....................................... Med tanke på en enda LDR-bild av en inomhusscen förutspår vår metod automatiskt HDR-belysning (insets, tonmappad för visualisering). Vår metod lär sig en direkt kartläggning från bildutseende till scenbelysning från stora mängder verkliga bilddata; det kräver ingen ytterligare sceninformation, och kan även återställa ljuskällor som inte syns på fotografiet, som visas i dessa exempel. Med hjälp av våra ljusuppskattningar kan virtuella objekt på ett realistiskt sätt återbelysas och sammanställas till fotografier. Vi föreslår en automatisk metod för att härleda hög dynamisk räckvidd belysning från ett enda begränsat synfält, låg dynamisk räckvidd fotografi av en inomhusscen. I motsats till tidigare arbete som bygger på specialiserad bildtagning, användarinmatning och/eller enkla scenmodeller, tränar vi ett end-to-end djupt neuralt nätverk som direkt går tillbaka ett begränsat synfält till HDR-belysning, utan starka antaganden om scengeometri, materialegenskaper eller belysning. Vi visar att detta kan åstadkommas i en trestegsprocess: 1) vi tränar en robust belysning klassificerare för att automatiskt kommentera placeringen av ljuskällor i en stor datauppsättning av LDR miljökartor, 2) vi använder dessa annoteringar för att träna en djup neurala nätverk som förutspår placeringen av ljus i en scen från en enda begränsad fält-av-seende foto, och 3) vi finjustera detta nätverk med hjälp av en liten datauppsättning av HDR miljökartor för att förutsäga ljusintensiteter. Detta gör det möjligt för oss att automatiskt återställa högkvalitativa HDR-belysningsuppskattningar som avsevärt överträffar tidigare toppmoderna metoder. Följaktligen producerar vi fotorealistiska resultat som vi validerar via en perceptuell användarstudie med hjälp av våra belysningsberäkningar för applikationer som 3D-objektinsättning.
För inomhusscener, Gardner et al. REF lärde sig en kartläggning från en begränsad FOV LDR-bild till HDR-belysning med hjälp av ett CNN.
Learning to predict indoor illumination from a single image
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}