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문제 정의
- 최근 현대인의 생활필수품으로 자리 잡은 자동차를 더욱 안전하고 편리하게 하기 위해 정보통 신기술(ICT)과 접목한 사물인터넷(IoT)이 활발히 연구되고 있다. 즉, 차량에 장착되는 다양한 센서를 이용해 주행상황을 인식해 차선이탈방지, 차간 거리유지, 능동 자세제어 등 운전자의 안전운전을 보조하고 사고를 예방할 수 있는 시스템뿐만 아니라 운전자의 개입 없이 자동운전을 하는 자율 주행자동차를 개발하려고 한다[1].
- 본 연구에서는 안개영상으로 판단되었을 때 Retinex 알고리즘과 히스토그램 평활화를 통해 안개를 제거하고 영상을 뚜렷하게 한다. 입력영상의 전체크기를 Retinex 알고리즘에 들어가는 미디언 필터의 적용 범위로 하고 캐니 엣지와 허프 직선 검출로 차선을 인식한다.
- 본 연구는 안개 도로에서 차선을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 입력영상에서 화소 수 분포와 시작점으로 안개 유무를 판단하여 만약 안개가 낀 상태이면 안개 영향을 최소화하는 파라미터를 가진 미디언 필터 기반의 MSRCR 알고리즘을 적용하였다.
- 도로 바닥의 차선을 검출하기 위한 연구로 조재현 등[8]은 보간법과 다중 ROI(Region of Interest)가 적용된 허프변환(Hough Transform)을 사용하였고, 김영탁과 한헌수[9]는 미디언 필터 (median filter) 기반의 retinex 알고리즘을 사용하고 크기, 장축, 단축, 기울기 추출을 통해 차선을 검출할 수 있었다. 본 연구는 안개 낀 도로에서 차선을 검출하는 성능을 개선시키기 위해 기존 연구 방법들의 장점을 적절히 결합하여 적용하는 방법을 제안하고자 한다.
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