What is the space of camera response functions?

光辉 计算机视觉 计算机科学 人工智能 功能(生物学) 亮度 摄像机自动校准 像素 图像(数学) 空格(标点符号) 数学 计算机图形学(图像) 遥感 摄像机切除 地理 操作系统 光学 物理 生物 进化生物学
作者
Michael Grossberg,Shree K. Nayar
标识
DOI:10.1109/cvpr.2003.1211522
摘要

Many vision applications require precise measurement of scene radiance. The function relating scene radiance to image brightness is called the camera response. We analyze the properties that all camera responses share. This allows us to find the constraints that any response function must satisfy. These constraints determine the theoretical space of all possible camera responses. We have collected a diverse database of real-world camera response functions (DoRF). Using this database we show that real-world responses occupy a small part of the theoretical space of all possible responses. We combine the constraints from our theoretical space with the data from DoRF to create a low-parameter Empirical Model of Response (EMoR). This response model allows us to accurately interpolate the complete response function of a camera from a small number of measurements obtained using a standard chart. We also show that the model can be used to accurately estimate the camera response from images of an arbitrary scene taken using different exposures. The DoRF database and the EMoR model can be downloaded at http://www.cs.columbia.edu/CAVE.
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