論文の概要: An Image Analogies Approach for Multi-Scale Contour Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11047v1
- Date: Tue, 21 Jul 2020 19:14:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 05:15:02.101679
- Title: An Image Analogies Approach for Multi-Scale Contour Detection
- Title(参考訳): マルチスケール輪郭検出のための画像解析手法
- Authors: Slimane Larabi and Neil M. Robertson
- Abstract要約: クエリ画像の輪郭を参照(例:アナログ)に対して行うのと同じ方法で検出する新しい方法を提案する。
数学的な研究から導かれた14個のステレオパッチは、光条件とは無関係に輪郭を異なるスケールで見つけるために用いられる知識である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.974890682815778
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we deal with contour detection based on the recent image
analogy principle which has been successfully used for super-resolution,
texture and curves synthesis and interactive editing. Hand-drawn outlines are
initially as benchmarks. Given such a reference image, we present a new method
based on this expertise to locate contours of a query image in the same way
that it is done for the reference (i.e by analogy).
Applying a image analogies for contour detection using hand drawn images as
leaning images cannot gives good result for any query image. The contour
detection may be improved if we increase the number of learning images such
that there will be exist similarity between query image and some reference
images. In addition of the hardness of contours drawing task, this will
increase considerably the time computation.
We investigated in this work, how can we avoid this constraint in order to
guaranty that all contour pixels will be located for any query image. Fourteen
derived stereo patches, derived from a mathematical study, are the knowledge
used in order to locate contours at different scales independently of the light
conditions.
Comprehensive experiments are conducted on different data sets (BSD 500,
Horses of Weizmann). The obtained results show superior performance via
precision and recall vs. hand-drawn contours at multiple resolutions to the
reported state of the art.
- Abstract(参考訳): 本稿では,超解像,テクスチャ,曲線合成,インタラクティブな編集に成功している最近の画像類似原理に基づく輪郭検出について述べる。
手描きのアウトラインは、最初はベンチマークである。
このような参照画像が与えられた場合、クエリ画像の輪郭を参照のために行うのと同じように(つまり、類似によって)見つけ出すために、この専門知識に基づく新しい手法を提案する。
手描き画像を用いた輪郭検出のための画像アナロジーの適用は,問合せ画像に対して良好な結果を与えることはできない。
問合せ画像と参照画像との間に類似性が存在するような学習画像の数を増やすことで、輪郭検出を改善することができる。
輪郭描画タスクの難しさに加えて、これは時間計算を大幅に増加させる。
本研究では,この制約を回避して,すべての輪郭画素が任意のクエリ画像に対して配置されることを保証した。
数学的な研究から導かれた14個のステレオパッチは、光条件とは無関係に異なるスケールの輪郭を見つけるために用いられる知識である。
総合的な実験は異なるデータセット(BSD 500, Horses of Weizmann)で行われている。
得られた結果から,手描きの輪郭に対して,複数の解像度で精度,リコールにより優れた性能を示した。
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