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Hello !

Certains en ont entendu parler cet été sur Telegram, je suis en train d'expérimenter des méthodes réalistes (en terme de coût de calcul) pour déflouter des images par une méthode de déconvolution aveugle par descente de gradient et régularisation par variation totale. Le défloutage s'applique au flou de bougé, d'objectif, et potentiellement de mise au point erronnée. L'intérêt de cette méthode est que le résultat est très naturel et l'amplification du bruit est contenue.

Je vous laisse voir mon article complet : https://photo.aurelienpierre.com/maths-appliquees/

J'ai reçu l'aide d'un développeur pour démarrer le portage de mon algo comme module DT. À suivre…

En attendant, mon code : https://github.com/aurelienpierre/Image-Cases-Studies, et mes premiers résultats :




Si ceci vous intéresse, vos encouragements sont bienvenus. J'y ai passé un temps considérable, rien que 45 heures ces 10 derniers jours (j'avais une semaine de vacances), et la théorie mathématique derrière est franchement ardue (au dessus de mon niveau il y a 6 mois, maintenant je commence juste à comprendre ce que je fais, mais la théorie disponible est des articles de chercheurs pour d'autres chercheurs, et il faut s'accrocher parce qu'ils n'expliquent pas tout).

Merci !

Un grand bravo pour ce projet. Les résultats sont impressionnants et ce module serait un grand plus pour Darktable et la communauté du libre. Encore bravo

Bravo, impressionnant !!!

Merci Aurélien pour le boulot, tu m'en avais parlé sur Telegram et il faut dire que j'ai pas tout compris mais j'ai vu tes tests préliminaires et c'était prometteur. Je n'ai pas vu passer de message sur Git pour ce module, peut-tu me prévenir quand il sera mis dans la branche de développement ?

C'est très impressionnant! Bravo pour cette preuve de concept, espérons que cela trouve son chemin dans une future version. Visiblement il y a un intérêt certain affiché sur la liste dev...

Merci tout le monde. Je précise que je n'ai pas inventé l'algorithme, je me contente de traduire du code Matlab de recherche en version utilisable par le commun des mortels. L'essentiel du crédit revient aux chercheurs Daniele Peronne et Paolo Favaro. Moi j'optimise le tout pour diminuer le temps d'exécution et préparer le module DT.

@pobri, oui, au début ils étaient plus réservés mais on dirait que depuis que j'ai des résultats, l'intérêt augmente. Est-ce que tu as les compétences pour relire mon travail ?

@aurelienpierre: Si tu parles de l'intégration en C dans darktable oui je peux relire et t'aider à intégrer. Pour vérifier que l'algorithme est conforme aux maths du papier de recherche non pas vraiment (il me faudrait beaucoup trop de temps, ce que tu as déjà passé même plus peut-être

(16-10-17, 15:59)pobry a écrit : [ -> ]@aurelienpierre: Si tu parles de l'intégration en C dans darktable oui je peux relire et t'aider à intégrer. Pour vérifier que l'algorithme est conforme aux maths du papier de recherche non pas vraiment (il me faudrait beaucoup trop de temps, ce que tu as déjà passé même plus peut-être

ok l'intégration, ça sera déjà ça parce que je ne connais pas le fonctionnement interne de DT et le C n'est pas mon langage de spécialité.

Juste un mot, bravo.

Je rejoints les autres, impressionnant est le mot juste!