KR20200028598A - Metohd and device of single image dehazing based on dark channel, recording medium for performing the method - Google Patents

Metohd and device of single image dehazing based on dark channel, recording medium for performing the method Download PDF

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KR20200028598A
KR20200028598A KR1020180106852A KR20180106852A KR20200028598A KR 20200028598 A KR20200028598 A KR 20200028598A KR 1020180106852 A KR1020180106852 A KR 1020180106852A KR 20180106852 A KR20180106852 A KR 20180106852A KR 20200028598 A KR20200028598 A KR 20200028598A
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Abstract

The present invention relates to a method for removing a single image fog using a dark channel. According to the present invention, a local area (n x n) is designated from a captured image, and pixel information is generated by using a color weight, a distance weight, and a minimum brightness value for each pixel of the local area. Also, at least one pixel having the pixel information corresponding to a predetermined criterion is selected, the average of the minimum brightness value included in the selected pixel is calculated to calculate a dark channel value, and an image removed with fog can be obtained by using the transmission amount calculated by using the dark channel value and an atmosphere light value. Accordingly, the transmission amount is calculated by using the improved dark channel value, thereby obtaining an image removed with fog without a halo effect at a faster speed without a post-treatment process.

Description

다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법, 장치 및 상기 방법을 수행하기 위한 기록 매체{METOHD AND DEVICE OF SINGLE IMAGE DEHAZING BASED ON DARK CHANNEL, RECORDING MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}Dark channel based single image fog removal method, apparatus and recording medium for performing the method {METOHD AND DEVICE OF SINGLE IMAGE DEHAZING BASED ON DARK CHANNEL, RECORDING MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}

본 발명은 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법, 장치 및 상기 방법을 수행하기 위한 기록 매체에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 단일 카메라에서 획득한 영상 내에 존재하는 안개를 제거하는 기법인 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법, 장치 및 상기 방법을 수행하기 위한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a method for removing a single image fog based on a dark channel, an apparatus, and a recording medium for performing the method, and more particularly, based on a dark channel which is a technique for removing fog existing in an image obtained from a single camera. A single image fog removal method, apparatus, and recording medium for performing the method.

실외에서 촬영된 영상의 품질은 외부의 대기 환경에 의해 크게 좌우된다. 대기에 존재하는 부유 물질들의 크기나 종류에 따라서 빛의 산란 및 흡수 현상이 발생하여 영상의 가시성이 떨어질 수 있기 때문이다.The quality of images taken outdoors is largely influenced by the external atmospheric environment. This is because light scattering and absorption may occur depending on the size or type of suspended substances present in the atmosphere, and thus the visibility of the image may deteriorate.

특히, 빛의 산란이 심해져서 뿌옇게 보이는 현상인 안개는 촬영된 영상의 명암 대조비를 저하시켜서 영상 내의 물체들의 식별을 어렵게 하여, 야외에 설치된 방범 및 감시 카메라 시스템의 성능을 크게 떨어뜨릴 수 있다.Particularly, fog, which is a bluish-looking phenomenon due to scattering of light, lowers the contrast ratio of the captured image, thereby making it difficult to identify objects in the image, and can greatly degrade the performance of security and surveillance camera systems installed outdoors.

이러한 카메라 시스템의 성능 저하는 여러 가지 방범 및 안전 문제를 유발할 수 있기 때문에 효과적으로 안개를 제거하는 방법의 개발이 이루어지고 있다.Since the deterioration of the performance of the camera system may cause various security and safety problems, development of a method for effectively removing fog has been made.

종래의 기술에서는 영상의 안개를 제거하기 위해 dark channel prior를 제안하고 있다. 여기서, Dark channel prior는 입력 영상이 안개가 끼지 않은 맑은 날씨에서 촬영된 경우, 국부지역 내 픽셀들의 3개의 색상 채널(R, G, B) 중 적어도 한 색상 채널에서 0에 가까운 밝기 값을 가져야 한다는 가정이다.In the prior art, a dark channel prior is proposed to remove the fog of the image. Here, in the dark channel prior, when the input image is captured in a clear weather without fog, it should have a brightness value close to 0 in at least one color channel among three color channels (R, G, B) of pixels in the local area. It is a home.

영상이 주어졌을 때, 해당 영상의 픽셀마다 최소의 밝기를 갖는 색상 채널의 밝기값을 구하고, 그 후 국부지역의 최소 밝기를 구하여 영상의 dark channel 값을 구할 수 있다.When an image is given, a brightness value of a color channel having a minimum brightness for each pixel of the corresponding image may be obtained, and then a minimum brightness of a local area may be obtained to obtain a dark channel value of the image.

최종적으로 dark channel prior를 이용하여 전달량(t(x))을 구할 수 있는데, 이때 구한 전달량을 이용하여 안개가 없는 영상을 복원할 경우 후광효과(halo artifact)가 발생하게 된다.Finally, the transmission amount (t (x)) can be obtained using the dark channel prior. In this case, when a fog-free image is restored using the obtained transmission amount, a halo artifact occurs.

이를 방지하기 위해 종래의 기술은 soft matting과 같은 기법을 이용하여 전달량을 정련하는 과정을 거치게 되는데 연산 과정이 복잡하여 안개 제거 수행 시간이 길어지게 되는 단점이 있다.In order to prevent this, the conventional technique undergoes a process of refining the transfer amount using a technique such as soft matting, which has a disadvantage in that the calculation process is complicated and the fog removal time is lengthened.

한국등록특허 제10-1784350호Korean Registered Patent No. 10-1784350 한국등록특허 제10-1426298호Korean Registered Patent No. 10-1426298 미국등록특허 US9639916B2US registered patent US9639916B2

본 발명의 일측면은 별도의 후처리 과정 없이 보다 빠른 속도로 후광 효과가 없는 안개가 제거된 영상을 얻을 수 있는 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법, 장치 및 상기 방법을 수행하기 위한 기록 매체를 제공한다. One aspect of the present invention provides a single channel fog removal method, apparatus and recording medium for performing the method, which can obtain a fog-free image having no halo effect at a higher speed without a separate post-processing process. to provide.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 실시예에 따른 다크 채널값을 이용한 단일 영상 안개 제거 방법은, 촬영한 영상으로부터 국부지역(

Figure pat00001
, 여기서 n은 자연수)을 지정하고, 상기 국부지역의 각 픽셀마다 색상 가중치, 거리 가중치 및 최소 밝기값을 이용하여 픽셀의 정보를 생성하고, 상기 픽셀의 정보가 기 설정된 기준에 부합하는 적어도 하나의 픽셀을 선택하고, 상기 선택된 픽셀에 포함되는 최소 밝기값의 평균을 계산하여 다크 채널(dark channel)값으로 산출하고, 상기 다크 채널값을 이용하여 산출된 전달량 및 상기 영상에 존재하는 대기 빛의 값을 이용하여 안개가 제거된 영상을 획득한다.Single image fog removal method using a dark channel value according to an embodiment of the present invention, the local area from the captured image (
Figure pat00001
, Where n is a natural number), generates pixel information using color weights, distance weights, and minimum brightness values for each pixel in the local area, and at least one of the pixel information that meets a preset criterion A pixel is selected, and the average of the minimum brightness value included in the selected pixel is calculated to calculate a dark channel value, and the amount of transmission calculated using the dark channel value and the value of atmospheric light present in the image Obtain an image in which fog is removed using.

상기 기 설정된 기준에 부합하는 적어도 하나의 픽셀을 선택하는 것은, 상기 픽셀의 정보와 상기 국부지역에 존재하는 픽셀의 정보의 개수(

Figure pat00002
)를 이용하여 각 픽셀에 대한 확률을 산출하고, 상기 산출된 확률에 따라 기 설정된 기준에 부합하는 확률을 갖는 픽셀을 선택할 수 있다.Selecting at least one pixel that satisfies the preset criterion is the number of information of the pixel and the number of pixels present in the local area (
Figure pat00002
) To calculate a probability for each pixel, and select a pixel having a probability that meets a predetermined criterion according to the calculated probability.

상기 픽셀의 정보를 생성하는 것은, 상기 국부지역의 각 픽셀마다 상기 국부지역에 존재하는 중심 픽셀의 색상과 비교하여 상기 픽셀의 색상 가중치를 생성하고, 상기 국부지역의 각 픽셀마다 상기 국부지역의 중심 픽셀과의 거리를 계산하여 상기 계산한 거리에 따라 상기 픽셀의 거리 가중치를 생성하고, 상기 영상에 존재하는 최소 밝기값, 상기 생성된 색상 가중치 및 거리 가중치를 이용하여 상기 픽셀의 정보를 생성할 수 있다.Generating the information of the pixel generates a color weight of the pixel by comparing the color of the central pixel present in the local area for each pixel of the local area, and the center of the local area for each pixel of the local area A distance weight of a pixel is calculated to generate a distance weight of the pixel according to the calculated distance, and information of the pixel can be generated using a minimum brightness value, the generated color weight, and a distance weight present in the image. have.

상기 단일 영상 안개 제거 방법은, 상기 색상 가중치는 상기 중심 픽셀의 색상과 유사할수록 더 높은 값을 갖고, 상기 거리 가중치는 상기 중심 픽셀과 거리가 가까울수록 더 높은 값을 가질 수 있다.In the single image fog removal method, the color weight may have a higher value as it is similar to the color of the center pixel, and the distance weight may have a higher value as the distance from the center pixel is closer.

본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다.A computer program for performing a single image fog removal method based on a dark channel is recorded in a computer-readable recording medium according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 장치는, 촬영한 영상으로부터 국부지역(

Figure pat00003
, 여기서 n은 자연수)을 지정하는 지역지정부; 상기 지역지정부에서 지정한 국부지역의 각 픽셀마다 색상 가중치, 거리 가중치 및 최소 밝기값을 이용하여 픽셀의 정보를 생성하는 정보생성부; 상기 정보생성부에서 생성한 픽셀의 정보가 기 설정된 기준에 부합하는 적어도 하나의 픽셀을 선택하는 픽셀선택부; 상기 픽셀선택부에서 선택된 픽셀에 포함되는 최소 밝기값의 평균을 계산하여 다크 채널(dark channel)값으로 산출하는 채널값 산출부; 및 상기 산출한 다크 채널값을 이용하여 산출된 전달량 및 상기 영상에 존재하는 대기 빛의 값을 이용하여 안개가 제거된 영상을 획득하는 영상획득부;를 포함한다.Dark channel based single image fog removal apparatus according to another embodiment of the present invention, the local area from the captured image (
Figure pat00003
, Where n is a natural number); An information generating unit that generates pixel information by using color weights, distance weights, and minimum brightness values for each pixel of the local area designated by the local government; A pixel selection unit for selecting at least one pixel whose information of the pixel generated by the information generation unit meets a predetermined criterion; A channel value calculating unit calculating an average of a minimum brightness value included in the pixel selected by the pixel selection unit and calculating a dark channel value; And an image acquisition unit that acquires an image in which fog is removed by using the calculated delivery amount using the calculated dark channel value and the value of atmospheric light present in the image.

상기 픽셀선택부는, 상기 픽셀의 정보와 상기 국부지역에 존재하는 픽셀의 정보의 개수(

Figure pat00004
)를 이용하여 각 픽셀에 대한 확률을 산출하고, 상기 산출된 확률에 따라 기 설정된 기준에 부합하는 확률을 갖는 픽셀을 선택할 수 있다.The pixel selector, the number of information of the pixel and the information of the pixel existing in the local area (
Figure pat00004
) To calculate a probability for each pixel, and select a pixel having a probability that meets a predetermined criterion according to the calculated probability.

상기 정보생성부는, 상기 국부지역의 각 픽셀마다 상기 국부지역에 존재하는 중심 픽셀의 색상과 비교하여 상기 픽셀의 색상 가중치를 생성하는 제1 가중치 생성부; 상기 국부지역의 각 픽셀마다 상기 국부지역의 중심 픽셀과의 거리를 계산하여 상기 계산한 거리에 따라 상기 픽셀의 거리 가중치를 생성하는 제2 가중치 생성부; 및 상기 영상에 존재하는 최소 밝기값, 상기 생성된 색상 가중치 및 거리 가중치를 이용하여 상기 픽셀의 정보를 생성하는 정보결합부;를 포함할 수 있다.The information generation unit includes: a first weight generation unit that generates a color weight of the pixel by comparing the color of a central pixel existing in the local area for each pixel in the local area; A second weight generator for calculating a distance from a central pixel of the local area for each pixel in the local area and generating a distance weight of the pixel according to the calculated distance; And an information combining unit that generates information on the pixel by using the minimum brightness value, the color weight, and the distance weight present in the image.

상기 단일 영상 안개 제거 장치는, 상기 색상 가중치는 상기 중심 픽셀의 색상과 유사할수록 더 높은 값을 갖고, 상기 거리 가중치는 상기 중심 픽셀과 거리가 가까울수록 더 높은 값을 가질 수 있다.In the single image fog removal apparatus, the color weight may have a higher value as it is similar to the color of the center pixel, and the distance weight may have a higher value as the distance from the center pixel is closer.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 국부지역 내의 픽셀들의 특성을 이용하여 향상된 다크 채널(dark channel)을 생성하고, 이로부터 전달량을 구할 수 있으므로 별도의 후처리 과정이 필요 없고, 후광 효과 없이 안개를 제거할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.According to one aspect of the present invention described above, by using the characteristics of the pixels in the local area to create an improved dark channel (dark channel), from which it is possible to obtain the transmission amount, there is no need for a separate post-processing process, fog without halo effect You can expect the effect that can be removed.

또한, 본 발명은 카메라로부터 획득한 영상이 맑은 날씨 환경에서 촬영된 영상이라는 가정 하에 개발된 종래의 기술인 컴퓨터 비전 기술에 적용할 수 있으며, 기존의 기술보다 향상된 성능을 기대할 수 있다.In addition, the present invention can be applied to computer vision technology, which is a conventional technology developed under the assumption that an image obtained from a camera is an image captured in a sunny weather environment, and can expect improved performance over the existing technology.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art from the following description. .

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 단일 영상 안개 제거 장치를 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 정보생성부를 자세히 도시한 블록도이다.
도 3은 종래 기술과 본 발명이 제안하는 기술을 비교한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 단일 영상 안개 제거 방법의 개략적인 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 도 4의 국부지역의 픽셀의 정보를 생성하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.
도 6은 도 4의 기준에 부합하는 픽셀을 선택하는 과정을 구체적으로 도시한 흐름도이다.1 is a block diagram showing a single image fog removal apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing the information generating unit of FIG. 1 in detail.
Figure 3 is an exemplary view comparing the technology proposed by the present invention with the prior art.
4 is a flowchart illustrating a schematic process of a single image fog removal method according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart specifically illustrating a process of generating information of pixels in a local area of FIG. 4.
6 is a flowchart specifically illustrating a process of selecting a pixel that satisfies the criteria of FIG. 4.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.For a detailed description of the present invention, which will be described later, reference is made to the accompanying drawings that illustrate, by way of example, specific embodiments in which the present invention may be practiced. These examples are described in detail enough to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and properties described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention in connection with one embodiment. In addition, it should be understood that the location or placement of individual components within each disclosed embodiment can be changed without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, the following detailed description is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if appropriately described, is limited only by the appended claims, along with all ranges equivalent to those claimed. In the drawings, similar reference numerals refer to the same or similar functions across various aspects.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

본 발명은 국부지역 내의 픽셀들의 특성을 이용하여 향상된 다크 채널(dark channel)을 생성하고, 이로부터 전달량을 구할 수 있으므로 별도의 후처리 과정이 필요 없고, 후광 효과 없이 안개를 제거할 수 있는 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 장치이다.The present invention generates an improved dark channel by using the characteristics of the pixels in the local area, and since a transmission amount can be obtained therefrom, a separate post-processing process is unnecessary, and a dark channel capable of removing fog without a halo effect It is a single image fog removal device based.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 단일 영상 안개 제거 장치를 도시한 블록도이다.1 is a block diagram showing a single image fog removal apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 단일 영상 안개 제거 장치(100, 이하 장치)는 지역지정부(110), 정보생성부(130), 픽셀선택부(150), 채널값 산출부(170) 및 영상획득부(190)를 포함할 수 있다.A single image fog removal apparatus 100 (hereinafter referred to as a device) according to an embodiment of the present invention includes a local region 110, an information generation unit 130, a pixel selection unit 150, a channel value calculation unit 170, and an image It may include an acquisition unit 190.

장치(100)는 사용자가 소지하는 장치로써 이동성을 갖거나 고정될 수 있고, 서버(server) 또는 엔진(engine) 형태일 수 있으며, 디바이스(device), 기구(apparatus), 단말(terminal), UE(user equipment), MS(mobile station), 무선기기(wireless device), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.The device 100 is a device possessed by a user and may have mobility or be fixed, and may be in the form of a server or an engine, and may be a device, apparatus, terminal, or UE. (user equipment), MS (mobile station), wireless devices (wireless devices), portable devices (handheld device) can be referred to in other terms.

또한, 장치(100)는 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 상기 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.In addition, the device 100 may execute or manufacture various software based on an operating system (OS), that is, a system. The operating system is a system program for enabling the software to use the hardware of the device, such as Android OS, iOS, Windows Mobile OS, Sea OS, Symbian OS, Blackberry OS mobile computer operating system and Windows, Linux, Unix, It can include any computer operating system such as MAC, AIX, HP-UX.

지역지정부(110)는 안개가 낀 환경에서 촬영된 영상에 존재하는 안개를 제거하기 위해 촬영한 영상으로부터 국부지역(

Figure pat00005
, 여기서 n은 자연수)을 지정할 수 있다.The local government (110) uses the local area (from the image taken to remove the fog present in the image taken in the misty environment).
Figure pat00005
, Where n is a natural number).

정보생성부(130)는 지역지정부(110)에서 지정한 국부지역(

Figure pat00006
)의 각 픽셀마다 색상 가중치, 거리 가중치 및 최소 밝기값을 이용하여 픽셀의 정보를 생성할 수 있다.The information generating unit 130 is a local area designated by the regional government 110 (
Figure pat00006
For each pixel of), pixel information may be generated using a color weight, a distance weight, and a minimum brightness value.

도 2를 참조하면, 정보생성부(130)는 제1 가중치 생성부(131), 제2 가중치 생성부(135) 및 정보결합부(139)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the information generating unit 130 may include a first weight generating unit 131, a second weight generating unit 135, and an information combining unit 139.

제1 가중치 생성부(131)는 픽셀의 정보를 생성하기 위해 국부지역 내의 픽셀들과 중심 픽셀 사이의 색상 유사도를 활용하여 색상 가중치(

Figure pat00007
)를 생성할 수 있다.The first weight generator 131 utilizes color similarity between pixels in the local area and the center pixel to generate pixel information.
Figure pat00007
).

즉, 색상 가중치는 촬영한 영상의 국부지역 내의 중심 픽셀(x)의 색상과 국부지역 내에 존재하는 픽셀(y)들의 색상과 각각 비교하여 생성될 수 있고, 국부지역 내의 모든 픽셀들은 색상 가중치를 가지고 있을 수 있다.That is, the color weight can be generated by comparing the color of the center pixel (x) in the local area of the captured image with the color of the pixels (y) existing in the local area, and all pixels in the local area have a color weight. It can be.

색상 가중치(

Figure pat00008
)는 아래 [수학식 1]을 이용하여 생성할 수 있다.Color weight (
Figure pat00008
) Can be created using [Equation 1] below.

Figure pat00009
Figure pat00009

여기서, Ω(x)를 중심 픽셀 x를 중심으로 한 국부지역이라고 정의한다면, y는 국부지역(Ω(x)) 내에 존재하는 다수 개의 픽셀 중 하나로 정의할 수 있다. 또한,

Figure pat00010
는 가중치 값의 범위를 정해주는 상수 값을 의미할 수 있고, c는 색상 채널을 의미할 수 있다.Here, if Ω (x) is defined as a local area centered on the central pixel x, y can be defined as one of a plurality of pixels existing in the local area (Ω (x)). Also,
Figure pat00010
May denote a constant value defining a range of weight values, and c may denote a color channel.

임의의 픽셀(y)의 색상 가중치(

Figure pat00011
)는 안개가 존재하는 영상에서 지정된 국부지역의 중심 픽셀(
Figure pat00012
)에서 안개가 존재하는 영상의 임의의 픽셀(
Figure pat00013
)을 뺀 결과 값을 모두 더한 뒤, 상수 값(
Figure pat00014
)의 제곱에 2배 한 값으로 나눠준 지수함수 값일 수 있다.Color weight of any pixel (y)
Figure pat00011
) Is the central pixel of the local area specified in the fog image.
Figure pat00012
) At any pixel in the image where fog is present (
Figure pat00013
After subtracting), all the values are added, and then the constant value (
Figure pat00014
) May be the value of the exponential function divided by the value of 2 times the square.

임의의 픽셀(y)의 색상 가중치(

Figure pat00015
)는 국부지역(Ω(x)) 내의 픽셀 중 하나인
Figure pat00016
이
Figure pat00017
보다 국부지역(Ω(x))의 중심 픽셀인 x와 더 유사한 색상을 갖는 경우,
Figure pat00018
의 색상 가중치(
Figure pat00019
)는
Figure pat00020
의 색상 가중치(
Figure pat00021
)보다 더 큰 가중치 값을 가질 수 있다.Color weight of any pixel (y)
Figure pat00015
) Is one of the pixels in the local area (Ω (x))
Figure pat00016
this
Figure pat00017
If it has a color more similar to x, which is the central pixel of the local area (Ω (x)),
Figure pat00018
Color weight (
Figure pat00019
) Is
Figure pat00020
Color weight (
Figure pat00021
).

제2 가중치 생성부(135)는 픽셀의 정보를 생성하기 위해 국부지역 내의 픽셀들과 중심 픽셀 사이의 공간적 거리의 인접함을 활용하여 거리 가중치(

Figure pat00022
)를 생성할 수 있다.The second weight generator 135 utilizes the proximity of the spatial distance between the pixels in the local area and the center pixel to generate the pixel information.
Figure pat00022
).

즉, 거리 가중치는 촬영한 영상의 국부지역 내의 중심 픽셀(x)과 국부지역 내에 존재하는 픽셀(y)들의 거리를 계산하여 생성될 수 있고, 국부지역 내의 모든 픽셀들은 거리 가중치를 가지고 있을 수 있다.That is, the distance weight may be generated by calculating the distance between the center pixel (x) in the local area of the captured image and the pixel (y) existing in the local area, and all pixels in the local area may have a distance weight. .

거리 가중치(

Figure pat00023
)는 아래 [수학식 2]를 이용하여 생성할 수 있다.Distance weight (
Figure pat00023
) Can be created using [Equation 2] below.

Figure pat00024
Figure pat00024

여기서, Ω(x)를 중심 픽셀 x를 중심으로 한 국부지역이라고 정의한다면, y는 국부지역(Ω(x)) 내에 존재하는 다수 개의 픽셀 중 하나로 정의할 수 있다. 또한,

Figure pat00025
는 가중치 값의 범위를 정해주는 상수 값을 의미할 수 있다.Here, if Ω (x) is defined as a local area centered on the central pixel x, y can be defined as one of a plurality of pixels existing in the local area (Ω (x)). Also,
Figure pat00025
Can mean a constant value that determines the range of weight values.

임의의 픽셀(y)의 거리 가중치(

Figure pat00026
)는 국부지역의 중심 픽셀인 x에서 국부지역 내의 픽셀 중 하나인 y를 뺀 값의 제곱을 상수 값(
Figure pat00027
)의 제곱의 2배 한 값으로 나눠준 지수함수 값일 수 있다.Distance weight of any pixel (y)
Figure pat00026
) Is the square of the value of the central pixel of the local area minus x, which is one of the pixels in the local area.
Figure pat00027
) May be the value of the exponential function divided by one value twice the power of.

임의의 픽셀(y)의 거리 가중치(

Figure pat00028
)는 국부지역(Ω(x)) 내의 픽셀 중 하나인
Figure pat00029
이
Figure pat00030
보다 국부지역(Ω(x))의 중심 픽셀인 x와 거리적으로 가까운 경우,
Figure pat00031
의 거리 가중치(
Figure pat00032
)는
Figure pat00033
의 거리 가중치(
Figure pat00034
)보다 더 큰 가중치 값을 가질 수 있다.Distance weight of any pixel (y)
Figure pat00028
) Is one of the pixels in the local area (Ω (x))
Figure pat00029
this
Figure pat00030
If it is closer to the central pixel of the local area (Ω (x)), x,
Figure pat00031
Distance weight of
Figure pat00032
) Is
Figure pat00033
Distance weight of
Figure pat00034
).

정보결합부(139)는 제1 가중치 생성부(131)에서 생성한 색상 가중치(

Figure pat00035
), 제2 가중치 생성부(135)에서 생성한 거리 가중치(
Figure pat00036
) 및 국부지역(Ω(x)) 내의 최소 밝기값을 이용하여 픽셀(y)의 정보(p(y))를 생성할 수 있다.The information combining unit 139 is a color weight generated by the first weight generating unit 131 (
Figure pat00035
), Distance weight generated by the second weight generator 135 (
Figure pat00036
) And the minimum brightness value in the local area (Ω (x)) to generate the information p (y) of the pixel y.

정보결합부(139)가 생성하는 픽셀의 정보(p(y))는 아래 [수학식 3]을 이용하여 생성할 수 있다.The information p (y) of the pixel generated by the information combining unit 139 may be generated using Equation 3 below.

Figure pat00037
Figure pat00037

여기서,

Figure pat00038
는 색상 가중치를 의미하고,
Figure pat00039
는 거리 가중치를 의미하고,
Figure pat00040
는 안개가 존재하는 영상의 픽셀 y인 I(y)를 R, G, B 채널 중 하나에 존재하는 대기 빛의 값(
Figure pat00041
)으로 나눈 값의 R, G, B 채널 중에서 최소값을 의미하며, [수학식 4]를 이용하여 생성할 수 있다.here,
Figure pat00038
Means color weight,
Figure pat00039
Means distance weight,
Figure pat00040
Is the value of the atmospheric light present in one of the R, G, and B channels, i (y), the pixel y of the fog-existing image (
Figure pat00041
It is the minimum value among R, G, and B channels divided by), and can be generated using [Equation 4].

Figure pat00042
Figure pat00042

픽셀선택부(150)는 정보생성부(130)에서 생성한 픽셀의 정보와 국부지역(

Figure pat00043
)에 존재하는 픽셀의 정보의 개수(
Figure pat00044
)를 이용하여 각 픽셀에 대한 확률을 산출할 수 있다.The pixel selection unit 150 includes information on the pixels generated by the information generation unit 130 and the local area (
Figure pat00043
Number of information of pixels in)
Figure pat00044
) To calculate the probability for each pixel.

각 픽셀에 대해 산출된 확률에 따라 기 설정된 기준에 부합하는 확률을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택할 수 있다. 여기서, 기 설정된 기준은 장치(100)에서 자동으로 설정할 수도 있으나, 장치(100)의 사용자에 의해 설정될 수도 있다.At least one pixel having a probability that meets a predetermined criterion may be selected according to a probability calculated for each pixel. Here, the preset criteria may be set automatically by the device 100, but may be set by a user of the device 100.

여기서 픽셀에 대한 확률은, 높은 확률의 값을 갖는 픽셀이 정확한 다크 채널값(

Figure pat00045
)을 산출해 낼 수 있는 최소 밝기값을 포함하고 있을 확률이 높은 것을 의미할 수 있다.Here, the probability for a pixel is a dark channel value in which a pixel having a high probability value is correct (
Figure pat00045
It may mean that the probability of including the minimum brightness value capable of calculating) is high.

픽셀선택부(150)가 픽셀을 선택하는 기 설정된 기준은 픽셀이 갖는 확률의 값을 의미할 수 있다. 만약, 기준이 상위 10%의 픽셀이라면 국부지역(

Figure pat00046
)에 존재하는 픽셀 중 상위 10%에 해당하는 확률을 갖는 픽셀만 선택할 수 있다.A preset criterion for selecting a pixel by the pixel selector 150 may mean a value of a probability of the pixel. If the base is the top 10% of pixels, the local area (
Figure pat00046
), Only pixels with a probability corresponding to the top 10% of pixels may be selected.

예를 들어, 국부지역이

Figure pat00047
의 크기를 갖고, 국부지역 내에 존재하는 픽셀의 개수가 225(
Figure pat00048
,
Figure pat00049
)라면, 각 픽셀의 확률 값들에 대하여 상위 10%에 해당하는 22(
Figure pat00050
)개의 확률 값을 선택할 수 있다.For example, the local area
Figure pat00047
And the number of pixels in the local area is 225 (
Figure pat00048
,
Figure pat00049
), 22 (the top 10% of the probability values of each pixel)
Figure pat00050
) Probability values.

채널값 산출부(170)는 픽셀선택부(150)에서 기 설정된 기준에 따라 선택된 픽셀에 포함되는 최소 밝기값을 추출할 수 있고, 추출된 최소 밝기값의 평균을 계산하여 다크 채널값(

Figure pat00051
)으로 산출할 수 있다.The channel value calculator 170 may extract the minimum brightness value included in the selected pixel according to a preset criterion from the pixel selector 150 and calculate an average of the extracted minimum brightness values to calculate the dark channel value (
Figure pat00051
).

채널값 산출부(170)가 산출하는 다크 채널값(

Figure pat00052
)은 아래 [수학식 5]를 이용하여 생성할 수 있다.Dark channel values calculated by the channel value calculator 170 (
Figure pat00052
) Can be created using [Equation 5] below.

Figure pat00053
Figure pat00053

여기서, S는 픽셀선택부(150)에서 선택된 픽셀의 집합을 의미하며, 이에 따라 |S|는 픽셀의 개수를 의미할 수 있고,

Figure pat00054
는 픽셀의 정보(p(y))에 포함되는 정보인 최소 밝기값을 의미할 수 있다.Here, S means a set of pixels selected by the pixel selector 150, and accordingly | S | may mean the number of pixels,
Figure pat00054
May denote a minimum brightness value that is information included in the pixel information p (y).

채널값 산출부(170)가 산출하는 다크 채널값(

Figure pat00055
)은 픽셀선택부(150)에서 선택한 픽셀의 정보들 중 최소 밝기값(
Figure pat00056
)만 추출하여 모두 합하고, 픽셀선택부(150)에서 선택된 픽셀의 개수(|S|)로 나누어 생성될 수 있다.Dark channel values calculated by the channel value calculator 170 (
Figure pat00055
) Is the minimum brightness value among the information of the pixels selected by the pixel selector 150 (
Figure pat00056
) Can be generated by dividing and summing them, and dividing by the number of pixels (| S |) selected by the pixel selector 150.

영상획득부(190)는 채널값 산출부(170)가 산출한 다크 채널값(

Figure pat00057
)을 이용하여 전달량(t(x))을 산출할 수 있다. 전달량(t(x))은 아래 [수학식 6]을 이용하여 생성할 수 있다.The image acquisition unit 190 is a dark channel value calculated by the channel value calculation unit 170 (
Figure pat00057
) Can be used to calculate the delivered amount (t (x)). The transfer amount t (x) can be generated using [Equation 6] below.

Figure pat00058
Figure pat00058

여기서, t(x)는 국부지역(Ω(x)) 내의 중심 픽셀 x의 전달량을 의미할 수 있고, α는 전달량을 산출하기 위한 상수값을 의미할 수 있으며,

Figure pat00059
는 다크 채널값을 의미할 수 있다.Here, t (x) may mean the transfer amount of the central pixel x in the local area (Ω (x)), α may mean a constant value for calculating the transfer amount,
Figure pat00059
May mean a dark channel value.

영상획득부(190)는 [수학식 6]을 이용하여 산출된 전달량(t(x)) 및 영상에 존재하는 대기 빛의 값(A)을 아래 [수학식 7]에 대입하여 안개가 제거된 영상(J)을 획득할 수 있다.The image acquisition unit 190 removes the fog by substituting the transfer amount (t (x)) calculated using [Equation 6] and the value of atmospheric light (A) present in the image into [Equation 7] below. An image J can be obtained.

Figure pat00060
Figure pat00060

다시 말해, 안개가 낀 영상(I(x))은 안개가 제거된 영상(J(x))에 전달량(t(x))을 곱한 결과 값에 대기 빛의 값(A)을 더한 값이므로, 이를 이용하여 안개가 제거된 영상(J)은 안개가 낀 영상(I)에서 대기 빛의 값(A)을 뺀 값에 전달량(t(x))을 나눠준 값을 의미할 수 있다.In other words, the fogged image (I (x)) is the result of multiplying the image (J (x)) from which the fog is removed by the amount of transmission (t (x)) and adding the value of atmospheric light (A) to it. Using this, the fog removed image J may mean a value obtained by dividing the amount of transmission t (x) by a value obtained by subtracting the atmospheric light value A from the fogged image I.

도 3은 종래 기술과 본 발명이 제안하는 기술을 비교한 예시도이다.Figure 3 is an exemplary view comparing the technology proposed by the present invention with the prior art.

먼저, 종래의 기술을 이용하여 안개가 낀 단일영상에서 안개를 제거한 영상을 획득하는 방법을 설명하기로 한다.First, a method of acquiring an image in which fog is removed from a single fogged image using a conventional technique will be described.

종래의 안개가 낀 단일 영상에서 안개를 제거한 영상을 획득하는 방법은 Dark channel prior를 제안하는데, 영상이 주어졌을 때 해당 영상의 픽셀마다 최소의 밝기를 갖는 색상 채널의 밝기 값을 구할 수 있고, 그 후 국부지역의 최소 밝기값을 구할 수 있다.The conventional method of acquiring an image in which fog is removed from a single fogged image proposes a dark channel prior. When an image is given, the brightness value of a color channel having a minimum brightness for each pixel of the image can be obtained. After that, the minimum brightness value of the local area can be obtained.

여기서, Dark channel prior는 안개가 끼지 않은 맑은 날씨에서 촬영된 영상이 입력되는 경우, 촬영된 영상에서 지정한 국부지역 내의 픽셀들 중 R, G, B 3개의 색상 중 적어도 하나의 색상 채널에서 0에 가까운 밝기 값을 갖는다는 가정 하에 수행될 수 있다.Here, the dark channel prior to close to 0 in at least one color channel among 3 colors of R, G, B among the pixels in the local area designated in the captured image when the image captured in the clear weather without fog is input. It can be performed under the assumption that it has a brightness value.

최소 밝기값을 구한 후, 전술한 [수학식 7]의 양변을 대기 빛의 값(A)으로 나눈 뒤, 양변에 두 개의 최소값 연산자를 취하고, Dark channel prior를 이용하여 전달량(t(x))을 산출할 수 있다.After obtaining the minimum brightness value, dividing both sides of Equation (7) above by the value of atmospheric light (A), taking two minimum value operators on both sides, and using the dark channel prior to the amount of transfer (t (x)) Can be calculated.

이때 구한 전달량(t(x))을 이용하여 안개가 제거된 영상(J(x))을 획득할 경우 후광효과(halo artifact)가 발생할 수 있는데, 이를 방지하기 위해 soft matting과 같은 기법을 이용하여 전달량(t(x))을 정련할 수 있다.At this time, when the fog-removed image (J (x)) is obtained using the obtained transfer amount (t (x)), a halo artifact may occur. To prevent this, a technique such as soft matting is used. The transfer amount t (x) can be refined.

soft matting은 연산 과정이 복잡하여 안개 제거 수행 시간이 길어질 수 있고, 전달량(t(x))을 정련하는 후처리 과정이 필요하여 이에 따라 수행 시간이 늘어날 수 있다.The soft matting may have a long time to perform fog removal due to the complicated calculation process, and may require a post-processing process to refine the transfer amount t (x), thus increasing the execution time.

반면, 본 발명이 제안하는 기술은 입력된 영상으로부터 국부지역(

Figure pat00061
, 여기서 n은 자연수)을 지정할 수 있고, 지정한 국부지역 내의 픽셀들에 대한 정보를 생성한 뒤 확률을 산출할 수 있다.On the other hand, the technology proposed by the present invention is a local area (
Figure pat00061
, Where n is a natural number), and generates information about pixels within the designated local area to calculate the probability.

산출된 확률을 이용하여 기 설정된 기준에 따라 픽셀을 선택할 수 있고, 선택된 픽셀에 포함되는 최소 밝기값(

Figure pat00062
)을 추출한 뒤 추출된 최소 밝기값(
Figure pat00063
)을 이용하여 보다 향상된 다크 채널값(
Figure pat00064
)을 산출해 낼 수 있다.A pixel may be selected according to a preset criterion using the calculated probability, and the minimum brightness value included in the selected pixel (
Figure pat00062
After extracting), the minimum brightness value (
Figure pat00063
) To improve the dark channel value (
Figure pat00064
).

향상된 다크 채널값(

Figure pat00065
)을 이용하여 전달량(t(x))을 산출할 수 있으므로 전달량(t(x))을 정련하는 후처리 과정이 필요 없고, 종래의 기술보다 짧은 시간에 안개가 제거된 영상(J(x))을 획득할 수 있다.Improved dark channel value (
Figure pat00065
Since the transfer amount (t (x)) can be calculated using), there is no need for a post-processing process to refine the transfer amount (t (x)), and the fog-removed image (J (x) in a shorter time than the conventional technique) ).

도 3의 (a)는 안개가 낀 입력영상이고, (b)는 종래의 기술을 이용하여 획득한 안개를 제거한 영상이고, (c)는 본 발명이 제안하는 기술을 이용하여 획득한 안개를 제거한 영상이다.3 (a) is an input image fogged, (b) is an image obtained by removing the fog obtained using a conventional technique, and (c) removes fog obtained using the technique proposed by the present invention. It is a video.

도 3의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 본 발명에서 제안하는 기술을 이용하여 안개가 제거된 영상이 종래의 기술을 이용하여 안개가 제거된 영상을 획득하는 것 보다 선명한 영상을 획득할 수 있는 것을 가시적으로 확인할 수 있다.Referring to (a) to (c) of FIG. 3, a fog-removed image using a technique proposed in the present invention may obtain a clearer image than a fog-removed image using a conventional technique. You can visually see what you can do.

이하에서는, 도 4 내지 도 6을 참조하여 단일 영상 안개 제거 방법을 구체적으로 설명하도록 한다.Hereinafter, a single image fog removal method will be described in detail with reference to FIGS. 4 to 6.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 단일 영상 안개 제거 방법의 개략적인 과정을 나타내는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a schematic process of a single image fog removal method according to an embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 단일 영상 안개 제거 방법은 안개가 낀 환경에서 촬영된 영상에 존재하는 안개를 제거하기 위해 촬영한 영상으로부터 국부지역(

Figure pat00066
, 여기서 n은 자연수)을 지정할 수 있다(S1100).The single image fog removal method according to the present invention includes a local area () from an image taken to remove fog existing in an image captured in a misty environment.
Figure pat00066
, Where n is a natural number) (S1100).

국부지역(

Figure pat00067
)을 지정한 뒤 국부지역에 존재하는 각 픽셀마다 색상 가중치, 거리 가중치 및 최소 밝기값을 이용하여 픽셀의 정보를 생성할 수 있다(S1300).Local area (
Figure pat00067
After designating), pixel information may be generated using color weights, distance weights, and minimum brightness values for each pixel existing in the local area (S1300).

색상 가중치, 거리 가중치 및 최소 밝기값을 이용하여 픽셀의 정보를 생성하는 과정은 도 5를 참조하여 확인할 수 있다.The process of generating pixel information using the color weight, the distance weight, and the minimum brightness value can be confirmed with reference to FIG. 5.

도 5를 참조하면, 픽셀의 정보를 생성하기 위한 요소 중 하나인 색상 가중치(

Figure pat00068
)는 국부지역 내의 픽셀들과 중심 픽셀 사이의 색상 유사도를 활용하여 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5, a color weight (which is one of the elements for generating pixel information)
Figure pat00068
) Can be generated by utilizing color similarity between pixels in a local area and a central pixel.

즉, 색상 가중치는 촬영한 영상의 지정된 국부지역 내의 중심 픽셀(x)의 색상과 국부지역 내에 존재하는 각 픽셀(y)들의 색상과 각각 비교하여 생성될 수 있다(S1310).That is, the color weight may be generated by comparing the color of the center pixel (x) in the designated local area of the captured image with the color of each pixel (y) existing in the local area (S1310).

임의의 픽셀(y)의 색상 가중치(

Figure pat00069
)는 안개가 존재하는 영상에서 지정된 국부지역의 중심 픽셀(
Figure pat00070
)에서 안개가 존재하는 영상의 임의의 픽셀(
Figure pat00071
)을 뺀 결과 값을 모두 더한 뒤, 상수 값(
Figure pat00072
)의 제곱에 2배 한 값으로 나눠준 지수함수 값일 수 있다.Color weight of any pixel (y)
Figure pat00069
) Is the central pixel of the local area specified in the fog image.
Figure pat00070
) At any pixel in the image where fog is present (
Figure pat00071
After subtracting), all the values are added, and then the constant value (
Figure pat00072
) May be the value of the exponential function divided by the value of 2 times the square.

임의의 픽셀(y)의 색상 가중치(

Figure pat00073
)는 국부지역(Ω(x)) 내의 픽셀 중 하나인
Figure pat00074
이
Figure pat00075
보다 국부지역(Ω(x))의 중심 픽셀인 x와 더 유사한 색상을 갖는 경우,
Figure pat00076
의 색상 가중치(
Figure pat00077
)는
Figure pat00078
의 색상 가중치(
Figure pat00079
)보다 더 큰 가중치 값을 가질 수 있다.Color weight of any pixel (y)
Figure pat00073
) Is one of the pixels in the local area (Ω (x))
Figure pat00074
this
Figure pat00075
If it has a color more similar to x, which is the central pixel of the local area (Ω (x)),
Figure pat00076
Color weight (
Figure pat00077
) Is
Figure pat00078
Color weight (
Figure pat00079
).

픽셀의 정보를 생성하기 위한 요소 중 다른 하나인 거리 가중치(

Figure pat00080
)는 국부지역 내의 픽셀들과 중심 픽셀 사이의 공간적 거리의 인접함을 활용하여 생성될 수 있다.Distance weight, which is another factor for generating pixel information (
Figure pat00080
) May be generated by utilizing the proximity of the spatial distance between the pixels in the local area and the central pixel.

즉, 거리 가중치는 촬영한 영상의 지정된 국부지역 내의 중심 픽셀(x)과 국부지역 내에 존재하는 각 픽셀(y)들의 거리를 계산하여 생성될 수 있다(S1350).That is, the distance weight may be generated by calculating the distance between the center pixel (x) in the designated local area of the captured image and each pixel (y) existing in the local area (S1350).

임의의 픽셀(y)의 거리 가중치(

Figure pat00081
)는 국부지역의 중심 픽셀인 x에서 국부지역 내의 픽셀 중 하나인 y를 뺀 값의 제곱을 상수 값(
Figure pat00082
)의 제곱의 2배 한 값으로 나눠준 지수함수 값일 수 있다.Distance weight of any pixel (y)
Figure pat00081
) Is the square of the value of the central pixel of the local area minus x, which is one of the pixels in the local area.
Figure pat00082
) May be the value of the exponential function divided by one value twice the power of.

임의의 픽셀(y)의 거리 가중치(

Figure pat00083
)는 국부지역(Ω(x)) 내의 픽셀 중 하나인
Figure pat00084
이
Figure pat00085
보다 국부지역(Ω(x))의 중심 픽셀인 x와 거리적으로 가까운 경우,
Figure pat00086
의 거리 가중치(
Figure pat00087
)는
Figure pat00088
의 거리 가중치(
Figure pat00089
)보다 더 큰 가중치 값을 가질 수 있다.Distance weight of any pixel (y)
Figure pat00083
) Is one of the pixels in the local area (Ω (x))
Figure pat00084
this
Figure pat00085
If it is closer to the central pixel of the local area (Ω (x)), x,
Figure pat00086
Distance weight of
Figure pat00087
) Is
Figure pat00088
Distance weight of
Figure pat00089
).

이로부터, 생성한 색상 가중치(

Figure pat00090
), 거리 가중치(
Figure pat00091
) 및 국부지역(Ω(x)) 내의 최소 밝기값(
Figure pat00092
)을 이용하여 픽셀(y)의 정보(p(y))를 생성할 수 있다(S1390).From this, the generated color weight (
Figure pat00090
), Distance weight (
Figure pat00091
) And the minimum brightness value in the local area (Ω (x)) (
Figure pat00092
) To generate the information p (y) of the pixel y (S1390).

생성된 픽셀의 정보(p(y))를 이용하여 장치(100)에서 자동으로 설정되거나 사용자가 설정해놓은 기 설정된 기준에 부합하는 적어도 하나의 픽셀을 선택할 수 있다(S1500).Using the generated pixel information (p (y)), at least one pixel that is automatically set by the device 100 or meets a preset criterion set by the user may be selected (S1500).

기 설정된 기준에 부합하는 픽셀을 선택하는 과정은 도 6을 참조하여 확인할 수 있다.The process of selecting a pixel that meets a predetermined criterion can be confirmed with reference to FIG. 6.

도 6을 참조하면, 촬영한 영상의 지정한 국부지역(

Figure pat00093
)에 존재하는 다수 개의 픽셀에 대하여 픽셀의 정보와 픽셀의 개수(
Figure pat00094
)를 이용하여 각 픽셀에 대한 확률을 산출할 수 있다(S1530).Referring to Figure 6, the designated local area of the captured image (
Figure pat00093
For a number of pixels in), the information of the pixels and the number of pixels (
Figure pat00094
) To calculate the probability for each pixel (S1530).

여기서 픽셀에 대한 확률은, 높은 확률의 값을 갖는 픽셀이 정확한 다크 채널값(

Figure pat00095
)을 산출해 낼 수 있는 최소 밝기값을 포함하고 있을 확률이 높은 것을 의미할 수 있다.Here, the probability for a pixel is a dark channel value in which a pixel having a high probability value is correct (
Figure pat00095
It may mean that the probability of including the minimum brightness value capable of calculating) is high.

각 픽셀에 대해 산출된 확률에 따라 기 설정된 기준에 부합하는 확률을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택할 수 있다(S1570). 픽셀을 선택하는 기 설정된 기준은 픽셀이 갖는 확률의 값을 의미할 수 있다.At least one pixel having a probability that meets a predetermined criterion may be selected according to a probability calculated for each pixel (S1570). The preset criterion for selecting a pixel may mean a value of a probability of the pixel.

예를 들어, 국부지역이 15

Figure pat00096
15의 크기를 갖고, 국부지역 내에 존재하는 픽셀의 개수가 225(
Figure pat00097
,
Figure pat00098
)개를 가질 때, 픽셀을 선택하는 기준이 상위 10%의 픽셀이라면 상위 10%에 해당하는 확률을 갖는 22(
Figure pat00099
)개의 픽셀을 선택할 수 있다.For example, the local area is 15
Figure pat00096
15, and the number of pixels in the local area is 225 (
Figure pat00097
,
Figure pat00098
), If the criterion for selecting a pixel is the pixel of the top 10%, it has a probability corresponding to the top 10%.
Figure pat00099
) Pixels can be selected.

기 설정된 기준에 따라 선택된 픽셀에 포함되는 최소 밝기값을 추출할 수 있고, 추출된 최소 밝기값의 평균을 계산하여 다크 채널값(

Figure pat00100
)으로 산출할 수 있다.The minimum brightness value included in the selected pixel can be extracted according to the preset criteria, and the average of the extracted minimum brightness value is calculated to calculate the dark channel value (
Figure pat00100
).

기 설정된 기준에 따라 선택된 픽셀에 포함되는 최소 밝기값(

Figure pat00101
)의 평균을 계산하여 다크 채널값(
Figure pat00102
)을 산출할 수 있다(S1700). 여기서, 다크 채널값(
Figure pat00103
)은 선택한 픽셀의 정보들 중 최소 밝기값
Figure pat00104
을 추출하여 모두 합하고, 선택된 픽셀의 개수(|S|)로 나누어 산출될 수 있다.The minimum brightness value included in the selected pixel according to the preset criteria (
Figure pat00101
) To calculate the average of the dark channel values (
Figure pat00102
) Can be calculated (S1700). Here, the dark channel value (
Figure pat00103
) Is the minimum brightness value among the selected pixel information.
Figure pat00104
It can be calculated by extracting and summing them, and dividing by the number of selected pixels (| S |).

산출한 다크 채널값(

Figure pat00105
)을 이용하여 전달량(t(x))을 산출한 뒤 전달량(t(x)), 대기 빛의 값 및 안개 낀 영상을 이용하여 안개가 제거된 영상을 획득할 수 있다(S1900).Calculated dark channel value (
Figure pat00105
After calculating the transmission amount (t (x)) using), the fog-removed image may be obtained using the transmission amount (t (x)), the value of the atmospheric light, and the fogged image (S1900).

여기서, 전달량(t(x))은 국부지역(Ω(x)) 내의 중심 픽셀 x의 전달량을 의미할 수 있고, 상수값(α)과 다크 채널값(

Figure pat00106
)을 사칙연산하여 산출할 수 있다.Here, the transfer amount t (x) may mean the transfer amount of the central pixel x in the local area Ω (x), and the constant value α and the dark channel value (
Figure pat00106
) Can be calculated by arithmetic.

또한, 안개가 제거된 영상(J(x))은 안개가 낀 영상(I(x)), 산출된 전달량(t(x)) 및 영상에 존재하는 대기 빛의 값(A)을 이용하여 획득할 수 있다.In addition, the fog-removed image (J (x)) is obtained by using the fogged image (I (x)), the calculated transmission amount (t (x)), and the atmospheric light value (A) present in the image. can do.

전술한 바와 같이, 본 발명은 국부지역 내의 픽셀들의 특성을 이용하여 향상된 dark channel을 생성하여 전달량을 구할 수 있으므로 별도의 후처리 과정이 필요 없고, 후광 효과 없이 안개를 제거할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.As described above, according to the present invention, an improved dark channel can be generated by using the characteristics of the pixels in the local area to obtain the amount of transmission, so a separate post-processing process is not required, and an effect of removing fog without a halo effect can be expected. have.

이와 같은, 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법은 어플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.Such a single channel fog removal method based on a dark channel may be implemented as an application or implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components to be recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program instructions recorded on the computer-readable recording medium are specially designed and configured for the present invention, and may be known and usable by those skilled in the computer software field.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs, DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include not only machine language codes produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to embodiments, those skilled in the art understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. Will be able to.

100: 단일 영상 안개 제거 장치
110: 지역지정부
130: 정보생성부
131: 제1 가중치 생성부
135: 제2 가중치 생성부
139: 정보결합부
150: 픽셀선택부
170: 채널값 산출부
190: 영상획득부100: single video fog removal device
110: local government
130: Ministry of Information Generation
131: first weight generator
135: second weight generator
139: information combining unit
150: pixel selector
170: channel value calculator
190: image acquisition department

Claims (9)

촬영한 영상으로부터 국부지역(
Figure pat00107
, 여기서 n은 자연수)을 지정하고,
상기 국부지역의 각 픽셀마다 색상 가중치, 거리 가중치 및 최소 밝기값을 이용하여 픽셀의 정보를 생성하고,
상기 픽셀의 정보가 기 설정된 기준에 부합하는 적어도 하나의 픽셀을 선택하고,
상기 선택된 픽셀에 포함되는 최소 밝기값의 평균을 계산하여 다크 채널(dark channel)값으로 산출하고,
상기 다크 채널값을 이용하여 산출된 전달량 및 상기 영상에 존재하는 대기 빛의 값을 이용하여 안개가 제거된 영상을 획득하는, 다크 채널값을 이용한 단일 영상 안개 제거 방법.The local area (
Figure pat00107
, Where n is a natural number),
For each pixel in the local area, pixel information is generated using a color weight, a distance weight, and a minimum brightness value,
Select at least one pixel whose information of the pixel meets a preset criterion,
The average of the minimum brightness value included in the selected pixel is calculated and calculated as a dark channel value,
A method of removing a single image fog using a dark channel value, obtaining an image in which fog is removed using a transmission amount calculated using the dark channel value and a value of atmospheric light present in the image. 제 1 항에 있어서,
상기 기 설정된 기준에 부합하는 적어도 하나의 픽셀을 선택하는 것은,
상기 픽셀의 정보와 상기 국부지역에 존재하는 픽셀의 정보의 개수(
Figure pat00108
)를 이용하여 각 픽셀에 대한 확률을 산출하고,
상기 산출된 확률에 따라 기 설정된 기준에 부합하는 확률을 갖는 픽셀을 선택하는, 다크 채널값을 이용한 단일 영상 안개 제거 방법.According to claim 1,
Selecting at least one pixel that satisfies the preset criterion,
The number of information of the pixel and the number of pixels present in the local area (
Figure pat00108
) To calculate the probability for each pixel,
A method of removing a single image fog using a dark channel value, selecting pixels having a probability that meets a predetermined criterion according to the calculated probability. 제 1 항에 있어서,
상기 픽셀의 정보를 생성하는 것은,
상기 국부지역의 각 픽셀마다 상기 국부지역에 존재하는 중심 픽셀의 색상과 비교하여 상기 픽셀의 색상 가중치를 생성하고,
상기 국부지역의 각 픽셀마다 상기 국부지역의 중심 픽셀과의 거리를 계산하여 상기 계산한 거리에 따라 상기 픽셀의 거리 가중치를 생성하고,
상기 영상에 존재하는 최소 밝기값, 상기 생성된 색상 가중치 및 거리 가중치를 이용하여 상기 픽셀의 정보를 생성하는, 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법.According to claim 1,
Generating the information of the pixel,
For each pixel of the local area, a color weight of the pixel is generated by comparing with the color of the central pixel existing in the local area,
For each pixel in the local area, a distance from a central pixel in the local area is calculated to generate a distance weight of the pixel according to the calculated distance,
A method for removing a single image fog based on a dark channel using the minimum brightness value present in the image, the generated color weight, and the distance weight to generate the pixel information. 제 3 항에 있어서,
상기 색상 가중치는 상기 중심 픽셀의 색상과 유사할수록 더 높은 값을 갖고,
상기 거리 가중치는 상기 중심 픽셀과 거리가 가까울수록 더 높은 값을 갖는, 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법.The method of claim 3,
The color weight has a higher value as it is similar to the color of the center pixel,
The distance weight has a higher value as the distance from the center pixel is closer, a dark channel based single image fog removal method. 제 1 항에 따른 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.A computer readable recording medium having a computer program recorded thereon for performing the single channel fog removal method according to claim 1. 촬영한 영상으로부터 국부지역(
Figure pat00109
, 여기서 n은 자연수)을 지정하는 지역지정부;
상기 지역지정부에서 지정한 국부지역의 각 픽셀마다 색상 가중치, 거리 가중치 및 최소 밝기값을 이용하여 픽셀의 정보를 생성하는 정보생성부;
상기 정보생성부에서 생성한 픽셀의 정보가 기 설정된 기준에 부합하는 적어도 하나의 픽셀을 선택하는 픽셀선택부;
상기 픽셀선택부에서 선택된 픽셀에 포함되는 최소 밝기값의 평균을 계산하여 다크 채널(dark channel)값으로 산출하는 채널값 산출부; 및
상기 산출한 다크 채널값을 이용하여 산출된 전달량 및 상기 영상에 존재하는 대기 빛의 값을 이용하여 안개가 제거된 영상을 획득하는 영상획득부;를 포함하는, 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 장치.The local area (
Figure pat00109
, Where n is a natural number);
An information generating unit that generates pixel information by using color weights, distance weights, and minimum brightness values for each pixel of the local area designated by the local government;
A pixel selection unit for selecting at least one pixel whose information of the pixel generated by the information generation unit meets a predetermined criterion;
A channel value calculating unit calculating an average of a minimum brightness value included in the pixel selected by the pixel selection unit and calculating a dark channel value; And
A dark channel-based single image fog removal apparatus comprising: an image acquisition unit that acquires a fog-removed image using the calculated delivery amount using the calculated dark channel value and the atmospheric light value present in the image . 제 6 항에 있어서,
상기 픽셀선택부는,
상기 픽셀의 정보와 상기 국부지역에 존재하는 픽셀의 정보의 개수(
Figure pat00110
)를 이용하여 각 픽셀에 대한 확률을 산출하고,
상기 산출된 확률에 따라 기 설정된 기준에 부합하는 확률을 갖는 픽셀을 선택하는, 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 장치.The method of claim 6,
The pixel selector,
The number of information of the pixel and the number of pixels present in the local area (
Figure pat00110
) To calculate the probability for each pixel,
A dark channel-based single image fog removal apparatus selecting pixels having a probability that meets a predetermined criterion according to the calculated probability. 제 6 항에 있어서,
상기 정보생성부는,
상기 국부지역의 각 픽셀마다 상기 국부지역에 존재하는 중심 픽셀의 색상과 비교하여 상기 픽셀의 색상 가중치를 생성하는 제1 가중치 생성부;
상기 국부지역의 각 픽셀마다 상기 국부지역의 중심 픽셀과의 거리를 계산하여 상기 계산한 거리에 따라 상기 픽셀의 거리 가중치를 생성하는 제2 가중치 생성부; 및
상기 영상에 존재하는 최소 밝기값, 상기 생성된 색상 가중치 및 거리 가중치를 이용하여 상기 픽셀의 정보를 생성하는 정보결합부;를 포함하는, 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 장치.The method of claim 6,
The information generating unit,
A first weight generator configured to generate a color weight for the pixel by comparing the color of a central pixel present in the local area for each pixel in the local area;
A second weight generator for calculating a distance from a central pixel of the local area for each pixel in the local area and generating a distance weight of the pixel according to the calculated distance; And
And an information combining unit for generating information of the pixel using the minimum brightness value, the color weight, and the distance weight present in the image. 제 8 항에 있어서,
상기 색상 가중치는 상기 중심 픽셀의 색상과 유사할수록 더 높은 값을 갖고,
상기 거리 가중치는 상기 중심 픽셀과 거리가 가까울수록 더 높은 값을 갖는, 다크 채널 기반의 단일 영상 안개 제거 장치.The method of claim 8,
The color weight has a higher value as it is similar to the color of the center pixel,
The distance weight has a higher value as the distance from the center pixel is closer, a dark channel-based single image fog removal apparatus.
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