Realistic Saliency Guided Image Enhancement

要約

プロの写真家が行う一般的な編集操作には、気を散らす要素を強調せず、被写体を強調するクリーンアップ操作が含まれます。
これらの編集は難しく、写真のリアリズムを維持しながら視聴者の注意を操作することとの間の微妙なバランスが必要です。
最近のアプローチは注意力の減衰や増幅の成功例を誇っていますが、そのほとんどは非現実的な編集が頻繁に発生するという問題もあります。
私たちは、さまざまな種類の画像にわたって高いリアリズムを維持しながら、気を散らすものを減衰し、関心のあるオブジェクトを増幅するために、顕著性に誘導された画像強調のためのリアリズム損失を提案します。
プロの写真家による評価では、リアルさと有効性という 2 つの目的を達成し、必要なメモリ フットプリントとランタイムを削減しながら、独自のデータセットに対する最近のアプローチよりも優れたパフォーマンスを発揮することが確認されました。
したがって、当社は画像補正と写真のクリーンアップ操作を自動化するための実行可能なソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

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.

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