論文の概要: Measuring Natural Scenes SFR of Automotive Fisheye Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05232v1
- Date: Wed, 10 Jan 2024 15:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 14:20:01.818833
- Title: Measuring Natural Scenes SFR of Automotive Fisheye Cameras
- Title(参考訳): 自動車用魚眼カメラの自然シーンSFRの測定
- Authors: Daniel Jakab, Eoin Martino Grua, Brian Micheal Deegan, Anthony
Scanlan, Pepijn Van De Ven, and Ciar\'an Eising
- Abstract要約: MTF(Modulation Transfer Function)は、自動車領域で一般的に用いられる画像品質の指標である。
広視野視野カメラ(FOV)は、特に低速車両自動化アプリケーションで人気が高まっている。
本稿では,広視野カメラに適応する自然シーン空間周波数応答(NS-SFR)アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.30786914102688595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Modulation Transfer Function (MTF) is an important image quality metric
typically used in the automotive domain. However, despite the fact that optical
quality has an impact on the performance of computer vision in vehicle
automation, for many public datasets, this metric is unknown. Additionally,
wide field-of-view (FOV) cameras have become increasingly popular, particularly
for low-speed vehicle automation applications. To investigate image quality in
datasets, this paper proposes an adaptation of the Natural Scenes Spatial
Frequency Response (NS-SFR) algorithm to suit cameras with a wide
field-of-view.
- Abstract(参考訳): MTF(Modulation Transfer Function)は、自動車領域で一般的に用いられる画像品質の指標である。
しかし、光学的品質が自動車の自動化におけるコンピュータビジョンの性能に影響を与えているにもかかわらず、多くの公開データセットにおいて、この指標は未知数である。
さらに、特に低速車両自動化アプリケーションにおいて、広視野視野カメラ(FOV)が人気を博している。
本稿では,データセットの画質を調べるために,自然シーン空間周波数応答(ns-sfr)アルゴリズムを広視野カメラに適用する手法を提案する。
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