論文の概要: Semantic Image Translation for Repairing the Texture Defects of Building Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17418v2
• Date: Sat, 1 Apr 2023 07:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 11:35:20.567585
• Title: Semantic Image Translation for Repairing the Texture Defects of Building Models
• Title（参考訳）: 建築模型のテクスチャ欠陥修復のための意味的画像翻訳
• Authors: Qisen Shang, Han Hu, Haojia Yu, Bo Xu, Libin Wang, Qing Zhu
• Abstract要約: 本稿では, ファサードテクスチャ画像の合成手法を提案する。 提案手法は,既存のテクスチャを欠いたファッケードに対して,テクスチャイメージを特定のスタイルで合成することも可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.764719266178655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The accurate representation of 3D building models in urban environments is significantly hindered by challenges such as texture occlusion, blurring, and missing details, which are difficult to mitigate through standard photogrammetric texture mapping pipelines. Current image completion methods often struggle to produce structured results and effectively handle the intricate nature of highly-structured fa\c{c}ade textures with diverse architectural styles. Furthermore, existing image synthesis methods encounter difficulties in preserving high-frequency details and artificial regular structures, which are essential for achieving realistic fa\c{c}ade texture synthesis. To address these challenges, we introduce a novel approach for synthesizing fa\c{c}ade texture images that authentically reflect the architectural style from a structured label map, guided by a ground-truth fa\c{c}ade image. In order to preserve fine details and regular structures, we propose a regularity-aware multi-domain method that capitalizes on frequency information and corner maps. We also incorporate SEAN blocks into our generator to enable versatile style transfer. To generate plausible structured images without undesirable regions, we employ image completion techniques to remove occlusions according to semantics prior to image inference. Our proposed method is also capable of synthesizing texture images with specific styles for fa\c{c}ades that lack pre-existing textures, using manually annotated labels. Experimental results on publicly available fa\c{c}ade image and 3D model datasets demonstrate that our method yields superior results and effectively addresses issues associated with flawed textures. The code and datasets will be made publicly available for further research and development.
• Abstract（参考訳）: 都市環境における3次元建築モデルの正確な表現は、テクスチャの閉塞、ぼやけ、詳細の欠如といった、標準的なフォトグラムテクスチャマッピングパイプラインによる緩和が難しい課題によって著しく妨げられている。 現在の画像補完法は、しばしば構造化結果の生成に苦慮し、高度に構造化されたfa\c{c}adeテクスチャの複雑な性質を多様なアーキテクチャスタイルで効果的に扱う。 さらに, 既存の画像合成法は, 現実的なfa\c{c}adeテクスチャ合成を実現するのに不可欠な, 高周波細部保存や人工規則構造保存の困難さに直面する。 これらの課題に対処するために、構造ラベルマップからアーキテクチャスタイルを忠実に反映したfa\c{c}adeテクスチャ画像の合成手法を提案する。 細部や規則構造を保存するために,周波数情報やコーナーマップを利用した正規性を考慮したマルチドメイン手法を提案する。 また、汎用的なスタイル転送を可能にするために、SEANブロックをジェネレータに組み込んでいます。 好ましくない領域を伴わずに, 妥当な構造化画像を生成するため, 画像補完技術を用いて, 画像推定に先立って, セマンティクスによるオクルージョン除去を行う。 また,既存のテクスチャを欠いたfa\c{c}adeの特定のスタイルでテクスチャ画像を合成し,手動のアノテートラベルを用いた。 公開されているfa\c{c}ade画像および3dモデルデータセットにおける実験結果から,本手法は優れた結果をもたらし,欠陥のあるテクスチャに関連する問題を効果的に解決できることが分かる。 コードとデータセットは、さらなる研究と開発のために公開されます。

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