論文の概要: Line Drawing Guided Progressive Inpainting of Mural Damage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06649v2
• Date: Thu, 4 Jul 2024 14:15:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 03:22:23.532264
• Title: Line Drawing Guided Progressive Inpainting of Mural Damage
• Title（参考訳）: 外傷の進行的塗布を指導した線画
• Authors: Luxi Li, Qin Zou, Fan Zhang, Hongkai Yu, Long Chen, Chengfang Song, Xianfeng Huang, Xiaoguang Wang, Qingquan Li,
• Abstract要約: 線画ガイドによるプログレッシブ壁画の塗装法を提案する。 塗装工程は、構造復元と色補正の2段階に分けられる。 提案手法は,現在の画像塗装法に対して評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.768636785377645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Mural image inpainting is far less explored compared to its natural image counterpart and remains largely unsolved. Most existing image-inpainting methods tend to take the target image as the only input and directly repair the damage to generate a visually plausible result. These methods obtain high performance in restoration or completion of some pre-defined objects, e.g., human face, fabric texture, and printed texts, etc., however, are not suitable for repairing murals with varying subjects and large damaged areas. Moreover, due to discrete colors in paints, mural inpainting may suffer from apparent color bias. To this end, in this paper, we propose a line drawing guided progressive mural inpainting method. It divides the inpainting process into two steps: structure reconstruction and color correction, implemented by a structure reconstruction network (SRN) and a color correction network (CCN), respectively. In structure reconstruction, SRN utilizes the line drawing as an assistant to achieve large-scale content authenticity and structural stability. In color correction, CCN operates a local color adjustment for missing pixels which reduces the negative effects of color bias and edge jumping. The proposed approach is evaluated against the current state-of-the-art image inpainting methods. Qualitative and quantitative results demonstrate the superiority of the proposed method in mural image inpainting. The codes and data are available at https://github.com/qinnzou/mural-image-inpainting.
• Abstract（参考訳）: 死像の塗布は、自然像と比較するとはるかに少ないが、未解決のままである。 既存の画像塗装法の多くは、ターゲット画像のみを入力とし、損傷を直接修復して視覚的に妥当な結果を生成する傾向にある。 これらの方法は、例えば、人の顔、布地、印刷物などの予め定義された物の復元や完成において高い性能を得るが、さまざまな被写体や大きな損傷領域のある壁画の修復には適さない。 また、絵具の個々の色により、壁画の塗り絵は明らかな色の偏りに悩まされることがある。 そこで本稿では,線画ガイドによるプログレッシブ壁画塗装法を提案する。 SRN(Structure Restruction Network)とCCN(Color Restruction Network)の2つのステップに分けられる。 構造復元において、SRNはライン描画を補助として利用し、大規模コンテンツ認証と構造安定性を実現する。 色補正において、CCNは、色バイアスとエッジジャンプの負の効果を低減するために、欠落画素の局所色調整を行う。 提案手法は,現在の画像塗装法に対して評価される。 壁画の塗装における提案手法の優位性を示す質的,定量的な結果を得た。 コードとデータはhttps://github.com/qinnzou/mural-image-inpainting.comで公開されている。

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