[ca] En el processament de múltiples imatges, l'aprofitament de la informació semàntica és essencial per a operacions conscients del contingut i per assegurar la consistència entre les imatges. Tanmateix, això presenta desafiaments en obtenir dades semàntiques d'alta precisió ràpidament, adaptar la informació semàntica a diferents tasques i mantenir la consistència en els resultats del processament. Aquesta tesi aborda aquests desafiaments mitjançant diversos enfocaments proposats: Segmentació semàntica adaptable: Introduïm un marc flexible per a l'entrenament de models de segmentació semàntica amb destil·lació de coneixements, permetent una adaptació ràpida entre els compromisos de precisió i eficiència. Per millorar encara més la precisió dels models compactes, s'introdueix supervisió de contorns per obtenir millors detalls dels límits dels objectes. Integració semàntica en la recolorització: Explorem la integració de característiques semàntiques en la recolorització múltiples imatges. A més, proposem introduir característiques de noms de colors en l'harmonització del color. Demostrem que la integració de la semàntica millora la consistència i harmonia del color de la imatge, produint millors efectes visuals perceptius. Anàlisi de l'impacte temporal: Investiguem l'impacte de la informació temporal en la qualitat de restauració de múltiples imatges, destacant el compromís entre percepció i distorsió i la importància de l'alineació. Demostrem que el compromís entre percepció i distorsió encara existeix en introduir informació temporal, i que l'alineació empitjora tant la percepció com la distorsió. La nostra anàlisi proporciona una referència per dissenyar algoritmes de restauració de múltiples fotogrames i estratègies de filmació potencials. Cada enfocament contribueix a superar els desafiaments de l'aprofitament de la informació semàntica en el processament de múltiples imatges, amb l'objectiu de millorar tant l'eficiència com l'eficàcia en diverses aplicacions.

[en] In multi-image processing, leveraging semantic information is essential for content-aware operations and ensuring consistency across images. However, this presents challenges in obtaining high-precision semantic data quickly, tailoring semantic information to different tasks, and maintaining consistency across processing results. This thesis addresses these challenges through several proposed approaches: Slimmable semantic segmentation: We introduce a flexible framework for training semantic segmentation models with knowledge distillation, enabling quick adaptation between accuracy and efficiency trade-offs. To further improve the accuracy of the compact models, boundary supervision is introduced to obtain better object boundary details. Semantic integration in recoloring: We explore the integration of semantic features into palette-based image recoloring to enhance color consistency across multiple images. Moreover, we propose to introduce color naming features in color harmonization. We demonstrate that the integration of semantics improves image color consistency and harmony, producing better perceptual visual effects. Temporal impact analysis: We investigate the impact of temporal information on multi-image restoration quality, highlighting the perception-distortion tradeoff and the importance of alignment. We demonstrate that the perception-distortion tradeoff still exists when introducing temporal information, and misalignment worsens both perception and distortion. Our analysis provides a reference for designing multi-frame restoration algorithms and potential shooting strategies. Each approach contributes to overcoming the challenges of leveraging semantic information in multi-image processing, aiming to enhance both efficiency and effectiveness in various image processing applications.