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영상 시퀀스로부터 움직이는 객체의 검출은 비디오 감시, 교통 모니터링 및 분석, 사람 검출 및 추적 등에서 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 안개와 같은 환경적 요인에 의하여 화질이 저하된 영상 속에서 움직이는 객체를 검출하는 일은 매우 어렵다. 특히, 안개는 주변 물체의 색상을 모두 비슷하게 만들고 채도를 떨어뜨려 배경으로부터 객체를 구별하기 힘들게 만든다. 이런 이유로 안개 영상 속에서 객체 검출 성능은 매우 낮으며 신뢰할 수 없는 결과를 나타내고 있다. 본 논문은 안개와 같은 환경적 요인을 제거하고 객체의 검출 성능을 높이기 위한 방법으로 안개 지수를 기반으로 안개 유무를 판단하고, Dark Channel Prior을 이용하여 안개 영상의 전달량을 추정하고 안개가 제거된 영상으로 복원하였으며 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경 차분 방법을 이용하여 객체를 검출하였다. 그리고 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 안개 제거 전과 후의 영상에 대한 Recall 과 Precision을 측정하여 안개 제거에 따른 성능 향상 정도를 수치화하여 비교하였다. 결과적으로 안개 제거 후 영상의 가시성이 매우 향상되었으며 객체 검출 성능이 매우 향상됨을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
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1. [학술대회논문] - Y. Y. Schechner / 2001 / Instant dehazing of images using polarization / IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 325 ~ 332
2. [학술대회논문] - S. G. Narasimhan / 2000 / Chromatic Framework for Vision in Bad Weather / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 598 ~ 605
3. [학술지(정기간행물)] - Kopf, J. B. / 2008 / Deep photo : model-based photograph enhancement and viewing / ACM Transactions on Graphics 27 (5) : 116:1 ~ 116:10
4. [학술대회논문] - R. Tan / 2008 / Visibility in bad weather from a single image / Proc. CVPR : 1 ~ 8
5. [학술지(정기간행물)] - R. Fattal / 2008 / Single image dehazing / ACM Trans. Graphics 27 (3) : 1 ~ 9
2. [학술대회논문] - S. G. Narasimhan / 2000 / Chromatic Framework for Vision in Bad Weather / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 598 ~ 605
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5. [학술지(정기간행물)] - R. Fattal / 2008 / Single image dehazing / ACM Trans. Graphics 27 (3) : 1 ~ 9
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