Image Enhancement for SLAM
在使用Semi-direct Method跑Euroc Dataset的v103数据时,发现效果很不好。导致错误的主要的原因有:图片太暗,对比度太低;图片亮度变化很大(不限于帧间,左右目有时候也会出现亮度不一致的情况)。于是,需要对输入图像进行预处理,提高图片的对比度,并且使得进行跟踪的两张图片亮度一致。
对于提高图片的对比度,最简单的方法是使用直方图均衡化。不过直方图均衡化有一些很明显的缺点,如变换后细节消失;不自然的过分增强。对于SLAM系统,往往会在过份增强的纹理上提取出一些关键点,而这些关键点我们认为是不稳定的。所以,我们需要一种更加先进的图像增强算法用于SLAM的图像预处理。
本文提出了一种基于Retinex理论的图像增强算法,对欠曝光的图像进行增强, 能够恢复图像中的纹理,并且做到实时处理。
References
Paper
2023-02-20 18:00:48
1.87MB
C++
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