エッジ情報とマスク収縮に基づく画像修復アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Xu Huali; Su Xiangdong; Wang Meng; Hao Xiang; Gao Guanglai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202132693451 整理番号：22P0157784

エッジ情報とマスク収縮に基づく画像修復アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Edge Information and Mask Shrinking Based Image Inpainting Approach

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発行年： 2020年06月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

画像修復タスクにおいて,欠損領域における高周波および低周波情報の両者を修復する能力は,復元画像の品質に実質的な影響を及ぼす。しかし,既存の修復方法は,通常,高周波および低周波情報を同時に考慮することができない。この問題を解決するため,本論文はエッジ情報とマスク縮小ベースの画像修復アプローチを提案し,それは2つのモデルから成る。第1のモデルは,損傷画像から完全なエッジ情報を生成するのに用いるエッジ生成モデルであり,第2のモデルは,生成されたエッジ情報と損傷画像の有効コンテンツで欠損領域を固定するために使用する画像完成モデルである。マスク収縮戦略を,修復する領域を追跡するために,画像完成モデルに採用する。提案方法を,データセットPlace2に関して定性的および定量的に評価した。結果は,著者らのアプローチが最先端の方法より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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