KR20150101872A - 영상 처리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 안개가 포함된 영상으로부터 안개가 제거된 영상을 복원하는 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다. 영상 처리 장치는 안개성분이 포함된 입력 영상의 현재 픽셀들에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량들 및 블록들로 분할된 이전 영상의 각 블록에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량들을 합성하는 전달량 추정부, 블록들로 분할된 이전 영상으로부터 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출하는 대기 산란광 추정부, 및 전달량 및 대기 산란광을 기초로 입력 영상으로부터 안개성분이 제거된 복원 영상을 생성하는 영상 복원부를 포함한다.

Description

영상 처리 장치 및 방법{Apparatus and method for processing image}
본 발명은 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 안개가 포함된 영상으로부터 안개가 제거된 영상을 복원하는 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 야외에 설치된 감시 카메라의 경우, 비와 눈, 안개 등과 같은 날씨 변화는 감시 카메라를 통해 획득한 영상의 화질에 영향을 끼친다. 비와 눈은 그 입자가 크고, 산발적으로 발생하여 영상 촬영 시 움직임이 빠르게 변한다. 반면에 안개/스모그는 영상 전반에 걸쳐 발생하여 그로 인한 화질 저하가 비교적 균일하고 지속적으로 유지되는 특성이 있다.
일본 공개특허공보 제2004-289276호
본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는 안개를 포함한 동영상으로부터 안개 성분을 효과적으로 추정하여 제거함으로써 영상 화질을 개선해 줄 수 있는 영상 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치는 안개성분이 포함된 입력 영상의 현재 픽셀에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량들 및 소정개수의 블록으로 분할된 이전 영상의 상기 블록에 상기 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량들을 합성하는 전달량 추정부; 상기 블록들로 분할된 이전 영상으로부터 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출하는 대기 산란광 추정부; 및 상기 전달량 및 상기 대기 산란광을 기초로 상기 입력 영상으로부터 상기 안개성분이 제거된 복원 영상을 생성하는 영상 복원부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 전달량 추정부는, 상기 입력 영상에 포함된 현재 픽셀의 픽셀값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 픽셀기반 전달량을 산출하는 제1 전달량 추정부; 상기 이전 영상에 포함된 각 블록 내 픽셀들 중 가장 작은 픽셀값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량을 산출하는 제2 전달량 추정부; 및 상기 제1 전달량 및 상기 현재 픽셀에 대응하는 블록의 상기 제2 전달량을 합성하여 상기 현재 픽셀에 적용할 최종 전달량을 산출하는 합성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제2 전달량 추정부는, 상기 이전 영상을 소정 개수의 블록들로 분할하는 블록 분할부; 상기 각 블록 내 픽셀들의 픽셀값들을 비교하여 가장 작은 픽셀값을 각 블록의 대표값으로 추출하는 대표값 추출부; 및 상기 대표값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량을 산출하는 전달량 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 각 블록의 전달량 및 인접 블록들의 전달량들을 거리 별로 보간하는 보간부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 합성부는, 제1 가중치가 적용된 상기 제1 전달량 및 제2 가중치가 적용되고 보간된 상기 제2 전달량을 합성하는 것을 특징으로 한다.
상기 제2 전달량 추정부는, 상기 입력 영상에 대해 상기 제2 전달량을 산출하여 다음 영상의 전달량 추정에 반영하는 것을 특징으로 한다.
상기 대기 산란광 추정부는, 상기 이전 영상의 각 블록에서 가장 밝은 픽셀의 픽셀값을 상기 각 블록의 대표값으로 설정하고, 상기 각 블록의 대표값 중 가장 밝은 대표값을 상기 이전 영상의 대기 산란광으로 추출하는 대표값 추출부; 및 상기 대기 산랑광의 노이즈를 제거하는 필터;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 대표값 추출부는, 상기 가장 밝은 픽셀의 픽셀값 및 좌우 주변 픽셀의 픽셀값을 평균하여 상기 각 블록의 대표값으로 설정하는 것을 특징으로 한다.
상기 필터는, 무한 임펄스 응답(infinite impulse response, IIR) 필터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 대기 산란광 추정부는, 상기 입력 영상에 대해 상기 대기 산란광을 산출하여 다음 영상의 대기 산란광으로 적용하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법은 안개성분이 포함된 입력 영상의 현재 픽셀들에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량들 및 블록들로 분할된 이전 영상의 각 블록에 상기 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량들을 합성하는 전달량 추정단계; 상기 블록들로 분할된 이전 영상으로부터 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출하는 대기 산란광 추정단계; 및 상기 전달량 및 상기 대기 산란광을 기초로 상기 입력 영상으로부터 상기 안개성분이 제거된 복원 영상을 생성하는 영상 복원단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 전달량 추정단계는, 상기 입력 영상에 포함된 현재 픽셀의 픽셀값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 픽셀기반 전달량을 산출하는 제1 전달량 추정단계; 상기 이전 영상에 포함된 각 블록 내 픽셀들 중 가장 작은 픽셀값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량을 산출하는 제2 전달량 추정단계; 및 상기 제1 전달량 및 상기 현재 픽셀에 대응하는 블록의 상기 제2 전달량을 합성하여 상기 현재 픽셀에 적용할 최종 전달량을 산출하는 합성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제2 전달량 추정단계는, 상기 이전 영상을 소정 개수의 블록들로 분할하는 단계; 상기 각 블록 내 픽셀들의 픽셀값들을 비교하여 가장 작은 픽셀값을 각 블록의 대표값으로 추출하는 단계; 및 상기 블록의 각 대표값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 각 블록의 전달량 및 인접 블록들의 전달량들을 보간하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 합성단계는, 제1 가중치가 적용된 상기 제1 전달량 및 제2 가중치가 적용되고 보간된 상기 제2 전달량을 합성하는 것을 특징으로 한다.
상기 제2 전달량 추정단계는, 상기 입력 영상에 대해 상기 제2 전달량을 산출하여 다음 영상의 전달량 추정에 반영하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 대기 산란광 추정단계는, 상기 이전 영상의 각 블록에서 가장 밝은 픽셀의 픽셀값을 상기 각 블록의 대표값으로 설정하고, 상기 각 블록의 대표값 중 가장 밝은 대표값을 상기 이전 영상의 대기 산란광으로 추출하는 단계; 및 상기 대기 산랑광의 노이즈를 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가장 밝은 픽셀의 픽셀값 및 좌우 주변 픽셀의 픽셀값을 평균하여 상기 각 블록의 대표값으로 설정하는 것을 특징으로 한다.
상기 대기 산란광 추정단계는, 상기 입력 영상에 대해 상기 대기 산란광을 산출하여 다음 영상의 대기 산란광으로 적용하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 안개가 포함된 입력 영상의 현재 픽셀들에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량들 및 블록들로 분할된 이전 영상의 각 블록에 상기 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량들을 합성하는 전달량 추정단계; 상기 블록들로 분할된 이전 영상으로부터 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출하는 대기 산란광 추정단계; 및 상기 전달량 및 상기 대기 산란광을 기초로 상기 입력 영상으로부터 안개성분이 제거된 복원 영상을 생성하는 영상 복원단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따르면, 안개를 포함한 동영상으로부터 안개 성분을 효과적으로 추정하여 제거함으로써 영상 화질을 개선해 줄 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 전달량 추정부의 상세 블록도 이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 전달량 추정부의 블록단위 전달량 산출을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 안개 영상 및 안개가 제거된 영상을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
영상 처리/컴퓨터 비전 분야에서는 안개가 포함된 영상을 표현하기 위해 다음 수학식 1과 같은 수학적 모델이 널리 사용되고 있다.
Figure pat00001
여기서, I(x)는 안개가 포함된 입력 영상을, J(x)는 안개가 제거된 상태를 나타내는 장면 래디언스(scene radiance), 즉 안개가 제거된 영상을, A는 입력 영상의 안개값을 의미하는 대기 산란광(airlight)을, t(x)는 물체의 복사량이 실제 우리 눈에 전달되는 비율을 의미하는 전달량(transmission)을 나타낸다. 여기서 t(x)는 사물 자체의 복사도 중 대기 산란에 의해서 우리 눈에 전달되는 비율을 나타낸 것이다. 따라서 t(x)가 1에 가깝다면 안개 등에 의해 산란되는 것이 거의 없어 우리 눈으로 물체의 밝기가 그대로 전달되고, t(x)가 0에 가까울수록 짙은 안개 등으로 인해 정보의 손실이 발생하여 우리 눈에 물체가 잘 보이지 않게 된다.
수학식 1과 같은 모델은 영상의 R, G, B 컬러 채널에 대하여 각각 표현되며, 이를 사용한 입력영상의 안개 제거는 안개가 포함된 입력영상 I(x)로부터 대기 산란광 A 및 전달량 t(x)를 산출하고, 이를 이용하여 최종적으로 J(x)를 복원하는 것이다.
본 발명에 따른 영상의 안개제거 장치는 수학식 1의 모델을 사용하여 입력영상으로부터 안개를 제거하기 위해 다크 채널 프라이어를 사용한다.
다크 채널 프라이어(dark channel prior)는 기존에 영상의 안개를 제거하기 위해 제안된 방법이다. 안개가 없는 깨끗한 영상의 각 픽셀에 대하여 각 픽셀을 중심으로 하는 일정 크기의 패치(patch) 내의 몇몇 픽셀은 적어도 하나의 컬러 채널이 매우 작은 값인 0에 가까운 값을 가진다. 이는 다음의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다
Figure pat00002
여기서, Jdark(x)는 영상 J의 픽셀 x에 대한 다크 채널 프라이어를, c는 r,g,b 컬러 채널 값을, 그리고 Ω(x)는 픽셀 x를 중심으로 한 패치를 나타낸다.
즉, 다크 채널 프라이어란 현재 패치 내에서 가장 어두운 채널 밝기를 의미한다. 안개가 존재하는 경우 다크 채널 프라이어 값이 높게 형성되고, 안개가 없는 경우는 다크 채널 프라이어 값이 낮게 형성되는 경향이 있다. 즉, 안개가 없는 경우 다크 채널 프라이어 값은 0으로 수렴하는 경향이 있다. 따라서, 수학식 1의 양변에 min 연산자를 취한 후 A로 나누면 다음의 수학식 3이 얻어진다.
Figure pat00003
수학식 3의 우변에서 J가 포함된 항은 0으로 수렴함으로, 결과적으로 전달량은 다음의 수학식 4에 의해 얻어진다
Figure pat00004
수학식 4에서 산출되는 전달량(
Figure pat00005
)은 일정 크기의 패치
Figure pat00006
를 기반으로 하는 것이므로 입력영상과 완전히 일치하지 않아, 다크 채널 프라이어와 영상의 에지가 완벽하게 일치하지 않는 블록 현상이 발생할 수 있다. 따라서 이러한 블록 현상을 제거하기 위하여 산출된 전달량(
Figure pat00007
)에 소프트 매팅(softmatting) 알고리즘과 같은 수치해석적인 방법을 통해 정제하는 과정을 거쳐 최종 전달량(t(x))를 산출한다.
산출한 최종 전달량(t(x))를 이용하여 안개가 제거된 영상 J(x)는 다음 수학식 5에 의해 얻어진다.
Figure pat00008
여기서, t0는 전달량에 대한 제약조건으로 설정되는 상한값으로, 그 값은 사용자에 의해 설정될 수 있다.
안개 제거의 성능은 얼마나 전달량(t(x))을 잘 추정하느냐에 달렸다. 종래의 경우, 상기에 개시된 바와 같이 산출된 전달량(
Figure pat00009
)에 소프트 매팅(softmatting) 알고리즘 같은 수치해석적인 방법을 통해 정제하는 과정을 거쳐 최종 전달량(t(x))를 산출하였다. 그러나 소프트 매팅 알고리즘을 통한 최종 전달량(t(x)) 산출 시에 많은 양의 라인 메모리 및 하드웨어 리소스를 필요로 하는 단점이 있다. 따라서, 본 실시 예에서 소프트 매팅 알고리즘에 의한 정제 과정을 생략하고, 수학식 4를 이용하여 입력 영상(n)으로부터의 픽셀 단위 전달량(제1 전달량, t1(n),
Figure pat00010
) 및 이전 영상(n-1)로부터 블록 단위 전달량(제2 전달량, t2(n-1),
Figure pat00011
)을 산출하고 픽셀 단위 전달량 및 블록 단위 전달량의 합성 결과를 최종 전달량(t(x))으로 산출하여, 라인 메모리 및 하드웨어 리소스 사용을 줄이고 실시간 처리 가능하도록 한다. 또한 대기 산란광 추정 시에도 블록단위 전달량 산출에 이용하는 이전 영상(n-1) 블록을 이용하여 연산량을 줄이도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치(100)의 구성을 보이는 블록도 이다. 도 1을 참조하면, 영상 처리 장치(100)는 전달량 추정부(200), 대기 산란광 추정부(300) 및 영상 복원부(500)를 포함한다.
전달량 추정부(200)는 안개가 포함된 입력 영상의 현재 픽셀들에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량들 및 블록들로 분할된 이전 영상의 각 블록에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량들을 합성하여 최종 전달량을 추정한다.
이러한 전달량 추정부(200)는 제1 전달량 추정부(210), 제2 전달량 추정부(220) 및 합성부(230)를 포함한다.
제1 전달량 추정부(210)는 입력 영상(n)에 포함된 현재 픽셀의 픽셀값(R/G/B 값) 및 대기 산란광을 이용하여 다크 채널 프라이어가 적용된 픽셀기반 전달량(tPTX)을 산출한다. 제1 전달량 추정부(210)는 수학식 4에서 패치 크기(Ω(x))가 1에 해당하고, 다음 수학식 6에 의해 얻어진다.
Figure pat00012
이와 같이 제1 전달량은 수학식 6에서 알 수 있듯이, 현재 픽셀 위치의 픽셀값과 추후 설명할 대기 산란광만 있으면 계산할 수 있으므로, 별도의 라인 메모리를 필요로 하지 않는다. 그러나, 제1 전달량만을 이용하여 안개를 제거할 경우, 현재 픽셀의 가장 어두운 채널값을 0으로 만들기 때문에 채도는 극대화가 되지만, 로컬 콘트라스트(local contrast)가 무너지는 단점이 있다. 도 4a에는 입력 영상의 예가 도시되어 있고, 도 4b에는 제1 전달량을 이용하여 도 4a의 입력 영상으로부터 안개를 제거한 결과 영상이 도시되어 있다. 도 4b를 참조하면, 채도는 극대화가 되지만, 로컬 콘트라스트가 무너져 있음을 알 수 있다.
이를 극복하기 위해 본 실시 예에서는 블록기반 전달량으로써 제2 전달량을 추정한다. 제2 전달량 추정부(220)는 이전 영상(n-1)의 각 블록내에서 가장 낮은 픽셀값 및 대기 산란광을 이용하여 블록기반 전달량을 산출한다.
도 2에는 제2 전달량 추정부(220)의 상세 블록도가 도시되어 있으며, 블록 분할부(221), 대표값 추출부(222), 전달량 산출부(223) 및 보간부(224)를 포함한다.
블록 분할부(221)는 이전 영상(n-1)을 복수개의 블록(M×N 블록)으로 분할한다. 도 3은 블록 분할의 예를 보이는 도면으로, 이전 영상(n-1)을 16×16개의 블록으로 분할한 예를 보이고 있다. 예를 들어 1024×768의 해상도를 갖는 이전 영상(n-1)에 대하여, 블록 분할부(221)는 한 블록이 64×48의 픽셀을 포함하는 256개의 블록으로 분할 할 수 있다. 여기서 블록 분할 개수는 설정에 의해 변경이 가능하다.
대표값 추출부(222)는 각 블록에 포함되는 픽셀의 픽셀값을 서로 비교하여 가장 작은 픽셀값을 갖는 픽셀을 각 블록의 대표 픽셀로 추출하고, 블록들의 대표 픽셀들의 픽셀값들 중 가장 작은 픽셀값을 대표값으로 추출한다. 도 3을 참조하면, 제1 블록에 포함되는 제1 픽셀의 픽셀값 및 제2 픽셀의 픽셀값을 비교하여 더 작은 픽셀값만을 저장하고, 저장된 픽셀값과 제3 픽셀의 픽셀값을 비교하여 더 작은 픽셀값만을 저장하는 방식으로, 64×48의 픽셀들의 픽셀값을 비교하여, 가장 작은 픽셀값을 제1 블록의 대표값으로 추출한다. 도 3으로부터 256개의 대표값이 추출될 수 있다.
종래의 경우 전달량 추정 시에, 그 중심이 현재 픽셀인 패치를 사용하여, 매 현재 픽셀마다 패치영역 내의 픽셀들을 전부 비교해야 하므로 반복연산으로 인한 연산량이 많았다. 그러나, 상기에 개시된 바와 같은 대표값 추출에 의해, 반복연산 없이 연산량을 획기적으로 줄일 수 있게 된다.
전달량 산출부(223)는 각 블록의 대표값 및 대기 산란광을 이용하여 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량(BPTX)을 산출한다. 블록기반 전달량(BPTX)은 다음 수학식 7에 의해 얻어진다. 이와 같은 전달량은 블록 개수(도 3을 참조하면, 256개)만큼 산출된다.
Figure pat00013
도 4c에는 제2 전달량을 이용하여 도 4a의 입력 영상으로부터 안개를 제거한 결과 영상이 도시되어 있다. 도 4c를 참조하면, 블록 별로 전달량을 구하여 도 4a의 입력 영상에 적용했기 때문에 블로킹 아티팩트가 발생한 영상의 예를 도시하고 있다.
보간부(224)는 블로킹 아티팩트가 발생하는 것을 방지하기 위한 것이다. 보간부(224)는 각 블록의 중심으로부터 현재 화소까지의 거리를 계산하고, 그 거리에 반비례하는 가중치를 적용하여, 각 블록의 전달량 및 인접 블록들의 전달량을 가중 평균하여 현재 화소의 전달량으로 사용하도록 하는 보간을 수행한다. 도 4d는 블로킹 아티팩트가 발생한 도 4c의 영상을 보간 처리하여 블로킹 아티팩트가 제거된 영상의 예를 보이고 있다.
도 4d의 경우, 블로킹 아티팩트는 제거되었으나, 해당하는 블록의 최적 전달량이 아니기 때문에 안개 제거 성능이 도 4c 보다 떨어져 보이고, 한옥 지붕에서는 후광 효과(halo effect)가 발견된다.
따라서 본 실시 예에서는 채도에서 강점이 있는 픽셀기반 전달량으로서의 제1 전달량 및 연산량/로컬 콘트라스트에 강점이 있는 블록기반 전달량으로서의 제2 전달량을 합성하여 최종 전달량을 구한다. 이를 위해 합성부(230)는 제1 전달량 및 현재 픽셀에 대응하는 블록의 제2 전달량을 합성하여 현재 픽셀에 적용할 최종 전달량을 산출한다. 최종 전달량 산출식은 다음 수학식 8로 얻어진다.
Figure pat00014
여기서, Trx는 최종 전달량(도 1에서 t, 수학식 5에서 t(x))을, w는 가중치를,
Figure pat00015
는 제1 전달량(t1(n))을, Int()는 보간 함수를,
Figure pat00016
는 제2 전달량 (t2(n-1))을 나타낸다. 여기서, 가중치는 목적에 따라 상수로 정의될 수도 있고, 영상의 통계적 특성에 따라 임의의 영역에 적응적으로 적용될 수 있다. 도 4e에는 최종 전달량이 적용되어 안개가 제거된 영상의 예를 도시하고 있다.
본 실시 예에서 제2 전달량 추정부(220)는 이전 영상(n-1)으로부터 제2 전달량을 산출하여 입력 영상(n) 즉, 현재 영상에 적용된다. 도 1로부터 제2 전달량 추정부(220)는 입력 영상(n)으로부터 제2 전달량을 산출하여 저장하고 있다가, 다음 영상(n+1)의 제2 전달량에 적용한다.
대기 산란광 추정부(300)는 제2 전달량 추정부(220)로부터 블록 분할 정보를 수신하여 이전 영상(n-1)을 제2 전달량 추정 시와 동일한 블록으로 분할하고, 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출한다. 여기서, 대기 산란광 산출 시에, 연산량을 고려하여 제2 전달량을 구할 때 함께 구할 수 있도록 설계할 수 있다. 이와 같은 구성에 의해 대기 산란광 산출을 위한 연산량을 줄일 수 있다.
대기 산란광을 구하기 위해서는 “안개는 태양으로부터 도달한 대기중의 빛이므로 영상 내에서 매우 밝은 값을 가진다” 및 ”안개에 의해 영향을 받는 픽셀값은 대기 산란광과 비슷하다”의 가정을 이용한다. 그리고, 수학식 1을 참조하면, 전달량이 클수록 안개의 영향을 많이 받음을 알 수 있다. 따라서, 상기 2가지 가정을 조합하면, 대기 산란광은 영상 내에서 매우 밝은 값을 가지며, 안개에 의해 가장 많이 영향을 받는 영역에서 획득될 수 있다는 것을 알 수 있다. 일반적으로 대기 산란광은 가장 밝은 픽셀값으로 선택하는 경우가 있는데, 이런 경우 흰색 객체가 선택될 수도 있으므로 문제가 발생할 수 있다. 그러므로 블록을 기반으로 하여 대기 산란광을 추정할 경우 오차가 발생한 확률이 적어진다.
이러한 대기 산란광 추정부(300)는 대표값 추출부(310) 및 필터링부(320)를 포함할 수 있다.
대표값 추출부(310)는 이전 영상(n-1)의 각 블록에 포함되는 픽셀의 픽셀값을 서로 비교하여 가장 밝은 픽셀값을 각 블록의 대표값으로 설정하고, 이전 영상(n-1) 전체의 대표값들 중 가장 밝은 대표값을 이전 영상(n-1)의 대기 산란광으로 추출한다. 여기서 대표값 추출 시에, 잡음에 의한 오류를 방지하기 위하여, 가장 밝은 픽셀의 픽셀값 및 좌우 주변 픽셀의 픽셀값을 평균하여 각 블록의 대표값으로 추출한다. 이와 같은 방법으로 대기 산란광을 추정할 경우, 잡음에 의한 왜곡을 방지할 수 있고, 좌/우에 위치한 픽셀들만 사용하게 되므로 라인 메모리(미도시)의 사용을 회피할 수 있는 장점이 있다.
필터링부(320)는 대기 산란광의 노이즈를 제거한다. 대기 산란광을 매 영상 프레임마다 추정하여 적용할 경우, 대기 산란광 변화에 따른 플리커링이 발생할 수 있으므로, 무한 임펄스 응답(infinite impulse response, IIR) 필터링을 통해 실제 적용할 대기 산란광을 결정한다. 다음 수학식 9에 의해 대기 산란광이 획득된다.
Figure pat00017
여기서 A는 최종 대기 산란광을,
Figure pat00018
는 입력 영상(n)의 대기 산란광을,
Figure pat00019
은 이전 영상(n-1)의 대기 산란광을, a는 입력 영상(n)에서 구한 대기 산란광 적용 비율을 나타내며, 그 값이 작을수록 플리커링은 작아지고, 그 값이 커질수록 플리커링이 발생할 가능성이 높게 된다.
본 실시 예에서 대기 산란광 추정부(300)는 입력 영상(n)으로부터 추정한 대기 산란광(
Figure pat00020
) 및 이전 영상(n-1)으로부터 추정한 대기 산란광(
Figure pat00021
)의 합으로 최종 대기 산란광(A)을 추정하며, 입력 영상(n)에서 추정한 대기 산란광은 저장하고 있다가 다음 영상(n+1)의 대기 산란광 추정 시에 적용한다.
영상 복원부(400)는 전달량 추정부(200)에서 산출된 최종 전달량(Trx, t(x)) 및 대기 산란광 추정부(300)에서 산출한 대기 산란광(A)을 수학식 5에 적용하여 안개가 제거된 복원 영상을 생성한다.
이와 같이, 안개를 포함한 동영상으로부터 안개 성분을 효과적으로 추정하여 제거함으로써 영상 화질을 개선해 줄 수 있다.
이어서, 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기로 한다. 본 발명에 따른 영상 처리 방법은 도 1에 도시된 바와 같이 주변 구성요소들의 도움을 받아 영상 처리 장치(100)에서 수행될 수 있다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 4에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 5를 참조하면, 영상 처리 장치(100)는 안개가 포함된 입력 영상(n)의 현재 픽셀들에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량(제1 전달량, t1(n),
Figure pat00022
)들 및 블록들로 분할된 이전 영상(n-1)의 각 블록에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량(제2 전달량, t2(n-1),
Figure pat00023
)들을 합성하여 최종 전달량(t(x))을 추정하는 단계(S100)를 수행한다. 여기서, 픽셀기반 전달량은 제1 전달량으로, 블록기반 전달량은 제2 전달량으로 표현될 수 있다. 영상 처리 장치(100)는 제1 전달량 추정 시에 현재 픽셀의 픽셀값(R/G/B 값) 및 대기 산란광을 이용하여 다크 채널 프라이어가 적용된 픽셀기반 전달량(tPTX)을 산출하며, 수학식 6에 의해 얻어진다. 영상 처리 장치(100)는 제2 전달량 추정 시에 이전 영상을 복수개의 블록으로 분할하고, 각 블록에 포함되는 픽셀의 픽셀값을 서로 비교하여 가장 작은 픽셀값을 갖는 픽셀을 대표 픽셀로 추출하고, 블록들의 대표 픽셀들의 픽셀값들 중 가장 작은 픽셀값을 대표값으로 추출한다. 영상 처리 장치(100)는 추출한 대표값 및 대기 산란광을 이용하여 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량(BPTX)을 산출하며, 수학식 7에 의해 얻어진다. 여기서 블로킹 아티팩트를 제거하기 위해 제2 전달량을 보간 처리한다. 또한 제2 전달량은 이전 영상(n-1)으로부터 산출되어 입력 영상(n) 즉, 현재 영상에 적용되며, 입력 영상(n)으로부터 산출된 제2 전달량은 다음 영상에 적용된다. 영상 처리 장치(100)는 제1 가중치가 적용된 제1 전달량 및 제2 가중치가 적용되고 보간된 제2 전달량을 합성하여 현재 픽셀에 적용할 최종 전달량을 산출한다.
영상 처리 장치(100)는 이전 영상(n-1)을 제2 전달량 추정 시와 동일한 블록으로 분할하고, 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출하는 단계(S200)를 수행한다. 영상 처리 장치(100)는 이전 영상(n-1)의 각 블록에 포함되는 픽셀의 픽셀값을 서로 비교하여 가장 밝은 픽셀값을 각 블록의 대표값으로 설정하고, 이전 영상 전체의 대표값들 중 가장 밝은 대표값을 이전 영상의 대기 산란광으로 추출한다. 여기서 대표값 추출 시에, 잡음에 의한 오류를 방지하기 위하여, 가장 밝은 픽셀의 픽셀값 및 좌우 주변 픽셀의 픽셀값을 평균하여 각 블록의 대표값으로 추출한다. 또한 대기 산란광을 매 영상 프레임마다 추정하여 적용할 경우, 대기 산란광 변화에 따른 플리커링이 발생할 수 있으므로, 무한 임펄스 응답(infinite impulse response, IIR) 필터링을 통해 노이즈를 제거하고 실제 적용할 대기 산란광을 결정한다. 여기서 입력 영상(n)으로부터 추정한 대기 산란광(
Figure pat00024
) 및 이전 영상(n-1)으로부터 추정한 대기 산란광(
Figure pat00025
)의 합으로 최종 대기 산란광(A)을 추정하며, 입력 영상(n)에서 추정한 대기 산란광은 저장하고 있다가 다음 영상(n+1)의 대기 산란광 추정 시에 적용한다.
이와 같이 최종 전달량(Trx, t(x), t) 및 대기 산란광(A) 추정이 완료되면, 영상 처리 장치(100)는 최종 전달량(Trx, t(x), t) 및 대기 산란광(A)을 수학식 5에 적용하여 안개가 제거된 복원 영상을 생성하는 단계(S300)를 수행한다.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 영상 처리 장치 200: 전달량 추정부
210: 제1 전달량 추정부 220: 제2 전달량 추정부
221: 블록 분할부 222: 대표값 추출부
223: 전달량 산출부 224: 보간부
230: 합성부 300: 대기 산란광 추정부
310: 대표값 추출부 320: 필터링부
400: 영상 복원부

Claims (20)

  1. 안개성분이 포함된 입력 영상의 현재 픽셀에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량들 및 소정개수의 블록으로 분할된 이전 영상의 상기 블록에 상기 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량들을 합성하는 전달량 추정부;
    상기 블록들로 분할된 이전 영상으로부터 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출하는 대기 산란광 추정부; 및
    상기 전달량 및 상기 대기 산란광을 기초로 상기 입력 영상으로부터 상기 안개성분이 제거된 복원 영상을 생성하는 영상 복원부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 전달량 추정부는,
    상기 입력 영상에 포함된 현재 픽셀의 픽셀값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 픽셀기반 전달량을 산출하는 제1 전달량 추정부;
    상기 이전 영상에 포함된 각 블록 내 픽셀들 중 가장 작은 픽셀값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량을 산출하는 제2 전달량 추정부; 및
    상기 제1 전달량 및 상기 현재 픽셀에 대응하는 블록의 상기 제2 전달량을 합성하여 상기 현재 픽셀에 적용할 최종 전달량을 산출하는 합성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 제2 전달량 추정부는,
    상기 이전 영상을 소정 개수의 블록들로 분할하는 블록 분할부;
    상기 각 블록 내 픽셀들의 픽셀값들을 비교하여 가장 작은 픽셀값을 각 블록의 대표값으로 추출하는 대표값 추출부; 및
    상기 대표값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량을 산출하는 전달량 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 각 블록의 전달량 및 인접 블록들의 전달량들을 거리 별로 보간하는 보간부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  5. 제 2항에 있어서, 상기 합성부는,
    제1 가중치가 적용된 상기 제1 전달량 및 제2 가중치가 적용되고 보간된 상기 제2 전달량을 합성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  6. 제 2항에 있어서, 상기 제2 전달량 추정부는,
    상기 입력 영상에 대해 상기 제2 전달량을 산출하여 다음 영상의 전달량 추정에 반영하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 대기 산란광 추정부는,
    상기 이전 영상의 각 블록에서 가장 밝은 픽셀의 픽셀값을 상기 각 블록의 대표값으로 설정하고, 상기 각 블록의 대표값 중 가장 밝은 대표값을 상기 이전 영상의 대기 산란광으로 추출하는 대표값 추출부; 및
    상기 대기 산랑광의 노이즈를 제거하는 필터;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 대표값 추출부는,
    상기 가장 밝은 픽셀의 픽셀값 및 좌우 주변 픽셀의 픽셀값을 평균하여 상기 각 블록의 대표값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  9. 제 7항에 있어서, 상기 필터는,
    무한 임펄스 응답(infinite impulse response, IIR) 필터를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  10. 제 1항에 있어서, 상기 대기 산란광 추정부는,
    상기 입력 영상에 대해 상기 대기 산란광을 산출하여 다음 영상의 대기 산란광으로 적용하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  11. 안개성분이 포함된 입력 영상의 현재 픽셀들에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량들 및 블록들로 분할된 이전 영상의 각 블록에 상기 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량들을 합성하는 전달량 추정단계;
    상기 블록들로 분할된 이전 영상으로부터 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출하는 대기 산란광 추정단계; 및
    상기 전달량 및 상기 대기 산란광을 기초로 상기 입력 영상으로부터 상기 안개성분이 제거된 복원 영상을 생성하는 영상 복원단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 전달량 추정단계는,
    상기 입력 영상에 포함된 현재 픽셀의 픽셀값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 픽셀기반 전달량을 산출하는 제1 전달량 추정단계;
    상기 이전 영상에 포함된 각 블록 내 픽셀들 중 가장 작은 픽셀값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량을 산출하는 제2 전달량 추정단계; 및
    상기 제1 전달량 및 상기 현재 픽셀에 대응하는 블록의 상기 제2 전달량을 합성하여 상기 현재 픽셀에 적용할 최종 전달량을 산출하는 합성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 제2 전달량 추정단계는,
    상기 이전 영상을 소정 개수의 블록들로 분할하는 단계;
    상기 각 블록 내 픽셀들의 픽셀값들을 비교하여 가장 작은 픽셀값을 각 블록의 대표값으로 추출하는 단계; 및
    상기 블록의 각 대표값 및 상기 대기 산란광을 이용하여 상기 다크 채널 프라이어가 적용된 블록기반 전달량을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 각 블록의 전달량 및 인접 블록들의 전달량들을 보간하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  15. 제 12항에 있어서, 상기 합성단계는,
    제1 가중치가 적용된 상기 제1 전달량 및 제2 가중치가 적용되고 보간된 상기 제2 전달량을 합성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  16. 제 12항에 있어서, 상기 제2 전달량 추정단계는,
    상기 입력 영상에 대해 상기 제2 전달량을 산출하여 다음 영상의 전달량 추정에 반영하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  17. 제 11항에 있어서, 상기 대기 산란광 추정단계는,
    상기 이전 영상의 각 블록에서 가장 밝은 픽셀의 픽셀값을 상기 각 블록의 대표값으로 설정하고, 상기 각 블록의 대표값 중 가장 밝은 대표값을 상기 이전 영상의 대기 산란광으로 추출하는 단계; 및
    상기 대기 산랑광의 노이즈를 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 가장 밝은 픽셀의 픽셀값 및 좌우 주변 픽셀의 픽셀값을 평균하여 상기 각 블록의 대표값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  19. 제 11항에 있어서, 상기 대기 산란광 추정단계는,
    상기 입력 영상에 대해 상기 대기 산란광을 산출하여 다음 영상의 대기 산란광으로 적용하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  20. 안개가 포함된 입력 영상의 현재 픽셀들에 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 픽셀기반 전달량들 및 블록들로 분할된 이전 영상의 각 블록에 상기 다크 채널 프라이어를 적용하여 산출한 블록기반 전달량들을 합성하는 전달량 추정단계;
    상기 블록들로 분할된 이전 영상으로부터 가장 밝은 블록에 포함된 가장 밝은 픽셀값을 대기 산란광으로 산출하는 대기 산란광 추정단계; 및
    상기 전달량 및 상기 대기 산란광을 기초로 상기 입력 영상으로부터 안개성분이 제거된 복원 영상을 생성하는 영상 복원단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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