Aprimoramento de Imagem Guiado por Saliency Realista
Realistic Saliency Guided Image Enhancement
June 9, 2023
Autores: S. Mahdi H. Miangoleh, Zoya Bylinskii, Eric Kee, Eli Shechtman, Yağız Aksoy
cs.AI
Resumo
As operações de edição comuns realizadas por fotógrafos profissionais incluem as operações de limpeza: desenfatizar elementos distrativos e realçar os sujeitos. Essas edições são desafiadoras, exigindo um equilíbrio delicado entre manipular a atenção do espectador e manter o realismo fotográfico. Embora abordagens recentes possam exibir exemplos bem-sucedidos de atenuação ou ampliação da atenção, a maioria delas também sofre com edições irrealistas frequentes. Propomos uma função de perda de realismo para aprimoramento de imagens guiado por saliência, a fim de manter um alto realismo em diversos tipos de imagem, enquanto atenua distrações e amplifica objetos de interesse. Avaliações com fotógrafos profissionais confirmam que alcançamos o duplo objetivo de realismo e eficácia, superando as abordagens recentes em seus próprios conjuntos de dados, enquanto exigimos uma menor pegada de memória e tempo de execução. Assim, oferecemos uma solução viável para automatizar o aprimoramento de imagens e as operações de limpeza fotográfica.
English
Common editing operations performed by professional photographers include the
cleanup operations: de-emphasizing distracting elements and enhancing subjects.
These edits are challenging, requiring a delicate balance between manipulating
the viewer's attention while maintaining photo realism. While recent approaches
can boast successful examples of attention attenuation or amplification, most
of them also suffer from frequent unrealistic edits. We propose a realism loss
for saliency-guided image enhancement to maintain high realism across varying
image types, while attenuating distractors and amplifying objects of interest.
Evaluations with professional photographers confirm that we achieve the dual
objective of realism and effectiveness, and outperform the recent approaches on
their own datasets, while requiring a smaller memory footprint and runtime. We
thus offer a viable solution for automating image enhancement and photo cleanup
operations.