論文の概要: Beyond the Pixel: a Photometrically Calibrated HDR Dataset for Luminance and Color Temperature Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12372v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 18:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 23:05:33.331678
• Title: Beyond the Pixel: a Photometrically Calibrated HDR Dataset for Luminance and Color Temperature Prediction
• Title（参考訳）: ピクセルを超えて:輝度と色温度予測のための光量調整hdrデータセット
• Authors: Christophe Bolduc, Justine Giroux, Marc H\'ebert, Claude Demers, and Jean-Fran\c{c}ois Lalonde
• Abstract要約: 本研究では,高ダイナミックレンジang360パノラマの大規模測光校正データセットについて紹介する。 得られたデータセットは、幅広い照度と色温度を示す屋内シーンの豊かな表現である。 本研究では,1枚の入力画像から1画素あたりの輝度,1画素あたりの温度,平面照度を予測できる3つの新しいタスクを導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4253416336476246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Light plays an important role in human well-being. However, most computer vision tasks treat pixels without considering their relationship to physical luminance. To address this shortcoming, we present the first large-scale photometrically calibrated dataset of high dynamic range \ang{360} panoramas. Our key contribution is the calibration of an existing, uncalibrated HDR Dataset. We do so by accurately capturing RAW bracketed exposures simultaneously with a professional photometric measurement device (chroma meter) for multiple scenes across a variety of lighting conditions. Using the resulting measurements, we establish the calibration coefficients to be applied to the HDR images. The resulting dataset is a rich representation of indoor scenes which displays a wide range of illuminance and color temperature, and varied types of light sources. We exploit the dataset to introduce three novel tasks: where per-pixel luminance, per-pixel temperature and planar illuminance can be predicted from a single input image. Finally, we also capture another smaller calibrated dataset with a commercial \ang{360} camera, to experiment on generalization across cameras. We are optimistic that the release of our datasets and associated code will spark interest in physically accurate light estimation within the community.
• Abstract（参考訳）: 光は人間の幸福に重要な役割を果たす。 しかし、ほとんどのコンピュータビジョンタスクは物理的輝度との関係を考慮せずにピクセルを扱う。 この欠点に対処するために,高ダイナミックレンジの\ang{360}パノラマを用いた,最初の大規模測光データセットを提案する。 私たちの重要な貢献は、既存のキャリブレーションされていないHDRデータセットの校正です。 プロの測光装置(クロマメータ)と同時に、さまざまな照明条件において、生のブラケット露光を正確に捉えて撮影する。 得られた測定値を用いて,HDR画像に適用するキャリブレーション係数を確立する。 得られたデータセットは、広い範囲の照度と色温度、様々な種類の光源を表示する、屋内シーンの豊かな表現である。 本研究では,1枚の入力画像から1画素あたりの輝度,1画素あたりの温度,平面照度を予測できる3つの新しいタスクを導入した。 最後に、商用の\ang{360}カメラでさらに小さな校正データセットをキャプチャして、カメラ間の一般化を実験します。 私たちは、データセットと関連するコードのリリースが、コミュニティ内の物理的に正確な光の推定に関心を惹きつけると楽観的です。

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