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본 논문에서는 패치 반복을 이용하여 대기광 추정을 통해 개선된 안개 제거 방법을 제안한다 기 . 존의 안개 제거 방법은 영상 내에 인공적인 빛이나 밝은 물체가 있는 경우 대기광 추정 시 오차가 발생 한다 이 방법은 안개 영상의 화소들 중 가장 밝은 값으로 대기광을 추정하기 때문이다 이러한 문제를 해 . . 결하기 위하여 제안하는 방법은 패치 쌍 사이의 안개 양의 차이점을 이용한다 패치 쌍은 안개의 양이 다 , . 르지만 유사한 패턴을 가지고 있기 때문에 대기광이 동일하다고 가정할 수 있다 이러한 특성을 통해 각 , . 패치 쌍으로 구한 대기광에 다른 가중치를 부여함으로써 대기광을 추정할 수 있다 실험을 통해 제안하는 . 방법이 기존의 방법보다 안개 제거 성능에서 우수함을 확인하였다.
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S. G. Narasimhan / 2000 / Chromatic framework for vision in bad weather / CVPR, SC, USA :598~606
Y. Y. Scheduler / 2001 / Instant Dehazing of Images Using Polarization / IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition 1:325~332
S. G. Narasimhan / 2003 / Contrast restoration of weather degraded images / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 25(6):713~724
R. Fattal / 2008 / Single image dehazing / ACM Trans. Graphics 27(3):1~9
K. He / 2010 / Single image haze removal using dark channel prior / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 33(12):2341~2353
Y. Y. Scheduler / 2001 / Instant Dehazing of Images Using Polarization / IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition 1:325~332
S. G. Narasimhan / 2003 / Contrast restoration of weather degraded images / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 25(6):713~724
R. Fattal / 2008 / Single image dehazing / ACM Trans. Graphics 27(3):1~9
K. He / 2010 / Single image haze removal using dark channel prior / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 33(12):2341~2353
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