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전자공학부 학부과정 이민한 학생(지도교수 이성학)이 국제 SCIE 학술지 Mathematics(JCR Q1)에 1저자로 논문을 게재하였다. (Title: Low-Light Image Enhancement Using CycleGAN-Based Near-Infrared Image Generation and Fusion)
게시된 논문에서는 저조도 영상으로부터 NIR(near-infrared) 영상을 가상적으로 생성하고 이를 이용한 톤 변조 합성 알고리즘을 제시했다. 제안 방법은 가시광 영상의 톤 압축 변환을 위해 빛의 투과성과 회절성이 우수한 근적외선 영상 특징을 활용한 CycleGAN 기반 학습 알고리즘을 제안하였다. 해당 방법으로 기존 알고리즘의 단점들을 보완한 우수한 품질의 영상을 재생할 수 있음을 보여주었다. 이는 딥러닝 네트워크의 영상 인식 개선을 위한 필수적인 단계로 객체 인식, 분할 등의 분야에서 식별성능을 향상시킬 수 있다.
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