Bildeinfärbung mit skalenübergreifendem Patch-Matching-Verfahren

Diese Untersuchung stellt eine neuartige Bildfärbungsberechnung vor, die verdeckende Informationen vom Referenzbild auf das objektive Bild überträgt. Diese Bewertung behandelt das Problem des Abwanderns ins Phantasieland einer möglichen Verdeckungsart des Fotos. Da das Referenz- und das Objektbild Inhalte auf unterschiedlichen oder unabhängigen Kontrastskalen enthalten können (aufgrund von Änderungen der Aufteilung zwischen Objekten und der Kamera), können bestehende Systeme, die auf Oberflächenplanung basieren, durchweg unzureichend arbeiten. Wir schlagen ein neuartiges skalenübergreifendes Fixierungsplanungsverfahren vor, um die Großzügigkeit und Beschaffenheit der Kolorierungsergebnisse zu verbessern, indem wir ein signifikantes neuronales Gerüst verwenden. Passende organisierende Skalen werden lokal betrachtet, die dann angewendet werden. Mit allgemeinen Fixes, die sowohl die Organisation Pfusch und räumliche Unterscheidung inSkalen zu verringern. Um logischerweise tief differenzierende Bildeinfärbungen zu ermöglichen, verwendet das System auf ähnliche Weise zwei oder drei zusätzliche Strategien, einschließlich der Behandlung von Mittelwerten und einer partikulardisastralen Arbeit zum verdeckten Rebalancing.

Autorentext

Sheshang D. Degadwala est actuellement professeur associé et chef du département d'ingénierie informatique du Sigma Institute of Engineering, à Vadodara. Il est également certifié Microsoft en programmation Python et Excel. Il a publié 8 livres et a obtenu une subvention pour un brevet. 35 prix lui ont été décernés pour ses réalisations universitaires et de recherche.