Vi presenterar en CNN-baserad teknik för att uppskatta högdynamiskt område utomhus belysning från en enda låg dynamisk räckvidd bild. För att träna CNN, använder vi en stor datauppsättning utomhus panoraman. Vi passar en lågdimensionell fysiskt baserad utomhusbelysningsmodell till himlen i dessa panoraman vilket ger oss en kompakt uppsättning parametrar (inklusive solläge, atmosfäriska förhållanden och kameraparametrar). Vi extraherar begränsade synfält bilder från panoraman, och träna en CNN med denna stora uppsättning indata bild-output belysning parameter par. Med tanke på en testbild kan detta nätverk användas för att dra slutsatser om belysningsparametrar som i sin tur kan användas för att rekonstruera en miljökarta för utomhusbelysning. Vi visar att vår strategi möjliggör återhämtning av rimliga belysningsförhållanden och möjliggör fotorealistisk virtuellt objekt insättning från en enda bild. En omfattande utvärdering av både panoramadatauppsättningen och infångade HDR-miljökartor visar att vår teknik avsevärt överträffar tidigare lösningar på detta problem.
I REF föreslås en djupt lärandebaserad metod för att förutsäga utomhusbelysning från en enda ingångsbild.
Deep Outdoor Illumination Estimation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}