최적화된 학습데이터를 통한 머신러닝 기반의 안개 제거 알고리즘의 성능개선

이주희; 강봉순

doi:10.14801/jkiit.2021.19.5.87

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이주희 (동아대학교) 강봉순 (동아대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제5호(JKIIT, Vol.19, No.5)

발행연도: 2021.5

수록면: 87 - 92 (6page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.5.87

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자율주행 자동차는 카메라를 통해 차선과 도로표지판, 신호등 등의 주변 환경 인식하여 자동으로 운전하기 때문에 주변의 정보를 정확하게 수집하는 기술이 중요하다. 그러나 카메라는 안개가 낀 날씨와 같은 악조건 상황에 정확한 인식을 하지 못하는 문제가 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위하여 머신러닝에 기반을 둔 안개를 제거하는 알고리즘을 활용한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 머신러닝 기반의 안개 제거 알고리즘에서 깊이 맵 추정을 위한 학습데이터로 영상의 특징들의 관계를 분석한다. 최적화된 학습데이터를 이용한 선형모델로 개선된 깊이 맵을 추정하여 알고리즘의 성능을 개선하는 방법을 제안하고, O-HAZE와 I-HAZE 영상에 대한 정량적 수치결과 약 4.0%를 개선하여 성능의 우수성을 검증했다.

#haze removal #optimal training data #haze-related features #machine learning #image processing

참고문헌 (10)

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박창현 / 2019 / 신호등이 설치된 교차로 구역에서의 자율주행 시스템 구현 / 한국자동차공학회 논문집 27(5):379~387

오재석 / 2015 / 자율주행 자동차의 실 도로 차선 변경을 위한 장애물 검출 및 경로 계획에 관한 연구 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 21(2):115~120

Ngo. D / 2020 / Single Image Haze Removal from Image Enhancement Perspective for Real-Time Vision-Based Systems / Sensors 20(18)

B. Cai / 2016 / DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal / IEEE Trans. Image Process 25(11):5187~5198

K. He / 2011 / Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 33(12):2341~2353

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