【摘 要】
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近些年来,机器视觉技术被广泛地应用于自动驾驶、机器人导航等领域。在这些领域中,视觉算法经常面对例如林荫道、隧道等明暗对比强烈的高动态范围场景。如何对类似的高动态范围场景进行成像是一个值得研究的问题。针对上述问题,本文设计了一种基于深度学习的高动态范围成像算法,主要包含以下工作:（1）研究了一种不良曝光像素数量最小化的自动曝光算法。在高动态范围场景下,该算法能够自动优化相机的曝光时间,减少不良曝光像
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近些年来,机器视觉技术被广泛地应用于自动驾驶、机器人导航等领域。在这些领域中,视觉算法经常面对例如林荫道、隧道等明暗对比强烈的高动态范围场景。如何对类似的高动态范围场景进行成像是一个值得研究的问题。针对上述问题,本文设计了一种基于深度学习的高动态范围成像算法,主要包含以下工作:（1）研究了一种不良曝光像素数量最小化的自动曝光算法。在高动态范围场景下,该算法能够自动优化相机的曝光时间,减少不良曝光像素数量。（2）研究了一个用于相机图像信号处理和单曝光高动态范围成像的卷积神经网络HDR-Net。HDR-Net由U-Net改进而来,其计算量更小,同时加入全局特征模块以处理大面积弱纹理区域。HDR-Net对图像传感器输出的12位Raw图像进行去马赛克、去噪和增强操作,并输出8位RGB图像。并且输出图像能直接被后续图像识别算法使用。为了训练HDR-Net,本文采集制作了Raw12数据集,该数据集包含60个场景,每个场景有多张不同曝光时间的12位Raw图像和一张使用多曝光高动态范围成像技术合成的参考图像。（3）搭建了实验平台,在多个典型场景和数据集上对上述算法进行了功能测试,并对算法代码做了性能调优。实验表明,本文的自动曝光算法采集的图像中的不良曝光像素数量小于通用算法采集的图像。本文的HDR-Net在Raw12测试集上的SSIM和PSNR分别达到0.95和23.55。在高动态范围场景下,使用上述两个算法模块构建的整体算法的输出图像质量高,适合用于后续的图像识别,并且分辨率为2048×2448时运行速度可以达到18FPS。
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