• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.1
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• pp.145-151
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• 2014

This paper proposes an image haze removal algorithm for a single image. The conventional Dark Channel Prior(DCP) algorithm estimates a transmission map using the dark information in an image, and the haze regions are then detected using a matting algorithm. However, since the DCP algorithm uses block-based processing, block artifacts are invariably formed in the transmission map. To solve this problem, the proposed algorithm generates a modified transmission map using a Hidden Markov Random Field(HMRF) and Expectation-Maximization(EM) algorithm. Experimental results confirm that the proposed algorithm is superior to conventional algorithms in image haze removal.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.2
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• pp.502-506
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• 2020

With the development of autonomous driving technology, the importance of object recognition technology is increasing. Haze removal is required because the hazy weather reduces visibility and detectability in object recognition. However, the image from which the haze has been removed cannot properly reflect the unique color, and a detection error occurs. In this paper, we use CIE1931 color coordinate system to extend or reduce the color area to provide algorithms and hardware that reflect the colors of the real world. In addition, we will implement hardware capable of real-time processing in a 4K environment as the image media develops. This hardware was written in Verilog and implemented on the SoC verification board.

• Journal of the Mineralogical Society of Korea
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• v.28 no.2
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• pp.135-145
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• 2015

In order to predict the deterioration of stone monument due to acid fog, an artificial fog test using pH4.0 and pH5.6 was applied to the Gyeongju Namsan granite, decite and marble. After the test had weathered Gyeongju Namsan granite a larger weight reduction due to acid fog than fresh one. Decite has shown the most significant changes among the tested rocks with about 0.005 % of weight reduction. Decite and weathered granite will have considerable weight reduction due to acid rain than the acid fog, whereas the marble was expected to show a weight reduction regardless of the phase of water. The porosity and water absorption rate of weathered granite had significantly increased. This result means that the weathered rock is predicted to be more susceptible to acid fog than the fresh rock. The absorption rate of the marble after the test had shown approximately 50 % increase. The color of the samples had slightly changed towards yellow, such tendency was greater shown in weathered rocks. The marble reacted with acid fog had an increased whiteness. A large amount of cation in the samples is caused mainly by the dissociation of minerals through the reaction with acid fog.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.709-712
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• 2009

대부분의 고속도로 안개경고시스템은 시정측정을 위해 고가의 광학센서를 사용하고 있으나 운전자의 시정감각과 유사하면서도 비교적 저가인 CCTV를 이용한 시정측정에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 CCTV를 이용한 시정측정 방법은 ROI를 기반으로 하고 있어 설치가 까다롭고 기존 CCTV를 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 고속도로상의 안개경고는 약 1~2Km이내의 시정일 때 발생되며, 눈으로 물체를 식별할 수 있는 최대거리가 시정이라는 기초적인 개념에 근거하여 고속도로 안개경고시스템에 사용될 수 있는 Non-ROI 기반의 실시간 CCTV 시정측정 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 고속도로상에 주행중인 차량의 실시간 이동영역과 가시선을 검출하고 카메라와 도로간의 상관관계를 나타내는 도로모델을 이용하여 시정측정을 수행하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 1~2Km 이내의 시정측정을 위한 방법으로 ROI가 필요없고 직관적이고 현실적인 주야간 시정측정이 가능하며 기존의 고속도로 CCTV에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.1
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• pp.96-110
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• 2017

Most of vehicle detection studies using the existing general lens or wide-angle lens have a blind spot in the rear detection situation, the image is vulnerable to noise and a variety of external environments. In this paper, we propose a method that is detection in harsh external environment with noise, blind spots, etc. First, using a fish-eye lens will help minimize blind spots compared to the wide-angle lens. When angle of the lens is growing because nonlinear radial distortion also increase, calibration was used after initializing and optimizing the distortion constant in order to ensure accuracy. In addition, the original image was analyzed along with calibration to remove fog and calibrate brightness and thereby enable detection even when visibility is obstructed due to light and dark adaptations from foggy situations or sudden changes in illumination. Fog removal generally takes a considerably significant amount of time to calculate. Thus in order to reduce the calculation time, remove the fog used the major fog removal algorithm Dark Channel Prior. While Gamma Correction was used to calibrate brightness, a brightness and contrast evaluation was conducted on the image in order to determine the Gamma Value needed for correction. The evaluation used only a part instead of the entirety of the image in order to reduce the time allotted to calculation. When the brightness and contrast values were calculated, those values were used to decided Gamma value and to correct the entire image. The brightness correction and fog removal were processed in parallel, and the images were registered as a single image to minimize the calculation time needed for all the processes. Then the feature extraction method HOG was used to detect the vehicle in the corrected image. As a result, it took 0.064 seconds per frame to detect the vehicle using image correction as proposed herein, which showed a 7.5% improvement in detection rate compared to the existing vehicle detection method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.331-334
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• 2013

본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.4
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• pp.125-138
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• 2011

The highway visibility reduction caused by fog is one of the major elements of traffic accidents. Though the fog warning systems can lead drivers into safe driving by letting them aware dangerous situations in advance, the optical sensors, such as fog sensor, has been extremely costly. Through recent studies, it is delivered that visibility measurements have become obtainable with relatively cheap cameras and their functionality is as similar as a driver' visual sense. Those measurements however require additional signs or ROI, so it is still costly and unable to utilize the conventional images from the existing systems. This study proposes a new method to detect the visibility in real time based on the conventional images from the existing CCTV cameras. The proposed method builds a road model and extracts and applies vehicle movements and visible lines - those highlight easy and quick visibility measurements. The proposed method has advantages of both (1) having possible day and night visibility measurements similar to drivers' visual sense and (2) being easily applied to the existing CCTV system without additional devices. This paper presents field experiments using images acquired from the Central Inland Expressway and discusses future research directions.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.837-839
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• 2012

When the for occurred, the driver does not get the vision is has difficult on driving. In this case, the probability of occurrence of accidents are very high level. To reduce accidents, this system provide drivers with the safety of ensure to measures that a service inform current situation. in this paper, the crash occur in fog to prevent accident using vehicle safety system to give a alarm and control. The proposed system is installed on the outside of the vehicle, humidity, and ambient light sensors inside the car from the information collected by the system controller for the detection of fog conditions using video equipment and then finally the fog occurs if you do not get the driver's field of events is causing the system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.91-94
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• 2022

자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.489-490
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• 2015

객체의 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 안개와 비와 같은 기상이 좋지 않은 상황에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 악천후 환경에서 촬영된 영상으로부터 날씨 현상을 제거하는 기법들이 연구되고 있다. 빗줄기는 시공간적 무작위성으로 인하여 검출 및 제거가 어려운 현상이다. 또한 기존의 빗줄기 검출 및 제거 기법들은 대부분 고정된 카메라로부터 촬영된 영상을 대상으로 처리함으로써 자동차와 같은 움직임이 있는 촬영환경에서는 부적합하다. 최근에는 카메라나 객체의 움직임에 대응할 수 있는 빗줄기 검출 및 제거 알고리즘이 개발되고 있으나, 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간이 불가능하다. 본 논문에서는 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 환경에서 빗줄기 검출 및 제거 알고리즘을 DSP 환경에서 구현하고 내부 메모리 최적화와 EMDA 이용, 소프트웨어 파이프라인 등을 통해 최적화를 수행하여 실시간성을 보인다.