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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Super-Resolution-Based Inpainting

verfasst von : Olivier Le Meur, Christine Guillemot

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2012

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper introduces a new examplar-based inpainting framework. A coarse version of the input image is first inpainted by a non-parametric patch sampling. Compared to existing approaches, some improvements have been done (e.g. filling order computation, combination of K nearest neighbours). The inpainted of a coarse version of the input image allows to reduce the computational complexity, to be less sensitive to noise and to work with the dominant orientations of image structures. From the low-resolution inpainted image, a single-image super-resolution is applied to recover the details of missing areas. Experimental results on natural images and texture synthesis demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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Metadaten
Titel
Super-Resolution-Based Inpainting
verfasst von
Olivier Le Meur
Christine Guillemot
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-33783-3_40

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