論文の概要: Removing Interference and Recovering Content Imaginatively for Visible Watermark Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14383v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 02:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 16:26:02.011683
• Title: Removing Interference and Recovering Content Imaginatively for Visible Watermark Removal
• Title（参考訳）: 可視性透かし除去のための干渉除去とコンテンツ回収
• Authors: Yicheng Leng, Chaowei Fang, Gen Li, Yixiang Fang, Guanbin Li
• Abstract要約: 本研究では,Removing Interference and Recovering Content Imaginatively (RIRCI)フレームワークについて紹介する。 RIRCIは2段階のアプローチを具現化しており、最初のフェーズは透かし成分の識別と分離に焦点を当て、次のフェーズは背景コンテンツの復元に焦点を当てている。 本モデルでは,半透明透かしの下の固有背景情報を完全に探索できるデュアルパスネットワークを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.576748565274706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visible watermarks, while instrumental in protecting image copyrights, frequently distort the underlying content, complicating tasks like scene interpretation and image editing. Visible watermark removal aims to eliminate the interference of watermarks and restore the background content. However, existing methods often implement watermark component removal and background restoration tasks within a singular branch, leading to residual watermarks in the predictions and ignoring cases where watermarks heavily obscure the background. To address these limitations, this study introduces the Removing Interference and Recovering Content Imaginatively (RIRCI) framework. RIRCI embodies a two-stage approach: the initial phase centers on discerning and segregating the watermark component, while the subsequent phase focuses on background content restoration. To achieve meticulous background restoration, our proposed model employs a dual-path network capable of fully exploring the intrinsic background information beneath semi-transparent watermarks and peripheral contextual information from unaffected regions. Moreover, a Global and Local Context Interaction module is built upon multi-layer perceptrons and bidirectional feature transformation for comprehensive representation modeling in the background restoration phase. The efficacy of our approach is empirically validated across two large-scale datasets, and our findings reveal a marked enhancement over existing watermark removal techniques.
• Abstract（参考訳）: 可視的な透かしは、画像の著作権を保護するのに役立ちますが、基礎となるコンテンツを歪め、シーンの解釈や画像編集といった作業を複雑にします。 目に見える透かし除去は、透かしの干渉をなくし、背景コンテンツを復元することを目的としている。 しかし, 従来の手法では, 同一枝内で透かし成分の除去や背景復元を行う場合が多く, 予測や背景が曖昧な場合の無視において, 透かしの残差が生じている。 これらの制約に対処するために、Removing Interference and Recovering Content Imaginatively (RIRCI)フレームワークを紹介した。 rirciは2段階のアプローチを具現化している: 最初のフェーズはウォーターマークのコンポーネントの識別と分離に集中し、次のフェーズは背景コンテンツの復元に焦点を当てている。 本モデルでは, 半透明な透かしの下の固有背景情報と, 影響のない地域からの周辺環境情報を完全に探索できる2経路ネットワークを用いた。 さらに、グローバルおよびローカルなコンテキストインタラクションモジュールは、背景復元フェーズにおける包括的な表現モデリングのための多層パーセプトロンと双方向特徴変換の上に構築される。 提案手法の有効性は2つの大規模データセットで実証的に検証され,既存の透かし除去技術よりも顕著に向上した。

関連論文リスト

• Image Watermarks are Removable Using Controllable Regeneration from Clean Noise [26.09012436917272]
  透かし技法の重要な特徴は、様々な操作に対する頑丈さである。 アート透かし技術の現状を効果的に無効化できる透かし除去手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T20:04:29Z)
• Perceptive self-supervised learning network for noisy image watermark removal [59.440951785128995]
  雑音の多い画像透かし除去のための知覚的自己教師型学習ネットワーク(PSLNet)を提案する。 提案手法は,雑音の多い画像透かし除去のための一般的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して非常に効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T16:59:43Z)
• Decoupling Degradation and Content Processing for Adverse Weather Image Restoration [79.59228846484415]
  逆の気象画像復元は、雨、干し草、雪などの様々な気象の影響を受ける人々から、鮮明なイメージを復元する試みである。 従来の手法では、1つのネットワーク内で複数の気象タイプを処理できるが、これら2つのプロセス間の決定的な区別を無視し、復元された画像の品質を制限している。 本研究は,DDCNetと呼ばれる新しい悪天候画像復元手法を導入し,チャネル統計に基づく特徴レベルの劣化除去とコンテンツ復元を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T12:26:38Z)
• Robust Image Watermarking based on Cross-Attention and Invariant Domain Learning [1.6589012298747952]
  本稿では,クロスアテンションと不変領域学習を利用して,ロバストな画像透かし手法を提案する。 マルチヘッドクロスアテンション機構を用いた透かし埋め込み方式を設計し,表紙画像と透かしとの情報交換を可能にする。 第2に,透かしに関する意味的情報と雑音的不変情報の両方をカプセル化した不変領域表現の学習を提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T04:19:27Z)
• WMFormer++: Nested Transformer for Visible Watermark Removal via Implict Joint Learning [68.00975867932331]
  既存の透かし除去法は主にタスク固有のデコーダブランチを持つUNetに依存している。 両分野の情報を包括的に統合するために,暗黙的な共同学習パラダイムを導入する。 その結果、既存の最先端手法をはるかに上回る、我々のアプローチの顕著な優位性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T07:56:34Z)
• Visible Watermark Removal via Self-calibrated Localization and Background Refinement [21.632823897244037]
  画像に透かした透かしを重ねることで、著作権問題に対処する強力な武器を提供する。 現代の透かし除去法は、透かしの局所化と背景復元を同時に行う。 上記の問題に対処する2段階のマルチタスクネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-08T06:43:55Z)
• WDNet: Watermark-Decomposition Network for Visible Watermark Removal [61.14614115654322]
  透かしのサイズ、形状、色、透明さの不確かさは、画像から画像への翻訳技術にとって大きな障壁となった。 従来の透かし画像分解を2段発電機(WDNet(Watermark-Decomposition Network))に組み合わせます。 分解製剤は、WDNetが単に削除するのではなく、画像から透かしを分離することができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T15:07:35Z)
• Split then Refine: Stacked Attention-guided ResUNets for Blind Single Image Visible Watermark Removal [69.92767260794628]
  従来の透かし除去方法は,ユーザから透かしの位置を取得したり,マルチタスクネットワークをトレーニングして,背景を無差別に復元する必要があった。 本稿では,注目誘導型ResUNetsを積み重ねた新しい2段階フレームワークを提案し,検出・除去・精錬の過程をシミュレートする。 様々な条件下で4つの異なるデータセット上でアルゴリズムを広範囲に評価し,その手法が他の最先端手法をはるかに上回っていることを示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-13T09:05:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。