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。
Adobe Photoshop CS5に実装されるPatchMatchの実力 - A Successful Failure
動画：Adobe Photoshop CS5の新機能はもはやえげつないレベル… | ◆めっつぉ：スクエニ&ガジェットニュースとしてAdobe Photoshop CS5の新機能が紹介され話題になっている。 概要を知るには動画で見るのが手っ取り早いが、本エントリではSIGGRAPH2009で発表された元論文*1を参照して、その詳細を紹介したい。 本エントリで紹介する画像は全て元論文からの引用であり、高解像度画像にリンクしている。「失業者が出るレベル」とコメントされているが、高解像度画像によりそのクオリティを確認してもらいたい。 PatchMatchの概要 Adobe Photoshop CS5の新機能は、近似画像ないし近似画像領域を発見するための無作為近隣探索アルゴリズムであるPatchMatchによって実現されている。最近隣探索(nearest-neighbor search)は先行研究で
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