recuperação de curva de respostas para high dynamic range images
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Recuperação de curva de respostas para High Dynamic Range Images. Rodrigo Martins FCG 2005/1 Profº Marcelo Gattass. Introdução. Objetivo: criar um mapa de radiância a partir de um conjunto de imagens. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Recuperação de curva de respostas para High Dynamic
Range Images
Rodrigo MartinsFCG 2005/1Profº Marcelo Gattass
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Introdução Objetivo: criar um mapa de radiância a
partir de um conjunto de imagens. Olho humano é capaz de perceber uma
maior variação de dinâmica que as imagens digitais comuns.
Permite a utilização de efeitos em imagem digital com qualidade muito maior.
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Introdução
Exposição X = E * Dt E = Radiancia. Dt = Tempo de exposição do pixel
à luz.
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Processo Após o processo de digitalização
obtemos um valor Z para o pixel. Z é uma função não linear da
exposição X.
Z = f(X) Z = f(E*Dt)
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Curva de respota
Zij = f(Ei * Dj )
f-1 (Zij) = (Ei * Dj )
ln f -1(Zij) = ln(Ei) + ln(Dj)
g(Zij) = ln(Ei) + ln(Dj)
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Curva de resposta
Como os valores em x variam de 0..255, basta recuperar os valores da função neste domínio.
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Curva de resposta O problema então pode ser definido
como a resolução em mínimos quadrados para:
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Curva de resposta Sistema linear super determinado O algoritmo proposto no paper
utiliza Single Value Decomposition
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Implementação
Feita em C++. Lê um conjunto de imagens estáticas
com tempos de exposição diferentes. Utiliza Single Value Decompositon para
encontrar g(Zij) e o logarítmo da exposição
Retorna as curvas de resposta para os canais R,G e B.
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Programa
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Escolha de pixels Em [Deb] a escolha dos pixels é feita
manualmente. Escolha bem distribuida entre Zmin
Zmax. Algoritmo pseudo aleatório simples
Quão próximo do resultado final original ?
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Resultados – Canal R
0
50
100
150
200
250
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4
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Resultados – Canal G
0
50
100
150
200
250
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4
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Resultados – Canal B
0
50
100
150
200
250
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4
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Conclusões Escolha pseudo aleatória de pixels
pode permitir reconstruir a curva corretamente.
O número de pixels para escolhas ruins torna o algortimo lento.
A função do canal B não foi tão bem recuperada quanto aos canais R e G.
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Proximas tarefas Definir um formato de arquivo para
armazenamento de imagens HDR (RADIANCE, OpenEXR...)
Implementar um algoritmo para a escolha de poucos pixels que permitam reconstruir a curva de resposta.
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Referências [Deb] Paul Debevec, Jitendra Malik
Recovering High Dynamic Range Radiance Maps from Photographs. Siggraph.