영상 결합

현재 두 개의 서로 다른 이미지를 결합하는 방법은 소스의 질감과 구조가 매우 다를 때 가시적인 아티팩트를 생성합니다. 우리는 두 개의 소스 이미지 사이의 전이 영역을 합성하는 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 불일치하는 색상, 질감 및 구조적 속성이 모두 한 소스에서 다른 소스로 서서히 변화하도록 합니다. 우리는 이 과정을 영상 결합이라고 부릅니다. 우리의 방법은 패치 기반 최적화 기초 위에 세 가지 주요 일반화를 구축합니다: 첫째, 우리는 추가적인 기하학적 및 사진기하학적 변환으로 패치 검색 공간을 풍부하게 합니다. 둘째, 이미지를 통합하여 패치 표현에 이미지 기울기를 포함하고 일반적인 색상 평균을 스크리닝된 포아송 방정식 해결기로 대체합니다. 셋째, 우리는 색상과 기울기에 대해 혼합 L 2 /L 0 노름 기반의 새로운 에너지를 제안하여 질감 선명도를 희생하지 않으면서 소스 간의 점진적인 전환을 생성합니다. 이 세 가지 일반화는 불일치하는 소스를 포함한 다양한 클래스의 영상 결합 문제에 패치 기반 솔루션을 가능하게 합니다: 객체 복제, 도전적인 파노라마 스티칭, 여러 사진에서의 홀 채우기 및 이미지 조화. 여러 경우에, 우리의 통합 방법은 이러한 응용을 위해 특별히 설계된 이전의 최신 기술을 초월합니다.