low-light Enhancement

알고리즘 테스트 목적

• 선행되었던 Bright Frame Fusion 등의 알고리즘에서 문제 되었던 Ghost 문제를 개선 또는 탈피하기 위함으로 저조도 알고리즘을 기반으로 빛 반사를 제거하고자 함

결론 및 결과

• 결론

  • 연속된 Video에서 균일하게 이미지 처리가 진행되어야 함을 같이 고려 했어야 하며 해당 문제는 이후 다른 알고리즘에도 포함되어 같이 고려되어야 함

  • 이미지 처리를 통해 영상의 품질이 균일하지 못한다면 서비스 완성도를 저해 할 수 있음

• 테스트 결과

  • low-light Enhancement

    • 정의

      • 물리적 조명 모델에 기초해 이미지의 대조와 밝기를 조정하는 알고리즘으로 조명 성분 향상, 반사 및 조명 성분 분리, 조명 선분 비선형 조정 방법으로 개선하고자 함

      • 

        저조도 예시
    • 적용 결과

      • 파라미터값에 따라서 정성적으로는 빛 반사 부분과 물보라 영역이 많이 감소 됨을 확인 하였으나 선박의 색상이 변화되었고 이는 모델에학습되지 않은 데이터로 성능 하락에 기인함

      • 따라서, 파라미터 수정을 통해 정성적으로 빛 반사 제거의 양을 조절하여 모델의 성능을 저해하지 않는 방법으로 조정을 진행하였음