Abstrak
Harmonisasi gambar merupakan teknik yang banyak digunakan dalam komposisi gambar, yang bertujuan untuk menyesuaikan tampilan objek latar depan yang dikompositkan sesuai dengan gaya gambar latar belakang sehingga gambar komposit yang dihasilkan tampak alami secara visual dan tampak seperti difoto. Metode sebelumnya sebagian besar dilatih dengan cara yang diawasi penuh, meskipun menunjukkan hasil yang menjanjikan, metode tersebut tidak dapat digeneralisasi dengan baik ke kasus-kasus rumit yang tidak terlihat yang melibatkan gaya yang signifikan dan perbedaan semantik antara objek latar depan yang dikompositkan dan gambar latar belakang. Dalam makalah ini, kami menyajikan kerangka kerja harmonisasi gambar yang diawasi sendiri yang memungkinkan kinerja yang unggul pada kasus-kasus yang rumit. Untuk melakukannya, pertama-tama kami mensintesis sejumlah besar data dengan keragaman yang luas untuk pelatihan. Kami kemudian mengembangkan modul harmonisasi yang cermat untuk menyesuaikan tampilan latar depan secara adaptif dengan menanyakan fitur-fitur latar belakang yang relevan. Untuk memungkinkan harmonisasi gambar yang lebih efektif, kami mengembangkan pengklasifikasi harmoni yang mengetahui wilayah untuk secara eksplisit menilai apakah suatu gambar harmonis atau tidak. Eksperimen pada beberapa set data menunjukkan bahwa metode kami berkinerja lebih baik dibandingkan dengan metode-metode sebelumnya. Kode kami akan tersedia untuk umum.
Harmonisasi Gambar yang Diawasi Sendiri melalui Klasifikasi Harmoni yang Mengetahui Wilayah
