• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.212-218
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• 2022

The performance of vision-based intelligent systems, such as self-driving cars and unmanned aerial vehicles, is subject to weather conditions, notably the frequently encountered haze or fog. As a result, studies on haze removal have garnered increasing interest from academia and industry. This paper hereby presents a 4K-capable hardware implementation of an efficient haze removal algorithm with the following two improvements. First, the depth-dependent haze distribution is predicted using a linear model of four haze-relevant features, where the model parameters are obtained through maximum likelihood estimates. Second, the approximated quad-decomposition method is adopted to estimate the atmospheric light. Extensive experimental results then follow to verify the efficacy of the proposed algorithm against well-known benchmark methods. For real-time processing, this paper also presents a pipelined architecture comprised of customized macros, such as split multipliers, parallel dividers, and serial dividers. The implementation results demonstrated that the proposed hardware design can handle DCI 4K videos at 30.8 frames per second.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.10-21
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• 2016

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.

• 한국대기환경학회지
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• 제27권1호
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• pp.73-86
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• 2011

Haze phenomena were analyzed to assess the impact of long range transport process on the air quality of Seoul and Busan. We statistically classified haze days observed in both Seoul and Busan into two types of haze cases: stagnant case and long-range transport case, and analyzed the air pollutant levels comparatively for each of the two cases for the period of 2000~2007. The results showed that the long-range transport haze case occurs less frequently with the occurrence frequency of 35.5% than stagnant case with the occurrence frequency of 64.5%. During the observed all haze days, all pollutants have high concentration in comparison with those under other meteorological conditions (Rain, Mist, Dust, Clear, Rain+Mist) except for only $PM_{10}$ of Dust case where its level shows highest among total 6 categorized conditions. The long range transport haze case shows similar levels of $PM_{10}$ and $NO_2$, but higher $SO_2$ and lower $O_3$ compared with stagnant haze cases, suggesting the importance of sulfur chemistry for long range transport haze case and local photochemistry for stagnant haze case. In addition, by employing the NOAA/HYSPLIT-4 backward trajectory model, we subdivided the long range transport haze cases into two different sources: urban anthropogenic high emission areas of central China, and natural emission sources over north China and/or Mongolia. The former long range transport haze case shows higher occurrence (with Seoul 70% and Busan 85%) than the latter haze case (with Seoul 30% and Busan <10%). This is also implying that the long haze phenomena occurred over Korea have been influenced by not only the anthropogenic emissions but also the natural dust emissions. These both emission sources can be good contributors in calculating the source-receptor relationship over Korean atmospheric environment.

• 한국표면공학회지
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• 제51권5호
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• pp.303-308
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• 2018

Currently hydrofluoric acid (HF) based glass etch method is widely used for anti-glare (AG) surface treatment since it can effectively alleviate the specular reflection problem with relatively low processing cost. However, due to the environmental regulation and safety problem, it is essential to develop alternative technology to replace this method. For this, in this paper, we propose sand blasting based AG surface treatment method for display glass. To characterize the sand blasting process, surface roughness, haze, surface durability, and flatness are considered as process outputs and central composite design (CCD) method and response surface model (RSM) method are applied to model each process output. Models for surface roughness and haze showed 96.44% and 97.24% of R-squared values, respectively and they can be applied to optimize AG surface treatment process for various haze level requirements of display industries.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.45-54
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• 2022

영상의 깊이 추정은 다양한 영상 분석의 기반이 되는 기술이다. 딥러닝 모델을 활용한 분석 방법이 대두되면서, 영상의 깊이 추정 분야 또한 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 대부분의 딥러닝 영상 깊이 추정 모델들은 깨끗하고 이상적인 환경에서 학습되고 있다. 하지만 연무, 안개가 낀 열악한 환경에서도 깊이 추정 기술이 잘 동작할 수 있으려면 이러한 환경의 데이터를 포함하여야 한다. 하지만 열악한 환경의 영상을 충분히 확보하는 것이 어려운 실정이며, 불균일한 안개 데이터를 얻는 것은 특히 어려운 문제이다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 불균일 안개 영상 합성 방법과 이를 활용한 단안 기반의 깊이 추정 딥러닝 모델의 학습을 제안한다. 안개가 주로 실외에서 발생하는 것을 고려하여, 실외 위주의 데이터 세트를 구축한다. 그리고 실험을 통해 제안된 방법으로 학습된 모델이 합성 데이터와 실제 데이터에서 깊이를 잘 추정하는 것을 보인다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.68-78
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• 2023

본 연구에서는 안개(haze)가 존재하는 영상에서의 색상 왜곡에 대하여 분석하고자 한다. 장면에 안개가 포함되는 경우, 장면에서 반사되는 칼라 신호는 안개 성분에 따른 투과율의 영향으로 색상의 왜곡이 수반된다. 통상적인 안개 제거(de-hazing) 방법으로 안개의 영향을 배제하는 경우 색상의 왜곡이 충분히 해소되지 않는 경향이 있다. Khoury 등은 많은 연구에서 언급되는 안개 모델인 다크-채널-프라이어(dark channel prior) 기법을 이용하여 색상의 왜곡 정도를 파악하였다. 그러나 색 오차 값 등 왜곡의 경향성 만을 확인하였고, 구체적인 색 왜곡에 대한 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 색 왜곡의 형태를 분석하고, 색상의 왜곡을 줄일 수 있는 복원 방법을 제안하였다. Khoury 등이 사용한 데이터베이스의 입력 영상에는 표준 칼라 도구인 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)가 포함되어 있다. 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)의 칼라 값들을 이용하여 안개 농도의 변화에 따른 색상 왜곡을 분석하고, 모델링을 통하여 새로운 색상 왜곡 모델을 제시하였다. 제안한 방법은 안개 농도 변화에 따른 단계별 색도(chromaticity)의 변화와 기준 정보(ground truth)의 색도를 이용하여 사상(mapping) 함수를 구하는 것이다. 색 왜곡의 형태가 안개 농도에 비례하여 단계별로 차이가 있으므로 모든 단계에서 안정적으로 작동하는 통합적인 사상 함수를 구하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 통한 색상 왜곡의 개선을 각도 오차(angular error)의 값을 기준으로 추정하였으며, 기존 방법에 비하여 15% 정도의 개선효과가 있음을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.492-496
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• 2020

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.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.83-87
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• 2021

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.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.229-234
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• 2020

Dehazing significantly improves image quality by restoring the loss of contrast and color saturation for images taken in the presence. However, when applied to images not taken according to the prior information, dehazing can cause unintended degradation of image quality. To avoid unintended degradations, we present a hazy scene detection algorithm using a single image based on the distributions of hue, saturation, and dark channel. Through a heuristic approach, we find out statistical characteristics of the distribution of hue, saturation, and dark channels in the hazy scene and make a detection model using them. The proposed method can precede the dehazing to prevent unintended degradation. The detection performance evaluated with a set of test images shows a high hit rate with a low false alarm ratio. Ultimately the proposed method can be used to control the effect of dehazing so that the dehazing can be applied to wide variety of images without unintended degradation of image quality.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.656-664
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• 2014

안개 영상은 영상의 대비가 밝은 영역에 치우쳐 있기 때문에 영상의 정보를 전달하기 어렵다. 이러한 이유로 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 일반적으로 안개가 포함되기 전 상태의 영상을 획득하는 것이 어렵기 때문에 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 결과 영상을 정성적으로 분석하였다. 본 논문에서는 영상의 변위 정보를 이용하여 안개 영상을 생성함으로써 정량적으로 오차를 비교하는 방법을 제안한다. 또한 이때 은닉 랜덤 마코프 모델(HRMF)에 기반한 기대값 최대화(EM) 알고리즘을 이용하여 블록 결함을 제거하였다. 다양한 합성영상 및 자연영상에 대하여 결과를 비교함으로써 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다.