质心自适应的频率选择性外推用于丢失图像区域重建
图像与视频处理
2023-01-13 v1
摘要
不同大小和任意形状的丢失图像区域可能出现在许多场景中，例如易错通信、基于深度的图像绘制或运动补偿小波提升。图像重建的目标是尽可能接近原始图像地恢复这些丢失区域。频率选择性外推是一种基于块的方法，用于高效重建图像中的丢失区域。迄今为止，丢失区域的实际形状未被直接考虑。我们提出一种质心自适应来增强现有的频率选择性外推算法，该算法将丢失区域的形状纳入考虑。为扩大用于评估的测试集，我们进一步提出一种生成任意形状丢失区域的方法。在我们的大型测试集上，我们获得了平均1.29 dB的重建增益。
引用
@article{arxiv.2301.04840,
title = {Centroid adapted frequency selective extrapolation for reconstruction of lost image areas},
author = {Wolfgang Schnurrer and Markus Jonscher and Jürgen Seiler and Thomas Richter and Michel Bätz and André Kaup},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.04840},
year = {2023}
}