C. Image Inpainting Image inpaintin

C. Image Inpainting Image inpainting refers to the desire fill-in missing values in an image, based on their surrounding neighbors. Such a problem is often encountered in a faulty transmission of image content over unreliable channels, when missing blocks are to be recovered. Another instance of the inpainting problem is obtained in cases of scratches in images (e.g. old film) that are to be fixed, or if one desires to manipulate an image content to remove portions from it. Ever since its introduction in the image processing literature, this problem attracted a considerable attention and many solutions have been proposed. One popular family of inpainting algorithms is based on partial differential equations that propagate the information from the borders of the holes in the image. More recently, sparse representation modeling found its way into this field, with promising performance. At its core,the inpainting problem can be formulated as the problem Gp(MD,y,λ), where m is a diagonal mask matrix of size n × n, with 1-s for existing pixels, and 0-es elsewhere. We further assume that in the missing pixels the image y is set to zero. Having posed the problem this way, all the above discussion on denosing and deblurring becomes relevant, and in fact leads to an effective solution of the problem. There are several algorithms proposed for the inpainting problem along the above lines, some of which adopt the global approach of handling the image as a whole [27], and others that operate on patches [33], [34], [40]. Due to their close resemblance to deblurring algorithms, we shall not dwell further on this topic, and simply show typical examples. The results shown in Figure 5 are taken from [27]. This inpainting algorithm follow the global approach, and combines MCA (for separation of cartoon and texture content) with inpainting. The MCA dictionary used is composed of curvelets and local-DCT, and as can be seen, the quality of the filling-in is near-perfect.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

C. ภาพ Inpainting ภาพ inpainting หมายถึงค่าไม่สามารถความปรารถนาในรูป ตามบ้านของพวกเขาโดยรอบ ปัญหาดังกล่าวมักจะพบในการส่งผิดพลาดของเนื้อหารูปภาพผ่านช่องน่า เมื่อบล็อกหายไปจะสามารถกู้คืน อินสแตนซ์อื่นของปัญหา inpainting ได้รับในกรณีของรอยขีดข่วนในภาพ (เช่นเก่า film) ที่จะเป็น fixed หรือหนึ่งปรารถนาที่จะจัดการกับรูปภาพเนื้อหาการเอาส่วนออก นับตั้งแต่การแนะนำในเอกสารประกอบการประมวลผลภาพ ปัญหานี้ดึงดูด ความสนใจมากและโซลูชั่นหลายได้รับการเสนอการ ครอบครัวยอดนิยมของอัลกอริทึม inpainting ขึ้นอยู่กับสมการเชิงอนุพันธ์บางส่วนที่เผยแพร่ข้อมูลจากเส้นขอบของหลุมในรูป เมื่อเร็ว ๆ นี้ โมเดลแสดงบ่อพบทางใน field นี้ มีแนวโน้มประสิทธิภาพ ในหลักการ ปัญหา inpainting สามารถจะถูกกำหนดเป็นปัญหา Gp(MD,y,λ), m เป็น เมทริกซ์ทแยงมุมรูปแบบของขนาด n n × กับ s 1 พิกเซลที่มีอยู่ และ 0-es อื่น ๆ เราเพิ่มเติมคิดว่า เซลขาด y รูปถูกกำหนดเป็นศูนย์ ไม่เกิดปัญหาด้วยวิธีนี้ สนทนาข้างต้นทั้งหมดใน denosing และ deblurring กลายเป็นที่เกี่ยวข้อง และในความเป็นจริงนำไปสู่วิธีแก้ปัญหาของปัญหา มีหลายอัลกอริทึมสำหรับปัญหา inpainting บรรทัดข้างต้น บางที่ใช้วิธีสากลการจัดการรูปภาพทั้งหมด [27], และอื่น ๆ การนำเสนอที่ทำงานบนซอฟต์แวร์ [33], [34], [40] เนื่องจากการปิดรูป deblurring อัลกอริทึม เราจะไม่อาศัยอยู่เพิ่มเติมในหัวข้อนี้ และแสดงตัวอย่างทั่วไปก็ ผลลัพธ์ที่แสดงในรูปที่ 5 นำมาจาก [27] อัลกอริทึมนี้ inpainting ตามวิธีสากล และรวม MCA (การรวมหรือแยกเนื้อหาของการ์ตูนและเนื้อ) กับ inpainting พจนานุกรม MCA ที่ใช้ประกอบด้วย curvelets และ DCT ท้องถิ่น และสามารถมองเห็น คุณภาพของ filling ในเป็นใกล้สมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

C. ภาพ Inpainting ภาพ inpainting หมายถึงความปรารถนาที่เติมในค่าที่ขาดหายไปในภาพที่อยู่บนพื้นฐานของเพื่อนบ้านโดยรอบของพวกเขา ปัญหาดังกล่าวมักจะพบในการส่งผิดพลาดของเนื้อหาของภาพผ่านช่องสัญญาณที่ไม่น่าเชื่อถือเมื่อบล็อกที่หายไปจะได้รับการกู้คืน ตัวอย่างของปัญหา inpainting ก็คือการได้รับในกรณีที่มีรอยขีดข่วนในภาพ (เช่นสายเก่า LM) ที่จะต้องคงที่หรือถ้าใครปรารถนาที่จะจัดการกับเนื้อหาของภาพที่จะเอาบางส่วนจากมัน นับตั้งแต่เปิดตัวในวรรณคดีการประมวลผลภาพปัญหานี้ดึงดูดความสนใจมากและการแก้ปัญหาที่หลายคนได้รับการเสนอชื่อ ครอบครัวหนึ่งที่เป็นที่นิยมของ inpainting อัลกอริทึมจะขึ้นอยู่กับสมการเชิงอนุพันธ์ที่เผยแพร่ข้อมูลจากพรมแดนของหลุมในภาพ เมื่อเร็ว ๆ นี้การสร้างแบบจำลองการแสดงเบาบางหาทางเข้าไปในไฟไหม้ไฟนี้มีประสิทธิภาพการทำงานที่มีแนวโน้ม ที่หลักของปัญหา inpainting ได้สูตรเป็นปัญหา GP (MD, y, λ) ที่ m คือเมทริกซ์หน้ากากเส้นทแยงมุมของขนาด n × n, 1-s สำหรับการพิกเซลที่มีอยู่และ 0-es อื่น ๆ เรายังคิดว่าในพิกเซลที่ขาดหายไปและภาพจะถูกตั้งค่าเป็นศูนย์ มีถูกวางปัญหาวิธีนี้ทุกการสนทนาข้างบน denosing deblurring และกลายเป็นที่เกี่ยวข้องและในความเป็นจริงนำไปสู่​​การแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพของปัญหา มีหลายขั้นตอนวิธีการเสนอปัญหา inpainting ตามเส้นดังกล่าวเป็นบางส่วนที่นำมาใช้วิธีการทั่วโลกในการจัดการภาพรวม [27] ​​และอื่น ๆ ที่ทำงานบนแพทช์ [33], [34], [40] เนื่องจากความคล้ายคลึงใกล้เคียงของพวกเขาที่จะ deblurring ขั้นตอนวิธีการที่เราจะไม่ได้อยู่ต่อไปในหัวข้อนี้และเพียงแค่แสดงตัวอย่างทั่วไป ผลการแสดงในรูปที่ 5 ที่นำมาจาก [27] อัลกอริทึม inpainting นี้เป็นไปตามแนวทางที่ทั่วโลกและรวมเอ็ม (สำหรับการแยกการ์ตูนและเนื้อหาเนื้อ) กับ inpainting พจนานุกรมเอ็มที่ใช้ประกอบด้วย curvelets และท้องถิ่น-DCT และที่สามารถมองเห็นคุณภาพของสาย lling ในอยู่ใกล้ที่สมบูรณ์แบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

C . ภาพ InPaintingComment ภาพ InPaintingComment หมายถึงความปรารถนากรอกค่าสูญหายภาพจากประเทศเพื่อนบ้านโดยรอบ เป็นปัญหาที่มักพบในการส่งเนื้อหาผ่านช่องทางที่ผิดรูปไม่น่าเชื่อถือ เมื่อคิดถึงบล็อกจะสามารถกู้คืน . ตัวอย่างของ InPaintingComment ปัญหาได้กรณีรอยขีดข่วนในรูป ( เช่นฉันจึงเก่า ) ที่ถูกถ่ายทอด xed หรือหากหนึ่งในความปรารถนาที่จะจัดการเนื้อหาภาพเพื่อลบบางส่วนจากมัน นับตั้งแต่เปิดตัวในรูปของวรรณกรรม ปัญหานี้ได้ดึงดูดความสนใจมากและมีหลายโซลูชั่นได้รับการเสนอครอบครัวหนึ่งที่เป็นที่นิยมของ InPaintingComment ขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับสมการเชิงอนุพันธ์ที่เผยแพร่ข้อมูลจากขอบของหลุมในภาพ เมื่อเร็วๆ นี้ ตัวแทนแบบโปร่งพบทางลงนี้ละมั่ง จึงมีผลงานตามสัญญา ที่หลักของมัน , InPaintingComment ปัญหาสามารถกำหนดเป็นปัญหา GP ( MD , Y , λ ) ที่เป็นเมทริกซ์ขนาด n × n หน้ากากของเส้นทแยงมุม ,กับรักษาความปลอดภัยสำหรับพิกเซลที่มีอยู่และ 0-es ที่อื่น เรายังคิดว่าที่ขาดหาย พิกเซลภาพ Y ตั้งศูนย์ มีถามปัญหาด้วยวิธีนี้ ทั้งหมดข้างต้น การอภิปราย denosing deblurring และกลายเป็นที่เกี่ยวข้องและในความเป็นจริงนำไปสู่การแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพของปัญหา มีหลายขั้นตอนวิธีที่เสนอสำหรับ InPaintingComment ปัญหาตามบรรทัดข้างบนบางส่วนของที่ใช้แนวทางของการจัดการภาพโดยรวม [ 27 ] , และคนอื่น ๆ ที่ใช้งานบนแพทช์ [ 33 ] , [ 34 ] , [ 40 ] เนื่องจากความคล้ายคลึงใกล้ชิดของพวกเขาเพื่อ deblurring ขั้นตอนวิธี เราจะอาศัยเพิ่มเติมในหัวข้อนี้และแสดงเพียงตัวอย่างทั่วไป ผลลัพธ์ที่แสดงในรูปที่ 5 ถ่ายจาก [ 27 ] วิธีปฏิบัติตามแนวทางนี้ InPaintingComment ,และรวมเอ็ม ( เพื่อแยกเนื้อหาการ์ตูน และพื้นผิว ) กับ InPaintingComment . MCA พจนานุกรมที่ใช้ประกอบด้วย curvelets ท้องถิ่นและครบกำหนด และได้เห็นคุณภาพของจึงบอกในที่อยู่ใกล้ที่สมบูรณ์แบบ