Improving Performance of Machine Learning-based Haze Removal Algorithms with Enhanced Training Database

Dat Ngo; Bongsoon Kang

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자료유형: 학술저널

저자정보: Dat Ngo (Dong-A University) Bongsoon Kang (Dong-A University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제22권 제4호

발행연도: 2018.12

수록면: 948 - 952 (5page)

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Haze removal is an object of scientific desire due to its various practical applications. Existing algorithms are founded upon histogram equalization, contrast maximization, or the growing trend of applying machine learning in image processing. Since machine learning-based algorithms solve problems based on the data, they usually perform better than those based on traditional image processing/computer vision techniques. However, to achieve such a high performance, one of the requisites is a large and reliable training database, which seems to be unattainable owing to the complexity of real hazy and haze-free images acquisition. As a result, researchers are currently using the synthetic database, obtained by introducing the synthetic haze drawn from the standard uniform distribution into the clear images. In this paper, we propose the enhanced equidistribution, improving upon our previous study on equidistribution, and use it to make a new database for training machine learning-based haze removal algorithms. A large number of experiments verify the effectiveness of our proposed methodology.

#uniform distribution #equidistribution #enhanced equidistribution #haze removal #machine learning #training database

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[학술대회논문] - Z. Xu / 2009 / Fog Removal from Color Images using Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization / 2009 2nd International Congress on Image and Signal Processing : 1 ~ 5

[학술대회논문] - R. Tan / 2008 / Visibility in bad weather from a single image / 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1 ~ 8

[학술지(정기간행물)] - Qingsong Zhu / 2015 / A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior / IEEE Transactions on Image Processing 24 (11) : 3522 ~ 3533

[학술대회논문] - D. Ngo / 2019 / A New Data Preparation Methodology in Machine Learning-based Haze Removal Algorithms / International Conference on Electronics, Information, and Communication (ICEIC) 2019

[학술대회논문] - K. Ma / 2015 / Perceptual evaluation of single image dehazing algorithm / 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) : 3600 ~ 3604

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