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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 756 - 761 (6page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.9.756
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본 논문은 저조도 영상개선을 위한 변환 함수를 추정하는 딥러닝 기반 기법을 제안하였다. 기존 모델 기반의 저조도 영상개선 기법은 단일 입력영상들의 특성을 이용하여 개선하기 때문에 다양한 저조도 계열 영상에 적용하는데 효과적이지 못했다. 반면에 제안하는 연구에서는 대용량의 데이터를 바탕으로 학습된 네트워크로 영상개선을 위한 변환함수를 추정하였기 때문에 다양한 저조도 입력영상에 대해서도 대응이 가능하며, 특히 변환함수를 통해 입력에서 결과가 도출된 근거를 마련할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 제안하는 기법의 효과를 평가하기 위해서 본 연구에서는 영상품질을 확인하는 주요 지표인 PSNR과 SSIM 지표가 활용되었다. 실험 결과에서 제안된 기법이 적용한 영상개선 결과에서 밝기값을 개선시키면서도 색상의 왜곡을 억제한 결과와 함께 벤치마크 방법에 비해 PSNR과 SSIM의 정량적인 주요 지표값에서 평균적으로 50%, 17%가 개선된 것이 확인되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
R.C. Gonzalez and R. E. Woods, “Digital Image Processing”, Upper Saddle River, N.J., USA: Pearson 2018.
K. He, J. Sun, and X. Tang, “Single image haze removal using dark channel prior”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence , Vol.33, No.12, pp.2341-2353, Dec. 2011. DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2010.168
X. Ren, W. Yang, W-H. Cheng, and J.Liu, “LR3M: Robust low-light enhancement via low-rank regularized retinex model”, IEEE Trans. Image Processing , Vol.29, pp.5862-5876, Apr. 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/TIP.2020.2984098
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Liu, Danqing, “A Practical Guide to ReLU”, Medium , Nov. 2017.
K. He, J. Sun, and X. Tang, “Single image haze removal using dark channel prior”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence , Vol.33, No.12, pp.2341-2353, Dec. 2011. DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2010.168
X. Ren, W. Yang, W-H. Cheng, and J.Liu, “LR3M: Robust low-light enhancement via low-rank regularized retinex model”, IEEE Trans. Image Processing , Vol.29, pp.5862-5876, Apr. 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/TIP.2020.2984098
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