• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.131-143
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• 2014

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.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.165-173
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• 2014

본 논문은 기존의 안개 제거 방법에서 전달량(transmission) 추정 과정을 변경한 고속 고품질의 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 안개 제거 방법에서는 전달량 추정 과정에서 dark channel 연산에 의해서 후광(halo) 및 블록 현상이 발생하는데, 제안하는 방법은 이런 현상들을 효과적으로 줄이기 위해서 dark channel 연산 이후에 최대값 필터를 적용한다. 그 결과, 기존의 안개 제거 방법에서 전달량을 정련하기 위해서 수행하는 복잡한 연산 과정을 결과 영상의 품질 저하 없이 간소화 시킬 수 있다. 본 논문은 기존의 다 채널 유도 필터를 단 채널의 유도 필터로 대체하여 사용하는 것을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 전달량 보정 과정에 의한 결과 영상의 우수한 품질과 기존의 안개 제거 속도에 비해 최대 59.6% 까지 향상된 안개 제거 속도를 입증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.634-638
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• 2018

안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1477-1482
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• 2022

안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠돌아다니는 국지적인 기상현상으로 지역에 따라 안개 양과 특성이 다를 수도 있다. 특히 이러한 안개로 인해 가시거리가 줄어들어 항공 교통 방해와 차량 교통사고를 유발할 수 있으며, 보안용 CCTV 등 의 화질을 저하시킨다. 따라서 최근 10년간 안개로 인한 피해를 줄이기 위해 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 안개가 없을 경우, 안개가 고르게 분포한 경우, 그리고 안개가 국지적으로 다른 경우에 적응적으로 대응할 수 있도록 흐릿함 농도 평가기를 이용한 가중치 생성을 통해 국부적인 안개 제거를 수행한다. 그리고 입력 영상에 안개가 있다고 가정하고 안개를 제거하는 기존의 정적인 방식의 안개제거 방법의 한계점을 개선시킨다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 정량 및 정성적 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.257-264
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• 2019

본 논문에서는 픽셀 기반 joint BDCP (bright and dark channel prior)와 계층적 양방향 필터를 적용하여 저 복잡도를 갖는 단일 영상 기반 안개 제거 기법을 제안한다. 픽셀 기반 joint BDCP는 기존의 패치 기반 DCP에 비해 연산량을 감소시키고, 픽셀 단위의 안개값 예측을 가능하게 하여 전달량 추정의 정확성을 높인다. 또한 에지를 보존하면서 평탄화 성능이 우수한 양방향 필터를 사용하여 전달량을 정련함으로써 후광 효과(halo effect)를 줄이고, 에지 성분에 대한 계층적 적용을 통해 반복 적용에 의한 연산량의 증가를 방지한다. 안개 성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해 우수한 안개 제거 성능을 보이면서 저 복잡도로 실행되어 다양한 분야에 응용될 수 있음을 나타낸다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.145-151
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• 2014

본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 영상의 어두운 정보를 계산하여 전달량을 추정한 후, 매팅(matting) 기법을 사용하여 안개 영역을 보완하여 검출한다. 이 과정에서 블록현상이 발생하는 문제가 있으며 이로 인해 안개를 효율적으로 제거하는데 한계점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Hidden Markov Random Field(HMRF) 와 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 매팅 과정에서 발생하는 블록문제를 해결하고자 하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 기존 방법보다 안개제거에서 더 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.45-52
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• 2017

본 논문은 안개 제거 처리를 위한 전용의 하드웨어 가속기를 내장하는 고성능의 소프트웨어-하드웨어 통합 안개 제거 시스템의 설계 및 구현을 제시한다. 제시된 안개 제거 시스템에서 다크 채널 프라이어 기반의 안개 제거 처리는 전용의 하드웨어 가속기를 통해 처리되며, 영상의 입출력 및 가속기의 제어는 소프트웨어에 의해서 처리된다. 이를 위해 안개 제거 알고리즘에 내재된 병렬성을 발견하여 OpenCL 커널로 기술하고, 상위 수준 합성 기술을 이용해 하드웨어 가속기를 구현하였다. 기존의 소프트웨어 기반의 안개 제거 시스템과 제안하는 시스템의 성능을 비교한 결과, 동등한 안개 제거 품질을 보이면서도 전체 시스템 수행 시간이 최대 96.3% 단축되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.819-824
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• 2021

자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.326-329
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• 2011

안개나 스모그 등으로 인한 영상의 왜곡에 대해 Dark Channel Prior 를 이용해 안개제거를 하면 깨끗한 결과 영상을 얻을 수 있다. 하지만 이 기법에서 전달량을 정련할 때 많은 시간이 걸리는데 계산 속도 면을 개선하기 위해 Gaussian Filter 를 사용해 정련한다. 이 때 단순한 Gaussian Filter 를 사용하게 되면 결과영상에서 후광효과가 생기게 된다. 후광효과를 줄이기 위해 본 논문에서 제안한 적응 Gaussian Filter 를 사용해 영상을 복원시킨다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.697-705
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• 2015

본 논문에서는 서로 다른 윈도우 크기를 적용한 다크 채널을 결합하여 전달량을 추정하고, 이를 바탕으로 한 고속 고품질의 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 soft matting 기법이나 유도 필터를 도입한 dark channel prior(DCP) 기반의 안개 제거 방법은 계산 복잡도가 높아 보정에 소요되는 시간이 길 뿐만 아니라 후광 현상을 완전히 억제하지 못하는 한계가 있다. 후광 현상은 개략적으로 추정된 전달량과 실제 전달량 사이의 오차에서 기인하는 것으로, 제거해야 할 안개의 양을 잘못 추정하여 영상에서 안개가 잔존함에 따라 발생하게 된다. 이러한 후광 현상은 복원 영상의 품질을 열화시키므로 이를 개선해야 할 필요가 있다. 제안하는 방법은 효과적으로 전달량을 추정하여 만족할 만한 품질의 복원 영상을 획득하면서 동시에 복잡한 전달량 정련 절차를 생략하여 고속의 보정이 가능케 하였다. 제안하는 방법에서는 서로 다른 두 개의 윈도우 크기를 적용한 다크 채널(dark channel)의 차분 영상을 이용하여 후광 영역을 예측한다. 이와 같이 예측된 결과를 바탕으로 두 다크 채널을 결합하여, 이중 다크 채널에 기반하여 전달량을 추정한다. 기존의 다크 채널의 경우, 다크 채널 연산을 수행한 이후에 복원 영상에서 블록 현상이나 복원 영상의 밝기가 감소하는 문제를 갖는 것에 비해, 제안하는 다크 채널은 다크 채널 연산 이후에도 영상의 경계가 잘 보존되며 복원 영상의 밝기가 유지되는 장점이 있다. 제안하는 다크 채널을 기반으로 추정된 전달량을 통해, 후광 현상을 효과적으로 억제하고 추가적인 전달량 정련 과정을 생략할 수 있다. 그 결과, 640 × 480 크기의 영상 기준으로, 복원 영상의 품질은 개선함과 동시에 기존 방법 대비 14.2배의 속도 향상을 달성하였다.