SphereDrag：球面几何感知的全景图像编辑
计算机视觉与模式识别
2025-10-17 v2
摘要
图像编辑在平面图像方面取得了巨大进展，但全景图像编辑仍未被充分探索。由于其球面几何和投影畸变，全景图像呈现三个关键挑战：边界不连续性、轨迹变形和像素密度不均。为解决这些问题，本研究提出了SphereDrag，一种利用球面几何知识实现准确可控编辑的新型全景编辑框架。具体而言，自适应重投影（AR）利用自适应球面旋转处理不连续性；大圆轨迹调整（GCTA）更精确地追踪运动轨迹；球面搜索区域追踪（SSRT）根据球面位置自适应缩放搜索范围以解决像素密度不均问题。此外，本研究构建了PanoBench——一个全景编辑基准测试，包含涉及多对象和多样风格的复杂编辑任务，提供了标准化评估框架。实验表明SphereDrag在几何一致性和图像质量方面相比现有方法有显著提升，实现了高达10.5%的相对改进。
引用
@article{arxiv.2506.11863,
title = {SphereDrag: Spherical Geometry-Aware Panoramic Image Editing},
author = {Zhiao Feng and Xuewei Li and Junjie Yang and Jingchao Li and Yuxin Peng and Xi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.11863},
year = {2025}
}
备注
Accepted by PRCV 2025