Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション - A Successful Failure
2010年11月03日 Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション Tweet 以前『Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力』において、Web上の膨大な画像から欠損部分を自動的に補完する手法*1について紹介した（図1）。 図1：Scene Completion Using Millions of Photographs これは、Flickr等から大量にかき集めてきた画像から類似度の高い画像を自動的に抽出し、欠損部分にハメ込むことで違和感の無い補完画像を生成するアプローチであり、そのアイデアと、生成される補完画像のクオリティが話題になった。素材の量が質に変化する、まさにWeb時代に適したアプローチである。 本エントリでは同様の手法を用いて、失われた色を取り戻すカラリゼーション(colorization)について紹介したい。カラリゼーションとはコンピュータを用いたモノクロ画像
昨日からネットで大騒ぎ "PhotoSketch"が凄い件：In the looop：ITmedia オルタナティブ・ブログ
Gizmode, CNET, Mashable と立て続けに記事になり，凄すぎると話題のPhotoSketch。 TwitterでもBuzzりまくっています。 【Twitterで旬な話題を調査できる "CrowdEye" より】 (2009年10月7日データ） それでどんなサービスかというと，ラフスケッチの情報をもとに，それに最適な画像をネットが集めてきて，しかも信じられないほど巧妙に合成写真を完成されるというものです。 開発元は Tsinghua University（清華大学）とNational University of Singaporeの共同チーム。 とにかく，まずこの動画を見てください。 PhotoSketch: Internet Image Montage from tao chen on Vimeo. つまり， ごく適当にイメージを書く。 これに名前をつける。 あとはシステ
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