Publication

Extreme Image Completion

Sabine Süsstrunk, Radhakrishna Achanta, Nikolaos Arvanitopoulos Darginis
2017
Conference Papers

Résumé

It is challenging to complete an image whose 99 percent pixels are randomly missing. We present a solution to this extreme image completion problem. As opposed to existing techniques, our solution has a computational complexity that is linear in the number of pixels of the full image and is real-time in practice. For comparable quality of reconstruction, our algorithm is thus almost 2 to 5 orders of magnitude faster than existing techniques.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/05f718b9-30c9-4e0c-b469-bef49cdfa484

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Extreme Image Completion

Chattez avec Graph Search

Reactive collision-free motion generation in joint space via dynamical systems and sampling-based MPC

Aggregating Spatial and Photometric Context for Photometric Stereo

Energy Management of Price-Maker Community Energy Storage by Stochastic Dynamic Programming