Cette thèse s'attaque à deux problèmes fondamentaux dans la formation des images numériques : la modélisation et l'estimation du flou introduit par une caméra numérique optique, et la génération rapide des images de synthèse photoréalistes. L'évaluation précise du flou intrinsèque d'une caméra est un problème récurrent en traitement d'image. Des progrès technologiques récents ont eu un impact significatif sur la qualité de l'image. Donc, une amélioration de la précision des procédures de calibration est impérative pour pousser plus loin cette évolution. La première partie de cette thèse présente une théorie mathématique de l'acquisition physique de l'image par un appareil photo numérique. Sur la base de cette modélisation, deux algorithmes automatiques pour estimer le flou intrinsèque de la l'appareil sont proposés. Pour le premier, l'estimation est effectuée à partir d'une photographie d'une mire d'étallonnage spécialement conçue à cet effet. L'une des principales contributions de cette thèse est la preuve qu'une mire portant l'image d'un bruit blanc est proche de l'optimum pour estimer le noyau de flou. Le deuxième algorithme évite l'utilisation d'une mire d'étallonnage, procédure qui peut devenir un peu encombrante. En effet, nous montrons que deux photos d'une scène plane texturée, prises à deux distances différentes avec la même configuration de l'appareil photo, suffisent pour produire une estimation précise. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous proposons un algorithme pour accélérer la synthèse d'images réalistes. Plusieurs heures, et même plusieurs jours peuvent être nécessaires pour produire des images de haute qualité. Dans un rendu typique, les pixels d'une image sont formés en établissant la moyenne de la contribution des rayons stochastiques lancés à partir d'une caméra virtuelle. Le principe d'accélération, simple mais puissant, consiste à détecter les pixels similaires en comparant leurs histogrammes de rayons et à leur faire partager leurs rayons. Les résultats montrent une accélération significative qui préserve la qualité de l'image.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00907853 |
| Date | 25 March 2013 |
| Creators | Delbracio, Mauricio |
| Publisher | École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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