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Dark Channel Prior을 이용한 LabVIEW 기반의 동영상 안개제거
A LabVIEW-based Video Dehazing using Dark Channel Prior 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.20 no.2, 2017년, pp.101 - 107  

노창수 (R&D Center, DAEDO TEKRA) ,  김연교 (R&D Center, DAEDO TEKRA) ,  정의필 (School of Electrical Engineering, University of Ulsa)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 ...

주제어

#Dehaze   #Defog   #Dark Channel Prior   #LabVIEW   #RGB   #HSI  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 실시간에 준하는 동영상 안개제거용 LabVIEW SW를 개발하였다. 전체 영상에 대한 안개제거 뿐만 아니라 부분적으로 껴있는 안개영역에서 선택한 영역에서만 안개를 제거할 수 있도록 코딩하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
빛의 산란으로 인해 안개영상은 어떤 영향을 받는가? 선명한 영상을 방해하는 안개는 대기 중의 수증기가 응결하여 지표 가까이에 작은 물방울이 떠 있는 현상이고 안개는 수증기가 응결되어 있기에 공기의 입자보다 커서 빛의 산란을 더 발생시킨다. 이 빛의 산란으로 인해, 안개영상은 대비(contrast)와 채도 (saturation)가 감소하고 색의 명확도(color fidelity) 를 잃게 된다. 즉 본래의 영상정보를 왜곡시키기에 영상신호처리기술을 적용하여 안개를 제거하는 연구가 지속되어 왔다.
안개란 무엇인가? 선명한 영상을 방해하는 안개는 대기 중의 수증기가 응결하여 지표 가까이에 작은 물방울이 떠 있는 현상이고 안개는 수증기가 응결되어 있기에 공기의 입자보다 커서 빛의 산란을 더 발생시킨다. 이 빛의 산란으로 인해, 안개영상은 대비(contrast)와 채도 (saturation)가 감소하고 색의 명확도(color fidelity) 를 잃게 된다.
로컬 기반 영상처리 기법으로 안개제거하는 방법들은 어떤 문제가 있는가? 초기에는 로컬 기반 영상처리 기법으로 안개제거를 하였다. 그러나 이 방법들은 영상의 contrast는 향상시키나 색상에 대한 고려가 없고, 국부적으로 처리하기에 영상이 부자연스럽고 세부적으로 불완전한 처리 성능을 보여 준다. 이후, 안개 모델링식을 기반으로 하여 알고리즘이 제안되었는데, 여러 장의 영상을 이용하거나 편광필터로 촬영하여 안개를 제거하는 방법이 제안되고 GPS 정보 등 추가적인 정보가 필요한 방법들이 제안되었다.
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참고문헌 (6)

  1. K. He, J. Sun, and X. Tang, "Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior," Proceeding of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1956-1963, 2009. 

  2. K.B. Gibson, D.T. Vo, and T.Q. Nguyen. "An Inversigation of Dehazing Effects on Image and Video Coding," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 21, No. 2, pp. 662-673, 2012. 

    상세보기 crossref

  3. K.K. Gadnayak, P. Panda, and N. Panda, Haze Removal: An Approach Based on Saturation Component, L.C. Jain et al. (eds.), Advances in Intelligent Systems and Computing 309, Springer India, 2015. 

  4. J.W. Lee, and S.H. Hong, "Real-time Haze Removal Method using Brightness Transformation based on Atmospheric Scatter Coefficient Rate and Local Histogram Equalization," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 19, No. 1, pp. 10-21, 2016. 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. N. Kehtarnavaz and S. Mahotra, Digital Signal Processing Laboratory: LabVIEWBased FPGA Implementation, BrownWalker Press, Boca Raton, Florida USA, 2010. 

  6. K.S. Kwon and S. Ready, Practical Guide to Machine Vision Software: An Introduction with LabVIEW, Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Boschstr. 12, 69469 Weinheim, Germany, 2015. 

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