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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 74 - 86 (13page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.5.74
이용수
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본 논문에서는 인코더 디코더 네트워크를 기반으로 대비 영상 개선 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬은 크게 세 단계로 구성된다: i) 다중 스케일 입력 영상을 이용한 특징 맵 생성, ii) 인코더-디코더 기반의 네트워크를 사용하여 압축과 복원을 통한 대비개선, iii) 대비 개선에서 소실된 디테일을 복원하기 위한 네트워크. 제안하는 방법은 인코더-인코더 방식으로 대비를 개선시키는 것과 동시에 입력 영상에서 생성되는 다중 스케일 특징 맵을 결합함으로써 효과적으로 색상 왜곡을 방지한다. 디테일 복원 네트워크는 인코더-디코더 네트워크의 특징 맵 압축 과정에서 손실된 디테일 성분을 복원한다. 실험결과는 제안하는 방법이 기존의 대비개선 방법들 보다 신호 포화 현상, 색상 왜곡이 없는 개선된 결과 영상을 제공할 수 있음을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
I. Kim / 2019 / Deep Learning based Effective Surveillance System for Low-Illumination Environments / IEEE Conf. Eleventh International Conference on Ubiquitous and Future Networks :141~143
S. Hinz / 2016 / Car detection in aerial themal images by local and global evidence accumulation / Pattern Recognition 27(4):308~315
Y. Jiang / EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision
S. Ram / 2016 / Vehicle Detection in Aerial images Using Multiscale Structure Enhancement and Symmetry / IEEE Int. Conf. on Image Processing :3817~3821
J. Shen / 2018 / Nighttime driving safety improvement via image enhancement for driver face detection / IEEE Access 6:45625~45634
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Y. Jiang / EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision
S. Ram / 2016 / Vehicle Detection in Aerial images Using Multiscale Structure Enhancement and Symmetry / IEEE Int. Conf. on Image Processing :3817~3821
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