Orientation automatique de carte d'environnement autour d'une scène locale Automatic environment map registration around local scene Fr En

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11 décembre 2019

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Illumination Imagerie numérique Carte d'environnement Ombre Illumination Numerical imagery Environment map Shadow


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Ulysse Larvy Delarivière, « Orientation automatique de carte d'environnement autour d'une scène locale », Theses.fr, ID : 10670/1.0ifcbx


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Dans cette thèse, nous présentons une méthode pour orienter automatiquement une carte d'environnement avec une scène locale. Dans la littérature, de nombreuses méthodes ont besoin d'orienter la carte d'environnement pour obtenir une cohérence avec une scène locale. Cette orientation est dans la majorité des cas effectuée de manière manuelle par un utilisateur. Une caractéristique de notre approche est que nous n'avons pas besoin de créer un modèle 3D complet de la scène locale, ni d'interaction avec l'utilisateur. De plus, nous ne faisons que de simples hypothèses. Nous proposons un pipeline pour créer une représentation virtuelle de la scène en utilisant nos données d'entrée. Cette représentation comprend la scène globale représentée par la carte d'environnement et la scène locale représentée par un objet de référence et son ombre. En utilisant la connaissance de la position de la source lumineuse principale sur la carte d'environnement, nous pouvons simuler l'éclairage et projeter une ombre sur le sol. Il est alors possible de comparer la forme de l'ombre calculée avec celle de l'ombre d'entrée pour récupérer la position correcte de la source lumineuse principale. L'orientation finale de la carte d'environnement est directement liée à la position de cette source lumineuse principale. Nous fournissons une évaluation de l'approche proposée en calculant deux métriques qui comparent notre estimation d'angle avec les directions réelles au sol. Notre estimation d'orientation montre que notre méthode récupère une orientation de carte d'environnement correcte.

In this thesis, we have presented a method to register an environment map with a local scene automatically.In the literature, many methods need to orient the environmental map to be coherent with a local scene. This orientation is mostly done manually by a user. We present a method to register an environment map with a local scene automatically. A characteristic of our approach is that we do not need to create a complete 3D model of the local scene or have interaction with the user. Moreover, we are making simple assumptions.We propose a pipeline to create a virtual representation of the scene using our input data. This representation includes the global scene represented by the environment map and the local scene represented by a reference object and its shadow.By using the knowledge of the position of the main light source on the environment map, we can simulate the lighting and project a computed shadow on the ground. It is possible to compare the computed shadow shape with the input one to recover the correct position of the main light source. The final orientation of the environment map is directly related to the position of this main light source.We provide an evaluation of the proposed approach by calculating two metrics that compare our angle estimate with actual ground truth directions. Our orientation estimation shows that our method recovers a correct environment map orientation.In this thesis, we are interested in real input data. The environment map and the local scene are extracted from photographs or videos, which already contain a lighting rendering. It is therefore important to orient the environment map in a way that is consistent with the existing lighting in the local scene.We propose an automatic method, to orient an environment map to a local scene. This method is inspired by the behavior of light, drawing rays of light towards an object and attempting to match two shadows, one given as input and one calculated.We also use 3D data from the object we are considering. The originality is that we base our method on the way light behaves in order to calculate and match shadows. By matching the shadows, we can estimate the correct position of the environment map.

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