自动曝光算法---利用梯度信息反馈
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发布时间:2022-11-25 11:31
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时间:2023-10-09 10:40
主要想记录下曾经从论文里实现出来的一种曝光算法,用于提高视觉定位算法在可变光照环境下的鲁帮性。
论文 << Auto-adjusting Camera Exposure for Outdoor Robotics using Gradient Information >>
该论文讲述的是一种反馈控制算法,通过反馈的梯度信息量来控制曝光。
1、首先会对每一帧图像做7个gamma变换,模拟不同的曝光条件。
2、分别计算这个7个gamma图的梯度信息。
3、选出这7个图中梯度信息最丰富图,记录对应的gamma。
4、利用选出的gamma值,带入方程式,计算出新的曝光值,设置到相机里。
如何gamma变换?
1. 归一化 :将像素值转换为 0 ~ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。
2. 预补偿 :根据公式 , 求出像素归一化后的 数据以 gamma 为指数的对应值。
3. 反归一化 :将经过预补偿的实数值反变换为 0 ~ 255 之间的整数值。具体算法为 : f*256 - 0. 5。
如何计算图像的梯度信息?
先对单个梯度值进行变换,有两个参数(lumada和theda)需要调节。
M = ∑ m̄ i
如何根据最优gamma值计算出控制量?
这里有一个参数需要调节,Kp。
自动曝光算法---利用梯度信息反馈
该论文讲述的是一种反馈控制算法,通过反馈的梯度信息量来控制曝光。1、首先会对每一帧图像做7个gamma变换,模拟不同的曝光条件。2、分别计算这个7个gamma图的梯度信息。3、选出这7个图中梯度信息最丰富图,记录对应的gamma。4、利用选出的gamma值,带入方程式,计算出新的曝光值,设置到相机里。如何...
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