대학원 일기

Abstract 본 논문은 안개를 제거하기 위한 간단하고, 빠르고, 강력한 알고리즘을 소개한다. 본 논문에서는 Medium Transmission을 사용하는데 Medium Transmission은 Saturation의 Scene radiance의 함수로만 도출되며, Saturation의 Scene radiance는 Simple stretching으로 추정(estimate)한다. 그리고, White balance 기법을 사용하여 안개 또는 황사가 있는 이미지에 유용한 color veil removing 알고리즘을 제시한다. 1. Introduction 기후로 인해 좋지 않은 영상으로 무언가 작업을 할 때에는 부적절한 결과를 얻을 수 있다. 본 논문은 영상의 질을 떨어뜨리는 안개를 제거하여 안개의 영향으로 ..

이 논문은 Color Attenuation Prior(이하 CAP)라는 기법으로 안개를 제거한다. CAP 기법은 안개 영상의 깊이 정보를 구해 안개제거 영상을 얻는 방법이다. 이를 위해, 안개 영상의 깊이를 모델링하기 위한 선형모델을 만들고, 지도학습으로 모델의 모수(매개변수, parameter)를 학습하여 깊이 정보를 recover 하여 안개가 제거된 깨끗한 영상을 얻는다. 아래의 링크를 통해 논문은 확인할 수 있다. A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior Single image haze removal has been a challenging problem due to its ill-posed nature. In..

이 논문을 읽게 된 계기는 세계적 기업인 테슬라의 기술력을 찾고 공부하는 과정에서 보게 되었다. 테슬라는 다른 기업들처럼 값비싼 라이다, 레이더에 의존하지 않고, 카메라를 이용하여 완전한 자율주행을 구현하는 것을 목표로 한다. 테슬라의 자율주행은 8개의 카메라, 초음파 센서 12개만 탑재하여 이루어지고 있다. 이를 통해 LiDAR를 사용하는 자율주행 자동차와 가격의 차이가 벌어지지만, LiDAR에 비해 성능이 좋지 않은 것은 사실이다. 하지만, 테슬라는 SW 기술을 통해 자율주행 능력을 개선하여 값비싼 LiDAR와 성능의 차이가 크게 나지 않는다. 본 논문은 테슬라의 자율주행 능력을 개선시킨 방법이다. 연구진은 카메라로 픽셀의 깊이를 측정하고, 그 깊이를 위상에 근거하여 3D 이미지를 추정하여 LiDAR..

Introduction 이 논문은 앞 포스팅과 동일하게 사전 정보 기반 방법(Prior Information Based Method)의 DCP(Dark Channel Prior)를 응용한 연구이다. 최근 영상 분야의 인공지능이 중요시 여겨지면서 영상을 처리하는 능력 또한 중요하게 여겨지고 있다. 안개 제거 방법은 영상 처리를 방해하는 안개 요소를 제거함으로써 영상 처리 능력을 개선시킨다. 이 논문에서는 심도(깊이, Depth) 정보의 Entropy를 이용하여 기존 DCP 기법의 대비 문제와 블록현상(block artifact) 또는 후광 현상(halo artifact)을 처리하고, DCP의 계산 과정을 줄여 처리시간을 개선시켰다. 1. 서론 본 논문은 안개를 모델링하여 영상에 있는 안개 영역을 제거하는 ..

Introduction 이 논문에서는 안개로 인한 피해 및 인공지능이 객체를 탐지하고 인식하는데 있어서 생기는 오류를 개선하고자 기존 에 있던 사전 정보 기반 방법(Prior Information Based Method)인 Dark Channel Prior(이하 DCP) 알고리즘의 단점들을 개선시켜 새로운 White Channel Prior(이하 WCP) 알고리즘을 창안하고 소개한다. 1. 서론 인공지능 알고리즘 중 장애물 회피와 객체 인식은 다양한 응용분야에서 사용되어지고 있다. 바다에서 드론 혹은 선박을 통해 장애물 회피와 객체 인식을 사용할 때, 바다에서의 다양한 기후 조건에 의한 영상 처리 능력이 감소하여 객체 인식(탐지)이 저하된다. 이러한 기후조건을 극복하기 위해 기존 안개 제거 알고리즘인 D..