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NTIS 바로가기방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.22 no.1, 2017년, pp.118 - 127
이상원 (세종대학교) , 한종기 (세종대학교)
We propose the dehazing algorithm which consists of two main parts, the derivation of the Atmospheric light and adaptive transmission map. In the getting the Atmospheric light value, we utilize the quad-tree partitioning where the depth of the partitioning is decided based on the difference between ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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픽셀 단위로 전달량을 예측하는 방법의 장점은? | 이 문제를 해결하기 위해 최근에는 픽셀 단위로 전달량을 예측하는 방법들[6][11]이 제안되었는데, 이러한 방법들을 이용하여 추정된 전달량 맵 신호에서는 물체의 edge 위치에 해당하는 전달량 정보가 상대적으로 정확하기 때문에 전달량 맵 신호를 보정하는 과정이 필요 없다. 이러한 방법들은 신호를 보정하는 과정을 수행하지 않기 때문에, 실행 속도가 빠르면서도 매우 효과적이지만, 안개 제거된 영상의 색상이 전체적으로 어둡게 나타나게 되는 문제가 발생한다. 이는 특정 픽셀 위치에서 추정된 낮은 전달량 값에 의해, 안개가 제거된 영상 내의 색상이 과도하게 보상되기 때문이다. | |
안개 제거된 영상의 색상이 전체적으로 어둡게 나타나게 되는 문제가 발생하는 이유는? | 이러한 방법들은 신호를 보정하는 과정을 수행하지 않기 때문에, 실행 속도가 빠르면서도 매우 효과적이지만, 안개 제거된 영상의 색상이 전체적으로 어둡게 나타나게 되는 문제가 발생한다. 이는 특정 픽셀 위치에서 추정된 낮은 전달량 값에 의해, 안개가 제거된 영상 내의 색상이 과도하게 보상되기 때문이다. | |
효율적인 안개 제거 기술을 구현하기 위해 필요한 기술은? | 효율적인 안개 제거 기술을 구현하기 위해서는, 앞에서 언급한 전달량 맵 추정 기술 외에도, 정확한 대기값 검출 기술이 필요하다. 최근 [7]에서 수행된 연구에서는, 대기값을 검출하는 과정에서 영상의 국부적인 영역에 위치한 특정 물체가 지닌 높은 색상 채널 값에 의해 대기값 추정 과정이 영향을 받을 수 있음을 지적하였다. |
R. Tan, "Visibility in bad weather from a single image," CVPR, pp. 1 - 8, 2008.
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He, Kaiming, Jian Sun, and Xiaoou Tang, "Single image haze removal using dark channel prior," IEEE trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 33, no. 12, pp. 2341-2353, Dec., 2011.
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Pang, Jiahao, Oscar C. Au, and Zheng Guo, "Improved single image dehazing using guided filter," APSIPA ASC, pp. 1-4, 2011.
Chen, Bo-Hao, Shih-Chia Huang, and Fan-Chieh Cheng, "A High-Efficiency and High-Speed Gain Intervention Refinement Filter for Haze Removal," Journal of Display Technology, vol. 12, no. 7, pp. 753 - 759, July, 2016.
S. G. Narasimhan and S. K. Nayer, "Contrast restoration of weather degraded images," IEEE trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 25, no. 6, pp. 713-724, June, 2003.
H. Kim, W. D. Jang, J. Y. Sim, and C. S. Kim, "Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing," Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 24, no. 3, pp. 410-425, 2013.
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Sang-won Lee and Jong-Ki Han, "Dehazing algorithm with low complexity for mobile devices," KIBME Fall Conference in 2016, pp. 57-59, Nov. 2016.
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