Two problems of digital image formation : Recovering the camera point spread function and boosting stochastic renderers by auto-similarity filtering.

Abstract

This dissertation contributes to two fundamental problems of digital image formation : the modeling and estimation of the blur introduced by an optical digital camera and the fast generation of realistic synthetic images. The accurate estimation of the camera’s intrinsic blur is a longstanding problem in image processing. Recent technological advances have significantly impacted on image quality. Thus improving the accuracy of calibration procedures is imperative to further push this development. The first part of this thesis presents a mathematical theory that models the physical acquisition of digital cameras. Based on this modeling, two fully automatic algorithms to estimate the intrinsic camera blur are introduced. For the first one, the estimation is performed from a photograph of a specially designed calibration pattern. One of the main contributions of this dissertation is the proof that a pattern with white noise characteristics is near optimal for the estimation purpose. The second algorithm circumvents the tedious process of using a calibration pattern. Indeed, we prove that two photographs of a textured planar scene, taken at two different distances with the same camera configuration, are enough to produce an accurate estimation. In the second part of this thesis, we propose an algorithm to accelerate realistic image synthesis. Several hours or even days may be necessary to produce high-quality images. In a typical renderer, image pixels are formed by averaging the contribution of stochastic rays cast from a virtual camera. The simple yet powerful acceleration principle consists of detecting similar pixels by comparing their ray histograms and letting them share their rays. Results show a significant acceleration while preserving image quality.

Esta tesis contribuye a resolver dos problemas fundamentales en la formación de imágenes digitales : (i) el modelado matemático y la estimación de la falta de definición introducida por el sistema óptico/electrónico de una cámara digital y (ii) la generación rápida de imágenes sintéticas fotorealistas. La estimación precisa del núcleo de convolución (por falta de definición) intrínseco a la cámara es un problema importante en procesamiento de imágenes. Los avances tecnológicos recientes han impactado significativamente en la calidad de las imágenes, por lo que una mejora en la exactitud de los procedimientos de calibración resulta imprescindible para impulsar aún más este desarrollo. La primera parte de esta tesis presenta una teoría matemática que modela la adquisición física de una imagen por una cámara digital. Sobre la base de este modelo, presentamos dos algoritmos totalmente automáticos para estimar la falta de definición intrínseca de la cámara. En el primero, la estimación se realiza a partir de una fotografía de un patrón de calibración que contiene un ruido blanco especialmente diseñado. La prueba de casi-optimalidad de dicho patrón, en el sentido del condicionamiento numérico del problema de estimación, constituye una de las principales contribuciones de esta tesis. El segundo algoritmo simplifica el procedimiento experimental al no requerir el uso de un patrón de calibración predeterminado. De hecho, se prueba que dos fotografías de una escena plana texturada, tomadas a dos distancias diferentes con la misma configuración de la cámara, son suficientes para producir una estimación precisa. En la segunda parte de esta tesis, se propone un algoritmo para acelerar la síntesis de imágenes fotorealistas. Para producir imágenes de alta calidad pueden ser necesarias varias horas o incluso días. En un motor típico de renderizado, los píxeles de una imagen se forman haciendo un promedio de la contribución de rayos emitidos aleatoriamente desde una cámara virtual. El principio de aceleración propuesto, simple pero poderoso, consiste en detectar píxeles similares mediante la comparación de sus histogramas de rayos, y hacer que compartan sus rayos. Los resultados muestran que es posible obtener una aceleración considerable preservando la calidad de imagen.