【文件属性】：
文件名称：matlab分时代码-Noise-AwareCameraExposureControl:噪声感知相机曝光控制
文件大小：5.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 18:11:21
系统开源
matlab分时代码具有噪声感知图像质量评估功能的摄像机曝光控制可实现强大的机器人视觉
在本文中，我们提出了一种鲁棒的机器人视觉噪声感知曝光控制算法。
我们的方法旨在捕获曝光最好的图像，从而可以提高各种计算机视觉和机器人任务的性能。
我们的指标包括图像梯度，熵和噪声指标的组合。
这些措施的协同作用可在保持低噪声水平的同时，保留图像的锐利边缘和丰富纹理。
使用这种新颖的度量，我们提出了一种基于Nelder-Mead方法的实时，全自动曝光和增益控制技术。
概述
数据集
在本文中，我们提供了一个专门开发用于比较曝光控制算法的独特数据集。
该数据集的组成如下。
硬件设置：基线为20
cm的立体摄像机系统，获取同步的1600
x
1200
px图像。
场景数：总共25个场景（室内10个，室外15个）
图片数量：每个场景包含550
x
2图片
户外环境
曝光时间：[0.1-7.45
ms]，间隔0.15
ms
增益：[0-20]
dB，间隔2dB
室内环境
曝光时间：[4-67毫秒]，间隔3毫秒
增益：[0-24]
dB，间隔为1dB
对象类数：
13对象类
人，自行车，汽车，消防栓，背包，运动球
【文件预览】：
Noise-AwareCameraExposureControl-master
----Run_FeatureMatching.m(2KB)
----README.md(4KB)
----LICENSE(1KB)
----Utils_Metric()
--------Eval_Metric.m(7KB)
--------Test_HyperParam.m(4KB)
--------Extract_Result.m(5KB)
--------Metric_Our.m(6KB)
----Run_NMbasedControl.m(3KB)
----Run_MetricsEvaluation.m(6KB)
----Utils_Control()
--------Metric_our.m(3KB)
--------nelder_mead_AE.m(12KB)
--------Test_nelder_mead_AE.m(5KB)
--------FindClosestPoint.m(3KB)
----media()
--------Teaser.png(1.92MB)
--------NMcontrol2.gif(838KB)
--------NMcontrol.gif(818KB)
--------Dataset.png(1.57MB)
----Utils_FeatureMatching()
--------main_feature_matching_analysis.m(9KB)
--------subfunctions()