International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.118-126
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2020
In this paper, we present an effective single image fog removal by using the Joint Bright and Dark Channel (JBDC) and pixel-based transmission estimation to enhance the visibility of outdoor images susceptible to degradation due to weather and environmental conditions. The conventional methods include refinement process of coarse transmission with heavy computational complexity. The proposed transmission estimation reveals excellent edge-preserving performance and does not require the refinement process. We estimate the atmospheric light in pixel-based fashion, which can improve the transmission estimation performance and visual quality of the restored image. Moreover, we propose an adaptive transmission estimation to enhance the visual quality specifically in sky regions. Comprehensive experiments on various fog images show that the proposed method exhibits reduced computational complexity and excellent fog removal performance, compared with the existing methods; thus, it can be applied to various fields including real-time devices.
안개는 교통시스템에서 경제적 손실을 초래하고 대기오염물질과 결합하여 건강에 문제를 일으킨다. 안개 제거 시스템은 개발노력에도 불구하고 대부분 발생한 안개를 모니터링 후 제거하도록 구성되어 있으며, 지속적으로 시스템을 유지하기 위한 에너지 공급과 유지 보수가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 안개제거 시스템의 한계를 극복하기 위하여 이끼필터(이끼를 결합한 폴리올레핀 그물망)를 응용하는 안개 제거 방법을 제시하였다. 서로 다른 표면구조를 가지는 3가지 이끼의 수분 흡수율을 측정하고 이끼구조와의 상관관계를 살펴보았다. 가장 작은 기공의 직경과 가장 큰 총 기공의 내부 표면적을 가지는 공작이끼가 높은 수분 흡수율을 가짐을 확인 후, 공작이끼로 안개 제거 필터를 만들어 안개제거 포집/제거에 사용되는 기존의 폴리올레핀 그물망과 성능을 비교하여 보았다. 본 논문에서 제시된 이끼필터를 이용한 안개 제거 시스템은 에너지 없이 지속적으로 안개를 제거할 수 있는 경제적이면서도 친환경적인 방법이다.
환경적인 영향에 대해 민감하게 발생하는 안개는 특정 지역/시간대를 예측하기 어려워 시민의 안전에 대한 위험성을 가진다. 따라서 기존의 소극적이고 수동적인 대응방안이 아닌 건조공기와 음이온 응결핵을 통해 안개입자를 직접적으로 제거할 수 있는 안개제거장치를 이용한 백연성 안개 저감 기술을 제안하고자 한다. 이에 본 연구에서는 저류지 환경에서 자주 발생하는 백연성 안개에 대하여 안개제거장치를 이용한 저감 효과를 확인하고 기온 환경에 따른 영향성을 분석하고자 실험적 검증을 수행하였다. 동일한 환경 조건에서 100 m 거리에 위치한 표지판을 설치하여 가시거리를 비교하였다. 그 결과 30초 이내에 100 m 이상의 가시거리를 확보 가능하였으며 이것으로 안개저감효과가 효과적임을 확인할 수 있었다. 또한 기온 환경에 따라 온도가 낮을수록 백연성 안개가 크게 발생하였으나 기온 환경별 백연성 안개의 저감효과에 대한 영향성은 미미한 것을 확인하였다. 본 실험을 통해 안개제거장치를 이용하여 저류지환경에서 발생된 백연성 안개에 대한 저감 효과를 검증할 수 있었다.
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.
해무 제거는 컴퓨터 비전과 영상처리 분야에서 상당히 중요하게 다루고 있는 분야이다. 해무 혹은 안개제거 기술은 자동 제어 시스템, CCTV, 영상인식 등과 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 이와 같이 컬러 영상의 해무 제거 기술이 다양하게 연구되고 있고 특히 Dark Channel Prior (DCP) 기술을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 DCP 알고리즘을 적용하여 해무를 빠르고 효율적으로 제거하는 기술을 소개한다. 이 기술은 GPU를 기반으로 구현한다. 병렬 프로그래밍과 최적화 과정을 거쳐 약 250배 정도의 연산속도를 빠르게 개선하였다. 이를 위해 기존의 프로그램 일부분을 몇 가지 과정을 거쳐 병렬화와 최적화 과정을 수행하였다. 제안한 GPU 프로그래밍 알고리즘과 구현결과는 선박의 안전항해, 지형조사, 지능형 자동차 등과 같은 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
With the fine particulate matter (PM) poses a serious threat to public health and the environment. The ultrafine PM in particular can cause serious problems. This study investigates the effectiveness of a submicron dry fog system in removing fine PM. Two methods are used to create fine dust particles: burning incense and utilizing an aerosol generator. Results indicate that the dry fog system effectively removes fine dust particles, with a removal efficiency of up to 81.9% for PM10 and 61.9% for PM2.5 after 30 minutes of operation. The dry fog, characterized by a mean size of approximately 1.5 ㎛, exhibits superior performance in comparison to traditional water spraying methods, attributed to reduced water consumption and increased contact probability between water droplets and dust particles. Furthermore, experiments with uniform-sized particles which sizes are 1 ㎛ and 2 ㎛ demonstrate the system's capability in removing ultrafine PM. The proposed submicron dry fog system shows promise for mitigating fine dust pollution in various industrial settings, offering advantages such as energy consumption and enhanced safety for workers and equipment.
LabVIEW coding for video dehazing was developed. The dark channel prior proposed by K. He was applied to remove fog based on a single image, and K. B. Gibson's median dark channel prior was applied, and implemented in LabVIEW. In other words, we improved the image processing speed by converting the existing fog removal algorithm, dark channel prior, to the LabVIEW system. As a result, we have developed a real-time fog removal system that can be commercialized. Although the existing algorithm has been utilized, since the performance has been verified real - time, it will be highly applicable in academic and industrial fields. In addition, fog removal is performed not only in the entire image but also in the selected area of the partial region. As an application example, we have developed a system that acquires clear video from the long distance by connecting a laptop equipped with LabVIEW SW that was developed in this paper to a 100~300 times zoom telescope.
본 논문에서는 해무제거를 통해 연안을 운항하는 선박의 시계를 확보함으로써 안전 항해에 도움을 줄 수 있는 알고리즘과 GPU기반의 구현결과를 보인다. 최근 세월호 사건을 계기로 해양 사고 및 선박 안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 통계에 따르면 연안 선박의 해양사고 원인 중 해무가 있을시 선박의 시계확보가 이루어지지 않아 선박간의 충돌 및 여러 가지 사고의 발생이 높은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 해무가 존재하는 이미지를 위한 알고리즘은 여러 가지가 연구 되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 알고리즘을 수행하는 과정에서 많은 연산량을 차지한다. 따라서 본 논문에서는 GPU 기반의 해무제거 기술을 통해 연산 속도를 개선시켜 실시간 영상에 적합하도록 하였다. GPU를 이용하여 구현한 결과 약 250배 정도 연산속도가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
Biodegradation of fat, oil, and grease (FOGs) plays an Important role in wastewater management and water pollution control. However, many industrial food-processing and food restaurants generate FOG-containing waste waters for which there Is no acceptable technology for their pretreatment. To solve these problems, this study evaluated the feasibility of effective FOG-degrading microorganisms on the biodegradation of olive oil and FOG-containing wastewater. Twenty-two strains capable of degrading FOGs were isolated from five FOG-contaminated sites for the evaluation of their FOG degradation capabilities. Among twenty-two strains tested, the lipase-producing Pseudomonas sp. strain D2D3 was selected for actual FOG wastewater treatment. Its biodegradability was performed at 3$0^{\circ}C$ and pH 8. The extent of FOG removal efficiency was varied for each FOG tested, being the highest for olive oil and animal fat (94.5% and 94.4%), and the lowest for safflower oil (62%). The addition of organic nitrogen sources such as yeast extract, soytone, and peptone enhanced the removal efficiency of FOGs, but the addition of the inorganic nitrogen nutrients such as $NH_4$Cl and $(NH_4)_2SO_4$ did not increase. The $KH_2PO_4$ sources in 0.25% to 0.5% concentrations showed more than 90% degradability. As a result, the main pathway for the oxidation of fatty acids results in the removal of two carbon atoms as acetyl-CoA with each reaction sequence: $\beta$-oxidation. Its lipase activity showed 38.5 U/g DCW using the optimal media after 9 h. Real wastewater and FOGs were used for determining the removal efficiency by using Pseudomonas sp. strain D2D3 bioadditive. The degradation by Pseudomonas sp. strain D2D3 was 41% higher than that of the naturally occurring bacteria. This result indicated that the use of isolated Pseudomonas sp. strain D2D3 in a bioaugmentating grease trap or other processes might possibly be sufficient to acclimate biological processes for degrading FOGs.
Images taken from outdoor are degraded quality by fog or haze, etc. In this paper, we propose a method that provides the visibility improved images through fog or haze removal. We proposed haze removal method that uses brightness transform based on atmospheric scatter coefficient rate with local histogram equalization. To calculate the transmission rate that indicate fog rate in original image, we use atmospheric scatter coefficient rate based on quadratic equations about haze model. And primary brightness transformed image can be obtained by using the obtained transmission rate. Also we use local histogram equalization with proposed brightness transform for effectively image visibility enhancement. Unlike existing methods, our method can process real-time with stable and effect image visibility enhancement. Proposed method use only the luminance images processed by good performance surveillance systems because it represents the real-time processing is required, black-box, digital camera and multimedia equipment is applicable. Also because it shows good performance only with the luminance images processed, Surveillance systems, black boxes, digital cameras, and multimedia devices etc, that require real-time processing can be applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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