KR101171991B1 - 안개 개선 영상처리시스템과 그 시스템에서의 안개영상 판단방법 - Google Patents

안개 개선 영상처리시스템과 그 시스템에서의 안개영상 판단방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상처리시스템에 관한 것으로, 더 상세하게는 안개에 의해 왜곡된 영상을 보정하기 위한 영상처리시스템에 있어서, 보다 정확한 영상분석을 통하여 안개발생여부를 판단하고, 그 결과에 따라서 선택적으로 안개영상보정을 수행할 수 있도록 하는 안개 개선 영상처리시스템과 그 시스템에서의 안개영상 판단방법에 관한 것이다.
본 발명은 입력된 영상신호를 분석하여 안개가 발생된 상태에서의 안개영상인 지를 판단하고 그 결과에 따라서 안개 개선 보정 수행여부를 결정하도록 함으로써, 정확한 영상판단을 통한 안개개선 영상보정이 이루어질 수 있도록 하는 안개개선 영상처리시스템을 제안하고자 하며, 입력된 영상신호의 휘도신호 평균 값과 분산 및 표준편차를 이용하여 영상신호의 휘도분포를 확인하고, 그 휘도분포에 따라서 안개발생여부를 판단하도록 하는 안개개선 영상처리시스템에서의 안개판단방법을 제안하고자 한다.

Description

안개 개선 영상처리시스템과 그 시스템에서의 안개영상 판단방법{IMAGE PROCESSING SYSEM FOR IMPROVING QUALITY OF FOGGY IMAGE AND FOG DETECTION METHOD IN THE SAME}
본 발명은 영상처리시스템에 관한 것으로, 더 상세하게는 안개에 의해 왜곡된 영상을 보정하기 위한 영상처리시스템에 있어서, 보다 정확한 영상분석을 통하여 안개발생여부를 판단하고, 그 결과에 따라서 선택적으로 안개영상보정을 수행할 수 있도록 하는 안개 개선 영상처리시스템과 그 시스템에서의 안개영상 판단방법에 관한 것이다.
영상처리시스템에 있어서 대표적인 빛의 산란에 의한 영상왜곡보정 중 하나가 안개영상 왜곡 보정이라 할 수 있다.
안개는 대기 중의 수증기가 응결하여 지표 가까이에 작은 물방울이 떠 있는 현상으로 정의된다.
안개에 의해 가시거리는 감소되는 바, 이는 대기 중에 포함된 물방울들에 의해 빛의 산란이 발생하여 영상왜곡이 발생하기 때문이다.
빛의 산란이란 빛이 공기 중의 입자들과 충돌하여 빛의 진행방향이 변경되는 것을 의미한다.
안개 왜곡 영상 보정은 영상화질개선을 목적으로하는 것으로, 안개 왜곡 영상보정을 통해 보다 선명한 영상을 제공할 수 있게 된다.
종래 영상에 포함되는 안개를 보정하는 방법으로는 대표적으로 히스토그램 평활화(Histogram equalization)와 안개영상 픽셀 값을 이용하여 왜곡을 보정하는 방법이 있다.
상기 히스토그램 평활화는 영상의 히스토그램을 분석하여 분포를 재분배하는 방법이다. 이러한 히스토그램 평활화는 쉽고 개선의 효과가 좋지만, 깊이(Depth)가 균일하지 않은 안개 영상의 경우 적합하지 않다.
또한, 일반적인 화질 개선에 적합하나 안개가 영상에 미치는 영향의 특성을 잘 반영하지 못하여 짙은 안개 영상의 경우 개선이 미미하다는 단점이 있다.
상기 안개영상 픽셀 값을 이용한 왜곡보정방법은, 영상의 픽셀 값이 변한 정도를 추정하여 빼 줌으로써 안개에 의한 왜곡을 보정하는 방법이다.
상기와 같은 안개영상보정방법은 안개에 의해 영상왜곡이 발생하였다는 것을 감안하여 안개에 의해 왜곡된 부분을 보정하는 방법이다
즉, 안개 개선을 위하여 안개에 대한 영상 값을 고려한 안개 개선 보정방법으로써 그 보정값 자체가 그 영상이 안개를 포함하고 있다는 판단하는 것이다.
따라서 영상에 안개가 포함되어 있는 것과 상관없이 안개왜곡 보정이 이루어지게 됨으로써, 일반 영상처리에 영향을 미칠 수 있다.
이와 같이 안개에 대한 영상정보를 추정하여 안개에 대한 보정이 이루어지고 있을 뿐 안개에 대한 정확한 판단과정은 수행되지 않고 있다.
즉 이와 같은 영상처리시스템에서는 안개를 판단하여 선택적으로 안개개선을 위한 영상보정과정의 수행여부를 결정하는 수단이나 그 처리과정이 존재하지 않는다.
본 발명은 입력된 영상신호를 분석하여 안개가 발생된 상태에서의 안개영상인 지를 판단하고 그 결과에 따라서 안개 개선 보정 수행여부를 결정하도록 함으로써, 정확한 영상판단을 통한 안개개선 영상보정이 이루어질 수 있도록 하는 안개개선 영상처리시스템을 제안하고자 한 것이다.
본 발명에서는 입력된 영상신호의 휘도신호 평균 값과 분산 및 표준편차를 이용하여 영상신호의 휘도분포를 확인하고, 그 휘도분포에 따라서 안개발생여부를 판단하도록 하는 안개개선 영상처리시스템에서의 안개판단방법을 제안하고자 한 것이다.
본 발명 안개 개선 영상처리 시스템은
안개 개선 영상보정수단을 포함하는 영상처리수단이 구성되는 영상처리시스템에 있어서,
영상처리를 위하여 디지털 신호로 변환하고 변환된 디지털영상신호로 부터 휘도신호와 색상정보로 분리하는 디지털 영상신호 변환수단과, 상기 디지털영상신호 변환수단으로 부터 분리된 휘도신호를 입력받아 현재 입력된 영상 상태가 안개가 포함된 상태인 지를 판단하여 영상처리수단으로 안개개선보정 제어신호를 제공하여 안개 개선 보정이 수행될 수 있도록 하는 안개판단수단을 포함하여 구성되며,
상기 안개판단수단은 입력된 휘도신호로 부터 한 프레임의 평균을 구하고, 평균으로 부터 휘도신호에 대한 분산 및 표준편차를 구하여 내부에 설정된 영상분포기준값과 비교하여 안개발생여부를 판단하도록 하는 것을 특징으로 한다.
그리고 본 발명은, 상기 안개판단수단은 상기 표준 및 표준편차를 내부 설정된 안개판단기준값과 대비하고, 전체 영상 프레임의 휘도신호 평균을 내부 설정된 기준값과 대비하여, 상기 각 대비결과의 논리곱(and) 연산을 통해 안개여부를 판단하여 저계조의 휘도상태를 갖는 야간에서는 안개 개선 보정이 이루어지지 않도록 한 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 본 발명 안개 개선 영상처리시스템에서의 안개영상 판단방법은,
영상신호로 부터 분리된 휘도신호로 부터 프레임단위의 휘도신호 히스토그램을 생성하는 히스토그램생성과정,
상기 히스토그램생성과정을 통해 생성된 히스토그램으로 부터 한 프레임의 휘도신호에 대한 평균을 생성하는 휘도평균연산과정,
상기 휘도평균연산과정을 통해 연산된 한 프레임의 휘도신호 평균으로 부터 휘도신호의 분산 및 표준편차를 연산하여 영상분포정보를 생성하는 휘도신호의 분산 및 표준편차연산과정,
상기 분산 및 표준편차연산과정을 통해 연산된 분산, 표준편차를 내부에 정해진 영상분포기준값과 비교하여 안개발생여부를 판단하는 안개판단과정을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 안개판단과정은 히스토그램생성과정을 통해 생성된 히스토그램을 이용하여 전체 휘도신호의 평균값을 연산하는 전체휘도평균연산과정, 전체휘도평균연산과정을 통해 연산된 전체 휘도평균과 내부에 설정된 기준값과 비교하여 야간상태(안개보정개선 예외 조건 상태)인 가를 판단하는 예외조건상태판단과정, 예외조건상태판단과정을 통해 야간상태인 경우 안개가 발생하지 않은 것으로 판단하도록 하는 예외조건 시 안개판단과정을 더 포함하여 이루어질 수 있다.
이와 같은 본 발명 안개 개선 영상처리시스템에 따르면, 입력된 영상신호에 안개정보가 포함된 경우, 즉 안개가 발생된 경우에만 안개개선 보정 필터링을 수행하도록 함으로써, 보다 안전하고 정확한 영상왜곡보정을 통한 영상을 제공할 수 있게 된다.
또한 그 안개를 판단함에 있어서도 본 발명에서는 안개발생 시 휘도의 분포가 조밀하게 나타나게 되는 특성을 고려하여 휘도신호의 평균, 분산, 표준편차를 이용하여 안개발생여부를 정확하게 판단할 수 있다.
도 1은 본 발명 안개 개선 영상처리시스템의 구성을 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명에 있어서, 한 프레임의 영상정보에 대한 히스토그램을 나타낸 도면.
도 3a,3b는 일반영상분포정보를 나타낸 것으로, 도 3a는 일반 영상 히스토그램, 도 3b는 일반 영상에 대한 누적분포함수를 나타낸 도면.
도 4a,4b는 안개발생 시 영상분포정보를 나타낸 것으로, 도 4a는 안개 발생 시 영상 히스토그램, 도 4b는 안개발생 시 영상 누적분포함수를 나타낸 도면.
도 5는 야간상태에서의 영상 히스토그램을 나타낸 도면.
도 6은 본 발명 안개 개선 영상처리시스템의 안개영상 판단방법의 실행과정을 나타낸 플로우챠트.
본 발명 안개 개선 영상처리시스템을 첨부된 도면 도 1 내지 도6에 도시된 실시 예를 참조하여 그 구성 및 작용을 설명하면 다음과 같다.
외부로 부터 영상을 입력받기 위한 영상입력부(10), 영상입력부(10)를 통하여 입력된 영상신호를 디코딩하여 디지털영상신호로 변환하고 변환된 디지털영상신호로 부터 휘도신호(Y)와 색차신호(Cb,Cr)를 분리하는 디코더(Decoder)(20), 상기 디코더(20)로 부터 분리된 휘도신호(Y)를 입력받아 현재 입력된 영상 상태가 안개가 포함된 상태인 지를 판단하여 영상처리부(40)로 안개개선보정 제어신호를 제공하는 안개판단부(30)와, 상기 디코더(20)로 부터 입력된 디지털 영상신호(Y, Cb, Cr)를 입력받아 영상처리하며 상기 안개판단부(30)로 부터 입력된 안개개선보정 제어신호에 따라서 그 안개개선보정을 수행하여 영상신호를 출력하는 영상처리부(40)와, 영상처리부(40)를 통하여 영상처리된 영상신호(Y',Cb',Cr')를 아날로그 출력영상신호로 변환출력하는 엔코더(Encoder)(50)를 포함하여 구성되며,
상기 안개판단부(30)는 상기 디코더(20)로 부터 디지털 영상 휘도신호를 입력받아 프레임 단위로 일정한 범위(0 ~ 255)의 히스토그램(histogram)을 생성하는 히스토그램생성부(31), 상기 히스토그램생성부(31)에서 생성된 한 프레임의 휘도신호에 대한 평균을 구하는 휘도신호평균연산부(32), 휘도신호평균연산부(32)로 부터 연산된 한 프레임의 휘도신호에 대한 평균을 이용하여 한 프레임에 대한 분산 및 표준편차를 연산하여 영상신호 분포정보를 생성하는 영상신호분포정보생성부(33), 영상신호분포정보생성부(33)로 부터 얻어진 분산 및 표준편차를 내부에 설정된 안개판단기준값과 대비 및 전체 영상 프레임의 휘도신호 평균을 내부 설정된 기준값과 대비하여 안개발생여부를 판단하고 그 판단결과에 따른 안개보정제어신호를 영상신호처리부(30)로 제공하는 안개보정제어신호출력부(34)를 포함하여 구성된다.
이와 같은 구성으로 이루어지는 본 발명 시스템은 입력된 영상이 안개발생영상인 지를 판단하고 이에 따라 안개 개선 보정 수행여부를 결정하도록 하는 것이며, 그 안개판단방법에 있어서, 한 프레임의 휘도신호 평균 값, 분산 값과 전체 영상프레임의 휘도 평균 값을 이용하여 안개발생여부를 판단하도록 한 것을 그 기술적 특징으로 한다.
상기 영상입력부(10)는 외부로 부터 영상을 입력받기 위한 인터페이스 수단이다.
상기 디코더(20)는 상기 영상입력부(10)를 통하여 입력된 아날로그 입력영상을 영상처리하기 위하여 디지털 영상신호로 변환하기 위한 디지털변환수단으로, 입력된 아날로그 영상신호를 디지털 영상신호로 변환하기 위한 A/D변환수단, A/D변환수단으로 부터 변환된 디지털영상신호로 부터 밝기신호정보 휘도신호(Y), 색상정보인 색차신호(Cb,Cr)를 분리하기 위한 휘도신호분리수단을 포함한다.
본 발명 실시 예에서는 색차정보(Cb,Cr)의 색좌표정보를 이용하였지만, 휘도신호(Y)를 이용하여 안개 발생여부를 판단하고자 한 것으로, 색차신호(Cb,Cr)의 색좌표정보에 한정되지 않고 다른 색좌표정보를 색상정보로 이용하는 영상처리시스템에도 적용가능하다.
상기 디코더(20)로 부터 분리된 휘도신호(Y)를 입력받아 현재 입력된 영상 상태가 안개가 포함된 상태인 지를 판단하여 영상처리부(30)에서 안개개선 영상처리 보정을 수행할 것인지를 결정해주기 위한 수단으로, 히스토그램생성부(31), 휘도신호평균값연산부(32), 영상신호분포정보생성부(33), 안개보정제어신호출력부(34)를 포함한다.
상기 히스토그램생성부(31)는 상기 디코더(20)로 부터 입력된 휘도신호(Y)로 부터 프레임에 대한 히스토그램을 생성하기 위한 수단이다.
히스토그램생성부(31)는 프레임 단위의 히스토그램을 생성하는 수단으로, 상기 히스토그램은 한 프레임에 대한 영상정보를 0 ~255 데이터에 대한 각각의 총 휘도 값으로 나타낸다.
상기 휘도신호평균연산부(32)는 상기 히스토그램생성부(31)에서 생성된 한 프레임의 히스토그램으로부터 한 영상 프레임의 휘도신호에 대한 평균을 연산하기 위한 수단이다.
상기 휘도신호평균연산부(32)는 상기 히스토그램생성부(31)에서 생성된 히스토그램은 한 프레임에 대한 영상정보를 0~255 데이터에 대한 각각의 총 휘도 값을 나타냄으로써 이를 이용하여 휘도신호에 대한 평균을 연산하는 프로세스를 포함한다.
상기 휘도신호평균연산부(32)에서 한 프레임에 대한 휘도신호의 평균(m)은 다음의 수학식 1을 통해서 구해질 수 있다.
Figure 112011096062166-pat00001
Figure 112011096062166-pat00002
: 평균,
Figure 112011096062166-pat00003
휘도 계조,
Figure 112011096062166-pat00004
:각 휘도 계조의 화소수,
Figure 112011096062166-pat00005
: 전체 화소수
상기 영상신호분포정보생성부(33)는 상기 휘도신호평균값연산부(32)로 부터 연산된 한 프레임의 휘도신호에 대한 평균(m)을 이용하여 한 프레임에 대한 분산(
Figure 112011096062166-pat00006
)및 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00007
)를 연산하여 영상신호 분포정보를 생성하는 프로세스를 포함한다.
다음의 수학식 2는 분산(
Figure 112011096062166-pat00008
)을 연산하는 수학식이며, 수학식 3은 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00009
)를 구하기 위한 수학식이다.
Figure 112011096062166-pat00010
Figure 112011096062166-pat00011
안개보정제어신호출력부(34)는 상기 영상신호분포정보생성부(33)로 부터 얻어진 분산(
Figure 112011096062166-pat00012
) 및 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00013
), 그리고 전체 영상 프레임의 휘도신호 평균을 이용하여 안개발생여부를 판단하고 그 판단결과에 따라서 영상신호처리부(30)의 안개개선 영상보정여부를 결정하도록 하는 수단으로 전체 영상 프레임의 휘도신호 평균을 연산하는 수단과 상기 분산(
Figure 112011096062166-pat00014
)와 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00015
)를 영상분포기준값과 대비하고 또한 영상 프레임의 휘도신호 평균을 정해진 기준 값과 대비하여 안개 발생여부를 판단하는 판단수단을 포함한다.
즉, 상기 안개보정제어신호출력부(34)는,
(a). 상기 영상신호분포정보생성부(33)에서 연산된 표준(
Figure 112011096062166-pat00016
) 및 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00017
)를 내부 설정된 안개판단기준값과 대비.
(b). 전체 영상 프레임의 휘도신호 평균을 내부 설정된 기준값과 대비.
상기 (a).(b)과정의 논리곱(and) 연산을 통해 안개여부를 판단하게 된다.
이는 한 프레임의 분산 및 표준편차 값이 적을 경우 휘도의 분포가 조밀하여 안개가 발생하였다고 판단할 수 있으며, 분산 및 표준편차 값이 높을 경우에는 휘도의 분포가 넓게 분포하는 것으로 판단 안개가 발생하지 않았다고 판단할 수 있다.
즉, 일반 영상의 히스토그램은 도 3a에서와 같이 휘도신호 전역에 균일하게 분포하게 되고, 도 3b에서와 같이 누적분포함수의 기울기가 1에 가깝게 나타나는 것으로, 휘도신호의 분산 및 표준편차가 크게 나타나는 것을 알 수 있다.
그러나 안개발생 시에는 도 4a에서와 같이 휘도신호가 일부에 집중되는 것을 알 수 있으며, 누적분포함수가 도 4b에서와 같이 휘도신호가 분포된 부분에서 기울기가 0에 가깝게 나타나고 있는 것을 알 수 있다.
그러나 야간의 경우 화면에 표시되는 영상이 전체적으로 어둡기 때문에 전체적으로 분산 및 평균값이 낮게 되고, 이를 안개 발생으로 판단할 수 있게 되는 바, 이러한 오류를 피하기 위하여 전체 평균 값이 낮은 경우 야간으로 판단하여 안개가발생하였다고 판단하지 않도록 하기 위한 것이다.
즉 도 5에 도시된 바와 같이, 야간에서는 평균 값이 낮고, 표준 편차 값 및 분산이 0에 가깝도록 나타나게 됨으로써, 이때는 안개가 발생하였다고 판단하지 않도록 한다.
도 5는 야간에서의 휘도신호에 대한 영상 히스토그램을 나타낸다.
도 6은 상기 안개판단부(30)에서 이루어지는 안개판단방법의 제어과정을 나타낸 플로우챠트이다.
디코더(20)로 부터 입력된 휘도신호(Y)로 부터 프레임단위의 휘도신호(Y) 히스토그램을 생성하는 히스토그램생성과정,
상기 히스토그램생성과정을 통해 생성된 히스토그램으로 부터 한 프레임의 휘도신호에 대한 평균(m)을 생성하는 휘도평균연산과정,
상기 휘도평균연산과정을 통해 연산된 한 프레임의 휘도신호 평균(m)으로 부터 휘도신호의 분산(
Figure 112011096062166-pat00018
) 및 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00019
)를 연산하여 영상분포정보를 생성하는 휘도신호의 분산 및 표준편차연산과정,
상기 분산 및 표준편차연산과정을 통해 연산된 분산(
Figure 112011096062166-pat00020
), 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00021
)를 내부에 정해진 영상분포기준값과 비교하여 안개발생여부를 판단하는 안개판단과정을 포함하여 이루어진다.
그리고 상기 안개판단과정은 히스토그램생성과정을 통해 생성된 히스토그램을 이용하여 전체 휘도신호의 평균값을 연산하는 전체휘도평균연산과정, 전체휘도평균연산과정을 통해 연산된 전체 휘도평균과 내부에 설정된 기준값과 비교하여 야간상태(안개보정개선 예외 조건 상태)인 가를 판단하는 예외조건상태판단과정, 예외조건상태판단과정을 통해 야간상태인 경우 안개가 발생하지 않은 것으로 판단하도록 하는 예외조건 시 안개판단과정을 더 포함하여 구성할 수 있다.
이와 같은 구성으로 이루어지는 본 발명 안개 개선 영상처리시스템의 동작과정 및 그 작용을 설명하면 다음과 같다.
영상입력부(10)를 통하여 입력되는 아날로그 영상신호는 디코더(20)를 통하여 디지털 영상신호보 변환되어 휘도신호(Y), 색차신호(Cb)(Cr)로 분리된다.
이와 같이 분리된 휘도신호(Y) 및 색차신호(Cb)(Cr)는 영상처리부(40)를 통하여 영상처리되고 엔코더(50)를 통해 아날로그신호로 변환되어 영상출력수단으로 출력된다.
이때 안개판단부(30)에서는 디코더(20)로 부터 입력된 휘도신호(Y)를 이용하여 안개발생여부를 판단하고 이에 따라서 안개개선 보정제어신호를 영상처리부(40)로 출력하여 안개 개선 보정처리 즉 안개개선을 영상필터링을 수행하도록 한다.
안개 개선 보정방법은 종래 공지된 다양한 안개 영상 보정방법을 적용할 수 있다.
본 발명 시스템에서는 안개발생여부를 판단하고 이에 따라서 선택적으로 안개 개선 영상 필터링 수행이 이루어질 수 있도록 함에 그 기술적 특징이 있는 것으로, 안개개선 영상필터링 동작과정은 생략하기로 한다.
히스토그램생성부(31)에서는 디코더(20)로 부터 입력된 디지털화된 영상휘도신호(Y)를 프레임 단위로 0~255 범위의 히스토그램으로 생성한다.
상기와 같이 생성된 히스토그램은 도 2에 도시된 바와 같이, 한 프레임에 대한 영상정보를 0~255 데이터에 대한 각각의 총 휘도 값으로 나타낸다.
도 2는 한 프레임의 휘도신호에 대한 히스토그램을 나타낸다.
휘도신호평균연산부(32)에서는 이를 이용하여 한 프레임에 대한 휘도신호 평균(m)을 상기의 수학식 1을 통하여 연산하게 된다.
이후 영상분포정보생성부(33)에서는 휘도신호평균산부(32)를 통하여 구해진 휘도신호 평균(m)로 부터 한 프레임에 대한 분산(
Figure 112011096062166-pat00022
) 및 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00023
)를 상기 수학식 2 및 수학식 3을 통하여 구하여 영상신호 분포에 대한 정보를 얻는다.
안개보정제어신호출력부(34)에서는 상기 영상분포정보생성부(33)에서 구해진 분산(
Figure 112011096062166-pat00024
) 및 표준편차(
Figure 112011096062166-pat00025
)를 내부에 설정된 영상분포기준값과 비교하여 영상분포기준값보다 낮은 값일 경우 안개발생하였다고 판단하고 높은 값일 경우 안개가 발생하지 않았다고 판단하게 된다.
영상분포기준값은, 상기에서 설명한 바와 같이 안개가 발생할 경우 도 4a에서 보는 바와 같이, 휘도분포가 일정부분에 집중되어 나타나는 바, 이를 표준 및 표준편차로 나타내면 안개가 발생하지 않은 경우와 비교할 때 일정 이하의 낮은 값을 가지게 됨으로써, 이를 감안하여 설정된다.
이를 이용하여 안개보정제어신호출력부(34)에서는 안개발생여부를 판단하고 영상처리부(40)에 그 판단결과에 따른 안개개선 영상보정제어신호를 출력하게 된다.
영상처리부(40)에서는 이와 같은 영상보정제어신호에 따라서 안개개선 필터를 적용하여 영상보정을 수행하게 된다.
이때 안개보정제어신호출력부(34)에서는 전체 프레임의 휘도신호 평균값을 내부에 설정된 기준값과 비교하여 기준값이하 인경우 야간상태로 판단하여 안개개선 영상보정 제어신호를 출력하지 않는다.
이는 저계조의 휘도데이터 즉 야간상태에서와 같은 경우에는 안개개선 영상보정이 이루어지지 않도록 하기 위한 것이다.
이와 같이 본 발명에서는 영상으로 부터 안개발생여부를 판단하고 그 발생여부에 따라서 안개 개선 보정을 수행하게 된다.

Claims (10)

  1. 안개 개선 영상보정수단을 포함하는 영상처리수단이 구성되는 영상처리시스템에 있어서,
    영상처리를 위하여 디지털 신호로 변환하고 변환된 디지털영상신호로 부터 휘도신호와 색상정보로 분리하는 디지털 영상신호 변환수단과, 상기 디지털영상신호 변환수단으로 부터 분리된 휘도신호를 입력받아 현재 입력된 영상 상태가 안개가 포함된 상태인 지를 판단하여 영상처리수단으로 안개개선보정 제어신호를 제공하여 안개 개선 보정이 수행될 수 있도록 하는 안개판단수단을 포함하여 구성되며,
    상기 안개판단수단은 입력된 휘도신호로 부터 한 프레임의 평균을 구하고, 평균으로 부터 휘도신호에 대한 분산 및 표준편차를 구하여 내부에 설정된 영상분포기준값과 비교하여 안개발생여부를 판단하도록 하며,
    상기 안개판단수단은 상기 표준 및 표준편차를 내부 설정된 안개판단기준값과 대비하고, 전체 영상 프레임의 휘도신호 평균을 내부 설정된 기준값과 대비하여, 상기 각 대비결과의 논리곱(and) 연산을 통해 안개여부를 판단하도록 한 것을 특징으로 하는 안개 개선 영상처리시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 안개판단수단은 상기 디지털 영상신호 변환수단으로 부터 입력되는 디지털 영상 휘도신호를 프레임 단위로 일정한 범위의 히스토그램을 생성하는 히스토그램생성부, 상기 히스토그램생성부에서 생성된 한 프레임의 휘도신호에 대한 평균을 구하는 휘도신호평균연산부, 휘도신호평균연산부로 부터 연산된 한 프레임의 휘도신호에 대한 평균을 이용하여 한 프레임에 대한 분산 및 표준편차를 연산하여 영상신호 분포정보를 생성하는 영상신호분포정보생성부, 영상신호분포정보생성부로 부터 얻어진 분산 및 표준편차를 내부에 설정된 안개판단기준값과 대비하여 안개발생여부를 판단하고 그 판단결과에 따른 안개보정제어신호를 영상신호처리수단으로 제공하는 안개보정제어신호출력부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 안개 개선 영상처리시스템.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 안개보정제어신호출력부는 전체 영상 프레임의 휘도신호 평균을 연산하는 수단과 상기 분산와 표준편차를 영상분포기준값과 대비하고 또한 영상 프레임의 휘도신호 평균을 정해진 기준 값과 대비하여 안개 발생여부를 판단하는 판단수단을 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 안개 개선 영상처리시스템.
  4. 삭제
  5. 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 안개판단수단에서 한 프레임의 휘도신호 평균은,
    Figure 112012022577864-pat00026

    Figure 112012022577864-pat00027
    : 평균,
    Figure 112012022577864-pat00028
    휘도계조,
    Figure 112012022577864-pat00029
    : 각 휘도 계조의 화소수,
    Figure 112012022577864-pat00030
    : 전체 화소수
    의 수학식을 통하여 연산되는 것을 특징으로 하는 안개 개선 영상처리 시스템.
  6. 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한항에 있어서, 상기 안개판단수단에서 한 프레임에 대한 휘도신호의 분산(
    Figure 112012022577864-pat00031
    ) 및 표준편차(
    Figure 112012022577864-pat00032
    )는,
    Figure 112012022577864-pat00033
    ,
    Figure 112012022577864-pat00034

    Figure 112012022577864-pat00052
    : 평균,
    Figure 112012022577864-pat00053
    휘도계조,
    Figure 112012022577864-pat00054
    : 각 휘도 계조의 화소수,
    Figure 112012022577864-pat00055
    : 전체 화소수
    의 수학식을 통하여 연산되는 것을 특징으로 하는 안개 개선 영상처리시스템.
  7. 영상신호로 부터 분리된 휘도신호로 부터 프레임단위의 휘도신호 히스토그램을 생성하는 히스토그램생성과정,
    상기 히스토그램생성과정을 통해 생성된 히스토그램으로 부터 한 프레임의 휘도신호에 대한 평균을 생성하는 휘도평균연산과정,
    상기 휘도평균연산과정을 통해 연산된 한 프레임의 휘도신호 평균으로 부터 휘도신호의 분산 및 표준편차를 연산하여 영상분포정보를 생성하는 휘도신호의 분산 및 표준편차연산과정,
    상기 분산 및 표준편차연산과정을 통해 연산된 분산, 표준편차를 내부에 정해진 영상분포기준값과 비교하여 안개발생여부를 판단하는 안개판단과정을 포함하며,
    상기 안개판단과정은 히스토그램생성과정을 통해 생성된 히스토그램을 이용하여 전체 휘도신호의 평균값을 연산하는 전체휘도평균연산과정, 전체휘도평균연산과정을 통해 연산된 전체 휘도평균과 내부에 설정된 기준값과 비교하여 야간상태(안개보정개선 예외 조건 상태)인 가를 판단하는 예외조건상태판단과정, 예외조건상태판단과정을 통해 야간상태인 경우 안개가 발생하지 않은 것으로 판단하도록 하는 예외조건 시 안개판단과정을 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 안개 개선 영상처리시스템의 안개영상 판단방법.
  8. 삭제
  9. 제 7항에 있어서, 상기 휘도평균연산과정에서 한 프레임의 휘도신호 평균은,
    Figure 112011096062166-pat00035

    Figure 112011096062166-pat00036
    : 평균,
    Figure 112011096062166-pat00037
    휘도 계조,
    Figure 112011096062166-pat00038
    : 각 휘도 계조의 화소수,
    Figure 112011096062166-pat00039
    : 전체 화소수
    의 수학식을 통하여 연산되는 것을 특징으로 하는 안개 개선 영상처리시스템의 안개영상 판단방법.
  10. 제 7항 또는 제 9항에 있어서, 상기 분산 및 표준편차연산과정에서 한 프레임에 대한 휘도신호의 분산(
    Figure 112012022577864-pat00040
    ) 및 표준편차(
    Figure 112012022577864-pat00041
    )는,
    Figure 112012022577864-pat00042
    ,
    Figure 112012022577864-pat00043

    Figure 112012022577864-pat00056
    : 평균,
    Figure 112012022577864-pat00057
    휘도계조,
    Figure 112012022577864-pat00058
    : 각 휘도 계조의 화소수,
    Figure 112012022577864-pat00059
    : 전체 화소수
    의 수학식을 통하여 연산되는 것을 특징으로 하는 안개 개선 영상처리시스템의 안개영상 판단방법.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101279374B1 (ko) 2012-11-27 2013-07-04 주식회사 카이넥스엠 카메라의 영상 개선을 위한 안개제거 영상 보정 장치 및 방법
KR101354719B1 (ko) * 2013-07-01 2014-01-24 김승현 영상 안개 인식 장치 및 방법
KR101448164B1 (ko) 2013-04-22 2014-10-14 금오공과대학교 산학협력단 파라미터 최적화를 이용한 영상의 안개 제거 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010097430A (ja) 2008-10-16 2010-04-30 Tokyo Univ Of Agriculture & Technology 煙検出装置及び煙検出方法
JP2010097412A (ja) * 2008-10-16 2010-04-30 Nohmi Bosai Ltd 煙検出装置
JP2010218046A (ja) 2009-03-13 2010-09-30 Nohmi Bosai Ltd 煙検出装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010097430A (ja) 2008-10-16 2010-04-30 Tokyo Univ Of Agriculture & Technology 煙検出装置及び煙検出方法
JP2010097412A (ja) * 2008-10-16 2010-04-30 Nohmi Bosai Ltd 煙検出装置
JP2010218046A (ja) 2009-03-13 2010-09-30 Nohmi Bosai Ltd 煙検出装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101279374B1 (ko) 2012-11-27 2013-07-04 주식회사 카이넥스엠 카메라의 영상 개선을 위한 안개제거 영상 보정 장치 및 방법
KR101448164B1 (ko) 2013-04-22 2014-10-14 금오공과대학교 산학협력단 파라미터 최적화를 이용한 영상의 안개 제거 방법
KR101354719B1 (ko) * 2013-07-01 2014-01-24 김승현 영상 안개 인식 장치 및 방법

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