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학술저널
저자정보
노상우 (국방기술품질원)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제19권 제6호
발행연도
2018.6
수록면
634 - 638 (5page)

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안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
#Dark channel prior #Color image segmentation #Super-pixel #Haze removal #Electro-optical sensor

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 안개영상의 모델
3. 슈퍼픽셀 기반의 전달량 추정
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
K. He, J. Sun, and X. Tang, “Single image haze removal using dark channel prior,” CVPR, 2009. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2009.5206515 S. G. Narasimhan and S. K. Nayar, Contrast restoration of weather degraded images, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 25, no. 6, pp. 713-724, June 2003. DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2003.1201821 A. Levin, D. Lischinski, and Y. Weiss, “A closed form solution to natural image matting,” CVPR, 2006. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2006.18 K. He, J. Sun and X. Tang, “Guided image filtering,”, ECCV, 2010 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-15549-9_1 A. Vedaldi and S. Soatto.,“Quick shift and kernel methods for mode seeking,” ECCV, 2008. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-88693-8_52

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