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Personal Photograph Enhancement Using Internet Photo Collections

机译：使用Internet照片集增强个人照片

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Given the growth of Internet photo collections, we now have a visual index of all major cities and tourist sites in the world. However, it is still a difficult task to capture that perfect shot with your own camera when visiting these places, especially when your camera itself has limitations, such as a limited field of view. In this paper, we propose a framework to overcome the imperfections of personal photographs of tourist sites using the rich information provided by large-scale Internet photo collections. Our method deploys state-of-the-art techniques for constructing initial 3D models from photo collections. The same techniques are then used to register personal photographs to these models, allowing us to augment personal 2D images with 3D information. This strong available scene prior allows us to address a number of traditionally challenging image enhancement techniques and achieve high-quality results using simple and robust algorithms. Specifically, we demonstrate automatic foreground segmentation, mono-to-stereo conversion, field-of-view expansion, photometric enhancement, and additionally automatic annotation with geolocation and tags. Our method clearly demonstrates some possible benefits of employing the rich information contained in online photo databases to efficiently enhance and augment one's own personal photographs.
机译：随着互联网图片收藏的增长，我们现在可以看到世界上所有主要城市和旅游景点的视觉索引。但是，当您访问这些地方时，尤其是当相机本身有局限性（例如视野有限）时，用自己的相机捕捉完美的照片仍然是一项艰巨的任务。在本文中，我们提出了一个框架，该框架使用大型Internet照片集提供的丰富信息来克服旅游景点个人照片的不完善之处。我们的方法采用了最新技术，可以根据照片集构建初始3D模型。然后使用相同的技术将个人照片注册到这些模型，从而使我们可以使用3D信息来扩充个人2D图像。这种强大的可用场景先验条件使我们能够解决许多传统上具有挑战性的图像增强技术，并使用简单而强大的算法获得高质量的结果。具体来说，我们展示了自动前景分割，单声道到立体声转换，视野扩展，光度增强以及带有地理位置和标签的自动注释。我们的方法清楚地证明了利用在线照片数据库中包含的丰富信息来有效地增强和增强自己的个人照片的某些可能的好处。

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