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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 139 - 147 (9page)
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본 논문에서는 저조도 영상을 개선하기 위한 영상 분해 기반 심층 학습 방법 및 분해 채널 특성에 따른 손실함수를 제안한다. 기존 기법들의 문제점인 색신호 왜곡 및 할로 현상을 제거하기 위해, 입력 영상의 휘도 채널을 반사 성분과 조도 성분으로 분해하고, 반사 성분, 조도 성분 및 색차 신호를 신호 특성에 적합한 심층학습 과정을 적용하는 분해 기반 다중 구조 심층학습 방법을 제안한다. 더불어, 분해 채널들의 특성에 따른 혼합 놈 기반의 손실함수를 정의하여 복원 영상의 안정성을 증대하고 열화 현상을 제거하기 위한 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 다양한 저조도 영상을 효과적으로 개선하였음을 확인할 수 있었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분해 심층 학습 기반 저조도 영상 복원
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
Wencheng Wang / 2020 / An Experiment-Based Review of Low-Light Image Enhancement Methods / IEEE Access 8:87884~87917
E. H. Land / 1971 / Lightness and retinex theory / J. of Opt. Soc. of America 61(1):1~11
D. J. Jobson / 1997 / Properties and performance of a center/surround retinex / IEEE Trans. on Image Process 6(3):451~461
D. J. Jobson / 199 / A multi-scale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes / IEEE Trans. on Image Process 6(7):965~976
E. Provenzi / 2007 / Random spray retinex:A new retinex implementation to investigate the local properties of the model / IEEE Trans. on Image Process 16(1):162~171
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D. J. Jobson / 1997 / Properties and performance of a center/surround retinex / IEEE Trans. on Image Process 6(3):451~461
D. J. Jobson / 199 / A multi-scale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes / IEEE Trans. on Image Process 6(7):965~976
E. Provenzi / 2007 / Random spray retinex:A new retinex implementation to investigate the local properties of the model / IEEE Trans. on Image Process 16(1):162~171
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