• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.658-660
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• 2016

최근 디지털 기술의 발달로 인하여 실외 환경에서 획득된 영상은 민수분야 및 군사분야 등과 같이 다양한 목적에 따라 활용되는 분야의 폭이 넓어지고 있다. 교통정보 수집장치, 차량 블랙박스, 산불 및 지진관측, 선락/해안경비 감시, 국경 및 군사표적이동 감시 등의 목적에 의해 촬영된 영상들은 대부분 획득된 영상을 통해서 분석 및 판독의 과정을 거쳐서 각 원하는 정보 획득에 목적을 두고 있다. 하지만 실외에서 촬영된 영상은 실내에서 촬영된 영상에 비해서 기상에 따른 환경적인 요인에 노출이 쉽게 됨으로써 영상에 대한 화질 저하가 발생하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 화질저하의 원인이 되는 다양한 요인 중에서도 대기중에 존재하는 먼지, 물방울 연무, 안개, 연기 등으로 인해 빛이 산란됨으로써 밝기 값을 왜곡시키는 문제점에 대한 해결 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.148-150
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• 2012

외부 환경에 안개가 존재하는 경우, 영상처리의 다양한 알고리즘을 사용하기 어렵다. 이때 안개가 짙은 정도인 전달량을 이용하여 안개를 제거한다. 안개 제거를 위한 대표적인 방법 중 하나인 Dark Channel Prior 알고리즘은 영상의 색 정보를 이용하여 안개의 전달량을 예상한다. 하지만 RGB 전 채널 모두 높은 값을 갖고 있는 영역이, 전달량을 찾는 마스크보다 클 때 전달량을 잘못 예상하게 된다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 이용하여 영상의 안개가 짙은 정도에 따라 영역을 분할 후 잘못 예상된 전달량을 보정하는 방법을 제안한다. 잘못된 전달량 예상을 통해 색이 왜곡되는 부분을 제거함으로서 기존의 알고리즘과 비교하여 영상 내의 색상이 자연스럽게 안개가 제거된 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.543-544
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• 2012

객체 추적 및 모니터링 시스템에서 안개와 같은 환경적 불완전 요소는 비전 처리 성능에 많은 영향을 준다. 특히 안개는 빛의 산란과 흡수에 의한 감쇠로 탐지 영역내의 물체의 색상이 비슷해지고 채도가 매우 떨어지게 되어 객체의 형태를 구별하기 어려워진다. 따라서 실외에서 신뢰할 수 있는 비전 처리를 위해서는 안개와 같은 환경적 불완전 요소의 제거가 필수라 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.576-578
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• 2015

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.

• 전자공학회논문지
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• 제51권8호
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• pp.51-57
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• 2014

본 논문은 비디오에서 안개 제거로 인한 플리커링(깜빡임) 현상을 효율적으로 제거하기 위한 방법을 제시한다. 단일 영상에서 사용하는 안개 제거 방법을 비디오 시퀀스에 그대로 적용하면, 안개제거를 위한 대기값이 매 프레임 마다 개별적으로 계산되기 때문에 플리커링 현상이 발생할 수 있다. 기존의 플리커링 현상을 제거하는 방법으로는 인접한 프레임간의 전달맵의 높은 상관관계 계수를 이용하는 방법이 존재한다. 하지만, 비디오 시퀀스에서 빈번하게 변경되는 대기값에 의해서도 플리커링 현상이 발생할 수 있기 때문에 인접한 프레임간의 상관관계를 효율적으로 고려한 대기값 추정방법이 필요하다. 본 논문에서는 안정적인 대기값 추정을 위해 평균값을 이용해 플리커링 현상을 제거하는 효율적인 안개 제거 기법을 제안한다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 방법보다 플리커링 현상을 줄여 좋은 성능결과를 보여 주는 것을 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.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.119-128
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• 2014

본 논문은 먼지, 물방울, 안개 등과 같이 빛의 산란 및 감쇄를 발생시키는 외부요인에 의해 열화된 영상의 화질을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존의 안개제거 방법들은 전역대기 산란광의 오추정 및 매개체 전달량 오류로 인하여 영상을 복원하였을 때 명암대비가 낮거나 일부 영역에서 색이 왜곡되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 강인한 전역대기 산란광 추정방법과 국부영역 색포화 평가방법을 통한 매개체 전달량 추정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역대기 산란광 오추정에 기인하여 발생하는 매개체 전달량 오류와 색포화 문제를 개선하였으며, 이를 통해 복원영상의 화질을 향상시켰다. 제안하는 방법과 기존 방법과의 비교 실험결과는 전역대기 산란광 추정의 정확성과 복원된 영상의 객관적, 주관성 성능 향상을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4420-4438
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• 2021

Image dehazing is an ill-posed problem which is far from being solved. Traditional image dehazing methods often yield mediocre effects and possess substandard processing speed, while modern deep learning methods perform best only in certain datasets. The haze removal effect when processed by said methods is unsatisfactory, meaning the generalization performance fails to meet the requirements. Concurrently, due to the limited processing speed, most dehazing algorithms cannot be employed in the industry. To alleviate said problems, a lightweight fast dehazing network based on a multiple scale-patch framework (MSP) is proposed in the present paper. Firstly, the multi-scale structure is employed as the backbone network and the multi-patch structure as the supplementary network. Dehazing through a single network causes problems, such as loss of object details and color in some image areas, the multi-patch structure was employed for MSP as an information supplement. In the algorithm image processing module, the image is segmented up and down for processed separately. Secondly, MSP generates a clear dehazing effect and significant robustness when targeting real-world homogeneous and nonhomogeneous hazy maps and different datasets. Compared with existing dehazing methods, MSP demonstrated a fast inference speed and the feasibility of real-time processing. The overall size and model parameters of the entire dehazing model are 20.75M and 6.8M, and the processing time for the single image is 0.026s. Experiments on NTIRE 2018 and NTIRE 2020 demonstrate that MSP can achieve superior performance among the state-of-the-art methods, such as PSNR, SSIM, LPIPS, and individual subjective evaluation.