SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 57
Descargar para leer sin conexión
Методы повышения
визуального качества
восстановленного фона
Михаил Ерофеев
Video Group
CS MSU Graphics & Media Lab
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Гибридное восстановление фона
 Бесшовный монтаж
 Laplacian Pyramid
 Optimal seam
 Poisson Image Editing
 Деформация структуры
 Заключение
2
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Постановка задачи
Для данного видео и маски неизвестных
точек восстановить, заполнить эти точки
таким образом, чтобы человек не был
способен обнаружить следов редактирования
3
Исходное видео Восстановленный фон
Результат Максима Колиниченко для трейлера «Хоббит»
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Восстановление фона для стерео
4
Левый построенный ракурс Правый построенный ракурс
Исходный кадр
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Гибридное восстановление фона
 Бесшовный монтаж
 Laplacian Pyramid
 Optimal seam
 Poisson Image Editing
 Деформация структуры
 Заключение
5M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Восстановление фона
Пространственно-темпоральный метод
Краткая схема метода:
1. Оценить движение с помощью ME
2. Интерполировать поле ME для
неизвестных областей
3. Провести сегментацию объектфон
4. Заполнить неизвестные области согласно
приоритетам
6M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Детали метода
Интерполяция векторов ME
7M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Детали метода
Сегментация объектфон
Используется простой метод сегментации –
сравнение модуля векторов ME с порогом
Цель сегментации:
 Восстанавливать неизвестные области
переднего плана перед восстановлением
фона
 Не допустить использования фрагментов
переднего плана для восстановления фона
8M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Детали метода
Приоритеты блоков

9M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Детали метода
Выбор блоков кандидатов

10
Текущий кадрПредыдущий кадр
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Детали метода
Восстановление блока

11M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Ключевые моменты
 Адаптация зарекомендовавшего себя для
изображений приоритета восстановления
для видео
 Поиск блоков кандидатов с помощью
комбинации ME и поиска ближайших
блоков внутри окна
 «Умное» смешение блоков с наименьшим
SSD
12M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Результаты (1)
13
Поврежденный кадр (PSNR=9,01 дБ)
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Результаты (1)
14
Восстановление на основе только векторов ME (PSNR=28,26 дБ)
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Результаты (1)
15
Восстановление с помощью предложенного метода (PSNR=32,23 дБ)
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Результаты (2)
16
Исходная последовательность
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Результаты (2)
17
Поврежденная последовательность (PSNR=14,22 дБ)
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Результаты (2)
18
Восстановление на основе только векторов ME (PSNR=31,23 дБ)
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Результаты (2)
19
Восстановление на основе только поиска внутри окна (PSNR=23,41 дБ)
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Результаты (2)
20
Восстановление с помощью предложенного метода (PSNR=34,96 дБ)
M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Анализ
Достоинства:
 Субъективное и объективно более высокое
качество по сравнению с восстановлением
только на основе ME
 Уменьшение заметности шва с помощью поиска
кандидатов внутри окна и «умного» смешения
Недостатки:
 Ненадежная сегментация объектфон
 Тенденция к распространению ошибок
сегментации по всем кадрам результата
21M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion-
compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Гибридное восстановление фона
 Бесшовный монтаж
 Laplacian Pyramid
 Optimal seam
 Poisson Image Editing
 Деформация структуры
 Заключение
22
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Бесшовный монтаж
Введение
Классические применения:
 Склейка панорамы
 Фотомонтаж
23
[3], [4]
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Бесшовный монтаж
Применимость к восстановлению фона
Все известные автору доклада методы
восстановления фона разрабатывавшиеся в
видео группе сталкивались с проблемой швов.
Идея: использовать методы бесшовного
монтажа для маскировки шва
24
Примерышвов
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Гибридное восстановление фона
 Бесшовный монтаж
 Laplacian Pyramid
 Optimal seam
 Poisson Image Editing
 Деформация структуры
 Заключение
25E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA
Engineer
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Laplacian Pyramid
Идея метода
Простого смешения изображений в области
перекрытия не достаточно, чтобы обеспечить
плавный переход и избежать двоения границ.
Авторы предлагают независимо смешивать
различные частотные диапазоны.
26E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA
Engineer
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Laplacian Pyramid
Шаги алгоритма
1. Построить пирамиду от высоких до низких
частот для смешиваемых изображений
2. Провести независимое смешивание уровней
пирамиды, применяя более плавный переход для
низких частот и более резкий для высоких
3. Сложить уровни полученной пирамиды
27
Пример пирамиды разрешений
E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA
Engineer
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Laplacian Pyramid
Результат работы
28
«Яблоко»
E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA
Engineer
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Laplacian Pyramid
Результат работы
29
«Апельсин»
E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA
Engineer
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Laplacian Pyramid
Результат работы
30
«Яблокосин»
E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA
Engineer
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Laplacian Pyramid
Авторы метода
31
Авторы метода: Bergen, Anderson, Adelson, Burt
E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA
Engineer
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Гибридное восстановление фона
 Бесшовный монтаж
 Laplacian Pyramid
 Optimal seam
 Poisson Image Editing
 Деформация структуры
 Заключение
32V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis
using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Graphcut для монтажа
Идея метода
33
Применить метод Graphcut для поиска
оптимального шва между монтируемыми
изображениями. Определить веса ребер как
значение SSD перекрывающихся пикселей
V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis
using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Graphcut для монтажа
Результаты (1)
34
Исходное изображение Результат монтажа
V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis
using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Graphcut для монтажа
Результаты (2)
35
Исходное изображение Результат монтажа
Исходные изображения Результат монтажа Выбранный шов
V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis
using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Graphcut для монтажа
Применимость к восстановлению фона
36
Есть надежда, что оптимальный шов может
отрезать остатки motion blur на фоне
Пример остатков motion blur
на фоне
Motion blur
V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis
using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Гибридное восстановление фона
 Бесшовный монтаж
 Laplacian Pyramid
 Optimal seam
 Poisson Image Editing
 Деформация структуры
 Заключение
37P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM
SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Poisson Image Editing
Основная идея

38
с граничным условием
P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM
SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Poisson Image Editing
Результаты (1)
39
Исходные изображения Копирование Предложенный метод
P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM
SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Poisson Image Editing
Результаты (2)
40
Копирование Предложенный методИсходные изображения
P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM
SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Poisson Image Editing
Результаты (3)
41
Исходное изображение Локальное изменение контраста
P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM
SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Poisson Image Editing
Результаты (3)
42
Исходное изображение Локальное изменение контраста
P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM
SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Гибридное восстановление фона
 Бесшовный монтаж
 Laplacian Pyramid
 Optimal seam
 Poisson Image Editing
 Деформация структуры
 Заключение
43J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Основная идея
1. Найти оптимальный шов между монтируемыми
изображения
2. Выделить и сопоставить салиентные точки вдоль шва
3. Построить гладкую модель деформации
4. Применить деформацию к полю градиента
5. Построить результат, решив уравнение Пуассона
44
Пример сопоставления салиентных точек
J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Поиск оптимального шва
45

J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Поиск салиентных точек
46J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Сопоставление салиентых точек
47J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Построение итоговой деформации

48J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Построение итогового результата

49J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Результаты (1)
50
Конкуренты Предложенный метод.
Найденный шов и
конечный результат
J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Результаты (2)
51
Оптимальный шов Предложенный методПростое смешение
J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Результаты (3)
52
Poisson Editing Предложенный метод
Простое смешение Оптимальный шов
GIST1 Деформация структуры
J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Деформация структуры
Результаты (4)
53
Исходные изображения Предложенный метод
J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Предложенный метод
Анализ
Достоинства:
 Способен смоделировать произвольную
деформацию
 Визуальное качество превосходит другие state of
art методы
Недостаток:
 Неверное сопоставление салиентных точек может
привести к нестабильности во времени
54J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure
deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Гибридное восстановление фона
 Бесшовный монтаж
 Laplacian Pyramid
 Optimal seam
 Poisson Image Editing
 Деформация структуры
 Заключение
55
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Заключение
Направления дальнейшей работы

56
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Литература
1. M. Ebdelli, C. Guillemot, and O. Le Meur, “Examplar-based video
inpainting with motion-compensated neighbor embedding,” in Proc. of
the IEEE Intl. Conf. on Image Processing, ICIP, 2012.
2. E. H. Adelson, C. H. Anderson, J. R. Bergen, P. J. Burt, and J. M.
Ogden, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer,
29(6):33–41, 1984.
3. V. Kwatra, A. Schodl, I. Essa, G. Turk, and A. Bobick, “Graphcut
textures: Image and video synthesis using graph cuts,” in SIGGRAPH,
2003.
4. P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM
SIGGRAPH, 22(3):313–318, 2003.
5. J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,”
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
30(4):617–631, 2008.
57

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012MSU GML VideoGroup
 
Обработка границ объектов при генерации стерео
Обработка границ объектов при генерации стереоОбработка границ объектов при генерации стерео
Обработка границ объектов при генерации стереоMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времениНекоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времениMSU GML VideoGroup
 
Способы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиСпособы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиMSU GML VideoGroup
 
Способы построения saliency map
Способы построения saliency mapСпособы построения saliency map
Способы построения saliency mapMSU GML VideoGroup
 
Сегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shiftСегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shiftMSU GML VideoGroup
 
Обзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCОбзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCMSU GML VideoGroup
 
Генерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матированияГенерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матированияMSU GML VideoGroup
 
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоИспользование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовОбзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов стабилизации видео
Обзор методов стабилизации видеоОбзор методов стабилизации видео
Обзор методов стабилизации видеоMSU GML VideoGroup
 
Метрики оценки качества конвертированного стерео
Метрики оценки качества конвертированного стереоМетрики оценки качества конвертированного стерео
Метрики оценки качества конвертированного стереоMSU GML VideoGroup
 
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийНекоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоНекоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаНекоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаMSU GML VideoGroup
 
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видео
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видеоОбзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видео
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видеоMSU GML VideoGroup
 
Современные методы Optical Flow c GPU реализацией
Современные методы Optical Flow c GPU реализациейСовременные методы Optical Flow c GPU реализацией
Современные методы Optical Flow c GPU реализациейMSU GML VideoGroup
 
Исправление стерео видео
Исправление стерео видеоИсправление стерео видео
Исправление стерео видеоMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныНекоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоНекоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоMSU GML VideoGroup
 

La actualidad más candente (20)

Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012
 
Обработка границ объектов при генерации стерео
Обработка границ объектов при генерации стереоОбработка границ объектов при генерации стерео
Обработка границ объектов при генерации стерео
 
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времениНекоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
 
Способы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиСпособы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентности
 
Способы построения saliency map
Способы построения saliency mapСпособы построения saliency map
Способы построения saliency map
 
Сегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shiftСегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shift
 
Обзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCОбзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVC
 
Генерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матированияГенерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матирования
 
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоИспользование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
 
Обзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовОбзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектов
 
Обзор методов стабилизации видео
Обзор методов стабилизации видеоОбзор методов стабилизации видео
Обзор методов стабилизации видео
 
Метрики оценки качества конвертированного стерео
Метрики оценки качества конвертированного стереоМетрики оценки качества конвертированного стерео
Метрики оценки качества конвертированного стерео
 
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийНекоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
 
Некоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоНекоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стерео
 
Некоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаНекоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фона
 
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видео
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видеоОбзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видео
Обзор алгоритмов генерации ракурсов для многоракурсных видео
 
Современные методы Optical Flow c GPU реализацией
Современные методы Optical Flow c GPU реализациейСовременные методы Optical Flow c GPU реализацией
Современные методы Optical Flow c GPU реализацией
 
Исправление стерео видео
Исправление стерео видеоИсправление стерео видео
Исправление стерео видео
 
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныНекоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
 
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоНекоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
 

Similar a Методы повышения визуального качества восстановленного фона

Алгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияАлгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов инпэинтинга по одному изображению
Обзор методов инпэинтинга по одному изображениюОбзор методов инпэинтинга по одному изображению
Обзор методов инпэинтинга по одному изображениюMSU GML VideoGroup
 
Обработка областей открытия при распространении карт глубины
Обработка областей открытия при распространении карт глубиныОбработка областей открытия при распространении карт глубины
Обработка областей открытия при распространении карт глубиныMSU GML VideoGroup
 
Вычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюВычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюMSU GML VideoGroup
 
Методы цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидеоМетоды цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор подходов к измерению качества 3D видео
Обзор подходов к измерению качества 3D видеоОбзор подходов к измерению качества 3D видео
Обзор подходов к измерению качества 3D видеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сценыОбзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сценыMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмовОбзор методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмовMSU GML VideoGroup
 
Получение глубины из движения камеры
Получение глубины из движения камерыПолучение глубины из движения камеры
Получение глубины из движения камерыMSU GML VideoGroup
 
Поиск и удаление дефектов в старом видео
Поиск и удаление дефектов в старом видеоПоиск и удаление дефектов в старом видео
Поиск и удаление дефектов в старом видеоMSU GML VideoGroup
 
Методы тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3DМетоды тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3DMSU GML VideoGroup
 
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизацияОбзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизацияMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияОбзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionОбзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionMSU GML VideoGroup
 

Similar a Методы повышения визуального качества восстановленного фона (14)

Алгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияАлгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матирования
 
Обзор методов инпэинтинга по одному изображению
Обзор методов инпэинтинга по одному изображениюОбзор методов инпэинтинга по одному изображению
Обзор методов инпэинтинга по одному изображению
 
Обработка областей открытия при распространении карт глубины
Обработка областей открытия при распространении карт глубиныОбработка областей открытия при распространении карт глубины
Обработка областей открытия при распространении карт глубины
 
Вычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюВычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображению
 
Методы цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидеоМетоды цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидео
 
Обзор подходов к измерению качества 3D видео
Обзор подходов к измерению качества 3D видеоОбзор подходов к измерению качества 3D видео
Обзор подходов к измерению качества 3D видео
 
Обзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сценыОбзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сцены
 
Обзор методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмовОбзор методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмов
 
Получение глубины из движения камеры
Получение глубины из движения камерыПолучение глубины из движения камеры
Получение глубины из движения камеры
 
Поиск и удаление дефектов в старом видео
Поиск и удаление дефектов в старом видеоПоиск и удаление дефектов в старом видео
Поиск и удаление дефектов в старом видео
 
Методы тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3DМетоды тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3D
 
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизацияОбзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
 
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияОбзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
 
Обзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionОбзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motion
 

Методы повышения визуального качества восстановленного фона

  • 1. Методы повышения визуального качества восстановленного фона Михаил Ерофеев Video Group CS MSU Graphics & Media Lab
  • 2. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Гибридное восстановление фона  Бесшовный монтаж  Laplacian Pyramid  Optimal seam  Poisson Image Editing  Деформация структуры  Заключение 2
  • 3. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Постановка задачи Для данного видео и маски неизвестных точек восстановить, заполнить эти точки таким образом, чтобы человек не был способен обнаружить следов редактирования 3 Исходное видео Восстановленный фон Результат Максима Колиниченко для трейлера «Хоббит»
  • 4. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Восстановление фона для стерео 4 Левый построенный ракурс Правый построенный ракурс Исходный кадр
  • 5. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Гибридное восстановление фона  Бесшовный монтаж  Laplacian Pyramid  Optimal seam  Poisson Image Editing  Деформация структуры  Заключение 5M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 6. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Восстановление фона Пространственно-темпоральный метод Краткая схема метода: 1. Оценить движение с помощью ME 2. Интерполировать поле ME для неизвестных областей 3. Провести сегментацию объектфон 4. Заполнить неизвестные области согласно приоритетам 6M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 7. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Детали метода Интерполяция векторов ME 7M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 8. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Детали метода Сегментация объектфон Используется простой метод сегментации – сравнение модуля векторов ME с порогом Цель сегментации:  Восстанавливать неизвестные области переднего плана перед восстановлением фона  Не допустить использования фрагментов переднего плана для восстановления фона 8M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 9. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Детали метода Приоритеты блоков  9M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 10. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Детали метода Выбор блоков кандидатов  10 Текущий кадрПредыдущий кадр M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 11. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Детали метода Восстановление блока  11M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 12. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Ключевые моменты  Адаптация зарекомендовавшего себя для изображений приоритета восстановления для видео  Поиск блоков кандидатов с помощью комбинации ME и поиска ближайших блоков внутри окна  «Умное» смешение блоков с наименьшим SSD 12M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 13. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Результаты (1) 13 Поврежденный кадр (PSNR=9,01 дБ) M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 14. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Результаты (1) 14 Восстановление на основе только векторов ME (PSNR=28,26 дБ) M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 15. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Результаты (1) 15 Восстановление с помощью предложенного метода (PSNR=32,23 дБ) M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 16. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Результаты (2) 16 Исходная последовательность M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 17. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Результаты (2) 17 Поврежденная последовательность (PSNR=14,22 дБ) M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 18. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Результаты (2) 18 Восстановление на основе только векторов ME (PSNR=31,23 дБ) M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 19. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Результаты (2) 19 Восстановление на основе только поиска внутри окна (PSNR=23,41 дБ) M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 20. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Результаты (2) 20 Восстановление с помощью предложенного метода (PSNR=34,96 дБ) M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 21. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Анализ Достоинства:  Субъективное и объективно более высокое качество по сравнению с восстановлением только на основе ME  Уменьшение заметности шва с помощью поиска кандидатов внутри окна и «умного» смешения Недостатки:  Ненадежная сегментация объектфон  Тенденция к распространению ошибок сегментации по всем кадрам результата 21M. Ebdelli, et al, “Examplar-based video inpainting with motion- compensated neighbor embedding,” ICIP, 2012.
  • 22. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Гибридное восстановление фона  Бесшовный монтаж  Laplacian Pyramid  Optimal seam  Poisson Image Editing  Деформация структуры  Заключение 22
  • 23. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Бесшовный монтаж Введение Классические применения:  Склейка панорамы  Фотомонтаж 23 [3], [4]
  • 24. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Бесшовный монтаж Применимость к восстановлению фона Все известные автору доклада методы восстановления фона разрабатывавшиеся в видео группе сталкивались с проблемой швов. Идея: использовать методы бесшовного монтажа для маскировки шва 24 Примерышвов
  • 25. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Гибридное восстановление фона  Бесшовный монтаж  Laplacian Pyramid  Optimal seam  Poisson Image Editing  Деформация структуры  Заключение 25E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer
  • 26. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Laplacian Pyramid Идея метода Простого смешения изображений в области перекрытия не достаточно, чтобы обеспечить плавный переход и избежать двоения границ. Авторы предлагают независимо смешивать различные частотные диапазоны. 26E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer
  • 27. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Laplacian Pyramid Шаги алгоритма 1. Построить пирамиду от высоких до низких частот для смешиваемых изображений 2. Провести независимое смешивание уровней пирамиды, применяя более плавный переход для низких частот и более резкий для высоких 3. Сложить уровни полученной пирамиды 27 Пример пирамиды разрешений E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer
  • 28. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Laplacian Pyramid Результат работы 28 «Яблоко» E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer
  • 29. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Laplacian Pyramid Результат работы 29 «Апельсин» E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer
  • 30. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Laplacian Pyramid Результат работы 30 «Яблокосин» E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer
  • 31. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Laplacian Pyramid Авторы метода 31 Авторы метода: Bergen, Anderson, Adelson, Burt E. H. Adelson, et al, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer
  • 32. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Гибридное восстановление фона  Бесшовный монтаж  Laplacian Pyramid  Optimal seam  Poisson Image Editing  Деформация структуры  Заключение 32V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
  • 33. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Graphcut для монтажа Идея метода 33 Применить метод Graphcut для поиска оптимального шва между монтируемыми изображениями. Определить веса ребер как значение SSD перекрывающихся пикселей V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
  • 34. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Graphcut для монтажа Результаты (1) 34 Исходное изображение Результат монтажа V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
  • 35. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Graphcut для монтажа Результаты (2) 35 Исходное изображение Результат монтажа Исходные изображения Результат монтажа Выбранный шов V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
  • 36. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Graphcut для монтажа Применимость к восстановлению фона 36 Есть надежда, что оптимальный шов может отрезать остатки motion blur на фоне Пример остатков motion blur на фоне Motion blur V. Kwatra, et al, “Graphcut textures: Image and video synthesis using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003.
  • 37. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Гибридное восстановление фона  Бесшовный монтаж  Laplacian Pyramid  Optimal seam  Poisson Image Editing  Деформация структуры  Заключение 37P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM SIGGRAPH, 2003.
  • 38. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Poisson Image Editing Основная идея  38 с граничным условием P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM SIGGRAPH, 2003.
  • 39. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Poisson Image Editing Результаты (1) 39 Исходные изображения Копирование Предложенный метод P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM SIGGRAPH, 2003.
  • 40. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Poisson Image Editing Результаты (2) 40 Копирование Предложенный методИсходные изображения P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM SIGGRAPH, 2003.
  • 41. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Poisson Image Editing Результаты (3) 41 Исходное изображение Локальное изменение контраста P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM SIGGRAPH, 2003.
  • 42. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Poisson Image Editing Результаты (3) 42 Исходное изображение Локальное изменение контраста P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM SIGGRAPH, 2003.
  • 43. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Гибридное восстановление фона  Бесшовный монтаж  Laplacian Pyramid  Optimal seam  Poisson Image Editing  Деформация структуры  Заключение 43J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 44. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Основная идея 1. Найти оптимальный шов между монтируемыми изображения 2. Выделить и сопоставить салиентные точки вдоль шва 3. Построить гладкую модель деформации 4. Применить деформацию к полю градиента 5. Построить результат, решив уравнение Пуассона 44 Пример сопоставления салиентных точек J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 45. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Поиск оптимального шва 45  J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 46. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Поиск салиентных точек 46J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 47. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Сопоставление салиентых точек 47J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 48. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Построение итоговой деформации  48J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 49. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Построение итогового результата  49J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 50. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Результаты (1) 50 Конкуренты Предложенный метод. Найденный шов и конечный результат J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 51. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Результаты (2) 51 Оптимальный шов Предложенный методПростое смешение J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 52. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Результаты (3) 52 Poisson Editing Предложенный метод Простое смешение Оптимальный шов GIST1 Деформация структуры J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 53. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Деформация структуры Результаты (4) 53 Исходные изображения Предложенный метод J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 54. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Предложенный метод Анализ Достоинства:  Способен смоделировать произвольную деформацию  Визуальное качество превосходит другие state of art методы Недостаток:  Неверное сопоставление салиентных точек может привести к нестабильности во времени 54J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on PAMI, 2008.
  • 55. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Гибридное восстановление фона  Бесшовный монтаж  Laplacian Pyramid  Optimal seam  Poisson Image Editing  Деформация структуры  Заключение 55
  • 56. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Заключение Направления дальнейшей работы  56
  • 57. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Литература 1. M. Ebdelli, C. Guillemot, and O. Le Meur, “Examplar-based video inpainting with motion-compensated neighbor embedding,” in Proc. of the IEEE Intl. Conf. on Image Processing, ICIP, 2012. 2. E. H. Adelson, C. H. Anderson, J. R. Bergen, P. J. Burt, and J. M. Ogden, “Pyramid methods in image processin,” RCA Engineer, 29(6):33–41, 1984. 3. V. Kwatra, A. Schodl, I. Essa, G. Turk, and A. Bobick, “Graphcut textures: Image and video synthesis using graph cuts,” in SIGGRAPH, 2003. 4. P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM SIGGRAPH, 22(3):313–318, 2003. 5. J. Jia and C.-K. Tang, “Image stitching using structure deformation,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 30(4):617–631, 2008. 57