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안개 유무를 정확히 판단하기 위해, 안개가 있는 영상과 안개가 없는 영상을 포함하는 데이터 세트 수집단계, 수집한 데이터 세트로 안개와 관련된 특징 추출 단계, 상관관계 및 특징추출을 위한 연산량을 고려하여 다크 채널(Dark Channel Prior), 채도×명도(Saturation×Value) 및 선명도(Sharpness)를 선택하는 단계를 포함하되, 안개와 관련된 특징의 수를 줄이기 위한 상관관계 및 특징 추출 연산량을 고려하는 상관관계 및 특징 추출 연산 단계;선택한 특징 중의 DCP(Dark Channel Prior) 계산에서 입력 영상의 밝기를 강조하여, 안개 유무를 효과적으로 판별하기 위한 밝기 조절 단계;선택한 특징을 사용하여 목적함수를 생성하되, 다크 채널(Dark Channel Prior), 채도×명도(Saturation×Value) 및 선명도(Sharpness)를 사용하여 목적함수를 생성하는 것으로, 목적함수를 최적화함으로써 영상의 안개밀도와 반비례한 전달 맵을 계산하는 단계, 영상의 안개 밀도와 비례한 수치를 계산하기 위해서 전달 맵을 정상적인 범위로 제한하는 단계, 제한된 전달 맵에서 1을 빼는 단계를 수행하는 목적함수 생성 단계; 및 목적함수를 최적화함으로써 흐릿함 정도 평가를 나타내는 수치 계산을 수행하는 수치 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 안개 밀도 추정 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 수치 제공 단계는,흐릿함 정도를 평가하는 수치 범위는 0부터 1이며, 1에 가까울수록 안개가 많다는 것을 의미하며, 이러한 흐릿함 정도에 대한 수치를 사용하여 입력 영상의 안개 밀도를 추정하는 특징으로 하는 안개 밀도 추정 방법
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안개 유무를 정확히 판단하기 위해, 안개가 있는 영상과 안개가 없는 영상을 포함하는 데이터 세트 수집단계, 수집한 데이터 세트로 안개와 관련된 특징 추출 단계, 상관관계 및 특징추출을 위한 연산량을 고려하여 다크 채널(Dark Channel Prior), 채도×명도(Saturation×Value) 및 선명도(Sharpness)를 선택하는 단계를 포함하되, 안개와 관련된 특징의 수를 줄이기 위한 상관관계 및 특징 추출 연산량을 고려하는 상관관계 및 특징 추출 연산 모듈(110);선택한 특징 중의 DCP(Dark Channel Prior) 계산에서 입력 영상의 밝기를 강조하여, 안개 유무를 효과적으로 판별하기 위한 밝기 조절 모듈(120);선택한 특징을 사용하여 목적함수를 생성하되, 다크 채널(Dark Channel Prior), 채도×명도(Saturation×Value) 및 선명도(Sharpness)를 사용하여 목적함수를 생성하는 것으로, 목적함수를 최적화함으로써 영상의 안개밀도와 반비례한 전달 맵을 계산하는 단계, 영상의 안개 밀도와 비례한 수치를 계산하기 위해서 전달 맵을 정상적인 범위로 제한하는 단계, 제한된 전달 맵에서 1을 빼는 단계를 수행하는 목적함수 생성 모듈(130); 및 목적함수를 최적화함으로써 흐릿함 정도 평가를 나타내는 수치 계산을 수행하는 수치 제공 모듈(140); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 흐릿함 정도 평가기
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