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Image Retargeting by Texture-Aware Synthesis

机译：通过纹理感知合成进行图像重定向

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Real-world images usually contain vivid contents and rich textural details, which will complicate the manipulation on them. In this paper, we design a new framework based on exampled-based texture synthesis to enhance content-aware image retargeting. By detecting the textural regions in an image, the textural image content can be rather than simply distorted or cropped. This method enables the manipulation of textural & non-textural regions with different strategies since they have different natures. We propose to retarget the textural regions by example-based synthesis and non-textural regions by fast multi-operator. To achieve practical retargeting applications for general images, we develop an automatic and fast texture detection method that can detect multiple disjoint textural regions. We adjust the saliency of the image according to the features of the textural regions. To validate the proposed method, comparisons with state-of-the-art image retargeting techniques and a user study were conducted. Convincing visual results are shown to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
机译：真实世界的图像通常包含生动的内容和丰富的纹理细节，这将使它们的操作复杂化。在本文中，我们设计了一个基于示例的纹理合成的新框架，以增强内容感知图像的重定向。通过检测图像中的纹理区域，可以使纹理图像内容而不是简单地失真或裁剪。由于它们具有不同的性质，因此该方法可以用不同的策略来操纵纹理区域和非纹理区域。我们建议通过基于示例的合成重新定位纹理区域，并通过快速多操作符重新定位非纹理区域。为了实现普通图像的实际重定向应用，我们开发了一种自动快速的纹理检测方法，可以检测多个不相交的纹理区域。我们根据纹理区域的特征调整图像的显着性。为了验证所提出的方法，与最先进的图像重定向技术和用户研究进行了比较。令人信服的视觉结果表明了该方法的有效性。

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