KR102268970B1 - 안개 제거 방법 및 이를 적용한 안개 제거 시스템 - Google Patents

Abstract

안개 제거 방법 및 이를 적용한 안개 제거 시스템을 개시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 안개 검출 방법은, 영상의 휘도 신호를 기초로 히스토그램을 생성하고, 상기 히스토그램으로부터 히스토그램 폭을 산출하는 단계; 상기 영상의 컬러 신호들을 기초로 컬러 대비 값을 산출하는 단계; 및 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값을 기초로 상기 영상의 안개 레벨을 검출하는 단계;를 포함한다.

Description

안개 제거 방법 및 이를 적용한 안개 제거 시스템{Method for defoging and Defog system}

본 발명의 실시예들은 안개 제거 시스템 및 안개 제거 방법에 관한 것이다.

CCTV 카메라 시스템은 대부분 24시간 가동되기 때문에 CCTV 카메라 영상을 이용한 영상 분석 시스템은 다양한 환경에 강인하도록 설계된다. 환경에 강인한 영상 분석 시스템을 구축하기 위해서는 CCTV 카메라 영상의 화질을 항상 좋게 유지할 필요가 있다.

카메라가 야외에 설치된 경우, 안개나 연기 등에 의해 화질이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이에 대응하기 위해 안개 상황을 검출하고 안개를 제거하여 화질을 개선하는 기능을 갖춘 CCTV 카메라 기술이 많이 개발되고 있다.

한국등록특허 제10-129242호

본 발명의 실시예들은 현재의 안개 상태를 정확하게 검출할 수 있는 안개 제거 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 안개 검출 방법은, 영상의 휘도 신호를 기초로 히스토그램을 생성하고, 상기 히스토그램으로부터 히스토그램 폭을 산출하는 단계; 상기 영상의 컬러 신호들을 기초로 컬러 대비 값을 산출하는 단계; 및 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값을 기초로 상기 영상의 안개 레벨을 검출하는 단계;를 포함한다.

상기 히스토그램 폭 산출 단계는, 상기 히스토그램으로부터 전체 화소 수에 대한 누적 화소 수의 비를 나타내는 제1 기준값 및 제2 기준값에 대응하는 제1 휘도 값 및 제2 휘도 값을 검출하는 단계; 및 상기 제1 휘도 값 및 상기 제2 휘도 값의 차이를 상기 히스토그램 폭으로 산출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

상기 컬러 대비 값 산출 단계는, 각 화소의 컬러 값들 중 최소값 및 최대값을 검출하는 단계; 전체 화소들의 최소값들 및 최대값들로부터 평균 최소값과 평균 최대값을 산출하는 단계; 및 상기 평균 최대값과 상기 평균 최소값의 차이를 상기 컬러 대비 값으로 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 안개 레벨 검출 단계는, 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값의 선형 조합의 지수 함수를 이용하여 상기 안개 레벨을 검출하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 안개 레벨은 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값의 가중합에 반비례할 수 있다.

상기 방법은, 상기 히스토그램 폭의 제1 가중치 및 상기 컬러 대비 값의 제2 가중치 조절에 의해 상기 안개 레벨의 변화 민감도를 조절할 수 있다.

상기 방법은, 상기 안개 레벨이 알람 조건을 만족하면 알람을 발생시키는 단계;를 더 포함할 수 있다.

상기 알람 발생 단계는, 임계 레벨 이상의 안개 레벨이 임계 시간 이상 지속되면 알람을 발생시키는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 방법은, 상기 안개 레벨에 대응하는 안개 제거 강도를 설정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

상기 안개 제거 강도 설정 단계는, 설정된 시간 간격으로, 상기 시간 간격 동안 검출된 안개 레벨들 중 가장 높은 빈도로 검출된 안개 레벨에 대응하는 안개 제거 강도를 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 안개 제거 시스템은, 영상의 휘도 신호를 기초로 히스토그램을 생성하고, 상기 히스토그램으로부터 히스토그램 폭을 산출하고, 상기 영상의 컬러 신호들을 기초로 컬러 대비 값을 산출하고, 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값을 기초로 상기 영상의 안개 레벨을 검출하는 검출부;를 포함한다.

상기 검출부는, 상기 히스토그램으로부터 전체 화소 수에 대한 누적 화소 수의 비를 나타내는 제1 기준값 및 제2 기준값에 대응하는 제1 휘도 값 및 제2 휘도 값을 검출하고, 상기 제1 휘도 값 및 상기 제2 휘도 값의 차이를 상기 히스토그램 폭으로 산출할 수 있다.

상기 검출부는, 각 화소의 컬러 값들 중 최소값 및 최대값을 검출하고, 전체 화소들의 최소값들 및 최대값들로부터 평균 최소값과 평균 최대값을 산출하고, 상기 평균 최대값과 상기 평균 최소값의 차이를 상기 컬러 대비 값으로 산출할 수 있다.

상기 검출부는, 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값의 선형 조합의 지수 함수를 이용하여 상기 안개 레벨을 검출할 수 있다.

상기 안개 레벨은 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값의 가중합에 반비례할 수 있다.

상기 시스템은, 상기 히스토그램 폭의 제1 가중치 및 상기 컬러 대비 값의 제2 가중치 조절에 의해 상기 안개 레벨의 변화 민감도를 조절할 수 있다.

상기 검출부는, 상기 안개 레벨이 알람 조건을 만족하면 알람을 발생시킬 수 있다.

상기 검출부는, 임계 레벨 이상의 안개 레벨이 임계 시간 이상 지속되면 알람을 발생시킬 수 있다.

상기 시스템은, 상기 안개 레벨에 대응하는 안개 제거 강도를 설정하는 제거부;를 더 포함할 수 있다.

상기 제거부는, 설정된 시간 간격으로, 상기 시간 간격 동안 검출된 안개 레벨들 중 가장 높은 빈도로 검출된 안개 레벨에 대응하는 안개 제거 강도를 설정할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 안개 제거 시스템 및 방법은 영상의 휘도 값 및 컬러 값을 이용함으로써 안개 검출의 정확도를 높이고, 적응적 안개 제거를 위한 안개 레벨을 검출할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 안개 제거 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3a는 안개 상황에서 촬영된 영상의 Y 값을 기초로 생성한 히스토그램의 예이고, 도 3b는 안개가 없는 상황에서 촬영된 영상의 Y 값을 기초로 생성한 히스토그램의 예이다.
도 4a는 도 3a의 히스토그램에서 히스토그램 폭(HW)을 산출한 예이고, 도 4b는 도 3b의 히스토그램에서 히스토그램 폭(HW)을 산출한 예이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 폭(HW) 및 컬러 대비 값(AC)과 안개 레벨 값의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 안개 검출 방법을 개략적으로 설명하는 흐름도이다.
도 7은 도 6에 도시된 안개 검출 단계 내지 알람 발생 단계를 개략적으로 설명하는 흐름도이다.
도 8 및 도 9a 내지 도 9c는 관리장치가 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스의 일 예이다.

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

따라서, 프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블록을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다. 또한, 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니 되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지 관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.

상술한 목적, 특징 및 장점들은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 더욱 분명해 질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략하거나 간략하게 설명하는 것으로 한다.

한편, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예에 따른 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 안개 제거 시스템의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 실시예의 안개 제거 시스템(100)은 카메라(200) 및 관리장치(700)를 포함할 수 있다. 카메라(200)는 유선 및/또는 무선의 네트워크를 통해 관리장치(700)와 연결될 수 있다.

카메라(200)는 특정 장소의 고정된 위치에 배치되고, 촬영 범위가 고정된 단일 고정식 카메라 또는 팬(Pan)/틸트(Tilt)/줌(Zoom) 기능을 갖는 PTZ 카메라일 수 있다. 카메라(100)는 비쥬얼 카메라, 특수 목적 카메라 등을 포함하는 감시용 카메라, 휴대용 카메라, 캠코더 등일 수 있다.

카메라(200)는 영상을 획득하고, 획득한 영상으로부터 안개를 검출하고, 운용자에게 알람을 전달할 수 있다. 카메라(200)는 획득한 영상에서 안개를 제거하여 화질이 개선된 영상을 출력할 수 있다.

카메라(200)는 영상으로부터 안개 발생 상황을 판단할 수 있는 특징정보를 추출하고, 추출한 특징정보를 수치화함으로써 안개 정도를 레벨화할 수 있다. 카메라(200)는 특징정보로서 영상의 히스토그램 폭 및 컬러 대비값을 추출할 수 있다. 카메라(200)는 안개 레벨의 시간에 따른 변화를 기초로 알람 발생 여부를 판단할 수 있다. 카메라(200)는 알람이 발생한 경우 및/또는 사용자의 설정에 의해 안개 제거 여부 및 안개 제거 정도를 판단하고, 영상에서 안개를 제거할 수 있다.

카메라(200)의 안개 레벨 판단은 프레임 단위로 얻어지는 영상을 기준으로 수행할 수 있다. 카메라(200)의 안개 제거 판단 및 안개 제거는 일정 시간 간격 동안 얻어진 일련의 프레임들의 안개 레벨 변화를 모니터링하여 일정 개수의 프레임 단위로 수행할 수 있다.

관리장치(700)는 카메라(200)와 연결되어 카메라(200)로 영상을 요청할 수 있다. 관리장치(700)는 카메라(200)로부터 영상을 수신하여 디스플레이에 제공하고, 디스플레이 중인 영상들을 모니터링할 수 있다. 관리장치(700)는 개인용 컴퓨터, 스마트폰, 테블릿, 핸드헬드 장치 등의 단말 또는 클라우드 서버, 레코딩 서버, 업그레이드 서버, 알람 서버 등의 서버일 수 있다.

관리장치(700)는 입력수단 및 디스플레이를 포함할 수 있다.

입력수단은 키 패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 마우스, 리모컨, 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다.

디스플레이는 액정 디스플레이 패널(LCD), 유기 발광 디스플레이 패널(OLED), 전기 영동 디스플레이 패널(EPD) 등으로 이루어질 수 있다. 디스플레이는 사용자의 터치를 통하여 입력을 받을 수 있도록 터치스크린 형태로 구비되어, 사용자 입력 인터페이스로서 동작할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 카메라(200)는 광학부(201), 영상센서(203), 영상신호프로세서(ISP, Image Signal Processor)(205), 저장부(207) 및 안개제거부(209)를 포함할 수 있다.

광학부(201)는 줌 렌즈 및 포커스 렌즈, 광량 조절을 위한 조리개(iris) 등의 광학계를 포함할 수 있다.

영상센서(203)는 광학부(201)를 통과한 빛을 전기적인 영상 신호로 변환시킬 수 있다. 영상센서(203)는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) 등의 광전변환소자일 수 있다.

영상신호프로세서(205)는 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 영상신호프로세서(205)는 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 영상신호프로세서(205)의 기능은 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다.

영상신호프로세서(205)는 영상센서(203)로부터의 디지털 영상 신호 또는 영상센서(203)로부터의 아날로그 영상 신호를 변경한 디지털 영상 신호에 대해 노이즈 제거, 감마 보정(Gamma Correction), 색필터 배열 보간(color filter array interpolation), 색 보정(color correction), 색 향상(color enhancement) 등의 화질 개선을 위한 신호 처리를 수행할 수 있다. 영상의 컬러 도메인은 YUV 도메인, RGB 도메인, YCbCr 도메인 등일 수 있다. 영상신호프로세서(205)는 RGB 도메인의 컬러 영상을 출력할 수 있다. 영상신호프로세서(205)는 영상을 저장부(207)에 저장할 수 있다.

저장부(207)는 영상신호프로세서(205)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입력되거나 출력되는 데이터들(예를 들어, 영상 등)을 임시 저장할 수 있다. 저장부(207)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, 롬 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 저장부(207)는 인터넷 상에서 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)일 수 있다.

안개제거부(209)는 영상 분석을 통해 안개를 검출하여 알람을 발생하고, 필요한 경우 영상에 안개 제거 처리를 수행할 수 있다. 안개제거부(209)는 영상의 휘도 신호 및 컬러 신호를 기초로 안개를 검출할 수 있다. 예를 들어, 안개제거부(209)는 영상의 Y 값 및 RGB 값을 기초로 안개를 검출할 수 있다. 안개제거부(209)는 검출부(229) 및 제거부(249)를 포함할 수 있다.

검출부(229)는 영상 내 각 화소의 Y 값 및 RGB 값을 획득할 수 있다. 검출부(229)는 입력되는 영상이 YUV 도메인의 영상인 경우, 각 화소의 Y 값을 획득하고, YUV 도메인을 RGB 도메인으로 변환한 후 각 화소의 RGB 값을 획득할 수 있다. 또는, 검출부(229)는 입력되는 영상이 RGB 도메인의 영상인 경우, 각 화소의 RGB 값을 획득하고, RGB 도메인을 YUV 도메인으로 변환한 후 각 화소의 Y 값을 획득할 수 있다. 또는, 검출부(229)는 소정의 컬러 도메인의 영상을 YUV 도메인 영상 및 RGB 도메인 영상으로 변환하여 Y 값 및 RGB 값을 획득할 수 있다. 다른 실시예에서, 영상신호프로세서(205)에서 영상의 Y 값 및 RGB 값을 획득하여 검출부(229)로 출력할 수도 있다.

검출부(229)는 Y 값을 기초로 입력 영상의 히스토그램을 생성할 수 있다. 히스토그램은 영상의 휘도 분포를 나타내는 것으로, 휘도 값(luminance value)을 x축으로 하고, 해당 휘도 값을 갖는 화소의 수를 나타내는 빈도(frezuency)를 y축으로 표현한 그래프이다.

도 3a는 안개 상황에서 촬영된 영상의 Y 값을 기초로 생성한 히스토그램의 예이고, 도 3b는 안개가 없는 상황에서 촬영된 영상의 Y 값을 기초로 생성한 히스토그램의 예이다. 안개 상황에서 촬영된 영상은 안개의 영향으로 전체적으로 뿌옇게 보이며, 따라서 히스토그램도 대다수의 화소가 높은 화소 값을 가진다. 반면, 안개가 없는 상황에서 촬영된 영상은 안개에 의한 화질 저하 없이 선명한 형태를 보이며, 히스토그램 또한 화소 값이 전체적으로 골고루 분포된다. 안개가 생성되면 영상이 뿌옇게 보이고 영상의 대부분이 비슷한 색으로 보이기 때문에 안개가 짙게 생성되어 있을수록 히스토그램의 폭이 좁아지고 우상향 분포를 보이게 된다.

검출부(229)는 히스토그램의 폭을 수치화할 수 있다. 검출부(229)는 제1 기준 휘도 값(A)과 제2 기준 휘도 값(B)의 차이인 히스토그램 폭(HW)을 산출할 수 있다. 검출부(229)는 히스토그램의 좌측부터 화소 수를 누적하여 x축에서 제1 기준 휘도 값(A) 및 제2 기준 휘도 값(B)을 검출할 수 있다.

히스토그램의 그래프가 시작되는 위치에서 누적 화소 수가 0이고, 그래프가 끝나는 위치에서 누적 화소 수는 전체 화소 수이다. 제1 기준 휘도 값(A)은 히스토그램의 그래프가 시작되는 위치에서부터 전체 화소 수에 대한 누적 화소 수의 비가 제1 기준값이 되는 x축의 휘도 값일 수 있다. 제2 기준 휘도 값(B)은 히스토그램의 그래프가 시작되는 위치에서부터 전체 화소 수에 대한 누적 화소 수의 비, 또는 히스토그램의 그래프가 끝나는 위치에서부터 전체 화소 수에 대한 누적 화소 수의 비가 제2 기준값이 되는 x축의 휘도 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 기준값은 하위 1%이고, 제2 기준값은 하위 99% 또는 상위 1%일 수 있다. 이 경우, 전체 화소 수가 76,800개이면, 제1 기준 휘도 값(A)은 누적 화소 수가 768을 초과하는 x축의 휘도 값이고, 제2 기준 휘도 값(B)은 누적 화소 수가 76,032를 초과하는 x축의 휘도 값일 수 있다.

도 4a는 도 3a의 히스토그램에서 히스토그램 폭(HW)을 산출한 예이고, 도 4b는 도 3b의 히스토그램에서 히스토그램 폭(HW)을 산출한 예이다. 도 4a 및 도 4b로부터 안개가 발생하면 히스토그램의 폭이 좁아짐을 알 수 있다. 안개 농도가 짙어질수록 히스토그램의 폭은 좁아진다.

도 4a에서, 제1 기준 휘도 값(A)은 누적 화소 수가 하위 1%를 초과하는 휘도 값인 8이고, 제2 기준 휘도 값(B)은 누적 화소 수가 상위 1%를 초과하는 휘도 값인 242이고, 히스토그램 폭(HW)은 제1 기준 휘도 값(A)과 제2 기준 휘도 값(B)의 차이(즉, 242-8=234)이다.

도 4b에서, 제1 기준 휘도 값(A)은 누적 화소 수가 하위 1%를 초과하는 휘도 값인 144이고, 제2 기준 휘도 값(B)은 누적 화소 수가 상위 1%를 초과하는 휘도 값인 212이고, 히스토그램 폭(HW)은 제1 기준 휘도 값(A)과 제2 기준 휘도 값(B)의 차이(즉, 212-144=68)이다.

검출부(229)는 RGB 값을 기초로 컬러 대비 값을 산출할 수 있다.

...(1)

검출부(229)는 식 (1)과 같이, 영상의 각 화소(x)의 R 값, G 값, B 값 중 최소 값(dark(x))과 최대 값(bright(x))을 검출할 수 있다. 예를 들어, 임의의 화소(x)의 [R, G, B] 값이 [160, 30, 100] 이라면, dark(x) 와 bright(x)는 각각 30과 160이 된다.

...(2)

검출부(229)는 식 (2)와 같이, 평균 최소 값(dark) 및 평균 최대 값(bright)을 산출할 수 있다. 평균 최소 값(dark)은 영상의 각 화소의 최소 값(dark(x))을 모두 더한 값을 전체 화소 수로 나눈 값이다. 평균 최대 값(bright)은 영상의 각 화소의 최대 값(bright(x))을 모두 더한 값을 전체 화소 수로 나눈 값이다. 전체 화소 수는 영상의 너비(W)와 높이(H)의 곱으로 산출될 수 있다.

검출부(229)는 평균 최대 값(bright)과 평균 최소 값(dark)의 차이를 컬러 대비 값(AC)으로 산출할 수 있다. 안개가 발생되면 영상이 뿌옇게 나타나기 때문에 색상이 잘 표현 되지 않는다. 영상의 색상은 각 화소의 R 값, G 값, B 값들 사이의 차이가 클수록 선명하게 나타난다. 따라서 안개가 짙을수록 컬러 대비 값(AC)은 작아진다.

...(3)

검출부(229)는 식 (3)과 같이, 히스토그램 폭(HW) 및 컬러 대비 값(AC)을 이용하여 안개 정도를 레벨화한 안개 레벨(Level)을 설정할 수 있다. 안개 레벨(Level)은 히스토그램 폭(HW) 및 컬러 대비 값(AC)의 선형 조합의 지수 함수로 산출할 수 있다.

히스토그램 정보만을 이용한 안개 검출의 경우, 실제 안개가 발생하지 않았음에도 안개 검출로 오알람 발생이 빈번하다. 예를 들어, 안개가 발생하지 않았으나 어두운 조명에 의해 영상이 전체적으로 어두워짐에 따라, 히스토그램 폭은 안개 발생 영상과 유사하게 좁은 형태를 보인다. 본 발명의 실시예는 휘도 정보 및 색상 정보를 모두 이용함으로써 안개 오검출을 줄이고 보다 정확한 안개 검출이 가능하다.

식 (3)의 σ는 경험 또는 실험에 의해 설정된 상수 또는 함수로서, 사용자 입력에 의해 설정될 수 있다. 히스토그램 폭(HW)의 제1 가중치(μ) 및 컬러 대비 값(AC)의 제2 가중치(ν)는 사용자 입력에 의해 설정될 수 있다.

제1 가중치(μ) 및 제2 가중치(ν)가 높게 설정될수록 히스토그램 폭(HW) 및/또는 컬러 대비 값(AC)의 작은 변화에도 가중합의 변화가 크기 때문에 안개 레벨(Level)이 민감하게 변화할 수 있다. 제1 가중치(μ)가 높을수록 히스토그램 폭(HW)에 의해 안개 레벨 값의 변동이 크고, 제2 가중치(ν)가 높을수록 컬러 대비 값(AC)에 의해 안개 레벨 값의 변동이 크다.

사용자는 영상에 컬러 정보가 충분하나 조명 변화가 심한 경우 제1 가중치(μ)를 낮추고 제2 가중치(ν)를 높일 수 있다. 사용자는 영상에 컬러 정보가 충분하지 않으면 제1 가중치(μ)를 높이고 제2 가중치(ν)를 낮출 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 폭(HW) 및 컬러 대비 값(AC)과 안개 레벨 값의 관계를 나타내는 그래프이다. 도 5를 참조하면, 그래프의 x축은 히스토그램 폭(HW) 및 컬러 대비 값(AC)의 가중합을 나타내고, y축은 식 (3)의 지수 함수의 결과 값인 안개 레벨 값을 나타낸다. 히스토그램 폭(HW) 및 컬러 대비 값(AC)의 가중합이 클수록 안개 레벨 값이 작아진다. 미리 획득된 히스토그램 폭(HW) 및 컬러 대비 값(AC)의 가중합과 이에 대응하는 안개 제거 레벨을 데이터베이스화한 그래프 또는 룩업 테이블은 카메라(200)에 미리 저장될 수 있다.

검출부(229)는 안개 레벨 값에서 소수 부분을 올림, 버림, 반올림 등으로 처리하고 100을 곱함으로써 안개 레벨(Level)을 0~100 사이의 정수 값으로 설정할 수 있다.

검출부(229)는 안개 레벨(Level)을 임계 레벨과 비교할 수 있다. 검출부(229)는 안개 레벨(Level)이 임계 레벨 이상이면, 임계 레벨 이상의 안개 레베(Level)의 지속 시간을 임계 시간과 비교할 수 있다. 검출부(229)는 임계 레벨 이상의 안개 레벨(Level)이 임계 시간 이상 지속되면 알람을 발생시킬 수 있다. 지속 시간을 고려함으로써 노이즈 또는 일시적 요인에 의해 발생할 수 있는 순간적인 안개 레벨(Level)의 높음 현상에 대한 필터링이 가능하다. 임계 레벨 및 임계 시간은 사용자에 의해 설정될 수 있다. 임계 레벨 및 임계 시간을 작게 설정할수록 알람이 민감하게 발생할 수 있다. 검출부(229)는 경광등 등 시각적 수단, 경보기 등 청각적 수단, 텍스트 전송 등을 통해 알람을 발생시킬 수 있다.

제거부(249)는 안개 제거 모드에 따라 영상의 안개를 제거할 수 있다. 안개 제거 모드는 제1 내지 제3 모드를 포함할 수 있고, 사용자에 의해 설정될 수 있다. 제거부(249)는 안개 제거 강도에 따라 영상의 안개 제거 정도를 조절할 수 있다.

제1 모드는 "오프(OFF)" 모드로서, 제거부(249)는 "OFF" 모드로 설정된 경우 안개 발생 여부 및/또는 알람 발생 여부에 무관하게 영상에 대한 안개 제거가 수행되지 않을 수 있다.

제2 모드는 "수동(Manual)" 모드로서, 사용자가 설정한 안개 제거 강도에 따라 영상에 대한 안개 제거를 수행할 수 있다. 예를 들어, 안개 제거 강도가 총 10단계이고, 제1 단계에서 제10 단계로 갈수록 짙은 안개에 대응하여 안개 제거 강도가 높아지도록 설정될 수 있다. 사용자는 영상을 관찰하여 안개 제거 강도의 단계를 선택할 수 있고, 제거부(249)는 선택된 단계에 대응하여 영상의 안개를 제거할 수 있다.

제3 모드는 "자동(Auto)" 모드로서, 제거부(249)는 검출부(229)에서 출력되는 안개 레벨(Level)에 대응하는 안개 제거 강도를 자동으로 결정할 수 있다.

제거부(249)는 실시간 또는 일정 시간 간격으로 안개 제거를 수행할 수 있다. 안개 변화는 급격하게 일어나지 않고 비교적 서서히 변화한다. 실시간으로 안개 제거를 수행하는 경우 노이즈 또는 일시적인 요인에 의한 안개 레벨 변화에 따라 안개 제거 강도가 변화함으로써 화면 울렁거림 등이 있을 수 있다. 따라서, 제거부(249)는 사용자 설정에 의해 정해진 시간 간격으로 안개 제거 강도를 결정하여 안개 제거를 수행할 수 있다. 제거부(249)는 설정된 시간 간격 동안 발생한 안개 레벨를 누적하고, 가장 높은 빈도로 발생한 안개 레벨에 의해 안개 제거 강도를 결정할 수 있다. 제거부(249)는 안개 제거 강도를 결정하는 시점에 가까울수록 안개 레벨에 높은 가중치를 적용하여, 안개 제거 강도를 결정하는 시점에 가까운 시점의 안개 레벨의 반영 비중을 높일 수 있다.

제거부(249)는 안개 레벨이 0이면 안개 제거를 수행하지 않고, 안개 레벨이 1 이상일 때 10단계로 나누어 안개 제거 강도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 안개 레벨이 13이면 안개 제거 강도는 2단계, 안개 레벨이 67이면 안개 제거 강도는 7단계로 결정할 수 있다. 10단계의 안개 제거 강도는 예시적인 것으로, 안개 제거 강도의 단계 개수를 달리 설정할 수 있음은 물론이다.

안개 제거 알고리즘은 특별히 제한되지 않으며, 안개 제거 정도를 조절하는 파라미터를 이용하는 공지의 다양한 안개 제거 알고리즘들이 적용될 수 있다.

제거부(249)는 안개 제거 모드가 제1 모드일 때, 검출부(229)에서 알람이 발생한 경우 안개 제거 모드를 제3 모드로 자동 변환할 수 있다. 이 경우 제거부(249)는 안개가 발생하지 않았을 때는 안개 제거를 적용하지 않고, 안개가 발생하였을 때 자동으로 안개 제거가 실행됨으로써 항상 개선된 화질의 영상을 제공할 수 있다.

도 2에서는 영상신호프로세서(205)와 안개제거부(209)를 분리하여 설명하였으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않고, 영상신호프로세서(205)가 안개제거부(209)의 기능을 통합하여 수행할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 안개 검출 방법을 개략적으로 설명하는 흐름도이다. 도 6의 안개 검출 방법은 도 2에 도시된 안개제거부(209)에 의해 수행될 수 있다. 이하에서 도 2 내지 도 5를 참조로 설명한 내용과 중복하는 내용의 상세한 설명은 생략한다.

도 6을 참조하면, 안개제거부(209)는 영상이 입력되면(S61), 영상 분석을 통해 안개 발생 여부를 검출할 수 있다(S62).

안개제거부(209)는 검출된 안개의 레벨이 알람 조건을 만족하는지를 판단하고(S63), 알람 조건을 만족하면 알람을 발생시킬 수 있다(S64). 안개제거부(209)는 안개 레벨이 임계 레벨 이상인 상태로 임계 시간 이상 지속되는 알람 조건을 만족하면 알람을 발생시킬 수 있다.

안개제거부(209)는 안개 제거 모드가 ON 상태인지를 판단하고(S65), ON 상태이면 안개 제거 강도를 설정할 수 있다(S66). 안개 제거 모드는 "OFF" 모드인 제1 모드, "Manual" 모드인 제2 모드, "Auto" 모드인 제3 모드를 포함할 수 있다. 안개 제거 모드가 ON 상태인 경우는 제2 모드 또는 제3 모드일 수 있다. 제2 모드인 경우 사용자가 안개 제거 강도를 설정할 수 있다. 제3 모드인 경우 안개제거부(209)는 안개 레벨에 따라 자동으로 안개 제거 강도를 설정할 수 있다.

안개제거부(209)는 설정된 안개 제거 강도에 따라 영상의 안개를 제거할 수 있다(S67). 안개제거부(209)는 사용자 또는 자동으로 설정된 안개 제거 강도에 따라 영상의 안개 제거 알고리즘의 적용 강도를 조절할 수 있다.

도 7은 도 6에 도시된 안개 검출 단계 내지 알람 발생 단계를 개략적으로 설명하는 흐름도이다.

안개제거부(209)는 영상의 Y 값(휘도 값) 및 RGB 값(컬러 값)을 이용하여 안개를 검출할 수 있다. 안개제거부(209)는 영상으로부터 각 화소의 Y 값 및 RGB 값을 추출할 수 있다(S621).

안개제거부(209)는 Y 값을 기초로 히스토그램을 생성하고(S622), 히스토그램 폭을 산출할 수 있다(S623). 히스토그램 폭은 전체 화소 수에 대한 누적 화소 수의 비가 기 정해진 하위 a%인 제1 기준 휘도 값과 기 정해진 상위 b%인 제2 기준 휘도 값의 차이일 수 있다.

안개제거부(209)는 RGB 값을 기초로 평균 최소값과 평균 최대값을 산출하고(S624), 평균 최소값과 평균 최대값의 차이를 컬러 대비값으로 산출할 수 있다(S625). 평균 최소값은 각 화소의 RGB 값들 중 최소값을 모두 더한 값을 전체 화소 수로 나눈 값일 수 있다. 평균 최대값은 각 화소의 RGB 값들 중 최대값을 모두 더한 값을 전체 화소 수로 나눈 값일 수 있다. 컬러 대비값은 평균 최대값과 평균 최소값의 차이일 수 있다.

안개제거부(209)는 히스토그램 폭 및 컬러 대비값을 이용하여 안개 레벨을 설정할 수 있다(S626). 안개제거부(209)는 사용자 입력에 의해 민감도 파라미터(627)인 히스토그램 폭 및 컬러 대비값 각각의 가중치 설정을 수신할 수 있다. 안개제거부(209)는 가중치를 이용하여 히스토그램 폭 및 컬러 대비값의 가중합을 산출하고, 이를 기초로 안개 레벨을 설정할 수 있다.

안개제거부(209)는 안개 레벨을 임계 레벨과 비교할 수 있다(S631). 안개제거부(209)는 사용자 입력에 의해 임계 파라미터(632)인 임계 레벨의 설정을 수신할 수 있다.

안개제거부(209)는 안개 레벨이 임계 레벨보다 크면, 임계 레벨 이상인 안개 레벨의 지속 시간을 임계 시간과 비교할 수 있다(S633). 안개제거부(209)는 사용자 입력에 의해 지속 시간 파라미터(634)인 임계 시간의 설정을 수신할 수 있다.

안개제거부(209)는 임계 레벨 이상인 안개 레벨의 지속 시간이 임계 시간보다 길면, 알람을 발생할 수 있다(S64).

도 8 및 도 9a 내지 도 9c는 관리장치가 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스의 일 예이다.

도 8을 참조하면, 관리장치(700)는 디스플레이에 사용자가 더욱 쉽고 직관적으로 안개 검출 및 안개 제거의 기준을 설계할 수 있도록 특화된 그래픽 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 사용자는 입력장치를 이용하여 사용자 인터페이스를 통해 파라미터를 입력 및 조절하여 관리장치(700)와 연결된 카메라(200)의 기능 및 기능의 민감도를 제어할 수 있다.

사용자는 민감도(Sensitivity) 파라미터를 이용하여 안개 레벨 값의 발생 감도를 조절할 수 있다. 사용자는 임계(Threshold) 파라미터를 이용하여 안개 레벨 값에 대한 이상 발생 여부를 판단할 수 있다. 사용자는 지속시간(Duration) 파라미터를 이용하여 이상 발생 여부의 지속 시간을 파악하고 알람 발생 여부를 결정할 수 있다.

제1 영역(81)에는 현재 카메라(200)로 입력되고 있는 영상을 제공할 수 있다.

제2 영역(82)에는 안개 검출 기능을 사용할 것인지 여부를 선택할 수 있는 인에이블(Enable) 아이콘(on 또는 off)(82a) 및 안개 제거 기능을 사용할 것인지 여부를 선택할 수 있는 인에이블(Enable) 아이콘(Execute Defog)(82b)이 제공될 수 있다.

제3 영역(83)에는 안개 검출 단계에서 결정된 안개 레벨을 나타내는 레벨 그래프(83a)와 임계(Threshold) 파라미터의 값을 설정할 수 있는 슬라이드바(sliding bar)(83b) 및/또는 에디트 박스(edit box)(83c)가 제공될 수 있다. 레벨 그래프(83a)의 가장 오른쪽부터 왼쪽 또는 가장 왼쪽부터 오른쪽으로 이동하며 시간에 따른 영상의 안개 레벨 변화가 표시될 수 있다. 임계 파라미터의 값 조정에 의해 임계 레벨이 조정될 수 있다. 슬라이드바(sliding bar)(83b) 및/또는 에디트박스(edit box)(83c)를 통해 조절된 임계 레벨이 레벨 그래프(83a)에서 점선으로 표시되고, 레벨 그래프(83a)에 표시된 안개 레벨과 임계 레벨의 대소 관계를 색으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 안개 레벨이 임계 레벨보다 클 경우 빨간색, 작을 경우 파란색으로 표현하여 사용자 인지성을 높일 수 있다. 임계 파라미터 값이 작을수록 알람이 민감하게 발생한다.

제4 영역(84) 및 제5 영역(85)에서는 민감도(Sensitivity) 파라미터를 설정할 수 있다. 제4 영역(84)에 제1 민감도(Sensitivity 1) 파라미터를 설정할 수 있는 슬라이드바(84b) 및/또는 에디트박스(84c)가 제공될 수 있고, 제5 영역(85)에 제2 민감도(Sensitivity 2) 파라미터를 설정할 수 있는 슬라이드바(85b) 및/또는 에디트박스(85c)가 제공될 수 있다. 민감도 파라미터는 히스토그램 폭(HW)의 제1 가중치(μ) 및 컬러 대비 값(AC)의 제2 가중치(ν)를 포함할 수 있다. 민감도 파라미터 값이 높을수록(즉, 값이 클수록) 히스토그램 폭(HW) 및/또는 컬러 대비 값(AC)의 작은 변화에도 안개 레벨 값 및/또는 안개 레벨이 민감하게 변화한다.

제6 영역(86)에는 지속시간(Duration) 파라미터 값을 설정할 수 있는 슬라이드바(86b) 및/또는 에디트박스(86c)가 제공될 수 있다. 지속시간(Duration) 파라미터의 값 조정에 의해 임계 시간이 조정될 수 있다. 지속시간 파라미터 값이 작을수록 알람이 민감하게 발생한다.

제7 영역(87)에는 안개 제거 모드 설정을 위한 수단(87a), 안개 제거 수행 간격 설정을 위한 수단(87b) 및 안개 제거 강도 설정을 위한 수단(87c)이 제공될 수 있다. 안개 제거 모드는 "OFF" 모드인 제1 모드, "Manual" 모드인 제2 모드, "Auto" 모드인 제3 모드를 포함할 수 있다.

도 9a를 참조하면, 안개 제거 모드가 "Auto" 모드로 선택된 경우, 안개 제거 수행 간격 설정을 위한 수단(87b)인 에디트박스가 활성화될 수 있다. 이 경우 안개 제거 강도 설정을 위한 수단(87c)은 비활성화될 수 있다.

도 9b를 참조하면, 안개 제거 모드가 "Manual" 모드로 선택된 경우, 안개 제거 강도 설정을 위한 수단(87c)인 슬라이드바 및/또는 에디트박스가 활성화될 수 있다. 이 경우 안개 제거 수행 간격 설정을 위한 수단(87b)은 비활성화될 수 있다.

도 9c를 참조하면, 안개 레벨이 임계 레벨 이상인 상태가 임계 시간 이상 지속됨에 따라 카메라(200)는 알람을 발생시키고, 사용자 인터페이스는 알람이 발생하면 제2 영역(82)에 제공되는 영상에 시각적 표시를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제2 영역(82)의 테두리(90)를 밝게 표현해서 알람이 발생했음을 사용자에게 전달할 수 있다.

본 발명의 실시예는 카메라로 획득한 영상을 분석하여 안개 상황을 검출하고, 사용자가 안개 제거를 희망할 때 안개 제거 영상을 제공할 수 있다. 본 발명의 실시예는 영상 분석 결과만을 사용하기 때문에 영상센서 외에 추가적인 장치가 필요하지 않고, 히스토그램을 이용한 휘도 정보 및 색상 정보를 함께 이용함으로써 히스토그램 정보만을 이용한 안개 검출의 오류를 줄일 수 있다.

본 발명의 실시예는 사용자의 파라미터 설정에 따라 안개 검출 여부, 알람 여부, 검출 감도 등 안개 검출에 관련된 사항 및 안개 제거 여부, 안개 제거 강도, 안개 제거 주기 등 안개 제거에 관련된 사항을 적응적으로 제어할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예는 안개 정도를 레벨화하여 레벨에 따라 안개 제거 강도를 조절할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예는 운용자가 더욱 쉽고 직관적으로 안개 상황을 검출하는 기준을 설계할 수 있도록 특화된 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

본 발명에 따른 안개검출 및 안개제거방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

본 발명은 첨부된 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.

Claims (20)

1. 영상의 휘도 신호를 기초로 히스토그램을 생성하고, 상기 히스토그램으로부터 히스토그램 폭을 산출하는 단계;
   상기 영상의 컬러 신호들을 기초로 컬러 대비 값을 산출하는 단계; 및
   상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값을 선형 조합한 함수를 이용하여 상기 영상의 안개 레벨을 검출하는 단계;를 포함하는 안개 검출 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 히스토그램 폭 산출 단계는,
   상기 히스토그램으로부터 전체 화소 수에 대한 누적 화소 수의 비를 나타내는 제1 기준값 및 제2 기준값에 대응하는 제1 휘도 값 및 제2 휘도 값을 검출하는 단계; 및
   상기 제1 휘도 값 및 상기 제2 휘도 값의 차이를 상기 히스토그램 폭으로 산출하는 단계;를 더 포함하는 안개 검출 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 컬러 대비 값 산출 단계는,
   각 화소의 컬러 값들 중 최소값 및 최대값을 검출하는 단계;
   전체 화소들의 최소값들 및 최대값들로부터 평균 최소값과 평균 최대값을 산출하는 단계; 및
   상기 평균 최대값과 상기 평균 최소값의 차이를 상기 컬러 대비 값으로 산출하는 단계;를 포함하는 안개 검출 방법.
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 안개 레벨은 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값의 가중합에 반비례하는, 안개 검출 방법.
6. 영상의 휘도 신호를 기초로 히스토그램을 생성하고, 상기 히스토그램으로부터 히스토그램 폭을 산출하는 단계;
   상기 영상의 컬러 신호들을 기초로 컬러 대비 값을 산출하는 단계; 및
   상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값을 기초로 상기 영상의 안개 레벨을 검출하는 단계;를 포함하고,
   상기 안개 레벨은 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값의 가중합에 반비례하고,
   상기 히스토그램 폭의 제1 가중치 및 상기 컬러 대비 값의 제2 가중치 조절에 의해 상기 안개 레벨의 변화 민감도를 조절하는, 안개 검출 방법.
7. 제1항 또는 제6항에 있어서,
   상기 안개 레벨이 알람 조건을 만족하면 알람을 발생시키는 단계;를 더 포함하는 안개 검출 방법.
8. 제7항에 있어서, 상기 알람 발생 단계는,
   임계 레벨 이상의 안개 레벨이 임계 시간 이상 지속되면 알람을 발생시키는 단계;를 포함하는 안개 검출 방법.
9. 제1항 또는 제6항에 있어서,
   상기 안개 레벨에 대응하는 안개 제거 강도를 설정하는 단계;를 더 포함하는 안개 검출 방법.
10. 제9항에 있어서, 상기 안개 제거 강도 설정 단계는,
    설정된 시간 간격으로, 상기 시간 간격 동안 검출된 안개 레벨들 중 가장 높은 빈도로 검출된 안개 레벨에 대응하는 안개 제거 강도를 설정하는 단계;를 포함하는 안개 검출 방법.
11. 영상의 휘도 신호를 기초로 히스토그램을 생성하고, 상기 히스토그램으로부터 히스토그램 폭을 산출하고, 상기 영상의 컬러 신호들을 기초로 컬러 대비 값을 산출하고, 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값을 선형 조합한 함수를 이용하여 상기 영상의 안개 레벨을 검출하는 검출부;를 포함하는 안개 제거 시스템.
12. 제11항에 있어서, 상기 검출부는,
    상기 히스토그램으로부터 전체 화소 수에 대한 누적 화소 수의 비를 나타내는 제1 기준값 및 제2 기준값에 대응하는 제1 휘도 값 및 제2 휘도 값을 검출하고, 상기 제1 휘도 값 및 상기 제2 휘도 값의 차이를 상기 히스토그램 폭으로 산출하는, 안개 제거 시스템.
13. 제11항에 있어서, 상기 검출부는,
    각 화소의 컬러 값들 중 최소값 및 최대값을 검출하고, 전체 화소들의 최소값들 및 최대값들로부터 평균 최소값과 평균 최대값을 산출하고, 상기 평균 최대값과 상기 평균 최소값의 차이를 상기 컬러 대비 값으로 산출하는, 안개 제거 시스템.
14. 삭제
15. 제11항에 있어서,
    상기 안개 레벨은 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값의 가중합에 반비례하는, 안개 제거 시스템.
16. 영상의 휘도 신호를 기초로 히스토그램을 생성하고, 상기 히스토그램으로부터 히스토그램 폭을 산출하고, 상기 영상의 컬러 신호들을 기초로 컬러 대비 값을 산출하고, 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값을 기초로 상기 영상의 안개 레벨을 검출하는 검출부;를 포함하고,
    상기 안개 레벨은 상기 히스토그램 폭 및 상기 컬러 대비 값의 가중합에 반비례하고,
    상기 히스토그램 폭의 제1 가중치 및 상기 컬러 대비 값의 제2 가중치 조절에 의해 상기 안개 레벨의 변화 민감도를 조절하는, 안개 제거 시스템.
17. 제11항 또는 제16항에 있어서, 상기 검출부는,
    상기 안개 레벨이 알람 조건을 만족하면 알람을 발생시키는, 안개 제거 시스템.
18. 제17항에 있어서, 상기 검출부는,
    임계 레벨 이상의 안개 레벨이 임계 시간 이상 지속되면 알람을 발생시키는, 안개 제거 시스템.
19. 제11항 또는 제16항에 있어서,
    상기 안개 레벨에 대응하는 안개 제거 강도를 설정하는 제거부;를 더 포함하는 안개 제거 시스템.
20. 제19항에 있어서, 상기 제거부는,
    설정된 시간 간격으로, 상기 시간 간격 동안 검출된 안개 레벨들 중 가장 높은 빈도로 검출된 안개 레벨에 대응하는 안개 제거 강도를 설정하는, 안개 제거 시스템.

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