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 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.
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 논문에서는 한 장의 영상을 사용하여 영상 내에 존재하는 안개나 흐린 날씨 상태를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 dark channel prior를 사용하는 기법으로써 기존 알고리즘의 문제점을 보완하고 개선한다. 기존 알고리즘에서는 dark channel prior를 계산하여 전달량(transmission)을 추정한 후, 추정된 전달량을 영상의 모양에 맞추는 과정을 통해 정련된 전달량을 구한다. 본 논문에서는 추정된 전달량을 정련하는 과정을 개선함으로써 불필요한 메모리 사용량을 줄인다. 또한 계산량을 줄이기 위해 영상의 계층 분할을 이용한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 개선된 성능을 발휘함을 확인한다.
본 논문에서는 기상 및 환경조건에 영향을 받아 열화되기 쉬운 실외영상의 시인성을 개선하고 다양한 기기에 적용하기 위하여 저 복잡도의 단일 영상 안개 제거방법을 제안한다. 기존 방법에서는 거친 형태의 전달량을 추정한 후 연산량 및 메모리 요구량이 큰 정련 과정을 포함하는 반면, 제안하는 전달량 추정 방법은 에지 근처에서 픽셀 단위 dark channel과 패치 단위 dark channel을 비교함으로써 에지를 보존하는 특성이 우수하고 정련 과정이 필요하지 않아 저복잡도 전달량 추정이 가능하다. 또한, 픽셀 단위 JBDC(Joint Bright and Dark Channel)를 이용하여 각 픽셀마다 안개값을 예측함으로써 정밀한 전달량 추정과 영상의 특성에 따라 적응적인 안개 제거가 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 적은 연산량으로 수행됨과 동시에 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간성이 요구되는 기기를 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.
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.
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.
본 논문에서는 서로 다른 윈도우 크기를 적용한 다크 채널을 결합하여 전달량을 추정하고, 이를 바탕으로 한 고속 고품질의 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 soft matting 기법이나 유도 필터를 도입한 dark channel prior(DCP) 기반의 안개 제거 방법은 계산 복잡도가 높아 보정에 소요되는 시간이 길 뿐만 아니라 후광 현상을 완전히 억제하지 못하는 한계가 있다. 후광 현상은 개략적으로 추정된 전달량과 실제 전달량 사이의 오차에서 기인하는 것으로, 제거해야 할 안개의 양을 잘못 추정하여 영상에서 안개가 잔존함에 따라 발생하게 된다. 이러한 후광 현상은 복원 영상의 품질을 열화시키므로 이를 개선해야 할 필요가 있다. 제안하는 방법은 효과적으로 전달량을 추정하여 만족할 만한 품질의 복원 영상을 획득하면서 동시에 복잡한 전달량 정련 절차를 생략하여 고속의 보정이 가능케 하였다. 제안하는 방법에서는 서로 다른 두 개의 윈도우 크기를 적용한 다크 채널(dark channel)의 차분 영상을 이용하여 후광 영역을 예측한다. 이와 같이 예측된 결과를 바탕으로 두 다크 채널을 결합하여, 이중 다크 채널에 기반하여 전달량을 추정한다. 기존의 다크 채널의 경우, 다크 채널 연산을 수행한 이후에 복원 영상에서 블록 현상이나 복원 영상의 밝기가 감소하는 문제를 갖는 것에 비해, 제안하는 다크 채널은 다크 채널 연산 이후에도 영상의 경계가 잘 보존되며 복원 영상의 밝기가 유지되는 장점이 있다. 제안하는 다크 채널을 기반으로 추정된 전달량을 통해, 후광 현상을 효과적으로 억제하고 추가적인 전달량 정련 과정을 생략할 수 있다. 그 결과, 640 × 480 크기의 영상 기준으로, 복원 영상의 품질은 개선함과 동시에 기존 방법 대비 14.2배의 속도 향상을 달성하였다.
안전모는 낙하, 비례물에 대한 두부를 보호하는 보호구로 낙하물의 충격을 일부 흡수하여 완화시켜주는 기능을 하고 있다. 안전모 충격 흡수 성능으로 최고전달충격력이 있으나 낮을수록 성능이 좋은 것으로 나타나지만 안전모 제조과정에서 얼마 만큼의 충격이 흡수되는지는 알 수 없었다. 이로 인하여 성능 향상을 위한 충격력의 명확한 제어 가능한 성능 향상의 기준을 잡는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 충격량과 연관된 반발계수로 충격흡수 성능의 정도를 찾고자 하였다. 연구 대상은 시중에서 주로 착용되고 있는 ABS 재질의 안전인증 합격품을 대상으로 선정 하였다. 연구 방법으로는 운동량과 충격량의 이론으로 안전모 충격흡수성능 시험장치를 활용하여 인두에 전달된 충격량을 활용하여 충격흡수시의 반발계수를 구하고, 충격을 흡수치 않을 때를 가정하여 추정 충격력 곡선을 유도하고 충격흡수 전의 추정 최고 전달충격력과 반발계수를 구하여 충격흡수의 성능을 나타내었다. 연구결과 국내 안전인증 H사의 안전모의 최고전달충격력은 4100 N 이였고, 충격흡수 성능은 400 N 으로 약 9 %를 흡수되는 것으로 나타났다.
안개 영상은 먼지, 안개 등의 원인으로 영상 내의 물체가 흐리게 보이며, 빛의 산란으로 인하여 영상의 밝기가 높다. 기존의 다크 채널 방식은 하늘 영역을 따로 처리하지 않고, 안개 영상에서 얻어지는 다크채널을 바탕으로 전달량을 추정한다. 이러한 방식은 안개 영상 내 하늘 영역이 왜곡되는 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 반전, 유클리드, 그리고 감마보정을 이용한 적응형 전달량을 추정하여 성능을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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