根据提供的文件内容，这篇论文主要介绍了一种实时估算室外视频照度的实用方法，适用于增强现实技术中虚拟对象与真实场景视频的无缝整合。以下是该论文中包含的关键知识点：
1. 增强现实技术（Augmented Reality）：增强现实技术是一种将计算机生成的虚拟信息叠加到真实世界中的技术。在这种技术中，虚拟对象需要与实际场景的光照保持一致，以确保视觉上的无缝整合。
2. 光照估计（Illumination Estimation）：光照估计是指在计算机图形学中估算场景中各点的光照强度与方向的过程。准确的光照估计对于实现在室外视频中虚拟物体的真实感表现至关重要。
3. 实时处理（Realtime）：实时处理指的是系统能够即时对输入的数据做出响应，对于视频处理来说，实时性意味着视频帧被处理的速度要与视频播放的速度保持同步。
4. 图像处理基础框架（Image-based Framework）：文章中提到的图像处理基础框架是一种通过分析视频帧来在线估计室外视频序列光照参数的方法。这种方法不依赖于场景几何信息的预知，也不需要存储大量基于时间和视角的基图像或统计参数。
5. 场景几何知识（Scene Geometry）：在一些传统的光照估计方法中，需要对场景的几何结构有所了解。这通常涉及到对场景的深度信息、表面法线等的计算，而该论文提出的方法则不需要这方面的复杂计算。
6. 面向特定法线表面的区域选择（Area Selection）：该论文介绍的方法中，用户仅需在初始化阶段使用几个笔刷选择特定法线表面的区域。通过这些区域，可以计算出阳光参数，之后算法会自动检测具有相同法线参数的其他区域，并应用优化过程以确保估计的稳健性和准确性。
7. 光照参数的动态变化（Dynamically Changing Illumination Parameters）：室外光照会随着天气、时间、太阳位置等条件的变化而变化。该方法能够在线估算室外视频序列中动态变化的光照参数。
8. 自动检测与优化过程（Automatic Detection and Optimization Procedure）：论文中提到，除了手动选择区域外，系统会自动检测具有相同法线参数的额外区域，并通过优化过程确保估算结果的鲁棒性和精度。
9. 视频适应性（Adaptability to Videos）：该方法能够适应相同场景在不同太阳位置和摄像机视角变化下的视频内容。
10. 实验结果（Experimental Results）：论文通过实验结果展示了所提方法的有效性和灵活性，验证了该方法在多种场景下的适用性。
11. 计算机图形学（Computer Graphics）：文章发表在《计算机图形学》期刊上，涉及了计算机图形学领域的一些核心问题，例如环境评估、计算机动画、游戏设计等。
12. 期刊和出版信息（Journal and Publication Information）：论文发表在《计算机图形学》杂志上，卷号为36，页码范围为857-865，论文接收和在线可用日期分别为2011年10月22日和2012年8月14日。论文的关键词包括增强现实、室外视频、实时、光照估计以及区域选择。
总体来说，这篇论文提出了一种新颖的方法，通过简化用户交互过程、减少对场景几何信息的依赖、并结合自动检测与优化过程，实现了室外视频中光照参数的准确估算，这对于增强现实领域中的研究和应用具有重要的意义。
