Normalizzazione della luminosità

Le telecamere montate sul robot sono dotate di un sistema che adatta automaticamente il guadagno del sensore in dipendenza del livello di luce ambientale. Questo sistema, benché necessario, introduce una difficoltà ulteriore: tra l'immagine acquisita dalla telecamera destra e l'immagine acquisita dalla telecamera sinistra esiste sempre una percepibile differenza di luminosità.

In queste condizioni l'algoritmo di stereo realizzato non è in grado di funzionare correttamente, perché le misure delle differenze di luminosità tra pixel corrispondenti sono falsate dalle differenze di guadagno tra le telecamere. Per ovviare all'inconveniente si ricorre a una normalizzazione del livello di luminosità delle immagini mediante un apposito algoritmo:

1. vengono calcolati i dieci quantili 0,1; 0,2; ; 0,9; 1,0 della distribuzione dei livelli luminosi dei pixel per le due immagini.

2. mediante i due insiemi di quantili viene costruita una curva di regressione tra le intensità luminose delle immagini: i quantili dell'immagine sinistra forniscono le ascisse, e i quantili dell'immagine destra forniscono le ordinate (figura ).

3. l'intensità di ogni pixel dell'immagine destra viene trasformata mediante la curva di regressione.

  
Figure: Curva di regressione, utilizzata per normalizzare la luminosità delle immagini. Le ascisse sono date dai quantili dell'immagine sinistra, le ordinate dai quantili dell'immagine destra. I quantili non sono normalizzati a 1, ma al massimo valore di intensità luminosa, 255.

Il risultato della procedura è di portare le due immagini allo stesso livello di luminosità (vedi figura ).

  
Figure: Immagine del corridoio. Nell'ordine: immagine sinistra, immagine destra originale, e infine immagine destra dopo essere stata normalizzata.