論文の概要: Image inpainting using frequency domain priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01832v1
- Date: Thu, 3 Dec 2020 11:08:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 23:17:29.067037
- Title: Image inpainting using frequency domain priors
- Title(参考訳): 周波数領域プリエントを用いた画像インペインティング
- Authors: Hiya Roy, Subhajit Chaudhury, Toshihiko Yamasaki, Tatsuaki Hashimoto
- Abstract要約: 本稿では,周波数領域情報を用いた新しい画像塗装手法を提案する。
提案手法について,CelebA,Paris Streetview,DTDテクスチャデータセットを用いて検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.54138025375951
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel image inpainting technique using frequency
domain information. Prior works on image inpainting predict the missing pixels
by training neural networks using only the spatial domain information. However,
these methods still struggle to reconstruct high-frequency details for real
complex scenes, leading to a discrepancy in color, boundary artifacts,
distorted patterns, and blurry textures. To alleviate these problems, we
investigate if it is possible to obtain better performance by training the
networks using frequency domain information (Discrete Fourier Transform) along
with the spatial domain information. To this end, we propose a frequency-based
deconvolution module that enables the network to learn the global context while
selectively reconstructing the high-frequency components. We evaluate our
proposed method on the publicly available datasets CelebA, Paris Streetview,
and DTD texture dataset, and show that our method outperforms current
state-of-the-art image inpainting techniques both qualitatively and
quantitatively.
- Abstract(参考訳): 本稿では,周波数領域情報を用いた新しい画像塗装手法を提案する。
予めは、空間領域情報のみを使用してニューラルネットワークをトレーニングすることで、欠落画素を予測するイメージインペインティングに取り組んでいる。
しかし、これらの手法は依然として実際の複雑なシーンの高周波のディテールを再構築するのに苦労しており、色、境界アーティファクト、歪んだパターン、ぼやけたテクスチャの相違を引き起こしている。
これらの問題を解決するために,空間領域情報とともに周波数領域情報(離散フーリエ変換)を用いてネットワークを訓練することにより,よりよい性能を得ることができるか検討する。
そこで本研究では,高周波成分を選択的に再構成しながら,ネットワークがグローバルコンテキストを学習できる周波数ベースのデコンボリューションモジュールを提案する。
提案手法は,CelebA,Paris Streetview,DTDテクスチャデータセットの公開データセット上で評価し,その手法が定性的かつ定量的に,現在の最先端画像塗装技術より優れていることを示す。
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