Key points are not available for this paper at this time.
यह पेपर दो छवियों के बीच विश्वसनीय स्थानीय घन संपर्क सेट को पुनः प्राप्त करने के लिए एक नई प्रभावशाली विधि प्रस्तुत करता है, जिनमें कुछ साझा सामग्री है। हमारी विधि उन छवियों के जोड़ों के लिए डिज़ाइन की गई है जो विभिन्न कैमरों और लेंस द्वारा प्राप्त समान क्षेत्रों को दर्शाती हैं, गैर-स्थिर रूपांतरणों के तहत, विभिन्न प्रकाश और अलग-अलग पृष्ठभूमियों पर। हम एक नई मोटे से बारीक योजना का उपयोग करते हैं जिसमें निकटतम पड़ोसी क्षेत्र गणनाएँ सामान्यीकृत पैचमैच (Barnes et al. 2010) का उपयोग करके बुनती हैं, साथ ही एक वैश्विक गैर-रेखीय पैरामीट्रिक रंग मॉडल को फिट करने और स्थानीय रूप से अनुकूलनशील प्रतिबंधों का उपयोग करके लगातार मिलान क्षेत्रों को एकत्रित करने के लिए। पिछले संवाद दृष्टिकोणों की तुलना में, हमारी विधि दो दुनिया का सर्वश्रेष्ठ मिलाती है: यह घन है, जैसे ऑप्टिकल फ्लो और स्टेरियो पुनर्निर्माण विधियाँ, और यह जियोमेट्रिक और फोटometri प्रकार्यगत भिन्नताओं के प्रति भी मजबूत है, जैसे कि बिखरे हुए फीचर मिलान। हम स्वचालित उदाहरण-आधारित फ़ोटोग्राफ़ सुधार के लिए तीन अनुप्रयोगों का उपयोग करते हुए अपनी विधि के लाभ को प्रदर्शित करते हैं: स्रोत छवि की टोनल विशेषताओं को एक संदर्भ से मिलाने के लिए समायोजित करना, एक ज्ञात मास्क को एक नई छवि पर स्थानांतरण करना, और छवि के डिब्लरिंग के लिए कर्नेल का अनुमान लगाना।
HaCohen et al. (Mon,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।