论文2-1_Image Completion using Planar Structure Guidance (Self-Exe

《基于平面结构引导的图像补全》 图像补全是一种常见的图像编辑操作，它涉及到用合理合成的内容替换或填充图像中的区域。这项技术被称为图像补全，应用广泛，包括个人照片中不想要对象的移除、电影后期制作，以及许多图形算法的重要步骤，如创建干净的背景板或重塑图像细节。本文提出了一种利用中层结构线索自动指导基于块的图像补全方法。 在图像补全中，关键在于如何使填充内容与原始图像的语义和视觉一致性达到最佳。传统的图像补全方法可能难以处理复杂的场景，例如多建筑立面、强烈的透视失真和大规模规则重复的结构。而我们的方法能够出色地完成这些挑战。 我们的方法首先估计平面投影参数，软性分割已知区域到多个平面，并在这些平面上发现平移规则性。这些信息随后被转化为低层次补全算法的软约束，通过定义块偏移和变换的先验概率。这种方法可以处理多个平面，如果未检测到任何平面，会退化为一个基线的正面平行图像补全算法。 具体来说，我们提出的方法分为三个主要步骤：1) 平面结构估计，2) 软性分割和平面内规则性的发现，3) 基于这些信息的低层次补全算法指导。通过这种方式，我们的方法能够以一种语义上有意义的方式引导填充缺失区域，同时保持图像的整体连贯性。 实验结果表明，我们的方法在各种场景上与代表性的最先进的图像补全技术进行广泛比较时，表现出显著的优势（见图2）。这包括对多建筑立面、强烈透视失真和大型规则重复结构的处理。 此外，我们还对我们的技术进行了深入验证，通过对比分析，证明了其在不同任务中的优越性能。本研究的关键贡献在于提出了一种结合中层结构信息来提升图像补全质量的新方法，这对于未来图像处理和计算机视觉领域的发展具有重要的启示作用。 关键词：基于块的合成，图像补全，中层分析，引导合成 这篇论文的发表，不仅为图像编辑工具提供了新的可能性，也为计算机图形学的应用开辟了新的道路。它强调了在图像处理中结构信息的重要性，并展示了如何有效地利用这些信息来改进算法性能。对于从事图像修复、合成和增强的研究人员，以及在影视制作和游戏开发等领域工作的专业人士，这一方法都具有很高的实用价值和理论参考意义。