해무 제거는 컴퓨터 비전과 영상처리 분야에서 상당히 중요하게 다루고 있는 분야이다. 해무 혹은 안개제거 기술은 자동 제어 시스템, CCTV, 영상인식 등과 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 이와 같이 컬러 영상의 해무 제거 기술이 다양하게 연구되고 있고 특히 Dark Channel Prior (DCP) 기술을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 DCP 알고리즘을 적용하여 해무를 빠르고 효율적으로 제거하는 기술을 소개한다. 이 기술은 GPU를 기반으로 구현한다. 병렬 프로그래밍과 최적화 과정을 거쳐 약 250배 정도의 연산속도를 빠르게 개선하였다. 이를 위해 기존의 프로그램 일부분을 몇 가지 과정을 거쳐 병렬화와 최적화 과정을 수행하였다. 제안한 GPU 프로그래밍 알고리즘과 구현결과는 선박의 안전항해, 지형조사, 지능형 자동차 등과 같은 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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 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 예측 지역의 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.
본 논문에서는 픽셀 기반 joint BDCP (bright and dark channel prior)와 계층적 양방향 필터를 적용하여 저 복잡도를 갖는 단일 영상 기반 안개 제거 기법을 제안한다. 픽셀 기반 joint BDCP는 기존의 패치 기반 DCP에 비해 연산량을 감소시키고, 픽셀 단위의 안개값 예측을 가능하게 하여 전달량 추정의 정확성을 높인다. 또한 에지를 보존하면서 평탄화 성능이 우수한 양방향 필터를 사용하여 전달량을 정련함으로써 후광 효과(halo effect)를 줄이고, 에지 성분에 대한 계층적 적용을 통해 반복 적용에 의한 연산량의 증가를 방지한다. 안개 성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해 우수한 안개 제거 성능을 보이면서 저 복잡도로 실행되어 다양한 분야에 응용될 수 있음을 나타낸다.
일반적으로 외부에서 획득되는 영상은 대기 중에 존재하는 먼지, 물방울, 연무, 안개, 연기 등에 의해 화질이 감쇠되고 결과적으로 대비도 감소와 색상의 왜곡 현상이 발생한다. 그리나 안개와 배경 사이에 내재된 모호성 때문에 배경으로부터 안개를 제거하는 작업은 결코 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 단일 영상에서 비용함수로서 에지의 기울기를 이용한 그래프 기반 영역 분할 방법을 이용하여 안개 제거를 위한 새로운 방법을 제안한다. 우리는 장면을 깊이 관련 정보에 따라 여러 영역으로 분리하고 전역적인 안개값을 추정한다. 매체의 전달량은 그래프 기반 영역 분할 알고리즘의 임계 함수에 의해서 직접적으로 계산된다. 매체 전달량과 안개값이 계산되면 안개 모델식에 의해서 쉽게 안개가 제거된 영상을 복원할 수 있다. 그리고 안개 영상과 복원된 영상간의 에지의 기울기 비율을 계산함으로써 기존의 연구 방법과 제안된 연구 방법의 가시성 복원 정도를 비교 평가하였다. 다양한 안개 영상에 대한 실험 결과 제안된 방법의 우수한 안개 제거 및 화질 복원 능력이 입증되었다.
기상 환경 및 조명의 영향을 받는 영상의 가시성을 향상시켜 다양한 컴퓨터 비전 시스템의 활용성을 높이기 위해 대비(contrast)를 개선하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 히스토그램을 변형하고, 변형된 히스토그램에 균등화를 적용함으로써 과도한 밝기 변화로 인한 포화현상 및 영상 디테일이 손실되는 문제를 해결한다. 영상의 왜곡을 발생시키는 주된 원인인 히스토그램 피트(pit)는 추가 항(additive term)을 통해 감소시키고, 스파이크(spike)는 감마 보정 기법을 적용하여 히스토그램을 변형한다. 추가 항과 감마 보정을 적용할 때 파라미터는 영상의 통계적 특성에 따라 설정되도록 한다. 대비가 낮고 안개성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 방법에 비해 원 영상의 특성을 보존하면서 효과적인 대비 개선 및 안개 제거 성능을 나타내어 영상의 가시성을 향상시킴을 보인다.
안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠돌아다니는 국지적인 기상현상으로 지역에 따라 안개 양과 특성이 다를 수도 있다. 특히 이러한 안개로 인해 가시거리가 줄어들어 항공 교통 방해와 차량 교통사고를 유발할 수 있으며, 보안용 CCTV 등 의 화질을 저하시킨다. 따라서 최근 10년간 안개로 인한 피해를 줄이기 위해 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 안개가 없을 경우, 안개가 고르게 분포한 경우, 그리고 안개가 국지적으로 다른 경우에 적응적으로 대응할 수 있도록 흐릿함 농도 평가기를 이용한 가중치 생성을 통해 국부적인 안개 제거를 수행한다. 그리고 입력 영상에 안개가 있다고 가정하고 안개를 제거하는 기존의 정적인 방식의 안개제거 방법의 한계점을 개선시킨다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 정량 및 정성적 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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