I detta dokument föreslår vi ett nytt verktyg för att effektivt extrahera en klass av "lågvärdiga texturer" i en 3D-scen från användarspecificerade fönster i 2D-bilder trots betydande korruption och förvrängning. De lågt rang texturer fånga geometriskt meningsfulla strukturer i en bild, som omfattar konventionella lokala funktioner som kanter och hörn samt många typer av regelbundna, symmetriska mönster allmänt förekommande i stadsmiljöer och konstgjorda objekt. Vår strategi för att hitta dessa låg-rankade texturer utnyttjar de senaste genombrotten i konvex optimering som möjliggör robust återvinning av en hög-dimensionell låg-rankad matris trots grova glesa fel. När det gäller plana regioner med betydande affinitet eller projektiv deformation kan vår metod exakt återställa både den inneboende lågvärdiga strukturen och den okända omvandlingen, och därmed både geometrin och utseendet i den tillhörande planarregionen i 3D. Omfattande experimentella resultat visar att denna nya teknik-nique fungerar effektivt för många regelbundna och nära-regelbundna mönster eller objekt som är ungefär låg-rankade, såsom symmetriska mönster, byggnad fasader, tryckt text, och mänskliga ansikten.
Zhang m.fl. I REF föreslås en metod för att korrigera tecken som utnyttjar textens lågvärdiga strukturer.
TILT: Transform Invariant Low-Rank Textures
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}