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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kyeong Min Jeong (Inha University) Byung Cheol Song (Inha University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.7 No.5
발행연도
2018.10
수록면
350 - 360 (11page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2018.7.5.350

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An advanced driver assistance system (ADAS) can recognize traffic signals, vehicles, pedestrians, and so on, all around the vehicle. However, because the ADAS is based on images taken in an outdoor environment, it is susceptible to ambient weather such as fog. So, preprocessing with de-fogging and de-hazing techniques is required to prevent degradation of object recognition performance due to decreased visibility. But if such a fog removal technique is applied in an environment where there is little or no fog, visual quality may deteriorate due to excessive contrast improvement. And in foggy road environments, typical fog removal algorithms suffer from color distortion. In this paper, we propose a temporal filter–based fog detection algorithm to selectively apply de-fogging only in the presence of fog. We also propose a method to avoid color distortion by detecting the sky region and applying different methods to sky and non-sky regions. There is no publicly available database of foggy images and corresponding fogless images, making it difficult to quantitatively evaluate the performance of fog-detection and fog-removal algorithms. So for road environments, we propose a fog synthesis algorithm based on depth information and temporal filtering. Experimental results show that in the actual images, the proposed algorithm shows an average of more than 97% fog detection accuracy, and improves the subjective image quality of existing de-fogging algorithms. In addition, the proposed algorithm offers fast computation time of less than 0.1 ms per frame. We also show that by using the proposed fog synthesis technique, fog removal algorithms can be evaluated by quantitative evaluation metrics such as peak signal-tonoise ratio (PSNR).
#Rain #Fog #Haze #Synthesis #Road #Detection

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Fog Detection and Removal
4. Fog Synthesis
5. Experiments and Results
6. Conclusions
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
R. T. Tan / 2008 / Visibility in bad weather from a single image / Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recog. (CVPR) :1~8 google schola R. Fattal / 2008 / Single image dehaizng / ACM Trans. Graph 27(3):72 google schola Q. Zhu / 2015 / A fast single image fog removal algorithm using color attenuation prior / IEEE Trans. Image Process 24(11):3522~3533 google schola K. He / 2011 / Single image fog removal using dark channel prior / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 33(12):2341~2353 google schola J. H. Kim / 2013 / Optimized contrast enhancement for real-time image and video defogging / J. Vis. Commun. Image Represent 24(3):410~425 google schola

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