Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Lan truyền nhãn thưa qua các bộ lọc nhạy cảm với biên
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi trình bày cách các bộ lọc tuyến tính, nhưng không nhất thiết phải giữ nguyên dịch chuyển, có thể được sử dụng để lan truyền các nhãn thưa trong toàn bộ hình ảnh. Chúng tôi đề xuất một phương pháp lan truyền mới dựa trên bộ lọc biến đổi miền, một bộ lọc tuyến tính, không cố định, mà bề rộng của nó thay đổi dựa trên thông tin biên địa phương. Chúng tôi đối chiếu phương pháp này với phương pháp tối thiểu hóa năng lượng nổi tiếng hơn và cho thấy rằng nó có thể tạo ra kết quả tốt hơn một cách rõ rệt khi các nhãn đầu vào có chứa lỗi. Cuối cùng, chúng tôi cho thấy rằng các phương pháp dựa trên tối thiểu hóa phù hợp hơn cho các ứng dụng chỉ dẫn bởi người dùng.
Từ khóa
#nhãn thưa #bộ lọc nhạy cảm với biên #tối thiểu hóa năng lượng #biến đổi miền #hình ảnh.Tài liệu tham khảo
Grady, L.: Random walks for image segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 28(11), 1768–1783 (2006)
Boykov, Y., Funka-Lea, G.: Graph cuts and efficient N-D image segmentation. Int. J. Comput. Vis. 70(2), 109–131 (2006). doi:10.1007/s11263-006-7934-5
Szeliski, R.: Computer vision: algorithms and applications. Springer, (2010). http://szeliski.org/Book/
Perona, P., Malik, J.: Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 12(7), 629–639 (1990)
Levin, A., Lischinski, D., Weiss, Y.: Colorization using optimization. ACM Trans. Graph. 23(3), 689–694 (2004). doi:10.1145/1015706.1015780
Lischinski, D., Farbman, Z., Uyttendaele, M., Szeliski, R.: Interactive local adjustment of tonal values. ACM Trans. Graph. 25(3), 646–653 (2006). doi:10.1145/1141911.1141936
Guttmann, M., Wolf, L., Cohen-Or, D.: Semi-automatic Stereo extraction from video footage. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), (2009)
Wang, O., Lang, M., Frei, M., Hornung, A., Smolic, A., Gross,M.: Stereobrush: interactive 2d–3d conversion using discontinuous warps. In: Proceedings of the Eighth Eurographics Symposium on Sketch-Based Interfaces and Modeling, ser. SBIM ’11. New York, NY, USA: ACM, pp. 47–54 (2011). http://doi.acm.org/10.1145/2021164.2021173
Phan, R., Androutsos, D.: Robust semi-automatic depth map generation in unconstrained images and video sequences for 2d to stereoscopic 3d conversion. IEEE Trans. Multimed. 16(1), 122–136 (2014)
Ward, B., Kang, S.B., Bennett, E.: Depth director: a system for adding depth to movies. IEEE Comput. Graph. Appl. 31(1), 36–48 (2011)
Liao, M., Gao, J., Yang, R., Gong, M.: Video stereolization: combining motion analysis with user interaction. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 18(7), 1079–1088 (2012)
Becker, M., Baron, M., Kondermann, D., Bussler, M., Helzle,V.: Movie dimensionalization via sparse user annotations. In: 3DTV-Conference: The True Vision-Capture, Transmission and Dispaly of 3D Video (3DTV-CON), 2013, pp. 1–4 (2013)
Shepard, D.: A two-dimensional interpolation function for irregularly-spaced data. In: Proceedings of the 23rd ACM National Conference, ser. ACM ’68. New York, NY, USA: ACM, pp. 517–524 (1968). (Online) http://doi.acm.org/10.1145/800186.810616
Fattal, R.: Edge-avoiding wavelets and their applications. ACM Trans. Graph. 28(3), 1–10 (2009)
Gastal, E.S.L., Oliveira, M.M.: Domain transform for edge-aware image and video processing. ACM TOG 30(4), 69:1–69:12 (2011)
He, K., Sun, J., Tang, X.: Guided image filtering. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 35(6), 1397–1409 (2013)
Lang, M., Wang, O., Aydin, T., Smolic, A., Gross, M.: Practical temporal consistency for image-based graphics applications. ACM Trans. Graph. 31(4), 34:1–34:8 (2012). doi:10.1145/2185520.2185530
Rzeszutek, R., Androutsos, D.: A framework for estimating relative depth in video. Comput. Vis. Image Underst. 133(0), 15–29 (2015). http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S107731421500003X
Rzeszutek, R., Androutsos, D.: Label propagation through edge-preserving filters. In: 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 599–603 (2014)
Stefanoski, N., Bal, C., Lang, M., Wang, O., Smolic, A.: Depth estimation and depth enhancement by diffusion of depth features. In: 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1247–1251 (2013)
Paris, S., Durand, F.: A fast approximation of the bilateral filter using a signal processing approach. Int. J. Comput. Vis. 81(1), 24–52 (2009). doi:10.1007/s11263-007-0110-8
Chaudhury, K.: Acceleration of the shiftable o(1) algorithm for bilateral filtering and nonlocal means. IEEE Trans. Image Process. 22(4), 1291–1300 (2013)
Phan, R., Rzeszutek, R., Androutsos, D.: Semi-automatic 2d to 3d image conversion using scale-space random walks and a graph cuts based depth prior. In: 18th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 865–868 (2011)
Barash, D.: Fundamental relationship between bilateral filtering, adaptive smoothing, and the nonlinear diffusion equation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 24(6), 844–847 (2002)
Scharstein, D., Hirschmuller, H., Kitajima, Y., Krathwohl, G., Nesic, N., Wang, X., Westling, P.: High-resolution stereo datasets with subpixel-accurate ground truth. In: German Conference on Pattern Recognition (GCPR 2014), September 2014. http://www.cs.middlebury.edu/~schar/papers/datasets-gcpr2014.pdf
Shi, J., Tomasi, C.: Good features to track. In: Computer Vision and Pattern Recognition, 1994. In: Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on CVPR ’94, pp. 593–600 (1994)