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。
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JPEG ライブラリを試す
これまで JPEG 画像を扱う場合には djpeg で pnm 形式へ展開しそれを他の形 式へ変換するか，Tcl/Tk での PIFE ライブラリを利用してきましたが， 効率などの問題と単なる興味から直接 JPEG 画像を扱ってみたくなったのでラ イブラリを試してみました． ソース・ライブラリの入手 使用している FreeBSD 環境には既に JPEG ライブラリはインストールされて いますが，内容を眺めるため IJG のサイトから JPEG ソースファイルアーカイブ jpegsrc.v6b.tar.gz を入手しました．これを展開し ./configure, make を行なうと， 通常のコマンドである cjpeg, djpeg などが生成されます． 今回は展開を試すため djpeg.c を参考にします．このファイルでは多種形式へ の出力のため抽象化されている箇所があり読み取りにくいので
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