論文の概要: HySim: An Efficient Hybrid Similarity Measure for Patch Matching in Image Inpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14292v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 10:59:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 14:38:14.966927
- Title: HySim: An Efficient Hybrid Similarity Measure for Patch Matching in Image Inpainting
- Title（参考訳）: HySim: 画像塗布におけるパッチマッチングのための効率的なハイブリッド類似度測定
- Authors: Saad Noufel, Nadir Maaroufi, Mehdi Najib, Mohamed Bakhouya,
- Abstract要約: 画像領域の不足を埋めるためには、医療画像やリモートセンシングなどの様々な応用において重要な課題である。
本稿では,パッチベースの手法によるモデル駆動手法の改良を提案する。
我々のアプローチは、Hybrid similarity (HySim)を導入することで、標準の2乗差分(SSD)類似度尺度から逸脱する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inpainting, for filling missing image regions, is a crucial task in various applications, such as medical imaging and remote sensing. Trending data-driven approaches efficiency, for image inpainting, often requires extensive data preprocessing. In this sense, there is still a need for model-driven approaches in case of application constrained with data availability and quality, especially for those related for time series forecasting using image inpainting techniques. This paper proposes an improved modeldriven approach relying on patch-based techniques. Our approach deviates from the standard Sum of Squared Differences (SSD) similarity measure by introducing a Hybrid Similarity (HySim), which combines both strengths of Chebychev and Minkowski distances. This hybridization enhances patch selection, leading to high-quality inpainting results with reduced mismatch errors. Experimental results proved the effectiveness of our approach against other model-driven techniques, such as diffusion or patch-based approaches, showcasing its effectiveness in achieving visually pleasing restorations.
- Abstract（参考訳）: 画像領域の不足を埋めるためには、医療画像やリモートセンシングなどの様々な応用において重要な課題である。
データ駆動アプローチのトレンド、イメージインペイントの効率は、しばしば広範なデータ前処理を必要とする。
この意味では、データの可用性と品質に制約のあるアプリケーション、特に画像のインペイント技術を用いた時系列予測に関連するアプリケーションには、モデル駆動アプローチが必要である。
本稿では,パッチベースの手法によるモデル駆動手法の改良を提案する。
我々のアプローチは、チェビチェフとミンコフスキー距離の両強度を組み合わせたハイブリッド類似度(HySim)を導入することで、標準の2乗差分(SSD)類似度尺度から逸脱する。
このハイブリダイゼーションはパッチ選択を強化し、ミスマッチエラーを低減した高品質な塗装結果をもたらす。
実験の結果,拡散法やパッチベースアプローチなどの他のモデル駆動手法に対するアプローチの有効性が実証された。
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