딥러닝기반 실내와 실외 환경에서의 광원 추출Deep Learning-Based Lighting Estimation for Indoor and Outdoor

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본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Cropto-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDRto-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를배경으로한이미지로만학습한결과등과비교하여검증하였다.또한,실내와실외를구분하는역할을수행하는손실함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.
Publisher
한국컴퓨터그래픽스학회
Issue Date
2021-07-06
Language
Korean
Citation

한국컴퓨터그래픽스학회 2021 학술대회, pp.31 - 42

ISSN
1975-7883
DOI
10.15701/kcgs.2021.27.3.31
URI
http://hdl.handle.net/10203/287140
Appears in Collection
GCT-Conference Papers(학술회의논문)
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