論文の概要: A Survey on Patch-based Synthesis: GPU Implementation and Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06278v1
- Date: Mon, 11 May 2020 19:25:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-04 20:56:05.981102
- Title: A Survey on Patch-based Synthesis: GPU Implementation and Optimization
- Title（参考訳）: パッチベース合成に関する調査:gpuの実装と最適化
- Authors: Hadi Abdi Khojasteh
- Abstract要約: この論文は、小さな局所領域間の対応を見つけるためのパッチベースの合成とアルゴリズムの研究を調査する。
私たちが研究したアルゴリズムの1つは、PatchMatchで、画像の類似した領域や「パッチ」を見つけることができる。
コンピュータグラフィックスでは、画像から不要な物体を取り除き、画像中の物体をシームレスに移動させ、画像のアスペクト比を変え、映像の要約を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This thesis surveys the research in patch-based synthesis and algorithms for
finding correspondences between small local regions of images. We additionally
explore a large kind of applications of this new fast randomized matching
technique. One of the algorithms we have studied in particular is PatchMatch,
can find similar regions or "patches" of an image one to two orders of
magnitude faster than previous techniques. The algorithmic program is driven by
applying mathematical properties of nearest neighbors in natural images. It is
observed that neighboring correspondences tend to be similar or "coherent" and
use this observation in algorithm in order to quickly converge to an
approximate solution. The algorithm is the most general form can find k-nearest
neighbor matching, using patches that translate, rotate, or scale, using
arbitrary descriptors, and between two or more images. Speed-ups are obtained
over various techniques in an exceeding range of those areas. We have explored
many applications of PatchMatch matching algorithm. In computer graphics, we
have explored removing unwanted objects from images, seamlessly moving objects
in images, changing image aspect ratios, and video summarization. In computer
vision we have explored denoising images, object detection, detecting image
forgeries, and detecting symmetries. We conclude by discussing the restrictions
of our algorithmic program, GPU implementation and areas for future analysis.
- Abstract（参考訳）: この論文は、小さな局所領域間の対応を見つけるためのパッチベースの合成とアルゴリズムの研究を調査する。
さらに,この新しい高速ランダムマッチング手法の多種多様な応用について検討する。
私たちが特に研究したアルゴリズムの1つがpatchmatchで、同様の領域や画像の"パッチ"を、以前の技術よりも1～2桁早く見つけることができます。
アルゴリズムプログラムは、自然画像に最も近い近傍の数学的性質を適用することによって駆動される。
隣り合う対応は似ているか「一貫性のある」傾向にあり、近似解に素早く収束するためにアルゴリズムでこの観測を用いる。
このアルゴリズムは、k-nearestの隣同士のマッチング、翻訳、回転、スケールのパッチ、任意のディスクリプタ、および2つ以上の画像の間にある最も一般的な形式である。
スピードアップは、これらの領域を超越した範囲で様々な技術で得られる。
PatchMatchマッチングアルゴリズムの多くの応用について検討した。
コンピュータグラフィックスでは,画像からの不要なオブジェクトの除去,画像内のオブジェクトのシームレスな移動,画像アスペクト比の変更,ビデオ要約について検討した。
コンピュータビジョンでは,画像の雑音化,物体検出,画像偽造の検出,対称性の検出について検討した。
本稿では,アルゴリズムプログラムの制約,GPUの実装,今後の分析分野について論じる。
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