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Le week-end s’annonçant pluvieux, pourquoi ne pas l’occuper en s’instruisant ?

Disclaimer: I’ve been a reviewer for this book. About the book Some context A few months ago, I was kindly asked to review a book to-appear that was entitled Instant OpenCV for iOS, that is now available (at least as an eBook). The book is edited by Packt Publishing, where I bought a few books before, in particular two previous books about OpenCV, an introductory one (by R.

Pour faire plaisir à Rémi qui s’inquiétait sous un billet récent de savoir si –la Corée– Taïwan était jolie, quelques images et sons d’ambiance de mon dimanche off’ à Taipei.

Ca a pris un peu de temps1, mais mon manuscrit de thèse est accessible en ligne librement depuis quelques jours ! Bien évidemment, c’est un must si vous vous intéressez aux méthodes variationnelles non-locales :-p Blague à part, le manuscrit (en Anglais) est donc disponible ici. Au cours des semaines qui viennent, je rajouterai quelques notes pour décrire grossièrement les idées fortes de mon travail. N’hésitez donc pas à revenir !

Il y a quelques temps, j’ai donc dû me rendre à Taïwan dans le cadre de mon travail pour aider notre partenaire local à peaufiner les réglages d’un système livré chez un client. J’avoue y être allé avec un peu d’appréhension, probablement à cause de nos préjugés d’Européens sur l’Impitoyable Monde du Travail Asiatique (et aussi pour avoir un peu fréquenté les masses laborieuses japonaises et coréennes lors d’autres voyages).

Petit intermède au milieu de la série sur NL-means.

Etrennant une nouvelle machine, j’essayais de recompiler gentiment mon code de thèse avec la dernière version d’OpenCV obtenue depuis github. Et là, horreur, fureur et tremblement ! Les scripts de compilation se bloquent à de nombreuses reprises sur des symboles inconnus, et même llvm n’arrive pas à suggérer de substitutions pertinentes… Un tour rapide sur la page de doc suffit à voir qu’elle n’est pas alignée sur les dernières révisions… J’ai donc dû aller explorer un peu le code source.

Semi-nonlocal implementations As can be inferred from the description, NL-means is a greedy algorithm: for each pixel, the denoising pixel can explore the whole image. Thus, it is common practice to limit the nonlocal exploration stage at a limited window around each pixel1. However, since nonlocality is achieved only inside a subwindow around each pixel, I refer to these implementations as semi-nonlocal. It is common for an implementation of NL-means to include an additional parameter for the size of the learning window.

In the previous episode, we have seen the main idea of NL-means: A good denoising algorithm can be obtained by a simple weighted average of noisy pixels, at the condition that the weights depend on the content of patches around the pixels instead of their spatial distance. In this post, we will put proper mathematical definitions behind those patches and weighted average. I will proceed in successive steps:

Achievement (almost) unlocked A quick note to say that I’ve fulfilled the first requirement towards graduation: my doctoral dissertation was accepted by the jury1 during a private oral exam. Wow ! And I have to say that I am really grateful to the jury, both for the kind comments and for their criticism about my work, that will help me deliver a better manuscript. What’s coming next ? I still have to make up a public presentation to officially disclose the content of the thesis and graduate, which should happen in 2 or 3 months.