論文の概要: Image Blending Algorithm with Automatic Mask Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05382v3
• Date: Wed, 29 Nov 2023 06:49:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 03:50:41.905729
• Title: Image Blending Algorithm with Automatic Mask Generation
• Title（参考訳）: 自動マスク生成によるイメージブレンドアルゴリズム
• Authors: Haochen Xue, Mingyu Jin, Chong Zhang, Yuxuan Huang, Qian Weng, Xiaobo Jin
• Abstract要約: マスク自動生成による画像ブレンディング手法を提案する。 セマンティックオブジェクトの検出とセグメンテーションとマスク生成を組み合わせることで、深いブレンド画像を実現する。 その結果,本手法は従来の画像ブレンディングアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.785996682757753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, image blending has gained popularity for its ability to create visually stunning content. However, the current image blending algorithms mainly have the following problems: manually creating image blending masks requires a lot of manpower and material resources; image blending algorithms cannot effectively solve the problems of brightness distortion and low resolution. To this end, we propose a new image blending method with automatic mask generation: it combines semantic object detection and segmentation with mask generation to achieve deep blended images based on our proposed new saturation loss and two-stage iteration of the PAN algorithm to fix brightness distortion and low-resolution issues. Results on publicly available datasets show that our method outperforms other classical image blending algorithms on various performance metrics, including PSNR and SSIM.
• Abstract（参考訳）: 近年、画像のブレンディングは視覚的に素晴らしいコンテンツを作る能力で人気を集めている。 しかし、現在の画像ブレンディングアルゴリズムには、主に次のような問題がある: 画像ブレンディングマスクを手動で作成するには、多くの人力と材料資源が必要である; 画像ブレンディングアルゴリズムは、明るさ歪みと低解像度の問題を効果的に解決できない。 そこで本研究では,提案する彩度損失と2段階のパンアルゴリズムによる輝度ゆらぎと低分解能問題を解決するため,意味的物体検出とセグメンテーションとマスク生成を組み合わせた新しい画像ブレンディング手法を提案する。 提案手法はPSNRやSSIMなど,様々なパフォーマンス指標において,従来の画像ブレンディングアルゴリズムよりも優れていた。

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