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【24h】

Images intrinsèques de scènes en extérieur à partir de multiples vues

机译：从多个角度观看室外场景的内在镜头

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Nous présentons une méthode capable de décomposer les photographies d’une scène en trois composantes intrinsèques: la réflectance, l’illumination due au soleil et l’illumination due au ciel. L’extraction d’images intrinsèques à partir de photographies est un problème difficile, généralement résolu en utilisant des méthodes de propagation guidée par l’image nécessitant de multiples indications par l’utilisateur. De récentes méthodes en vision par ordinateur permettent l’acquisition facile mais approximative d’informations géométriques sur une scène, à l’aide de plusieurs photographies selon des points de vue différents. Nous développons un nouvel algorithme qui nous permet d’exploiter cette information bruitée et peu fiable pour automatiser et améliorer les algorithmes d’estimation d’images intrinsèque par propagation. En particulier, nous développons une nouvelle approche afin d’estimer les ombres portées dans l’image, en peaufinant une estimation initiale obtenue à partir des informations géométriques reconstruites. Nous utilisons un algorithme de vote dans l’espace de couleur qui identifie de fa?on robuste les valeurs de réflectance des nuages de points 3D reconstruits. Cette estimation de réflectance nous permet de déterminer avec précision la visibilité du soleil à ces points épars et de propager cette information aux pixels restants. Dans une dernière étape nous adaptons les algorithmes de propagation guidée par l’image, en rempla?ant les indications utilisateurs manuelles par les données d’ombre et de réflectance estimées par notre algorithme aux points 3D reconstruits. Notre méthode permet l’extraction automatique des images intrinsèques à partir de multiples points de vue, permettant ainsi de nombreux types de manipulations d’images.
机译：我们提出了一种能够将场景照片分解为三个内在成分的方法：反射率，来自太阳的照明和来自天空的照明。从照片中提取固有图像是一个难题，通常使用需要多个用户输入的图像引导传播方法来解决。最近的计算机视觉方法允许使用来自不同角度的几张照片轻松但近似地获取有关场景的几何信息。我们正在开发一种新算法，该算法可让我们利用这些嘈杂且不可靠的信息来自动化和改进固有图像传播算法。特别是，我们正在开发一种新的方法来估计图像中投射的阴影，从而完善从重构的几何信息中获得的初始估计值。我们使用一种色彩空间投票算法，可以可靠地识别重构的3D点云的反射率值。该反射率估计值使我们能够准确确定这些散射点处的太阳可见度，并将此信息传播到其余像素。在最后一步中，我们调整了图像引导的传播算法，将人工用户指示替换为由我们的算法在重建的3D点估计的阴影和反射率数据。我们的方法能够从多个视点自动提取固有图像，从而允许进行多种类型的图像处理。

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