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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 1,079 - 1,085 (7page)
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Poor image quality in low light images may result in a reduced number of feature matching between images. In this paper, we investigate the performance of feature extraction algorithms in low light environments. To find an optimal setting to retain feature matching performance in low light images, we look into the effect of changing feature acceptance threshold for feature detector and adding pre-processing in the form of Low Light Image Enhancement (LLIE) prior to feature detection. We observe that even in low light images, feature matching using traditional hand-crafted feature detectors still performs reasonably well by lowering the threshold parameter. We also show that applying LLIE algorithms can improve feature matching even further when paired with the right feature extraction algorithm.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. METHODOLOGIES
4. EXPERIMENTS
REFERENCES
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