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카메라로 획득된 안개 영상을 다크 채널 프라이어(다크 채널(dark channel) prior) 기법을 통해 전달량을 계산하여 영상의 안개를 제거하는 방법에 있어서, a) 계산된 전달량을 가우시안 필터(Gaussian filter)를 통해 정련(refining)하는 단계와; b) 상기 전달량 정련 과정에서 정확한 엣지(edge) 정보를 계산하기 위해 다크 체널 마스크 사이즈 Ω, 가우시안 필터의 표준편차 σ, 가우시안 필터의 마스크 사이즈 m을 최적화하는 단계; 및c) 다크 채널을 이용하여 대기의 밝기를 구하고 이를 통해 안개 제거 영상을 획득하는 단계;를 포함하되,상기 b)단계에서, 입력 영상과 안개제거 성능 평가방법(Blind contrast enhancement assessment method)을 적용하여 개선된 영상을 가지고 계산된 세 가지 지표(e, r, s)를 사용하여 다크 체널 마스크 사이즈 Ω, 가우시안 필터의 표준편차 σ, 가우시안 필터의 마스크 사이즈 m을 최적화하는 파라미터 최적화를 이용한 영상의 안개 제거 방법
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제 1 항에 있어서,상기 a) 단계의 전달량을 정련하는 과정에서, 가우시안 필터는 2차원 가우시안 함수 값을 이용하여 마스크(mask)를 생성하고, 입력 영상과 마스크 연산을 수행하며, 연산 시간을 줄이기 위해 2차원 가우시안 함수를 1차원 가우시안 함수의 곱으로 분할하여 [수학식 8]로 계산할 수 있는 것을 특징으로 하는 파라미터 최적화를 이용한 영상의 안개 제거 방법
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,상기 c) 단계의 안개 제거 영상 획득 과정에서, 전달량이 너무 작은 값을갖는 경우 안개 제거 영상은 매우 큰 노이즈를 가질 수 있으므로 임계 값을 주어서 노이즈를 억제하도록 [수학식 10]을 통해 계산하는 것을 특징으로 하는 파라미터 최적화를 이용한 영상의 안개 제거 방법
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제 3 항에 있어서,상기 가우시안 필터는, 저역 통과 필터(low pass filter)인 것을 특징으로 하는 파라미터 최적화를 이용한 영상의 안개 제거 방법
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제 1 항에 있어서,상기 b)단계에서 세가지 지표 중에 e는 안개 제거 후 새롭게 나타난 엣지(edge)의 비이고 안개 제거후 엣지(edge)의 복원 능력을 평가하기 위한 지표로서 [수학식 11]을 통해 계산하고, r 은 안개 제거를 위해 사용된 안개제거 성능 평가방법의 품질(평균적인 가시성 향상수준)을 나타내는 것으로 [수학식 12]를 통해 계산되며, s는 안개 제거 영상에서 영상의 포화정도를 나타내는 지표로서 [수학식 13]을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 파라미터 최적화를 이용한 영상의 안개 제거 방법
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