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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정상현 (ENERZAi)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제10호(통권 제247호)
발행연도
2024.10
수록면
89 - 96 (8page)

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본 논문에서는 기존의 고전적인 안개 제거 알고리즘과 딥러닝 기반의 안개 제거 모델들의 문제점을 개선하고, 고해상도 안개 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 딥러닝 모델과 추론 방식을 제안한다. 핵심 아이디어는 안개 영상에서 안개의 색상을 추론하는 모델과 안개량을 추론하는 모델을 분리하여 학습시켜 각각의 모델을 경량화함으로써 추론 속도를 향상시키는 것이다. 또한, 합성 안개 영상에 대해서는 잘 작동하지만 다양한 안개 색상과 배경을 갖는 실제 안개 영상에서는 성능이 떨어지는 문제점을 새로운 데이터셋 생성 방식을 이용하여 해결한다. 실험을 통해 우리의 안개 제거 모델로 안개 이미지를 처리한 후의 가시거리 증가량을 측정하고, 실제 CCTV 영상에 대하여 추론 속도와 안개 제거 성능을 사전 학습된 기존의 모델들과 비교한다.
#Defogging #Dehazing #Image restoration #Deep learning #Light-weight model #Real-time #안개 제거 #연무 제거 #이미지 복원 #딥러닝 #경량화 모델 #실시간

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experiments
V. Results
VI. Conclusions
REFERENCES

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