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Computer graphics is a valuable tool used from industrial applications to entertainment; it enables creation of images from virtual scenes. One of the aims of computer graphics is to generate photorealistic scenes; an important part of realism is relying on the accuracy of material models. Hence, the study of material models and reflectances is crucial.Recently, measured materials gained popularity. This works well for uniform materials but spatially varying materials present multiple challenges in acquisition, storage, rendering and edition. This thesis presents methods for processing and editing measured materials.We propose a technique for fast acquisition of anisotropic spatially varying bidirectional reflectances (SVBRDF) with a limited amount of light directions and a fixed point of view. While not suitable for high fidelity measurements, it gives a starting point to edit a real-world material while other techniques require lengthy measurement time and complex granty setups.Then, we propose a pipeline to fit measured materials (BTF) to analytical materials (BRDF). This technique drastically decreases the memory footprint of a measured material by approximating it with analytical BRDFs parametrized with 2D maps. It allows direct edition of those 2D maps and combination of different materials from various datasets.Finally, we introduce a method to mix the reflectance properties of two materials. We can use the shininess of a material with the anisotropy of another while allowing edition of each contribution separately., L'informatique graphique a prouvé son utilité dans de nombreux domaines. Du prototypage industriel en passant par les loisirs avec le cinéma ou le jeu vidéo ou encore pour l'archivage du patrimoine historique. Elle permet la création d'image à partir de scènes virtuelles. L'un des objectifs de l'informatique graphique est la génération de rendus photo-réalistes. Une part importante est due à la fidélité des modèles de matériaux. Ainsi, leur étude ainsi que celle des réflectances est capitale.Les matériaux mesurés ont pris de l'importance en informatique graphique. Ils sont efficaces pour la représentation de matériaux homogènes. Cependant, pour les matériaux avec une variation structurelle spatiale, leur numérisation, utilisation pour le rendu, stockage et édition révèle de nombreuses difficultés. Cette thèse se propose de présenter des méthodes pour le traitement et l'édition de tels matériaux.Nous proposons une technique pour l'acquisition rapide de matériaux anisotropes avec variation spatiale à partir d'un nombre restreint d'illuminations et avec un point de vue fixe. Cette méthode est adaptée pour des mesures ne requérant pas une fidélité critique. Alors que d'autres techniques nécessitent un système de mesure couteux et une durée d'acquisition importante, notre technique permet d'obtenir un point de départ pour l'édition à partir de paramètres issus de matériaux réels.Ensuite, nous proposons une procédure pour l'approximation de données mesurées par une fonction analytique. Elle permet de réduire significativement l'emprunte mémoire requise par le stockage des données mesurées tout en proposant l'édition aisée du matériau ainsi représenté. Il est aussi possible de modifier la distribution spatiale des matériaux et ainsi remplacer des matériaux d'une surface par ceux d'une autre.Enfin, nous proposons une méthode permettant l'utiliser une partie des propriétés de réflectances de matériaux pour les fusionner avec celles d'un second. Cette méthode permet aussi l'édition des deux caractéristiques indépendamment l'une de l'autre de façon intuitive.

International audience; Directional optical coherence tomography (D-OCT) reveals reflec-tance properties of retinal structures by changing the incidence angle of the light beam. As no commercially available OCT device has been designed for such use, image processing is required to homogenize the grey levels between off-axis images before differential analysis. We describe here a method for automated analysis of D-OCT images and propose a color representation to highlight angle-dependent structures. Clinical results show that the proposed approach is robust and helpful for clinical interpretation.

International audience; We address the problem of jointly estimating the scene illumination, the radiometric camera calibration and the reflectance properties of an object using a set of images from a community photo collection. The highly ill-posed nature of this problem is circumvented by using appropriate representations of illumination, an empirical model for the nonlinear function that relates image irradiance with intensity values and additional assumptions on the surface reflectance properties. Using a 3D model recovered from an unstructured set of images, we estimate the coefficients that represent the illumination for each image using a frequency framework. For each image, we also compute the corresponding camera response function. Additionally, we calculate a simple model for the reflectance properties of the 3D model. A robust non-linear optimization is proposed exploiting the high sparsity present in the problem.

More details on http://www.sic.sp2mi.univ-poitiers.fr/ibr-integration/ijcv.html The original publication is available at www.springerlink.com; International audience; In this paper, we present a complete framework for recovering an object shape, estimating its reflectance properties and light sources from a set of images. The whole process is performed automatically. We use the shape from silhouette approach proposed by R. Szeliski in [40] combined with image pixels for reconstructing a triangular mesh according to the marching cubes algorithm. A classification process identifies regions of the object having the same appearance. For each region, a single point or directional light source is detected. Therefore, we use specular lobes, lambertian regions of the surface or specular highlights seen on images. An identification method jointly (i) decides what light sources are actually significant and (ii) estimates diffuse and specular coefficients for a surface represented by the modi- fied Phong model [25]. In order to validate our algorithm ef- ficiency, we present a case study with various objects, light sources and surface properties. As shown in the results, our system proves accurate even for real objects images obtained with an inexpensive acquisition system.

In this paper, we propose a new method for estimating jointly light sources and reflectance properties of an object seen through images. A classification process firstly identifies regions of the object having the same appearance. An identifica- tion method is then applied for jointly (i) deciding what light sources are actually significant and (ii) estimating diffuse and specular coefficients for the surface.