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박형조(Hyungjo Park),박두복(Dubok Park),고한석(Hanseok Ko) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.3
본 논문은 먼지, 물방울, 안개 등과 같이 빛의 산란 및 감쇄를 발생시키는 외부요인에 의해 열화된 영상의 화질을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존의 안개제거 방법들은 전역대기 산란광의 오추정 및 매개체 전달량 오류로 인하여 영상을 복원하였을 때 명암대비가 낮거나 일부 영역에서 색이 왜곡되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 강인한 전역대기 산란광 추정방법과 국부영역 색포화 평가방법을 통한 매개체 전달량 추정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역대기 산란광 오추정에 기인하여 발생하는 매개체 전달량 오류와 색포화 문제를 개선하였으며, 이를 통해 복원영상의 화질을 향상시켰다. 제안하는 방법과 기존 방법과의 비교 실험결과는 전역대기 산란광 추정의 정확성과 복원된 영상의 객관적, 주관성 성능 향상을 보여준다. This paper presents a new method for improving the quality of images corrupted by an external source that generates an attenuation and scattering of light like dust, water droplets and fog. Conventional defog methods typically encounter a distortion such that the restored image has low contrast and oversaturation of color in some regions because of the mis-estimated airlight and wrong media transmission. Therefore, in order to mitigate these problems, we propose a robust airlight selection method and local saturation evaluation method for estimating media transmission. The proposed method addresses the wrong media transmission and over-saturation problems caused by the mis-estimated airlight and thereby improves the restored image quality. The results of relevant experiments of the proposed method against conventional ones confirm the improved accuracy of atmospheric light estimation and the quality of restored images with regard to objective and subjective performance measures.
Multiple Subarea Pose Models based Top-view People Detection for Smart Home System
Sungmok Hwang(황석목),Taeyup Song(송태엽),Sangyun Kim(김상윤),Seungmyun Baek(백승면),Dubok Park(박두복),Hanseok Ko(고한석) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.6
본 논문에서는 평면 시점에서 촬영된 영상에서 효과적인 사람 검출을 위한 다중 영역 자세 모델을 이용한 사람 검출 기술을 제안한다. 제안된 기술은 3가지 단계로 첫 번째로 밝기 변화에 대응하기 위해 히스토그램의 상/하한 문턱값 및 감마 보정을 통한 밝기 보정 기술, 다음으로 다중 영역별 자세 모델을 이용한 사람 검출기술, 마지막으로 카오스 이론 기반의 움직임 측정을 통한 검출결과 정련 기술로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 단일 자세 모델기반의 사람 검출 기술에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.