Input Scene Matches Output Figur 1: Med tanke på en indatabild med en saknad region, använder vi matchande scener från en stor samling fotografier för att slutföra bilden. Vad kan man göra med en miljon bilder? I den här artikeln presenterar vi en ny algoritm för bildkomplettering som drivs av en enorm databas med fotografier samlade från webben. Algoritmen lappar upp hål i bilder genom att hitta liknande bildregioner i databasen som inte bara är sömlösa utan också semantiskt giltiga. Vår främsta insikt är att medan utrymmet för bilder är effektivt oändligt, är utrymmet för semantiskt olika scener faktiskt inte så stort. För många avbildningsuppgifter kan vi hitta liknande scener som innehåller bildfragment som på ett övertygande sätt fullbordar bilden. Vår algoritm är helt datadriven, kräver inga kommentarer eller märkning av användaren. Till skillnad från befintliga bildkompletteringsmetoder kan vår algoritm generera en mängd olika resultat för varje indatabild och vi tillåter användare att välja bland dem. Vi visar vår algoritms överlägsenhet i förhållande till befintliga bildbehandlingsmetoder.
Det finns några undantag som REF som använde sig av bilddatabaser för att fylla hålen i målbilden.
Scene completion using millions of photographs
{'venue': "SIGGRAPH '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}