#119
summarized by : Teppei Kurita
Erasing Appearance Preservation in Optimization-based Smoothing

どんな論文か?

最適化ベースの画像平滑化は通常、平滑化項と外観保存項からなるエネルギー最小化問題として定式化されるが「部分的な画素で外観保存項を消去する」事で画像平滑化が容易になることをユーザスタディによって示し、消去画素位置を求めるため0-1ナップサップ問題に定式化した。
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新規性

まず部分的に外観保存項の対象となる画素を消去することが有効に働くことを明確に示し、更に消去位置の特徴を観察して、消去すべき位置を自動的に求める問題に落とし込んだことが新規性。

結果

定量的・定性的・知覚的に、最適化ベースの画像平滑化におけるパターン分離を容易にすることが示された。定量評価はIIW/SAWデータセットにおいてIntrinsics分離性能をWHDRとAPで比較。知覚評価では影強調と鏡面反射除去についてAmazon Mechanical Turk (AMT)を用いて比較が行われた。

その他(なぜ通ったか?等)

古典的な画像処理に対する、新しい着眼点が評価されたと考えられ、アプローチもスマートである。アプリケーションも幅広く、テクスチャ除去、再テクスチャリング、Intrinsics分解、材質操作など。