안개 제거 기술은 자율 주행 차량 시스템을 지원하는 차량 보조 시스템에 적용하기 위해 널리 사용되어왔다. Dark Channel Prior 방법은 일반적으로 이러한 기법에 사용됩니다. Dark Channel Prior는 fetch 기반 메소드로 인해 계단 문제를 일으 킵니다. 또한 페치를 픽셀로 수정하는 데 많은 계산이 필요합니다. 색상 기반 방법으로 인해 안개가없는 픽셀에서 불필요한 계산이 이루어집니다. 따라서 ...
안개 제거 기술은 자율 주행 차량 시스템을 지원하는 차량 보조 시스템에 적용하기 위해 널리 사용되어왔다. Dark Channel Prior 방법은 일반적으로 이러한 기법에 사용됩니다. Dark Channel Prior는 fetch 기반 메소드로 인해 계단 문제를 일으 킵니다. 또한 페치를 픽셀로 수정하는 데 많은 계산이 필요합니다. 색상 기반 방법으로 인해 안개가없는 픽셀에서 불필요한 계산이 이루어집니다. 따라서 패치 크기 선택 알고리즘과 차별화된 고급 de-haze 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 이전 기술에서 발생했던 지연 및 불필요한 흐림 제거 문제를 줄였습니다. 이미지 수집 및 분석 문제에서 헤이즈는 중요한 정보를 저하시켜 이미지의 화질을 저하시키는 소음처럼 작용합니다. 먼지, 연기, 안개 및 기타 건조한 입자가 선명도를 흐리게하는 대기 현상입니다 장면의 본 논문에서는 어두운 채널 프리 오리어를 이용하여 헤이즈 맵을 구성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주어진 이미지에서 헤이즈 요소를 제거하여 깨끗한 노이즈 없는 이미지를 재구성한다. 먼저, 안개 영향을받는 영역을 찾기 위해 안개지도와 입력 이미지의 차이를 계산합니다. 둘째, 최적의 패치 크기를 찾았습니다. 이 크기는 향상된 채도 값을 계산하기 위해 산란 범위를 찾습니다. 이 두 단계를 사용하여 헤이즈 제거 이미지가 헤이즈 맵에 대해 얻어집니다. 질적 및 양적 결과는 모두 제안된 방법이 최첨단 기술에 비해 더 나은 노이즈 제거 정확도를 제공함을 보여줍니다.
안개 제거 기술은 자율 주행 차량 시스템을 지원하는 차량 보조 시스템에 적용하기 위해 널리 사용되어왔다. Dark Channel Prior 방법은 일반적으로 이러한 기법에 사용됩니다. Dark Channel Prior는 fetch 기반 메소드로 인해 계단 문제를 일으 킵니다. 또한 페치를 픽셀로 수정하는 데 많은 계산이 필요합니다. 색상 기반 방법으로 인해 안개가없는 픽셀에서 불필요한 계산이 이루어집니다. 따라서 패치 크기 선택 알고리즘과 차별화된 고급 de-haze 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 이전 기술에서 발생했던 지연 및 불필요한 흐림 제거 문제를 줄였습니다. 이미지 수집 및 분석 문제에서 헤이즈는 중요한 정보를 저하시켜 이미지의 화질을 저하시키는 소음처럼 작용합니다. 먼지, 연기, 안개 및 기타 건조한 입자가 선명도를 흐리게하는 대기 현상입니다 장면의 본 논문에서는 어두운 채널 프리 오리어를 이용하여 헤이즈 맵을 구성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주어진 이미지에서 헤이즈 요소를 제거하여 깨끗한 노이즈 없는 이미지를 재구성한다. 먼저, 안개 영향을받는 영역을 찾기 위해 안개지도와 입력 이미지의 차이를 계산합니다. 둘째, 최적의 패치 크기를 찾았습니다. 이 크기는 향상된 채도 값을 계산하기 위해 산란 범위를 찾습니다. 이 두 단계를 사용하여 헤이즈 제거 이미지가 헤이즈 맵에 대해 얻어집니다. 질적 및 양적 결과는 모두 제안된 방법이 최첨단 기술에 비해 더 나은 노이즈 제거 정확도를 제공함을 보여줍니다.
Fog removal techniques have been widely used for the application to vehicle auxiliary systems which help with autonomous driving vehicle system. Dark Channel Prior method is commonly used for those techniques. Dark Channel Prior causes the staircase problems due to the fetch-based method. Moreover, ...
Fog removal techniques have been widely used for the application to vehicle auxiliary systems which help with autonomous driving vehicle system. Dark Channel Prior method is commonly used for those techniques. Dark Channel Prior causes the staircase problems due to the fetch-based method. Moreover, It requires many computations to refine fetches to pixels. Because of the color-based method, it has some unnecessary calculations in no haze pixels. In the problem of image acquisition and analysis, haze acts like a noise that reduces the visual quality of an image by deteriorating the important information in it. It is an atmospheric phenomenon in which dust, smoke, fog and other dry particles obscure the clarity of the scene. In this paper, we propose a method to construct a haze map using dark channel priors, which is used to remove haze element from the given image to reconstruct a clear noise free image. First, we compute a difference between the haze map and input image to find the area affected by haze. Second, we find an optimal fetch size, which finds a scattering range of light to compute improved saturation values. Using these two steps, a haze removal image is obtained for the haze map. Both qualitative and quantitative results show that the proposed method yields better denoising accuracy compared to the state-of-the-art.
Fog removal techniques have been widely used for the application to vehicle auxiliary systems which help with autonomous driving vehicle system. Dark Channel Prior method is commonly used for those techniques. Dark Channel Prior causes the staircase problems due to the fetch-based method. Moreover, It requires many computations to refine fetches to pixels. Because of the color-based method, it has some unnecessary calculations in no haze pixels. In the problem of image acquisition and analysis, haze acts like a noise that reduces the visual quality of an image by deteriorating the important information in it. It is an atmospheric phenomenon in which dust, smoke, fog and other dry particles obscure the clarity of the scene. In this paper, we propose a method to construct a haze map using dark channel priors, which is used to remove haze element from the given image to reconstruct a clear noise free image. First, we compute a difference between the haze map and input image to find the area affected by haze. Second, we find an optimal fetch size, which finds a scattering range of light to compute improved saturation values. Using these two steps, a haze removal image is obtained for the haze map. Both qualitative and quantitative results show that the proposed method yields better denoising accuracy compared to the state-of-the-art.
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