Nautilus: Recovering Regional Symmetry Transformations for Image Editing
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F17%3A00312458" target="_blank" >RIV/68407700:21230/17:00312458 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dcgi.fel.cvut.cz/home/sykorad/nautilus.html" target="_blank" >http://dcgi.fel.cvut.cz/home/sykorad/nautilus.html</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3072959.3073661" target="_blank" >10.1145/3072959.3073661</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Nautilus: Recovering Regional Symmetry Transformations for Image Editing
Popis výsledku v původním jazyce
Natural images often exhibit symmetries that should be taken into account when editing them. In this paper we present Nautilus — a method for automatically identifying symmetric regions in an image along with their corresponding symmetry transformations. We compute dense local similarity symmetry transformations using a novel variant of the Generalised PatchMatch algorithm that uses Metropolis-Hastings sampling. We combine and refine these local symmetries using an extended Lucas-Kanade algorithm to compute regional transformations and their spatial extents. Our approach produces dense estimates of complex symmetries that are combinations of translation, rotation, scale, and reflection under perspective distortion. This enables a number of automatic symmetry-aware image editing applications including inpainting, rectification, beautification, and segmentation, and we demonstrate state-of-the-art applications for each of them.
Název v anglickém jazyce
Nautilus: Recovering Regional Symmetry Transformations for Image Editing
Popis výsledku anglicky
Natural images often exhibit symmetries that should be taken into account when editing them. In this paper we present Nautilus — a method for automatically identifying symmetric regions in an image along with their corresponding symmetry transformations. We compute dense local similarity symmetry transformations using a novel variant of the Generalised PatchMatch algorithm that uses Metropolis-Hastings sampling. We combine and refine these local symmetries using an extended Lucas-Kanade algorithm to compute regional transformations and their spatial extents. Our approach produces dense estimates of complex symmetries that are combinations of translation, rotation, scale, and reflection under perspective distortion. This enables a number of automatic symmetry-aware image editing applications including inpainting, rectification, beautification, and segmentation, and we demonstrate state-of-the-art applications for each of them.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TE01020415" target="_blank" >TE01020415: Centrum kompetence ve zpracování vizuálních informací (V3C - Visual Computing Competence Center)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
ACM Transactions on Graphics (TOG)
ISSN
0730-0301
e-ISSN
1557-7368
Svazek periodika
36
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000406432100076
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85030769146