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自动驾驶中视觉感知ISP调参综述及实证分析
2025-01-05 12:42:06· 来源：智驾社
表1。在使用拉普拉斯滤波器或非锐化掩蔽（USM）或无滤波器（原始）进行锐化后，由PD算法给出的KPI（%）。TP =真阳性，FP =假阳性
图 12. 受试者工作特征（ROC）曲线，展示了所测试的 5 种配置以及对原始图像进行测试时每帧的真阳性率（TP 率）与误报数（FP）情况
图 13. 锐化后的图像：（左：拉普拉斯 8（Lap8）；右：高反差保留 9（USM9））。当行人检测（PD）算法检测到行人时，会绘制一个绿色的边界框（其他所有线条均用于调试）
3.1.3. 对比度为什么在观看应用中要使用对比度呢？在对现实世界的视觉感知中，对比度是由同一视野内物体的亮度和颜色差异所决定的。人类视觉系统能够在光照变化的情况下以相似的方式感知世界，因为它对对比度变化比对绝对亮度更为敏感。对比度增强在摄影中是一个重要工具，因为它可用于创建引人注目的图像，并将观看者的注意力引导到某个物体上。
所采用的技术：使用了两种技术来调整图像对比度，即直方图均衡化（HE）和对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）。直方图均衡化技术会影响图像的全局对比度，并使强度均匀分布，对于背景和前景中都有明暗区域的图像很有用。对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）技术是对自适应直方图均衡化（AHE）技术的一种改进，用于提高图像对比度。会针对图像的各个部分计算若干个直方图，然后对强度值进行重新分配。
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