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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.10
- 수록면
- 58 - 65 (8page)
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본 논문에서는 안개 제거의 수행 시간을 단축하기 위한 최적화 기법들을 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 안개 제거방법을 제시한다. 제안하는 최적화 기법으로, 다크 채널을 동일 크기의 영역으로 분할하여 분산 정렬을 적용하여 대기 강도를 추정함으로써 대기 강도 추정에 필요한 정렬의 연산을 간소화하였고, 대기 강도를 단색으로 가정하여 전달량 추정에 필요한 영상 정규화 과정을 간소화하였다. 또한, 메디안 다크 채널을 도입하여 안개 제거 품질을 유지하면서도 전달량 보정 과정을 효과적으로 제거하였다. 제안하는 기법들을 바탕으로 효율적인 안개 제거 방법을 제시하였고, 이의 우수성을 입증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하여 성능을 분석하였다. 제안하는 안개 제거 방법은 기존 방법과 비교하여 대등한 안개 제거 품질을 보이면서도 수행 시간을 최대 65% 단축하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 안개 제거 방법
Ⅲ. 제안하는 최적화 기법 및 안개 제거 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - S. K. Nayar / 1999 / Vision in bad weather / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision 2 : 820 ~ 827
[학술지(정기간행물)] - S. G. Narasimhan / 2000 / Chromatic framework for vision in bad weather / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 598 ~ 605
[학술대회논문] - Y. Y. Schechner / 2001 / Instant Dehazing of Images Using Polarization / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 325 ~ 332
[학술지(정기간행물)] - S. G. Narasimhan / 2003 / Contrast restoration of weather degraded images / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 25 (6) : 713 ~ 724
[학술대회논문] - R. T. Tan / 2008 / Visibility in bad weather from a single image / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition : 1 ~ 8
[학술지(정기간행물)] - S. G. Narasimhan / 2000 / Chromatic framework for vision in bad weather / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 598 ~ 605
[학술대회논문] - Y. Y. Schechner / 2001 / Instant Dehazing of Images Using Polarization / Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 325 ~ 332
[학술지(정기간행물)] - S. G. Narasimhan / 2003 / Contrast restoration of weather degraded images / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 25 (6) : 713 ~ 724
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