每日论文Transient Attributes for High-Level Understanding and Editing of Outdoor Scenes

这篇文章可以将图像转化天气气候属性，比如一副图像的春天夏天或者雾天晴天干燥等。图像转化的非常自然。

这篇文章主要创新点有：1.101个室外摄像头里面的捕捉的比较大变化的图片，并用众包标签了它。2.用训练回归器来识别属性。3.同时制作了用户界面可以改变想改变的属性。4,.可以对一个任意图像根据建立的图像数据库匹配进行自然转化。文中用学习认识属性的方法提出了三种:SVM,log,SVR,评估的方法用MSE和AP。

在转化属性的时候选择目标图像，文章中定义了一个权重公式选择最优的属性相近的候选目标。

在对图像进行转化时，一些具体目标的颜色变动不同，比如山峰和草地在天气或者四季变化中的变化是很大不同的，这篇文章根据这个问题建立一个预处理的转化数据库，对不同目标不同属性进行优化，用最小二乘法优化属性，闭式解逼近解决这一问题。最后先根据表面相似度分割图像，再在数据库中寻找匹配的分割块，最后再用交叉双边滤波区域平滑每一个元素。为了保持全局一致性，在相邻块的mean-RGB颜色平均值设了一个阈值。