Generation Process of Intrinsic Images Dataset Through Physically-based Rendering

Spanish Computer Graphics Conference (CEIG 2021) pp. 35-38

Ignacio Moral-Rodríguez; Alfonso López-Ruiz; Juan-Roberto Jiménez-Pérez; Lidia Ortega-Alvarado; Francisco R. Feito; J.M. Jurado

Abstract

El problema denominado Intrinsic Image Decomposition sigue siendo un desafío por resolver en informática gráfica. Aunque el uso de arquitecturas de aprendizaje profundo supondría un avance significativo, los conjuntos de datos de entrenamiento utilizados son aún reducidos. En este estudio se presenta una metodología para la generación de imágenes y su descomposición en varios canales haciendo uso del motor de renderizado Mitsuba2. Para ello, se ha modelado un escenario natural en el que coexisten distintos tipos de vegetación sobre un terreno. En torno a este escenario, se define una trayectoria sobre la que orbita la cámara para generar un conjunto de imágenes desde distintos puntos de vista de forma automática. Como resultado, se proporcionan conjuntos de datos obtenidos a partir de entornos naturales sintéticos formados por las siguientes capas para cada imagen: mapa de normales, iluminación, albedo y mapa de profundidad. Este desarrollo supone un punto de partida para el estudio del cálculo de la iluminación en entornos reales complejos mediante enfoques basados en aprendizaje profundo.

DOI: 10.2312/ceig.20211362

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@inproceedings{Moral2021,
	author = {Ignacio Moral-Rodr\'iguez and Alfonso L\'opez-Ruiz and Juan Roberto Jim\'enez-P\'erez and Lidia Ortega-Alvarado and Francisco Ram\'on Feito-Higueruela and Juan Manuel Jurado-Rodr\'iguez},
	title = {Generation Process of Intrinsic Images Dataset Through Physically-based Rendering},
	booktitle = {Spanish Computer Graphics Conference (CEIG 2021)},
	pages = {35-38},
	year = {2021},
	address = {M\'alaga (España), 22-24 Septiembre},
	doi = {10.2312/ceig.20211362},
	isbn = {978-3-03868-160-1}
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