Improving the Performance of Machine Learning-based Haze Removal Algorithm with Optimized Training Data
Juhee Lee, Bongsoon Kang · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2021
자율주행 자동차는 카메라를 통해 차선과 도로표지판, 신호등 등의 주변 환경 인식하여 자동으로 운전하기 때문에 주변의 정보를 정확하게 수집하는 기술이 중요하다. 그러나 카메라는 안개가 낀 날씨와 같은 악조건 상황에 정확한 인식을 하지 못하는 문제가 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위하여 머신러닝에 기반을 둔 안개를 제거하는 알고리즘을 활용한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 머신러닝 기반의 안개 제거 알고리즘에서 깊이 맵 추정을 위한 학습데이터로 영상의 특징들의 관계를 분석한다. 최적화된 학습데이터를 이용한 선형모델로 개선된 깊이 맵을 추정하여 알고리즘의 성능을 개선하는 방법을 제안하고, O-HAZE와 I-HAZE 영상에 대한 정량적 수치결과 약 4.0%를 개선하여 성능의 우수성을 검증했다.