Transfert de couleurs basé superpixels
GIRAUD, Rémi
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
TA, Vinh-Thong
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
GIRAUD, Rémi
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
TA, Vinh-Thong
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
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Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Langue
fr
Communication dans un congrès
Ce document a été publié dans
Colloque du Groupe de Recherche et d'Etudes de Traitement du Signal et des Images (GRETSI'17), 2017-09-05, Juan-les-Pins.
Résumé
Dans ce travail, nous présentons une méthode rapide de transfert de couleurs basé superpixels entre deux images. Nous proposons un algorithme de recherche de plus proches voisins approchés de superpixels, dans lequel nous ...Lire la suite >
Dans ce travail, nous présentons une méthode rapide de transfert de couleurs basé superpixels entre deux images. Nous proposons un algorithme de recherche de plus proches voisins approchés de superpixels, dans lequel nous limitons la sélection des mêmes éléments pour augmenter la diversité des correspondances. Une étape de fusion basée sur les similarités spatiales et colorimétriques est proposée pour transférer efficacement les couleurs sélectionnées, et nous démontrons l’amélioration obtenue par rapport aux résultats issus d’une recherche exhaustive des plus proches voisins. Enfin, nous montrons que la méthode proposée est compétitive par rapport aux méthodes de l’état-de-l’art.< Réduire
Project ANR
Generalized Optimal Transport Models for Image processing - ANR-16-CE33-0010
Origine
Importé de halUnités de recherche