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계층적인 잡음 축소에 기반한 안개 제거 방법 = A Haze Elimination Method Based on Hierarchical Noise Reduction
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
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KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
91-97(7쪽)
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Color images captured in natural-environmental outdoors without any restrictions are greatly affected by various weather conditions, such as rain, snow, and fog. So, in this research, we developed a method to robustly remove the foggy region representing the poor weather conditions in the captured color image based on the hierarchical noise reduction technique. In particular, we first found the optimal number of clusters in the delivery data of the dark channel prior method. Then, the foggy region in the image was more effectively removed by hierarchically reducing the corresponding noise by applying different intensities to each cluster that we developed. In effect, the results of this noise reduction showed that the developed method was robust under various types of color images. So, the hierarchical noise reduction-based fog removal method of this study is expected to be useful in fields related to image processing and shape recognition, such as smart autonomous driving, image quality improvement, car license plate identification, and fast search and indexing of CCTV images.
더보기아무런 제약 없이 실외의 자연스러운 환경에서 촬영되는 컬러 영상은 비, 눈, 안개와 같은 여러 가지의 날씨 환경으로 인해서 화질에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 받아들인 컬러 영상에서 열악한 상황을 대표하는 안개가 포함된 영역을 계층적인 잡음 축소 기법을 기반으로 강인하게 제거하는 접근 방법을 제시한다. 본 논문에서는 먼저 다크 채널 프라이어 기법의 전달량 데이터에서 최적으로 클러스터의 개수를 찾는다. 그런 다음, 찾아진 클러스터별로 서로 다른 강도를 적용하여 계층적으로 잡음을 축소함으로써 영상에 포함된 안개를 보다 효과적으로 제거한다. 실험 결과는 본 논문에서 기술한 기법이 입력되는 컬러 영상으로부터 계층적인 잡음 축소를 기반으로 안개 영역을 강인하게 제거한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 계층적인 잡음 축소 기반의 안개 제거 기법은 스마트 자율 주행, 영상의 화질 개선, 자동차 번호판 식별, 그리고 CCTV 영상의 빠른 검색 및 색인 등과 같은 영상 처리 및 형태 인식과 연관 있는 관련된 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
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