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      Sharpness-aware Evaluation Methodology for Haze-removal Processing in Automotive Systems

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      https://www.riss.kr/link?id=A102636531

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      This paper presents a new comparison method for haze-removal algorithms in nextgeneration automotive systems. Compared to previous peak signal-to-noise ratio–based comparisons, which measure similarity, the proposed modulation transfer function–based method checks sharpness to select a more suitable haze-removal algorithm for lane detection. Among the practical filtering schemes used for a haze-removal algorithm, experimental results show that Gaussian filtering effectively preserves the sharpness of road images, enhancing lane detection accuracy.
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      This paper presents a new comparison method for haze-removal algorithms in nextgeneration automotive systems. Compared to previous peak signal-to-noise ratio–based comparisons, which measure similarity, the proposed modulation transfer function–ba...

      This paper presents a new comparison method for haze-removal algorithms in nextgeneration automotive systems. Compared to previous peak signal-to-noise ratio–based comparisons, which measure similarity, the proposed modulation transfer function–based method checks sharpness to select a more suitable haze-removal algorithm for lane detection. Among the practical filtering schemes used for a haze-removal algorithm, experimental results show that Gaussian filtering effectively preserves the sharpness of road images, enhancing lane detection accuracy.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. Introduction
      • 2. Background
      • 3. Proposed Comparison Method
      • 4. Experiment and Verification
      • Abstract
      • 1. Introduction
      • 2. Background
      • 3. Proposed Comparison Method
      • 4. Experiment and Verification
      • 5. Conclusion
      • References
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