【CVPR 2022】HDR-NeRF: High Dynamic Range Neural Radiance Fields

最新推荐文章于 2024-09-12 08:35:34 发布

BIT可达鸭

最新推荐文章于 2024-09-12 08:35:34 发布

阅读量1.2k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： NeRF 文章标签：计算机视觉人工智能图像处理 NeRF 3维重建

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44936889/article/details/126941172

NeRF 专栏收录该内容

9 篇文章 ¥99.90 ¥299.90

订阅专栏

HDR-NeRF 是一种从不同曝光的 LDR 图像中恢复 HDR 辐射场的端到端神经渲染系统。通过建模辐射场和 tone mapper，该方法能生成 HDR 和 LDR 新视图。实验证明，HDR-NeRF 在合成和真实场景上都能准确控制曝光并渲染 HDR 视图，优于 NeRF 等现有技术。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

HDR-NeRF: High Dynamic Range Neural Radiance Fields

论文摘要：
论文介绍：
基本定义：
- NeRF 简介
- 相机表示函数
HDR Neural Radiance Fields：
实验设置：

论文摘要：

本文提出了高动态范围神经辐射场（HDR-NeRF），以从一组不同曝光的低动态范围（LDR）视图中恢复 HDR 辐射场。通过 HDR-NeRF，我们能够在不同的曝光下生成新的 HDR 视图和新的 LDR 视图。

HDR-NeRF 的关键是建模简化的物理成像过程，它指示一个场景点的亮度转换为 LDR 图像中的像素值与两个隐式函数：一个辐射场和一个 tone mapper。

其中辐射场对场景辐射进行编码（值在 $0$ 到 $+ \infty </$

了解本专栏

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

打赏作者

BIT可达鸭 你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20

扫码支付：¥1

获取中

扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。