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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 白俊基
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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본 논문은 퍼지 C-평균 분류기와 적응적 블록 분할을 사용한 역광 영역 검출과 공간 적응적 컨트래스트 확장을 사용한 역광 영역 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 이론에 의해 계산된 최적의 임계값을 기반으로 적응적 가변블록 분할을 사용하여 역광 영상을 어두운 역광 영역과 밝은 배경 영역으로 구분한다. 가변블록에 의한 블록화 현상을 없애기 위해 유도 필터(guided filter)를 사용하여 역광 영역을 객체 영역에 적합하게 세분화한다. 마지막으로 검출된 역광 영역은 공간 적응적으로 컨트래스트가 확장되어 조도를 개선한다. 제안된 방법은 최적의 임계값을 사용하여 영상을 분할하기 때문에 입력 영상에 따라 적응적으로 영역을 분할하고 저조도 영역을 개선하며, 사용자의 별도의 설정이 없이 입력 영상에 따라 자동적 역광 영상 개선이 가능하다. 실험 결과를 통해 역광 영역에 존재하는 피사체의 정보를 효과적으로 개선할 수 있으며, 비디오 시스템에서 획득한 저조도 영상에 적용하여 비디오 시스템에 적용 가능성을 확인 한다.
목차
제 1장 서 론 11.1 연구 배경 21.2 연구 목적 및 내용 51.3 논문 구성 7제 2장 적응적 블록 기반으로 하는 역광 영역 검출 방법 82.1 역광 영상의 특징 92.2 퍼지 C-평균 분류기를 이용한 영역 분할 임계값 결정 102.3 유도 필터를 이용한 활성도 맵 생성 16제 3장 적응적 컨트래스트 확장을 이용한 역광 영역 개선 193.1 기존 컨트래스트 확장 방법 203.2 최적 임계값을 이용한 컨트래스트 확장 방법 22제 4장 실험결과 264.1 제안하는 알고리듬의 실험결과 27제 5장 결 론 395.1 결론 40참고 문헌 41국문 초록 43Abstract 44
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