基于噪声感知图像质量评价的鲁棒机器人视觉相机曝光控制
计算机视觉与模式识别
2019-07-31 v1 机器人学
摘要
本文中，我们提出一种用于鲁棒机器人视觉的噪声感知曝光控制算法。我们的方法旨在捕获最佳曝光的图像，从而提升各类计算机视觉与机器人任务的性能。为此，我们精心设计了捕捉互补质量属性且保证轻量计算的图像质量度量。具体而言，我们的度量由图像梯度、熵和噪声度量的组合构成。这些度量的协同作用可在维持低噪声水平的同时保留图像中的锐利边缘与丰富纹理。利用这一新度量，我们提出一种基于 Nelder-Mead 方法的实时全自动曝光与增益控制技术。为说明该技术有效性，大量实验结果表明，与传统方法相比，其具有更高的定性与定量性能。
引用
@article{arxiv.1907.12646,
title = {Camera Exposure Control for Robust Robot Vision with Noise-Aware Image Quality Assessment},
author = {Ukcheol Shin and Jinsun Park and Gyumin Shim and Francois Rameau and In So Kweon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12646},
year = {2019}
}
备注
8 pages,6 figures, accepted in IROS2019