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적응적 채도 스트레칭을 이용한 단일 영상 안개 제거 ＝ Single image dehazing using adaptive saturation stretching / 김세은 ; 엄일규 1

요약 1

Abstract 1

I. 서론 1

II. 물리적 모델에 근거한 안개 제거 방법 2

2.1. 대기 산란 모델 2

2.2. 기존의 채도 기반 전달량 추정 방법 3

III. 제안 방법 3

3.1. 영상 전달량 추정을 위한 모델 정규화 3

3.2. 전달량 추정 4

3.3. 적응적 채도 확장을 이용한 채도 추정 4

IV. 실험 및 결과 5

4.1. 객관적 화질 평가 5

4.2. 주관적 화질 평가 7

V. 결론 8

REFERENCES 9

저자소개 10

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
HDMI 케이블 체결 시 멀티미디어 전송신호 및 방사성 EMI의 특성 분석 = Characteristics of multimedia transmission signals and radiated EMI with connecting HDMI cable 최병인, 좌성훈 p. 3-13

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5G NR 기반 Cellular V2X 시스템의 사이드링크 데이터 처리량 분석 = An analysis of sidelink throughput in the 5G NR based cellular V2X systems 김명진 p. 14-25

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적응적 채도 스트레칭을 이용한 단일 영상 안개 제거 = Single image dehazing using adaptive saturation stretching 김세은, 엄일규 p. 39-48

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참고문헌 (26건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Y. Y. Schechner, S. G. Narasimhan, and S. K. Nayar, “Instant dehazing of images using polarization,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Kauai, Hawaii, USA, 2001, pp. 325-332. 미소장
2 Y. Y. Schechner, S. G. Narasimhan, and S. K. Nayar, “Polarization-based vision through haze,” Appl. Opt., vol. 42, no. 3, pp. 511-525, 2003. 미소장
3 S. Fang, X. Xia, X. Huo, and C. W. Chen, “Image dehazing using polarization effects of objects and airlight,” Opt. Express., vol. 22, no. 16, pp. 19523-19537, 2014. 미소장
4 S. G. Narasimhan, and S. K. Nayar, “Chromatic framework for vision in bad weather,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Hilton Head Island, SC, USA, 2000, pp. 598-605. 미소장
5 S. G. Narasimhan, and S. K. Nayar, “Contrast restoration of weather degraded images,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 25, no. 6, pp. 713-724, 2003. 미소장
6 A. M. Reza, “Realization of the contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) for real-time image enhancement,” VLSI Signal Process., vol. 38, no. 1, pp. 35-44, 2004. 미소장
7 L. J. Wang, and R. Zhu, “Image defogging algorithm of single color image based on wavelet transform and histogram equalization,” Appl. Math. Sci., vol. 7, no. 79, pp. 3913-3921, 2013. 미소장
8 K. M. He, J. Sun, and X. O. Tang, “Single image haze removal using dark channel prior,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 33, no. 12, pp. 2341-2353, 2011. 미소장
9 D. Berman, T. Treibitz, and S. Avidan, “Non-local image dehazing,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Las Vegas, NV, USA, 2016, pp. 1674-1682,. 미소장
10 D. Berman, T. Treibitz, and S. Avidan, “Single image dehazing using haze-lines,” EEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 42, no. 3, pp. 720-734, 2020. 미소장
11 G. F. Meng, Y. Wang, J. Y. Duan, S. M. Xiang, and C. H. Pan, “Efficient image dehazing with boundary constraint and contextual regularization,” in Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis., Sydney, NSW, Australia, 2013, pp. 617-624. 미소장
12 X. Liu, H. Zhang, Y. M. Cheung, X.You, and Y. Y. Tang, “Efficient single image dehazing and denoising:An efficient multi-scale correlated wavelet approach,”Comput. Vis. Image Underst., vol. 162, pp. 23-33, 2017. 미소장
13 J. P. Tarel and N. Hautiere, “Fast visibility restoration from a single color or gray level image,” in Proc. IEEE 12th Int. Conf. Comput. Vis., Kyoto, Japan, 2009, pp. 2201-2208. 미소장
14 A. Galdran, “Image dehazing by artificial multiple -exposure image fusion,” Signal Process., vol. 149, pp. 135-147, 2018. 미소장
15 B. Cai, X. Xu, K. Jia, C. Qing, and D. Tao, “DehazeNet:An end-to-end system for single image haze removal,” IEEE Trans. Image Process., vol. 25, no. 11, pp. 5187-5198, 2016. 미소장
16 W. Ren, S. Liu, H. Zhang, J. Pan, X. Cao, and M.-H. Yang, “Single image dehazing via multi-scale convolutional neural networks,” in Proc. Eur. Conf. Comput. Vis., 2016, pp. 154-169. 미소장
17 B. Li, X. Peng, Z. Wang, J. Xu, and D. Feng, “AOD-Net:All-in-one dehazing network,” in Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis., Venice, Italy, 2017, pp. 4780-4788. 미소장
18 Q. Zhu, J. Mai, and L. Shao, “A fast single image haze removal algorithm using color attenuation prior,”IEEE Trans. Image Process., vol. 24, no. 11, pp. 3522-3533, 2015. 미소장
19 S. E. Kim, T. H. Park, I. K. Eom, “Fast single image dehazing using saturation based transmission map estimation,” IEEE Trans. Image Process., vol. 29, pp. 1985-1998, 2020. 미소장
20 K. Tang, J. Yang, and J. Wang, “Investigating haze-relevant features in a learning framework for image dehazing,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Columbus, OH, USA, 2014, pp. 2995-3002. 미소장
21 C. O. Ancuti, C. Ancuti, R. Timofte, and C. D. Vleeschouwer, “O-HAZE: a dehazing benchmark with real hazy and haze-free outdoor images,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., Salt Lake City, UT, USA, 2018, pp. 867-875, 2018. 미소장
22 G. Sharma, W. Wu, and E. N. Dalal, “The ciede2000 colordifference formula: Implementation notes, supplementary test data, and mathematical observations,” Color Res. Appl., vol. 30, no. 1, pp. 21-30, 2005. 미소장
23 A. Mittal, R. Soundararajan, and A. C. Bovik, “Making a ‘completely blind’ image quality analyzer,” IEEE Signal Process. Lett., vol. 20, no. 3, pp. 209–212, 2013. 미소장
24 K. Gu, W. Lin, G. Zhai, X. Yang, W. Zhang, and C. W. Chen, “No-reference quality metric of contrastdistorted images based on information maximization,”IEEE Trans. Cybern., vol. 47, no. 12, pp. 4559-4565, 2017. 미소장
25 K. Gu, D. Tao, J. Qiao and W. Lin, "Learning a no-reference quality assessment model of enhanced images with big data," IEEE Trans. Neur al Netw. Learn. Syst., vol. 29, no. 4, pp. 1301-1313, 2018. 미소장
26 K. Gu, S. Wang, G. Zhai, S. Ma, X. Yang, W. Lin, W. Zhang, and W. Gao, “Blind quality assessment of tone-mapped images via analysis of information, naturalness, and structure,” IEEE Trans. Multimedia, vol. 18, no. 3, pp. 432-443, 2016. 미소장

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