論文の概要: Example-based Color Transfer with Gaussian Mixture Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13626v3
• Date: Thu, 6 Jan 2022 10:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 07:20:41.223924
• Title: Example-based Color Transfer with Gaussian Mixture Modeling
• Title（参考訳）: ガウス混合モデルを用いたサンプルベースカラー転送
• Authors: Chunzhi Gu, Xuequan Lu, Chao Zhang
• Abstract要約: 我々は、確率的枠組みの下で色移動をモデル化し、パラメータ推定問題としてキャストする。 最適化には期待最大化(EM)アルゴリズム(EステップとMステップ)を用いる。 本手法は,EMイテレーションの増加とともに連続色変換結果を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.880968031370767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Color transfer, which plays a key role in image editing, has attracted noticeable attention recently. It has remained a challenge to date due to various issues such as time-consuming manual adjustments and prior segmentation issues. In this paper, we propose to model color transfer under a probability framework and cast it as a parameter estimation problem. In particular, we relate the transferred image with the example image under the Gaussian Mixture Model (GMM) and regard the transferred image color as the GMM centroids. We employ the Expectation-Maximization (EM) algorithm (E-step and M-step) for optimization. To better preserve gradient information, we introduce a Laplacian based regularization term to the objective function at the M-step which is solved by deriving a gradient descent algorithm. Given the input of a source image and an example image, our method is able to generate continuous color transfer results with increasing EM iterations. Various experiments show that our approach generally outperforms other competitive color transfer methods, both visually and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 画像編集において重要な役割を担う色転写は、最近注目されている。 時間を要する手動調整や事前セグメンテーション問題など、さまざまな問題により、これまでも課題となっている。 本稿では,確率的枠組みの下で色移動をモデル化し,パラメータ推定問題として位置づける。 特に、転送画像とガウス混合モデル(GMM)の例画像とを関連付け、転送画像の色をGMMセントロイドとみなす。 最適化には期待最大化(EM)アルゴリズム(EステップとMステップ)を用いる。 勾配情報をよりよく保存するために、勾配降下アルゴリズムを導出して解いたMステップの目的関数にラプラシアン系正規化項を導入する。 ソース画像とサンプル画像の入力を考えると、EMイテレーションの増加とともに連続的な色変換結果を生成することができる。 様々な実験により,本手法は視覚的にも定量的にも,他の競合色伝達法よりも優れていた。

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