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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,319 - 1,325 (7page)
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It is important to remove fog for accurate object recognition and detection during preprocessing because images taken in foggy adverse weather suffer from poor quality of images due to scattering and absorption of light, resulting in poor performance of various vision-based applications. This paper proposes an end-to-end deep learning-based single image de-fogging method using U-Net architecture. The loss function used in the algorithm is a loss function based on Mahalanobis distance with fog features, which solves the problem of domain shifts, and demonstrates superior performance by comparing qualitative and quantitative numerical evaluations with conventional methods. We also design it to generate fog through the VGG19 loss function and use it as the next training dataset.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안된 방법
3. 학습
4. 평가
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
K. He, J. Sun, and X. Tang, “Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 33, No. 12, pp. 2341-2353, 2011.
A. Galdran, “Image Dehazing by Artificial Multiple-Exposure Image Fusion,” Signal Processing, Vol. 149, pp. 135-147, 2018.
B. Cai, X. Xu, K. Jia, C. Qing, and D. Tao, "DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 25, No. 11, pp. 5187-5198, 2016.
W. Ren, S. Liu, H. Zhang, J. Pan, X. Cao, and M. Yang, “Single Image Dehazing via Multiscale Convolutional Neural Networks,” 2016 European Conference on Computer Vision, pp. 154-169, 2016.
C.S. No, Y.G. Kim, and U.P, Chong. “A Lab VIEW-based Video Dehazing Using Dark Channel Prior,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 2, pp. 101-107, 2017.
A. Galdran, “Image Dehazing by Artificial Multiple-Exposure Image Fusion,” Signal Processing, Vol. 149, pp. 135-147, 2018.
B. Cai, X. Xu, K. Jia, C. Qing, and D. Tao, "DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 25, No. 11, pp. 5187-5198, 2016.
W. Ren, S. Liu, H. Zhang, J. Pan, X. Cao, and M. Yang, “Single Image Dehazing via Multiscale Convolutional Neural Networks,” 2016 European Conference on Computer Vision, pp. 154-169, 2016.
C.S. No, Y.G. Kim, and U.P, Chong. “A Lab VIEW-based Video Dehazing Using Dark Channel Prior,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 2, pp. 101-107, 2017.
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