Phân Segmentation Chân Dung Tự Động Cho Việc Stylization Hình Ảnh

Computer Graphics Forum - Tập 35 Số 2 - Trang 93-102 - 2016
Xiaoyong Shen1,2, Aaron Hertzmann3, Jiaya Jia1, Sylvain Paris3, Brian Price3, Eli Shechtman3, Ian Sachs3
1The Chinese University of Hong Kong
2This work was done when Xiaoyong was an intern at ADObe Research.
3ADObe Research

Tóm tắt

Tóm tắtChân dung là một hình thức nghệ thuật chính trong cả nhiếp ảnh và hội họa. Trong hầu hết các trường hợp, các nghệ sĩ cố gắng làm cho chủ thể nổi bật so với môi trường xung quanh, chẳng hạn như bằng cách làm cho nó sáng hơn hoặc sắc nét hơn. Trong thế giới kỹ thuật số, hiệu ứng tương tự có thể đạt được bằng cách xử lý một hình ảnh chân dung với các bộ lọc nhiếp ảnh hoặc hội họa điều chỉnh theo ngữ nghĩa của hình ảnh. Mặc dù có nhiều phương pháp do người dùng hướng dẫn thành công để phân định chủ thể, nhưng các kỹ thuật hoàn toàn tự động thì lại thiếu và mang lại kết quả không đạt yêu cầu. Bài báo của chúng tôi trước tiên giải quyết vấn đề này bằng cách giới thiệu một thuật toán phân đoạn tự động mới dành riêng cho chân dung. Sau đó, chúng tôi dựa trên kết quả này và mô tả một số bộ lọc chân dung khai thác thuật toán phân đoạn tự động của chúng tôi để tạo ra những bức chân dung chất lượng cao.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

ADOBE SYSTEMS:Adobe photoshop cc2015tutorial. 2 8

ArbelaezP. HariharanB. GuC. GuptaS. BourdevL. D. MalikJ.:Semantic segmentation using regions and parts. InCVPR(2012) pp.3378–3385. 2

Boykov Y. Y., 2001, ICCV, 105

BaiX. SapiroG.:A geodesic framework for fast interactive image and video segmentation and matting. InICCV(2007) pp.1–8. 2

ChuangY. CurlessB. SalesinD. SzeliskiR.:A bayesian approach to digital matting. InCVPR(2001) pp.264–271. 3

ChenH. LiuZ. RoseC. XuY. Shum H.‐Y SalesinD.:Example‐based composite sketching of human portraits. InNPAR(2004) pp.95–153. 3

10.1109/TPAMI.2013.18

ChenL. PapandreouG. KokkinosI. MurphyK. YuilleA. L.:Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected crfs.ICLR(2014).3

DaiJ. HeK. SunJ.:Boxsup: Exploiting bounding boxes to supervise convolutional networks for semantic segmentation.CVPR(2015).3

10.1007/s11263-009-0275-4

10.1109/TPAMI.2012.231

10.1109/TPAMI.2006.233

HallM.: Family albums fade as the young put only themselves in picture. 1

10.1145/2010324.1964965

JiaY. ShelhamerE. DonahueJ. KarayevS. LongJ. GirshickR. GuadarramaS. DarrellT.:Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding.arXiv preprint arXiv:1408.5093(2014).5

KrähenbühlP. KoltunV.:Efficient inference in fully connected crfs with gaussian edge potentials. InNIPS(2011) pp.109–117. 2

10.1007/BF00133570

10.1145/1360612.1360637

10.1145/1360612.1360637

10.1109/TPAMI.2007.1177

LinT. MaireM. BelongieS. HaysJ. PeronaP. RamananD. DollárP. ZitnickC. L.:Microsoft COCO: common objects in context. InECCV(2014) pp.740–755. 2

LongJ. ShelhamerE. DarrellT.:Fully convolutional networks for semantic segmentation.CVPR(2014).2 3 6

10.1145/1531326.1531375

10.1145/1015706.1015719

MortensenE. N. BarrettW. A.:Intelligent scissors for image composition. InProceedings of ACM SIGGRAPH(1995) pp.191–198. 2

MickJ.: HTC: 90% of phone photos are selfies we want to own the selfie market. 1

MostajabiM. YadollahpourP. Shakhnarovich G.:Feedforward semantic segmentation with zoom‐out features. InCVPR(2014).2

10.1145/1015706.1015720

RhemannC. RotherC. WangJ. GelautzM. KohliP. RottP.:A perceptually motivated online benchmark for image matting. InCVPR(2009) pp.1826–1833. 3

10.1145/1015706.1015721

SaragihJ. M. LuceyS. CohnJ. F.:Face alignment through subspace constrained mean‐shifts. InICCV(2009) pp.1034–1041. 4 6

10.1145/2601097.2601137

10.1561/0600000019

WinnemöllerH.:Xdog: advanced image stylization with extended difference‐of‐gaussians. InNPAR(2011) pp.147–156. 8 9

10.1007/s00371-012-0683-2

ZhengS. JayasumanaS. Romera‐ParedesB. VineetV. SuZ. DuD. HuangC. TorrP. H. S.:Conditional random fields as recurrent neural networks.ICCV(2015).3