基於室外全景獲取高動態範圍

2021-08-30 10:49:30 字數 526 閱讀 5797

眾所周知,由於室外照明具有非常大的動態範圍,所以必須使用特殊的裝置採集影像,這使得室外影象的處理非常具有挑戰性。在本文中,作者提出了乙個新的方法,首先使用常規的ldr全景相機拍攝,然後使用乙個基於深度學習的逆色調對映方法將其轉化成hdr影象;其核心思路是使用乙個深度自編碼架構從非線性、飽和、低動態範圍全景**中回歸出線性、高動態範圍的全景**。

本文在大量的模擬資料和乙個具有真實值的真實資料集上進行了測試。本文提出的演算法具有非常廣泛的應用,例如室外光場估計和影象匹配。

圖1 本文的網路框架

圖2 基於單張影象的光場估計,其中第一行是原始**,第二行是基於真實值的渲染,第三行是基於估計光場的渲染

圖3 基於google街景的光場估計和渲染

圖4 基於太陽亮度和高度的影象匹配

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