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[elevenaugust]

Donc, voici l'exposé de la méthode mathématique permettant d'analyser les images en vue de leur discernement CGI/Photos

INTRODUCTION
Un des buts de la CGI est de générer des images qui sont indiscernables des photographies.
Nous utilisons le terme CGI afin d'identifier les images générées informatiquement qui apparaissent semblables à des photographies.
Cette définition est différente de celle de MM Athitsos, Swain et Franckel dans leur étude "Distinguishing photographs and graphics on the WWW" où les CGI incluent différents types de graphiques générés par ordinateur, comme des boutons, icônes, etc.
Dans notre étude; CGI signifie seulement images photoréalistes, excluant donc les divers graphiques facilement reconnaissables.

Donc, le problème de la classification peut être défini comme suit: choisir  une image, la classifier soit comme CGI, soit comme photo. Nous avons éprouvé notre système avec un ensemble d'images marquées. Après ce traitement, chaque image entrante est assignée à l'un ou l'autre groupe.

Les contributions de cette étude sont les suivantes:
1) Quatre critères visuels dérivés des images différenciant les CGI et les photos sont proposés et évalués
2) Une distanciation mesurée basée sur l'algorithme du "plus proche voisin" (K-NN) est utilisée et montre de meilleurs résultats
3) La transformée de Gabor (Wavelet) est utilisée pour extraire les critères de texture et ces critères sont démontrées comme étant utiles pour discerner es CGIs des photos.

A suivre....

[elevenaugust]

CRITERES VISUELS
Nous cherchons la détermination de bons critères qui puisse distinguer les photos des CGI. Mais cela représente un défi que de choisir un certain nombre de critères visuels.
La première étape dans notre étude était de choisir quatre dispositifs visuels et de les évaluer.

SELECTION DES CRITERES
NOMBRE DES COULEURS UNIQUES
Les CGIs ont tendance à avoir moins de couleurs uniques que les photographies.
Dans notre étude, nous avons observé que le nombre moyen de couleurs des photographies s'avère être environ 25% de plus que celui des CGIs.
Bien que le logiciel de CGI fournisse une grande palette de couleur, de même que fait une vraie palette, dessiner une image sur un ordinateur est encore différent de dessiner une peinture sur la toile. Par exemple, si nous traçons une ligne avec une brosse sur la toile, la couleur commencera à s'estomper à partir du commencement de la ligne jusqu'à  l'extrémité. Mais si nous le faisons en utilisant le logiciel, la ligne demeurera de la même couleur que celle nous choisirons, à moins que nous fassions quelque chose pour la changer après.
Mais les photographies peuvent contenir toutes les couleurs normales, ainsi, actuellement, les CGIs n'ont pas autant de couleurs uniques comme les photos ont.
La richesse de la palette de couleur des images, U, peut être calculée en normalisant le nombre total de couleurs uniques par le nombre total de Pixels. Soit une image avec un <R, G, triplet de B> pour chaque Pixel, nous disons que deux Pixel ont la même couleur si et seulement s'ils ont les mêmes composants de R, de G et de B. Pour réduire l'impact du bruit, un triplet de couleur a été compté seulement s'il apparaît dans plus de 10 pixels.


A suivre....

[Bobby]

Bonjour, bonjour.

Premièrement, je note que dans ton exposé tu oublie de parler des images mixtes, qui seraient composées d'une création CGI incrustée dans une photo (et c'est pourtant ce qui nous intéresse dans l'histoire des drones...).
L'idée selon laquelle une création CGI indexerait un nombre de couleurs moins important qu'une photographie ne tient pas la route (pourrait-on d'ailleurs avoir à ce propos un lien vers l'étude que tu cite?). En effet, quelle serait la conclusion à tirer si l'on comparait le nombre de couleurs présentes sur la photographie d'un ciel bleu à une CGI représentant par exemple une ville vivement colorée? Il semble évident que la photo du ciel comporterait bien moins de couleurs que la CGI. Le sujet à donc toute son importance, et encore, tenter de comparer 2 thèmes identiques ne suffirait pas, il faudrait faire une étude sur deux sujets totalement identiques, c'est à dire une CGI inspirée par une photo et l'originale en question. Autant dire que cela est chose impossible dans le cas des drones, ne sachant pas si l'objet est réel ou non et n'ayant, par définition, aucune photographie de référence...
Ensuite, il ne faut pas non plus oublier que le nombre de nuances de couleurs dépend aussi du format de l'image, de sa résolution native et du taux de compression appliqué. Par ailleurs, les logiciels internes de traitement des appareils photo numériques sont entre eux déjà bien différents et restituent plus ou moins bien le nombre de couleurs du sujet photographié. On pourrait aussi bien comparer 2 photographies identiques réalisés par plusieurs appareils différents, et constater que le nombre de couleurs restituées n'est pas du tout le même.

dessiner une image sur un ordinateur est encore différent de dessiner une peinture sur la toile. Par exemple, si nous traçons une ligne avec une brosse sur la toile, la couleur commencera à s'estomper à partir du commencement de la ligne jusqu'à  l'extrémité. Mais si nous le faisons en utilisant le logiciel, la ligne demeurera de la même couleur que celle nous choisirons, à moins que nous fassions quelque chose pour la changer après.

Tu sembles bien méconnaitre les différents logiciels de créations graphiques pour ignorer qu'il existe de nombreuses options de simulations de tracer "brosser" (le logiciel "painter" est particulièrement performant dans ce domaine), de même que le tracé peut être retouché à l'infinie et dans les moindres détails, comme tu le souligne très justement... Si tu le souhaites je te fournirais des images de "peintures numériques", tu verras qu'il est bien difficile de distinguer qu'il ne s'agit pas de "vraie" peinture (tu peux déjà te rendre sur ce site où de nombreux artistes exposent leurs travaux, pour la grande majorité numériques).

Par ailleurs, je ne comprend pas bien ta formule. Pour comparer le nombre de couleurs de deux images, il suffit de ... comparer le nombre de couleurs de deux images Les seuls contraintes sont : avoir deux résolutions et deux formats d'image (et taux de compression) strictement identiques.

Pour finir, voici un petit exemple d'images de synthèses, présentées pour la plupart sur le site http://www.3dm3.com.

Et pour ceux qui souhaiterais étudier par eux même le nombre de couleurs d'une image, il existe le logiciel IrfanView qui est entièrement gratuit et disponible en français.
Pour connaitre le nombre de couleur d'une image, ouvrez celle-ci via le logiciel en question, puis cliquez sur l'icone 'i' (propriétés de l'image).

[elevenaugust]

Bonjour Bobby et merci pour tes remarques.
Un petit détour par la présentation des membres serait la bienvenue!!

Premièrement, je note que dans ton exposé tu oublie de parler des images mixtes, qui seraient composées d'une création CGI incrustée dans une photo (et c'est pourtant ce qui nous intéresse dans l'histoire des drones...).

Par ailleurs, pour te répondre, cette étude n'est pas de moi mais de trois chercheurs universitaires, donnes-moi ton mail, je t'enverrais copie du document, tu pourra commenter et nous faire part des erreurs que tu aura relevé dans leur recherche.
Concernant celle-ci, elle ne s'intéresse effectivement pas aux compositions CGI/Photos, ce n'est pas l'objet de leur étude; cependant, afin de pouvoir (dans l'hypothèse ou les images des drones seraient des compositions) faire des comparaisons, j'ai proposé de faire deux groupes d'images spécifiques pour cette hypothèse, l'une comportant seulement les drones et l'autre avec le paysage autour des drones.
Ces deux groupes seront soumis aux mêmes études que les autres, suivant le protocole défini par les chercheurs.

L'idée selon laquelle une création CGI indexerait un nombre de couleurs moins important qu'une photographie ne tient pas la route (pourrait-on d'ailleurs avoir à ce propos un lien vers l'étude que tu cite?). En effet, quelle serait la conclusion à tirer si l'on comparait le nombre de couleurs présentes sur la photographie d'un ciel bleu à une CGI représentant par exemple une ville vivement colorée? Il semble évident que la photo du ciel comporterait bien moins de couleurs que la CGI. Le sujet à donc toute son importance, et encore, tenter de comparer 2 thèmes identiques ne suffirait pas, il faudrait faire une étude sur deux sujets totalement identiques, c'est à dire une CGI inspirée par une photo et l'originale en question. Autant dire que cela est chose impossible dans le cas des drones, ne sachant pas si l'objet est réel ou non et n'ayant, par définition, aucune photographie de référence...

Ce n'est pas "une idée" mais un des critères évalués par les chercheurs dans leur étude, laquelle a porté sur plus de mille images CGI et mille photographies prises au hasard sur les sites dont les références figurent sur le papier.
Ce panel d'images est complétement aléatoire et je ne vois pas l'intérêt de privilégier l'un ou l'autre groupe d'images en ne prenant que, par exemple des photographies de couleurs uniques et des CGI multicolores, ce serait bien sûr fausser les données et ces chercheurs n'ont aucun intérêt à faire cela, bien au contraire..... et moi non plus!
Par ailleurs, tu notera qu'il existe aussi un groupe d'images a étudier ne comportant que les créations de Saladfingers, qui s'est bien sûr amplement inspiré des images des drônes..... A toute fins de comparaisons...

Ensuite, il ne faut pas non plus oublier que le nombre de nuances de couleurs dépend aussi du format de l'image, de sa résolution native et du taux de compression appliqué. Par ailleurs, les logiciels internes de traitement des appareils photo numériques sont entre eux déjà bien différents et restituent plus ou moins bien le nombre de couleurs du sujet photographié. On pourrait aussi bien comparer 2 photographies identiques réalisés par plusieurs appareils différents, et constater que le nombre de couleurs restituées n'est pas du tout le même.

Par ailleurs, je ne comprend pas bien ta formule. Pour comparer le nombre de couleurs de deux images, il suffit de ... comparer le nombre de couleurs de deux images Les seuls contraintes sont : avoir deux résolutions et deux formats d'image (et taux de compression) strictement identiques.

Peu importe le format de compression, la résolution de l'image (tant qu'ele n'est pas nulle!!) car ce n'est pas le nombre de nuances de couleurs en lui-même qui nous intéresse, mais bien le rapport de celui-ci avec le nombre de pixels comptés plus de dix fois par couleurs.
Le résutat U donne ainsi la richesse de la variété de la palette de couleurs pour x pixels.
Je t'invite à relire attentivement la formule donnée plus haut, tu verra qu'il s'agit d'un rapport entre deux données numériques et que, bien évidemment, ce serait plus simple s'il s'agissait uniquement de comparer le nombre de couleurs......

dessiner une image sur un ordinateur est encore différent de dessiner une peinture sur la toile. Par exemple, si nous traçons une ligne avec une brosse sur la toile, la couleur commencera à s'estomper à partir du commencement de la ligne jusqu'à  l'extrémité. Mais si nous le faisons en utilisant le logiciel, la ligne demeurera de la même couleur que celle nous choisirons, à moins que nous fassions quelque chose pour la changer après.

Tu sembles bien méconnaitre les différents logiciels de créations graphiques pour ignorer qu'il existe de nombreuses options de simulations de tracer "brosser" (le logiciel "painter" est particulièrement performant dans ce domaine), de même que le tracé peut être retouché à l'infinie et dans les moindres détails, comme tu le souligne très justement... Si tu le souhaites je te fournirais des images de "peintures numériques", tu verras qu'il est bien difficile de distinguer qu'il ne s'agit pas de "vraie" peinture (tu peux déjà te rendre sur ce site où de nombreux artistes exposent leurs travaux, pour la grande majorité numériques).

Je me doute bien que tout est possible en matière de retouches de couleurs avec un logiciel adapté, et je ne fait que reproduire les mots des chercheurs, sans doute le savent-ils aussi, puisque ce critère n'est pas le seul et que les trois autres (variation spatiale des couleurs, saturation des pixels et intensité des bords) rentrent en ligne de compte dans l'application des algorithmes de calcul.
Par ailleurs, leur travail ne traite pas des "peintures numériques", il est vrai qu'une étude là-dessus serait certainement intéressante au même titre que la comparaison CGI/photos.

Pour finir, voici un petit exemple d'images de synthèses, présentées pour la plupart sur le site http://www.3dm3.com.

Très belles images, en effet, j'ai vu les mêmes sur le JDU, présentée par un certain "Nemrod". Tu le connais?
Ce serait intéressant d'en obtenir 32 et de les étudier de la même manière que les autres. Mais pour cela il faudrait être certain qu'il s'agit bien de 100%CGI et qu'il n'y a pas un peu de composition là-dessous. Je poserais la question à Saladfingers, notre artiste CGI attitré à OM, il saura me le dire.....

Et pour ceux qui souhaiterais étudier par eux même le nombre de couleurs d'une image, il existe le logiciel IrfanView qui est entièrement gratuit et disponible en français.
Pour connaitre le nombre de couleur d'une image, ouvrez celle-ci via le logiciel en question, puis cliquez sur l'icone 'i' (propriétés de l'image)

Intéressant ce logiciel, et il sait aussi compter les pixels?? l'idéal serait qu'il puisse appliquer un algorithme mathématique comme dans Ruby pour le traitement d'une image....

Si tu t'y connais un peu en analyses et traitements d'images, ton aide pour le travail est la bienvenue, bien entendu.
11

[Bobby]

Merci pour ta réponse elevenaugust.

Ce n'est pas "une idée" mais un des critères évalués par les chercheurs dans leur étude, laquelle a porté sur plus de mille images CGI et mille photographies prises au hasard sur les sites dont les références figurent sur le papier.
Ce panel d'images est complètement aléatoire et je ne vois pas l'intérêt de privilégier l'un ou l'autre groupe d'images en ne prenant que, par exemple des photographies de couleurs uniques et des CGI multicolores, ce serait bien sûr fausser les données et ces chercheurs n'ont aucun intérêt à faire cela, bien au contraire..... et moi non plus!

Si ce panel est réellement aléatoire, il est donc tout à fait possible d'y retrouver des images représentant des sujet possédant peu de couleurs (CGI ou photo)...

Peu importe le format de compression, la résolution de l'image (tant qu'ele n'est pas nulle!!) car ce n'est pas le nombre de nuances de couleurs en lui-même qui nous intéresse, mais bien le rapport de celui-ci avec le nombre de pixels comptés plus de dix fois par couleurs.
Le résutat U donne ainsi la richesse de la variété de la palette de couleurs pour x pixels.

Au contraire, le format de compression et la résolution de l'image sont des critères extrêmement importants! Le format JPG par exemple, fait appel à un algorithme de compression qui à pour principe de "gommer" les nuances de couleurs. En gros, toutes les couleurs étant proches vont être calibrées sur une couleurs uniques et ceci afin d'avoir le moins de couleurs possibles, et ainsi de gagner en poids. Plus on applique une compression importante, et moins la tolérance des nuances de couleurs est précise (donc moins de couleurs, et l'apparition de zones plus contrastées qui vont donner cette impression de "pixelisation"). Pour ce qui est de la résolution de l'image, si tu pars d'une image par exemple de 1024*728 (745 472 pixels), et que tu la dimensionne en 800*600 (480 000 pixels), un nombre nom négligeable de pixels (265 472 pixels dans ce cas précis) est supprimé, et il en va évidemment de même pour le nombre de couleurs.
Concrètement, le format JPG permet de générer 16 777 216 couleurs différentes (256*256*256). Pour pouvoir afficher chacune des couleurs, il faut donc une images qui contienne au minimum 16 777 216 de pixels (un pixel par couleur), soit par exemple un format 16384*1024. Si je réduit la taille de cette image en 5000*1024, je ne peux plus afficher au maximum que 5 120 000 de couleurs. Donc, à chaque fois que l'on diminue la résolution d'une image, on perd en nombre de couleurs (ce qui est on ne peut plus logique).

Je t'invite à relire attentivement la formule donnée plus haut, tu verra qu'il s'agit d'un rapport entre deux données numériques et que, bien évidemment, ce serait plus simple s'il s'agissait uniquement de comparer le nombre de couleurs......

Malheureusement la formule en question ne me semble pas pertinente.

Je me doute bien que tout est possible en matière de retouches de couleurs avec un logiciel adapté, et je ne fait que reproduire les mots des chercheurs, sans doute le savent-ils aussi, puisque ce critère n'est pas le seul et que les trois autres (variation spatiale des couleurs, saturation des pixels et intensité des bords) rentrent en ligne de compte dans l'application des algorithmes de calcul.

Là encore je ne peux pas être d'accord avec cette méthode. La variation des couleurs, l'intensité des bords d'un objet, la saturation des pixels etc ne peuvent pas être pris en considération pour essayer de comparer une création CGI d'une image photographique.

A partir du moment ou nous avons affaire à une image numérique, nous ne pouvons tout simplement pas en analysant les pixels qui la compose déterminer quel a été son processus de création (photo, dessin, scan, CGI, etc.). Une image de numérique n'est qu'une suite de pixels, organisés différemment suivant le format qui la décrit.

Par ailleurs, leur travail ne traite pas des "peintures numériques", il est vrai qu'une étude là-dessus serait certainement intéressante au même titre que la comparaison CGI/photos.

J'avais bien compris, je tenais juste à répondre à ton affirmation au sujet du tracé d'un trait.

Très belles images, en effet, j'ai vu les mêmes sur le JDU, présentée par un certain "Nemrod". Tu le connais?

Pas personnellement, mais je discute en effet régulièrement avec lui sur un autre forum.

Intéressant ce logiciel, et il sait aussi compter les pixels??

Pour compter le nombre de pixels d'une image il y a une méthode extrêmement simple et logique, il suffit de multiplier la largeur de l'image par sa hauteur pas besoin d'un logiciel pour ça


Qu'est-ce qu'une image CGI? Une image numérique crée par un logiciel de façon automatique ou manuelle. La palette de couleur disponible pour une image ne dépend pas de son processus de création mais de la façon dont elle est créée. Donc, une image au format JPG possédant une palette de 16 777 216 couleurs possibles, je peux facilement créer et sans aucune limite, une image de synthèse composées de 16 777 216 de couleurs maximum. Lors de la capture d'une image par un appareil photo, le logiciel interne va pouvoir lui aussi créer une image numérique de 16 777 216 (pour le format JPG) de couleurs maximums. Le nombre de couleurs capturé dépendra de la qualité du capteur de l'appareil photo, de la qualité du logiciel de traitement ainsi que bien évidemment du sujet photographié. De quoi dépend le nombre de couleurs d'une image CGI? Uniquement de la volonté de son créateur. Si je veux utiliser 16 777 216 de couleurs, ou bien seulement 30, rien ne m'y empêche...

[elevenaugust]

Merci Bobby pour tes réponses très intéressantes;

Si ce panel est réellement aléatoire, il est donc tout à fait possible d'y retrouver des images représentant des sujet possédant peu de couleurs (CGI ou photo)...

Comme il est possible d'y retrouver des images représentant des sujets possédant de nombreuses couleurs...

Au contraire, le format de compression et la résolution de l'image sont des critères extrêmement importants! Le format JPG par exemple, fait appel à un algorithme de compression qui à pour principe de "gommer" les nuances de couleurs. En gros, toutes les couleurs étant proches vont être calibrées sur une couleurs uniques et ceci afin d'avoir le moins de couleurs possibles, et ainsi de gagner en poids. Plus on applique une compression importante, et moins la tolérance des nuances de couleurs est précise (donc moins de couleurs, et l'apparition de zones plus contrastées qui vont donner cette impression de "pixelisation"). Pour ce qui est de la résolution de l'image, si tu pars d'une image par exemple de 1024*728 (745 472 pixels), et que tu la dimensionne en 800*600 (480 000 pixels), un nombre nom négligeable de pixels (265 472 pixels dans ce cas précis) est supprimé, et il en va évidemment de même pour le nombre de couleurs.
Concrètement, le format JPG permet de générer 16 777 216 couleurs différents. Pour pouvoir afficher chacune des couleurs, il faut donc une images qui contienne au minimum 16 777 216 (256*256*256) de pixels (un pixel par couleur), soit par exemple un format 16384*1024. Si je réduit la taille de cette image en 5000*1024, je ne peux plus afficher au maximum que 5 120 000 de couleurs. Donc, à chaque fois que l'on diminue la résolution d'une image, on perd en nombre de couleurs (ce qui est on ne peut plus logique).

Malheureusement la formule en question ne me semble pas pertinente

Merci pour tes explications!! Je sais déjà tout cela; mais ce que tu semble ne pas comprendre, c'est que ce n'est pas uniquement les nuances de couleurs en elle-mêmes qui nous intéressent, mais bien le rapport arithmétique entre le nombre de ces couleurs et le nombre de pixels présents plus de dix fois dans ces couleurs, dès lors peu importe le nombre de nuances en elle-mêmes.
Exemple: Tu prends une image au format 1152*864 soit 995328 pixels, sur ton logiciel d'analyse, tu comptes le nombre de couleurs rencontrées dans plus de dix pixels, il te donne 10670, puis tu comptes le nombre de pixels totaux, tu trouve 816076, donc U=10670/816076=0.0131, maintenant tu compresse ton image au format 750*562 soit 421500 pixels, tu as, comme tu le remarque justement, une déperdition de pixels et de couleurs, tu comptes en tout 4521, puis tu compte à nouveau le nombre de pixels totaux, il y en a forcément moins, soit 345781; puis enfin tu recalcules U et là surprise! U=4521/345781=0.0131, tu retrouve le même nombre qu'avec ton image non compréssée.
Pourquoi? tout simplement parce que le taux de compression est fabriqué selon un algorithme mathématique linéaire, il s'applique de la même manière sur toute l'image et de la même façon.
Dès lors, il supprime lors de la compression les pixels et les couleurs de façon linéaire, et non pas plus de pixels que de couleurs, ou vice-versa....

 

Là encore je ne peux pas être d'accord avec cette méthode. La variation des couleurs, l'intensité des bords d'un objet, la saturation des pixels etc ne peuvent pas être pris en considération pour essayer de comparer une création CGI d'une image photographique.
A partir du moment ou nous avons affaire à une image numérique, nous ne pouvons tout simplement pas en analysant les pixels qui la compose déterminer quel a été son processus de création (photo, dessin, scan, CGI, etc.). Une image de numérique n'est qu'une suite de pixels, organisés différemment suivant le format qui la décrit

Je crois qu'il y a un malentendu:
Les résultats des chercheurs ont été établis en comparant plus de 1000 photos avec 1000 CGIs, il ont travaillé selon une méthode scientifique, émis des postulats, les ont vérifiés et se sont rendus compte qu'au contraire il était tout à fait possible en combinant différentes méthodes d'analyse des pixels et en combinant les résultats avec des algorithmes de discriminer les CGIs des photos.
Par ailleurs, je rappelle qu'il ne s'agit pas d'affirmer à 100% que telle ou telle image est CGI ou photo, mais bien de dire selon les critères scientifiques, mathématiques qu'il existe des probabilités (ainsi l'étude de la texture par les filtres de Gabor est une étude statistique) très fortes (jusqu'à 99%) de discrimination CGI/photos.
J'attend toujours ton mail, Bobby, afin que tu puisse vérifier par toi-même leur travail et le commenter.

Pour compter le nombre de pixels d'une image il y a une méthode extrêmement simple et logique, il suffit de multiplier la largeur de l'image par sa hauteur  pas besoin d'un logiciel pour ça

Merci, mais ma demande concernait le comptage sélectif de pixels, désolé pour l'imprécision. (pour plus de x couleurs, ou pour une section donnée de l'image, par exemple.....)

De quoi dépend le nombre de couleurs d'une image CGI? Uniquement de la volonté de son créateur. Si je veux utiliser 16 777 216 de couleurs, ou bien seulement 30, rien ne m'y empêche...

Tout à fait, donc au niveau statistique, si nous prenons 1000 images CGI, il y a très peu de chances pour que nous ayons 1000 images avec 16777216 couleurs différentes, ou 1000 images avec 30 couleurs différentes.
La distribution statistique sera forcèment plus régulière, à moins de fausser la sélection dès le départ..... Je n'en vois pas l'intérêt...

Alors, toujours pas décidé à nous aider?? :wink:
11

[Bobby]

et hop, me revoilà!

Merci pour tes explications!! Je sais déjà tout cela; mais ce que tu semble ne pas comprendre, c'est que ce n'est pas uniquement les nuances de couleurs en elle-mêmes qui nous intéressent, mais bien le rapport arithmétique entre le nombre de ces couleurs et le nombre de pixels présents plus de dix fois dans ces couleurs, dès lors peu importe le nombre de nuances en elle-mêmes.

C'est un peu contradictoire ce que tu nous dis là. Le nombre de "lots" de couleurs dont le nombre d'occurrences est supérieur à 10 est forcément en rapport avec le nombre total de nuances de couleurs. Si il y a peu de couleurs, tu auras plus d'occurrences par couleurs, et inversement.

Exemple: Tu prends une image au format 1152*864 soit 995328 pixels, sur ton logiciel d'analyse, tu comptes le nombre de couleurs rencontrées dans plus de dix pixels, il te donne 10670, puis tu comptes le nombre de pixels totaux, tu trouve 816076 donc U=10670/816076=0.0131

Ainsi, si je comprend bien, tu divise le nombre de couleurs dont l'occurrence est supérieur à 10 par la place qu'elles occupent? En quoi ce calcul est-il pertinent?

Pourquoi? tout simplement parce que le taux de compression est fabriqué selon une formule mathématique linéaire, il s'applique de la même manière sur toute l'image et de la même façon.
Dès lors, il supprime lors de la compression les pixels et les couleurs de façon linéaire, et non pas plus de pixels que de couleurs, ou vice-versa....

Taux de compression à 100% (24 963 couleurs / 72 900 pixels / 948 lots de plus de 10 occurrences / place occupée par les lots : 26556 pixels) :

ratio calculé selon ta méthode : 0.0356

Taux de compression à 1% (513 couleurs/ 72 900 pixels / 260 lots de plus de 10 occurrences / place occupée par les lots : 72187 pixels) :

ratio calculé selon ta méthode : 0.0036

Surprise! On obtient un ratio 10 fois moindre

Je te laisse vérifier les chiffres

Les résultats des chercheurs ont été établis en comparant plus de 1000 photos avec 1000 CGIs, il ont travaillé selon une méthode scientifique, émis des postulats, les ont vérifiés et se sont rendus compte qu'au contraire il était tout à fait possible en combinant différentes méthodes d'analyse des pixels et en combinant les résultats avec des algorithmes de discriminer les CGIs des photos.

Quand penses-tu nous communiquer l'analyse en question (je préfèrerais que tu le fasse ici pour que nous puissions tous en profiter, plutôt que par email)?

Par ailleurs, je rappelle qu'il ne s'agit pas d'affirmer à 100% que telle ou telle image est CGI ou photo, mais bien de dire selon les critères scientifiques, mathématiques qu'il existe des probabilités (ainsi l'étude de la texture par les filtres de Gabor est une étude statistique) très fortes (jusqu'à 99%) de discrimination CGI/photos.

Je serais très curieux de savoir comment tu vas exploiter le filtre de Gabor dans cette étude. Pourrais-tu nous en dire un peu plus? (de façon assez précise si possible).

De quoi dépend le nombre de couleurs d'une image CGI? Uniquement de la volonté de son créateur. Si je veux utiliser 16 777 216 de couleurs, ou bien seulement 30, rien ne m'y empêche...

Tout à fait, donc au niveau statistique, si nous prenons 1000 images CGI, il y a très peu de chances pour que nous ayons 1000 images avec 16777216 couleurs différentes, ou 1000 images avec 30 couleurs différentes.
La distribution statistique sera forcèment plus régulière, à moins de fausser la sélection dès le départ..... Je n'en vois pas l'intérêt...

Je ne comprend pas ta remarque.

[elevenaugust]

C'est un peu contradictoire ce que tu nous dis là. Le nombre de "lots" de couleurs dont le nombre d'occurrences est supérieur à 10 est forcément en rapport avec le nombre total de nuances de couleurs. Si il y a peu de couleurs, tu auras plus d'occurrences par couleurs, et inversement.

Absolument pas...... Et le nombre de pixels??

Ainsi, si je comprend bien, tu divise le nombre de couleurs dont l'occurrence est supérieur à 10 par la place qu'elles occupent? En quoi ce calcul est-il pertinent?

Non, on divise le nombre de couleurs par le nombre de pixels totaux des occurences supérieures à dix.
J'ai déjà expliqué plus haut la pertinence de ce calcul; il permet d'avoir une idée de la richesse de la palette des couleurs utilisées en fonction du nombre de pixels.

Taux de compression à 1% (513 couleurs/ 72 900 pixels / 260 lots de plus de 10 occurrences / place occupée par les lots : 72187 pixels)

S'il y a bien 72900 pixels dans la seconde image

si tu pars d'une image par exemple de 1024*728 (745 472 pixels), et que tu la dimensionne en 800*600 (480 000 pixels), un nombre nom négligeable de pixels (265 472 pixels dans ce cas précis)est supprimé,

(Les pixels ne semblent pas supprimés dans ton exemple, tu donne au-dessus de ta seconde image le même nombre de pixels que dans la seconde)alors, effectivement, je me suis trompé dans mes calculs sur l'influence du taux de compression sur le ratio. Les chercheurs n'ont pas tenu compte de la compression lors de leur analyse sur les images. Il y a certainement une bonne raison à cela.
La base de données qu'ils nomment comportent pourtant des images JPEG (et BMP).
Ont-ils jugé que le facteur était négligeable dans le calcul du ratio?
Ou alors, ils ont jugé, au même titre que la diversité des couleurs, que ce facteur était statistiquement réparti de façon égale entre toutes les images de leur étude (la moyenne de toutes les images ayant donc un taux de compression identique ou quasi...), je pencherais pour cette hypothèse
Ceci dit, il y a un sacré écart entre un taux de compression à 1% et un à 100%.
Il serait intéressant de voir la différence de ratio entre une image à 100% et une image à 80% par exemple.
Autre hypothèse: je me suis trompé sur l'interprétation de la formule des chercheurs, ce qui est possible, je ne suis pas infaillible!!
Dernière hypothèse: ta comparaison est faite sur deux images identiques, avec deux taux de compressions différents. On ne peut vraiment  comparer que ce qui est comparable; et la base de donnée des chercheurs ne comporte pas d'images identiques avec des compressions différentes, la comparaison des compressions dans cette étude n'a donc pas d'objet.
Autrement dit, il est impossible d'évaluer rééllement l'impact de la compression entre toutes les images de la base de données,  de formats et de compositions différentes,

Quand penses-tu nous communiquer l'analyse en question (je préfèrerais que tu le fasse ici pour que nous puissions tous en profiter, plutôt que par email)?

J'ai acheté ce travail sur leur site, et je préférerais ne pas le diffuser comme cela sur le net, je ne souhaite pas m'attirer d'ennui, tu comprendra bien.... :roll: Par contre, si tu veux bien me communiquer ton mail..... Ce sera sans problèmes, d'autres l'ont déjà, en particulier mes collégues américains qui travaillent sur l'élaboration d'un code Ruby pour l'analyse spatiale de la variation des couleurs avec ImageMagik (que tu utilises certainement....)

Je serais très curieux de savoir comment tu vas exploiter le filtre de Gabor dans cette étude. Pourrais-tu nous en dire un peu plus? (de façon assez précise si possible).

Ce sera avec plaisir, lorsque j'aurais terminé l'exposé de la méthode théorique. L'utilisation des filtres de Gabor est exposée ch 5.1 et 5.2.
Tu pourrais aussi essayer toi-même d'analyser leur travail, si cela t'intéresse, je vais essayer de faire une synthèse ce soir. Mais cela n'est pas ma priorité, j'ai déjà énormèment de travail avec la traduction du texte, la répartition des tâches, les recherches sur le net......

De quoi dépend le nombre de couleurs d'une image CGI? Uniquement de la volonté de son créateur. Si je veux utiliser 16 777 216 de couleurs, ou bien seulement 30, rien ne m'y empêche...

Tout à fait, donc au niveau statistique, si nous prenons 1000 images CGI, il y a très peu de chances pour que nous ayons 1000 images avec 16777216 couleurs différentes, ou 1000 images avec 30 couleurs différentes.
La distribution statistique sera forcèment plus régulière, à moins de fausser la sélection dès le départ..... Je n'en vois pas l'intérêt...

Je ne comprend pas ta remarque.

Mais si, les chercheurs, en constituant leur base de données, n'ont évidemment pas privilégié des images "pauvres" ou "riches" en couleur.
Ils ont utilisé toutes sortes d'images représentatives de la CGI; il ne s'agit pas d'analyser les meilleures images CGI possibles avec le plus de couleurs possibles.... mais juste un panel représentatif de ce que l'on peut trouver comme images CGI, des "bonnes" images et des "moins bonnes"

Pour finir, il serait vraiment bien que tu communique ton mail, afin de commenter toi-même directement la pertinence (ou non) du travail des chercheurs, car je ne voudrais pas passer trop de temps à argumenter leur travail, j'ai déjà pas mal à faire par ailleurs!!

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PS: Quelqu'un comme toi ayant les connaissances requises en infographie et en programmation ne voudrait-il pas aider à travailler sur ce papier; qui permettrait de dire, sans a-priori, si nous sommes en présence d'un hoax ou pas??
Ce serait dommage...

[Bobby]

Ainsi, si je comprend bien, tu divise le nombre de couleurs dont l'occurrence est supérieur à 10 par la place qu'elles occupent? En quoi ce calcul est-il pertinent?

Non, on divise le nombre de couleurs par le nombre de pixels totaux des occurences supérieures à dix.

oui, c'est exactement ce que j'ai dit (mais en d'autres thermes)

J'ai déjà expliqué plus haut la pertinence de ce calcul; il permet d'avoir une idée de la richesse de la palette des couleurs utilisées en fonction du nombre de pixels.

Sauf que, comme je l'ai expliqué plus haut moi aussi, la richesse de la palette des couleurs d'une image est sans rapport avec le fait qu'elle soit CGI ou non (et pour le moment tu ne m'as toujours pas convaincu du contraire).

Ceci dit, il y a un sacré écart entre un taux de compression à 1% et un à 100%.
Il serait intéressant de voir la différence de ratio entre une image à 100% et une image à 80% par exemple.

Voici :
résolution : 72900
nombre de couleurs : 30376 (contre 24963 pour l'originale)
nombre de lots de couleurs : 762 (contre 948)
nombre pixels pour l'ensemble de lots : 18140 (contre 26556)
rapport de 'elevenaugust' : 0.0420 (contre 0.0356)

Dernière hypothèse: ta comparaison est faite sur deux images identiques, avec deux taux de compressions différents. On ne peut vraiment  comparer que ce qui est comparable; et la base de donnée des chercheurs ne comporte pas d'images identiques avec des compressions différentes, la comparaison des compressions dans cette étude n'a donc pas d'objet.

C'est encore pire! Je viens de te montrer qu'une même image propose des résultats bien différents à des taux de compressions variables, je te laisse imaginer ce qui peut en être si en plus les images ne sont pas identiques! Comme tu le dis si bien, On ne peut vraiment  comparer que ce qui est comparable.

Ce sera sans problèmes, d'autres l'ont déjà, en particulier mes collégues américains qui travaillent sur l'élaboration d'un code Ruby pour l'analyse spatiale de la variation des couleurs avec ImageMagik (que tu utilises certainement....)

Non, en fait pour le moment je me suis contenté d'écrire une petite fonction en ActionScript qui est largement suffisante pour l'équation que tu as proposée :

Code: [Sélectionner]

import flash.display.BitmapData;

function colorAnalyze(imgName:String,batchesSize:Number):Object{
var tmpMc:MovieClip = this.createEmptyMovieClip("mc", this.getNextHighestDepth());
var tmpImg:BitmapData = BitmapData.loadBitmap(imgName);
tmpMc.attachBitmap(tmpImg, this.getNextHighestDepth());
var Wpixels:Number = tmpMc._width;
var Hpixels:Number = tmpMc._height;

var colorsInfos:Object = new Object();
colorsInfos.nbPixels = Wpixels*Hpixels;
colorsInfos.nbColors = 0;
colorsInfos.nbBatches = 0;
colorsInfos.nbBatchesPixels = 0;
colorsInfos.colorsBatches = new Array();


for(var X:Number=0;X<Wpixels;X++){
 for(var Y:Number=0;Y<Hpixels;Y++){
var couleur:String = "0x" + tmpImg.getPixel(X, Y).toString(16);
if(!colorsInfos.colorsBatches[couleur]){
colorsInfos.colorsBatches[couleur] = {occurrences:1};
colorsInfos.nbColors++;
}else{
colorsInfos.colorsBatches[couleur].occurrences++;
}
 }
}

for(i in colorsInfos.colorsBatches){
if(colorsInfos.colorsBatches[i].occurrences >= batchesSize){
colorsInfos.nbBatches++;
colorsInfos.nbBatchesPixels += colorsInfos.colorsBatches[i].occurrences
}
}

removeMovieClip(tmpMc)
    return colorsInfos;

}


var imgData:Object = colorAnalyze("uneImage",10);
trace("résolution : " + imgData.nbPixels);
trace("nombre de couleurs : " + imgData.nbColors);
trace("nombre de lots de couleurs : " + imgData.nbBatches);
trace("nombre pixels pour l'ensemble de lots : " + imgData.nbBatchesPixels);
trace("rapport de 'elevenaugust' : " + (imgData.nbBatches/imgData.nbBatchesPixels));

Par contre, si tu veux bien me communiquer ton mail..... Ce sera sans problèmes

Après tout pourquoi pas...

PS: Quelqu'un comme toi ayant les connaissances requises en infographie et en programmation ne voudrait-il pas aider à travailler sur ce papier;

Je crois qu'avoir cette petite discution avec toi c'est déjà travailler sur cette hypothèse, non? D'autre part, je ne me vois pas commencer à traiter des résultats alors même que pour le moment je ne suis pas du tout convaincu par la pertinence de la méthode. J'attend donc avec impatience ton exposé pour pouvoir m'en faire une idée définitive

[Nemo492]

Discours intéressant, mais est-ce qu'on n'est pas en train de retarder 11August dans ses travaux ?
Il y a ici pas mal de gens qui attendent du concret.. et la méthode exposée par les trois chercheurs vaut le coup d'être menée à terme.
Il sera toujours temps de discuter des résultats.

[elevenaugust]

Bien, merci pour ces réponses Bobby, le mail est parti.

Juste une petite précision concernant ton exemple:

Taux de compression à 1% (513 couleurs/ 72 900 pixels / 260 lots de plus de 10 occurrences / place occupée par les lots : 72187 pixels)

S'il y a bien 72900 pixels dans la seconde image

si tu pars d'une image par exemple de 1024*728 (745 472 pixels), et que tu la dimensionne en 800*600 (480 000 pixels), un nombre nom négligeable de pixels (265 472 pixels dans ce cas précis)est supprimé,

(Les pixels ne semblent pas supprimés dans ton exemple, tu donne au-dessus de ta seconde image le même nombre de pixels que dans la première

et

Sauf que, comme je l'ai expliqué plus haut moi aussi, la richesse de la palette des couleurs d'une image est sans rapport avec le fait qu'elle soit CGI ou non (et pour le moment tu ne m'as toujours pas convaincu du contraire).

Alors le postulat de base de ces chercheurs serait erroné. J'attend que tu démontre que les chercheurs se sont trompés, tu ne m'a pas encore convaincu non plus!

[elevenaugust]

VARIATION SPATIALE DES COULEURS
Nous avons utilisé l'observation que les changements de couleurs se produisent dans une moindre mesure de pixels en pixels dans les CGIs que dans les photographies.
La raison est probablement parce que les photographies contiennent de vrais scènes et objets avec beaucoup de changements de couleurs naturelles, tandis que les CGIs n'ont pas un tel luxe en raison des limitations inhérentes au dessin avec une palette de couleur limitée.
Afin de mesurer la variation spatiale des couleurs, pour chaque pixel des images, nous avons déterminé l'orientation du plan le mieux adapté à un voisinage 5*5 centré sur le pixel concerné. Après normalisation des triplets <R, G, B> vers nR, nG, nB, alors une variation alpha peut être obtenu par:
 
là où la distance Euclidienne de chaque Pixel dans le voisinage 5*5 du pixel central se résume et est normalisée par le chiffre 25.

SATURATION DES PIXELS
Nous avons observé que la moyenne et la variance de la saturation des pixel des CGIs sont plus importants que ceux des photographies. Les photographies contiennent davantage de pixels insaturés que les CGIs.
Nous mesurons la saturation des pixels avec le ratio entre le nombre de pixels saturés et le nombre de pixels insaturés dans un histogramme de saturation. Le nombre de pixels saturés et insaturés est obtenu en comptant le nombre de pixels dans le plus haut bin et le plus bas bin dans l'histogramme.

[Bobby]

(Les pixels ne semblent pas supprimés dans ton exemple, tu donne au-dessus de ta seconde image le même nombre de pixels que dans la première

Dans l'exemple que je donne (la photographie d'une fleur) il n'y a pas de redimensionnement de l'image et donc évidemment pas de perte de pixels. C'est le taux de compression qui est varié, et c'est donc le nombre de couleurs qui change.

Alors le postulat de base de ces chercheurs serait erroné

C'est en effet plus que probable. Au fait, sur quel site internet t'es tu procuré cette étude?

[elevenaugust]

Dans l'exemple que je donne (la photographie d'une fleur) il n'y a pas de redimensionnement de l'image et donc évidemment pas de perte de pixels. C'est le taux de compression qui est varié, et c'est donc le nombre de couleurs qui change.

Donc, évidemment, le résultat de la formule est bien inférieur.
Je pense que dans leur étude, les chercheurs ont dissocié l'analyse des pixels du taux de compression, qui n'a pas été pris en compte, ne jugeant sans doute pas utile de prendre ce paramètre sur la masse des images étudiées, les différences de compression sur les mille images étudiées doivent vraisemblablement être minimes et se niveler sur la moyenne.

Alors le postulat de base de ces chercheurs serait erroné

C'est en effet plus que probable. Au fait, sur quel site internet t'es tu procuré cette étude?

Cette étude provient du site universitaire en en-tête. Ce n'est pas l'oeuvre  de rigolos.
Je suis sceptique sur le fait que des chercheurs patentés comme ceux-là aient pu délibéremment omettre d'intégrer la compression à leur étude, s'ils font partie du département d'informatique et de logiciels de l'université, il doivent connaître la compression et ses effets.
Non, il y a une raison certainement tangible à cet "oubli".
Je me renseigne.
11

[klaatu]

Bonsoir à tous,
votre discussion est passionnante même si elle est loin des drônes !

J'interviens dans le débat à mon humble niveau pour vous dire que évidemment il y a moins de couleurs dans une image fortement compressée. Dans une image moyennement compressée, il y a plus une "réorganisation des couleurs" (c'est comme ça que je le vois) et dans une image très peu compressée (qualité 100%) le nombre de couleurs est quasiment le même. Tout dépend du facteur de compression et de la manière dont il opère.
Il s'agit peut-être de savoir quels types d'images (et avec quel facteur de compression) ont été utilisées dans l'étude que tu cite elevenaugust - pour juger de la pertinence de celle-ci...
Si le taux de compression est minime, l'étude devrait rester valable... non?
Je ne les vois pas utiliser des images piquées sur le web du genre 200x200 pixels à 256 couleurs compressées au max... ce serait pas sérieux (ou alors ça porterait spécifiquement sur ce genre d'image - mais dans une étude impliquant la CGI, j'en doute...)
Quand à la différence des couleurs entre une photo et une image CGI c'est un vaste problème. Je dirais qu'on peut parler aussi de "compression". Le rendu des couleurs et de lumières dans les scènes "virtuelles" est le nerf de la guerre. Plus la lumière est fine (avec les réfractions, les ombres, les reflets...etc.) plus les couleurs seront fines, plus la palette de couleurs sera large (bonjour les temps de rendu!). Plus la lumière sera brute, vite faite, mal organisée, moins il y aura de nuances dans les couleurs (moins de nuance=moins de couleurs=des couleurs similaires servant un peu partout). La question n'est plus d'avoir des milliers de couleurs (en terme de quantité) mais d'avoir la palette la plus "large" de couleurs (ce qui réciproquement augmente leur quantité). Donc, à mon avis (de bidouilleur), il n'est pas inutile de rechercher une différence entre la CGI et la photo numérique. On trouvera toujours de la CGi bien faite avec beaucoup de nuances (du genre les photos vues en debut de ce post) et d'autres plus basiques. L'oeil ne sera pas toujours à même d'y voir une différence, une "moulinette" informatique, elle, peut nous donner quelques indications...
Ca me rappelle des débats entre la photo numérique et l'argentique...
En espérant de ne pas vous avoir ennuyé avec des lieux communs,
@+
K