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从fov图中估计周围环境光源强度

今天发现emlight回归器对光源强度的估计不准确,开始思考是否能从fov图估计出周围环境光源强度这个问题。

我觉得可以通过fov图中的对比度估计出光源强度。假设场景中有反照率为0的理想黑体和反照率为1的理想纯白物体,那么纯白物体的像素值越高光源的强度就越大。

我还问了chatgpt这个问题

对同样的场景,相机的曝光度不同,拍摄得到的照片就不一样,所以有办法从照片中预测周围环境中的光源强度吗?

他的回答是:

从一张照片中准确预测周围环境中的光源强度是一个具有挑战性的任务,因为照片是一个 2D 投影,丢失了很多关于 3D 环境的信息。然而,有一些方法可以尝试从照片中估计光源强度。

基于反射球的方法:这种方法需要在照片中包含一个已知材质的反射球(如镜面反射球或漫反射球)。通过观察反射球上的亮点或阴影,可以估计光源的相对位置、强度和方向。然而,这种方法需要在拍摄照片时已经考虑到光源估计。

基于图像处理的方法:可以使用一些基于图像处理的方法来估计光源强度。这些方法通常分析照片中的亮度、对比度和阴影,以便估计光源的大致位置和强度。然而,这些方法通常受到场景复杂性、照片质量和其他因素的影响,因此准确性有限。

基于深度学习的方法:可以使用深度学习方法,如卷积神经网络(CNN),从照片中学习光源强度的信息。这种方法通常需要大量带有光源强度标签的训练数据。虽然深度学习方法可以在一定程度上提高估计的准确性,但它们仍然受到场景复杂性和照片质量的影响。

虽然上述方法可以在一定程度上帮助你从照片中估计光源强度,但它们都有局限性。为了获得更准确的光源强度估计,可能需要使用其他技术(如光线传感器)或多张照片(例如光度立体数据)。