Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Image Tracing with Convolutional Autoencoders by High-Pass Filter Preprocessing

論文の概要: Improving Image Tracing with Convolutional Autoencoders by High-Pass Filter Preprocessing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09039v1
Date: Thu, 15 Jun 2023 10:59:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-16 15:16:31.533848
Title: Improving Image Tracing with Convolutional Autoencoders by High-Pass Filter Preprocessing
Title（参考訳）: 高パスフィルタ前処理による畳み込みオートエンコーダによる画像追跡の改善
Authors: Zineddine Bettouche and Andreas Fischer
Abstract要約: 本研究では,画像の抽象表現を抽出するために,ハイパスフィルタリング,オートエンコーディング,ベクトル化などの処理手法を検討する。結果によると、オートエンコーダで画像を再構築し、ハイパスフィルタリングし、ベクター化することで、ベクター化プロセスの有効性を高めながら、画像をより抽象的に表現することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6367279911825442
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The process of transforming a raster image into a vector representation is known as image tracing. This study looks into several processing methods that include high-pass filtering, autoencoding, and vectorization to extract an abstract representation of an image. According to the findings, rebuilding an image with autoencoders, high-pass filtering it, and then vectorizing it can represent the image more abstractly while increasing the effectiveness of the vectorization process.
Abstract（参考訳）: ラスター画像をベクトル表現に変換する過程は、イメージトレースとして知られている。本研究では,画像の抽象表現を抽出するために,ハイパスフィルタリング,自動エンコーディング,ベクトル化などの処理手法を検討する。結果によると、オートエンコーダで画像を再構築し、ハイパスフィルタリングし、ベクトル化することで、ベクトル化プロセスの有効性を高めながら、より抽象的に画像を表現することができる。

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