論文の概要: Image Inpainting by Multiscale Spline Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03270v1
• Date: Fri, 10 Jan 2020 01:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 23:30:49.047107
• Title: Image Inpainting by Multiscale Spline Interpolation
• Title（参考訳）: マルチスケールスプライン補間による画像処理
• Authors: Ghazale Ghorbanzade, Zahra Nabizadeh, Nader Karimi, Shadrokh Samavi
• Abstract要約: 局所的特徴と大域的特徴の両方を利用したマルチスケール画像インペイント手法を提案する。 既存の塗装法に比べて平均1.2dBの改善を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.561123408923489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering the missing regions of an image is a task that is called image inpainting. Depending on the shape of missing areas, different methods are presented in the literature. One of the challenges of this problem is extracting features that lead to better results. Experimental results show that both global and local features are useful for this purpose. In this paper, we propose a multi-scale image inpainting method that utilizes both local and global features. The first step of this method is to determine how many scales we need to use, which depends on the width of the lines in the map of the missing region. Then we apply adaptive image inpainting to the damaged areas of the image, and the lost pixels are predicted. Each scale is inpainted and the result is resized to the original size. Then a voting process produces the final result. The proposed method is tested on damaged images with scratches and creases. The metric that we use to evaluate our approach is PSNR. On average, we achieved 1.2 dB improvement over some existing inpainting approaches.
• Abstract（参考訳）: 画像の欠落領域の復元は、イメージインペインティングと呼ばれるタスクである。 欠落地の形状によって、文献に異なる方法が紹介されている。 この問題の課題のひとつは、よりよい結果につながる機能を抽出することだ。 実験の結果,グローバル機能とローカル機能の両方がこの目的に有用であることが判明した。 本稿では,局所的特徴と大域的特徴の両方を利用したマルチスケール画像インペイント手法を提案する。 この方法の最初のステップは、欠落した領域の地図の線幅に依存する、使用するスケール数を決定することである。 そして、画像の損傷領域に適応画像インペインティングを適用し、失われた画素を予測する。 各スケールは塗装され、その結果は元のサイズにリサイズされる。 そして、投票プロセスが最終結果を生成する。 提案手法はスクラッチやクリーゼで損傷した画像に対してテストを行う。 我々のアプローチを評価するために使われる計量はPSNRである。 既存の塗装法に比べて平均1.2dBの改善を実現した。

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