観察できない光源位置や、オクルージョン等により一般的に本課題は困難である。提案手法では、立体形状推定、3次元シーンの補完、LDR画像からHDR画像への生成、の3段階にタスクを分解した。本アプローチはサブタスクの学習が比較的簡単で、微調整が可能である。また、提案手法は画像内の任意の画素における照明の分布を確認できることが既存手法と大きく異なる点である。

Matterport3Dデータセットを用いて定量及び定性の両面から比較を実施。定量評価には、最近傍探索法と2017年にGardnerらが提案した手法をベースラインとした。結果として、既存手法より誤差が低いことが確認できる。定性的な比較では、3次元シーンを推定することで、高周波情報などのより多くの情報を含む照明マップが生成できることを確認できる。