数据连接:github.com/HrishavBakul 这篇论文介绍了GTA-HDR,一个大规模合成数据集,用于从GTA-V视频游戏中采样逼真的HDR图像。由于捕获真实世界场景的HDR内容费时费力,因此从低动态范围(LDR)图像重建出视觉上准确的HDR图像成为视觉研究界关注的挑战性任务之一。本文通过对所提出数据集的全面评估,展示了在HDR图像重建方面...
为了填补这一空白,研究人员提出了GTA-HDR数据集,这是一个从GTA-V视频游戏中采样的逼真HDR图像的合成数据集。通过对GTA-HDR数据集进行全面评估,研究人员展示了该数据集在提高HDR图像重建质量方面的重要优势,并指出该数据集填补了其他公开数据集所没有涵盖的空白,有助于提高HDR图像重建的泛化能力。该论文的主要贡献包括...
其次，NDC将坐标限制在[-1,1]或者[0,1]。Voxel的分辨率有限，使得3DGS很难刻画场景中的细节。另外，原先搜集好的数据中并没有提供SfM点云来给3DGS进行初始化。为解决这一问题，研究人员使用了SfM算法来对多视角HDR数据集重新计算相机参数和初始化点云如下：其中的Mint,Mext分别表示相机的内外参数矩阵。对LDR图像...
HDR+ 数据集的规模和多样性也为应用现代机器学习方法提供了机会。我们的数据集已整合到近期的一篇研究论文中 (https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet),这篇论文使用一个神经网络来估计部分 HDR+ 管道,这个部分被约束为适合快速图像处理的表示形式。将机器学习应用于 HDR+ 数据集的多篇论文目前正在进行评审。
HDR+ 数据集的规模和多样性也为应用现代机器学习方法提供了机会。我们的数据集已整合到近期的一篇研究论文中 (groups.csail.mit.edu/gr),这篇论文使用一个神经网络来估计部分 HDR+ 管道,这个部分被约束为适合快速图像处理的表示形式。将机器学习应用于 HDR+ 数据集的多篇论文目前正在进行评审。 深受Middlebury 立体...
HDR 2 数据集预处理 1.python脚本:首先从bursts文件夹中的每一个单独的图像文件夹中取出一张原始DNG图片,统一保存到另一文件夹(所有原始图像的DNG格式); 2.图像格式转换:使用imagemagick工具(官网下载:http://www.imagemagick.org/download/binaries/),在路径加入环境变量,命令行使用convert命令:(convert 文件.dng ...
创建了一个包含74个训练场景的LDR图像集及其对应的HDR图像。 通过数据增强技术,如颜色通道交换和几何变换,扩展了数据集。 实验结果: 与现有的几种HDR重建方法相比,提出的学习系统在挑战性场景中产生了更好的结果。 在视觉上和数值上,WE架构提供了最佳的性能。
步骤1:数据集准备 首先,我们需要准备训练和测试数据集。数据集应包含HDR图像和对应的低动态范围(LDR)图像对。 步骤2:构建深度学习模型 在这一步中,我们将使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)构建一个HDR图像生成模型。下面是一个使用TensorFlow构建的简单模型示例: ...
Funt et al. HDR Dataset(高动态范围数据集)数据摘要：The following is a data set of images of 105 scenes captured using a Nikon D700 digital still camera.中文关键词：尼康D700数码相机,自动包围曝光,可移植网络图形,高动态范围,场景照明,英文关键词：Nikon D700 digital still camera,auto-bracketing,...
为了验证U²HDRnet在人像场景下的HDR处理能力,同时比较不同算法在人像场景下处理能力的优劣,本文在PortraitHDR数据集上对不同的算法进行了对比试验。实验结果表明,在人像场景下,其PSNR有着最高的得分,同时在SSIM上的表现好于其他网络。SSIM所呈现...