FR2981254A1 - Methode de simulation d'une chevelure a colorimetrie variable et dispositif pour la mise en oeuvre de la methode - Google Patents
Methode de simulation d'une chevelure a colorimetrie variable et dispositif pour la mise en oeuvre de la methode Download PDFInfo
- Publication number
- FR2981254A1 FR2981254A1 FR1159396A FR1159396A FR2981254A1 FR 2981254 A1 FR2981254 A1 FR 2981254A1 FR 1159396 A FR1159396 A FR 1159396A FR 1159396 A FR1159396 A FR 1159396A FR 2981254 A1 FR2981254 A1 FR 2981254A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- image
- hairstyle
- hair
- colorimetric
- database
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000004737 colorimetric analysis Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 72
- 239000006210 lotion Substances 0.000 claims abstract description 56
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 49
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 14
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 208000027697 autoimmune lymphoproliferative syndrome due to CTLA4 haploinsuffiency Diseases 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000037308 hair color Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000013316 zoning Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
- G09G5/00—Control arrangements or circuits for visual indicators common to cathode-ray tube indicators and other visual indicators
- G09G5/02—Control arrangements or circuits for visual indicators common to cathode-ray tube indicators and other visual indicators characterised by the way in which colour is displayed
- G09G5/026—Control of mixing and/or overlay of colours in general
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A45—HAND OR TRAVELLING ARTICLES
- A45D—HAIRDRESSING OR SHAVING EQUIPMENT; EQUIPMENT FOR COSMETICS OR COSMETIC TREATMENTS, e.g. FOR MANICURING OR PEDICURING
- A45D44/00—Other cosmetic or toiletry articles, e.g. for hairdressers' rooms
- A45D44/005—Other cosmetic or toiletry articles, e.g. for hairdressers' rooms for selecting or displaying personal cosmetic colours or hairstyle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/001—Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
- G09G2340/00—Aspects of display data processing
- G09G2340/06—Colour space transformation
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
- G09G2340/00—Aspects of display data processing
- G09G2340/12—Overlay of images, i.e. displayed pixel being the result of switching between the corresponding input pixels
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Selon un premier aspect, la méthode de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable comprend: l'enregistrement préalable dans une première base de données (101) d'un nombre donné d'images de coiffures, et pour chaque image de coiffure, d'au moins une matrice de conversion colorimétrique associée permettant l'obtention de ladite image de coiffure par application de ladite matrice à une image de coiffure de référence; - l'enregistrement préalable dans une seconde base de données (102) pour un nombre donné de lotions capillaires (L1 - LK) d'au moins une matrice de conversion colorimétrique par lotion; - la création à partir d'une image numérique initiale d'une personne (400) d'un avatar (410) superposant à l'image du visage de la personne (402) préalablement extraite de ladite image initiale, une image de coiffure (403) reconstituée par application d'au moins une matrice de conversion colorimétrique de ladite première base de données (101) à une image de coiffure de référence de ladite première base de données; l'application à ladite image de coiffure reconstituée d'une matrice de conversion colorimétrique de ladite seconde base de données (102) correspondant à la lotion capillaire choisie pour simuler la couleur attendue.
Description
ETAT DE L'ART Domaine technique de l'invention La présente invention concerne une méthode de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable et un dispositif pour la mise en oeuvre de ladite méthode.
Etat de l'art Des méthodes de simulation sont connues aujourd'hui qui proposent à une personne de se visualiser avec une nouvelle coiffure avant que le coiffeur visagiste ne réalise effectivement la coupe et/ou la couleur sur la chevelure. La demande de brevet EP 2 124 185 décrit ainsi une méthode permettant de détecter 10 finement le contour d'une coiffure afin de proposer à une personne une simulation de son visage avec une autre coiffure. La demande WO 98/21695 décrit une méthode de simulation de coiffure dans laquelle un style de coiffure peut être choisi dans une base de données par une personne, puis des transformations géométriques sont appliquées au style de coiffure choisi pour 15 obtenir une coiffure qui puisse se superposer de façon vraisemblable à une photo initiale de la personne. Selon cette méthode, il est également possible de modifier la couleur de la coiffure pour la rendre conforme à la couleur de la coiffure initiale de la personne, permettant d'augmenter encore la vraisemblance. La présente demande décrit une méthode de simulation d'une chevelure à 20 colorimétrie variable permettant de simuler, en temps réel, dans les détails et avec un coût technique raisonnable sur un point de vente grand public la nouvelle couleur qu'aura la chevelure d'une personne après application d'une lotion de son choix, selon son style de coiffure actuel ou futur. 25 RESUME DE L'INVENTION Selon un premier aspect, l'invention concerne une méthode de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable comprenant : - l'enregistrement préalable dans une première base de données d'un nombre donné d'images de coiffures, et pour chaque image de coiffure, d'au moins une matrice de conversion colorimétrique associée permettant l'obtention de ladite image de coiffure par application de ladite matrice à une image de coiffure de référence; - l'enregistrement préalable dans une seconde base de données pour un nombre donné de lotions capillaires (L1 - LK) d'au moins une matrice de conversion colorimétrique par lotion; - la création à partir d'une image numérique initiale d'une personne d'un avatar superposant à l'image du visage de la personne préalablement extraite de ladite image initiale, une image de coiffure reconstituée par application d'au moins une matrice de conversion colorimétrique de ladite première base de données à une image de coiffure de référence de ladite première base de données; - l'application à ladite image de coiffure reconstituée d'une matrice de conversion colorimétrique de ladite seconde base de données correspondant à la lotion capillaire choisie pour simuler la couleur attendue. Grace à la création préalable d'une base de données comprenant des matrices de conversion colorimétrique associées à différentes images de coiffures de style de coiffure et type de chevelure diverses, il est possible de créer un avatar superposant au visage de la personne qui souhaite simuler un changement de coiffure une image de coiffure reconstituée afin d'appliquer sur l'image de la coiffure reconstituée la transformation associée à une lotion capillaire de son choix, rendant possible la mise en oeuvre d'une simulation en temps réel sur un lieu de vente. Selon une variante, chaque coiffure présente un style de coiffure et un type de chevelure donné, et pour chaque image de coiffure, ladite matrice de conversion colorimétrique associée permet la conversion de la valeur colorimétrique de chaque pixel de ladite image de coiffure par rapport à la valeur colorimétrique du pixel correspondant d'une image de coiffure de référence du même style de coiffure. Avantageusement, ladite matrice de conversion est une matrice carrée et la valeur colorimétrique d'un pixel sa composante selon les couleurs Rouge, Vert, Bleu (composante 30 RGB). Selon une variante, la matrice de conversion colorimétrique par lotion permet la conversion de la valeur colorimétrique de chaque pixel d'une image de coiffure de référence avec la valeur colorimétrique de chaque pixel de la même image de coiffure de référence après application de ladite lotion sur une chevelure donnée du type de chevelure duquel provient la coiffure de référence. Selon une variante, l'étape de création de l'avatar comprend une étape de reconnaissance d'images permettant de déterminer à partir de l'image de la coiffure extraite de ladite image initiale de ladite personne une image de coiffure ressemblante dans ladite première base de données, à laquelle est associée une matrice de conversion colorimétrique. Cette étape peut être automatique ou semi-automatique. L'image de coiffure reconstituée est alors obtenue en appliquant à une image de coiffure de référence la matrice de conversion associée à ladite image de coiffure ressemblante de la base de données. Alternativement, une image de coiffure différente de l'image de coiffure ressemblante peut être choisie si la personne souhaite se visualiser avec une coiffure de style différent. Selon une variante, la méthode selon le premier aspect comprend en outre, pour une coiffure de référence donnée, l'enregistrement préalable dans ladite première base de données d'un nombre donné d'images de coiffures de référence selon différents paramètres de prise de vue et l'enregistrement d'une ou plusieurs matrices de conversion liées chacune à un desdits paramètres et permettant de convertir les valeurs colorimétriques de chacun des pixels d'une image de référence associée audit paramètre à partir de celles de chacun des pixels d'une image de référence définie comme image de référence principale. Il est ainsi possible de tenir compte des paramètres de prise de vue de la prise d'image de la personne sur le lieu de vente et de la corriger éventuellement des paramètres de prise de vue des images de référence. Selon une variante, la méthode selon le premier aspect comprend en outre, lors de l'enregistrement préalable de ladite première base de données et/ou de ladite seconde base de données, une étape de simplification des matrices de conversion colorimétrique comprenant la définition de matrices de conversion colorimétrique par zones de l'image. Cette étape de simplification permet d'adapter la finesse de la simulation aux capacités de calcul disponibles sur le lieu de vente et de trouver ainsi le meilleur compromis sur la qualité de la simulation. Selon une variante, les matrices de conversion colorimétriques desdites images de coiffure font partie chacune d'un ensemble de métadonnées associées à chacune desdites images de coiffure. Avantageusement, les métadonnées, multi-format, pourront comprendre en outre des attributs de l'image de coiffure, dont par exemple des paramètres de prise de vue. L'enregistrement sous forme de métadonnées permet de réduire la taille des bases de données.
Selon un deuxième aspect, l'invention concerne un dispositif de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable comprenant : - Des moyens de stockage comprenant : o une première base de données avec un nombre donné d'images de coiffures, et pour chaque image de coiffure, au moins une matrice de conversion colorimétrique associée permettant l'obtention de ladite image de coiffure par application de ladite matrice à une image de coiffure de référence; o une seconde base de données avec, pour un nombre donné de lotions capillaires, au moins une matrice de conversion colorimétrique par lotion; - des moyens d'acquisition d'une image numérique initiale d'une personne; - une unité de calcul permettant : o la création d'un avatar de ladite personne, superposant à l'image du visage de la personne préalablement extraite de ladite image initiale, une image de coiffure reconstituée par application d'au moins une matrice de conversion colorimétrique de ladite première base de données à une image de coiffure de référence, la matrice de conversion étant associée à une image de coiffure de ladite première base de données de style de coiffure et de type chevelure proches de l'image de coiffure extrait de ladite image initiale de la personne, et o la transformation de ladite image reconstituée par application d'une matrice de conversion colorimétrique de ladite seconde base de données correspondant à la lotion capillaire choisie pour simuler la couleur attendue. Selon une variante, lesdits moyens de stockage sont agencés dans un serveur situés à distance de l'unité de calcul, et comprenant en outre une connexion à distance entre ledit serveur et l'unité de calcul Ainsi, il n'est pas nécessaire d'avoir les moyens de stockage sur le lieu de vente et en cas d'une pluralité de lieux de vente, les bases de données peuvent être mises à jour de façon centralisée pour l'ensemble des lieux de vente.
BREVE DESCRIPTION DES DESSINS D'autres avantages et caractéristiques de l'invention apparaîtront à la lecture de la description, illustrée par les figures suivantes : - Figure 1, un schéma synoptique décrivant l'étape de constitution d'une base de données de chevelures et de leurs variantes colorimétriques, selon un exemple de réalisation ; - Figure 2, un schéma synoptique décrivant l'étape de constitution d'une base de données de lotions et de leurs effets sur les chevelures, selon un exemple de réalisation ; - Figure 3, un schéma synoptique décrivant un exemple de réalisation d'une méthode de simplification des matrices de conversion colorimétrique et/ou transformation, en vue de constituer la base de données des métadonnées colorimétriques des coiffures de référence ainsi que la base de données des métadonnées colorimétriques des lotions capillaires. - Figure 4, un schéma synoptique décrivant l'étape de simulation de la chevelure d'une personne et la création de métadonnées colorimétriques personnelles, selon un exemple de réalisation ; - Figure 5, un schéma synoptique décrivant l'étape de simulation de l'effet d'une lotion sur la chevelure d'une personne, selon un exemple de réalisation ; - Figure 6, un schéma décrivant un exemple de réalisation d'un dispositif pour la mise en oeuvre de la méthode selon l'invention.
DESCRIPTION DETAILLEE Les figures 1 à 5 décrivent les différentes étapes de la mise en oeuvre de la méthode selon l'invention selon un exemple de réalisation.
La figure 1 illustre une première étape comprenant la création d'une première base de données 101, associant à un nombre donné de styles de coiffure et couleurs de chevelure, des matrices de conversion colorimétrique. Il s'agit ainsi de réaliser au préalable une cartographie d'un nombre important de styles de coiffure et couleurs de chevelure.
Cette étable préalable de création de la première base de données est par exemple effectuée dans un laboratoire spécialisé. Dans une première étape S10, des images numériques à haute résolution de différents styles de coiffures (A, B) appartenant à différentes personnes (100A, 100B) sont acquises. Par style de coiffure, on entend généralement l'arrangement de la chevelure (chevelure non attachée, courte, avec frange, attachée en chignon, avec des tresses, etc.) ainsi qu'éventuellement sa texture (raideur, souplesse, brillance, frises, etc.). Chaque image constitue une image de référence pour le style de coiffure. Ces images sont prises pour une couleur donnée de la chevelure, par exemple une couleur claire, par exemple de type blond, qui constituera la couleur de référence. Selon une variante, les images de référence des différents styles de coiffure sont prises dans des conditions normalisées de prise de vue, ces conditions étant notamment l'éclairage, la distance de prise de vue, l'angle de prise de vue, etc. Selon une autre variante, pour un style de coiffure donné, plusieurs images pourront être prises dans différentes conditions de prise de vue. On pourra alors définir parmi ces images de référence une image de référence principale pour le style de coiffure. Dans une étape S11, on extrait de ces images un ensemble de données comprenant outre la valeur colorimétrique de chaque pixel de l'image, des paramètres liés aux conditions de prise de vue et des paramètres descriptifs de l'image (par exemple sa résolution), l'ensemble de ces données formant des attributs de l'image enregistrées sous forme de métadonnées associées à chaque image, ces métadonnées pouvant être de forme multimédia. Par exemple, les métadonnées peuvent comprendre des textes, des images, des formules de texture, des photographies, etc. Dans le cas où plusieurs images de référence sont prises dans différentes conditions de prise de vue pour un style de coiffure donné, les métadonnées des différentes images de référence pourront comprendre en outre une ou plusieurs matrices de conversion liées à chacun des paramètres de prise de vue, et permettant de convertir les valeurs colorimétriques de chacun des pixels de l'image de référence à partir de celles de chacun des pixels de l'image définie comme image de référence principale Ainsi par exemple, dans l'exemple de la figure 1, les images ChAo forment un ensemble d'images de référence prises avec différentes conditions de prises de vue de la personne 100A présentant le style de coiffure A, et les images ChBo forment un ensemble d'images de référence prises avec différentes conditions de prises de vue de la personne 100B présentant le style de coiffure B. Parmi ces images, on définira une image pour chaque style de coiffure, A ou B, qui formera une image de référence principale du style de coiffure considéré. Cette étape pourra être reproduite pour un nombre N de styles de coiffure. Dans une étape S12, des images numériques à haute résolution de personnes 111A, 112A, 113A, 114A etc. présentant une coiffure d'un style de coiffure donné, par exemple A, mais avec des chevelures de type différent, par exemple des coloris naturels divers sont réalisées. Cette étape est reproduite pour chacun des styles de coiffure. Pour chaque style de coiffure, on pourra enregistrer M images correspondant chacune à un coloris, de l'ordre par exemple d'une dizaine ou d'une centaine de coloris naturels selon l'objectif visé dans l'exemple de réalisation concerné, indiqués respectivement ChAi, ChA2, etc. pour le style de coiffure A et ChBi, ChB2, etc. pour le style de coiffure B sur la figure 1. Selon une variante, une image numérique à haute résolution d'une personne présentant un style de coiffure donné et un type de chevelure donné peut être acquise, puis des images du même style de coiffure mais différents types de chevelure peuvent être calculées à partir de l'image acquise pour constituer les images 111A - 114A. Une étape S13 permet ensuite pour chaque style de coiffure et chaque coloris naturel donné, d'extraire une matrice de conversion colorimétrique correspondant à un coloris naturel donné. La matrice de conversion permet la conversion de la valeur colorimétrique de chaque pixel de l'image de la coiffure (par exemple ChAi) à partir de la valeur colorimétrique du pixel correspondant de l'image de la coiffure de référence du même style de coiffure (ou coiffure de référence principale), par exemple ChAo. Il est possible dans certains cas qu'une transformation géométrique soit nécessaire entre deux images de coiffures de même style, les images étant acquises sur deux personnes différentes. Dans ce cas, la correspondance des pixels d'une image à l'autre s'entend après application de ladite transformation géométrique. Ainsi, à chaque image, sont là aussi associées des métadonnées pouvant comprendre outre la valeur colorimétrique de chaque pixel de l'image, la matrice de conversion colorimétrique et éventuellement, des paramètres liés aux conditions de prise de vue ainsi que des paramètres descriptifs de l'image. On obtient à l'issue de cette étape une première base de données 101 dans laquelle sont stockées un ensemble de métadonnées associées chacune à une image de coiffure et comprenant notamment la ou les matrice(s) de conversion colorimétrique associée(s).
Avantageusement, il est possible de simplifier les matrices de conversion colorimétrique associées aux types de chevelure et/ou les matrices de conversion correspondant aux différents paramètres de prise de vue, et ceci dans le but de simplifier ultérieurement les calculs pour la simulation de la chevelure d'une personne, comme cela sera décrit ultérieurement. Il est ainsi possible de reconstituer toutes les variantes colorimétriques d'une coiffure/ chevelure uniquement à partir de son image de référence et en appliquant un modèle de recomposition des lumières, des couleurs et des géométries des prises de vues à travers les matrices de conversion colorimétriques. Avantageusement, la base de données pourra être enrichie en fonction du temps de 10 nouvelles images correspondant à de nouveaux styles de coiffures et/ou coloris naturels associés, avec à chaque fois une mise à jour des métadonnées associées aux différentes images, et notamment une mise à jour des matrices de conversion colorimétriques. La figure 2 illustre une seconde étape consistant à créer une seconde base de données 102 associant à un nombre donné de lotions capillaires au moins une matrice de conversion 15 colorimétrique par lotion capillaire. La matrice de conversion colorimétrique d'une lotion permet par exemple la conversion de la valeur colorimétrique de chaque pixel d'une coiffure de référence avec la valeur colorimétrique de chaque pixel de la même coiffure après application de ladite lotion capillaire sur un type de chevelure à partir duquel est obtenue la coiffure de référence. 20 Dans une première étape S20, on applique différentes lotions capillaires à différentes personnes présentant des styles de coiffure et coloris naturels variés et on acquière des images numériques à haute résolution des coiffures après application de la lotion. Par exemple dans l'exemple de la figure 2, une lotion capillaire Ll est appliquée aux différentes personnes 111A, 112A, etc. présentant le style de coiffure A et les types 25 chevelures ChAi, ChA2, respectivement et une lotion L2 est appliquée à la personne 114B présentant le style de coiffure B avec le type de chevelure ChB4. Des images à haute résolution sont prises des coiffures une fois la lotion appliquée sur la chevelure et la coiffure refaite selon le style initial (121A, 122A pour l'application de la lotion Ll aux chevelures ChAi et ChA2 et 124B pour l'application de la lotion L2 à la chevelure ChB4). 30 Alternativement, on peut aussi par simplification du processus limiter l'application de la lotion à une petite quantité de styles de référence d'une même chevelure donnée (donc d'un type de chevelure donné avec une couleur naturelle donnée), voire un seul style, lorsque l'on estime avec un degré de confiance suffisant que les résultats obtenus par l'application de la lotion sur chacun des différents styles de coiffure réalisés à partir de cette même chevelure résulteront au final d'une conversion colorimétrique équivalente entre styles. Dans une étape S21, on extrait pour chaque image résultant de l'application de la lotion des métadonnées associées aux images puis on calcule et on enregistre (étape S22) des matrices de conversion colorimétrique par lotion permettant la conversion de la valeur colorimétrique de chaque pixel de l'image de la coiffure après application de la lotion (par exemple 121A) à partir de la valeur colorimétrique du pixel correspondant de la coiffure de référence du même style de coiffure (ou coiffure de référence principale), par exemple ChAo. Cette étape de calcul et d'enregistrement peut être effectuée pour différentes lotions capillaires appliquées à différents styles de coiffure selon un procédé équivalent à celui décrit dans l'étape S20 ci-dessus, ainsi que cela est représenté sur la figure 2. Avantageusement, on peut, lors d'une étape S23, appliquer une simplification statistique des matrices de transformation obtenues, permettant de définir pour chaque lotion capillaire une matrice de transformation simplifiée unique, ou un nombre limité de matrices de transformation. Par exemple, on pourra constater que la matrice de transformation associée à une lotion capillaire donnée est similaire à un ensemble de styles de coiffure et/ou un ensemble de coloris de chevelure, permettant de limiter, par lotion, le nombre de matrices de transformation. On obtient alors la deuxième base de données 102 enregistrant pour chaque lotion capillaire la ou les matrice(s) de conversion colorimétrique associées. Avantageusement, dans l'étape d'extraction des matrices de conversion colorimétrique associées aux types de chevelure (S13) et/ou dans celle d'extraction des matrices de conversion colorimétriques appliquées aux lotions capillaires (S22), des simplifications pourront être apportées aux différentes matrices. En toute rigueur, les matrices de conversion colorimétrique sont des matrices carrées également appelées « Look Up Tables » ou LUT selon l'expression anglo-saxonne, permettant de donner la composante RGB (abréviation de l'expression anglo-saxonne « Red Green Blue ») de chaque pixel de l'image finale en fonction de la composante RGB du pixel correspondant de l'image de référence. A chaque pixel est donc associée une matrice de conversion colorimétrique. Les simplifications visent à simplifier les matrices en définissant des zones de l'image, ou masques, dans lesquelles les caractéristiques colorimétriques de l'image sont suffisamment homogènes pour pouvoir définir des matrices de conversion colorimétrique identiques pour l'ensemble des pixels de la zone. Les simplifications visent également à simplifier les matrices de conversion en définissant des zones suffisamment homogènes pour pouvoir définir des matrices de conversion diagonales, ou simplifiées par rapport aux matrices initiales. Les masques ainsi définis font partie des attributs de l'image et les métadonnées associées aux images pourront inclure des successions de couples (zone / LUT] qui pourront être enregistrées dans les bases de données.
La figure 3 illustre dans un mode de réalisation particulier de l'invention une méthode de simplification des LUT entre une image de référence initiale et une image cible 300 dont la matrice de conversion est enregistrée dans la base de données. Dans ce mode de réalisation une première étape S31 consiste à sélectionner un nombre donné de zones Zi estimées homogènes sur l'image cible 300, ce nombre devant d'un côté être le plus petit possible pour faciliter le traitement ultérieur de l'image mais le plus grand possible (c'est- à-dire avec des zones très petites, l'extrême étant une zone par pixel) si on vise que chaque matrice simplifiée obtenue soit la plus proche possible de la matrice réelle de transformation pixel par pixel. Il y a donc une optimisation à trouver dans la simplification qui sera fonction du coût de traitement final recherché dans le lieu de vente. Cette optimisation peut être obtenue par la répétition itérative du processus décrit ci-dessous. Chaque itération consiste à sélectionner un nombre N de zones pas nécessairement disjointes, à calculer (étape S32) les LUT simplifiées de chaque zone puis à calculer (étape S33) pour l'ensemble de l'image une fonction dite de « niveau de précision ». Cette fonction consiste à calculer l'écart entre d'une part l'image 301 obtenue à l'aide de l'application des LUT simplifiées de toutes les zones à l'image de référence initiale et d'autre part l'image 302 issue de la LUT initiale non simplifiée de transformation pixel par pixel de l'image de référence initiale. Les modalités de choix et de sélection d'un certain nombre de zones (étape S31) peuvent être très diverses. Aussi les professionnels de retouche d'image utilisent couramment des outils de définition de zones, soit par des moyens de sélection de contours géométriques soit par des méthodes liées aux histogrammes de couleurs ; ils réalisent ensuite les transformations qu'ils souhaitent sur ces zones. Par exemple la demande de brevet W098/21695 précédemment citée utilise une méthode de sélection de zones par les histogrammes.
Au sein d'une même zone choisie, la simplification de la LUT consiste à faire en premier lieu des hypothèses de linéarité dans l'espace logarithmique de couleur à une dimension (c'est-à-dire indépendante par canal de couleur RGB) pour appliquer un calcul très communément réalisé dans les outils de retouche, du type Rout = (GAIN*Rin + LIFT GAMMA où les paramètres indiqués ont les significations suivantes : LIFT pour ajuster les couleurs sombres, GAIN pour ajuster les couleurs claires et GAMMA pour ajuster les tons intermédiaires. Les paramètres LIFT, GAIN, GAMMA de ladite linéarité sont calculés par canal de couleur RGB en utilisant une méthode statistique de moindre coût de dispersion (par exemple la variance). Alternativement on peut aussi réaliser une simplification encore plus fine en allant rechercher, toujours dans la zone choisie, les paramètres matriciels faisant intervenir l'influence des canaux voisins (« cross talks ») pour mieux rendre compte des effets de second ordre entre canaux que la linéarité ne pourra pas apporter. Ceci peut s'avérer particulièrement intéressant si des contrastes importants de teintes existent sur certaines coiffures, l'oeil étant sensible aux effets de couleur relative induite entre zones visuellement proches et de couleurs sensiblement différentes. En deuxième lieu, une fois les zones sélectionnées et les LUT simplifiées obtenues, un calcul statistique de mesure de la dispersion sur l'ensemble de l'image entre la réalité et la résultante issue des LUT simplifiées est réalisé (étape S33). Le résultat de ce calcul est appelé le « niveau de précision » de cette première sélection de zones. Le processus ci-dessus est ensuite répété (étape S34) en sélectionnant un nombre de zones différent (soit plus petit, soit plus grand) et en comparant les niveaux de précision trouvés au bout du processus. Ainsi, par itérations successives l'opérateur finira par trouver (étape S35) les caractéristiques les mieux adaptées au style de coiffure pour lequel la simplification a été opérée et au modèle d'utilisation sur le lieu de vente avec le niveau de précision requis correspondant. Ce sont ces caractéristiques (ensemble zones Zi/matrices de conversion associées) qui seront ensuite enregistrées dans la base de données de métadonnées colorimétriques 101 que l'on cherche à constituer (étape S36). Un processus de simplification similaire peut s'appliquer aux matrices de conversion pour la création des métadonnées colorimétriques associées aux lotions capillaires dans la deuxième base de données 102. Pour la simplification des matrices de conversion et/ou transformation, des variantes au processus décrit ci-dessus sont possibles. Par exemple, un professionnel de la retouche peut travaille sur l'image de la coiffure de référence par opérations successives grâce à l'outil dont il dispose (par exemple Photoshop®), dans le but d'approcher le plus possible à l'aide de ces opérations l'image cible de la coiffure à reproduire via des transformations colorimétriques sur l'image de la coiffure de référence. Les opérations avec toutes leurs caractéristiques, notamment les zones choisies et les coefficients LIFT, GAIN, GAMMA associés, sont ensuite répertoriées dans une liste de métadonnées, une liste (« color decision list ») décrivant une suite des métadonnées colorimétriques qui est ensuite exportée vers la base de données associée à l'image cible. On calcule également le niveau de précision obtenu par les opérations manuelles ainsi réalisée par le professionnel.
Selon un autre exemple, on utilise des outils mathématiques de classement massif de données, tels que ceux utilisés pour les évaluations de risques de crédit ou de marché financiers, pour réaliser de manière quasi-automatique l'ensemble des opérations ci-dessus y compris la partie réitérations successives. Les zones sont alors choisies selon un algorithme géométrique ou colorimétrique de manière systématique et selon certains critères, par exemple des critères de formes géométriques à surface croissante ou des critères de choix d'histogrammes de nuances de gris (cf. demande de brevet W098/21695 précédemment citée). Puis ensuite un algorithme de classement utilise le critère de « niveau de précision » et/ ou tout autre critère jugé pertinent, par exemple le nombre d'opérations électroniques nécessaires au traitement sur le lieu de vente. Ceci permet d'identifier le meilleur compromis entre nombre de zones et précision recherchée et de l'enregistrer ensuite dans la base de données. La figure 4 illustre une troisième étape de la méthode selon l'invention mise en oeuvre cette fois-ci directement sur le lieu où doit être réalisée la simulation de la colorimétrie de la chevelure d'une personne 400, appelé dans la suite de la description « lieu de vente », et consistant en la création d'un avatar 410 de la personne au moyen des données enregistrées dans la première base de données 101. Dans une première étape S40, on acquière une image numérique 400 de la personne. Cette image peut être enregistrée avec des moyens techniques légers, accessibles sur le lieu de vente, grand public ou semi-professionnels (appareil photo numérique, outils informatiques, smart-phones ou tablettes) et n'est pas nécessairement une image de haute résolution. Dans une étape S41, on détoure la chevelure 401 et le visage 402 sans la chevelure, à partir de l'image 400. L'extraction de la chevelure 401 peut être faite par des moyens connus, par exemple ceux décrits dans la demande de brevet EP2124185 précédemment 30 citée. Dans une étape S42, on cherche dans la première base de données 101 la coiffure la plus proche de celle photographiée, à la fois en style de coiffure et en couleur. Cette étape peut comprendre le traitement de l'image initiale 400 de la coiffure, par application d'un modèle préétabli associé à un outil de retouche afin de la caractériser une première fois de manière approximative avec quelques paramètres simples prédéfinis par le système (formes, couleurs principales, textures identifiées). Il est alors possible de procéder à l'extraction automatique dans ladite première base de données 101 des coiffures et chevelures répondant aux critères simples approximatifs initiaux trouvés précédemment, par comparaison automatique de ressemblance des caractéristiques de la coiffure/ chevelure photographiée avec celles extraites, puis d'afficher sur un écran les quelques images répondant à l'optimisation de cette comparaison. Une sélection manuelle de la coiffure/chevelure dont la ressemblance est perçue par l'utilisateur comme étant la meilleure peut ensuite être réalisée si nécessaire.
Dans une étape S43, il est alors procédé à l'extraction dans ladite première base de données des métadonnées (masques de zonage, textures, couleurs, formes, etc.) associées à l'image de la coiffure/chevelure déterminée dans l'étape précédente. Il est alors possible (étape S44) de reconstituer une coiffure à partir de l'image de référence correspondant au style de coiffure identifié de la personne et par application des tables de conversion (« LUT ») ou couples (masques/LUT) présents dans lesdites métadonnées associées à l'image de la coiffure sélectionnée dans la base de données. Cette coiffure est associée au visage 402 préalablement enregistré de la personne pour former l'image reconstituée 410 (étape S45). Selon une variante, un équipement et une application logiciel donnent à la personne les outils IHM faisant varier un nombre fini de paramètres de caractérisation de sa coiffure/ chevelure, à partir de son avatar reconstitué initial. Il s'agit d'un module indépendant pouvant par exemple venir compléter les outils de composition/ étalonnage que l'on peut actuellement trouver sur le marché. Ce module peut donc soit être vendu comme complément à ces outils (tels Photoshop®), soit vendu séparément en venant s'interfacer avec ces applications comme module imbriqué (« plug-in »). La figure 5 illustre une quatrième étape de la méthode selon l'invention correspondant à la simulation visuelle de l'application d'une lotion capillaire. Dans une étape S51, on applique les matrices de conversion colorimétrique associées aux différentes lotions capillaires préalablement enregistrées dans la deuxième base de données 102, afin de simuler les effets de la lotion choisie sur l'avatar 410 de la personne créé dans l'étape précédente (figure 4). Des images 501, 502 obtenues après application des matrices correspondant à l'une ou l'autre des lotions L1, L2 dans l'exemple de la figure 5 peuvent alors être affichée (étape S52). La matrice de conversion colorimétrique appliquée est celle correspondant à la lotion choisie, définie pour le style de coiffure /type de chevelure identifié pour la personne. Dans le cas de matrices de conversion colorimétrique simplifiées, la matrice peut être définie par zone et dans chaque zone, par niveau colorimétrique de pixel. Il est ainsi possible à partir de la chevelure/ coiffure de la première base de données dont les paramètres sont les plus proches de ceux de la chevelure/ coiffure de la personne, de restituer le résultat de l'application d'une lotion sur l'avatar de la personne, dans l'environnement lumineux qui a servi de référence à la création de la base de données des coiffures/ chevelures et des lotions référencées. Selon une variante, on pourra simuler le rendu de la coiffure/ chevelure sous différents environnements de lumière au-delà de l'environnement de référence de la base de données, comme éléments complémentaires d'appréciation de l'effet de la lotion choisie. La figure 6 illustre un système pour la mise en oeuvre de l'invention selon un exemple de réalisation. Il comprend un serveur 61 accessible à distance, par exemple par internet, dans lequel se trouvent des moyens de stockage avec les éléments des première et seconde bases de données de caractérisation des style de coiffure / type de chevelure et de lotions capillaires. Par exemple, lesdites bases de données ont été conçues au préalable et peuvent être mises à jour dans un laboratoire central (non représenté). Selon une variante, les bases de données sont stockées séparément mais sont en liaison l'une avec l'autre. Le serveur peut comprendre en outre des logiciels à télécharger pour la mise en oeuvre sur le lieu de vente de la méthode de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable, telle que décrite au préalable. Il comprend par ailleurs, et ce sur le lieu de vente, un dispositif 64 d'acquisition d'images numériques et une unité de calcul 62 pour la mise en oeuvre proprement dite de la simulation de la chevelure de la personne. L'unité de calcul 62 peut comprendre un dispositif de téléchargement des éléments créés ou modifiés depuis le laboratoire centralisé vers le serveur accessible. L'unité de calcul peut comprendre enfin des équipements ainsi que des logiciels et données éventuellement téléchargeables sur le lieu de vente des lotions capillaires. Bien que décrite à travers un certain nombre d'exemples de réalisation détaillés, la méthode selon l'invention comprend différentes variantes, modifications et perfectionnements qui apparaîtront de façon évidente à l'homme de l'art, étant entendu que ces différentes variantes, modifications et perfectionnements font partie de la portée de l'invention, telle que définie par les revendications qui suivent.
Claims (10)
- REVENDICATIONS1. Procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable comprenant : l'enregistrement préalable dans une première base de données (101) d'un nombre donné d'images (100A - 114A, 100B - 114B) de coiffures, et pour chaque image de coiffure, d'au moins une matrice de conversion colorimétrique associée permettant l'obtention de ladite image de coiffure par application de ladite matrice à une image de coiffure de référence; l'enregistrement préalable dans une seconde base de données (102) pour un nombre donné de lotions capillaires (L1 - LK) d'au moins une matrice de conversion colorimétrique par lotion; la création à partir d'une image numérique initiale d'une personne (400) d'un avatar (410) superposant à l'image du visage de la personne (402) préalablement extraite de ladite image initiale, une image de coiffure (403) reconstituée par application d'au moins une matrice de conversion colorimétrique de ladite première base de données (101) à une image de coiffure de référence de ladite première base de données; l'application à ladite image de coiffure reconstituée d'une matrice de conversion colorimétrique de ladite seconde base de données (102) correspondant à la lotion capillaire choisie pour simuler la couleur attendue.
- 2. Procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon la revendication 1, dans laquelle chaque coiffure présentant un style de coiffure et un type de chevelure donné, la matrice de conversion colorimétrique associée à une image de coiffure permet la conversion de la valeur colorimétrique de chaque pixel de ladite image de coiffure par rapport à la valeur colorimétrique du pixel correspondant d'une image de coiffure de référence du même style de coiffure.
- 3. Procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle l'étape de création de l'avatar comprend une étape de reconnaissance d'images permettant de déterminer à partir de l'image de la coiffure (401) extraite de ladite image initiale (400) deladite personne une image de coiffure ressemblante dans ladite première base de données, ladite matrice de conversion étant associée à ladite image ressemblante.
- 4. Procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre, pour une coiffure de référence donnée, l'enregistrement préalable dans ladite première base de données d'un nombre donné d'images de coiffures de référence selon différents paramètres de prise de vue et l'enregistrement d'une ou plusieurs matrices de conversion liées chacune à un desdits paramètres permettant de convertir les valeurs colorimétriques de chacun des pixels d'une image de référence associée audit paramètre à partir de celles de chacun des pixels d'une image de référence définie comme image de référence principale.
- 5. Procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre, lors de l'enregistrement préalable de ladite première base de données et/ou de ladite seconde base de données, une étape de simplification des matrices de conversion colorimétrique comprenant la définition de matrices de conversion colorimétrique par zones de l'image.
- 6. Procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre, lors de l'enregistrement préalable de ladite deuxième base de données, une étape de réduction du nombre de matrices de conversion colorimétrique associées à une lotion capillaire donnée.
- 7. Procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle les dites matrices de conversion colorimétriques desdites images de coiffure font partie chacune d'un ensemble de métadonnées associées à chacune desdites images de coiffure.
- 8. Procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon la revendication 6, dans laquelle lesdites métadonnées comprennent en outre des attributs de l'image de coiffure, dont des paramètres de prise de vue.
- 9. Dispositif pour la mise en oeuvre d'un procédé de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon l'une des revendications précédentes comprenant : Des moyens de stockage comprenant : o une première base de données (101) avec un nombre donné d'images de coiffures (100A - 114A, 100B - 114B), et pour chaque image de coiffure, au moins une matrice de conversion colorimétrique associée permettant l'obtention de ladite image de coiffure par application de ladite matrice à une image de coiffure de référence; o une seconde base de données (102) avec, pour un nombre donné de lotions capillaires (L1 - LK), au moins une matrice de conversion colorimétrique par lotion; des moyens d'acquisition d'une image numérique initiale d'une personne (400) ; une unité de calcul (62) permettant : o la création d'un avatar (410) de ladite personne, superposant à l'image du visage de la personne (402) préalablement extraite de ladite image initiale, une image de coiffure (403) reconstituée par application d'au moins une matrice de conversion colorimétrique de ladite première base de données (101) à une image de coiffure de référence, la matrice de conversion étant associée à une image de coiffure de ladite première base de données de style de coiffure et de type chevelure proches de l'image de coiffure (401) extrait de ladite image initiale (400) de la personne, et o la transformation de ladite image reconstituée par application d'une matrice de conversion colorimétrique de ladite seconde base de données (102) correspondant à la lotion capillaire choisie pour simuler la couleur attendue.
- 10. Dispositif de simulation d'une chevelure à colorimétrie variable selon la revendication 9, dans lequel lesdits moyens de stockage sont agencés dans un serveur (61) situés à distance de l'unité de calcul (62), et comprenant en outre une connexion à distance (63) entre ledit serveur et l'unité de calcul.30
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR1159396A FR2981254A1 (fr) | 2011-10-18 | 2011-10-18 | Methode de simulation d'une chevelure a colorimetrie variable et dispositif pour la mise en oeuvre de la methode |
EP12784506.3A EP2768339A2 (fr) | 2011-10-18 | 2012-10-18 | Methode de simulation d'une chevelure a colorimetrie variable et dispositif pour la mise en oeuvre de la methode |
PCT/EP2012/070689 WO2013057210A2 (fr) | 2011-10-18 | 2012-10-18 | Methode de simulation d'une chevelure a colorimetrie variable et dispositif pour la mise en œuvre de la methode |
US14/352,878 US20140306982A1 (en) | 2011-10-18 | 2012-10-18 | Method for simulating hair having variable colorimetry and device for implementing said method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR1159396A FR2981254A1 (fr) | 2011-10-18 | 2011-10-18 | Methode de simulation d'une chevelure a colorimetrie variable et dispositif pour la mise en oeuvre de la methode |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
FR2981254A1 true FR2981254A1 (fr) | 2013-04-19 |
Family
ID=47177934
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
FR1159396A Withdrawn FR2981254A1 (fr) | 2011-10-18 | 2011-10-18 | Methode de simulation d'une chevelure a colorimetrie variable et dispositif pour la mise en oeuvre de la methode |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20140306982A1 (fr) |
EP (1) | EP2768339A2 (fr) |
FR (1) | FR2981254A1 (fr) |
WO (1) | WO2013057210A2 (fr) |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140354676A1 (en) * | 2012-01-13 | 2014-12-04 | Wisimage | Hair colouring device and method |
JP6334715B2 (ja) | 2014-01-31 | 2018-05-30 | エンパイア テクノロジー ディベロップメント エルエルシー | 拡張現実スキンの評価 |
WO2015116183A2 (fr) | 2014-01-31 | 2015-08-06 | Empire Technology Development, Llc | Peau de réalité augmentée sélectionnée par le sujet |
KR101827550B1 (ko) * | 2014-01-31 | 2018-02-08 | 엠파이어 테크놀로지 디벨롭먼트 엘엘씨 | 증강 현실 스킨 매니저 |
EP3100240B1 (fr) | 2014-01-31 | 2018-10-31 | Empire Technology Development LLC | Évaluation de peaux en réalité amplifiée |
JP2017054337A (ja) * | 2015-09-10 | 2017-03-16 | ソニー株式会社 | 画像処理装置および方法 |
EP3405068A4 (fr) * | 2016-01-21 | 2019-12-11 | Alison M. Skwarek | Consultation de cheveux virtuelle |
WO2018084241A1 (fr) * | 2016-11-07 | 2018-05-11 | らしさ・ドット・コム株式会社 | Dispositif de simulation de coupe de cheveux, procédé de simulation de coupe de cheveux et programme informatique |
JP6874772B2 (ja) | 2016-11-25 | 2021-05-19 | 日本電気株式会社 | 画像生成装置、画像生成方法、およびプログラム |
US11136233B2 (en) | 2019-04-05 | 2021-10-05 | L'oreal | Fluid formulation assembly for custom formulation systems |
US11160353B2 (en) | 2019-04-05 | 2021-11-02 | L'oreal | Bead assembly for custom formulation systems |
US11076683B2 (en) | 2019-04-05 | 2021-08-03 | L'oreal | Systems and methods for creating custom formulations |
US10849832B2 (en) | 2019-04-05 | 2020-12-01 | L'oreal | Custom formulation systems |
EP3723050A1 (fr) * | 2019-04-09 | 2020-10-14 | Koninklijke Philips N.V. | Modification de l'apparence de cheveux |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
AU5201698A (en) | 1996-11-12 | 1998-06-03 | Mirror Software Corporation | Imaging system for simulating hair styles |
EP1374720A1 (fr) * | 2002-06-26 | 2004-01-02 | The Procter & Gamble Company | Procédé et dispositif de prévision du résultat d'une coloration de cheveux |
JP2005327111A (ja) * | 2004-05-14 | 2005-11-24 | Pioneer Electronic Corp | ヘアスタイル表示システム及び方法、並びにコンピュータプログラム |
EP2124185B1 (fr) | 2007-02-16 | 2017-08-30 | Kao Corporation | Procédé d'affichage d'image de cheveu et dispositif d'affichage |
-
2011
- 2011-10-18 FR FR1159396A patent/FR2981254A1/fr not_active Withdrawn
-
2012
- 2012-10-18 EP EP12784506.3A patent/EP2768339A2/fr not_active Withdrawn
- 2012-10-18 US US14/352,878 patent/US20140306982A1/en not_active Abandoned
- 2012-10-18 WO PCT/EP2012/070689 patent/WO2013057210A2/fr active Application Filing
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
T-ONLINE.DE SHOP: "Frisuren testen am eigenen Foto", 20 February 2010 (2010-02-20), XP002681038, Retrieved from the Internet <URL:http://frisuren.t-online.de/frisuren-testen-frisuren-und-haarstyling-am-eigenen-foto-ausprobieren/id_13096116/index> [retrieved on 20120727] * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2768339A2 (fr) | 2014-08-27 |
WO2013057210A2 (fr) | 2013-04-25 |
WO2013057210A3 (fr) | 2013-08-15 |
US20140306982A1 (en) | 2014-10-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
FR2981254A1 (fr) | Methode de simulation d'une chevelure a colorimetrie variable et dispositif pour la mise en oeuvre de la methode | |
US11854072B2 (en) | Applying virtual makeup products | |
US20210383460A1 (en) | Generating Virtual Makeup Products | |
Žeger et al. | Grayscale image colorization methods: Overview and evaluation | |
Li et al. | An underwater image enhancement benchmark dataset and beyond | |
EP1482724B1 (fr) | Méthode de traitement d'images numériques avec correction d'exposition par reconnaissance de zones appartenant à la peau du sujet photographié | |
Tremeau et al. | Color in image and video processing: most recent trends and future research directions | |
Kumar et al. | A comprehensive survey on non-photorealistic rendering and benchmark developments for image abstraction and stylization | |
WO2013098512A1 (fr) | Procédé et dispositif de détection et de quantification de signes cutanés sur une zone de peau | |
WO2021245273A1 (fr) | Procédé et dispositif de reconstruction tridimensionnelle d'un visage avec partie dentée à partir d'une seule image | |
FR3058818A1 (fr) | Procede d'augmentation de la saturation d'une image, et dispositif correspondant. | |
Tan et al. | Pigmento: Pigment-based image analysis and editing | |
EP3763116B1 (fr) | Procede de reconstruction d'une image couleur acquise par un capteur recouvert d'une mosaïque de filtres couleurs | |
EP2803039A1 (fr) | Procédé et dispositif de coloration de cheveux | |
JP4146506B1 (ja) | モザイク画像生成装置、方法及びプログラム | |
Zhao et al. | Automatic color extraction algorithm of graphic design image based on artificial intelligence | |
Gao et al. | PencilArt: a chromatic penciling style generation framework | |
WO2021123209A1 (fr) | Procédé de segmentation d'une image d'entrée représentant un document comportant des informations structurées | |
Hafner et al. | Variational image fusion with optimal local contrast | |
Tian | Color correction and contrast enhancement for natural images and videos | |
Artusi et al. | Speed‐up Technique for a Local Automatic Colour Equalization Model | |
Zhang et al. | Exemplar‐Based Portrait Photograph Enhancement as Informed by Portrait Paintings | |
FR3144688A1 (fr) | Procédé de détermination d’une composition cosmétique cible pour la coloration de poils, notamment des cheveux, dispositif électronique de détermination et produit programme d’ordinateur associés | |
FR3132370A1 (fr) | Procédé pour la simulation d’une application d’un produit cosmétique de maquillage sur une surface corporelle | |
Guo | Screen content image quality assessment and processing |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
TP | Transmission of property |
Owner name: SPINNOVE, FR Effective date: 20131127 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 6 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 7 |
|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 8 |
|
ST | Notification of lapse |
Effective date: 20200914 |