| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2015-06-15 |
| タイトル |
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タイトル |
細部を復元するシームレス画像合成法 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Seamless Image Cloning with Detail Restoration |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[一般論文（推薦論文）] ポアソン画像合成，画像類推，シームレスクローニング，エッジ保存フィルタ |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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画像情報処理研究チーム，理化学研究所 |
| 著者所属 |
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画像情報処理研究チーム，理化学研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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RIKEN |
| 著者所属(英) |
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en |
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RIKEN |
| 著者名 |
吉澤, 信
横田, 秀夫
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| 著者名(英) |
Shin, Yoshizawa
Hideo, Yokota
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
2つの画像を境界が自然になるように合成する画像合成問題は，シームレスクローニングやコラージュと呼ばれ，CG分野にて様々な応用があり，その計算方法は重要な研究テーマである．もしも合成する画像間でテクスチャ細部のパターンが異なる場合に，既存のアプローチでは自然な合成結果を生成しないことが知られている．これは，色合は自然に合成できても，テクスチャ細部の不連続性が合成結果の境界を判別可能にするためである．本稿では，画像のテクスチャ細部とベースとなる低周波カラー情報を別々に処理することにより，テクスチャを考慮した画像合成を生成する新しい計算フレームワーク（ポアソン画像類推法）を提案する．提案フレームワークでは，まず画像の細部とベースを新たに開発したエッジ保存フィルタにより分離する．次に，ベースの色合はポアソン方程式を解くことにより補間し，細部は画像類推法と呼ばれる例題に基づくテクスチャ合成法を用いて復元する．提案フレームワークにより，細部のパターンが異なる画像間でも写実的な画像合成に成功した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Synthesizing two images with seamless boundaries, i.e. seamless image cloning, has many useful applications in CG and image processing. Hence, investigating its computational methods is important. For a given pair of images, if their texture patterns are different, then conventional approaches do not produce natural-looking cloning results because of their detail differences. In this paper, we propose a new computational framework, Poisson image analogy, for texture-aware seamless image cloning. The framework processes the image details and its base color information separately by using a novel edge-preserving filter. Then, the base color is interpolated by solving the Poisson equation. The detail is restored by adapting an example-based texture synthesis technique called image analogy. The framework provides realistic image cloning results with seamless texture details. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 56,
号 6,
p. 1517-1527,
発行日 2015-06-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
IPSJ-JNL5606020.pdf (8.1 MB)
