FPGA 기반 성능 개선을 위한 CIE1931 색역 변환 알고리즘의 최적화된 하드웨어 구현

최적화된 학습데이터를 통한 머신러닝 기반의 안개 제거 알고리즘의 성능개선

An End-to-End Single Image Dehazing Method Using U-Net Architecture

CIE1931 색좌표계 변환의 최적화된 하드웨어 구현을통한 색상 보정

안개관련 특징을 이용한 효과적인 머신러닝 기반안개제거 기법

FPGA 검증을 위해 SDK의 Memory Map을 이용한 데이터 자동화 시스템 구현

적응형 학습률을 통한 머신러닝 기반 알고리즘의 성능 개선

패치 기반 대기강도 추정 알고리즘의 하드웨어 설계

색상 보정을 위한 CIE1931 색좌표계 변환의하드웨어 구현

안개제거의 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델