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최근 인간의 안전과 편의를 위해 무인 CCTV, 교통 모니터링, 객체 추적, 자동주행 시스템 등이 널리 사용되고 있지만 안개와 같은 자연 현상들이 영상의 색상정보를 사라지게 하여, 다양한 영상처리 알고리즘이 적용되더라도 영상을 통한 정확한 정보 획득이 어렵다. 이러한 안개와 같이 실외에서 영상의 가시성을 약화시키는 원인을 제거하기 위해 최근 여러 장의 영상을 사용하거나 추가적인 정보가 필요한 안개제거 방법이 아닌 단일영상에서의 몇 가지 안개 제거 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 He 등이 제안한 dark channel prior를 랩뷰(LabVIEW)에서 구현하여 영상의 안개 보정에 적용해보고 안개제거 가중치를 조절하였을 때 안개제거의 정도를 비교하였다.
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Y. Y. Schechner / 2009 / Instant dehazing of images using polarization / Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1984~1993
S. Shwartz / 2006 / Blind Haze separation / Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1984~1991
S. G . Narasimhan / 2000 / Chromatic framework for vision in bad weather / Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :598~605
S. G. Narasimhan / 2003 / Contrast restoration of weather degraded images / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 25(6):713~724
S. K. Nayar / 1999 / Vision in bad weather / Proc, of iEEE international Conference on Computer Vision :820~827
S. Shwartz / 2006 / Blind Haze separation / Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1984~1991
S. G . Narasimhan / 2000 / Chromatic framework for vision in bad weather / Proc. of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :598~605
S. G. Narasimhan / 2003 / Contrast restoration of weather degraded images / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 25(6):713~724
S. K. Nayar / 1999 / Vision in bad weather / Proc, of iEEE international Conference on Computer Vision :820~827
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