面向单图像室外光照估计的深度天空建模
计算机视觉与模式识别
2019-05-13 v1
摘要
我们提出了一种数据驱动的习得天空模型，并将其用于从单幅图像进行室外光照估计。由于现成的大规模图像及其对应真实光照数据集并不易得，我们使用互补的数据集来训练我们的方法，将SUN360中极其多样的照明条件与经过辐射标定且物理精确的Laval HDR天空数据库相结合。我们的关键贡献在于提供光照建模与估计的整体视角，端到端地解决这两个问题。从测试图像出发，我们的方法无需依赖解析光照模型即可直接估计出光照的HDR环境图。我们展示了所学天空模型的通用性与表现力，并表明其可用于恢复合理的光照，从而实现视觉愉悦的虚拟物体插入。为进一步评估我们的方法，我们采集了一个HDR 360°全景数据集，并通过大量验证表明我们显著优于以往的SOTA方法。
引用
@article{arxiv.1905.03897,
title = {Deep Sky Modeling for Single Image Outdoor Lighting Estimation},
author = {Yannick Hold-Geoffroy and Akshaya Athawale and Jean-François Lalonde},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.03897},
year = {2019}
}
备注
CVPR'19 paper