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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 88 - 98 (11page)
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CCTV를 사용하여 저조도와 같은 열악한 환경에서도 범죄 예방 및 특정 대상을 정확히 확인하는 것이 최근 더욱 중요해지고 있다. 저조도 환경하의 CCTV 응용에서는 눈에 거슬리지 않는 근적외선 조명을 이용하여 영상을 획득하는데, 이 경우, 비록 사람 눈에는 어두운 저조도 환경이지만 근적외선 조명을 사용하기 때문에 영상의 상세 텍스처 정보를 얻을 수 있는 장점은 있지만, CCTV 영상내의 물체 판별이나 인물 확인을 위하여 매우 요긴한 정보인 색상 정보는 얻기 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서는 저조도 환경에서 근적외선 조명을 사용하여 얻은 CCTV 영상으로부터 DCGAN을 사용하여 색상정보를 획득하는 방법과 이때 재구성된 색상 영상에 생기는 색상 잡음을 제거하는 방법을 제시한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Deep Convolutional Generative Adversarial Network
Ⅲ. 사용한 DCGAN 생성 및 판별 모델
Ⅳ. DCGAN을 통한 신호 분리, 색 복원 및 물체 영역 별 색상 잡음 제거
Ⅴ. 실험 획득 환경, 결과 및 분석
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
X. Guo, Y. Li, and H. Ling, “LIME: Low-Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 26, No. 2, pp. 982-993, Feb, 2017.
W. Wang, C. Wei, W. Yang, J. Liu, “GLADNet: Low-Light Enhancement Network with Global Awareness,” IEEE international Conference on Automatic Face & Gesture Recognition, Xi’an, China, pp. 751-755, May, 2018.
Y. Jiang, X. Gong, D. Liu, Y. Cheng, C. Fang, X. Shen, J. Yang, P. Zhou, and Z. Wang, “EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision,” arXiv preprint arXiv:1906.06972, 2019.
A. Radford, and L. Metz, “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” International Conference on Learning Representations, Caribe Hilton, Puerto Rico, pp. 1-16, 2016.
I. Goodfellow, J. P. Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. W. Farley, S. Ozair, A. Courvile, Y. Bengio, “Generative Adversarial Networks,” Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems, Montreal, Canada, pp. 2672–2680, 2014.
W. Wang, C. Wei, W. Yang, J. Liu, “GLADNet: Low-Light Enhancement Network with Global Awareness,” IEEE international Conference on Automatic Face & Gesture Recognition, Xi’an, China, pp. 751-755, May, 2018.
Y. Jiang, X. Gong, D. Liu, Y. Cheng, C. Fang, X. Shen, J. Yang, P. Zhou, and Z. Wang, “EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision,” arXiv preprint arXiv:1906.06972, 2019.
A. Radford, and L. Metz, “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” International Conference on Learning Representations, Caribe Hilton, Puerto Rico, pp. 1-16, 2016.
I. Goodfellow, J. P. Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. W. Farley, S. Ozair, A. Courvile, Y. Bengio, “Generative Adversarial Networks,” Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems, Montreal, Canada, pp. 2672–2680, 2014.
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