【摘 要】
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在明暗光交替频繁的环境中,视觉导航容易因相机曝光成像的质量跟不上而造成匹配出错及跟丢等问题。提出一种基于熵加权图像梯度的自动曝光算法,利用香农熵来表征图像质量,通过拟合图像梯度与曝光时间的关系曲线,找到极值点从而得到最佳曝光值。为了满足SLAM系统实时性要求,我们还加入图像块处理来代替像素处理策略。该方法代替传统自动曝光算法通过调节光圈改变每个子图像的参照亮度值的方法,是一种更适合应用在机器视觉的
【基金项目】
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广州市教育科学规划课题（1201730879）； 教育部产学合作协同育人项目（201802212018）； “攀登计划”广东省科技创新战略专项资金项目（Pdjh2021a0388）资助；
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在明暗光交替频繁的环境中,视觉导航容易因相机曝光成像的质量跟不上而造成匹配出错及跟丢等问题。提出一种基于熵加权图像梯度的自动曝光算法,利用香农熵来表征图像质量,通过拟合图像梯度与曝光时间的关系曲线,找到极值点从而得到最佳曝光值。为了满足SLAM系统实时性要求,我们还加入图像块处理来代替像素处理策略。该方法代替传统自动曝光算法通过调节光圈改变每个子图像的参照亮度值的方法,是一种更适合应用在机器视觉的曝光方法。实验结果表明,本文算法可以实现在高动态光照变化环境下比传统曝光更稳定的机器视觉目标追踪,极大提高SLAM系统的鲁棒性。
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