OAIR：基于 PSO 与美学质量评估的面向对象图像重定向
计算机视觉与模式识别
2022-09-13 v1
摘要
图像重定向旨在改变图像尺寸的同时保留重要内容并最小化明显畸变。然而，以往的图像重定向方法产生的输出存在伪影与畸变。此外，多数已有工作试图同时重定向输入图像的背景与前景。前景与背景同时缩放会导致物体长宽比改变。长宽比的改变尤其对于人物对象是不可取的。我们提出了一种克服这些问题的重定向方法。所提方法包含以下步骤。首先，一种修复方法利用输入图像与前景物体二值掩码生成不含任何前景物体的背景图像。其次，seam carving 方法将背景图像缩放至目标尺寸。然后，超分辨率方法提升输入图像质量，随后我们提取前景物体。最后，重定向后的背景与提取的超分辨率物体被送入粒子群优化算法（PSO）。PSO 算法以美学质量评估为目标函数，确定物体置于背景中的最佳位置与大小。我们使用图像质量评估与美学质量评估指标来展示相较于流行图像重定向技术的优越结果。
引用
@article{arxiv.2209.04804,
title = {OAIR: Object-Aware Image Retargeting Using PSO and Aesthetic Quality Assessment},
author = {Mohammad Reza Naderi and Mohammad Hossein Givkashi and Nader Karimi and Shahram Shirani and Shadrokh Samavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.04804},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 9 figures