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.
최근 사물인식, 차선인식을 기반한 자율 주행 기술이 각광받고 있다. 하지만 안개가 자욱한 날씨에는 주변 사물을 인지하기 어렵기 때문에 안개제거 기술이 필요하다. 안개 제거 기술은 현재 여러 방면으로 연구되고 있으며, 단일 영상을 기반한 안개제거 알고리즘이 대표적이다. 본 논문에서는 안개 입자 맵을 추정하여 실시간으로 안개 제거를 하기 위한 하드웨어를 설계한다. 제안하는 하드웨어 구조는 누적 히스토그램 방식을 기반한 필터를 구현하여 필터의 window 크기가 커져도 하드웨어 크기에 영향을 미치지 않는 구조를 가진다. 하드웨어 설계는 XILINX사의 xc7z045-ffg900을 목표 보드로 하여 FPGA 구현을 했다.
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.
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.
안개 영상은 색상 정보와 경계선 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별에 어려움이 발생한다. 안개 제거를 위한 대표적인 알고리즘은 Dark Channel Prior(DCP)를 이용한 방식으로 안개 영상의 색상 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정 한 후 안개를 제거한다. 그러나 색상 정보를 바탕의 안개량 추정을 할 경우, 영상 내에 흰색 사물이나 광원과 같이 높은 밝기의 사물이 있는 영역에 대해 안개량 및 전달량을 오추정하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 색 정규화를 적용 한 후, 안개량 오추정 영역을 주변 안개값으로 보정하여 안개값 오추정 문제를 개선하였다. 또한 개선된 안개량 추정 결과를 바탕으로 전달량 계산 후 전달량 정련을 통해 안개 영상의 화질을 개선하였다.
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.
본 논문에서는 영상의 edge 정보를 이용하여 영상의 안개가 짙은 정도에 따라 영역을 분할 후 잘못 예상한 전달량을 보정하는 방법을 제안한다. 안개가 있는 날 얻은 영상은 가시성이 떨어질 뿐만 아니라 영상처리의 다양한 알고리즘을 사용하기 어렵기 때문에 안개가 짙은 정도인 전달량을 이용하여 안개를 제거한다. 안개제거를 위한 대표적인 방법중 하나인 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 날씨가 맑은 영상에서 일정 영역 안에서는 어두운 값이 존재하는 특성을 이용하여 안개의 전달량을 예상한다. 하지만 영상의 RGB 신호에서 전 채널 모두 높은 값을 갖고 있는 영역이 전달량을 찾는 영역보다 클 경우 전달량을 잘못 예상하게 된다. 따라서 제안하는 알고리즘을 사용하여 잘못된 전달량 보정을 통해 색이 왜곡되는 부분을 제거함으로서 기존의 알고리즘과 비교하여 영상 내의 색상이 자연스럽게 구현되고 안개가 제거된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 안개 성분을 포함한 실외영상의 효과적인 응용을 위하여 저 복잡도를 갖는 전달량 추정 및 픽셀 기반 JBDCP(: Joint Bright and Dark Channel Prior)를 이용한 단일 영상 기반 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 전달량 추정은 계산량과 메모리 요구량이 큰 정련과정을 포함하는 반면, 제안하는 안개 제거 방법은 픽셀단위 및 블록단위 dark channel 정보를 결합하여 에지 정보가 보존되는 전달량을 추정하고 복잡도를 크게 감소시킨다. 또한 픽셀 기반 JBDCP를 이용하여 영상의 각 위치마다 다른 안개값을 구함으로써 영상의 특성을 반영한 전달량 추정이 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 저 복잡도로 실행되면서 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간 기기를 포함한 다양한 분야에 응용될 수 있음을 나타낸다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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