영상 시퀀스로부터 움직이는 객체의 검출은 비디오 감시, 교통 모니터링 및 분석, 사람 검출 및 추적 등에서 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 안개와 같은 환경적 요인에 의하여 화질이 저하된 영상 속에서 움직이는 객체를 검출하는 일은 매우 어렵다. 특히, 안개는 주변 물체의 색상을 모두 비슷하게 만들고 채도를 떨어뜨려 배경으로부터 객체를 구별하기 힘들게 만든다. 이런 이유로 안개 영상 속에서 객체 검출 성능은 매우 낮으며 신뢰할 수 없는 결과를 나타내고 있다. 본 논문은 안개와 같은 환경적 요인을 제거하고 객체의 검출 성능을 높이기 위한 방법으로 안개 지수를 기반으로 안개 유무를 판단하고, Dark Channel Prior을 이용하여 안개 영상의 전달량을 추정하고 안개가 제거된 영상으로 복원하였으며 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경 차분 방법을 이용하여 객체를 검출하였다. 그리고 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 안개 제거 전과 후의 영상에 대한 Recall 과 Precision을 측정하여 안개 제거에 따른 성능 향상 정도를 수치화하여 비교하였다. 결과적으로 안개 제거 후 영상의 가시성이 매우 향상되었으며 객체 검출 성능이 매우 향상됨을 알 수 있었다.
안개 영상은 먼지, 안개 등의 원인으로 영상 내의 물체가 흐리게 보이며, 빛의 산란으로 인하여 영상의 밝기가 높다. 기존의 다크 채널 방식은 하늘 영역을 따로 처리하지 않고, 안개 영상에서 얻어지는 다크채널을 바탕으로 전달량을 추정한다. 이러한 방식은 안개 영상 내 하늘 영역이 왜곡되는 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 반전, 유클리드, 그리고 감마보정을 이용한 적응형 전달량을 추정하여 성능을 개선하였다.
일반적으로 외부에서 획득되는 영상은 대기 중에 존재하는 먼지, 물방울, 연무, 안개, 연기 등에 의해 화질이 감쇠되고 결과적으로 대비도 감소와 색상의 왜곡 현상이 발생한다. 그리나 안개와 배경 사이에 내재된 모호성 때문에 배경으로부터 안개를 제거하는 작업은 결코 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 단일 영상에서 비용함수로서 에지의 기울기를 이용한 그래프 기반 영역 분할 방법을 이용하여 안개 제거를 위한 새로운 방법을 제안한다. 우리는 장면을 깊이 관련 정보에 따라 여러 영역으로 분리하고 전역적인 안개값을 추정한다. 매체의 전달량은 그래프 기반 영역 분할 알고리즘의 임계 함수에 의해서 직접적으로 계산된다. 매체 전달량과 안개값이 계산되면 안개 모델식에 의해서 쉽게 안개가 제거된 영상을 복원할 수 있다. 그리고 안개 영상과 복원된 영상간의 에지의 기울기 비율을 계산함으로써 기존의 연구 방법과 제안된 연구 방법의 가시성 복원 정도를 비교 평가하였다. 다양한 안개 영상에 대한 실험 결과 제안된 방법의 우수한 안개 제거 및 화질 복원 능력이 입증되었다.
영상처리 기법을 이용한 유속 측정 방법인 표면영상유속계는 비접촉식으로 간편하게 유속을 측정할 수 있다는 장점이 있지만 영상 내 추적자의 움직임을 식별하기 어려운 야간의 경우와 새벽의 안개가 발생하는 경우에 대한 유속 측정의 어려움이 있었다. 표면영상유속계를 이용한 야간 유속 측정은 조명과 적외선 카메라를 이용하여 수표면을 가시화하는 방법을 통해 현장 적용성을 검증하였으나, 안개 발생 상황에서는 적용하기 어렵다는 한계가 있었다. 야간과 안개 등의 한계를 동시에 극복하기 위한 방법으로 원적외선 카메라를 이용한 연구들이 이루어지고 있지만 아직 시작단계이고, 원적외선의 경우 주변 환경 변화에 따라 물체의 표면온도가 검출되는 파장이 달라져 영상의 품질에 차이가 발생하기 때문에 이에 대한 다양한 실험적 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 야외 개수로에서 드라이아이스를 이용하여 안개 조건을 재현하고, 다양한 흐름 조건에서 원적외선 영상을 이용한 표면유속 측정 적용성을 검토하였다. 안개가 발생하는 경우 원적외선 표면영상 유속계를 적용한 결과 안개가 없을 때의 유속 측정 결과와 거의 일치하는 것을 확인하였다. 따라서 원적외선 카메라를 이용한 표면유속 측정 방법은 야간과 안개가 발생하는 상황에 모두 사용하기에 적합한 것을 나타났다. 향후 하천 유량조사에 원적외선 카메라를 활용한다면 기존의 표면영상유속계의 비가시 환경에 대한 한계들을 많은 부분 극복할 수 있을 것으로 기대한다.
자율주행 및 인공지능 CCTV는 안개와 같은 악조건 상황에서 주변의 사물과 사람인식에 대한 카메라의 가시성 및 검출 능력이 저하된다. 이러한 악조건 상황에서도 중요한 정보를 정확하게 얻기 위해서 안개 제거 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 과거부터 현재까지 안개 제거 기술은 컴퓨터 비전/ 데이터 기반 등 다양한 방법을 이용한 연구가 진행되고 있다. 안개 제거 기술 중에서 입력영상에 대한 깊이 정보를 통한 안개 전달량을 추정하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 특징 DCP, saturation∗value, sharpness가 깊이정보와 선형관계에 있다는 가정을 통해 선형모델을 제시한다. 제안한 선형모델을 통한 안개제거방법은 기존의 방법들과 정량적 수치평가에서 평균적으로 10% 향상된 결과를 보여주며 알고리즘의 성능의 우수성을 증명하였다.
안개가 낀 악조건의 날씨에서는 가시성이 저하되어 카메라로 포착한 정보들을 정확히 인식하기 어렵다. 안개 낀 날씨에서도 사물인식, 차선 인식 등 카메라 기반의 기기들이 정상 동작할 수 있도록 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안개 영상에서 밝기와 채도의 차이가 영상의 깊이에 따라 비선형적으로 증가한다는 분석을 통해 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델을 제시한다. 비선형 모델의 안개 제거 방법은 여러 가지 안개제거 방법과의 정량적 수치평가(MSE, SSIM, TMQI)를 통해 동등 이상의 결과를 보여줌으로써 우수한 성능을 자랑한다.
안개로 인한 대형교통사고를 예방하기 위한 안개경고시스템의 핵심요소는 시정을 측정하는 장치이며, 최근 고가의 안개센서 보다 인간의 시정감각과 유사하면서도 저렴하고 정확한 시정측정장치에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 도로의 CCTV 카메라를 이용하여 시정을 측정하기 위해 개발된 도로시정측정시스템(RVMS)의 성능 평가 방법 및 결과를 제시하고, 고속도로 등 도로 적용에 따른 경제성과 활용방안을 제시한다. 성능평가는 여주시험도로에 전용 CCTV 카메라, 안개센서, 목측을 위한 시정표지를 설치하고 시험운영결과를 DVR에 기록하여, 특정 안개발생 시간대에 대해 RVMS와 안개센서 결과를 목측결과와 비교분석하였다. 실험결과, 목측을 기준으로 RVMS가 안개센서 대비 높은 측정안정성과 정확성을 가진 것으로 분석되었다. 또한, 본 논문에서는 RVMS가 기존 안개센서 대비 높은 경제성을 가지고 있음을 제시하고 RVMS의 다양한 활용방안을 제시한다. 높은 성능과 경제성을 가진 RVMS의 적절한 활용은 안개발생시 도로 이용자의 교통사고 예방뿐만 아니라 광역 시정정보 수집 및 활용에 획기적인 계기를 마련할 것으로 기대된다.
산성물질들은 구름이나 안개가 생성될 때 내부로 녹아 들어가거나, 비가 내릴 때 녹아 들어가 구름, 안개, 비 중에 많은 양이 존재하며, 이 과정이 기체상 물질들이 대기 중에서 제거되는 주요한 과정이다. 구름이나 안개, 비 중에서 직접 산성오염물질이 생성되는 액상반응도 있고, 주로 아황산가스의 산화반응이 기여하고 있다고 알려져 있다(Hegg and Hobbs, 1978). 이렇게 생성된 대기 중 산성물질들은 대기에서 지표면으로 내려와 식물, 하천수, 호소수, 토양, 건축물 등에 영향을 준다.(중략)
산성을 유발하는 물질들은 대기 중에서 비나 눈, 안개, 구름 등에 유입되어 강하하는 습성강하와 기체상 입자상 물질의 형태로 지표로 이동하는 건성강하를 통해 대기 중에서 제거된다. 습성강하물 중 안개는 비보다 입자의 크기가 매우 작고, 수분량이 적으며, 대기 중에 체제하는 시간이 매우 길어 대기 중에서 오염물질이 계속 유입되므로 비보다 오염물질의 농도가 매우 높게 나타난다. (중략)
안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠다니는 현상으로 주변의 온도, 습도, 바람, 지형 등에 따라 안개의 형태나 발생 여부 등이 달라진다. 특히 안개는 수분을 함유하는 수원(水源) 근처에서 온습도 차이로 인해 발생하기 쉬우며, 오늘날 기후 변화는 안개 발생에 더욱 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 다양한 기후요인 중 안개가 문화재에 미치는 영향을 알아보고자 각 재질에 대해 옥외폭로 및 인공열화를 실시하였으며 지속적인 안개 발생으로 인한 재질의 손상정도를 예측하기 위해 색변화를 중심으로 회귀분석을 실시하였다. 금속 표준시편에 대한 옥외폭로 및 인공열화 결과, 표면 변화가 크게 발생하였으며 화견 및 단청류의 경우 표면상 열화된 모습은 관찰되었으나 색차의 경우 일정한 경향성은 확인되지 않았다. 안개 발생빈도에 따라 유의적인 색변화가 발생한 금속 표준시편을 대상으로 안개 발생빈도에 따른 색 변화 예측식을 작성하였으며, 실제 옥외폭로를 통한 색차값의 비교를 통해 색 변화 예측식의 적용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로 향후 보다 종합적인 손상 예측식을 수립한다면 실제 현장에서 보존환경에 따른 재질의 손상도 예측이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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