論文の概要: Analysis of Interpolation based Image In-painting Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06564v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 15:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:01:35.045022
• Title: Analysis of Interpolation based Image In-painting Approaches
• Title（参考訳）: 補間に基づく画像インペインティング手法の解析
• Authors: Mustafa Zor, Erkan Bostanci, Mehmet Serdar Guzel, Erinc Karatas
• Abstract要約: 本研究は,画像インペインティングにおけるアルゴリズムを比較するために考案された。 一般的に使用される標準画像の色やフォーマットに発生する誤差とノイズを補正した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpolation and internal painting are one of the basic approaches in image internal painting, which is used to eliminate undesirable parts that occur in digital images or to enhance faulty parts. This study was designed to compare the interpolation algorithms used in image in-painting in the literature. Errors and noise generated on the colour and grayscale formats of some of the commonly used standard images in the literature were corrected by using Cubic, Kriging, Radial based function and High dimensional model representation approaches and the results were compared using standard image comparison criteria, namely, PSNR (peak signal-to-noise ratio), SSIM (Structural SIMilarity), Mean Square Error (MSE). According to the results obtained from the study, the absolute superiority of the methods against each other was not observed. However, Kriging and RBF interpolation give better results both for numerical data and visual evaluation for image in-painting problems with large area losses.
• Abstract（参考訳）: 補間および内部絵画はデジタル イメージで起こる望ましくない部分を除去するか、または欠陥のある部分を高めるのに使用されるイメージの内部絵画の基本的なアプローチの1つです。 本研究は,画像インペインティングにおける補間アルゴリズムを比較するために考案された。 Cubic, Kriging, Radial based function, High dimensional model representation approachを用いて文献でよく使われる標準画像の色とグレースケールのフォーマットで発生する誤差とノイズを補正し,PSNR (peak signal-to-noise ratio), SSIM (Structural SIMilarity), Mean Square Error (MSE) という標準画像比較基準を用いて比較した。 この結果から得られた結果によると、両者の方法の絶対的な優位性は観察されなかった。 しかし、クリギングとRBF補間は、大きな領域損失を伴う画像インペインティング問題の数値データと視覚評価の両方により良い結果をもたらします。

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