Fugu-MT 論文翻訳(概要): Measuring Natural Scenes SFR of Automotive Fisheye Cameras

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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