Effiziente affinitätsbasierte Editierungspopagation unter Verwendung von K-D-Bäumen

Die Bild-/Video-Bearbeitung mit Strichen hat aufgrund der Benutzerfreundlichkeit zunehmend an Beliebtheit gewonnen. Die Propagierung der Benutzereingaben in den Rest des Bildes/Videos ist jedoch oft zeit- und speicherkostenintensiv, insbesondere bei großen Datenmengen. Hier schlagen wir ein effizientes Schema vor, das es ermöglicht, affinitätsbasierte Editierungspropagationen auf Daten mit mehreren zehn Millionen Pixeln in interaktiven Raten (in wenigen Sekunden) zu berechnen. Der Schlüssel in unserem Schema ist ein neuartiges Mittel zur annähernden Lösung des Optimierungsproblems, das an der Editierungspropagation beteiligt ist, unter Verwendung von adaptiver Clusterbildung in einem hochdimensionalen Affinitätsraum. Unsere Annäherung reduziert die Kosten bestehender affinitätsbasierter Propagationsmethoden erheblich, während die visuelle Treue erhalten bleibt, und ermöglicht interaktive strichbasierte Bearbeitung selbst bei hochauflösenden Bildern und langen Videosequenzen mit handelsüblichen Computern.