Att fylla ett litet hål i en bild med rimligt innehåll är väl studerat. Extrapolering av en bild för att ge en klart större är mycket mer utmanande-en betydande mängd extra innehåll behövs som matchar den ursprungliga bilden, särskilt nära dess gränser. Vi föreslår en datadriven strategi för detta problem. Med tanke på en källbild och hur mycket och i vilken riktning den ska extrapoleras bestämmer vårt system visuellt konsekvent innehåll för de extrapolerade regionerna med hjälp av biblioteksbilder. Förutom att överväga matchning på låg nivå, uppnår vi konsekvens på en högre nivå genom att använda grafproxier för regioner med käll- och biblioteksbilder. Att behandla bilder som grafer gör att vi kan hitta kandidater för bild extrapolering i en rimlig tid. Överensstämmelse mellan subgrafer i käll- och biblioteksavbildningar används för att hitta bra kandidater för det extra innehållet; dessa filtreras sedan ytterligare. Regiongränskurvorna är anpassade för att säkerställa överensstämmelse där bilddelar sammanfogas med en fotomontagemetod. Vi demonstrerar kraften i vår metod i bildredigeringsprogram.
Ett av de första dokumenten för att ta itu med bildutmålning använde ett datadrivet tillvägagångssätt kombinerat med en grafrepresentation av källbilden REF.
BiggerPicture: data-driven image extrapolation using graph matching
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}