안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.
안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.
본 연구에서는 충주호가 그 주변지역의 안개 특성 변화에 미친 영향을 파악하고자 하였다. 충주호 하류에 위치하는 충주와 상류의 제천지역을 사례로 안개일수, 안개 발생.소산시각, 안개 발생 전일의 바람과 일교차 및 기압배치, 상층의 바람 등을 분석하였다. 충주댐 건설 후 두 지역의 안개일수가 크게 증가하였는데, 제천에서는 상대습도와 수증기압이 증가하였으나 충주의 경우는 감소하였다. 또한 충주지역에서는 안개 발생시각이 빨라졌는데, 북서풍계 바람이 불 경우 더욱 뚜렷하며 안개의 빈도도 증가하였다. 안개 소산시각은 충주에서는 빨라졌으나 제천에서는 늦어졌다. 일교차는 충주에서는 감소하였고, 제천지역에서는 증가하였다. 제천의 안개 증가가 충주호에서 공급되는 수증기에 의한 것인데 반하여, 충주의 그것은 방류수의 수온과 기온 차이에 의한 것이다. 이에 따라 충주에서는 동절기에는 증발현상에 의한 안개가, 하절기에는 수면에서의 기온역전에 의한 안개가 크게 늘었다.
산성안개에 의한 환경 오염이 점차 증가하면서, 산성 안개에 대한 관심이 증대되고있다. 이러한 안개는 늦은 밤이나 새벽에 빈번하게 발생하므로 안개가 발생하고, 걷힐 때마다 사람이 일일이 수집하고 측정하는 것은 비효율적인 작업이다. 본 연구에서는 장기간의 실제 환경실험을 통하여 안개와 비를 구별하는 최적의 안개인식센서모듈을 개발하였으며 또한 마이크로 프로세서와 무선송수신모듈 이용하여 안개의 발생과 소멸을 자동으로 인식하고 수집된 데이터를 원격으로 컴퓨터와 연결하여 자동으로 안개채취에 관련된 자료들을 저장할 수 있도록 개발하였다. 본 연구의 결과로 특히 최근 문제시되고 있는 산성 안개의 데이터 수집이 용이해 지고, 주로 산악지역에서 많이 발생하는 안개를 원격지에서 측정이 가능해져 환경영향평가분야의 실제작업에 보다 편리함과 정확성을 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 자연 이미지가 갖는 통계적 일관성과 안개를 인식하는 시지각적 통계 특성을 이용하여 단일 안개 영상에서, 안개가 없는 참조 영상과의 비교 없이, 시지각적으로 안개 영상의 가시성을 예측한다. 제안하는 모델은 기존 안개 영상의 가시성 예측 방법들이 불가피하게 사용했던 추가 정보들, 예를 들면, 다수의 다양한 안개 영상, 차량 탑재 카메라의 지리적 위치 정보, 사람의 가시성 평가에 대한 학습 결과, 도로 선 혹은 교통 신호와 같이 안개 영상의 돋보이는 특정 물체 정보 등을 사용하지 않는다. 본 논문의 모델은 오직 테스트 안개 영상이 자연 현상에 의한 안개 영상 혹은 안개가 전혀 없는 영상에서 일관적으로 발견되는 통계적 특성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 측정함으로써 안개 영상의 가시성을 예측한다. 시지각적으로 안개를 인식하여 일관된 통계를 나타내는 특징 인자들은 공간상의 자연 이미지 통계 모델과 안개 영상의 특징 (명암대비의 감소, 색상과 채도의 감소, 밝기의 증가)으로부터 유도된다. 제안하는 모델은 안개 영상의 전체 영역에 대한 가시성뿐만 아니라 각 관심 영역에서 패치 크기에 따른 지역적 안개 영상의 가시성도 예측할 수 있다. 본 모델의 성능분석을 위하여 사람이 직접 인지하는 가시성 측정 실험을 100 장의 다양한 안개 영상에 대해 수행하였다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 예측된 안개 영상의 가시성과 사람이 체감한 안개 영상의 가시성을 비교한 결과, 둘 사이에 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 평가되었다. 본 논문이 제안하는 무참조 안개 영상의 가시성 예측 모델은 사람의 시지각적 특성을 활용한 새로운 방법으로, 향후 안개 영상의 가시성 향상 알고리듬 개발과 선 개발된 안개 제거 및 가시성 향상 알고리듬들의 성능을 정확히 평가할 수 있는 새로운 측정방법 개발 등에 매우 유용할 것으로 기대된다.
구름씨뿌리기 방법에 의한 안개조절의 가능성을 파악하기 위해 대관령 산악지역의 구름특성을 분석하였다. 구름씨뿌리기에 의한 안개조절은 흡습성 물질을 이용한 온안개 소산에 집중되고 있다. 이 연구에서는 관측된 안개의 특성을 통계적으로 분석하고 이에 대해 논의하였다. 안개의 대부분은 여름철에 발생한 온안개이고 6시전 이른 아침에 발생하여 7시${\sim}$9시 소산되는 특성을 보인다. 봄철과 겨울철에는 AgI시딩에 적합한 동풍계열의 냉안개가 발생한다. 이 결과로부터 안개소산에 적합한 구름씨뿌리기방법과 물질을 추론할 수 있으며 이는 실제 냉안개와 온안개 실험에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 영상의 Intensity와 색상의 채도 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 색상뿐만 아니라 전달량에 따른 Intensity를 보정하여 영상의 전체적인 밝기와 Contrast를 향상시킨다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 히스토그램 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 HSI채널에서 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.
기존의 국내에서 안개 관련된 연구는 안개 자체에 대한 연구와 안개의 지역적인 분포에 대한 연구가 그 주류를 이루어 왔다. 본 연구는 도로상에서 시정을 저하시켜서 안전한 운행에 지장을 주고 교통-사고를 유발시킬 수 있는 안개를 도로위험안개로 정의하고 그 위험정도를 정량적으로 나타낼 수 있는 위험안개 발생지표를 개발하였다. 이 지표는 안전운행에 영향을 주고 사고를 유발시킬 수 있는 다양한 사항, 즉 안개의 발생빈도를 나타내는 안개발생일수, 안개의 지속시간, 시정거리 등을 고려하여 개발되었으며 개발된 지표에 근거하여 국내의 위험안개발생지역의 분포와 그 위험정도를 파악할 수 있었다. 본 연구는 한국의 안개특성을 고려하여서 위험정도를 정량화하고 가중치를 개발한 국내 최초의 연구라는 점에서 의의가 있고 개발된 지표에 근거한 위험지역의 안전관리 대상 선정과 그에 대한 안전시설물의 설치, 사고위험지점의 원인분석 및 그에 대한 대처방안 등을 수립하는데 유용한 자료로 사용될 수 있다. 더 나아가, 외국의 경우와 같이 도로의 노선선정시 위험안개발생지표가 높은 지역에 대해서는 노선의 변경 또는 노선선택 후 그에 대한 대책수립과 같은 적극적인 안전관리가 가능하다.
본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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