تُعد عملية تكوين الصور عملية مهمة في معالجة الصور، ولكن التناقض بين الصورة الأمامية والخلفية يُضعف بشكل كبير جودة الصورة المركبة. تهدف التكامل الصوري (Image Harmonization) إلى جعل الصورة الأمامية متوافقة مع الخلفية، وهي مهمة واعدة لكنها صعبة. ومع ذلك، فإن نقص البيانات عالية الجودة المتاحة للجمهور في مجال التكامل الصوري يُعد عائقًا كبيرًا أمام تطور تقنيات التكامل الصوري. في هذا العمل، نقدّم مجموعة بيانات للتكامل الصوري تُسمى iHarmony4، من خلال إنشاء صور مركبة مُصَنَّعة استنادًا إلى مجموعة بيانات COCO (على التوالي، Adobe5k، Flickr، day2night)، مما أدى إلى إنشاء مجموعات فرعية تُسمى HCOCO (على التوالي، HAdobe5k، HFlickr، Hday2night). علاوةً على ذلك، نقترح طريقة جديدة للتكامل الصوري تعتمد على الشبكة العميقة تُسمى DoveNet، والتي تستخدم مُحقِّق مجال جديد (domain verification discriminator)، مع الاعتماد على الفكرة القائلة بأن يجب تحويل الصورة الأمامية إلى نفس المجال الذي تنتمي إليه الخلفية. أظهرت التجارب الواسعة على مجموعة البيانات التي أنشأناها فعالية الطريقة المقترحة. تتوفر مجموعة البيانات والكود الخاص بنا عبر الرابط: https://github.com/bcmi/Image_Harmonization_Datasets.