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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이희진 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제27권 제5호
발행연도
2022.9
수록면
808 - 811 (4page)

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강한 외부 조도 아래에서의 디스플레이는 인간의 인지 시스템에 의해, 실제보다 더 어둡게 인지된다. 해당 문제를 소프트웨어 측면에서 해결하기 위한 기존의 기법들은, 외부 조도에 대응하지 못하거나 밝기에 비해 색상이 향상되지 못하는 한계를 보인다. 따라서 본 논문은 외부 조도 값에 따라 영상의 밝기 및 색상을 향상하는 시인성 개선 알고리즘을 제안한다. 해당 알고리즘은 입력 영상과 함께 외부 조도 값을 인자로 받은 후, 딥러닝 모델을 통한 luminance 학습 및 chrominance 복원 방정식을 적용하여, 개선된 영상의 열화 현상과 입력 영상과의 대비 차이가 최소화되도록 영상을 생성한다. 이는 정성적 평가에서 열화 모델링 적용 영상 비교를 통해 해당 알고리즘이 강한 외부 조도 아래에서의 시인성 개선에 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 기법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (10)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-567-000125075