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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12372v3
• Date: Fri, 13 Oct 2023 12:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 17:56:36.115731
• Title: Beyond the Pixel: a Photometrically Calibrated HDR Dataset for Luminance and Color Prediction
• Title（参考訳）: ピクセルを超えて:輝度と色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: Laval Photometric Indoor HDRデータセットは、高ダイナミックレンジ360degパノラマの大規模な測光校正データセットとしては初めてである。 我々は、RAWブラケットによる露光をプロの測光装置と同時に正確に捕捉することで実現している。 得られたデータセットは屋内シーンの豊かな表現であり、幅広い照度と色、様々な種類の光源を表示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7456526005219319
• 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 introduce the Laval Photometric Indoor HDR Dataset, the first large-scale photometrically calibrated dataset of high dynamic range 360{\deg} 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, and varied types of light sources. We exploit the dataset to introduce three novel tasks, where: per-pixel luminance, per-pixel color and planar illuminance can be predicted from a single input image. Finally, we also capture another smaller photometric dataset with a commercial 360{\deg} 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. Dataset and code are available at https://lvsn.github.io/beyondthepixel/.
• 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360{\deg}パノラマの大規模測光データセットであるlaval photometric indoor hdrデータセットを紹介する。 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、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。 このデータセットを利用して、画素毎の輝度、ピクセル毎の色、平面上の照度を1つの入力画像から予測できる3つの新しいタスクを導入する。 最後に、商用の360{\deg}カメラで別の小さな測光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する。 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。 データセットとコードはhttps://lvsn.github.io/beyondthepixel/で入手できる。

関連論文リスト

• HDR-GS: Efficient High Dynamic Range Novel View Synthesis at 1000x Speed via Gaussian Splatting [76.5908492298286]
  既存のHDR NVS法は主にNeRFに基づいている。 訓練時間は長く、推論速度は遅い。 我々は新しいフレームワークHigh Dynamic Range Gaussian Splatting (-GS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T00:46:58Z)
• GTA-HDR: A Large-Scale Synthetic Dataset for HDR Image Reconstruction [11.610543327501995]
  High Dynamic Range(画像とビデオ)は幅広い用途がある。 High Dynamic Range(画像とビデオ)は幅広い用途がある。 低ダイナミックレンジ(Low Dynamic Range, LDR)から視覚的に正確なHDR画像を再構成する難しい作業は、視覚研究コミュニティで注目を集めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T16:24:42Z)
• Event Fusion Photometric Stereo Network [3.0778023655689144]
  本稿では,RGBとイベントカメラを用いた環境光環境における物体の表面の正常さを推定する新しい手法を提案する。 これは、連続した光源や周囲の光環境における測光ステレオにイベントカメラを使用した最初の研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T08:13:26Z)
• Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstruction. AIM 2022 Challenge Report [109.2135194765743]
  本稿では,AIM 2022 Challenge on Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstructionを紹介する。 我々は,メタデータを使わずにRGBから生のセンサイメージを回収し,ISP変換を「逆」することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T10:43:53Z)
• Learning Enriched Illuminants for Cross and Single Sensor Color Constancy [182.4997117953705]
  ネットワークをトレーニングするためのクロスセンサ自己教師型トレーニングを提案する。 センサに依存しない方法で人工発光体をランダムにサンプリングすることでネットワークを訓練する。 実験により、我々のクロスセンサモデルとシングルセンサーモデルは、他の最先端手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T15:45:35Z)
• Multi-sensor large-scale dataset for multi-view 3D reconstruction [63.59401680137808]
  マルチビュー3次元表面再構成のための新しいマルチセンサデータセットを提案する。 スマートフォン、Intel RealSense、Microsoft Kinect、産業用カメラ、構造化光スキャナーなどだ。 14の照明条件下で100方向から取得した107の異なるシーンの約1.4万枚の画像を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-11T17:32:27Z)
• Colored Point Cloud to Image Alignment [15.828285556159026]
  そこで本研究では,カラーマッチングと幾何マッチングにより,色付き点雲を所定の色画像に整列する微分最適化手法を提案する。 カメラ画像と点雲の色との変換は、点雲の相対的な位置と一致した色とのマッチングを繰り返すことによって行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T08:12:56Z)
• The Cube++ Illumination Estimation Dataset [50.58610459038332]
  本稿では,新しい照明推定データセットを提案する。 照明色が既知の4890の画像と、追加のセマンティックデータで構成されている。 データセットは、単一または2つの照度推定を実行するメソッドのトレーニングとテストに使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T18:50:08Z)
• Multi-View Photometric Stereo: A Robust Solution and Benchmark Dataset for Spatially Varying Isotropic Materials [65.95928593628128]
  多視点光度ステレオ技術を用いて3次元形状と空間的に異なる反射率の両方をキャプチャする手法を提案する。 我々のアルゴリズムは、遠近点光源と遠近点光源に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-18T12:26:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。