KR102059906B1 - 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법 및 이미지 캡처링 디바이스 - Google Patents
장면에서 안개를 검출하기 위한 방법 및 이미지 캡처링 디바이스 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102059906B1 KR102059906B1 KR1020180125880A KR20180125880A KR102059906B1 KR 102059906 B1 KR102059906 B1 KR 102059906B1 KR 1020180125880 A KR1020180125880 A KR 1020180125880A KR 20180125880 A KR20180125880 A KR 20180125880A KR 102059906 B1 KR102059906 B1 KR 102059906B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- scene
- capturing device
- contrast
- image capturing
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 60
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 230000009471 action Effects 0.000 description 10
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 1
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 229910052736 halogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000002367 halogens Chemical class 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/73—Deblurring; Sharpening
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
- G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
- G06V10/143—Sensing or illuminating at different wavelengths
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/56—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof provided with illuminating means
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/71—Circuitry for evaluating the brightness variation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10141—Special mode during image acquisition
- G06T2207/10152—Varying illumination
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30192—Weather; Meteorology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/24—Fluid dynamics
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Blocking Light For Cameras (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
이미지 캡처링 디바이스(110)를 사용하여 이미징된 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법 및 이미지 캡처링 디바이스(110)가 개시된다. 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선으로 장면을 조명하지 않고 장면의 제 1 이미지를 캡처한다(A010). 이미지 캡처링 디바이스(110)는 제 1 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 1 값을 결정한다(A020). 제 1 이미지의 제 1 콘트라스트가 제 1 임계값보다 작다는 것을 제 1 값이 나타낼 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선으로 장면을 조명하는 동안 장면의 제 2 이미지를 캡처한다(A030). 이미지 캡처링 디바이스(110)는 제 2 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 2 값을 결정한다(A040). 제 2 값에 의해 나타내진 제 1 콘트라스트와 제 2 콘트라스트 사이의 차이가 제 2 임계값보다 클 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 장면에 안개가 존재한다고 결정한다(A050). 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 프로그램 캐리어가 또한 개시된다.
Description
본 명세서의 실시예들은 자동 검출, 자동 분류, 이미지 향상 등과 같은 이미지 처리에 관한 것이다. 특히, 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법 및 이미지 캡처링 디바이스가 개시된다. 대응하는 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 프로그램 캐리어가 또한 개시된다.
이미지 처리는 이미지에 적용되는 임의의 처리에 관한 것이다. 처리는 이미지에 대한 다양한 효과들, 마스크들, 필터들 등의 적용을 포함할 수 있다. 이러한 방식에서, 이미지는 콘트라스트 면에서 향상되거나, 그레이 스케일로 변환되거나, 임의의 방식으로 변경될 수 있다. 이미지는 일반적으로 비디오 카메라, 스틸 이미지 카메라(still image camera) 등에 의해 캡처된다.
날씨 상태들은 일반적으로 가시도에 큰 영향을 주지만, 이미지들을 캡처하는 디바이스에 대해서도 그렇다. 연무 및 안개는 특히 산란에 의해 원치 않는 미광(stray light)을 일으킨다. 예를 들면, 안개, 연무 등에 의해 야기된 산란에 의해 손실될 수 있는 콘트라스트를 향상시키기를 시도하는 여기서 "콘트라스트 향상 처리"라고 불리는 이미징 알고리즘이 개발되었다.
콘트라스트 향상 처리에 관련하여, 캡처될 장면이 안개를 포함하는지 여부가 알려지지 않을 때, 일부 도전 과제가 발생한다. 안개가 존재하고 콘트라스트 향상 처리가 항상 적용되는 것이 가정되면, 이는 안개를 포함하지 않는 장면들을 나타내는 이미지들에 심각한 품질 열화를 야기할 수 있다. 따라서, 콘트라스트 향상 처리는 날씨가 이미지 내 안개를 야기하는지의 여부가 알려지지 않을 때 한정된 사용이다. 따라서, 예를 들면 비디오 감시 시스템의 운영자가 그/그녀가 비디오 감시 시스템에 의해 캡처된 이미지들에서 안개를 관측할 때 콘트라스트 향상 처리를 수동으로 켠다. 불리하게는, 이렇게 해서, 운영자, 또는 근무중인 다른 운영자가, 더이상 필요하지 않을 때, 예를 들면, 안개가 없어지거나 또는 거의 없어질 때, 콘트라스트 향상 처리를 끄는 것을 잊어버리는 위험이 존재한다.
따라서, 문제는 디바이스에 의해 이미징된 장면이 안개를 포함하는지의 여부를 자동으로 검출하는 방법에 관한 것일 수 있다.
알려진 방식들에 따라, 장면의 이미지의 히스토그램은 안개가 장면에 존재하는지의 여부의 힌트를 얻기 위해 사용될 수 있다. 간략하게, 히스토그램은 픽셀들의 수 대 이미지의 이용 가능한 픽셀값들의 범위를 도시하는 그래프이다. 이와 같이, 히스토그램이 평탄하다고 말해질 때, 즉, 상대적으로 다수의 이용가능한 픽셀값들이 유사한 양의 픽셀들로 나타내질 때, 장면에서 안개가 존재한다고 가정될 수 있다. 그러나, 안개가 없는 평탄한 다이나믹스(flat dynamics)를 갖는 장면들은 또한 유사한 히스토그램에 의해 나타내질 것이고, 이는 따라서 알려진 측정 방법들이 장면이 안개를 포함하는 것으로 잘못 가정하게 할 것이다. 따라서, 임의의 후속하여 적용된 콘트라스트 향상 처리는 이미지의 품질을 열화시킨다.
CN 102539385는 다파장 안개 연무 식별 방법 및 가시도의 측정 방법을 개시한다. 상기 방법에 의해서, 컬러 필터가 산란 비저미터(scaterring visiometer)에서 광 수신기의 전면에 설치된다. 또한, 일련의 적색, 녹색, 및 청색 컬러 필터들은 비저미터에서 광 수신기를 통해 추가로 설치된다. 이러한 방식으로, 안개 또는 연무가 존재하는지의 여부가 식별될 수 있다. 더욱이, 흡광 계수(absorbance index)는 안개와 연무 사이의 차이에 따라 개별적으로 계산될 수 있다.
US20090046894는 가시도 간섭 현상의 차량으로부터 검출을 위한 프로세스를 개시한다. 광선살(beam of light)은 차량의 뒤쪽을 조명하도록 방출되고, 광선살은 차량에 장착된 카메라의 시계(field of vision)로 방출된다. 다음으로, 가시도 간섭 현상의 존재 및 특징은 카메라에 의해 캡처된 적어도 하나의 이미지에 기초하여 결정된다.
2012년 6월 3일에, INTELLIGENT VEHICLES SYMPOSIUM(IV), 2012 IEEE, IEEE (페이지 1132-1137, XP032453047, DOI: 10.1109/1VS.2012.6232256, ISBN: 978-1-4673-2119-8)에 공개된, 패블릭 엠(PAVLIC M) 외에 의한 논문 "차량에서 이미지 기반 안개 검출"에서, 콘트라스트에 기초하여 이미지들에서 안개를 검출하기 위한 시스템들이 개시된다. 안개가 없는 것들로부터 안개가 존재하는 이미지들을 구별하기 위하여 이미지 디스크립터들 및 분류 절차를 사용할 것이 제안된다. 이들 이미지 디스크립터들은 범용이고 상이한 주파수들, 스케일들 및 방향들에서 가버 필터들(Gabor filters)을 사용하여 전체 이미지를 묘사한다.
2003년 6월 1일에, IEEE TRANSACTIONS ON PATTENT ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, IEEE COMPUTER SOCIETY, USA, vol. 25, no. 6 (페이지 713-724, XP001185045, ISSN: 0162-8828, DOI: 10.1109/TPAMI.2003.1201821)에 공개된, 나라심한 에스지(NARASIMHAN SG) 외에 의한 논문 "기상 열화 이미지들의 콘트라스트 복원"에서, 산란값들 사이의 상관, 안개의 존재, 및 적외선과 같은 상이한 파장들이 설명된다. 나쁜 날씨에 캡처된 야외 장면들의 이미지들은 불량한 콘트라스트를 경험한다. 나쁜 날씨 상태들 하에서, 카메라에 도달하는 광은 대기에 의해 심하게 산란된다. 콘트라스트에서 결과의 감소(decay)는 장면에 걸쳐 변하고 장면 지점들의 깊이들에서 지수(exponential)이다. 균일한 나쁜 날씨 상태들에서 장면들의 외관을 묘사하는 물리학 기반 모델이 제안된다.
상이한 날씨 상태들 하에서 장면 지점들의 강도들에서의 변화들은 장면에서 깊이 불연속성들을 검출하고 또한 장면 구조를 계산하기 위해 단순한 제약들을 제공한다.
본 발명의 목적은 상기에 논의된 문제를 해결하거나 적어도 부분적으로 해결하면서, 알려진 측정 방법들의 단점들을 감소시키는 방법일 수 있다.
일 양태에 따라, 상기 목적은 이미지 캡처링 디바이스에 의해 수행되고, 개시된 이미지 캡처링 디바이스를 사용하여 이미징된 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법에 의해 달성된다. 이미지 캡처링 디바이스는 IR 방사선과 함께 장면을 조명하지 않고 장면의 제 1 이미지를 캡처한다. 이미지 캡처링 디바이스는 제 1 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 1 값을 결정한다. 제 1 이미지의 제 1 콘트라스트가 제 1 임계값보다 작다는 것을 제 1 값이 나타낼 때, 이미지 캡처링 디바이스는 IR 방사선과 함께 장면을 조명하는 동안 장면의 제 2 이미지를 캡처한다. 이미지 캡처링 디바이스는 제 2 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 2 값을 결정한다. 제 2 값에 의해 나타내진 제 1 콘트라스트와 제 2 콘트라스트 사이의 차이가 제 2 임계값보다 클 때, 이미지 캡처링 디바이스는 장면에 안개가 존재한다고 결정한다.
다른 양태에 따라, 상기 목적은 상기 방법을 수행하도록 구성된 이미지 캡처링 디바이스에 의해 달성된다.
다른 양태들에 따라, 상기 목적은 상기 양태들에 대응하는 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 프로그램 캐리어에 의해 달성된다.
이미지 캡처링 디바이스는 IR 방사선과 함께 장면을 조명하는 동안 캡처되는 제 2 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 2 값을 결정한다. 이러한 방식으로, 이미지 캡처링 디바이스는 제 2 이미지의 제 2 콘트라스트를 획득할 수 있고, 그에 의해 IR 방사선에 의해 조명될 때 장면의 추가의 정보가 수집된다. 이미지 캡처링 디바이스는 이후 장면에서 안개가 존재하는지의 여부를 결정하기 위해 제 1 및 제 2 콘트라스트들 사이의 차이를 제 2 임계값에 대해 비교할 수 있다. 이와 같이, 제 2 임계값에 대한 차이의 비교 때문에, 이미지 캡처링 디바이스는 상기 차이가 제 2 임계값보다 클 때 장면에서 안개가 존재하고 차이가 제 2 임계값보다 작을 때 장면에서 안개가 없거나 적어도 검출가능한 양의 안개가 없다고 결정 가능할 수 있다.
이미지의 콘트라스트에 관한 측정은 히스토그램, 히스토그램의 최대 픽셀 카운트 및 최소 픽셀 카운트 사이의 비율, 에지들의 날카로움, 로컬 최대 및 최소값들의 비율, 에지 검출을 위한 소위 소벨 필터(Sobel filter), 에지 검출을 위한 임의의 다른 적합한 필터 등에 의해 나타내질 수 있다. 측정은 또한 자동 초점 및/또는 콘트라스트 평가의 목적을 위해, 이미지에 기초하여 결정된 임의의 양에 의해 나타내질 수 있다.
따라서, 이점은, 여기에서의 실시예들이 안개의 자동 검출을 제공하기 때문에, 변하는 날씨 상태들, 예를 들면, 안개가 없고, 안개가 있는 하에서조차, 콘트라스트 등과 같은 이미지 품질의 향상을 가능하게 한다. 이미지 품질의 향상은 이미지들의 콘트라스트 강조 처리를 적용할지 여부 때문에 가능해지거나 또는 IR 조명이 있는 이미지들의 캡처가 안개가 본 출원의 실시예에 의해 결정된 바와 같이 존재하는지의 여부에 기초할 수 있기 때문에 가능해진다.
특정한 특징들 및 그의 이점들을 포함하는 여기서 개시된 실시예들의 다양한 양태들은 다음의 상세한 설명 및 첨부하는 도면들로부터 쉽게 이해될 것이다.
도 1은 여기에서의 예시적인 실시예들을 도시하는 개략적인 개요도.
도 2a 및 도 2b는 각각 IR이 없는 및 IR이 있는 예시적인 이미지들을 도시하는 도면들.
도 3은 이미지 캡처링 디바이스에서 방법의 실시예들을 도시하는 플로차트.
도 4a 및 도 4b는 장면에 안개가 있는 경우 및 장면에서 안개가 없는 경우 히스토그램들을 도시하는 도면들.
도 5는 이미지 캡처링 디바이스의 실시예들을 도시하는 블록도.
도 1은 여기에서의 예시적인 실시예들을 도시하는 개략적인 개요도.
도 2a 및 도 2b는 각각 IR이 없는 및 IR이 있는 예시적인 이미지들을 도시하는 도면들.
도 3은 이미지 캡처링 디바이스에서 방법의 실시예들을 도시하는 플로차트.
도 4a 및 도 4b는 장면에 안개가 있는 경우 및 장면에서 안개가 없는 경우 히스토그램들을 도시하는 도면들.
도 5는 이미지 캡처링 디바이스의 실시예들을 도시하는 블록도.
다음의 설명을 통하여, 유사한 참조 번호들은 적용 가능할 때 노드들, 동작들, 모듈들, 회로들, 부분들, 아이템들, 소자들, 유닛들 등과 같은 유사한 특징들을 나타내기 위해 사용되었다. 도면들에서, 일부 실시예들에서 나타내는 특징들은 점선들로 나타내진다.
도 1은 비디오 레코더, 감시 카메라(120), 디지털 카메라, 이미지 센서를 포함하는 스마트 폰(130), 이미지 센서를 포함하는 차(140), 네트워크를 통해 이미지들을 획득할 수 있는 유선 또는 무선 디바이스 등과 같은 예시적인 이미지 캡처링 디바이스(110)를 도시한다. 이미지 캡처링 디바이스(110)는 감시 카메라(120), 스마트 폰(130), 자동차(140) 등으로 구성될 수 있다.
따라서, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 이미지를 처리할 수 있다. 이미지는 이미지 캡처링 디바이스(110) 자체에 의해 캡처되었을 수 있거나, 이미지를 캡처한 다른 디바이스 또는 하드 드라이브 등과 같은 메모리로부터 수신되었을 수 있다.
이미지 캡처링 디바이스(110)는 아래의 도 5를 참조하여 보다 상세하게 설명된다. 그러나, 아래의 도 3과 관련된 설명을 위한 몇몇 정의 및 내용을 제공하기 위해, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 이미지들을 캡처링하기 위한 이미지 센서를 포함할 수 있음이 주의될 수 있다. 이미지 센서는 상보형 금속산화 반도체(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor; CMOS) 센서, CCD(Charge-Coupled Device) 센서 등일 수 있다. 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선을 방출하는 IR 방사선 소스를 포함할 수 있다. IR 방사선 소스는 적외선 발광 다이오드(LED), IR 광원, IR 조명 레이저 다이오드, 할로겐 램프, 나트륨 램프, 가스 방전 램프 등과 같은 흑체 복사기(black-body radiator)일 수 있다.
또한, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선 또는 IR 광을 컷하기 위한 IR-컷 필터를 포함할 수 있다. IR-컷 필터는 제 1 위치와 제 2 위치 사이에서 이동 가능하다. IR-컷 필터는 간섭 필터, 반사 필터, 흡수 필터, 하이브리드 반사 및 흡수 필터 등일 수 있다. IR-컷 필터가 제 1 위치에 있을 때, IR 방사선은 이미지 센서에 도달하는 것이 방지된다. 이는, 이미지 센서에 도달하기 전에, IR-컷 필터에 의해, 이미지 센서쪽으로 들어오는 IR 광이 첫 번째 위치에서 잘려나가는 것을 의미할 수 있다. IR-컷 필터가 제 2 위치에 있을 때, IR 방사선은 이미지 센서 상에 떨어지는 것이 허용된다.
안개의 영향을 도시하기 위해, 도 2a는 예를 들면, 안개에 의해 손상된, 안개를 포함하는 장면의 예시적인 이미지를 도시한다. 예시적인 이미지는 이미지 캡처링 디바이스(110)의 IR 방사선 소스를 사용하지 않고 캡처링된다. 재생된 도 2a에서 구별하기가 어려울 수 있지만, 여기에 도시된 것을 설명한다. 도 2a는 스트라이프 라인으로 둘러싸인 직사각형의 패턴을 도시한다. 패턴은 안개에 의해 가려지고 따라서 도 2a에서 간신히 볼 수 있다.
도 2b는 도 2a와 동일한 장면의 추가 예시적인 이미지를 도시한다. 이것은 도 2b의 장면도 안개를 포함한다는 것을 의미한다. 그러나, 이미지 캡처링 디바이스(110)의 IR 방사선 소스에 의해 장면이 조명되는 동안 다른 예시적인 이미지가 캡처된다. 다른 예시적인 이미지는 IR 방사선 소스에 의한 조명 덕분에 직사각형 및 주변 스트라이프 라인을 보다 명확하게 나타낸다. 이러한 방식으로, 이미지 캡처링 디바이스(110)는, IR 방사선의 파장들이 가시광의 파장들보다 길기 때문에, IR 방사선이 가시광보다 덜 산란되거나 분산되기 때문에, IR을 사용하여 안개를 통해 본다.
이제 도 3을 참조하면, 도 1의 이미지 캡처링 디바이스(110)에서 구현될 때 본 명세서의 실시예들에 따른 예시적인 방법이 도시된다.
이미지 캡처링 디바이스(110)는 이미지 캡처링 디바이스(110)를 사용하여 이미징된 장면의 안개를 검출하는 방법을 수행한다.
다음 동작들 중 하나 이상이 적절한 순서로 수행될 수 있다.
동작 A010
장면에 관한 일부 초기 정보를 획득하기 위해, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선으로 장면을 조명하지 않고 장면의 제 1 이미지를 캡처한다.
제 1 이미지의 캡처링(A010)은 제 1 위치에서 IR-컷 필터를 사용하여 수행될 수 있다. 즉, 이미지 캡처링 디바이스(110)의 이미지 센서를 향해 입사하는 IR 방사선은 이미지 센서에 도달하기 전에 절단된다.
또한, 장면이 IR 방사선에 의해 조명되지 않기 때문에, 제 1 이미지가 캡처 될 때 IR 방사선 소스가 스위치 오프될 수 있다. 다르게 표현하면, IR 방사선 소스는 제 1 이미지의 캡처링(A010) 동안 스위치 오프될 수 있다.
동작 A020
제 1 콘트라스트를 얻기 위해, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 제 1 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 1 값을 결정한다. 제 1 콘트라스트는 제 1 이미지의 콘트라스트를 나타내는 제 1 콘트라스트 값일 수 있다. 이는 이미지 캡처링 디바이스(110)가 콘트라스트에 관한 측정의 표현을 결정, 예컨대 계산할 수 있음을 의미할 수 있고, 표현은 하나 이상의 값들, 하나 이상의 벡터들, 하나 이상의 행렬들 등일 수 있다. 따라서, 표현, 또는 요약하여 값은 안개가 장면에 존재하는지 여부를 결정하기 위해 관찰중인 양으로서 제 1 이미지 또는 일반적으로 임의의 이미지의 콘트라스트에 관한 정보를 제공한다.
전술한 바와 같이, 이미지의 콘트라스트에 관한 측정은 히스토그램, 히스토그램의 최대 픽셀 카운트와 최소 픽셀 카운트 사이의 비율, 에지의 선명도, 로컬 최대 값과 최소값의 비율, 소위 에지 검출을 위한 소벨 필터, 에지 검출을 위한 임의의 다른 적절한 필터 등에 의해 나타내질 수 있다. 측정은 자동 초점 및/또는 콘트라스트 평가를 위해 이미지에 기초하여 결정된 임의의 양으로 또한 표현될 수 있다.
본원에 사용된 용어 "값"은 측정의 그래프, 측정의 벡터, 측정의 하나 이상의 값들 등을 지칭할 수 있다.
일 예시적인 예에서, 측정의 제 1 값은 제 1 히스토그램일 수 있고, 예를 들면, 제 1 그래프는 제 1 이미지로부터 도출된 히스토그램을 나타낸다. 도 4b를 참조하면, 점선은 제 1 히스토그램의 예를 나타낼 수 있다.
보다 상세하게는, 제 1 히스토그램의 최대 픽셀 카운트와 최소 픽셀 카운트 사이의 비율로서, 제 1 콘트라스트가 결정, 예컨대 계산될 수 있다. 콘트라스트를 나타내는 임의의 다른 알려진 측정값이 사용될 수 있다. 다시, 예시적인 측정값들은, 예를 들면, 장면 내의 에지들의 선명도, 장면 내의 로컬 최대값 및 최소값의 비율 등이다.
동작 A030
제 1 이미지의 제 1 콘트라스트가 제 1 임계값보다 작은 것을 제 1 값이 나타낼 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선으로 장면을 조명하면서 장면의 제 2 이미지를 캡처한다. 이러한 방식으로, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 안개가 있다고 초기 가정하지만, 초기의 가정을 확인하기 위해 추가 조사를 진행한다.
이전에 언급된 예시적인 예를 참조하면, 동작 A030은, 제 1 이미지의 제 1 콘트라스트가 제 1 임계값보다 작다는 것을 제 1 히스토그램이 나타낼 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선으로 장면을 조명하는 동안 장면의 제 2 이미지를 캡처한다는 것을 의미할 수 있다.
제 1 임계값은 제 1 이미지가 안개에 의해 손상되는 것으로 의심되는 콘트라스트를 나타낼 수 있다. 따라서, 제 1 콘트라스트가 제 1 임계값보다 작을 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 이를 안개에 의해 장면이 손상될 수 있다고 해석할 수 있고, 실제로 안개가 존재한다는 것을 보장하기 위해서와 같이 추가 조사가 필요할 수 있다. 이 단계에서, 장면이 평탄한 다이나믹스, 즉 낮은 콘트라스트 또는 유사한 것을 갖는지 또는 장면이 실제로 안개에 노출되는지의 여부는 명확하지 않다.
제 2 이미지의 캡처링(A030)은 제 2 위치에서 IR-컷 필터로 수행될 수 있다. 즉, IR 방사선은 이미지 센서 상에 떨어질 수 있다.
또한, IR 방사선으로 장면을 조명하기 위해, IR 방사선 소스는 제 2 이미지가 캡처될 때 스위치 온될 수 있다. 다르게 표현하면, IR 방사선 소스는 제 2 이미지의 캡처링(A030) 동안 스위치 온될 수 있다.
동작 A040
상기 동작(A020)과 유사하게, 제 2 콘트라스트를 획득하기 위해, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 제 2 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 2 값을 결정한다. 제 2 콘트라스트는 제 2 이미지의 콘트라스트를 나타내는 제 2 콘트라스트 값일 수 있다.
전술한 예시적인 예를 참조하면, 측정의 제 2 값은 제 2 히스토그램일 수 있다. 도 4b를 다시 참조하면, 실선은 제 2 히스토그램의 예를 나타낼 수 있다.
보다 상세하게는, 제 2 콘트라스트는 제 2 히스토그램의 최대 픽셀 카운트와 최소 픽셀 카운트 사이의 비율로서 결정, 예컨대 계산될 수 있다. 전술한 바와 같이, 콘트라스트를 나타내는 임의의 다른 공지된 측정값이 사용될 수 있다.
동작 A050
A040 단계에서 설명한 바와 같이 제 2 값에 의해 나타내진, 제 1 값과 제 2 값의 차가 제 2 임계값보다 클 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 장면에 안개가 있다고 결정한다.
제 2 임계값은 IR 방사선으로 인해 예상되는 콘트라스트의 차이를 나타낼 수있다. 따라서, 차이가 제 2 임계값보다 클 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 이를 장면이 실제로 안개에 의해 손상될 수 있는 것으로 해석할 수 있다. 따라서, 초기 가정이 확정된다.
이전에 언급된 예시적인 예를 참조하면, 동작 A050은, 제 2 히스토그램에 기초하여 제 1 콘트라스트와 제 2 콘트라스트 간의 차이가 제 2 임계값보다 클 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)가 장면에 안개가 있다고 결정하는 것을 의미할 수 있다.
제 1 예로서, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 제 2 콘트라스트에 의해 감소된 제 1 콘트라스트로서 차이를 결정, 예컨대 계산 등을 할 수 있다. 제 1 예는 임의의 적절한 측정값에 따라 제 1 및 제 2 콘트라스트들의 정규화에 선행될 수 있다.
제 2 예로서, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 제 1 콘트라스트를 제 2 콘트라스트로 나눈 것으로 차이를 결정, 예컨대 계산 등을 할 수 있다. 제 2 예는 적합하고 비교 가능한 측정값을 획득하기 위해 제 1 및 제 2 히스토그램들의 정규화가 선행될 수 있다.
제 3 예로서, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 제 1 및 제 2 이미지의 선명도에 기초한 차이를 결정, 예컨대 계산 등을 할 수 있다. 제 3 예는 선명한 에지를 찾고 그의 대응하는 점-확산 함수를 계산함으로써 선명도를 결정할 수 있거나, 이는 소벨 필터 등과 같은 적절한 필터들의 사용을 통해 결정될 수 있다.
동작 A060
이미지 캡처링 디바이스(110)가 장면에 안개가 있다고 결정했을 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 콘트라스트 향상 처리와 같은 이미지 처리를 적용할 수 있고, 및/또는 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선으로 장면을 조명하는 동안 이미지들을 캡처하는 것을 결정할 수 있다. 이는, 이미지 캡처링 디바이스(110)가 제 1 및 제 2 이미지들에 캡처된 장면에 안개가 존재하는지의 여부에 기초하여 콘트라스트 향상 처리를 자동으로 턴 온 또는 오프할 수 있음을 의미한다.
콘트라스트 향상 처리가 적용될 때, 그 차이는 콘트라스트 향상 처리가 제 1 이미지와 같은 이미지들에 얼마나 심하게 또는 강하게 적용될 것인지를 제어하기 위해, 콘트라스트 향상 처리를 수행하는, 알고리즘에 대한 입력으로서 사용될 수 있다.
따라서, 동작 A060에 따른 실시예들에서, 예를 들어, 장면이 손상되거나 또는 안개에 의해 손상되는지의 여부에 관하여 임의의 수동 입력 없이, 이미지 캡처링 디바이스(110)가 장면에 안개가 있다고 결정했을 때, 이미지 품질이 개선될 수 있다.
이미지 캡처링 디바이스(110)가 IR 방사선으로 장면을 조명하는 동안 이미지들을 캡처하도록 결정된 예들에서, 캡처된 이미지들의 신호 대 잡음비가 증가될 수 있는 이점이 있을 수 있다. 그 이유는 위에서 언급한 바와 같이 가시 광선의 파장보다 긴 파장을 갖는 IR 방사선이 더 적게 산란되는 것일 수 있다. 산란이 적으면 노이즈가 적다는 것을 의미한다. 따라서, 신호 대 잡음비가 증가될 수 있다.
또한, 동작들(A010 내지 A050)의 일부 또는 전부는 장면이 안개를 포함하지 않는다고 결정될 때, 이미지 캡처링 디바이스(110)가 콘트라스트 향상 처리를 턴 오프하게 하기 위해서 및 장면이 안개를 포함한다고 결정될 때 이미지 캡처링 디바이스(110)가 콘트라스트 향상 처리를 턴 온하게 하기 위해서 불규칙하거나 규칙적인 시간 간격들로 또는 이벤트에 의해 트리거링되는 것으로 반복적으로 수행될 수 있다. 이벤트는 이미지 캡처링 디바이스(110)가 콘트라스트 향상 처리가 이미지 품질을 악화시키는 것처럼 보인다는 것을 검출하는 것일 수 있다.
도 4a와 도 4b는 안개가 없는 이미지들의 히스토그램들과 안개가 있는 이미지들의 히스토그램들을 각각 도시한다. 히스토그램들간의 콘트라스트의 차이를 보다 잘 강조하기 위해, 모든 히스토그램들은 그들의 각각의 최대값들, 즉 최대 픽셀 카운트에 대해 정규화된다. 이러한 환경에서, 히스토그램 그래프의 기울기는 콘트라스트의 표시로 간주될 수 있다고 생각될 것이다.
도 4a는 안개가 없는 제 1 장면과 관련하여 점선으로 그려진 제 1 히스토그램 및 실선으로 그려진 제 2 히스토그램을 도시한다.
제 1 히스토그램은 제 1 장면이 IR 방사선에 노출되지 않았을 때, 캡처된 제 1 이미지로부터 회득된다. 제 2 히스토그램은 제 1 장면이 IR 방사선에 노출되었을 때 캡처된 제 2 이미지로부터 획득된다.
콘트라스트는 다양한 방식들로 측정될 수 있다. 일 예로서, 픽셀들의 최대 카운트와 최소 카운트 사이의 비율은 제 1 및 제 2 이미지의 콘트라스트를 비교하기 위해 사용될 수 있다.
도 4a에서 알 수 있는 바와 같이, 제 1 및 제 2 이미지들의 콘트라스트 간의 차이는 단지 미미하다. 따라서, 제 1 및 제 2 이미지들에 의해 캡처된 제 1 장면에 안개가 존재하지 않는다는 것이 추론될 수 있다. 추가로, 제 1 또는 제 2 히스토그램들 모두 평면이 아니고, 이는 제 1 장면에 안개가 없다는 표시이기도 하다.
도 4b는 또한, 안개가 있는 제 2 장면과 관련하여, 점선으로 그려진 제 1 히스토그램과 실선으로 그려진 제 2 히스토그램을 도시한다.
제 1 히스토그램은 제 2 장면이 IR 방사선에 노출되지 않았을 때 캡처된 제 1 이미지로부터 획득된다. 제 2 장면이 IR 방사선에 노출되었을 때 제 2 히스토그램은 제 2 이미지로부터 획득된다.
다시, 콘트라스트는 예를 들어, 제 1 및 제 2 이미지들과 관련된 제 1 및 제 2 히스토그램들에서 최대 카운트와 최소 카운트 사이의 비율로서 측정될 수 있다.
도 4b로부터 알 수 있는 바와 같이, 제 1 및 제 2 이미지들의 콘트라스트 간의 차이는 상당히 중요하다. 따라서, 제 1 및 제 2 이미지에 의해 캡처된 제 2 장면에 안개가 존재함이 추론될 수 있다.
따라서, 본 명세서의 실시예들에 의해 주어진 바와 같이, 안개가 장면에 존재하는지 여부의 결정은 2개의 주요 동작들을 포함할 수 있다.
제 1 동작은 장면의 이미지, 즉 제 1 이미지가 낮은 콘트라스트를 갖는지 여부를 평가하는 것일 수 있다. 콘트라스트가 낮은 경우, 이는 이미지의 장면에 안개가 있음을 나타내는 제 1 표시로서 해석될 수 있다.
제 2 동작은 - 제 1 동작에 따라 장면에 안개가 있다는 제 1 표시를 확인하기 위해 - 추가 이미지, 즉 제 2 이미지를 캡처하는 것일 수 있고, 제 1 이미지와 제 2 이미지로부터 획득된 콘트라스트가 제 2 임계값과 다를 때, 장면에 안개가 있다고 추론될 수 있다. 장면이 평탄한 다이나믹스를 갖는 이미지를 생성하면, 제 1 이미지와 제 2 이미지 사이의 콘트라스트에 단지 약간의 차이가 있다. 대조적으로, 제 1 및 제 2 이미지 간의 콘트라스트의 차이가 제 2 임계값보다 클 때 제 1 표시가 확인된다.
도 5를 참조하면, 도 1의 이미지 캡처링 디바이스(110)의 실시예들의 개략적인 블록도가 도시된다.
이미지 캡처링 디바이스(110)는 여기에 설명된 방법들을 수행하기 위한 수단과 같은 처리 모듈(501)을 포함할 수 있다. 수단은 하나 이상의 하드웨어 모듈들 및/또는 하나 이상의 소프트웨어 모듈들의 형태로 구현될 수 있다.
이미지 캡처링 디바이스(110)는 메모리(502)를 더 포함할 수 있다. 메모리는 예를 들면, 컴퓨터 판독 가능 코드 유닛들을 포함할 수 있는 컴퓨터 프로그램(503)의 형태로 명령들을 포함, 예컨대 포함하거나 저장할 수 있다.
본 명세서의 일부 실시예들에 따르면, 이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501)은 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수 있는 일 예시적인 하드웨어 모듈인 처리 회로(504)를 포함한다. 따라서, 처리 모듈(501)은 처리 회로(504)의 형태로 구현되거나, 처리 회로(504)'에 의해 구현'될 수 있다. 명령들은 처리 회로(504)에 의해 실행 가능할 수 있고, 그에 의해 이미지 캡처링 디바이스(110)는 도 3의 방법들을 수행하도록 동작 가능하다. 다른 예로서, 이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 회로(504)에 의해 실행될 때, 명령들은 이미지 캡처링 디바이스(110)가 도 3에 따른 방법을 수행하게 할 수 있다.
상기의 관점에서, 일 예에서, 이미지 캡처링 디바이스(110)를 사용하여 이미징된 장면에서 안개를 검출하기 위한 이미지 캡처링 디바이스(110)가 제공된다. 다시, 메모리(502)는 상기 처리 회로(504)에 의해 실행 가능한 명령들을 포함하고, 그에 의해 이미지 캡처링 디바이스(110)는:
장면을 IR 방사선으로 조명하지 않고 장면의 제 1 이미지를 캡처하고,
상기 제 1 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 1 값을 결정하고,
상기 제 1 이미지의 제 1 콘트라스트가 제 1 임계값보다 작은 것을 상기 제 1 값이 나타낼 때, IR 방사선에 의해 상기 장면을 조명하는 동안 장면의 제 2 이미지를 캡처하고,
제 2 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 2 값을 결정하고;
제 2 값에 의해 나타내진, 제 1 콘트라스트와 제 2 콘트라스트 사이의 차이가 제 2 임계값보다 클 때, 장면에 안개가 존재한다고 결정하기 위해 동작 가능하다.
도 5는 전술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램(503)을 포함하는 캐리어(505) 또는 프로그램 캐리어를 또한 도시한다. 캐리어(505)는 컴퓨터 판독 가능 매체일 수 있다.
일부 실시예들에서, 이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501)은 예시적인 하드웨어 모듈들로서 캡처링 모듈(510) 및 결정 모듈(520) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 전술한 예시적인 하드웨어 모듈들 중 하나 이상은 하나 이상의 소프트웨어 모듈들로서 구현될 수 있다.
또한, 이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501)은 적용 가능할 때 수신 모듈 및/또는 송신 모듈에 의해 예시될 수 있는 입력/출력 유닛(506)을 포함한다.
또한, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 이미지 센서 (507)를 포함할 수 있다.
이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR-컷 필터(508)를 더 포함할 수 있다.
또한, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선 소스(509)를 더 포함할 수 있다.
따라서, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 이미지 캡처링 디바이스(110)를 사용하여 이미징된 장면의 안개를 검출하도록 구성된다.
따라서, 전술한 다양한 실시예들에 따라, 이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501) 및/또는 캡처링 모듈(510)은 IR 방사선으로 장면을 조명하지 않고 장면의 제 1 이미지를 캡처하도록 구성된다.
이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501) 및/또는 결정 모듈(520), 또는 추가 결정 모듈(도시되지 않음)은 제 1 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 1 값을 결정하도록 구성된다.
또한, 이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501) 및/또는 캡처링 모듈(510)은, 제 1 이미지의 제 1 콘트라스트가 제 1 임계값보다 작다는 것을 제 1 값이 나타낼 때, IR 방사선으로 장면을 조명하는 동안 장면의 제 2 이미지를 캡처하도록 구성된다.
이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501) 및/또는 결정 모듈 (520) 또는 또 다른 결정 모듈(도시되지 않음)은 제 2 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 2 값을 결정하도록 구성된다.
또한, 이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501) 및/또는 결정 모듈(520), 또는 또 다른 결정 모듈(도시되지 않음)은, 제 2 값에 의해 나타내진, 제 1 콘트라스트와 제 2 콘트라스트 간의 차이가 제 2 임계값보다 클때, 장면에서 안개가 존재한다고 결정하도록 구성된다.
제 1 임계값은 제 1 이미지가 안개에 의해 손상되는 것으로 의심되는 콘트라스트를 나타낼 수 있다.
제 2 임계값은 IR 방사선으로 인해 예상되는 콘트라스트의 차이를 나타낼 수있다.
언급된 바와 같이, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 이미지들을 캡처링하기 위한 이미지 센서(507)를 포함할 수 있다.
이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선을 컷하기 위한 IR-컷 필터(508)를 포함할 수 있고, IR-컷 필터(508)는 제 1 위치와 제 2 위치 사이에서 이동 가능할 수 있고, IR-컷 필터(508)가 제 1 위치에 있을 때, IR 방사선은 이미지 센서(507)에 도달하는 것이 방지될 수 있고, IR-컷 필터(508)가 제 2 위치에 있을 때, IR 방사선이 이미지 센서(507) 상으로 떨어지게 될 수 있다.
이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501) 및/또는 캡처링 모듈(510)은 제 1 위치에서 IR-컷 필터(508)로 제 1 이미지를 캡처하고, 및/또는 제 2 위치에서 IR-컷 필터(508)로 제 2 이미지를 캡처하도록 구성될 수 있다.
언급된 바와 같이, 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선을 방출하기 위한 IR 방사선 소스(509)를 포함할 수 있고, 이미지 캡처링 디바이스(110) 및/또는 처리 모듈(501) 및/또는 캡처링 모듈(510)은 제 1 이미지의 캡처 동안 IR 방사선 소스(509)를 스위치 오프하고, 제 2 이미지의 캡처 동안 IR 방사선 소스(509)를 스위치 온하도록 구성될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는, 용어 "모듈"은 하나 이상의 기능 모듈들을 지칭할 수 있고, 각각의 기능 모듈은 노드 내의 하나 이상의 하드웨어 모듈들 및/또는 하나 이상의 소프트웨어 모듈들 및/또는 결합된 소프트웨어/하드웨어 모듈로서 구현될 수 있다. 일부 예들에서, 모듈은 노드의 소프트웨어 및/또는 하드웨어로서 실현되는 기능 유닛을 나타낼 수 있다.
본 명세서에서 사용되는, 용어 "컴퓨터 프로그램 캐리어", "프로그램 캐리어" 또는 "캐리어"는 컴퓨터 판독 가능 매체를 지칭할 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨터 프로그램 캐리어는 전자, 광학 및/또는 무선 신호와 같은 일시적인 전파 신호들을 배제할 수 있다. 따라서, 이들 예들에서, 컴퓨터 프로그램 캐리어는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체와 같은 비일시적 캐리어일 수 있다.
본 명세서에서 사용되는, 용어 "처리 모듈"은 하나 이상의 하드웨어 모듈들, 하나 이상의 소프트웨어 모듈들 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 하드웨어, 소프트웨어 또는 결합된 하드웨어-소프트웨어 모듈인 임의의 그러한 모듈은 여기에 개시되는 결정 수단, 추정 수단, 캡처 수단, 연관 수단, 비교 수단, 식별 수단, 선택 수단, 수신 수단, 전송 수단 등일 수 있다. 일 예로서, 표현 "수단"은 도면들과 관련하여 상기에 열거된 모듈들에 대응하는 모듈일 수 있다.
본 명세서에 사용된, 용어 "소프트웨어 모듈"은 소프트웨어 애플리케이션, 동적 링크 라이브러리(DLL), 소프트웨어 컴포넌트, 소프트웨어 오브젝트, 컴포넌트 오브젝트 모델(COM)에 따른 오브젝트, 소프트웨어 기능, 소프트웨어 엔진, 실행 가능한 이진 소프트웨어 파일 등을 지칭할 수 있다.
"처리 모듈" 또는 "처리 회로"라는 용어들은 본 명세서에서 예를 들어, 하나 이상의 프로세서들, ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등을 포함하는 처리 유닛을 포함할 수 있다. 처리 회로 등은 하나 이상의 프로세서 커널들을 포함할 수 있다.
본 명세서에 사용된, 표현 "~하도록/~을 위해 구성된"은 처리 회로가 소프트웨어 구성 및/또는 하드웨어 구성에 의해 본 명세서에 기재된 하나 이상의 동작들을 수행하도록 적응되거나 동작하도록 구성될 수 있음을 의미할 수 있다.
본 명세서에 사용된, 용어 "동작"은 동작, 단계, 작동, 응답, 반응, 활동 등을 지칭할 수 있다. 본 명세서의 동작은 적용 가능한 경우 두개 이상의 하위 동작들로 분할될 수 있는 것이 주의되어야 한다. 또한, 적용 가능한 경우, 여기에 기술된 두개 이상의 동작들이 단일 동작으로 병합될 수 있음이 주의되어야 한다.
본 명세서에 사용된, 용어 "메모리"는 하드 디스크, 자기 저장 매체, 휴대용 컴퓨터 디스켓 또는 디스크, 플래시 메모리, RAM 등을 지칭할 수 있다. 또한, 용어 "메모리"는 프로세서의 내부 레지스터 메모리 등을 지칭할 수 있다.
본 명세서에 사용된, 용어 "컴퓨터 판독 가능 매체"는 범용 직렬 버스(USB) 메모리, DVD-디스크, 블루레이 디스크, 데이터 스트림으로서 수신되는 소프트웨어 모듈, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 메모리 스틱, 멀티미디어 카드(MMC), 보안 디지털(SD) 카드 등과 같은 메모리 카드 등일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체의 전술한 예들 중 하나 이상은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품들로서 제공될 수 있다.
본 명세서에서 사용된, 용어 "컴퓨터 판독 가능 코드 유닛들"은 컴퓨터 프로그램의 텍스트, 컴파일된 포맷 또는 그 사이의 임의의 것의 컴퓨터 프로그램을 나타내는 이진 파일의 부분들 또는 전체일 수 있다.
본원에 사용된, 용어 "수" 및/또는 "값"은 이진, 실수, 허수 또는 유리수 등과 같은 임의의 종류의 숫자일 수 있다. 또한, "수" 및/또는 "값"은 문자 또는 문자 열과 같은 하나 이상의 문자들일 수 있다. "수" 및/또는 "값"은 또한 비트의 스트링, 즉 제로 및/또는 1로 표현될 수 있다.
본 명세서에 사용된, "제 1", "제 2", "제 3" 등의 용어는 문맥으로부터 달리 명백하지 않는 한 피처들, 장치들, 요소들, 유닛들 등을 구별하기 위해 단순히 사용되었을 수 있다.
본 명세서에 사용된, 용어 "후속 동작"은 하나의 동작이 선행 동작 후에 수행되는 것을 지칭할 수 있지만, 추가 동작들은 상기 하나의 동작 전, 그외 이전 동작 후에 수행될 수 있거나 수행되지 않을 수 있다.
본 명세서에 사용된, "~의 세트"라는 용어는 하나 이상의 것을 지칭할 수 있다. 예를 들면, 디바이스들의 세트는 하나 이상의 디바이스들을 지칭할 수 있고, 파라미터들의 세트는 본 명세서의 실시예들에 따른 하나 이상의 파라미터들 등을 지칭할 수 있다.
본 명세서에서 사용된, 표현 "일부 실시예들에서"는 설명된 실시예의 특징들이 본 명세서에 개시된 임의의 다른 실시예와 결합될 수 있음을 나타내기 위해 사용되었다.
다양한 양태들의 실시예들이 설명되었지만, 많은 다른 변경들, 수정들 등이 당업자에게 명백해질 것이다. 따라서, 설명된 실시예들은 본 개시의 범위를 제한하도록 의도되지 않는다.
Claims (8)
- 이미지 캡처링 디바이스(110)에 의해 수행되고, 상기 이미지 캡처링 디바이스(110)를 사용하여 이미징된 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법으로서, 상기 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선을 방출하기 위한 IR 방사선 소스를 포함하는, 상기 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법에 있어서:
IR 방사선 소스가 스위치 오프되는 동안 상기 장면의 제 1 이미지를 캡처하는 단계(A010),
상기 제 1 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 1 값을 결정하는 단계(A020)를 포함하고,
상기 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법은:
상기 제 1 이미지의 제 1 콘트라스트가 제 1 임계값보다 작음을 상기 제 1 값이 나타낼 때, 상기 IR 방사선으로 상기 장면을 조명하는 동안 상기 장면의 제 2 이미지를 캡처하는 단계(A030),
상기 제 2 이미지에 대한 콘트라스트에 관한 측정의 제 2 값을 결정하는 단계(A040),
상기 제 2 값에 의해 나타내진 상기 제 1 콘트라스트와 제 2 콘트라스트 사이의 차이가 제 2 임계값보다 클 때, 상기 장면에 안개가 존재한다고 결정하는 단계(A050)를 특징으로 하는, 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 이미지 캡처링 디바이스(110)는 이미지들을 캡처하기 위한 이미지 센서(507)를 포함하는, 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선을 컷(cutting)하기 위한 IR-컷 필터(508)를 포함하고, 상기 IR-컷 필터(508)는 제 1 위치와 제 2 위치 사이에서 이동 가능하고, 상기 IR 방사선은 상기 IR-컷 필터(508)가 상기 제 1 위치에 있을 때 상기 이미지 센서(507)에 도달하는 것이 방지되고, 상기 IR 방사선은 상기 IR-컷 필터(508)가 상기 제 2 위치에 있을 때 상기 이미지 센서(507)상에 떨어지게 허용되는, 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 제 1 이미지의 캡처 단계(A010)는 상기 제 1 위치에서 상기 IR-컷 필터(508)에 의해 수행되고, 상기 제 2 이미지의 캡처 단계(A030)는 상기 제 2 위치에서 상기 IR-컷 필터(508)에 의해 수행되는, 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 이미지 캡처링 디바이스(110)는 IR 방사선을 방출하기 위한 IR 방사선 소스(509)를 포함하고, 상기 IR 방사선 소스(509)는 상기 제 1 이미지의 캡처 단계(A010) 동안 스위치 오프되고, 상기 IR 방사선 소스(509)는 상기 제 2 이미지의 캡처 단계(A030) 동안 스위치 온되는, 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성된, 이미지 캡처링 디바이스(110).
- 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램(503)에 있어서,
이미지 캡처링 디바이스(110)상에 실행될 때, 상기 이미지 캡처링 디바이스(110)가 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독 가능한 코드 유닛들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램. - 제 7 항에 따른 컴퓨터 프로그램을 포함하는 캐리어(505)에 있어서,
상기 캐리어(505)는 컴퓨터 판독 가능한 매체인, 캐리어.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP17197933.9 | 2017-10-24 | ||
| EP17197933.9A EP3477548B1 (en) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | Method and image capturing device for detecting fog in a scene |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190045857A KR20190045857A (ko) | 2019-05-03 |
| KR102059906B1 true KR102059906B1 (ko) | 2020-02-11 |
Family
ID=60191122
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180125880A KR102059906B1 (ko) | 2017-10-24 | 2018-10-22 | 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법 및 이미지 캡처링 디바이스 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10467742B2 (ko) |
| EP (1) | EP3477548B1 (ko) |
| JP (1) | JP6598960B2 (ko) |
| KR (1) | KR102059906B1 (ko) |
| CN (1) | CN109697701B (ko) |
| TW (1) | TWI690900B (ko) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3447678A1 (en) * | 2017-08-21 | 2019-02-27 | Axis AB | Method and image processing device for detecting a portion of an image |
| WO2019129083A1 (zh) * | 2017-12-27 | 2019-07-04 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种红外灯控制方法、装置及四目可调节摄像机 |
| JPWO2022039231A1 (ko) * | 2020-08-21 | 2022-02-24 | ||
| CN112866636B (zh) * | 2020-12-31 | 2023-06-27 | 北京文安智能技术股份有限公司 | 基于最远可视距离的团雾识别预警方法、系统和电子设备 |
| CN113077422B (zh) * | 2021-03-22 | 2023-08-15 | 浙江大华技术股份有限公司 | 起雾图像检测方法、模型训练方法及装置 |
| TWI832568B (zh) * | 2022-11-18 | 2024-02-11 | 廣達電腦股份有限公司 | 霧氣判別方法、及光學設備 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090046894A1 (en) | 2007-08-03 | 2009-02-19 | Valeo Vision | System for the detection by a motor vehicle of a phenomenon that interferes with visibility |
| CN102539385A (zh) | 2012-01-09 | 2012-07-04 | 北京大学 | 多波长雾霾识别方法及能见度测量方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4463388B2 (ja) * | 2000-06-29 | 2010-05-19 | 小糸工業株式会社 | 視認状況測定装置 |
| JP4327024B2 (ja) * | 2003-08-12 | 2009-09-09 | 株式会社日立製作所 | 画像処理システム |
| CN104217215B (zh) * | 2014-08-28 | 2017-11-28 | 哈尔滨工程大学 | 一种水面有雾图像和清晰图像的分类识别方法 |
| JP6361631B2 (ja) * | 2015-10-29 | 2018-07-25 | Smk株式会社 | 車載センサ、車両用灯具及び車両 |
| EP3313077B1 (en) * | 2015-11-05 | 2019-09-25 | Axis AB | A method and apparatus for controlling a degree of compression of a digital image |
-
2017
- 2017-10-24 EP EP17197933.9A patent/EP3477548B1/en active Active
-
2018
- 2018-10-16 TW TW107136375A patent/TWI690900B/zh active
- 2018-10-22 CN CN201811227758.3A patent/CN109697701B/zh active Active
- 2018-10-22 JP JP2018198810A patent/JP6598960B2/ja active Active
- 2018-10-22 KR KR1020180125880A patent/KR102059906B1/ko active IP Right Grant
- 2018-10-24 US US16/168,834 patent/US10467742B2/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090046894A1 (en) | 2007-08-03 | 2009-02-19 | Valeo Vision | System for the detection by a motor vehicle of a phenomenon that interferes with visibility |
| CN102539385A (zh) | 2012-01-09 | 2012-07-04 | 北京大学 | 多波长雾霾识别方法及能见度测量方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3477548A1 (en) | 2019-05-01 |
| US20190122355A1 (en) | 2019-04-25 |
| CN109697701A (zh) | 2019-04-30 |
| JP6598960B2 (ja) | 2019-10-30 |
| JP2019078755A (ja) | 2019-05-23 |
| EP3477548B1 (en) | 2020-02-19 |
| US10467742B2 (en) | 2019-11-05 |
| CN109697701B (zh) | 2020-10-02 |
| KR20190045857A (ko) | 2019-05-03 |
| TWI690900B (zh) | 2020-04-11 |
| TW201923709A (zh) | 2019-06-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102059906B1 (ko) | 장면에서 안개를 검출하기 위한 방법 및 이미지 캡처링 디바이스 | |
| US11636615B2 (en) | Depth acquisition device and depth acquisition method | |
| US8503818B2 (en) | Eye defect detection in international standards organization images | |
| US8126265B2 (en) | Method and apparatus of correcting hybrid flash artifacts in digital images | |
| US8294794B2 (en) | Shadow removal in an image captured by a vehicle-based camera for clear path detection | |
| US8319854B2 (en) | Shadow removal in an image captured by a vehicle based camera using a non-linear illumination-invariant kernel | |
| JP6553624B2 (ja) | 計測機器、及びシステム | |
| US20120008019A1 (en) | Shadow Removal in an Image Captured by a Vehicle-Based Camera Using an Optimized Oriented Linear Axis | |
| US10791252B2 (en) | Image monitoring device, image monitoring method, and recording medium | |
| US10354413B2 (en) | Detection system and picture filtering method thereof | |
| CN110599479A (zh) | 一种监测区域变化检测方法、装置及存储介质 | |
| US10803625B2 (en) | Detection system and picturing filtering method thereof | |
| KR101341243B1 (ko) | 기상 현상으로 인해 훼손된 영상을 복원하는 장치 및 방법 | |
| Hertel et al. | Image quality standards in automotive vision applications | |
| CN112770021B (zh) | 摄影机与滤片切换方法 | |
| CN109429044A (zh) | 用于检测图像的部分的方法和图像处理设备 | |
| KR20160040335A (ko) | 저조도 상황에서 영상 인식 개선을 위한 적외선 조명 기능을 포함한 저전력 차량용 영상 저장 장치 및 방법 | |
| US20190197349A1 (en) | Image identification method and image identification device | |
| US12026904B2 (en) | Depth acquisition device and depth acquisition method | |
| KR102205130B1 (ko) | 열 이미지 데이터를 필터링하기 위한 방법 및 시스템 | |
| CN115713522A (zh) | 一种基于摄像机的红外灯检测方法及计算机可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |