KR101370545B1 - 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법 - Google Patents

Abstract

영상개선처리장치는 카메라로부터 영상데이터를 수신하는 단계, 상기 영상개선처리장치는 수신된 영상데이터를 분석하여 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하는 단계, 상기 영상개선처리장치는 영상개선처리가 필요한 상황이라고 판단하면 영상개선처리를 수행하는 단계, 및 상기 영상개선처리장치는 영상개선처리가 필요한 상황이라고 판단한 경우에는 상기 영상개선처리 단계의 수행으로 얻은 개선된 영상데이터를 디스플레이 장치로 전송하는 단계를 포함하는, 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법이 개시된다. 본 발명의 방법에 따르면, 영상개선처리장치는 실시간으로 제공되는 영상데이터에 대하여 야간, 안개, 황사, 스모그, 눈 또는 비의 기상상황과 같이 영상개선처리가 필요한 상황일때에만 영상개선처리를 수행하고 맑은 날씨 및 흐린 날씨의 주간과 같이 영상개선처리가 불필요한 상황일 때에는 영상개선처리를 수행하지 않음으로써 영상개선처리장치에 걸리는 부하를 줄임으로써 적은 비용으로 영상개선처리를 수행할 수 있다.

Description

자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법{Method for Conducting Selectively Image Improving Treatment Based on Automatical Image Data Analysis}

본 발명은 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 영상개선처리장치가 카메라로부터 수신된 영상데이터를 자동적으로 분석하여 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하고 선택적으로 개선된 영상데이터를 디스플레이 장치로 전송하는, 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법에 관한 것이다.

카메라에 의하여 기록되는 영상은 동일한 영상이라도 날씨, 즉 기상상태에 따라 그리고 조명의 밝기에 따라 기록되는 영상의 선명도가 달라진다. 조명이 어두운 야간에 촬영된 영상은 그 선명도가 떨어지기 때문에 선명도를 향상시키고 잡음을 제거하기 위한 영상처리기술이 개발되어 왔다.

한편, 기상이 좋지 않은 상황, 예를 들어, 안개, 황사, 스모그와 같은 기상현상이 있거나, 눈 또는 우박, 비와 같은 기상현상이 있는 경우에는 조명적 요인 이외에도 그러한 기상현상에 의한 빛의 산란 등으로 인하여 촬영된 영상의 선명도가 나빠진다. 이러한 영상에 대하여 선명도를 향상시키기 위한 영상처리방법이 개발되어 왔으나, 그러한 기상현상이 없는 때의 영상과 비교하여 지금까지의 영상처리방법의 결과에는 근본적인 한계가 있다.

교통상황, 군사상황, 범죄상황 등에 관한 감시카메라에 의하여 실시간으로 영상데이터가 제공되고 있지만, 이러한 영상데이터는 야간, 안개, 황사, 스모그, 눈 또는 비와 같은 기상상황에서는 선명도가 나빠져서 활용도가 떨어진다. 실시간 영상데이터의 활용도를 높이기 위하여, 개발된 영상처리방법이 적용될 수 있으나 실시간으로 영상처리를 수행하여야 할 데이터 양이 많으므로 영상처리장치에 많은 부하가 걸리게 되어 영상처리에 지연이 발생하거나 그러한 지연을 방지하기 위해서는 높은 처리용량을 가지는 영상처리장치가 사용되거나 많은 수의 영상처리장치가 사용되어야 한다. 이러한 이유로 인하여, 아직까지 실시간 영상데이터 제공분야에 있어서는 실시간 영상처리가 활성화되지 못하고 있는 실정이다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하고자 안출되었다. 따라서, 본 발명의 목적은 영상개선처리장치가 카메라로부터 수신된 영상데이터를 자동적으로 분석하여 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하고 선택적으로 개선된 영상데이터를 디스플레이 장치로 전송함으로써 영상개선처리장치에 걸리는 부하를 줄임에 따라 적은 비용으로 영상개선처리를 수행할 수 있는, 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법을 제공하는 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법은 영상개선처리장치는 카메라로부터 영상데이터를 수신하는 단계, 상기 영상개선처리장치는 수신된 영상데이터를 분석하여 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하는 단계, 상기 영상개선처리장치는 영상개선처리가 필요한 상황이라고 판단하면 영상개선처리를 수행하는 단계, 및 상기 영상개선처리장치는 영상개선처리가 필요한 상황이라고 판단한 경우에는 상기 영상개선처리 단계의 수행으로 얻은 개선된 영상데이터를 디스플레이 장치로 전송하는 단계를 포함한다.

상기 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하는 단계는 디지털영상신호를 휘도신호(luminance signal)와 색차신호(chrominance signal)로 분리하고, 분리된 휘도신호에 대한 히스토그램의 평균값을 구하고, 그렇게 산출된 평균값을 기준밝기와 비교하여 상기 기준밝기보다 작은 경우에는 야간으로 판정하고 영상개선처리가 필요한 상황인 것으로 판단하는 단계, 디지털영상신호로부터 분리된 휘도신호에 대한 히스토그램의 표준편차를 구하고, 그렇게 산출된 표준편차를 기준편차와 비교하여 상기 기준편차보다 작은 경우에는 안개, 황사 및 스모그로 이루어진 그룹 중 어느 한 자연현상이 발생한 기상상태인 것으로 판정하고 영상개선처리가 필요한 상황인 것으로 판단하는 단계, 및 디지털영상신호로부터 분리된 휘도신호에 대한 히스토그램의 표준편차를 구하고, 그렇게 산출된 표준편차를 기준편차와 비교하여 상기 기준편차보다 큰 경우에는 상기 휘도신호의 영상에 대하여 메디안 필터(Median Filter)를 적용하여 노이즈를 제거한 영상을 구하고, 원본 영상과 노이즈가 제거된 영상을 비교함으로써 제거된 노이즈를 추출하고, 그렇게 추출된 노이즈에 의하여 눈 또는 비의 기상현상이 있는지를 판정하고, 눈 또는 비의 기상현상이 있는 것으로 판정한 경우에는 영상개선처리가 필요한 상황인 것으로 판단하는 단계로 이루어진 그룹으로부터 최소한 한 단계를 수행하는 것이다.

상기 영상개선처리장치는 영상개선처리가 불필요한 상황이라고 판단한 경우에는 상기 카메라로부터 수신된 영상데이터, 즉 영상개선처리가 수행되지 않은 영상데이터를 디스플레이 장치로 전송하는 것일 수 있다.

상기 영상개선처리장치는 통신망, 특히 인터넷을 통하여 복수개의 카메라 및 복수개의 디스플레이 장치와 접속되는 것이 바람직하다.

상기 복수의 카메라는 동일한 기상현상이 나타나는 지역적 범위에 설치된 카메라들을 그룹으로 설정하고, 상기 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하는 단계는 동일한 기상현상이 나타나는 지역적 범위에 설치된 한 그룹의 카메라들에 대해서는 그 중 하나의 대표 카메라로부터 수신된 영상데이터에 대하여 수행되는 것이 바람직하다.

상기 영상개선처리 단계는 상기 기상상태가 안개, 황사 및 스모그로 이루어진 그룹 중 어느 한 자연현상이 발생한 것으로 판단된 경우에는 전체 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 표현되는 대표색상을 추출하고, 상기 영상데이터 전체에 대하여 상기 추출된 대표색상과 동일한 색차신호를 가지는 영상데이터를 제외하고 나머지 영상데이터의 색차신호를 상기 대표색상의 보색으로 변경한 다음에 상기 분리된 휘도신호와 색차신호를 합하여 완전한 영상신호를 재생하는 단계, 상기 기상상태가 눈 또는 비의 기상현상이 발생한 것으로 판단되는 경우에는 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 표현되는 대표색상을 추출하고, 상기 영상데이터 전체에 대하여 상기 추출된 대표색상과 동일한 색차신호를 가지는 영상데이터를 제외하고 나머지 영상데이터의 색차신호를 상기 대표색상의 보색으로 변경한 다음에 상기 분리된 휘도신호와 색차신호를 합하여 완전한 영상신호를 재생하는 단계, 및 상기 기상상태가 눈 또는 비인 경우에 메디안 필터를 적용하여 눈 또는 비를 노이즈로 취급하여 제거한 휘도신호의 영상을 생성하고, 이러한 휘도신호를 상기 색차신호와 합하여 완전한 영상신호를 재생하는 단계 중 최소한 한 단계를 수행하는 것일 수 있고, 상기 기상상태가 눈 또는 비일 때 눈 또는 비를 노이즈로 취급하여 그것을 제거한 영상을 생성한 경우에는 상기 영상개선처리장치는 상기 영상데이터를 상기 디스플레이 장치로 전송할 때 그렇게 판독한 기상상태에 관한 정보를 상기 완전한 영상신호와 함께 전송하고, 상기 디스플레이 장치는 그것의 화면에 문자 또는 기호로 상기 기상상태를 출력하는 것일 수 있다.

상기 기상상태가 안개, 황사 및 스모그로 이루어진 그룹 중 어느 한 자연현상이 발생한 것으로 판단된 경우에는, 상기 영상개선처리장치는 추출된 대표색상에 의하여 상기 기상상태가 안개, 황사 및 스모그 중에서 어떠한 것인지를 결정하는 것일 수 있다.

상기 영상개선처리장치는 상기 히스토그램의 표준편차가 기준편차보다 클 때 상기 휘도신호의 영상에 대하여 먼저 제1 메디안 필터를 적용하여 노이즈를 제거한 영상을 구하고, 원본 영상과 노이즈가 제거된 영상을 비교함으로써 제거된 노이즈를 추출하고, 그렇게 추출된 노이즈에 의하여 눈 또는 비의 기상현상이 있는지를 판정하고, 눈 또는 비의 기상현상이 있는 것으로 판정된 경우에는 상기 제1 메디안 필터에 적용된 마스크보다 큰 마스크를 적용하여 제2 메디안 필터 과정을 수행하고 원본 영상과 노이즈가 제거된 영상을 비교하여 제거된 노이즈가 있는 경우에는 기상상태를 눈으로 판정하고 제거된 노이즈가 없는 경우에는 기상상태를 비로 판정하는 것일 수 있다.

본 발명의 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법에 따르면, 영상개선처리장치는 실시간으로 제공되는 영상데이터에 대하여 야간, 안개, 황사, 스모그, 눈 또는 비의 기상상황과 같이 영상개선처리가 필요한 상황일때에만 영상개선처리를 수행하고 맑은 날씨 및 흐린 날씨의 주간과 같이 영상개선처리가 불필요한 상황일 때에는 영상개선처리를 수행하지 않음으로써 영상개선처리장치에 걸리는 부하를 줄임으로써 적은 비용으로 영상개선처리를 수행할 수 있다.

도 1은 본 발명의 방법을 실행하는 영상개선처리장치가 연결되는 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 방법을 구현하는 흐름도의 일부이다.
도 3은 도 1의 흐름도에 이어지는 나머지 흐름도이다.
도 4는 영상의 밝기 히스토그램의 구성을 예시한 도면이다.
도 5는 일반적인 맑은 날씨의 선명한 영상에 대한 밝기 히스토그램을 예시한 도면이다.
도 6은 안개가 낀 기상상태의 영상에 대한 밝기 히스토그램을 예시한 도면이다.
도 7은 아주 화창한 날씨의 영상에 대한 밝기 히스토그램을 예시한 도면이다.
도 8은 어두운 영상의 밝기 히스토그램을 예시한 도면이다.
도 9는 영상데이터로부터 기상상태를 자동으로 판독하고, 그렇게 판독한 기상상태에 기초하여 특정한 방법에 따라 영상을 개선하는 영상처리과정에 대한 흐름도의 일부이다.
도 10은 도 9의 흐름도에 이어지는 나머지 흐름도이다.

이하, 본 발명을 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법을 실행하는 영상개선처리장치(20)는 복수의 카메라(10) 및 복수의 디스플레이 장치(30)와 통신망, 특히 인터넷 통신망을 통하여 연결된다. 이때, 복수의 카메라(10)는 동일한 기상현상이 나타나는 지역적 범위에 설치된 카메라들을 그룹으로 설정한 것일 수 있다. 이와 같이 복수의 카메라(10)를 그룹으로 설정하는 경우에는 아래에서 상세하게 설명하는 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하는 단계는 동일한 기상현상이 나타나는 지역적 범위에 설치된 한 그룹의 카메라들에 대해서는 그 중 하나의 대표 카메라로부터 수신된 영상데이터에 대하여 수행되는 것이 바람직하다. 그럼으로써 영상개선처리장치(20)의 데이터 처리량을 줄일 수 있어 효율적이다.

카메라(10)는 촬영된 아날로그 영상신호를 디지털신호로 변환하여 통신망을 통하여 영상개선처리장치(20)로 전송하는 것이고, 영상개선처리장치(20)는 논리적으로 기상상태판단부(21)와 영상개선처리부(22)를 포함하는데, 기상상태판단부(21)에 의하여 카메라(10)로부터 수신된 영상데이터를 분석하여 영상개선처리가 필요한 상황인지를 자동으로 판단하고, 영상개선처리가 필요한 상황이라고 판단되면 영상개선처리부(22)에 의하여 영상개선처리를 수행한다. 그리하여 영상개선처리장치(20)는 영상개선처리가 필요한 상황일 때에는 영상개선처리의 수행으로 얻은 개선된 영상데이터를 디스플레이장치(30)로 전송하고, 영상개선처리가 불필요한 상황일 때에는 카메라(10)로부터 수신된 영상데이터, 즉 영상개선처리가 수행되지 않은 영상데이터를 디스플레이 장치로 전송한다. 디스플레이 장치(30)는 인터넷에 연결된 디스플레이 수단을 가지는 컴퓨터 장치일 수 있다.

도 1은 카메라(10)의 영상이 영상개선처리장치(20)를 통하여 영상개선처리되거나 영상개선처리되지 않고 디스플레이 장치(30)로 전송되는 것을 예시하고 있으나, 도 1과 달리, 카메라(10)의 영상은 곧바로 디스플레이 장치(30)로 전송될 수 있다. 그리고 이와 별도로 카메라(10)의 영상은 아래에서 설명하는 바와 같이 대표카메라로부터 수신된 영상의 분석에 의하여 영상개선처리가 필요하다고 인정되는 경우에 영상개선처리장치(20)로 전송되어 영상개선처리된 후 그렇게 영상개선처리된 영상이 디스플레이 장치(30)로 전송될 수 있다. 그러면, 디스플레이 장치(30)는 영상개선처리가 불필요한 상황일 때에는 카메라로부터 직접 수신한 영상개선처리되지 않은 영상을 디스플레이하고, 영상개선처리장치(20)로부터 영상개선처리된 영상을 수신한 경우에는 카메라로부터 직접 수신한 영상을 디스플레이하지 않고 영상개선처리된 영상을 디스플레이하는 것일 수 있다.

이제 본 발명의 방법을 도 2 및 3을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

영상개선처리장치(20)는 카메라(10)로부터 영상데이터를 수신하면(단계 S100), 수신된 영상신호를 휘도(Y)신호와 색차(C)신호로 분리한다(단계 S200). 휘도신호에 대해서는 히스토그램 정보를 추출하고 히스토그램의 평균값과 표준편차를 산출한다(단계 S300).

도 4에는 영상의 밝기 히스토그램의 구성이 예시되어 있다. 휘도(Y)신호는 8비트로 처리된다면 0~255의 정수범위에서 값을 가질 수 있다. 0은 가장 어두운 상태이고 255는 가장 밝은 상태를 나타낸다. 히스토그램은 이러한 밝기값을 가지는 휘도에 대하여 그 밝기값을 가지는 영상의 픽셀수를 나타낸 도표이다. 이러한 히스토그램의 상태에 따라 주간 및 야간 그리고 기상상태를 파악할 수 있는데, 본 발명은 이러한 히스토그램의 특성을 이용하는 것이다.

좀 더 구체적으로, 도 5는 일반적인 맑은 날씨의 선명한 영상에 대한 밝기 히스토그램을 예시한 도면이다. 이 히스토그램은 대체적으로 균등한 분포를 가지지만, 약 20 정도와 150 정도의 밝기를 갖는 픽셀이 좀 더 많이 분포하고 있음을 확인할 수 있다.

도 6은 안개가 낀 기상상태의 영상에 대한 밝기 히스토그램을 예시한 도면이다. 이 히스토그램은 0 ~ 약 50 정도의 범위와 200 정도 ~ 255의 범위의 밝기를 가지는 픽셀이 거의 없음을 알 수 있는데, 이것은 안개에 의한 빛의 산란으로 인한 것이다. 이러한 히스토그램과 유사한 형태가 간혹 일출 또는 일몰 때에도 관찰되기도 한다. 이러한 현상의 데이터는 선명한 맑은 이미지와 비교하였을 때 콘트라스트를 감소시켰을 때 얻어진다. 육안으로 확인할 수 있는 이미지는 대체로 뿌옇고 선명도가 떨어진 이미지로 표현이 된다. 이러한 형태의 히스토그램에서 밝기 데이터의 폭이 좁은 구성을 나타낼 경우에는 그것은 더욱 강한 안개의 이미지의 히스토그램이 된다.

도 7은 아주 화창한 날씨의 영상에 대한 밝기 히스토그램을 예시한 도면이다. 이 히스토그램은 맑은 날씨의 히스토그램과 차이가 있다. 즉 0~20 부근의 밝기값은 거의 없지만 대체적으로 전체 영역에 대한 밝기가 균일하게 나타나고 있다. 하지만 200 이상의 분포에서는 값이 커지면서 밝기 데이터의 평균이 전체 평균보다 상당히 큰 값을 보이고 있다. 이것은 대체적으로 이미지의 밝기가 아주 밝을 경우에 나타나는 것이고, 아주 밝은 곳에서 추출한 이미지에 대한 히스토그램과 대체적으로 일치한다.

도 8은 어두운 영상의 밝기 히스토그램을 예시한 도면이다. 이 히스토그램은 전체적으로 균등하게 밝기 데이터를 갖고 있지만 전체적인 평균값이 낮으며, 0~약 20의 범위에 있는 밝기를 가지는 픽셀이 상당히 많음을 알 수 있다. 이것은 전체적으로 이미지가 어두울 때 나타나는 것으로서, 가로등이 있는 야간, 일몰시, 흐린 날씨의 어두운 상황을 표현하는 것이다. 데이터의 평균의 크기에 따라서 야간 및 흐린 날씨의 구분이 가능하다.

본 발명은 이와 같은 휘도신호의 히스토그램 특성을 이용하여 영상개선처리장치가 카메라로부터 수신된 영상데이터를 자동으로 분석하여 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하고 그에 따라 선택적으로 영상개선처리를 수행함으로써 영상개선처리의 효율성을 향상시키는 것이다.

이러한 히스토그램 정보로부터 주간 및 야간의 구분 그리고 기상상태를 구분하기 위하여, 먼저 히스토그램 평균값을 계산한다. 그런 후 계산된 평균값이 기준밝기보다 작은지를 판단한다(단계 S400). 히스토그램 평균값이 기준밝기보다 작은 경우에는 현재 상황이 야간인 것으로 판정하고(단계 500), 히스토그램 평균값이 기준밝기보다 큰 경우에는 현재 상황이 주간인 것으로 판정한다(단계 S600).

예를 들어, 히스토그램의 평균값을 기준으로 주간과 야간을 구분하면, 평균값이 50 이상인 구간은 주간으로 판단될 수 있다. 즉, 평균밝기가 50~255의 범위이면 주간으로 판단될 수 있다. 또한 평균값이 40 이하인 구간은 야간으로 판단될 수 있다. 즉, 평균밝기가 0~40의 범위이면 야간으로 판단될 수 있다.

평균밝기가 40~50인 구간은 상황에 따라 다르게 평가될 수 있는데, 평균값의 구간이 야간 구간에서 값이 커지는 방향으로 변화하면, 그 구간은 야간으로 구분될 수 있다. 이것은 새벽에 동이 트기 전의 어두운 상황일 때에 해당한다. 이 구간이 야간인지를 판단하기 위해서는 이전의 데이터에서 밝기의 평균값의 변화를 추적하는 것도 하나의 방법이지만, 다른 방법으로는 시각에 따라 판단하는 것도 하나의 방법이 된다. 평균밝기가 40~50의 범위에 있고 그 시각이 새벽시간대이면 야간인 것으로 평가하는 것이다.

한편, 평균값의 구간이 주간구간에서 값이 작아지는 방향으로 변화하면, 그 구간은 주간으로 구분될 수 있다. 이것은 저녁 무렵에 해가 질 무렵에 해당한다. 마찬가지로 이 구간이 주간인지를 판단하기 위해서는 이전의 데이터에서 밝기의 평균값의 변화를 추적하는 것도 하나의 방법이지만, 다른 방법으로는 시각에 따라 판단하는 것도 하나의 방법이 된다. 평균밝기가 40~50의 범위에 있고 그 시각이 저녁시간대이면 주간인 것으로 평가하는 것이다.

다음으로, 히스토그램 데이터로부터 히스토그램의 표준편차를 계산하고, 그 표준편차가 기준편차보다 작은지 여부를 판단한다(단계 S700). 표준편차가 기준편차보다 작다면 그때의 기상상태는 안개, 황사, 또는 스모그인 것으로 판단한다(단계 S800). 예를 들어, 표준편차의 범위가 0~100이라고 산정할 때 30 이하의 구간일 때에 안개, 황사, 또는 스모그인 것으로 판단한다. 이때 히스토그램의 표준편차만으로는 안개, 황사 및 스모그 중에서 어떤 기상현상이 발생하였는지 구분하는 것은 불가능하다. 그러한 세부 구분은 아래에서 설명하는 방법에 의하여 수행할 수 있지만, 안개, 황사 및 스모그의 기상현상이 발생한다면 어떠한 경우이든 영상개선처리가 필요한 상황이라고 판단할 수 있다.

만약 히스토그램의 표준편차가 기준편차보다 작지 않다면, 즉 크다면 예를 들어 30보다 크다면 눈(우박) 또는 비와 같은 기상상태인지를 판단하기 위하여 메디안 필터를 적용한다(단계 S900). 메디안 필터는 대상 픽셀의 밝기를 그 대상 픽셀을 중심으로 한 마스크 영역에 해당하는 픽셀들의 밝기값 중 중간값으로 변경하는 것으로서, 노이즈를 제거하는 기능을 가진다. 크기가 작은 마스크를 적용하는 경우에는 크기가 작은 노이즈와 그것보다 큰 노이즈가 제거되고 큰 마스크를 적용하는 경우에는 크기가 큰 노이즈만이 제거된다. 따라서, 적절한 크기의 마스크를 사용한다면, 비와 눈을 노이즈로 취급하여 영상으로부터 제거할 수 있게 된다.

메디안 필터를 적용한 후에는 메디안 필터가 적용된 결과로 생성되는 영상, 즉 노이즈가 제거된 영상이 원래 영상과 비교되고(단계 S1000), 그 결과 노이즈가 제거된 영상이 원래 영상과 동일하다면 이것은 눈(우박) 및 비와 같은 노이즈가 없는 것을 의미하므로 특별한 기상현상이 없는 맑은 날씨 또는 흐린 날씨인 것으로 기상상태를 판정한다(단계 S1100). 이와 같이 특별한 기상현상이 없는 경우이고 주간인 경우에는 카메라로부터 수신된 영상데이터에 대하여 영상개선처리를 할 필요가 없는 상황이므로 카메라로부터 수신된 영상데이터를 디스플레이 장치(30)로 전송한다(단계 S1200). 여기에서 특별한 기상현상이라 함은 안개, 황사, 스모그, 눈(우박) 및 비를 의미한다. 본 발명에서 적용하는 방법으로는 눈과 우박을 구별할 수 없기 때문에 우박은 눈과 동일한 것으로 취급되며, 대표적으로 눈으로 표현된다.

메디안 필터 적용 결과의 영상이 원래 영상과 다르다면 그것은 노이즈로 눈 또는 비가 있음을 의미한다. 원래 영상에서 메디안 필터 프로세스 결과 영상을 빼서 얻어진 차이 영상은 원래 영상에 있던 노이즈에 대한 것이다. 따라서, 차이 영상이 있다면, 즉 결과 영상이 원래 영상과 다르다면 그것은 노이즈로 눈 또는 비가 있음을 의미하는 것으로 해석될 수 있고, 따라서, 눈 또는 비의 기상상황으로 판정한다(단계 S1300). 이때, 그 노이즈가 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 분포하는지 여부를 확인한다면 더욱 분명하게 그 노이즈가 눈 또는 비일 개연성은 더욱 높아질 것이다. 더군다나 눈 및 비의 형상을 참조로서 메모리에 저장하여 두고, 추출된 노이즈를 그러한 참조 형상과 비교함으로써 추출된 노이즈가 눈 또는 비의 이미지인지를 판정할 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 노이즈가 있다는 표현은 눈 또는 비를 노이즈로 취급하여 눈 또는 비의 기상현상이 있다는 의미로 이해될 수 있다.

상기에서 현재 상황이 야간으로 판정한 경우(단계 S500), 안개, 황사 및 스모그 중 어느 하나가 발생한 것으로 판정한 경우(단계 S800), 및 눈 또는 비로 판정한 경우(단계 S1300)에는 해당 상황에 맞게 적절한 영상개선처리가 수행된다(S1400). 여기에서 본 발명에서 채택되는 영상개선처리는 지금까지 알려진 영상개선처리방법일 수도 있고, 아래에서 설명하는, 그리고 특허출원번호 제10-2011-0147076호(2011. 12. 30. 출원)로 특허출원된 특정한 영상개선처리방법일 수도 있다. 이와 같이 영상개선처리가 수행된 경우에는 영상개선처리된 영상데이터를 디스플레이장치(30)로 전송한다(단계 S1500).

한편, 상기에서는 특별한 기상현상이 발생하였는지를 주간의 경우에만 판단하는 것으로 설명하였지만, 야간의 경우에도 특별한 기상현상이 발생하였는지를 판단할 수 있다. 야간에 특별한 기상현상이 발생한 경우에는 야간의 조건에 따른 영상개선처리와 특별한 기상현상의 발생에 따른 영상개선처리를 복합적으로 수행하는 것일 수 있다.

본 발명에서는 영상개선처리를 수행하는 단계는 지금까지 알려진 영상개선처리방법에 따라 수행될 수도 있고, 본 발명자의 특허출원, 즉 특허출원번호 제10-2011-0147076호(이하, '선행특허출원'이라 함)에 기재된 특정한 영상개선처리방법에 따라 수행될 수도 있다. 이하에서는, 선행특허출원에 기재된 영상개선처리방법을 도 9 및 10을 참조하여 설명한다. 이러한 영상개선처리방법은 영상데이터로부터 맑음, 어두움, 안개, 황사 및 스모그 그리고 눈 또는 비 등의 기상상태를 자동으로 판독하고, 그렇게 판독된 기상상태에 기초하여 그러한 기상현상이 존재하는 영상에서 그러한 기상현상을 제외한 실질적으로 촬영한 영상을 그러한 기상현상과 분명하게 대비되도록 처리하는 것이다. 따라서, 기상상태를 자동으로 판독하는 점에 있어서 위에서 설명한 부분과 중복되는데, 그러한 중복부분은 영상개선처리단계에 해당하지는 않으나 영상개선처리단계를 설명하기 위한 전제로서 필요한 부분이므로, 그러한 중복부분을 포함하여 영상개선처리단계를 설명하기로 한다.

영상개선처리장치(20)에서 디지털 영상신호는 휘도(Y)신호와 색차(C)신호로 분리된다. 휘도(Y)신호는 하이 패스 필터(High Pass Filter)를 거쳐 대비가 강화된 후 콘트라스트 보정을 통하여 이미지의 윤곽을 보정한다. 이러한 과정은 통상적으로 적용되는 것이며, 이렇게 보정된 신호는 처리된 색차신호와 합쳐져서 다시 완전한 영상신호로 재생된다.

한편, 설명한 바와 같이, 영상개선처리장치(20)는 휘도(Y)신호에 대하여 히스토그램 정보를 추출한다. 이러한 히스토그램 정보로부터 주간 및 야간의 구분 그리고 기상상태를 구분하기 위하여, 먼저 히스토그램 평균값을 계산한다. 그런 후 계산된 평균값이 기준밝기보다 큰 경우에는 현재 상황이 주간(낮)인 것으로 판단하고 평균값이 기준밝기보다 작은 경우에는 현재 상황이 야간인 것으로 판단한다. 기준밝기에 관한 구체적인 예시는 상기에서 설명하였다.

이렇게 평가된 밝기에 기초하여 통상적인 방법에 따라 적합한 설정으로 영상신호에 대하여 감마보정을 수행할 있다. 또한 감마보정 후에도 적절하게 감마후보정(Post Gamma 보정)을 수행할 수 있다.

다음으로, 히스토그램 데이터로부터 히스토그램의 표준편차를 계산하고, 그 표준편차가 기준편차보다 작은지 여부를 판단한다. 표준편차가 기준편차보다 작다면 그 때의 기상상태는 안개, 황사, 또는 스모그인 것으로 판단한다. 예를 들어, 표준편차의 범위가 0~100이라고 산정할 때 30 이하의 구간일 때에 안개, 황사, 또는 스모그인 것으로 판단한다.

기상상태가 안개, 황사 또는 스모그인 경우에는 그러한 기상현상이 포함된 영상으로부터 그러한 기상현상의 이미지를 제거하기는 어렵다. 그러한 영상에서 안개, 황사 또는 스모그 이미지는 메디안 필터를 사용하여 제거되지 않으므로, 지금까지는 그러한 기상상황일 때의 영상을 개선하는데에는 한계가 있었다. 즉, 안개, 황사 또는 스모그 이미지의 존재로 인하여 전체적인 영상의 대비가 낮아져 선명하지 못한 화질을 얻을 수밖에 없었다.

이에, 본 발명자는 안개, 황사 및 스모그는 전체 영상에 걸쳐 나타나므로, 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 표현되는 대표색상을 추출한다면 그것은 안개, 황사 또는 스모그의 색상으로 인정할 수 있다는 사실과 그러한 대표색상이 아닌 색상으로 표현된 영상은 안개, 황사 또는 스모그 이미지가 아닌 실질적으로 촬영된 영상으로 인정할 수 있다는 사실, 따라서, 대표색상이 아닌 색상을 대표색상의 보색으로 변경한다면 비록 실질적으로 촬영된 영상은 단색으로 표현되어 단조롭게 되지만 안개, 황사 또는 스모그와의 대비는 향상된다는 사실에 착안하였다. 그리하여 영상 데이터로부터 자동으로 추출한 기상상태에 기초하여 영상을 개선하는 영상처리방법을 완성하였다.

본 명세서에서 "대표색상"이라 함은 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 표현되는 것으로서, 규칙적으로 표현되는 것이건 불규칙적으로 표현되는 것이건 상관하지 않는다. 안개, 황사 및 스모그는 자연현상이므로 불규칙적으로 표현될 것이다. 다만, 대표색상을 추출하는 과정에서 굳이 그 색상의 분포가 규칙적인지 불규칙적인지를 판단할 필요는 없을 것이다. 영상데이터의 전 영역에 대하여, 예를 들어 80% 이상, 바람직하게는 90% 이상, 더욱 바람직하게는 95% 이상의 영역에서 동일한 색상이 반복적으로 검출된다면 그것을 대표색상으로 추출할 수 있다.

이때, 영상데이터의 전 영역의 95% 이상의 영역에서 동일한 색상이 반복적으로 검출된다는 것의 의미는 그 색상이 영상데이터에서 95% 이상을 차지한다는 것이 아니고, 그 색상이 분포하는 공간영역이 영상데이터의 전체 공간영역의 95% 이상인 것을 의미하는 것이다. 여기에서, 공간영역은 통상적으로 영상이 화면표시수단에 의하여 화면에 표현될 때 면적일 수 있다.

또한 동일한 색상은 영상데이터의 색차신호의 값이 완전히 일치하여 하나의 값을 갖는 것을 의미하지는 않으며, 예를 들어, 안개에 대하여 안개의 색상으로 인정될 수 있는 정도의 범위를 갖는 것이다. 이러한 기준범위는 다양한 안개를 영상으로 담아 그것의 색차신호를 분석함으로써 확립할 수 있다. 따라서, 안개에 대한 대표색상은 흰색 계열로 설정된다. 흰색 계열이라 함은 흰색에서 옅은 회색의 범위로 표현되는 것이다. 황사에 대한 대표색상은 노란색 계열 또는 갈색 계열로 설정되고, 스모그에 대한 대표색상은 밤색 계열로 설정된다. 구체적인 색상 값은 위에서 언급한 바와 같이 그것들에 대한 영상을 분석함으로써 설정할 수 있다.

따라서, 기상상태가 안개, 황사, 또는 스모그인 것으로 판정된 경우에는 그것들을 더욱 구분하기 위하여, 색차신호를 대상으로 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 표현되는 대표색상을 추출하여, 그렇게 추출된 대표색상이 안개, 황사 및 스모그 중에서 어느 것을 표현하는 색상인지를 판단하고, 그에 따라 기상상태를 더욱 세부적으로 판정한다. 그리고 대표색상의 보색을 설정한 후 색차신호의 영상데이터의 전 영역에 대하여 대표색상을 가지는 영역은 그대로 표현을 하고 대표색상이 아닌 영역에 대해서는 대표색상의 보색으로 색차신호를 변경하는 보정을 수행한다. 이렇게 보정된 색차신호는 상기에서 설명한 윤곽선 대비가 강화된 휘도신호와 합쳐져서 완전한 영상신호가 되며, 그 후에 감마후보정이 수행된다. 영상신호는 디스플레이장치에 의하여 화면에 영상으로 출력된다. 디스플레이 장치(30)가 아날로그 영상표시기인 경우에는 디지털 영상신호가 아날로그 영상신호로 변환되는 복호화 과정을 거치며, 영상표시기로의 전송을 위하여 필요한 경우에는 부호화 및 압축 등의 과정이 수행될 수 있다.

한편, 상기에서, 만약 영상데이터로부터 대표색상이 추출되지 않거나 추출된 대표색상이 안개, 황사 또는 스모그를 표현하는 색상이 아닌 것으로 판단되면, 이것은 밝기 히스토그램의 표준편차에 의한 판단에 오류가 있는 것으로 판정하여 상기에서 설명한 대표색상의 보색으로 변경하는 색차보정 과정을 수행하지 않는다.

다음으로, 히스토그램 데이터에 대한 표준편차가 기준편차보다 크다면, 예를 들어 30보다 크다면 눈(우박) 또는 비와 같은 기상상태인지를 판단하기 위하여 메디안 필터를 적용한다. 메디안 필터는 대상 픽셀의 밝기를 그 대상 픽셀을 중심으로 한 마스크 영역에 해당하는 픽셀들의 밝기값 중 중간값으로 변경하는 것으로서, 노이즈를 제거하는 기능을 가진다. 크기가 작은 마스크를 적용하는 경우에는 크기가 작은 노이즈와 그것보다 큰 노이즈가 제거되고 큰 마스크를 적용하는 경우에는 크기가 큰 노이즈만이 제거된다. 따라서, 적절한 크기의 마스크를 사용한다면, 비와 눈을 노이즈로 취급하여 영상으로부터 제거할 수 있게 된다.

본 발명에서는 기상상태가 비인지를 판단하기 위하여 먼저 크기가 작은 마스크, 예를 들어 3 x 3 픽셀의 마스크를 적용하여 메디안 필터 프로세스가 수행되고, 메디안 필터가 적용된 결과로 생성되는 영상이 원래 영상과 비교된다. 그 결과 영상이 원래 영상과 동일하다면 이것은 눈(우박) 및 비와 같은 노이즈가 없는 것을 의미하므로 특별한 기상현상이 없는 맑은 날씨 또는 흐린 날씨인 것으로 기상상태를 판정한다. 여기에서 특별한 기상현상이라 함은 안개, 황사, 스모그, 눈(우박) 및 비를 의미한다. 본 발명에서 적용하는 방법으로는 눈과 우박을 구별할 수 없기 때문에 우박은 눈과 동일한 것으로 취급되며, 대표적으로 눈으로 표현된다.

메디안 필터 적용 결과의 영상이 원래 영상과 다르다면 그것은 노이즈로 눈 또는 비가 있음을 의미한다. 원래 영상에서 메디안 필터 프로세스 결과 영상을 빼서 얻어진 차이 영상은 원래 영상에 있던 노이즈에 대한 것이다. 따라서, 차이 영상이 있다면, 즉 결과 영상이 원래 영상과 다르다면 그것은 노이즈로 눈 또는 비가 있음을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이때, 그 노이즈가 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 분포하는지 여부를 확인한다면 더욱 분명하게 그 노이즈가 눈 또는 비일 개연성은 더욱 높아질 것이다. 더군다나 눈 및 비의 형상을 참조로서 메모리에 저장하여 두고, 추출된 노이즈를 그러한 참조 형상과 비교함으로써 추출된 노이즈가 눈 또는 비의 이미지인지를 판정할 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 노이즈가 있다는 표현은 눈 또는 비를 노이즈로 취급하여 눈 또는 비의 기상현상이 있다는 의미로 이해될 수 있다.

그러한 기상상태가 눈인지 아니면 비인지를 더욱 구분하기 위하여 원래영상에 대하여 2차 메디안 필터를 적용한다. 이때에는 1차 메디안 필터를 적용할 때보다 큰 마스크를 사용한다. 본 발명에서 예를 들어 5 x 5 픽셀의 마스크를 적용하여 메디안 필터 프로세스가 수행되고, 그 결과의 영상은 원래 영상과 비교된다. 원래 영상에서 메디안 필터 프로세스 결과 영상을 빼서 얻어진 차이 영상이 있다면 그것은 5 x 5 픽셀의 마스크로 제거된 큰 노이즈, 즉 눈 또는 우박과 같은 기상현상이 있음을 의미하는 것이고, 그 차이 영상의 값들이 모두 0인 경우에는 5 x 5 픽셀의 마스크로 제거된 큰 노이즈, 즉 눈 또는 우박과 같은 기상현상은 없음을 의미하기 때문에 그 때의 기상현상은 비임을 확인할 수 있게 된다.

이러한 눈 또는 비에 대한 기상상태의 판정결과는 2가지 다른 형태로 영상처리방법에 적용될 수 있다. 첫번째로는 눈 및 비에 의해서도 안개, 황사 및 스모그와 유사하게 영상의 선명도가 떨어지게 되므로, 위에서 안개, 황사 및 스모그에 대하여 적용하였던 방식과 동일하게, 도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이, 눈 및 비가 포함된 영상으로부터 대표색상을 추출하고, 그 대표색상을 눈 및 비의 색상과 비교한다. 만약 추출된 대표색상이 눈 및 비의 색상과 다른 것이라면, 위에서 메디안 필터를 적용하여 판단한 기상상태에 대한 판단결과에 오류가 있는 것으로 판정하여 아무런 처리를 하지 않는다. 반면에 추출된 대표색상이 논 또는 비의 색상에 해당한다면, 대표색상의 보색을 설정하고, 색차신호의 영상데이터의 전 영역에 대하여 대표색상을 가지는 영역은 그대로 표현을 하고 대표색상이 아닌 영역에 대해서는 대표색상의 보색으로 색차신호를 변경하는 보정을 수행한다. 이렇게 보정된 색차신호는 윤곽선 대비가 강화된 휘도신호와 합쳐져서 완전한 영상신호가 되며, 그 후에 감마후보정이 수행되는 것은 위에서 설명한 바와 같다.

두번째 방법은 눈 및 비는 메디안 필터를 적용하여 노이즈로 취급하여 제거가 가능한 것이므로, 원래 영상에 대하여 대표색상의 보색으로 보정을 하는 처리 대신에 메디안 필터가 적용되어 노이즈로서 눈 또는 비가 제거된 영상을 사용하는 것이다. 그러면, 실제 기상상황은 눈이나 비가 내리는 상황이지만, 처리된 영상에서는 눈이나 비가 표현되지 않는다는 문제는 있으나, 영상의 화질은 상당히 개선된다. 그렇게 개선된 화질의 영상과 별도로 기상상태가 눈 또는 비임을 알리는 정보를 포함하여 디스플레이장치에 전송하여 디스플레이장치의 화면에 문자 또는 기호로 기상상태를 출력함으로써 영상으로 표현되지 않는 기상상태를 표현할 수 있다. 상기에서 판정한 기상상태는 OSD(On Screen Display) 또는 데이터로 디스플레이장치에 출력할 수 있다.

10: 카메라 11,12,13: 카메라 그룹
20: 영상개선처리장치 21: 기상상태판단부
22: 영상개선처리부 30: 디스플레이 장치

Claims (7)

1. 영상개선처리장치는 카메라로부터 영상데이터를 수신하는 단계, 상기 영상개선처리장치는 수신된 영상데이터를 분석하여 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하는 단계, 상기 영상개선처리장치는 영상개선처리가 필요한 상황이라고 판단하면 영상개선처리를 수행하는 단계, 및 상기 영상개선처리장치는 영상개선처리가 필요한 상황이라고 판단한 경우에는 상기 영상개선처리 단계의 수행으로 얻은 개선된 영상데이터를 디스플레이 장치로 전송하는 단계를 포함하는 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법이고,
   상기 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하는 단계는 디지털영상신호를 휘도신호(luminance signal)와 색차신호(chrominance signal)로 분리하고, 분리된 휘도신호에 대한 히스토그램의 평균값을 구하고, 그렇게 산출된 평균값을 기준밝기와 비교하여 상기 기준밝기보다 작은 경우에는 야간으로 판정하고 영상개선처리가 필요한 상황인 것으로 판단하는 단계, 디지털영상신호로부터 분리된 휘도신호에 대한 히스토그램의 표준편차를 구하고, 그렇게 산출된 표준편차를 기준편차와 비교하여 상기 기준편차보다 작은 경우에는 안개, 황사 및 스모그로 이루어진 그룹 중 어느 한 자연현상이 발생한 기상상태인 것으로 판정하고 영상개선처리가 필요한 상황인 것으로 판단하는 단계, 및 디지털영상신호로부터 분리된 휘도신호에 대한 히스토그램의 표준편차를 구하고, 그렇게 산출된 표준편차를 기준편차와 비교하여 상기 기준편차보다 큰 경우에는 상기 휘도신호의 영상에 대하여 메디안 필터(Median Filter)를 적용하여 노이즈를 제거한 영상을 구하고, 원본 영상과 노이즈가 제거된 영상을 비교함으로써 제거된 노이즈를 추출하고, 그렇게 추출된 노이즈에 의하여 눈 또는 비의 기상현상이 있는지를 판정하고, 눈 또는 비의 기상현상이 있는 것으로 판정한 경우에는 영상개선처리가 필요한 상황인 것으로 판단하는 단계로 이루어진 그룹으로부터 최소한 한 단계를 수행하는 것임을 특징으로 하는 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 영상개선처리장치는 영상개선처리가 불필요한 상황이라고 판단한 경우에는 상기 카메라로부터 수신된 영상데이터, 즉 영상개선처리가 수행되지 않은 영상데이터를 디스플레이 장치로 전송하는 것임을 특징으로 하는 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 영상개선처리장치는 통신망을 통하여 복수개의 카메라 및 복수개의 디스플레이 장치와 접속되는 것임을 특징으로 하는 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 복수의 카메라는 동일한 기상현상이 나타나는 지역적 범위에 설치된 카메라들을 그룹으로 설정하고, 상기 영상개선처리가 필요한 상황인지를 판단하는 단계는 동일한 기상현상이 나타나는 지역적 범위에 설치된 한 그룹의 카메라들에 대해서는 그 중 하나의 대표 카메라로부터 수신된 영상데이터에 대하여 수행되는 것임을 특징으로 하는 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 영상개선처리 단계는 상기 기상상태가 안개, 황사 및 스모그로 이루어진 그룹 중 어느 한 자연현상이 발생한 것으로 판단된 경우에는 전체 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 표현되는 대표색상을 추출하고, 상기 영상데이터 전체에 대하여 상기 추출된 대표색상과 동일한 색차신호를 가지는 영상데이터를 제외하고 나머지 영상데이터의 색차신호를 상기 대표색상의 보색으로 변경한 다음에 상기 분리된 휘도신호와 색차신호를 합하여 완전한 영상신호를 재생하는 단계, 상기 기상상태가 눈 또는 비의 기상현상이 발생한 것으로 판단되는 경우에는 영상데이터의 전 영역에 걸쳐 표현되는 대표색상을 추출하고, 상기 영상데이터 전체에 대하여 상기 추출된 대표색상과 동일한 색차신호를 가지는 영상데이터를 제외하고 나머지 영상데이터의 색차신호를 상기 대표색상의 보색으로 변경한 다음에 상기 분리된 휘도신호와 색차신호를 합하여 완전한 영상신호를 재생하는 단계, 및 상기 기상상태가 눈 또는 비인 경우에 메디안 필터를 적용하여 눈 또는 비를 노이즈로 취급하여 제거한 휘도신호의 영상을 생성하고, 이러한 휘도신호를 상기 색차신호와 합하여 완전한 영상신호를 재생하는 단계 중 최소한 한 단계를 수행하는 것이고, 상기 기상상태가 눈 또는 비일 때 눈 또는 비를 노이즈로 취급하여 그것을 제거한 영상을 생성한 경우에는 상기 영상개선처리장치는 상기 영상데이터를 상기 디스플레이 장치로 전송할 때 그렇게 판독한 기상상태에 관한 정보를 상기 완전한 영상신호와 함께 전송하고, 상기 디스플레이 장치는 그것의 화면에 문자 또는 기호로 상기 기상상태를 출력하는 것임을 특징으로 하는 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 기상상태가 안개, 황사 및 스모그로 이루어진 그룹 중 어느 한 자연현상이 발생한 것으로 판단된 경우에는, 상기 영상개선처리장치는 추출된 대표색상에 의하여 상기 기상상태가 안개, 황사 및 스모그 중에서 어떠한 것인지를 결정하는 것임을 특징으로 하는 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법.
7. 제5항에 있어서,
   상기 영상개선처리장치는 상기 히스토그램의 표준편차가 기준편차보다 클 때 상기 휘도신호의 영상에 대하여 먼저 제1 메디안 필터를 적용하여 노이즈를 제거한 영상을 구하고, 원본 영상과 노이즈가 제거된 영상을 비교함으로써 제거된 노이즈를 추출하고, 그렇게 추출된 노이즈에 의하여 눈 또는 비의 기상현상이 있는지를 판정하고, 눈 또는 비의 기상현상이 있는 것으로 판정된 경우에는 상기 제1 메디안 필터에 적용된 마스크보다 큰 마스크를 적용하여 제2 메디안 필터 과정을 수행하고 원본 영상과 노이즈가 제거된 영상을 비교하여 제거된 노이즈가 있는 경우에는 기상상태를 눈으로 판정하고 제거된 노이즈가 없는 경우에는 기상상태를 비로 판정하는 것임을 특징으로 하는 자동적인 영상데이터 분석에 기초하여 선택적으로 영상개선처리를 수행하는 방법.
   

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