HDR-Plenoxels：自校准高动态范围辐射场
计算机视觉与模式识别
2022-11-21 v2 人工智能
图形学
摘要
我们提出高动态范围（HDR）辐射场 HDR-Plenoxels，其学习由 3D HDR 辐射场、几何信息以及 2D 低动态范围（LDR）图像中固有的变化相机设置所构成的全光函数。我们基于体素的体渲染流水线以端到端方式仅用从变化相机设置拍摄的多视角 LDR 图像重建 HDR 辐射场，并具有快速收敛速度。为应对真实场景中的各种相机，我们引入一个色调映射模块，该模块对数字机内成像流水线（ISP）建模并解耦辐射度量设置。我们的色调映射模块使我们能够通过控制每个新视角的辐射度量设置进行渲染。最后，我们构建了一个具有变化相机条件的多视角数据集，以契合我们的问题设定。我们的实验表明，HDR-Plenoxels 仅从带有各种相机的 LDR 图像就能表达细节丰富且高质量的 HDR 新视角。
引用
@article{arxiv.2208.06787,
title = {HDR-Plenoxels: Self-Calibrating High Dynamic Range Radiance Fields},
author = {Kim Jun-Seong and Kim Yu-Ji and Moon Ye-Bin and Tae-Hyun Oh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06787},
year = {2022}
}
备注
Accepted at ECCV 2022. [Project page] https://hdr-plenoxels.github.io [Code] https://github.com/postech-ami/HDR-Plenoxels