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Progressive completion of a panoramic image

机译：逐步完成全景图像

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摘要

This paper proposes an exemplar-based modified priority belief propagation (MP-BP) method to complete a stitched panorama. The result is an image with a rectangular boundary in which the missing area is filled by a visually plausible background that copies the appearance of the source region. Global optimization is usually preferable to greedy algorithms for image completion. Komodakis (IEEE Trans. Image Process. 16 (11): 2649-2661, 2007) proposed a priority BP method, which is expressed in the form of a discrete global optimization problem with an MRF energy function. However, this priority BP method cannot be directly applied to stitched panoramas completing problem because there are very few useful messages. Instead, a progressive way to expand the boundary is proposed. The main contributions of this study are: (1) it defines a progressive way in which to apply a Markov Random Field (MRF) model to complete panoramas; (2) it defines a priority term that integrates the concepts of "confidence" and "breadth first", to guide the filling order; and (3) a restricted source region and clustered candidate patches are used, to alleviate computation complexity. A number of examples of real stitched panoramas demonstrate the effectiveness of this algorithm. The results compare favorably with those obtained using existing techniques.
机译：本文提出了一种基于样本的改进优先级信念传播（MP-BP）方法来完成拼接全景图。结果是具有矩形边界的图像，其中缺失区域由复制源区域外观的视觉上看似合理的背景填充。对于图像完成，全局优化通常比贪婪算法更可取。 Komodakis（IEEE Trans。Image Process。16（11）：2649-2661，2007）提出了一种优先级BP方法，该方法以具有MRF能量函数的离散全局优化问题的形式表示。但是，由于几乎没有有用的消息，因此该优先级BP方法无法直接应用于缝合的全景图完成问题。相反，提出了一种扩展边界的渐进方法。这项研究的主要贡献是：（1）它定义了一种逐步的方法，可以应用马尔可夫随机场（MRF）模型来完成全景图； （2）它定义了一个优先术语，将“信心”和“广度优先”的概念结合在一起，以指导填充顺序； （3）使用受限的源区域和聚类的候选补丁，以减轻计算复杂度。实际拼接全景图的许多示例证明了该算法的有效性。结果与使用现有技术获得的结果相比具有优势。

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