Determinantal Patch Processes for Texture Synthesis

Claire Launay (1) , Arthur Leclaire (2)

1 MAP5 - UMR 8145 - Mathématiques Appliquées Paris 5
2 IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux

Because of their repulsive property, determinantal point processes (DPPs) provide an efficient tool to subsample discrete distributions. In this paper, we investigate the use of DPPs to subsample the distribution of patches of a texture image. We show that in a texture model based on optimal transportation, DPP subsampling helps to reach a good compromise between visual quality of the synthesis and execution time.

Grâce à leur propriété de répulsion, les processus ponctuels déterminantaux (DPP) constituent un outil efficace pour sous-échantillonner des distributions discrètes. Nous cherchons ici à utiliser les DPP pour sous-échantillonner la distribution des patchs d'une texture. Nous montrons que dans un modèle de texture basé sur du transport optimal, les DPP permettent d'atteindre un bon compromis entre qualité visuelle de la synthèse et temps d'exécution.

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Probabilités [math.PR]

Claire Launay, Arthur Leclaire. Determinantal Patch Processes for Texture Synthesis. XXVIIème Colloque GRETSI Traitement du Signal & des Images, Aug 2019, Lille, France. ⟨hal-02088725v2⟩