人工知能で白黒写真をカラーに 早大が技術開発、GitHubでコード公開
早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという
画像処理論 2012年度冬学期
画像処理論・先端表現情報学特論X 2014年度冬学期 休講の予定： 11月11日は休講となりますのでご注意ください。 第1回：本講義の概略と「画像のデジタル化」 平成26年10月21日 配布資料：講義スライド 参考資料：谷口2章、BB 2.2.4、B&B 2.2.6 第2回：「ノイズと画像フィルタ」 平成26年10月28日 配布資料：講義スライド 参考資料：T&V3, BB3.2.1 第3回：「ノイズと画像フィルタ（２）」、「エッジ特徴」 平成26年11月4日 配布資料：講義スライド 参考資料：T&V4.1-4.2, 谷内田4.2章, 谷口4.4章 第4回：「コーナー特徴」、「SIFT特徴」 平成26年11月18日 配布資料：講義スライド 参考資料：T&V4.3, Lowe-ICCV99, SIFTチュートリアル 第5回：「ハフ変換」、「一般化ハフ変換」、「幾何学的ハッシング」 平成26年
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。
★Photo Effects and Photo Editing with One Click - BeFunky.com
Photo Editing and Graphic Design Made for EveryoneBeFunky's all-in-one online Creative Platform has everything you need to easily edit photos, create graphic designs, and make photo collages. Your All-In-One Creative SolutionWatch BeFunky in action to see how it makes your photo editing, collage making, and graphic design workflow seamless. Most Popular FeaturesBeFunky has an amazing collection of
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Vector Magic Precision Bitmap To Vector Conversion Online
