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自動駕駛中視覺感知ISP調(diào)參綜述及實證分析
視覺分析：可以觀察到，所測試的這兩種技術(shù)產(chǎn)生了不同的輸出結(jié)果。直方圖均衡化會使圖像的強度發(fā)生變化。其結(jié)果是，一些高強度的細節(jié)（如云彩、某些邊界等）會從圖像中消失，而其他強度較低的區(qū)域則變得更易于分辨。由于對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）是一種自適應(yīng)方法，生成的圖像顯示原始圖像中的暗區(qū)變得更暗，亮區(qū)變得更亮。圖像似乎包含了更多細節(jié)。在邊緣處會產(chǎn)生光暈偽影，并且噪聲會隨著分塊大小以及所應(yīng)用的裁剪限制值的增大而增加。看起來噪聲與裁剪限制值大小成正比（裁剪限制值越大，圖像中的噪聲就越多）。通過觀察邊緣檢測后的圖像，可以發(fā)現(xiàn)直方圖均衡化圖像的索貝爾圖像與原始圖像非常相似，而在對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）圖像中，噪聲會被檢測為邊緣。原始圖像和處理后圖像之間的差異在二值化后會更加明顯。直方圖均衡化后的圖像丟失了大量信息。然而，由于圖像變亮了，現(xiàn)在有可能分辨并識別出源圖像上不可見的特征。對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）方法產(chǎn)生的光暈偽影在二值化圖像上清晰可見。閉運算圖像會因所使用的對比度技術(shù)不同而受到不同影響。直方圖均衡化圖像在所有區(qū)域都變亮的情況下，信息丟失嚴重。當裁剪限制值和分塊大小更大時，對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）圖像會呈現(xiàn)出更多細節(jié)（見圖 14）。
圖14特征匹配測試得出了與銳化類似的結(jié)果
圖 15 表明，對比度在大多數(shù)情況下對不同的特征檢測器都有負面影響。只有使用尺度不變特征變換（SIFT）時的第 10 幀圖像在調(diào)整對比度后內(nèi)點占比更高。我們從該圖中能得出的另一個結(jié)論是，在對比度調(diào)整后，加速魯棒特征（AKAZE）測試中的部分內(nèi)點占比與原始內(nèi)點占比相等（取決于對比度算法的參數(shù)，其影響可能是負面的，也可能沒有影響）。這些針對少量幀的初步結(jié)果表明，對比度增強對計算機視覺的影響并不像對人類視覺那樣是積極的。必須在擁有目前尚不可得的原始標注數(shù)據(jù)的更大數(shù)據(jù)集上重復(fù)進行實驗。在測試未處理的原始圖像和處理后圖像之間的特征匹配時，大多數(shù)情況下內(nèi)點占比都會下降。圖 15 展示了所獲得的結(jié)果。
定量分析：表 2 以及圖 16 中的受試者工作特征（ROC）曲線表明，對比度調(diào)整確實會對關(guān)鍵性能指標（KPI）值產(chǎn)生實際影響。這種影響對計算機視覺（CV）性能而言可能是正向的，也可能是負向的。使用 3 組參數(shù)進行的對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）測試得出了更高的真陽性百分比：對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）2_8 的為 +6.63%，對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）2_16 的為 +10.01%，對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）10_16 的為 +1.8%。關(guān)于每幀誤報數(shù)（FP），可以觀察到對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）2_8 和對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）2_16 與原始測試非常相似，而對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）10_16 的情況要好得多（每幀誤報數(shù)越低越好）。
圖 15. 取決于幀數(shù)以及所使用的對比度方法（使用尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）、定向 FAST 和旋轉(zhuǎn) BRIEF（ORB）以及加速魯棒特征（AKAZE））的內(nèi)點百分比
表 2. 使用對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）濾波器進行對比度增強后行人檢測（PD）算法給出的關(guān)鍵性能指標（KPI）百分比（CLAHE 2_8：裁剪限制值 = 2 且分塊大小 = 8×8 的對比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE））。TP = 真陽性，F(xiàn)P = 誤報數(shù)。
圖16. ROC曲線顯示TP率與。每幀的6個配置測試和測試原始圖像
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