58
правок
Изменения
м
*картинка (можно вставить картинку с дайвером, если сможем её обработать гармонизатором)*
*картинка с дайвером (там видно, что пузырики с фонового изображения остались поверх дайвера)*
todo Note: Блендинг Пуассона на самом деле является гармонизацией, так как требует маску заменяемых пикселей. Почему-то в статьях его называют блендингом (Poisson blending), хотя оригинальная статья называлась Poisson Image Editing<ref name="PGB03">[https://www.cs.jhu.edu/~misha/Fall07/Papers/Perez03.pdf Poisson Image Editing] Patrick Perez, Michel Gangnet, Andrew Blake (2003)</ref>
* '''TODO''' Figure 2b, 5c ()
kekkekek
todo: че зачем
Лишние todo и замечание про hist loss
|definition =
'''Гармонизация изображений''' (англ. ''image harmonization'') {{---}} метод, позволяющий наложить часть одного изображения поверх другого таким образом, чтобы композиция изображений выглядела естественно, без швов на границах вставки и с соответсвующими цветами и текстурами <ref name='ZWS20'>[https://openaccess.thecvf.com/content_WACV_2020/papers/Zhang_Deep_Image_Blending_WACV_2020_paper.pdf Deep Image Blending] Lingzhi Zhang, Tarmily Wen, Jianbo Shi (2020)</ref>.}}
{{Определение
|definition =
'''Блендинг изображений''' (англ. ''image blending'') {{---}} метод, позволяющий вставить часть одного изображения в другое таким образом, чтобы композиция изображений выглядела естественно, без швов на границах вставки и соответсвующими цветами и текстурами. В отличие от гармонизации, блендинг сам определяет какие пиксели фонового изображения нужно заменить.<ref name='ZWS20'/>}}
[[Файл:Poisson int2.png|thumb|right|300px|Рис. $1.2$. Результат применения блендинга Пуассона]]
Простая вставка одного изображения поверх другого нередко влечет заметный перепад яркости на границе вставки (рис. $1.1$). Метод Пуассона заключается в сглаживании этого перепада (рис. $1.2$) с целью сделать дефект менее заметным, используя градиент вставляемого изображения и значения пикселей фонового изображения на границе вставки.
$\mathcal{L}^{\gamma}_{hist}(O, S) = \displaystyle\sum_l \gamma_l \displaystyle\sum_{i, j} (F^l_{ij}\left[O\right] - R(F^l_{ij}\left[O\right]))^2$ {{---}} функция потерь гистограмм, где
$\gamma_l$ {{---}} вклад $l$-го слоя в функцию потерь}}
'''Замечание:''' Если в случае остальных функций потерь нетрудно посчитать производную, то здесь могут возникнуть проблемы. Но поскольку $\displaystyle\frac{\partial \mathcal{L}_{hist}}{\partial F^l_{ij}\left[O\right]}$ является нулём почти везде, авторы предлагают при подсчёте производной считать $R(F^l_{ij}\left[O\right])$ константой, которая не зависит от $O$.
===Total variation loss===
|definition =
$\mathcal{L}_1(I, S, O, P) = \mathcal{L}^{\alpha}_{content}(I, O) + w_{style}\mathcal{L}^{\beta}_{style}(S, O, P)$, где $w_{style}$ {{---}} вес стилевой функции потерь}}
===Второй проход===
==Глубокий блендинг==
Алгоритм глубокого блендинга состоит из двух этапов. На первом этапе на стилевое изображения $S$ бесшовно накладывается входное изображение $I$, получается подготовительное блендинг-изображение $B$. На втором этапе $B$ модифицируется таким образом, чтобы результат по стилю был похож на $S$.
