Le rendu en demi-ton avec sensibilité à la structure

Dans ce mémoire nous allons présenter une méthode de diffusion d’erreur originale qui peut reconstruire des images en demi-ton qui plaisent à l’œil. Cette méthode préserve des détails ﬁns et des structures visuellement identiﬁables présentes dans l’image originale. Nous allons tout d’abord présenter et analyser quelques travaux précédents aﬁn de montrer certains problèmes principaux du rendu en demi-ton, et nous allons expliquer pourquoi nous avons décidé d’utiliser un algorithme de diffusion d’erreur pour résoudre ces problèmes. Puis nous allons présenter la méthode proposée qui est conceptuellement simple et efﬁcace. L’image originale est analysée, et son contenu fréquentiel est détecté. Les composantes principales du contenu fréquentiel (la fréquence, l’orientation et le contraste) sont utilisées comme des indices dans un tableau de recherche aﬁn de modiﬁer la méthode de diffusion d’erreur standard. Le tableau de recherche est établi dans un étape de pré-calcul et la modiﬁcation est composée par la modulation de seuil et la variation des coefﬁcients de diffusion. Ensuite le système en entier est calibré de façon à ce que ces images reconstruites soient visuellement proches d’images originales (des aplats d’intensité constante, des aplats contenant des ondes sinusoïdales avec des fréquences, des orientations et des constrastes différents). Finalement nous allons comparer et analyser des résultats obtenus par la méthode proposée et des travaux précédents, et démontrer que la méthode proposée est capable de reconstruire des images en demi-ton de haute qualité (qui préservent des structures) avec un traitement de temps très faible. In this work we present an original error-diffusion method which produces visually pleasant halftone images while preserving ﬁne details and visually identiﬁable structures present in original images. We ﬁrst present and analyze the previous work to show the major problems in halftoning, and explain why we decided to use an error diffusion algorithm to solve the problems. Then we present our method which is conceptually simple and computationally efﬁcient. The source image is analyzed, and its local frequency content is detected. The main components of the frequency content (main frequency, orientation, and contrast) serve as lookup table indices in a pre-computed database of modiﬁcations to a standard error diffusion. The modiﬁcations comprise threshold modulation and variation of error-diffusion coefﬁcients. The whole system is calibrated in such a way that the produced halftone images are visually close to original images (patches of constant intensity, patches containing sinu- soidal waves of different frequencies/orientations/contrasts, as well as natural images of different origins). Finally, we compare and analyze the results obtained by our method and previous work, and show that our method can produre high-quality halftone image (which is struc- ture aware) within very short time.

Keyphrases: Rendu en demi-ton, Diffusion d'erreur, Sensibilité aux structures d’une image, Seuil, Coefﬁcients de diffusion, Analyse, Contenu fréquentiel, Diffusion coefficients, Calibration, Halftoning, Error diffusion, Structure aware, Threshold, Calibration, Analysis, Frequency content