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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 9 - 14 (6page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.10.9
이용수
초록· 키워드
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자율주행 기술의 발달로 영상처리 분야가 주목받고 있다. 하지만 영상처리는 안개가 낀 날씨와 같은 악천후 상황에서 차선인식, 사물인식의 정보를 정확하게 검출하지 못하는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 안개제거 알고리즘과 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 머신러닝 기반 알고리즘은 데이터를 기반으로 문제를 해결하기 때문에 영상처리/컴퓨터 비전에 기반한 알고리즘보다 성능이 우수하다. 본 논문에서는 머신러닝 기반의 알고리즘에 Adaptive learning rate 기능을 추가하여 머신러닝 학습의 효율성을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 머신러닝 알고리즘의 방법보다 학습 시간이 감소했다. 또한 기존의 머신러닝에 기반한 안개제거 알고리즘 방법과의 안개제거 결과 영상의 정량적 수치평가에서 동등 이상의 결과를 나타내며 우수성을 증명한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Adaptive learning rate
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
S. Lee / 2020 / Nonlinear model for estimation of depth map of fog removal / Journal of IKEEE 24(2):121~125
D. Ngo / 2020 / Single Image Haze Removal from Image Enhancement Perspective for Real-Time Vision-Based Systems / Sensors 20(18)
D. Ngo / 2020 / Robust Single-Image Haze Removal Using Optimal Transmission Map and Adaptive Atmospheric Light / Remote Sens 12(14)
R. Tan / 2008 / Visibility in bad weather from a single image / 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1~8
Moon Sung-sung / 2016 / Machine learning and deep learning technology trends / Journal of KICS 33(10):49~56
D. Ngo / 2020 / Single Image Haze Removal from Image Enhancement Perspective for Real-Time Vision-Based Systems / Sensors 20(18)
D. Ngo / 2020 / Robust Single-Image Haze Removal Using Optimal Transmission Map and Adaptive Atmospheric Light / Remote Sens 12(14)
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