Example-based Low-light Image Enhancement Using Neural Network for Driver Assistance Systems

Q: 이 논문에서 정의한 저조도 영상이란 무엇인가?

빛이 부족한 환경에서 획득되어 낮은 대비와 높은 노이즈를 특징으로 하는 영상이다. 본 연구에서는 이러한 영상의 강도 값을 증가시키고 색상 왜곡과 노이즈 증폭을 억제하여 복원하는 것을 목표로 하는 분석 대상이다.

Q: 신경망 기반의 저조도 영상 향상 방법이 기존 기법보다 우수한 이유는 무엇인가?

연구 결과, MLP 모델을 통해 R, G, B 채널 간의 가중치를 학습하고 이를 역전달 함수로 정의하여 적용함으로써 기존 방법의 고질적인 문제인 색상 왜곡과 노이즈 증폭을 효과적으로 억제하고 객관적인 영상 품질을 향상시켰기 때문이다.

Seungyong Ko; Soohwan Yu; Wonseok Kang; Joonki Paik

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저자정보: Seungyong Ko (Chung-Ang University) Soohwan Yu (Chung-Ang University) Wonseok Kang (Chung-Ang University) Joonki Paik (Chung-Ang University)

저널정보: 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC 2015

발행연도: 2015.6

수록면: 138 - 140 (3page)

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The proposed method presents an example-based low-light image enhancement using neural network. The transmission function to increase the intensity values of a low-light image is derived by proposed learning the weight values among the R, G, and B channels in neural network framework ... 전체 초록 보기

#Low-light image #DAS #example-based enhancement #neural network

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