• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.80-84
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• 2014

Dark channel prior는 열화되지 않은 실외 영상의 경우 각 픽셀과 이웃 픽셀의 컬러 채널 중에 하나는 0에 가까운 값을 가진다는 것으로, 열화된 영상의 열화 정도를 추정하는 데 활용될 수 있다. 즉, 영상이 블러에 의해 열화되면 dark channel 값이 주변 픽셀과의 평균을 통해 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 dark channel의 변화를 이용하여 영상블러의 세기를 측정하는 방법을 제안한다. 주어진 크기의 가우시안 블러와 수평 모션 블러를 삽입한 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.101-107
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• 2017

LabVIEW coding for video dehazing was developed. The dark channel prior proposed by K. He was applied to remove fog based on a single image, and K. B. Gibson's median dark channel prior was applied, and implemented in LabVIEW. In other words, we improved the image processing speed by converting the existing fog removal algorithm, dark channel prior, to the LabVIEW system. As a result, we have developed a real-time fog removal system that can be commercialized. Although the existing algorithm has been utilized, since the performance has been verified real - time, it will be highly applicable in academic and industrial fields. In addition, fog removal is performed not only in the entire image but also in the selected area of the partial region. As an application example, we have developed a system that acquires clear video from the long distance by connecting a laptop equipped with LabVIEW SW that was developed in this paper to a 100~300 times zoom telescope.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.9-16
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• 2014

Dark channel prior를 이용한 안개제거 알고리즘으로 만족할만한 연구결과가 발표된 이후로 이 알고리즘의 처리 속도를 높이기 위한 많은 연구들이 진행되었다. 이들 중에서 median dark channel prior를 이용한 알고리즘이 주목을 받고 있지만 여전히 낮은 처리속도의 한계를 갖고 있다. 그래서 본 논문에서는 고화질 영상에서 고속 안개 제거를 위한 SIMD 구조에 적합한 병렬메모리 모델을 제안한다. 제안하는 병렬메모리 모델은 n개의 화소들에 동시에 접근할 수 있으며, 3, 5, 7 또는 11의 크기를 갖는 4가지 종류의 median filter를 위한 간격들을 허용한다. 그래서 충분한 데이터 대역폭을 지원하기에 median dark channel prior를 이용한 알고리즘을 고속으로 처리할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.201-204
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• 2009

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.32-42
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• 2017

This paper proposes a new haze removal method for moving image sequence. Since the conventional dark channel prior haze removal method adjusts each color component separately in RGB color space, there can be severe color distortion in the haze removed output image. In order to resolve this problem, this paper proposes a new haze removal scheme that adjusts luminance and saturation components in HLS color space while retaining hue component. Also the conventional dark channel prior haze removal method is developed to obtain best haze removal performance for a single image. Therefore, if it is applied to a moving image sequence, the estimated parameter values change rapidly and the haze removed output image sequence shows unnatural glitter defects. To overcome this problem, a new parameter estimation method using Kalman filter is proposed for moving image sequence. Experimental results demonstrate that the haze removal performance of the proposed method is better than that of the conventional dark channel prior method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2529-2543
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• 2019

Scanning electron microscopy (SEM) image can link with the microscopic world through reflecting interaction between electrons and materials. The SEM images are easily subject to blurring distortions during the imaging process. Inspired by the fact that dark channel prior captures the changes to blurred SEM images caused by the blur process, we propose a method to evaluate the SEM images sharpness based on the dark channel prior. A SEM image database is first established with mean opinion score collected as ground truth. For the quality assessment of the SEM image, the dark channel map is generated. Since blurring is typically characterized by the spread of edge, edge of dark channel map is extracted. Then noise is removed by an edge-preserving filter. Finally, the maximum gradient and the average gradient of image are combined to generate the final sharpness score. The experimental results on the SEM blurred image database show that the proposed algorithm outperforms both the existing state-of-the-art image sharpness metrics and the general-purpose no-reference quality metrics.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.31-37
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• 2018

본 논문에서는 효과적이고 저 복잡도를 갖는 단일 영상 기반의 안개 제거를 위하여 dual dark channel prior (DCP)와 적응적인 밝기 보정 기법을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 작은 크기의 패치에 의한 dark channel은 영상의 에지 정보를 잘 보존하지만 국부적인 잡음 및 밝기 변화에 민감한 반면, 큰 크기의 패치에 의한 dark channel은 정확한 안개 값을 추정하는데 유리하지만 블록 현상과 이로 인한 후광 효과는 안개 제거 성능을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 방법에서는 계산량 및 메모리 요구량이 큰 matting 기법을 활용한 반면, 제안하는 방법은 크기가 다른 패치로부터 구한 dark channel을 합성하여 dual DCP를 구성하고, 이를 이용하여 안개를 제거함으로써 적은 계산량 및 메모리 요구량을 달성한다. 또한 안개 성분을 제거한 영상에 적응적 밝기 보정 기법을 적용하여 영상에 포함된 객체가 선명하게 보존될 수 있도록 한다. 안개 성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과 제안하는 안개 제거 기법이 기존의 방법에 비해 안개 제거 성능이 우수하면서 계산량과 메모리 요구량이 감소함을 알 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권6호
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• pp.649-655
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• 2015

본 논문에서는 효과적인 단일 영상 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 잘 알려진 안개 제거 알고리즘인 dark channel prior(DCP)는 경계선 영역에서의 후광 현상(halo artifact) 및 결과 영상의 저대비를 초래하고 전달량 정제(refinement) 과정에서 긴 계산 시간을 필요로 한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안한 방법은 전달량을 추정할 때 DCP와 히스토그램 정보로 구성된 비용함수를 이용하고, 빠른 처리를 위해 다해상도 기법을 이용한다. 히스토그램 정보는 안개 제거 결과의 저대비 현상을 방지해주고, 에지 정보를 참고하는 다해상도 기법은 계산 시간을 감소시키고 후광 현상을 방지할 수 있다. 다수의 안개 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법들보다 효율적이고 우수함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.770-781
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• 2016

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.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.140-148
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• 2013

Median Dark Channel Prior를 이용하여 안개를 제거하는 방법은 비교적 빠르고 정확한 전달량 맵을 만들어 안개를 제거한다. 그러나 기존의 안개 제거 알고리즘은 RGB 색 공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡 오류가 생긴다. 본 논문에서는 HSI 색 공간에서 안개 영상의 색상의 정확도를 측정하여 색상의 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법은 기존 방법으로 안개 제거 시 색상이 왜곡 되는 현상을 현저히 감소시켰다.