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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 93 - 100 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2021.19.5.93
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실외에서 촬영된 대부분의 이미지는 전송 매체에 의해 성능이 저하된다. 이러한 문제는 안개와 같은 악조건 날씨에서 더욱 심각하다. 따라서 다양한 vision-based applications의 전처리 과정에서 정확한 검출을 위해 안개를 제거하는 것은 중요하다. 본 논문은 U-Net architecture를 사용한 End-to-End 딥러닝 기반의 안개 제거방법을 제안한다. 알고리즘에 사용되는 Loss-function은 다른 입력 이미지에 대해 성능이 바뀌지 않도록 설계되었다. 원본 이미지에 대한 의존도를 줄이면서 동일한 성능을 갖기 위해 실제 이미지를 분할하여 학습 데이터로 사용했다. 실내 및 실외의 실제 이미지에 대한 결과를 통해 제안한 모델이 기존 방법보다 우수한 성능임을 증명한다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Method
Ⅲ. Training
Ⅳ. Evaluation
Ⅴ. Conclusion
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Z. Lee / 2016 / Visibility: How Applicable is the Century-Old Koschmieder Model? / Journal of Atmospheris Science 73(11):4573~4581
K. He / 2011 / Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 33(12):2341~2353
A. Galdran / 2018 / Image dehazing by artificial multiple-exposure image fusion / Signal Processing 149:135~147
Quoc Hieu Nguyen / 2020 / FPGA-based Haze Removal Architecture Using Multiple-exposure Fusion / 한국정보기술학회논문지 18(5):85~90
D. Ngo / 2020 / Single Image Haze Removal from Image Enhancement Perspective for Real-Time Vision-Based Systems / Sensors 20(18):5170
K. He / 2011 / Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 33(12):2341~2353
A. Galdran / 2018 / Image dehazing by artificial multiple-exposure image fusion / Signal Processing 149:135~147
Quoc Hieu Nguyen / 2020 / FPGA-based Haze Removal Architecture Using Multiple-exposure Fusion / 한국정보기술학회논문지 18(5):85~90
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