Figur 1: Ett exempel på att använda vår Non-Local Variations algoritm för att automatiskt detektera och visualisera små deformationer mellan upprepade strukturer i en enda bild (a). Vår metod kan användas för att identifiera och korrigera dessa variationer och därmed producera en "idealiserad" version av bilden (b). Alternativt kan vår metod användas för att överdriva dessa variationer (c). I den korrigerade produktionen, variabiliteten i formen av majskärnor minskas, och feljustering av rader korrigeras. I den överdrivna utmatningen markeras de subtila skillnaderna mellan kärnorna och radavvikelsen. Foto genom tillmötesgående från Giandomenico Pozz. Vi presenterar en algoritm för att automatiskt upptäcka och visualisera små icke-lokala variationer mellan upprepade strukturer i en enda bild. Vår metod gör det möjligt att automatiskt korrigera dessa variationer och därmed producera en "idealiserad" version av bilden där likheten mellan återkommande strukturer är starkare. Alternativt kan det användas för att förstora dessa variationer, vilket ger en överdriven bild som belyser de olika variationer som är svåra att upptäcka i inmatningsbilden. Vi formulerar uppskattningen av avvikelser från perfekt upprepning som ett allmänt optimeringsproblem, och demonstrerar det i de speciella fallen av geometriska deformationer och färgvariationer.
Dekel m.fl. REF använder en icke-lokal variationsalgoritm för att automatiskt detektera och korrigera små deformationer mellan upprepade strukturer från en enda bild.
Revealing and modifying non-local variations in a single image
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}