一个高分辨率多曝光自然场景立体图像与视频数据库
计算机视觉与模式识别
2022-06-23 v1 图像与视频处理
摘要
近年来，VR头显、AR眼镜、多视点显示器、自由视点电视等沉浸式显示器作为一类新型显示技术出现，相较于传统显示器提供了更好的视觉体验和观看者参与度。随着3D视频和显示技术的发展，高动态范围（HDR）相机和显示器的消费市场迅速增长。缺乏合适的实验数据是3D HDR视频技术领域基础研究发展的关键障碍。此外，充足真实世界多曝光实验数据集的缺失是HDR成像研究的主要瓶颈，从而限制了观看者的体验质量（QoE）。本文中，我们介绍了一个在印度理工学院马德拉斯分校校园内采集的多样化立体多曝光数据集，该校园拥有多样的动植物。数据集使用ZED立体相机采集，提供了花园、路边景观、节庆场所、建筑等室外位置以及学术和住宅区等室内位置的精细场景。所提出的数据集除了包含由运动相机和背景运动引入的显著随机性外，还涵盖大深度范围、复杂深度结构、复杂物体运动、光照变化、丰富色彩动态和纹理差异。该数据集已向公众开放供研究界使用。此外，详细描述了多曝光立体视频和图像的采集、对齐与校准流程。最后，我们讨论了HDR成像、深度估计、一致色调映射和3D HDR编码方面的进展、挑战、潜在用例和未来研究机会。
引用
@article{arxiv.2206.11095,
title = {A High Resolution Multi-exposure Stereoscopic Image & Video Database of Natural Scenes},
author = {Rohit Choudhary and Mansi Sharma and Aditya Wadaskar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.11095},
year = {2022}
}