論文の概要: Interpolating Points on a Non-Uniform Grid using a Mixture of Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13257v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 13:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 14:27:19.648935
• Title: Interpolating Points on a Non-Uniform Grid using a Mixture of Gaussians
• Title（参考訳）: ガウス型混合格子を用いた非一様格子上の補間点
• Authors: Ivan Skorokhodov
• Abstract要約: ガウス混合モデルに基づく一様でない画像を生成する手法を提案する。 従来の画像方法は、補間したい座標が一様格子上に配置されていると仮定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose an approach to perform non-uniform image interpolation based on a Gaussian Mixture Model. Traditional image interpolation methods, like nearest neighbor, bilinear, Hamming, Lanczos, etc. assume that the coordinates you want to interpolate from, are positioned on a uniform grid. However, it is not always the case in practice and we develop an interpolation method that is able to generate an image from arbitrarily positioned pixel values. We do this by representing each known pixel as a 2D normal distribution and considering each output image pixel as a sample from the mixture of all the known ones. Apart from the ability to reconstruct an image from arbitrarily positioned set of pixels, this also allows us to differentiate through the interpolation procedure, which might be helpful for downstream applications. Our optimized CUDA kernel and the source code to reproduce the benchmarks is located at https://github.com/universome/non-uniform-interpolation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ガウス混合モデルに基づく一様でない画像補間を行う手法を提案する。 近接近傍、双線型、ハミング、ランチョスなどの従来の画像補間法。 補間したい座標が 均一な格子上に 配置されていると仮定する しかし、実際には必ずしもそうではないため、任意に位置付けられた画素値から画像を生成できる補間法を開発する。 我々は、既知の各画素を2次元正規分布として表現し、各出力画像画素を既知の各画素の混合したサンプルとして考慮する。 任意に配置されたピクセル群から画像を再構成する機能とは別に、これはまた、下流アプリケーションに役立つ補間手順を通して区別することもできます。 最適化されたCUDAカーネルとベンチマークを再現するソースコードはhttps://github.com/universome/non-uniform-interpolationにあります。

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