최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.14 no.1, 2019년, pp.257 - 264
오원근 (순천대학교 멀티미디어공학과) , 김종호 (순천대학교 멀티미디어공학과)
This paper presents a single image haze removal method via a pixel-based joint BDCP (bright and dark channel prior) and a hierarchical bilateral filter in order to reduce computational complexity and memory requirement while improving the dehazing performance. Pixel-based joint BDCP reduces the comp...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
안개의 농도에 따라 영상 내 객체는 어떤 색을 가지는가? | 또한 안개의 농도에 따라 같은 색을 가진 객체라도 다른 색으로 획득되는데, 농도가 진할수록 영상 내 객체는 원래의 색을 많이 잃어버리고 안개의 색에 가까운 값을 가진다. 따라서 안개가 짙은 영역에서는 영상의 색 정보를 이용하는 다양한 기법의 결과가 좋지 않게 된다. | |
안개가 포함된 영상을 획득 시 화질을 개선하는 방법은 어떤 것들이 있는가? | 이러한 문제를 해결하기 위하여 안개가 포함된 영상을 획득하였을 때, 이를 제거하여 화질을 개선하는 다양한 방법들이 제안되었다. 이는 편광 영상을 포함한 복수의 영상을 이용하는 방법, 영상 이외의 추가적인 정보를 이용하는 방법, 최근에 주목받고 있는 단일 영상에서 안개를 제거하고 영상을 복원하는 방법 등으로 구분할 수 있다[2]. | |
실외 영상이 수요에 대응하기 어려운 이유는? | 실외 영상은 환경, 조명 및 기상 조건 등에 많은 영향을 받는 특성으로 인해 이를 활용한 다양한 컴퓨터 비전 기술에 대한 급증하는 수요에 적절하게 대응하기 어려운 점이 있다. 더욱이 최근의 대기오염 및 이상기후로 인한 일상적인 미세먼지와 안개 등은 실외 영상의 시인성(visibility)을 떨어뜨리기 때문에 객체의 검출 또는 인식 등의 다양한 기법을 적용할 때 원하는 성능을 얻기 위해서는 안개 등의 효과를 제거하여 화질을 개선하는 작업이 반드시 필요하다[1]. |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.