論文の概要: Gaussian Fourier Pyramid for Local Laplacian Filter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04681v1
- Date: Wed, 8 Jun 2022 20:50:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 08:44:08.340878
- Title: Gaussian Fourier Pyramid for Local Laplacian Filter
- Title(参考訳): 局所ラプラシアンフィルタのためのガウス型フーリエピラミッド
- Authors: Yuto Sumiya, Tomoki Otsuka, Yoshihiro Maeda, Norishige Fukushima
- Abstract要約: いくつかのエッジ保存分解は、例えば局所ラプラシアフィルタリング(LLF)のようなハロを分解する。
高速LLFの近似加速度は、複数のラプラシアピラミッドを線形に補間するために提案された。
以上の結果から,Fourier LLFは同一数のピラミッドに対して高い精度を有することが明らかとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6117371161379208
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-scale processing is essential in image processing and computer
graphics. Halos are a central issue in multi-scale processing. Several
edge-preserving decompositions resolve halos, e.g., local Laplacian filtering
(LLF), by extending the Laplacian pyramid to have an edge-preserving property.
Its processing is costly; thus, an approximated acceleration of fast LLF was
proposed to linearly interpolate multiple Laplacian pyramids. This paper
further improves the accuracy by Fourier series expansion, named Fourier LLF.
Our results showed that Fourier LLF has a higher accuracy for the same number
of pyramids. Moreover, Fourier LLF exhibits parameter-adaptive property for
content-adaptive filtering. The code is available at:
https://norishigefukushima.github.io/GaussianFourierPyramid/.
- Abstract(参考訳): 画像処理やコンピュータグラフィックスではマルチスケール処理が不可欠である。
Halosはマルチスケール処理の中心的な問題である。
いくつかのエッジ保存分解は、例えば局所ラプラシアフィルター(LLF)のようなハロを分解し、ラプラシアピラミッドをエッジ保存特性を持つように拡張する。
そのため、高速LLFの近似加速度が複数のラプラシアピラミッドを線形に補間するために提案された。
本稿では、フーリエ級数展開によるフーリエLSFの精度をさらに向上する。
その結果,Fourier LLFは同じ数のピラミッドに対して高い精度が得られた。
さらに、Fourier LLFは、コンテンツ適応フィルタリングのパラメータ適応性を示す。
コードは、https://nori Shigefukushima.github.io/GaussianFourierPyramid/で入手できる。
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