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심층 신경망을 이용한 저조도 영상에서 Retinex 기반 반사 영상 생성
Generating a Retinex-based Reflectance Image from a Low-Light Image Using Deep Neural Network
- 김원회;
- 황인철;
- 김만배
초록
저조도 영상의 개선에 관한 연구는 대부분 대비 개선을 목적으로 한다. 저저도 영상에서 밝기 개선, 대조 개선, 및 조명 성분 감쇠 등의 다양한 연구가 진행됐다. 최근에 인공신경망으로 상기 방법들을 대체하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 Retinex 이론에 기반하여 조명 광원이 존재하는 저저도 영상으로부터 조명 성분을 감쇠하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 심층신경망으로 대체하는 방법을 제안한다. 실험에서는 102장의 저저도 영상으로 학습시킨 인공신경망으로 반사 영상을 생성하였는데, PSNR=30.8682(db), SSIM= 0.4345를 얻었다.
키워드
Low-light image; Retinex; Deep neural network; Reflectance; Illumination
- 제목
- 심층 신경망을 이용한 저조도 영상에서 Retinex 기반 반사 영상 생성
- 제목 (타언어)
- Generating a Retinex-based Reflectance Image from a Low-Light Image Using Deep Neural Network
- 저자
- 김원회; 황인철; 김만배
- 발행일
- 2019-01
- 유형
- Y
- 저널명
- 방송공학회 논문지
- 권
- 24
- 호
- 1
- 페이지
- 87 ~ 96