노이즈 제거 썸네일형 리스트형 Robust Object Detection under Noise: 잡음 환경 대응 기술 개요실제 환경에서 작동하는 객체 탐지 시스템은 다양한 형태의 잡음과 방해 요소에 직면합니다. 완벽한 실험실 환경과 달리 현실 세계는 센서 노이즈, 환경적 방해 요소, 데이터 전송 오류 등으로 인해 입력 데이터의 품질이 일정하지 않습니다. 이러한 도전적인 상황에서도 안정적인 성능을 보장하는 강건한 객체 탐지 기술의 개발은 자율주행, 로봇 비전, 보안 시스템 등 실용적 응용에서 핵심적인 요구사항입니다.잡음 환경에서의 객체 탐지는 단순히 정확도만의 문제가 아닙니다. 시스템의 신뢰성과 안전성이 직접적으로 연결되어 있어, 잘못된 탐지 결과가 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 다양한 잡음 조건에서도 일관된 성능을 유지할 수 있는 강건성(Robustness)이 현대 컴퓨터 비전 시스템의 필수 요소로 인식되고.. 더보기 Denoising & Deblurring: 노이즈 없는 영상 복원법의 최신 기술과 응용 들어가며디지털 영상 처리에서 노이즈 제거(Denoising)와 블러 제거(Deblurring)는 가장 기본적이면서도 중요한 기술입니다. 저조도 환경, 카메라 흔들림, 센서 한계 등으로 인해 발생하는 영상 품질 저하를 복원하는 이 기술들은 의료 영상, 천체 관측, 보안 감시, 사진 복원 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 특히 최근 딥러닝 기술의 발전으로 기존 방법론의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 결과들이 나타나고 있습니다.노이즈와 블러의 이해노이즈의 종류와 특성디지털 영상에서 노이즈는 크게 가우시안 노이즈, 임펄스 노이즈, 포아송 노이즈로 분류됩니다. 가우시안 노이즈는 센서의 열적 노이즈로 인해 발생하며, 임펄스 노이즈는 전송 오류나 센서 결함으로 나타납니다. 포아송 노이즈는 광자 수의 통계.. 더보기 이전 1 다음
