Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
「攻殻機動隊」「電脳コイル」の世界を実現！ - ARToolKitを使った拡張現実感プログラミング
仮想世界と現実世界を融合する技術は，拡張現実感（Augmented Reality：AR）と呼ばれています． おおげさな言い方をするとARは現実の世界に情報を「上書き」することができる技術です． アニメや映画にでてくる「電脳」を想像してみてください． 手のひらの上に3Dキャラクタを表示したり，現実の世界でデジタル・データに触れてみたり… そんな魔法のような技術です． ARToolKitは，ARアプリケーションの実装を手助けするC言語用のライブラリです． ARToolKitを使うと，紙に印刷されたパターンをカメラで読み取り， その上に3Dオブジェクトをオーバーレイ表示するアプリケーションが簡単に作れます． 本来は非常に敷居の高い技術なのですが，このライブラリは「難しい部分」の処理を 全てやってくれます． …というわけで今回はARToolKitを使って近未来の技術 「拡張現実感」 を体験してま
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[ケータイ Watch.biz] KLab、処理速度4倍のソーシャルアプリ向け画像合成ライブラリ
