論文の概要: 3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04727v3
• Date: Wed, 10 Jun 2020 14:21:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 03:21:08.251540
• Title: 3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting
• Title（参考訳）: テクスチャ対応層状深度塗布による3次元撮影
• Authors: Meng-Li Shih, Shih-Yang Su, Johannes Kopf, Jia-Bin Huang
• Abstract要約: 本稿では、1枚のRGB-D入力画像を3D写真に変換する方法を提案する。 学習に基づく着色モデルでは,新しい局所的な色と深度を隠蔽領域に合成する。 結果の3D写真は、モーションパララックスで効率よくレンダリングできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.66235795163143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method for converting a single RGB-D input image into a 3D photo - a multi-layer representation for novel view synthesis that contains hallucinated color and depth structures in regions occluded in the original view. We use a Layered Depth Image with explicit pixel connectivity as underlying representation, and present a learning-based inpainting model that synthesizes new local color-and-depth content into the occluded region in a spatial context-aware manner. The resulting 3D photos can be efficiently rendered with motion parallax using standard graphics engines. We validate the effectiveness of our method on a wide range of challenging everyday scenes and show fewer artifacts compared with the state of the arts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1枚のRGB-D入力画像を3次元写真に変換する手法を提案する。 そこで我々は,明明な画素接続を基盤とする階層型奥行き画像を用いて,新しい局所色・奥行きコンテンツを空間的文脈認識でオクルード領域に合成する学習ベースの塗り込みモデルを提案する。 結果として得られる3D写真は、標準のグラフィックスエンジンを使用してモーションパララックスで効率よくレンダリングできる。 本手法の有効性を,課題の多い日常の場面で検証し,芸術的状況と比較して少ない工芸品を提示する。

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