論文の概要: Thermal Infrared Image Inpainting via Edge-Aware Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16000v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 09:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 15:23:35.143340
• Title: Thermal Infrared Image Inpainting via Edge-Aware Guidance
• Title（参考訳）: エッジアウェアガイドによる熱赤外イメージインパインティング
• Authors: Zeyu Wang, Haibin Shen, Changyou Men, Quan Sun, Kejie Huang
• Abstract要約: 本稿では,熱赤外画像の塗布に関する新しい課題を提案する。 我々は、壊れたTIR画像の細いエッジを完成させるためにエッジジェネレータを採用する。 完了したエッジは、モデルのエッジ認識を高めるために正規化重みとバイアスに投影される。 実験により,本手法はFLIRサーマルデータセットに対する最先端画像塗装手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.630992878659084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Image inpainting has achieved fundamental advances with deep learning. However, almost all existing inpainting methods aim to process natural images, while few target Thermal Infrared (TIR) images, which have widespread applications. When applied to TIR images, conventional inpainting methods usually generate distorted or blurry content. In this paper, we propose a novel task -- Thermal Infrared Image Inpainting, which aims to reconstruct missing regions of TIR images. Crucially, we propose a novel deep-learning-based model TIR-Fill. We adopt the edge generator to complete the canny edges of broken TIR images. The completed edges are projected to the normalization weights and biases to enhance edge awareness of the model. In addition, a refinement network based on gated convolution is employed to improve TIR image consistency. The experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art image inpainting approaches on FLIR thermal dataset.
• Abstract（参考訳）: 画像の彩色は、深層学習において根本的な進歩を遂げた。 しかし、既存の塗装法のほとんどは自然画像の処理を目的としており、熱赤外(TIR)画像はほとんど対象外であり、広く応用されている。 TIR画像に適用する場合、従来の塗装法は通常歪みやぼやけた内容を生成する。 本稿では,TIR画像の欠落した領域を再構成することを目的とした,熱赤外画像の塗布作業を提案する。 本稿では,新しいディープラーニングモデルTIR-Fillを提案する。 我々は、壊れたTIR画像の細いエッジを完成させるためにエッジジェネレータを採用する。 完了したエッジは、モデルのエッジ認識を高めるために正規化重みとバイアスに投影される。 さらに、ゲート畳み込みに基づく精細化ネットワークを用いて、TIR画像の整合性を改善する。 実験により,本手法はFLIRサーマルデータセットの現像手法よりも優れていた。

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