从户外全景图学习高动态范围

户外光照具有极高的动态范围。这使得捕获户外环境映射的过程尤为困难，因为必须使用特殊设备。在本工作中，我们提出一种替代方法。我们首先使用普通的LDR（低动态范围）全向相机捕获光照，旨在通过一种新颖的、基于学习的逆色调映射方法事后恢复HDR（高动态范围）。我们提出一个深度自编码器框架，从非线性、饱和的低动态范围全景图中回归线性高动态范围数据。我们通过一组广泛的合成数据实验以及在一个带有真值的新型真实照片数据集上的实验验证了我们的方法。我们的方法在各种场景中都有应用，从户外光捕获到图像匹配。