In this paper, an algorithm to remove noise particles such as snow and rain that may occur in natural
environments is proposed. Analyze the effects of de-noised images with the proposed algorithm can have
on the object detection network for an autonomous vehicle. The research process for this will be divided
into three stages. The first stage is the research preparation stage, and the hardware and data sets are
built. When constructing a data set, it is linked to the algorithm evaluation method. In the second
step, a development algorithm is proposed. To this end, approaches in the field of noise removal are
analyzed and an approach appropriate for the research purpose is selected. And, analyze representative
algorithms of the chosen approach and study image processing techniques essential for noise removal.
Through this, it understands the image processing techniques essential for noise removal and identifies
the constraints that occur when removing noise. And, by devising a method to overcome the constraints,
a noise removal algorithm would be proposed. In the third step, the proposed algorithm is evaluated and
the effect of the proposed algorithm on the autonomous driving object detection network is analyzed.
To this end, an algorithm to be compared is selected by understanding the principles of several recently
announced algorithms, and considering the characteristics and performance of the algorithms. To verify
the effect on autonomous driving object detection, the object detection algorithm is analyzed for the
effect on object detection by targeting the algorithm selected for each de-noise algorithm approach.
본 논문에서는 자연환경에서 발생될 수 있는 눈, 비 등의 노이즈 입자를 제거하는 알고리즘을 제안하고, 제안
알고리즘 통해 정제된 이미지가 자율주행 객체탐지 네트워크에 미칠 수 있는 영향을 분석한다. 이를 위한
연구과정은 총 3단계로 구분하여 진행하겠다. 첫번째 단계는 연구를 준비하는 단계로 하드웨어와 데이터
셋을 구축한다. 데이터 셋 구축 시에는 알고리즘 평가 방식과 연계한다. 두번째 단계에서는 개발 알고리즘을
제안한다. 노이즈 제거 분야의 접근 방식들을 분석하고, 연구 목적에 타당한 접근 방식을 선택한다. 선택한
접근 방식의 대표적인 알고리즘에 대해 분석하고, 노이즈 제거에 필수적인 이미지 프로세싱 기법을 연구한다. 이를 통해, 노이즈 제거에 필수적인 이미지 프로세싱 기법을 이해하고, 노이즈 제거 시 발생되는 제약
사항을 식별한다. 그리고, 제약사항 극복을 위한 방안을 강구함으로써 노이즈 제거 알고리즘을 제안한다. 세
번째 단계에서는 제안 알고리즘을 평가하고, 제안 알고리즘이 자율주행 객체탐지 네트워크에 미치는 영향을
분석한다. 이를 위해 최근 발표된 여러 알고리즘의 원리를 이해하고, 특성과 성능을 고려함으로써 비교 대상
알고리즘들을 선정한다. 자율주행 객체탐지에 미치는 영향을 검증하기 위해 객체 탐지 알고리즘에 대해,
접근 방식별로 선정한 알고리즘을 대상으로 객체탐지에 미치는 영향을 분석한다.
