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문제 정의
- 본 논문에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여 안개 제거에 대한 폐쇄공식(closed formula)과 지역적 히스토그램 평활화 방법을 함께 사용하는 방법을 제안한다. 폐쇄공식은 가장 밝은 화소값을 계산하고, 계산된 화소값을 이용하여 전달률 하한치를 얻은 후, 전달률 하한치에 거듭제곱 연산 처리된 화소별 전달률을 계산하여 최종적으로 밝기변환된 영상을 얻는 과정을 일련의 LUT(Look-up Table)를 이용해 처리하는 것이다.
- 본 논문에서는 안개, 연기, 구름 등 공기 중의 밝기와 색상 성분이 객체의 빛과 색 성분과 혼합되어 가시성이 낮아진 영상에 대해 공기 중의 밝기와 색상 성분을 제거하여 선명한 영상을 제공한다. 제안하는 방법은 안개 모델 기반의 이차방정식을 기반으로 대기산란 계수의 비율을 이용하여 전달률을 계산하고 이를 이용하여 영상의 밝기변환하고 효과적인 안개 제거를 위하여 지역적 히스토그램 평활화를 함께 사용하여 안정적이고 실시간으로 안개 제거를 수행한다.
- 하지만 matting연산은 연산량이 매우 많기 때문에 전체적인 연산 속도를 크게 증가시키는 단점이 존재한다.본 논문에서는 이를 대신하기 위하여 실시간 처리가 가능한 안개 제거 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 대기 산란계수를 이용하여 안개 제거에서 사용되는 전달률을 추정하고 추정된 전달률을 이용하여 안개 영상의 밝기를 변환시킨다.
가설 설정
- 이 방법은 밝기대비가 크게 개선되기 때문에 영상의 형태나 구조가 확실히 들어난다는 장점이 있지만, 과도한 대비 증가로 인하여 포화현상이 일어나고, 깊이 정보가 차이가 많이 나는 구간에서는 후광효과(halo effect)가 발생하기도 한다.Fattale 일정 영상 영역 내에서 측정된 반사율은 항상 같은 벡터 방향을 갖는다는 가정을 통하여 영상의 반사율을 측정하여 안개가 제거된 영상을 복원하는 방법을 제안하였다[9]. He등은 안개가 없는 깨끗한 영상은 안개가 있는 영상에 비해 칼라의 채도가 높다는 특성을 이용하였는데, 안개가 없는 깨끗한 영상의 색 선명도가 높은 화소는 R, G, B값 중 한 채널(channel) 값이 매우 작은 값을 가지므로 안개가 없는 칼라 영상의 경우 일정 영역에서 매우 낮은 채널 값을 갖는 화소가 있다는 관측 결과를 이용하여 안개를 제거하는 방법을 제안하였다[10].
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