KR102346752B1 - 저시정 영상개선 기능을 갖는 영상처리 시스템 및 이의 영상처리 방법 - Google Patents

저시정 영상개선 기능을 갖는 영상처리 시스템 및 이의 영상처리 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102346752B1
KR102346752B1 KR1020210150897A KR20210150897A KR102346752B1 KR 102346752 B1 KR102346752 B1 KR 102346752B1 KR 1020210150897 A KR1020210150897 A KR 1020210150897A KR 20210150897 A KR20210150897 A KR 20210150897A KR 102346752 B1 KR102346752 B1 KR 102346752B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
video image
image
sharpness
module
transmission rate
Prior art date
Application number
KR1020210150897A
Other languages
English (en)
Inventor
심임선
Original Assignee
주식회사 케이피엔
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 케이피엔 filed Critical 주식회사 케이피엔
Priority to KR1020210150897A priority Critical patent/KR102346752B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102346752B1 publication Critical patent/KR102346752B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/007—Dynamic range modification
    • G06T5/009—Global, i.e. based on properties of the image as a whole
    • 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 by the use of histogram techniques
    • H04N5/217—

Abstract

본 발명에 따른 영상처리 시스템은 CCTV 카메라와, 관제 서버와, 제어부를 포함하여 이루어지고, 상기 CCTV 카메라로부터 촬상된 영상은 제어부로 입력된 후, 소정의 영상 처리 이후에 관제 서버로 출력되며, 상기 제어부는 안개검출모듈과, 영상보정모듈과, 전달률 추정모듈과, 평활화 모듈로 이루어진다.
본 발명에 따른 영상처리 방법은 영상 이미지로부터 광산란 요소를 검출하는 제1 단계와, 영상 이미지 속에 포함된 경계 영역의 대비도를 상승시키는 제2 단계와, 영상 이미지의 전달률을 재조정하여 추정하는 제3 단계와, 상기 재조정된 영상 이미지를 히스토그램 평활화를 수행하는 제4 단계를 포함한다.

Description

저시정 영상개선 기능을 갖는 영상처리 시스템 및 이의 영상처리 방법{IMAGE PROCESSING SYSTEM AND IMAGE PROCESSING METHOD}
본 발명은 영상처리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 촬상된 영상 이미지에서 안개, 눈, 비, 연무와 같은 광산란 요소를 제거하여, 영상의 시인성을 향상시킬 수 있는 영상처리 시스템 및 영상처리 방법에 관한 것이다.
최근, 방범, 범죄, 화재 등과 같은 다양한 목적으로 CCTV 카메라의 설치가 확대되고 있다. CCTV 카메라는 렌즈, 이미지 센서, 회로기판으로 이루어지며, 객체로부터 반사된 광은 렌즈를 투과하여 이미지 센서로 입사된다. 이미지 센서는 입사된 광을 디지털 영상 신호로 변환하여 서버에 전송된다.
상기 이미지 센서는 깨끗한 대기 환경인 경우, 선명한 영상 이미지를 생성할 수 있지만, 대기 중에 안개, 눈, 비, 연무와 같은 광산란 요소가 포함될 경우 흐릿한 영상 이미지를 생성할 수 밖에 없다. 때문에 영상 이미지로부터 객체를 인식하기가 매우 어렵다.
등록특허공보 제10-1364727호, 촬영된 영상의 처리를 이용한 안개 감지 방법 및 장치 공개특허공보 제10-2017-0010315호, 헤이즈 검출을 위한 시스템 및 방법들 등록특허공보 제10-2164998호, 디지털 영상 선예도 강화 방법 공개특허공보 제10-2006-0046455호, 자동초점 조정장치 및 이것을 포함하는 촬상장치
본 발명은 안개, 눈, 비, 연무 등과 같은 광산란 요소에 의한 영상 이미지를 개선할 수 있는 영상처리 시스템 및 영상처리 방법을 제공하려는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 해결하고자 하는 과제는 언급한 과제로 제한되지 않는다. 언급하지 않은 다른 기술적 과제들은 이하의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 영상처리 시스템은 CCTV 카메라와, 관제 서버와, 제어부를 포함하여 이루어지고, 상기 CCTV 카메라로부터 촬상된 영상은 제어부로 입력된 후, 소정의 영상 처리 이후에 관제 서버로 출력되며, 상기 제어부는 안개검출모듈과, 영상보정모듈과, 전달률 추정모듈과, 평활화 모듈로 이루어진다.
상기 제어부의 안개검출모듈은 HSI 색공간계에서, S(saturation) 요소를 획득하고, 설정된 검출영역에서 획득된 S 요소가 기 설정된 기준값 이상인 경우, 안개검출신호를 출력하고, 영상보정모듈은 HSI 색공간계에서 H(hue) 요소에 대한 3차원 벡터를 획득하고, 대비도 증가 이후에 H 요소를 보정하며, 전달률 추정모듈은 산란계수의 값을 기초로 이전 영상 이미지와 현재 영상 이미지의 선명도 비교를 통해 전달률을 추정하고, 평활화 모듈은 영상 이미지의 명암 분포를 균등화하도록 구성된다.
본 발명에 따른 영상처리 방법은 영상 이미지로부터 광산란 요소를 검출하는 제1 단계와, 영상 이미지 속에 포함된 경계 영역의 대비도를 상승시키는 제2 단계와, 영상 이미지의 전달률을 재조정하여 추정하는 제3 단계와, 상기 재조정된 영상 이미지를 히스토그램 평활화를 수행하는 제4 단계를 포함한다.
안개 영상 모델에서 정확한 대기값과 전달률을 알기는 어렵다. 광산란 요소가 포함된 영상은 흰색 또는 회색이므로, 영상 이미지에서 이에 대응하는 픽셀값을 대기값으로 사용하고, 상기 전달률은 반복적 추정방식을 사용하여 획득한다. 이에 따라 보다 선명한 영상 이미지를 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 영상처리 시스템의 제어부의 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 절달률 추정을 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 영상처리 방법을 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 영상처리 이전과 이후의 비교 이미지이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 본 명세서에서 ‘부’,‘모듈’,‘시스템’등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 의미할 수 있다.
본 발명은 촬상된 영상 이미지에서 안개, 눈, 비, 연무와 같은 광산란 요소에 의한 블러요소를 제거하여, 영상 이미지의 시인성을 향상시킬 수 있는 영상처리 시스템에 관한 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 영상처리 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명에 따른 영상처리 시스템의 제어부의 구성도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리 시스템은 CCTV 카메라(100), 관제 서버(200), 및 제어부(300)를 포함한다. 상기 제어부는 CCTV 카메라와 관제 서버 사이에 설치된다. CCTV 카메라로부터 촬상된 영상은 제어부로 입력된 후, 소정의 영상 처리 이후에 관제 서버로 출력된다.
상기 CCTV 카메라(100)는 무선 통신 또는 유선 케이블을 통해 제어부와 연결될 수 있다. CCTV 카메라는 상하 좌우로 촬상 영역을 확장할 수 있는 팬틸트 카메라일 수 있다.
상기 관제 서버(200)는 녹화기와 모니터를 포함할 수 있다. 녹화기는 영상 이미지를 저장하고, 모니터는 실시간으로 영상 이미지를 디스플레이 하거나 녹화기에 저장된 영상 이미지를 디스플레이할 수 있다.
상기 제어부(300)는 촬상된 영상 신호에 기초하여 소정의 영상 처리를 수행한다. 상기 제어부(300, Controller)는 안개검출모듈(310)과, 영상보정모듈(320)과, 전달률 추정모듈(330)과, 평활화 모듈(340)을 포함한다.
상기 안개검출모듈(310)은 촬상된 영상 이미지의 소정의 영역으로부터 S(saturation) 요소를 획득한다. 상기 검출영역에서 획득된 S 요소가 기 설정된 기준값 이상인 경우, 안개검출신호를 생성한다.
상기 영상보정모듈(320)은 안개검출모듈의 안개검출신호에 따라 영상 이미지 속에 포함된 객체의 엣지라인을 획득하고, 상기 엣지라인을 기준으로 분리된 영역의 대비도를 증가시킨다.
상기 전달률 추정모듈(330)은 안개 모델의 산란계수(β)를 기초로 전달률t(x)을 추정한다.
상기 평활화 모듈(340)은 획득된 영상 이미지의 명암값을 재분배한다. 이때, 재분배된 영상 이미지는 균등한 명암분포를 갖는다.
상기 제어부의 모듈들에서 수행되는 구체적인 설명은 영상처리 방법의 설명부분에서 후술한다.
한편, CCTV 카메라로 촬상된 영상은 대기 상태에 따라 영상 품질이 결정된다. 예컨대, 맑은 날의 경우 선명한 영상 이미지를 생성할 수 있지만, 먼지, 연무, 눈, 비, 안개 등과 같은 광산란 요소가 대기 중에 존재하면, 영상 이미지의 선명도와 명도는 감소하게 된다.
영상 이미지는 객체로부터 반사되는 직접적인 광과 연무, 눈, 비, 안개 등에 의한 광산란 요소에 의한 산란광을 포함할 수 있다. 안개 모델에 의한 안개 영상 이미지는 아래 〈수학식 1〉과 같이 정의될 수 있다.
〈수학식 1〉
Figure 112021127487185-pat00001
여기서, 첫 번째 항은 직접적인 광 감쇄(direct attenuation)을 나타낸 것이고, 두 번째 항은 대기에 의한 산란광(airlight)을 나타낸다. I(x)는 안개가 제거된 영상, t(x)는 전달률(transmission rate), I∞는 대기값(atmospheric light)을 나타낸다.
상기 전달률(t(x))은 아래 〈수학식 2〉와 같이 정의된다.
〈수학식 2〉
Figure 112021127487185-pat00002
여기서, d(x)는 화소에서 객체와 카메라 사이의 깊이를 나타내고, β는 공기의 산란계수(scattering coefficient)이다. 산란계수 β는 광산란 요소의 입자의 크기와 관련된다. 입자가 큰 광산란 요소는 1에 가깝고, 입자가 작은 광산란 요소는 0에 가깝다. 안개 영상에서 정확한 대기값과 전달률을 알기는 어렵다. 상기 대기값은 광산란 요소가 포함된 영상은 흰색 또는 회색이므로, 영상 이미지에서 이에 대응하는 픽셀값을 대기값으로 사용하고, 상기 전달률은 반복적 추정방식을 사용하여 획득할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 영상처리 방법을 나타낸 것이다.
본 발명에 따른 영상처리 방법은, 영상 이미지로부터 광산란 요소를 검출하는 제1 단계와, 영상 이미지 속에 포함된 경계 영역의 대비도를 상승시키는 제2 단계와, 영상 이미지의 전달률을 재조정하여 추정하는 제3 단계와, 상기 재조정된 영상 이미지를 히스토그램 평활화를 수행하는 제4 단계를 포함한다.
이하에서는 대기 중의 광산란 요소들 중 예시적으로 안개로 하여 설명한다.
1. 영상 이미지로부터 광산란 요소를 검출하는 제1 단계;
안개검출모듈은 영상 이미지로부터 안개를 검출하고 안개검출신호를 출력한다. 이때 안개의 검출은 소정의 시간 주기로 수행될 수 있다.
우선, 촬상된 영상 이미지를 RGB 색공간계를 HSI 색공간계로 변환한다. 상기 색공간계의 변환은 아래 〈수학식 3〉에 따른다.
〈수학식 3〉
Figure 112021127487185-pat00003
여기서, H(hue), S(saturation), I(intensity)를 나타낸다. 안개 영상 이미지는 HSI 색공간계에서 H 요소는 변하지 않지만, S 요소는 작아지고, I 요소는 커지는 특징을 갖는다.
이어서, 상기 변환된 HSI 색공간계에서, 소정의 검출영역으로부터 S(saturation) 요소를 획득한다. 상기 검출영역에서 획득된 S 요소가 기 설정된 기준값 이상인 경우, 안개검출신호를 생성한다. 상기 검출영역은 영상 이미지에서 중앙영역과, 적어도 2 이상의 주변영역을 포함할 수 있다. 상기 검출영역은 원 형상, 사각 형상 중 어느 하나일 수 있다.
2. 엣지라인으로 분리된 영역의 대비도를 증가시키는 제2 단계;
영상보정모듈은 상기 안개검출신호에 따라 영상 이미지 속에 포함된 객체의 엣지라인을 획득하고, 상기 엣지라인을 기준으로 분리된 영역의 대비도를 증가시킨다. 상기 대비도는 밝기 레벨일 수 있다. 실시예로서, 영상 이미지에 포함된 고역 성분을 강조하여, 상기 분리된 영역의 밝기를 대비적으로 선명화한다.
경계 영역의 대비도 증가 이전에, 전처리로서 HSI 색공간계에서 H(hue) 요소에 대한 3차원 벡터를 획득하고, 대비도 증가 이후에 H 요소를 보정한다. 결과 대비도 증가에 따른 색차왜곡을 방지할 수 있다.
대비도 증가에 따른 영상 이미지는 아래 〈수학식 4〉에 따른다.
〈수학식 4〉
Figure 112021127487185-pat00004
대비도 증가에 따른 영상 이미지는 처리할 영상 이미지에서 고역 필터를 적용한 영상 이미지를 차감하여 획득한다.
3. 안개모델에서 전달률을 추정하는 제3 단계;
전달률 추정모듈은 안개모델의 산란계수(β)를 기초로 전달률t(x)을 추정한다. 전달률은 객체에 거리에 따라 달라질 수 있다. 가까운 물체의 화소는 1에 근접할 수 있고, 먼 곳의 물체의 화소는 0에 근접할 수 있다. 전달률t(x)은 아래 〈수식식 5〉에 따른다.
〈수학식 5〉
Figure 112021127487185-pat00005
여기서, C는 산란계수 추정상수이다.
상기 전달률 추정모듈은 추정 이격값과 추정 역이격값을 갖는다. 상기 추정 이격값은 1/n(n은 2이상의 자연수)일 수 있고, 추정 역이격값은 1/2n일 수 있다.
전달률t(x)을 추정하기 위하여 산란계수 추정상수의 값을 소정의 추정 이격값으로 증가시켜, 이전 영상 이미지와 이후 영상 이미지를 획득하고 이들의 영상 이미지의 선명도를 계산한다. 도 3은 본 발명에 따른 절달률 추정을 나타낸 것이다. 현재 영상 이미지(B)의 선명도가 이전 영상 이미지(A)의 선명도 보다 큰 경우, 추정 이격값을 추가하여 이후 영상 이미지(C)의 선명도를 계산한다. 또 현재 영상 이미지(a)의 선명도가 이전 영상 이미지(b)의 선명도 보다 작은 경우, 추정 역이격값을 차감하여 중간 영상 이미지(c)의 선명도를 계산한다. 이때, 중간 영상 이미지의 선명도가 현재 영상 이미지의 선명도 보다 큰 경우, 추정 이격값을 추가하여 이후 영상 이미지(d)의 선명도를 계산한다. 이와 같은 선명도 비교는 반복적으로 계산될 수 있다. 본 발명에서는 선명도 비교에서 높은 값을 갖는 영상 이미지를 획득한다.
4. 재조정된 영상 이미지를 히스토그램 평활화를 수행하는 제4 단계;
평활화 모듈은 획득된 영상 이미지의 명암값을 재분배한다. 특히 안개 영상 이미지는 전체적으로 어두운 회색조의 색을 갖는다. 히스토그램 평활화는 명암 분포를 균등화하여 명암 대비를 증가시켜 객체에 대한 시인성을 향상시킨다.
〈수학식 6〉
Figure 112021127487185-pat00006
픽셀에 대하여 명암값(i)에 대한 빈도수의 누적값(n(i))을 계산하고, 계산된 누적값을 정규화한다. 이후, 픽셀에 정규화된 누적값으로 변환한다.
안개 영상 모델에서 정확한 대기값과 전달률을 알기는 어렵다. 광산란 요소가 포함된 영상은 흰색 또는 회색이므로, 영상 이미지에서 이에 대응하는 픽셀값을 대기값으로 사용하고, 상기 전달률은 반복적 추정방식을 사용하여 획득한다. 이에 따라 보다 선명한 영상 이미지를 얻을 수 있다.
이상에서 설명한 실시예들에 따른 영상 이미지 처리에 관한 동작은 컴퓨터 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 실시예들에 따른 영상 이미지 처리에 관한 동작을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다.
이상, 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위내에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형이 가능하다.
100 : CCTV 카메라
200 : 관제 서버
300 : 제어부
310 : 안개검출모듈
320 : 영상보정모듈
330 : 전달률 추정모듈
340 : 평활화 모듈

Claims (3)

  1. CCTV 카메라와, 관제 서버와, 제어부를 포함하여 이루어지는 CCTV 카메라 시스템에 있어서,
    상기 CCTV 카메라로부터 촬상된 영상은 제어부로 입력된 후, 소정의 영상 처리 이후에 관제 서버로 출력되고,
    상기 제어부는 안개검출모듈과, 영상보정모듈과, 전달률 추정모듈과, 평활화 모듈로 이루어지고,
    상기 안개검출모듈은 HSI 색공간계에서, 영상 이미지로부터 기 설정된 검출영역에서 S(saturation) 요소를 획득하고, 상기 획득된 S 요소가 기 설정된 기준값 이상인 경우, 안개검출신호를 출력하고,
    상기 영상보정모듈은 HSI 색공간계에서 H(hue) 요소에 대한 3차원 벡터를 획득하고, 대비도 증가 이후에 H 요소를 보정한 후, 영상 이미지 속에 포함된 객체의 엣지라인을 획득한 다음, 엣지라인을 기준으로 분리된 영역의 대비도를 증가시키고,
    상기 전달률 추정모듈은 산란계수 추정상수 값을 소정의 추정 이격값으로 증가시켜 이전 영상 이미지와 현재 영상 이미지의 선명도 비교를 통해 전달률을 추정하며,
    상기 평활화 모듈은 영상 이미지의 명암 분포를 균등화하도록 구성한 것을 특징으로 하는 영상처리 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 전달률 추정모듈의 전단률 추정은, 현재 영상 이미지(B)의 선명도가 이전 영상 이미지(A)의 선명도 보다 큰 경우, 추정 이격값을 추가하여 이후 영상 이미지(C)의 선명도를 계산하고, 현재 영상 이미지(a)의 선명도가 이전 영상 이미지(b)의 선명도 보다 작은 경우, 추정 역이격값을 차감하여 중간 영상 이미지(c)의 선명도를 계산하며, 상기 중간 영상 이미지의 선명도가 현재 영상 이미지의 선명도 보다 큰 경우, 추정 이격값을 추가하여 이후 영상 이미지(d)의 선명도를 계산하는 것을 특징으로 하는 영상처리 시스템.
  3. 촬상된 영상 이미지를 HSI 색공간계로 변환하고, 상기 HSI 색공간계의 소정의 검출영역으로부터 S(saturation) 요소를 획득하고, 획득된 S 요소가 기 설정된 기준값 이상인 경우 안개검출신호를 출력하는, 영상 이미지로부터 광산란 요소를 검출하는 제1 단계와,
    상기 안개검출신호에 따라 영상 이미지 속에 포함된 객체의 엣지라인을 획득한 다음, 엣지 라인을 기준으로 분리된 영역의 대비도를 증가시키는, 영상 이미지 속에 포함된 경계 영역의 대비도를 상승시키는 제2 단계와,
    산란계수 추정상수의 값을 소정의 추정 이격값으로 증가시켜, 이전 영상 이미지와 이후 영상 이미지를 획득하고 이전 영상 이미지와 이후 영상 이미지의 선명도를 계산하는, 영상 이미지의 전달률을 재조정하여 추정하는 제3 단계와,
    영상 이미지의 명암값을 재분배하는, 재조정된 영상 이미지를 히스토그램 평활화를 수행하는 제4 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
KR1020210150897A 2021-11-04 2021-11-04 저시정 영상개선 기능을 갖는 영상처리 시스템 및 이의 영상처리 방법 KR102346752B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210150897A KR102346752B1 (ko) 2021-11-04 2021-11-04 저시정 영상개선 기능을 갖는 영상처리 시스템 및 이의 영상처리 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210150897A KR102346752B1 (ko) 2021-11-04 2021-11-04 저시정 영상개선 기능을 갖는 영상처리 시스템 및 이의 영상처리 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102346752B1 true KR102346752B1 (ko) 2022-01-03

Family

ID=79348561

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210150897A KR102346752B1 (ko) 2021-11-04 2021-11-04 저시정 영상개선 기능을 갖는 영상처리 시스템 및 이의 영상처리 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102346752B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102583922B1 (ko) 2023-09-04 2023-10-05 엘텍코리아 주식회사 저시정 영상 개선장치를 포함하는 이동체의 위치 제어 장치 및 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060046455A (ko) 2004-06-15 2006-05-17 캐논 가부시끼가이샤 자동초점 조정장치 및 이것을 포함하는 촬상장치
KR101364727B1 (ko) 2012-09-28 2014-02-20 (주)한일에스티엠 촬영된 영상의 처리를 이용한 안개 감지 방법 및 장치
KR20170010315A (ko) 2014-05-20 2017-01-26 퀄컴 인코포레이티드 헤이즈 검출을 위한 시스템 및 방법들
KR20200037627A (ko) * 2018-10-01 2020-04-09 전남대학교산학협력단 화질 저하현상 억제를 위한 전달률 계산 시스템 및 그 방법
KR102164998B1 (ko) 2019-04-25 2020-10-13 주식회사 포바이포 디지털 영상 선예도 강화 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060046455A (ko) 2004-06-15 2006-05-17 캐논 가부시끼가이샤 자동초점 조정장치 및 이것을 포함하는 촬상장치
KR101364727B1 (ko) 2012-09-28 2014-02-20 (주)한일에스티엠 촬영된 영상의 처리를 이용한 안개 감지 방법 및 장치
KR20170010315A (ko) 2014-05-20 2017-01-26 퀄컴 인코포레이티드 헤이즈 검출을 위한 시스템 및 방법들
JP2017526199A (ja) * 2014-05-20 2017-09-07 クゥアルコム・インコーポレイテッドＱｕａｌｃｏｍｍ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ かすみ検出のためのシステムおよび方法
KR20200037627A (ko) * 2018-10-01 2020-04-09 전남대학교산학협력단 화질 저하현상 억제를 위한 전달률 계산 시스템 및 그 방법
KR102164998B1 (ko) 2019-04-25 2020-10-13 주식회사 포바이포 디지털 영상 선예도 강화 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102583922B1 (ko) 2023-09-04 2023-10-05 엘텍코리아 주식회사 저시정 영상 개선장치를 포함하는 이동체의 위치 제어 장치 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101298642B1 (ko) 영상 잡음 제거 방법 및 장치
KR101756173B1 (ko) 전달률 하한치의 변형에 의한 안개영상 개선 시스템 및 그 방법
US8279345B2 (en) System and method for random noise estimation in a sequence of images
US8934711B2 (en) Apparatus and method of processing image
US20120019728A1 (en) Dynamic Illumination Compensation For Background Subtraction
EP2189939A2 (en) Image restoration from multiple images
US10452922B2 (en) IR or thermal image enhancement method based on background information for video analysis
KR102151750B1 (ko) 단일 영상에 대한 안개 제거 및 가시성 향상을 위한 장치 및 그 장치의 구동방법
US10834337B2 (en) Dynamic frame rate controlled thermal imaging systems and methods
JP2017138647A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、映像撮影装置、映像記録再生装置、プログラム及び記録媒体
US10091422B2 (en) Image processing device and recording medium
JP6531542B2 (ja) 画像処理システム、画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
JP2004222231A (ja) 画像処理装置および画像処理プログラム
US20200380649A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, image capturing apparatus, and storage medium
KR102346752B1 (ko) 저시정 영상개선 기능을 갖는 영상처리 시스템 및 이의 영상처리 방법
John et al. Enhancement of weather degraded video sequences using wavelet fusion
JP6185249B2 (ja) イメージ処理装置及びイメージ処理方法
WO2013114803A1 (ja) 画像処理装置及びその画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム、および画像処理システム
CN111654686B (zh) 去除图像彩噪的方法、去除视频彩噪的方法及相关装置
KR102136716B1 (ko) 관심영역 기반의 화질개선 장치와 그를 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
JP6786273B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP2004222233A (ja) 画像処理装置および画像処理プログラム
WO2013114802A1 (ja) 画像処理装置及びその画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム、および画像処理システム
JP2004222232A (ja) 画像処理装置および画像処理プログラム
KR102483159B1 (ko) 기계 학습에 기반한 자동 안개 제거 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A302 Request for accelerated examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant