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Ik Hwan Song (Yeungnam University) Sungho Kim (Yeungnam University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
628 - 633 (6page)

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안개가 낀 해상에서는 가시거리 저하에 의한 선박 충돌 사고가 발생하기 쉽다. 두 선박이 서로 근거리 까지 접근 했을 때 이들 선박은 사고 회피를 위해 순전히 광학 시야에 의존해야 하므로 짙은 해무는 매우 큰 방해 요소가 된다. 따라서 광학센서로 관측된 영상에서 해무를 제거 할 수 있다면 경로상의 충돌 예정인 선박을 미리 탐지하여 충돌회피에 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 고전적 비전 처리 기법과 딥러닝 구조가 결합된 안개 제거 기법을 실제 안개가 낀 해상 영상에 적용하고 비교 및 분석한다.
#해상 안개 제거 #해무제거 #Dark channel prior #AOD-Net #Dehaze-Net

목차

Abstract
1. 서론
2. 안개 제거 기법들 소개
3. 실험 결과
4. 결론
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