif, débouche sur plusieurs mesures de netteté ainsi que sur des algorithmes rapides pour la synthèse de texture par l'exemple. Le Chapitre 2 présente dans un cadre unifié plusieurs modèles de champs aléatoires, notamment les champs spot noise et champs gaussiens, en prêtant une attention particulière aux représentations fréquentielles de ces champs aléatoires. Le Chapitre 3 détaille l'utilisation des champs à phase aléatoire à la synthèse de textures peu structurées (microtextures). On montre qu'une microtexture peut être résumée en une image de petite taille s'intégrant à un algorithme de synthèse très rapide et flexible via le modèle spot noise. Aussi on propose un algorithme de désocclusion de zones texturales uniformes basé sur la simulation gaussienne conditionnelle. Le Chapitre 4 présente trois mesures de cohérence globale des phases de la transformée de Fourier. Après une étude théorique et pratique établissant leur lien avec la netteté d'image, on propose un algorithme de déflouage aveugle basé sur l'optimisation stochastique de ces indices. Enfin, dans le Chapitre 5, après une discussion sur l'analyse et la synthèse directe de l'information de phase, on propose deux modèles de textures à phases cohérentes qui permettent la synthèse de textures plus structurées tout en conservant quelques garanties mathématiques simples. / This thesis deals with the Fourier phase structure of natural images, and addresses no-reference sharpness assessment and fast texture synthesis by example. In Chapter 2, we present several models of random fields in a unified framework, like the spot noise model and the Gaussian model, with particular attention to the spectral representation of these random fields. In Chapter 3, random phase models are used to perform by-example synthesis of microtextures (textures with no salient features). We show that a microtexture can be summarized by a small image that can be used for fast and flexible synthesis based on the spot noise model. Besides, we address microtexture inpainting through the use of Gaussian conditional simulation. In Chapter 4, we present three measures of the global Fourier phase coherence. Their link with the image sharpness is established based on a theoretical and practical study. We then derive a stochastic optimization scheme for these indices, which leads to a blind deblurring algorithm. Finally, in Chapter 5, after discussing the possibility of direct phase analysis or synthesis, we propose two non random phase texture models which allow for synthesis of more structured textures and still have simple mathematical guarantees. Traitement d'images Modèles de textures Synthèse de texture Analyse de Fourier Champs aléatoires Modèle spot noise Indices de cohérence de phase Déflouage aveugle Désocclusion Image processing Texture modelling Texture synthesis Fourier analysis Random fields Spot noise Phase coherence indices No-reference sharpness assessment Blind deblurring Inpainting 519
224	Grafické demo s inverzní kinematikou / Graphics Demo with Inverse Kinematics Kárníková, Pavlína January 2010 (has links) This work deals with the creation of a graphic demo with the use of inverse kinematics. It explains the motivations that led to the creation of the demo; it briefly mentions the history of the demo as well as the principles of animation. It describes in detail the fundamentals of inverse kinematics as well as the terminology needed for the understanding of inverse kinematics. It also includes some selected algorithms. The issue of inverse kinematics is further developed in the part of the work where the principles of skinning are being described. The principles of the collision detection are also mentioned here. The conclusion consists of a detailed explanation of some of the techniques used in graphic demo, such as the L-systems or procedural textures.
225	Synthèse de textures dynamiques pour l'étude de la vision en psychophysique et électrophysiologie / Dynamic Textures Synthesis for Probing Vision in Psychophysics and Electrophysiology Vacher, Jonathan 18 January 2017 (has links) Le but de cette thèse est de proposer une modélisation mathématique des stimulations visuelles afin d'analyser finement des données expérimentales en psychophysique et en électrophysiologie. Plus précis\'ement, afin de pouvoir exploiter des techniques d'analyse de données issues des statistiques Bayésiennes et de l'apprentissage automatique, il est nécessaire de développer un ensemble de stimulations qui doivent être dynamiques, stochastiques et d'une complexité paramétrée. Il s'agit d'un problème important afin de comprendre la capacité du système visuel à intégrer et discriminer différents stimuli. En particulier, les mesures effectuées à de multiples échelles (neurone, population de neurones, cognition) nous permette d'étudier les sensibilités particulières des neurones, leur organisation fonctionnelle et leur impact sur la prise de décision. Dans ce but, nous proposons un ensemble de contributions théoriques, numériques et expérimentales, organisées autour de trois axes principaux : (1) un modèle de synthèse de textures dynamiques Gaussiennes spécialement paramétrée pour l'étude de la vision; (2) un modèle d'observateur Bayésien rendant compte du biais positif induit par fréquence spatiale sur la perception de la vitesse; (3) l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse de données obtenues en imagerie optique par colorant potentiométrique et au cours d'enregistrements extra-cellulaires. Ce travail, au carrefour des neurosciences, de la psychophysique et des mathématiques, est le fruit de plusieurs collaborations interdisciplinaires. / The goal of this thesis is to propose a mathematical model of visual stimulations in order to finely analyze experimental data in psychophysics and electrophysiology. More precisely, it is necessary to develop a set of dynamic, stochastic and parametric stimulations in order to exploit data analysis techniques from Bayesian statistics and machine learning. This problem is important to understand the visual system capacity to integrate and discriminate between stimuli. In particular, the measures performed at different scales (neurons, neural population, cognition) allow to study the particular sensitivities of neurons, their functional organization and their impact on decision making. To this purpose, we propose a set of theoretical, numerical and experimental contributions organized around three principal axes: (1) a Gaussian dynamic texture synthesis model specially crafted to probe vision; (2) a Bayesian observer model that accounts for the positive effect of spatial frequency over speed perception; (3) the use of machine learning techniques to analyze voltage sensitive dye optical imaging and extracellular data. This work, at the crossroads of neurosciences, psychophysics and mathematics is the fruit of several interdisciplinary collaborations. Stimulation visuelle Synthèse de textures Inférence Bayésienne inverse Discrimination de vitesse Apprentissage supervisé Enregistrement extra-Cellulaire Cartes d'orientations Selectivité à l'orientation Neurones Visual stimulation Texture synthesis Inverse Bayesian inference Speed discrimination Supervised learning Voltage sensitive dye optical imaging Extracellular recordings Orientation maps Orientation selectivity Neurons 511.8
226	Minimalistická reprezentace modelu areálu Božetěchova / Minimal Representation of the Božetěchova Complex Král, Tomáš Unknown Date (has links) The document describes developing graphical application with limited size. It describes suitable techniques for a polygonal mesh's compression. The second part is focused on practical usage of this techniques for developing scene in 3D modeling environment and also describes how to transfer this model to the executable file. The work attends to optimalizations of source code compilation and executables compression at the final chapters.
227	Grafické intro 64kB s použitím OpenGL / Graphics Intro 64kB Using OpenGL Geršl, Jan January 2008 (has links) The field of this project is size restricted graphic intro. The paper deals with motivation creating such an intro and talks briefly about history. Main focus is put on general description of various principles common in demo development, techiques used achieving the practical assignment are provided with more detailed description.
228	The Art Of The Walk Cycle : Animating Emotions with Artistic Expression Ghazali, Rania January 2024 (has links) This exploration delves into the potential of emotional storytelling through walk cycles. Moving beyond traditional animation, it utilizes the expressive power of modern tools to explore how line, shape, stroke weight, color, texture, and sound can be manipulated to create abstract narratives that evoke deeper emotional experience for the viewer. Drawing on a foundation of psychological principles, scientific research, and relevant articles, the walk cycles become abstract narratives, provoking introspection and emotional connection. The subjective nature of this artistic language is acknowledged, with cultural backgrounds and personal experiences influencing interpretation. The exploration raises questions about the potential for a universal language of emotion in animation, one that speaks not just to the mind, but to the heart. This ongoing journey of discovery aims to observe how viewers connect with these abstract representations and explore the potential for this approach to elevate the art of animation. Animation walkcycle media film framebyframe digitalanimation traditionalanimation technicalanimation animationprinciples artisticexploration strokes textures sounds colors psychologyofcolors psychologyoflines keyframes emotionalnarrative immersive immersivestorytelling storytelling visualstorytelling emotionalfilm emtionsinwalks emotionsinpostures visualcommunication anger sadness depression joy happiness denial neutral aftereffects toonboomharmony tvpaint modernanimation abstract abstractanimation expressiveanimation emotionalexpression emotionalnarrative stylize stylizeanimation protagonist characterdesign quirkyideas womananimation animatedwoman womanemotions walkingwoman womanwalkcycle stories emotionallanguage nonverbalcommunication animatedfeeling feelings walks stride gait posture artisticexpression conveyemotions conveyfeelings theartofanimation universallanguage emotioninanimation moderntools abstractnarratives emotionalexperience Arts Konst Studies on Film Filmvetenskap Media Studies Medievetenskap Media and Communications Medie- och kommunikationsvetenskap

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