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テクスチャの明度変化と局所性を考慮したパターン類似度を用いたエネルギー最小化による画像修復

机译:考虑到纹理和局部的亮度变化,通过使用图案相似度的能量最小化进行图像恢复

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摘要

本論文では,写真についた傷など画像内の不要な部分を取り除き,その欠損領域を自動的に修復すrnる新たな手法を提案する.従来,欠損領域の修復に関しては,欠損領域と欠損領域以外のデータ領域のパターン類似度を用いて欠損領域全体のもっともらしさを表す目的関数を定義し,それを最適化することで画像修復を行う手法が提案されている.しかし,従来提案されている目的関数の最適化による修復では,以下に挙げる二つの問題により不自然なテクスチャが生じやすい.(1)データ領域におけるテクスチャパターンの種類に限りがあるため,単純なテクスチャのコピーによる修復を前提とした場合には,違和感のない修復に最低限必要なパターンがデータ領域に存在しないことが多い.(2)データ領域と欠損領域間のパターン類似度のみによる指標は自然なテクスチャの再現条件としては不十分である,本研究ではこのような問題に対して,テクスチャの明度変化を許容したパターン類似度を用いることで表現できるテクスチャパターンの拡張を行う.また,パターン類似度以外にテクスチャの局所性を表すコスト関数を用いることで不自然なテクスチャの生成を抑制する.実験では,様々rnな画像に対して欠損領域の修復を行い,従来手法との比較及びアンケート評価に基づく定性的評価により提案手法の有効性を示す.また,従来行われてきた評価方法である少人数・少数の画像による主観評価及び結果画像と原画像の差分に基づく定量的評価の問題点を実験により明らかにする.
机译:在本文中,我们提出了一种新方法,该方法可以自动去除图像中不必要的部分(例如图片上的划痕)并自动修复缺陷区域。常规地,关于缺陷区域的恢复,通过使用缺陷区域和除缺陷区域之外的数据区域之间的图案相似度来定义表示整个缺陷区域的合理性的目标函数并对其进行优化来执行图像恢复。已经提出了一种方法。然而,在通过优化目标函数进行的常规提议的恢复中,由于以下两个问题,很可能出现不自然的纹理。 (1)由于数据区域中的纹理图案的类型受到限制,因此,如果假定通过简单复制纹理来进行恢复,则在数据区域中通常不存在用于最小程度地恢复而没有不适感的图案。 。 (2)仅基于数据区域和缺失区域之间的图案相似度的指标不足以再现自然纹理,在本研究中,我们考虑了允许改变纹理亮度的图案相似度。扩展可以使用度数表示的纹理图案。除了图案相似性之外,代表纹理局部性的成本函数还用于抑制不自然纹理的生成。在实验中,针对不同的图像对缺陷区域进行了修复,并与常规方法进行了比较,并基于问卷调查进行了定性评估,证明了该方法的有效性。另外,我们阐明了常规评估方法的问题,例如使用少量人员和少量图像的主观评估以及基于结果图像和原始图像之间的差异进行定量评估的问题。

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