Shadow removal
- 그림자 제거 전
- DC-ShadowNet (GAN) 적용 후
- 색상 비교
GT - 원본 사진에서 명암의 영향이 최대한 없다고 판단되는 영역의 픽셀값
- 초록배경
(142,181,40) - GT
(89,113,46) - 1
(117,137,61) - 2
1과 GT 사이의 거리:
2와 GT 사이의 거리:
- Object (불가사리)
(255,243,158) - GT
(204,149,97) - 1
(185,135,89) - 2
분석
해당 이미지의 배경의 경우 명암을 제거하면 단색으로 이루어져 있어 더 정확한 색상 예측 가능
오브젝트의 경우 명암을 제거할 지라도 두가지 이상의 main color로 이루어져 있기에 원본과 차이발생
→ 위 이미지보다 더 general한 상황에서의 여러 이미지로 실험해서 최적의 params 찾아보기
문제점
- pretrain된 모델로 그림자 제거 시 모델별로 학습한 데이터셋에 따라 그림자가 제거되는 정도가 매우 다름
- 현재는 클러스터 수를 수동으로 설정해야 하나 자동으로 최적의 클러스터링을 하는 것이 지향하는 바
- 다른 이미지로 아직 안해봄
Image Resampling
처리시간
original image(321x481x3) = 1565ms
0.5 resampling image(160x240x3) = 878ms
다양한 이미지 resampling 기법이 존재하고 이번 테스트에서는 LANCZOS를 사용함.
*filter size를 조절하는 방법에 경우 큰 변화가 없음. (이미지 크기가 커질수록 변화가 클 것으로 예상됨)