• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.125-126
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• 2014

안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.350-352
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• 2013

야외에서 촬영된 영상은 안개나 연무 등에 의한 화질 저하가 나타난다. 이를 해결하기 위하여 안개제거를 위한 여러 장의 영상, 추가정보를 이용하는 안개제거 방법과 한 장의 영상을 이용한 안개제거 방법들이 제안되어왔다. 본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개나 연기를 제거하여 가시성이 향상된 영상을 제공하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 안개영상 모델에 대한 2차원 방정식 풀이를 통해 원 영상에 안개가 어느 정도의 비율로 섞여있는지를 나타내는 전달률(transmission rate)을 계산하고, 계산된 전달률을 이용하여 안개가 제거된 영상을 구한다. 제안된 방식은 기존 방법들과 달리 필터를 사용하지 않고 화소단위의 연산만을 사용하므로 후광효과가 발생하지 않고, 연산량이 매우 적어 실시간 처리가 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.533-535
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• 2015

안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권1호
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• pp.33-39
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• 2016

칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어 왔으며 이 중 칼라 안개 영상의 특성을 토대로 도출한 Dark Channel Prior(DCP) 모델을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 한편 근적외선 영상을 이용한 응용이 널리 사용되고 있으며 근적외선 영상에 존재하는 안개를 제거할 필요가 있음에도 불구하고 기존에 근적외선 영상을 대상으로 하는 안개 제거 기술이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 칼라 영상과 근적외선 영상을 안개 제거 측면에서 비교 분석을 수행하며 적외선 영상에 기존의 칼라 안개 제거 알고리즘 기법을 적용했을 때 나타나는 결과를 분석한다. 또한 근적외선 영상에서의 특징에 맞게 기존 칼라 안개 제거 기법을 수정한 기법을 제안하고 그 결과를 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.19-22
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• 2012

본 논문에서는 영상의 Intensity와 색상의 채도 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 색상뿐만 아니라 전달량에 따른 Intensity를 보정하여 영상의 전체적인 밝기와 Contrast를 향상시킨다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권12호
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• pp.571-576
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• 2015

다양한 안개 제거 기술이 개발되어왔으나 이들의 성능을 정량 정성적으로 평가하는 방식에 대한 연구는 다소 부족하다. 본 논문에서는 안개 제거 기술의 성능을 평가하기 위하여 사용할 수 있는 다양한 척도를 살펴본다. 성능 척도의 신뢰도 검증을 위하여, 고화질 칼라 깊이 영상을 이용하여 안개 영상을 합성하고 안개 제거 영상과 원 영상을 비교하는 방식을 택한다. 한편 안개 제거 기술을 화질을 기준으로 평가하는 방식이 아닌, 안개 제거 전 후 영상에 대한 컴퓨터 비전 기법의 성능을 비교하는 방식을 검토한다. 다양한 안개 제거 기술 성능 척도에 대한 비교 분석 및 문제점에 대한 해결 방안을 토의한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.19-22
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• 2012

본 논문에서는 히스토그램 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 HSI채널에서 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.168-176
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• 2014

영상 시퀀스로부터 움직이는 객체의 검출은 비디오 감시, 교통 모니터링 및 분석, 사람 검출 및 추적 등에서 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 안개와 같은 환경적 요인에 의하여 화질이 저하된 영상 속에서 움직이는 객체를 검출하는 일은 매우 어렵다. 특히, 안개는 주변 물체의 색상을 모두 비슷하게 만들고 채도를 떨어뜨려 배경으로부터 객체를 구별하기 힘들게 만든다. 이런 이유로 안개 영상 속에서 객체 검출 성능은 매우 낮으며 신뢰할 수 없는 결과를 나타내고 있다. 본 논문은 안개와 같은 환경적 요인을 제거하고 객체의 검출 성능을 높이기 위한 방법으로 안개 지수를 기반으로 안개 유무를 판단하고, Dark Channel Prior을 이용하여 안개 영상의 전달량을 추정하고 안개가 제거된 영상으로 복원하였으며 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경 차분 방법을 이용하여 객체를 검출하였다. 그리고 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 안개 제거 전과 후의 영상에 대한 Recall 과 Precision을 측정하여 안개 제거에 따른 성능 향상 정도를 수치화하여 비교하였다. 결과적으로 안개 제거 후 영상의 가시성이 매우 향상되었으며 객체 검출 성능이 매우 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.169-171
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• 2016

본 논문에서는 일반 자연 영상에서 주로 적용되어 왔던 안개 제거 기법을 기반으로 하여 악천후 상황의 도로 주행 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 악천후 상황이란 안개가 있거나 비, 눈이 오는 상황을 의미한다. 도로를 주행하는 환경에서는 비나 눈이 오는 경우에도 안개가 있는 상황과 비슷하기 때문에 안개 제거 기법을 기반으로 하여 악천후 환경의 영상을 개선한다. 우선 최신의 안개 제거 기법 중 하나인 non-local prior 기반의 기법을 도로 주행 영상에 적용 하였을 경우 문제점이 발생하게 되는데 그에 대한 원인을 분석한다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위하여 예상된 전달량을 보정한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법을 적용하여 도로 주행 영상에서 발생한 문제점을 완화하고 악천후 상황이 개선된 결과를 얻었다.