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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.2
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 75 - 83 (9page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2021.10.2.075
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Image dehazing is a process that removes haze effects from images. In this paper, we propose a new paradigm that uses depth information to generate the transmission map for image dehazing. Other methods for image dehazing estimate the transmission map directly. We propose the generation of transmission map indirectly from the depth map using the properties of an atmospheric scattering model to obtain a dehazed image. Depth information can be estimated using established methods that employ convolutional neural networks (CNNs) based on deep learning. Experimental results show that more sophisticated transmission maps can be generated from depth maps without any post-processing. The proposed method can provide improved subjective image dehazing results without any darkening effects compared to previous methods.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. The Proposed Method
4. Experimental Results
5. Conclusion
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
S. G. Narasimhan and S. K. Nayar, “Vision and the atmosphere,” Int. J. Comput. Vision, vol. 48, no. 3, pp. 233–254, Jul. 2002. Article (CrossRef Link)
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