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画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
●はじめに ディジタル・カメラで撮影した写真の撮影情報は、世の中のフリーソフトやメーカ提供ソフトなどで簡単に表示できるので、EXIF形式を知る必要は全くない。しかし、画像ファイルから直接撮影情報を読み取れれば、データベース化が自動化できることになる。この時、EXIFファイルの形式を知る必要がある。 EXIF規格などの解説は沢山出ているので、ここでは、大まかなレベルにとどめる。 ●背景 JEIDA(日本電子工業振興協会)がEXIF2.1仕様書としてまとめている。現在は、2.2になっている。ISOで、DCF仕様が策定され、メーカはこれを採用しつつある。DCFはEXIFに準拠し、ファイルシステムまで包含した規格である。 ●EXIFとは？ 画像自体はJPEG画像形式で、その中にサムネール画像や撮影情報などのデーターを規約に準拠した形で埋め込んだものとなっている。従って、従来のJPEG画像(JFIF
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