A Feature-based Approach for the Recognition of Image Quality Degradation in Automotive Applications

要約

カメラは、最新の運転支援システムで重要な役割を果たし、自動運転のセンサー技術の不可欠な部分です。
車載カメラでキャプチャされた画像の品質は、視覚認識システムのパフォーマンスに大きく影響します。
このホワイト ペーパーでは、車載アプリケーションで画質を低下させる特定の影響を検出する機能ベースのアルゴリズムを紹介します。
このアルゴリズムは、重要な機能のインテリジェントな選択に基づいています。
機能の数が少ないため、このアルゴリズムは小さなデータ セットでも適切に機能します。
さまざまなデータ セットを使用した実験では、アルゴリズムがカメラ レンズに付着した汚れを検出し、さまざまなタイプの画像劣化を分類できることが示されています。

要約(オリジナル)

Cameras play a crucial role in modern driver assistance systems and are an essential part of the sensor technology for automated driving. The quality of images captured by in-vehicle cameras highly influences the performance of visual perception systems. This paper presents a feature-based algorithm to detect certain effects that can degrade image quality in automotive applications. The algorithm is based on an intelligent selection of significant features. Due to the small number of features, the algorithm performs well even with small data sets. Experiments with different data sets show that the algorithm can detect soiling adhering to camera lenses and classify different types of image degradation.

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