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。
別れた彼・彼女を消せる写真リサイズの新手法｢Scene Carving｣（動画）
写真は真っ二つに、しなくていい。 昔の彼・彼女を思い出のアルバムからサックリ消せる、悲しいリサイズの新手法が生まれました。名づけて｢scene carving（シーン・カーヴィング）｣。 ただのリサイズじゃないですよ？ 文字通りシーンをカーヴィング（彫刻、切り分け）して、元の縦横比率で残したいところ（例：赤ちゃん抱いてる女性）とか、丸ごと消したいところ（例：海岸の男）を指定して寄せたり伸ばしたりできるんです。 この新しいアルゴリズムは世界最大のCGの祭典｢SIGGRAPH｣でイスラエルのコンピュータサイエンス研究所（Efi Arazi School of Computer Science）のAriel Shamir氏が発表しました。動画冒頭では、最近何かと話題の三菱電機米国研究所（MERL）と兼務で、同じMERLのShai Avidan氏と共同発表というクレジットになってますね。 CGやら
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