DoveNet : Harmonisation d’images profonde par vérification de domaine

La composition d’images est une opération essentielle en traitement d’images, mais l’incohérence entre le premier plan et le fond dégrade significativement la qualité de l’image composite. L’harmonisation d’images, dont l’objectif est d’assurer la cohérence entre le premier plan et le fond, est une tâche prometteuse mais difficile. Toutefois, le manque de jeux de données de haute qualité accessibles publiquement pour l’harmonisation d’images freine considérablement le développement de ces techniques. Dans ce travail, nous proposons un nouveau jeu de données pour l’harmonisation d’images, appelé iHarmony4, en générant des images composites synthétiques à partir des jeux de données COCO (respectivement Adobe5k, Flickr, day2night), ce qui donne lieu à nos sous-jeux de données HCOCO (respectivement HAdobe5k, HFlickr, Hday2night). En outre, nous introduisons une nouvelle méthode profonde d’harmonisation d’images, nommée DoveNet, basée sur un discriminateur de vérification de domaine novateur, sur la base de l’idée selon laquelle le premier plan doit être transformé dans le même domaine que le fond. Des expériences étendues sur notre jeu de données construit démontrent l’efficacité de la méthode proposée. Notre jeu de données et le code source sont disponibles à l’adresse suivante : https://github.com/bcmi/Image_Harmonization_Datasets.