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학술저널
저자정보
김수민 (인하대학교) 이재영 (인하대학교) 홍성철 (인하대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제33권 제1호
발행연도
2025.3
수록면
11 - 19 (9page)
DOI
10.7319/kogsis.2025.33.1.011

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영상 분할 기법은 영상의 정밀 분석 및 운용을 가능하게 하여 교통, 건설, 자율 주행 등 다양한 분야에서 적용되고 있다. 하지만, 야간 환경에서 촬영한 영상은 높은 잡음과 낮은 시인성으로 인해 영상 분할 기법의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구는 영상강화 기법을 저조도 영상에 적용함으로써 색상과 밝기를 복원하고 영상 분할 기법의 성능을 향상시키고자 하였다. 이를 위해 영상강화 기법(HE, Dehaze, TBEFN, KinD)을 이용하여 다섯 가지 환경(조명이 거의 없는 조건, 희미한 조명이 있는 조건, 부분적인 조명 조건, 중간 수준의 조명 조건, 그리고 조명이 충분히 밝은 조건)에서 취득된 저조도 영상의 복원 정도와 객체 분할 기법(YOLOv8)의 성능 향상 정도를 평가하였다. 그 결과 KinD 영상 다섯 개에 대한 mAP와 F1 통계량의 평균이 각각 0.723, 0.789로 산출되어 저조도 환경에서 강인하고 객체 분할 성능을 가장 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 저조도 환경에서 교통, 보안 및 감시, 로봇 공학에 도움을 줄 것으로 기대된다.
#영상 분할 #저조도 영상강화 #Image Segmentation #YOLO #Low-light Image Enhancement #KinD

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법 및 내용
3. 결과 및 분석
4. 결론
References

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