内容识别填充(译注: Content-aware fill ,是 photoshop 的一个功能)是一个强大的工具，设计师和摄影师可以用它来填充图片中不想要的部分或者缺失的部分。在填充图片的缺失或损坏的部分时，图像补全和修复是两种密切相关的技术。有很多方法可以实现内容识别填充，图像补全和修复。首先我们将图像理解为一个概率分布的样本...
在图形学和视觉交叉的领域,一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开,特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面,已经初见成效。今天我们讨论的问题,图像补全(image inpainting),正是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。 图像补全最初是一个传统图形学的问题。问题本身很直观:在一幅图像上挖...
毕设项目!基于深度学习的GAN图像补全论文实战,大佬手把手带你做项目!共计9条视频,包括:1-.论文概述、2-网络架构、3- 细节设计等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
第一步是图像的深度值取反和膨胀,取反目的是为了使用opencv的膨胀(dilation)运算,本质上就是一个带mask的最小值滤波;第二步是形态学闭运算,就是补全一些小洞;第三步是膨胀运算,用于补一些更大的洞;第四步是向上补洞;第五步是中值滤波去噪声+高斯滤波平滑;第六步是取反得到深度值。简单粗暴,效果挺好。 KITTI...
融合多种滤波方式：虽然高斯滤波在图像补全中很常用，但并不意味着它总是最优的。你可以尝试融合多种...
C(x,M_c)将completion网络表示为函数。x是输入图像,M_c是表示缺失区域的二进制掩码。缺失区域为1,外部区域为0。你可以看到L2损失是在缺失区域内计算的。注意,补全的图像的外部区域的像素直接被有效像素替换。 D(x,M_d)将两个鉴别器表示为一个函数。M_d是一个随机掩码,用于为局部判别器随机选择一个图像patch...
用稀疏注意力生成图像 使用稀疏注意力的 Transformer 模型在测试中似乎体现出了全局结构的概念,这在图像补全任务中可以进行量化测量。下面展示了对于 64x64 尺寸 ImageNet 图像的补全演示。 待补全图像 补全结果 真实图像 他们还生成了完全无限制的图像,对应的未调节 softmax 温度为 1。模型是使用最大似然作为目标训...
获得一张「完美」的图像,是 CV 研究人员长期以来努力的目标之一。日前,Google Research 和康奈尔大学的研究人员合作,提出了一种「真实的图像补全」(Authentic Image Completion)技术——用于图像补全的生成模型 RealFill。 RealFill 模型的优势是可以使...
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图像补全的方法：第一种：Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Image Inpainting 算法大致流程：1）对待补全区域边界的像素依次计算补全的优先度(priority)，这个优先度主要考虑2个因素。一个是周围像素可信度高的位置要优先补，另一个是位于图像梯度变化剧烈的位置要优先补。综合二者得到...