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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이경호
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수23
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최근 영상 인식 분야는 드론, 자율주행 자동차, 자율운항 선박과 같은 응용 분야에서 장애물 회피, 객체 인식을 위한 역할과 중요성이 확대되고 있으며, 다양한 환경에서 더 정확하고 선명한 영상 획득을 위한 영상 처리 기술이 요구되고 있다.
본 연구에서는 사전정보기반 안개 제거 기법의 대표적인 알고리즘인 Dark Channel Prior 기법으로 단일 영상 내 포함되어있는 안개를 제거했을 때 발생하는 결과 영상의 색조 및 대비 저하 현상을 개선하고 영상 품질 향상을 달성하기 위한 새로운 안개 제거 기법을 제안한다.
기존의 안개 제거 방법은 단일 영상 내 국부 영역(Local Patch)의 Red, Green, Blue 색상 채널의 색상 최소값을 기준으로 Dark Channel을 정의하고, 이를 통해 안개에 의한 대기 산란광과 전달량을 추정하여 영상의 안개를 제거하는데, 이러한 기법을 적용한 결과, 영상의 색조와 대비 값이 낮아지는 현상이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Dark Channel Prior 알고리즘에 의해 전 처리된 단일 안개 영상을 Dark Channel Prior 알고리즘과 반대의 개념으로 재처리함으로써 추가적인 안개 제거 및 저하된 색조, 대비를 개선하는 White Channel Prior를 제안한다.
본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 안개 제거 방법으로 처리된 결과 영상과 제안하는 방법의 결과 영상을 정성적 비교를 통해 성능을 검토하였고, 제안하는 기법을 적용한 안개 제거 결과가 기존의 방법을 적용한 결과 대비 주관적 영상 품질 향상을 보여줌을 확인하였다.
본 연구에서는 사전정보기반 안개 제거 기법의 대표적인 알고리즘인 Dark Channel Prior 기법으로 단일 영상 내 포함되어있는 안개를 제거했을 때 발생하는 결과 영상의 색조 및 대비 저하 현상을 개선하고 영상 품질 향상을 달성하기 위한 새로운 안개 제거 기법을 제안한다.
기존의 안개 제거 방법은 단일 영상 내 국부 영역(Local Patch)의 Red, Green, Blue 색상 채널의 색상 최소값을 기준으로 Dark Channel을 정의하고, 이를 통해 안개에 의한 대기 산란광과 전달량을 추정하여 영상의 안개를 제거하는데, 이러한 기법을 적용한 결과, 영상의 색조와 대비 값이 낮아지는 현상이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Dark Channel Prior 알고리즘에 의해 전 처리된 단일 안개 영상을 Dark Channel Prior 알고리즘과 반대의 개념으로 재처리함으로써 추가적인 안개 제거 및 저하된 색조, 대비를 개선하는 White Channel Prior를 제안한다.
본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 안개 제거 방법으로 처리된 결과 영상과 제안하는 방법의 결과 영상을 정성적 비교를 통해 성능을 검토하였고, 제안하는 기법을 적용한 안개 제거 결과가 기존의 방법을 적용한 결과 대비 주관적 영상 품질 향상을 보여줌을 확인하였다.
목차
1. 서 론 12. 종래 기술 52.1. 학습기반 안개 제거 방법 82.2. 사전정보 기반 안개 제거 방법 122.2.1. Color-Line 기반 안개 제거 방법 132.2.2. Haze-Line 기반 안개 제거 방법 162.2.3. Dark Channel Prior 기반의 안개 제거 방법 182.3. 문제 정의 223. 제안하는 안개 제거 기법: White Channel Prior 233.1. White Channel Prior의 정의 233.2. White Channel Prior를 이용한 영상 처리 264. 실험 결과 314.1. 안개 제거 결과 344.2. 형태학적 변환 기법 적용 결과 384.3. 상용 이미지 편집 프로그램과 제안하는 방법의 성능 비교 415. 결 론 43참고문헌 45
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