Intelligent tilt-shift transform

Abstract

Tilt-shift photography is a well-known type of photography in which we adjust the tilt of the sensor plane to achieve a "miniature world" effect. However, algorithms that allow us to do the same with photos using post-processing are still poorly developed. In this thesis, we will try to propose solution that use neural networks for solving this problem. We will analyze existing architectures, choose the best one and try to train it well enough to get acceptable quality.

Tilt-shift fotografie je známým typem fotografie, při které upravujeme sklon roviny snímače pro dosažení efektu "miniaturního světa". Algoritmy, které nám umožňují udělat totéž s fotografiemi pomocí následného zpracování, však stále nejsou dobře vyvinuty. V této práci se pokusíme navrhnout řešení, které využívá neuronové sítě k vyřešení tohoto problému. Analyzujeme existující architektury, vybereme tu nejlepší a pokusíme se ji dostatečně dobře natrénovat, abychom dosáhli přijatelné kvality.