WO2014193055A1 - 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치 - Google Patents

사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치 Download PDF

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WO2014193055A1
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홍성훈
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    • G06T2207/20004Adaptive image processing
    • G06T2207/20012Locally adaptive

Definitions

  • the present invention relates to a device for providing an image with improved visibility by removing fog or smoke from a luminance image deteriorated due to fog or smoke, and more specifically, a user can adjust the degree of fog removal according to weather conditions. In addition, it provides a closed formula that can calculate the image from which the fog is removed in the unit of the input image, so the haze effect does not occur and the calculation amount is very small.
  • the improvement device relates.
  • a video surveillance system or a video black box for a vehicle is used to prevent or detect an accident.
  • a research on providing lane departure and collision warning by detecting a lane and a front vehicle from an image acquired by a video camera using computer vision technology is being conducted.
  • the method according to the prior document comprises the steps of receiving a first luminance image of an image including an atmospheric scattered light (Airlight), and generating an atmospheric scattered light map based on a ratio of the average and the standard deviation of the first luminance image; And subtracting the generated atmospheric scattered light map from the first luminance image to output a second luminance image from which the atmospheric scattered light is removed. It includes.
  • the above-mentioned prior document does not perform the fog image processing in pixel units, but performs the processing in units of blocks.
  • the fog is removed by obtaining fog values and depth information from two images of different weather environments photographed at the same location.
  • Phantom et al. [6] proposed a method of removing fog by using depth information of images instead of using multiple images. By using GPS information built into the camera, depth or texture information is obtained and density of fog values ( The density of the image is assumed to be depth information and the fog of the image is removed.
  • the method of removing fog by using additional information has a disadvantage in that it cannot be applied to images captured by a dynamically moving camera because it requires image data under various conditions. have. Recently, a method of removing fog with a single image has been studied.
  • Tan proposed to remove the fog by increasing the contrast in [8].
  • the clean image without fog has higher edge intensity than the fogged image, and the fog value does not change rapidly.
  • This method has the advantage that the shape or structure of the image is clearly heard because the brightness contrast is greatly improved, but the saturation occurs due to excessive contrast increase, and the halo effect occurs in the section where the depth information is greatly different. Sometimes.
  • Fattal proposed a method of reconstructing a fog-free image by measuring the reflectance of an image on the assumption that the reflectance measured in a certain image area always has the same vector direction.
  • He et al. [10] used the characteristic that the clean image without fog has higher color saturation than the image with fog.
  • the pixel with high color sharpness of the clean image without fog has one channel among R, G, and B values ( Since the channel value is very small, a method of removing the fog is proposed by using the observation that there is a pixel having a very low channel value in a certain region in the color image without fog.
  • the existing method using a single image uses RGB color, so when the luminance image alone is used, the defogging performance is deteriorated, and because the large size filter uses the halo effect, the halo effect appears, and the transmission rate is very high. Since a large amount of computation is required, it is difficult to process in real time.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and the image taken through the camera is the color and sharpness by the scattering and absorption by air particles such as fog, smoke, clouds, and mixing with other reflected light such as sky and land It is an object of the present invention to provide a device that provides a clear image by eliminating the phenomenon that the brightness contrast decreases.
  • Existing fog removal method uses the R, G, B components of the input image, and the performance deterioration occurs when only the luminance component is used.
  • the color coordinate system used in most multimedia systems currently uses luminance signals and color difference signals like YCbCr color coordinate system, not RGB coordinate system. Therefore, color coordinate system conversion processing is required to apply the existing method. Independent processing of signal components can cause color variations.
  • the conventional fog removal method has a halo effect because of the large size of the filter, a very large amount of calculation is required, there is a problem that the real-time processing is difficult.
  • the user can not control the degree of mist removal.
  • the user in order to solve the problems occurring in the conventional method, can control the degree of fog removal according to the weather situation, and provides a closed formula (fog removal) to remove the fog image by pixel unit It can be calculated to solve the halo effect and high computational problems of conventional methods.
  • the present invention for achieving the technical problem relates to a device for improving a fog image using a power-of-power operator that can be controlled by the user, the atmospheric brightness value calculation unit for receiving a mist input image, calculating the brightest pixel value of the atmosphere;
  • a transmission rate calculation unit calculates a lower transmission rate using a pixel value calculated by the fog input image and the atmospheric brightness value calculation unit, and calculates a transmission rate for each pixel by multiplying the lower transmission rate by a user's control value.
  • a reconstructed image calculator for outputting an image from which the fog is removed by using the transmission rate calculated by the input image and the transmission rate calculator; And a post-processing unit which performs brightness expansion or color processing on the image output through the reconstructed image calculating unit and finally outputs the image from which the fog is removed. It includes.
  • the brightness and color components of the air such as fog, smoke, clouds, etc. are mixed with the light and color components of the object to remove the brightness and color components in the air for a low visibility image to provide a clear image It can be effective.
  • the color coordinate system used in most multimedia systems currently uses luminance signals and color difference signals like YCbCr color coordinate system, not RGB coordinate system. It is easy to maintain the color of the input color.
  • the proposed method performs pixel-by-pixel operations, which can solve the problems of halo effect and high computation, which are problems of the existing method using a large sized filter. You can control the degree of removal and the brightness of the image.
  • 1 is an exemplary view showing a change in the transmission rate and the brightness value of the reconstructed image according to the scattering coefficient ratio according to the present invention.
  • FIG. 2 is an overall configuration diagram of an apparatus for improving a fog image using a power-of-user operator capable of user control according to the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram of a device for improving a fog image using a power-of-power operator capable of user control according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG 4 and 5 are exemplary views showing a simulation result (fog removed result image according to the user control value shown) through the device for improving the fog image according to the present invention.
  • an apparatus for improving a fog image using a square root operator capable of user control according to the present invention is as follows.
  • the outdoor image captured by the camera determines the brightness and color of the light reflected from the object.
  • the reflected light of the object is generally scattered and absorbed by the particles in the air, and is mixed with other reflected light such as the sky and the ground to be photographed by the camera.
  • the image is reduced in color sharpness and contrast.
  • Equation 1 Is a direct attenuation
  • the second term Is an airlight.
  • Direct attenuation means that the light reflected from the object decreases with the transmission rate, and atmospheric scattered light is caused by scattering caused by particles in the atmosphere.
  • Equation 2 Typically delivery rate Equation 2 decreases exponentially with the distance between the object in space and the camera, as shown in Equation 2 below.
  • Scattering coefficient The value is related to the particle size in the atmosphere, for large particles such as rain or dense fog. Is close to 1, and the finer the sunny weather, the smaller the particle is. Therefore, scattering coefficient If is a long distance, such as the sky, the transmission rate is close to 0, so in Equation 1 Since the pixel is very close, the transmission rate is close to 1. Obviouslys Therefore, the bright pixels in the image can be assumed to be a lot of fog because the distance is far, the transmission rate Has a small value.
  • Defogging is input image acquired from camera from Wow And finally use the image to remove the fog To restore.
  • the transfer rate and reconstructed image from [Equation 1] can be obtained by [Equation 3] and [Equation 4], respectively.
  • the lower bound of transmission rate refers to a transmission rate when an object is not visible due to a heavy fog or there is no brightness of the original object.
  • Equation 6 the images captured by the camera may be represented by Equation 6, respectively.
  • knowing the ratio of scattering coefficients to two situations and the rate of delivery in one situation can also calculate the rate of delivery in other weather conditions. If the atmospheric brightness value is the same (i.e. If the rate of delivery in one weather condition is equal to the lower limit of [Equation 5], the rate of delivery in a specific weather situation can be obtained from [Equation 8] as shown in [Equation 9].
  • the scattering coefficient ratio constant C is less than 1 because the scattering coefficient in the lower limit of the transfer rate is larger than that in other weather conditions.
  • FIG. 1 is a graph illustrating the transmission rate (a) of [Equation 9] and the brightness value of the reconstructed image of [Equation 10] while increasing the scattering coefficient ratio constant C from 0.2 to 0.8 when the brightness value of the input pixel increases from 0 to 255. ) Is a graph.
  • FIG. 2 is an overall configuration diagram of an apparatus for improving a fog image using a power controllable operator according to the present invention. As shown in FIG. 2, the atmospheric brightness value calculator 100, the transmission rate calculator 200, and a reconstructed image calculator are shown. It comprises a unit 300 and the post-processing unit 400.
  • Atmospheric brightness value calculator 100 is a fog input image ( ), The brightest pixel value of the atmosphere ( Calculate
  • the transmission rate calculation unit 200 is a misty input image ( ) And the pixel value calculated by the atmospheric brightness value calculator 200 Calculating a lower transmission rate indicating the rate at which fog is mixed using a), and multiplying the lower transmission rate according to the user's control value to calculate the transmission rate for each pixel. As shown in FIG. 2, a lower transfer rate calculation module 210 and a transfer rate calculation module 220 are included.
  • the lower transfer rate calculation module 210 is a fog input image ( ) And the pixel value calculated by the atmospheric brightness value calculator 200 ) Input image of misty image by pixel unit using [Equation 5] Lower delivery rate for Calculate
  • the transmission rate calculation module 220 receives the control value C of the user and multiplies the transmission rate lower limit value calculated by the transmission rate lower limit calculation module 210 according to the control value C inputted through [Equation 9]. Processing to deliver Calculate
  • Reconstructed image calculation unit 300 is fogged input image ( ), The transmission rate calculated by the transmission rate calculation unit 200 ( ) And the ambient brightness value ( Image with fog removed using [Equation 4] and [Equation 10] )
  • the post processor 400 performs stretching, color processing (color difference signal processing), etc. on the image output through the reconstructed image calculator 300, and finally outputs the image from which the fog is removed.
  • FIG. 3 is a block diagram of a device for improving a fog image using a square root operator capable of user control according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. And 200 and the post-processing unit 300.
  • Atmospheric brightness value calculator 100 is a fog input image ( ), The brightest pixel value of the atmosphere ( )
  • the reconstructed image calculator 200 may calculate the brightest pixel value of the atmosphere calculated by the atmospheric brightness calculator 100. ) And misty input video ( ), The division operator 210, the subtraction operator 220, through the power root operator 230 that performs a power operation according to the user's control value (1-C) After outputting the value, the output value of the power root operator 230 is subtracted from 1 through the subtraction operator 240 and the pixel value and subtraction of the atmospheric brightness calculator 100 are multiplied by the multiplication operator 250. The image of which the fog is removed is output by multiplying the output of the operator 240.
  • the post processor 300 performs brightness stretching, color processing (color difference signal processing), etc. on the image output through the reconstructed image calculator 200, and finally outputs the image from which the fog is removed.
  • FIG. 4 and 5 are examples showing simulation results through the device for improving the fog image according to the present invention.
  • (a) is misty input image
  • (b) user control value C 0.25
  • (c) user control value C 0.5

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Abstract

본 발명은 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 것으로서, 카메라를 통해 촬영된 영상이 안개, 연기, 구름 등 공기 중의 입자에 의한 산란과 흡수 및 하늘과 땅 등 다른 반사광과의 혼합에 의해 색선명도와 명도대비가 감소하는 현상을 제거하여 선명한 영상을 제공하는 장치를 제공함에 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 안개낀 입력영상을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값을 계산하는 대기 밝기값 계산부; 상기 안개낀 입력영상과 대기 밝기값 계산부를 통해 계산된 화소값을 이용하여 전달률 하한치를 계산하고, 사용자의 제어값에 따라 상기 전달률 하한치를 거듭제곱 연산처리하여 각 화소별로 전달률을 계산하는 전달률 계산부; 상기 안개낀 입력영상과 전달률 계산부를 통해 계산된 전달률을 이용하여 안개가 제거된 영상을 출력하는 복원영상 계산부; 및 상기 복원영상 계산부를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장 또는 컬러 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 후 처리부; 를 포함한다.

Description

사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치
본 발명은 안개 또는 연기로 인해 화질이 저하된 휘도영상에서 안개 또는 연기를 제거하여 가시성이 향상된 영상을 제공하는 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자가 기상상황에 따라 안개제거 정도를 조정할 수 있고, 입력영상의 화소단위로 안개가 제거된 영상을 계산할 수 있는 폐쇄공식(closed formula)을 제공하므로 후광효과가 발생하지 않고 연산량이 매우 적어 실시간 처리가 가능한 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 것이다.
최근 사고예방이나 감지를 위하여 영상 감시시스템이나 차량용 영상 블랙박스 등이 사용되고 있다. 또한, 첨단 안전차량의 경우 컴퓨터 비전기술을 이용하여 동영상 카메라에서 획득한 영상으로부터 차선과 전방차량을 검출하여 차선이탈과 차량추돌 경보 등을 제공하는 연구가 진행되고 있다.
영상처리 또는 컴퓨터 비전 응용 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 깨끗한 입력 영상이 필요하다. 특히, 객체를 탐지/추적하거나 영상의 에지 정보를 사용할 때는 입력 영상이 깨끗할수록 좋은 결과를 얻을 수 있다.
하지만, 실외 상황에서 촬영된 영상의 경우에는 객체로부터 반사되는 밝기와 색이 공기 중의 입자와 혼합되므로 원래의 선명한 색과 밝기 대비를 제공하지 못한다. 특히 안개나 연기와 같이 공기 중에 큰 입자가 있는 경우 객체의 원래 색과 형태를 정확하게 획득하기 어렵다.
종래 안개 등이 포함된 영상을 개선하는 방법과 관련해서는, 한국공개특허 제10-2010-0021952호(이하, '선행문헌') 외에 다수 출원 및 공개되어 있다.
선행문헌에 따른 방법은, 대기 산란광(Airlight)을 포함한 영상의 제1 휘도 영상을 입력받아, 상기 제1 휘도 영상의 평균과 표준편차의 비율을 기초로 대기 산란광 맵을 생성하는 단계; 및 상기 제1 휘도 영상에서 상기 생성한 대기 산란광 맵을 감산함으로써 상기 대기 산란광이 제거된 제2 휘도 영상을 출력하는 단계; 를 포함한다. 그러나, 상기한 선행문헌은 화소 단위로 안개 영상 처리를 수행하지 않고, 블록 단위로 단위로 처리를 수행한다.
한편, 안개가 있는 영상에서 안개를 제거하여 선명한 영상을 추정하는 다양한 방법들이 제시되었는데, 초기에는 안개가 낀 영상을 안개가 제거된 영상으로 복원하기 위해서 여러 개의 영상을 이용하거나, 영상 외에 추가적인 정보를 이용하는 방법이 제안되었다. 여러 개의 영상을 이용한 방법으로 편광을 이용한 방법[1, 2]이 제안되었는데, 이 방법은 정확히 동일한 위치에서 각각 다른 편광 필터가 장착된 상태로 촬영된 2장 이상의 영상을 획득하고, 편광된 양을 측정하는 방법을 통해 깊이 값을 계산하고 이를 이용하여 안개를 제거하였다. 이 방법들은 매우 좋은 결과 영상을 제공하지만, 동일한 위치에서 각각 다른 편광 필터를 사용해야 한다는 강한 제한 조건이 요구된다. 편광 필터를 이용하지 않고 단순히 여러 장의 영상을 이용하는 방법[3, 4, 5]은 동일한 위치에서 촬영된 다른 기상 환경의 두 영상으로부터 안개 값과 깊이 정보를 구하여 안개를 제거하였다. Kopf 등[6]은 여러 장의 영상을 이용하는 대신 영상의 깊이 정보를 이용하여 안개를 제거하는 방법을 제안하였는데, 카메라에 내장된 GPS 정보를 이용하여 깊이나 텍스쳐 정보를 획득하고, 안개 값의 농도(밀도)가 깊이정보라고 가정하여 영상의 안개를 제거하였다.
여러 장의 영상을 이용하거나 또는 한 장의 영상을 이용하더라도 추가적인 정보를 이용하여 안개를 제거하는 방법들은 다양한 조건에서의 영상 데이터 확보가 필요하므로 동적으로 움직이는 카메라로 촬영된 영상에 적용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 최근에는 단일 영상으로 안개를 제거하는 방법이 연구되고 있다.
Tan은 [8]에서 밝기대비를 늘리는 방법을 통해서 안개를 제거하는 방법을 제안하였는데, 안개가 없는 깨끗한 영상은 안개가 있는 영상에 비해 높은 에지 강도를 가지고 있고, 안개 값은 급격하게 변하지 않는다는 속성을 이용하여 안개를 제거하였다. 이 방법은 밝기대비가 크게 개선되기 때문에 영상의 형태나 구조가 확실히 들어난다는 장점이 있지만, 과도한 대비 증가로 인하여 포화현상이 일어나고, 깊이 정보가 많이 차이나는 구간에서는 후광효과(halo effect)가 발생하기도 한다.
Fattal [9]은 일정 영상 영역 내에서 측정된 반사율은 항상 같은 벡터 방향을 갖는다는 가정을 통하여 영상의 반사율을 측정하여 안개가 제거된 영상을 복원하는 방법을 제안하였다.
He 등[10]은 안개가 없는 깨끗한 영상은 안개가 있는 영상에 비해 칼라의 채도가 높다는 특성을 이용하였는데, 안개가 없는 깨끗한 영상의 색선명도가 높은 화소는 R, G, B 값 중 한 채널(channel) 값이 매우 작은 값을 가지므로 안개가 없는 칼라 영상의 경우 일정 영역에서 매우 낮은 채널 값을 갖는 화소가 있다는 관측 결과를 이용하여 안개를 제거하는 방법을 제안하였다. 하지만, 한 장의 영상을 사용하는 기존 방법은 RGB 칼라를 사용하므로 휘도영상만을 사용할 경우 안개제거 성능이 저하되고, 큰 크기의 필터를 사용하므로 후광효과가 나타나며, 전달률(transmission rate)을 정재하기 위해 매우 많은 연산량이 요구되어 실시간 처리가 어려운 문제가 있다.
Tarel 등[11]은 연산 속도를 개선하기 위하여 미디언 필터를 사용하는 안개제거 방법을 제안하였는데, 큰 크기의 미디언 필터를 사용하면 연산속도가 느려지고 후광효과가 나타나는 단점이 있다.
[1] Y. Y. Schechner, S. G. Narasimhan, and S. K. Nayar, "Instant dehazing of images using polarization," in Proc. CVPR, pp. 1984-1991, Hawaii, USA, Dec. 2001.
[2] S. Shwartz, E. Namer, and Y. Y. Schechner, "Blind haze separation," in Proc. CVPR, pp. 1984-1991, New York, USA, Oct. 2006.
[3] S.G. Narasimhan and S. K. Nayar, "Chromatic framework for vision in bad weather," in Proc. CVPR, pp. 598-605, SC, USA, June 2000.
[4] S. G. Narasimhan and S. K. Nayar, "Contrast restoration of weather degraded images," IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 25, no. 6, pp. 713-724, June 2003.
[5] S. K. Nayar and S. G. Narasimhan, "Vision in bad weather," in Proc. ICCV, pp. 820-827, Corfu, Greece, Sep. 1999.
[6] J. Kopf, B. Neubert, B. Chen , M. Cohen, D. Cohen-Or, O. Deussen, M. Uyttendaele, and D. Lischinski, "Deep photo: Model-based photograph enhancement and viewing," ACM Trans. Graphics, vol. 27, no. 5, pp. 1-10, Dec. 2008.
[7] S. G. Narasimhan and S. K. Nayar, "Interactive deweathering of an image using physical models," In Workshop on Color and Photometirc Methods in Computer Vision, OCT. 2003
[8] R.Tan, "Visibility in bad weather from a single image," in Proc CVPR, pp. 1-8, Alaska, USA, June 2008.
[9] R.Fattal, "Single image dehazing," ACM Trans. Graphics, vol. 27, no. 3, pp. 1-9, Aug. 2008.
[10] K. He, J. Sun, and X.Tang, "Single image haze removal using dark channel prior," in Proc. CVPR, pp. 1956-1963, Miami, USA, June 2009.
[11] Tarel, Jean-Philippe; Hautiere, Nicolas; "Fast visibility restoration from a single color or gray level image," Computer Vision, 2009 IEEE 12th International Conference on, pp.2201-2208, Sept. 2009.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 카메라를 통해 촬영된 영상이 안개, 연기, 구름 등 공기 중의 입자에 의한 산란과 흡수 및 하늘과 땅 등 다른 반사광과의 혼합에 의해 색선명도와 명도대비가 감소하는 현상을 제거하여 선명한 영상을 제공하는 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
기존 안개제거 방법은 입력영상의 R, G, B 성분을 이용하고, 휘도성분만을 사용할 경우 성능 저하가 발생한다. 하지만 현재 대부분의 멀티미디어 시스템에서 사용되는 색좌표계는 RGB 좌표계가 아닌 YCbCr 색좌표계와 같이 휘도신호와 색차신호를 사용하므로 기존 방식을 적용하기 위해서는 색좌표계 변환 처리가 요구되고, 각 R, G, B 각 신호성분에 대해 독립적인 처리를 할 경우 색상 변화가 발생할 수 있다. 또한 기존 안개제거 방법은 큰 크기의 필터를 사용하므로 후광효과가 나타나며, 매우 많은 연산량이 요구되어 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. 또한 기상상황에 따라 사용자가 안개제거 정도를 제어할 수 없다.
본 발명에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여 사용자가 기상상황에 따라 안개제거 정도를 제어할 수 있고, 안개제거에 대한 폐쇄공식(closed formula)을 제공하여 화소단위로 안개가 제거된 영상을 계산할 수 있어 기존 방법에서 나타나는 후광효과와 높은 연산량 문제를 해결할 수 있다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 것으로서, 안개낀 입력영상을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값을 계산하는 대기 밝기값 계산부; 상기 안개낀 입력영상과 대기 밝기값 계산부를 통해 계산된 화소값을 이용하여 전달률 하한치를 계산하고, 사용자의 제어값에 따라 상기 전달률 하한치를 거듭제곱 연산처리하여 각 화소별로 전달률을 계산하는 전달률 계산부; 상기 안개낀 입력영상과 전달률 계산부를 통해 계산된 전달률을 이용하여 안개가 제거된 영상을 출력하는 복원영상 계산부; 및 상기 복원영상 계산부를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장 또는 컬러 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 후 처리부; 를 포함한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 안개, 연기, 구름 등 공기 중의 밝기와 색상 성분이 객체의 빛과 색 성분과 혼합되어 가시성이 낮아진 영상에 대해 공기 중의 밝기와 색상성분을 제거하여 선명한 영상을 제공할 수 있는 효과가 있다.
현재 대부분의 멀티미디어 시스템에서 사용되는 색좌표계는 RGB 좌표계가 아닌 YCbCr 색좌표계와 같이 휘도신호와 색차신호를 사용하므로 휘도 정보만으로도 우수한 성능을 발휘하는 제안된 방법은 색좌표계의 변환없이 멀티미디어 시스템에 적용이 용이하고, 입력칼라의 색상을 유지할 수 있다. 특히 제안된 방법은 화소단위의 연산을 수행하므로 큰 크기의 필터를 사용하는 기존 방법의 문제인 후광효과와 높은 연산량 문제를 해결할 수 있으므로, 실시간 응용에 적용할 수 있고, 사용자가 직접 기상상황에 따라 안개제거 정도와 영상의 밝기를 제어할 수 있다.
따라서, 고화질 감시시스템, 차량용 영상 블랙박스, 화재 방지시스템 등에 적용할 경우 안개나 연기 등으로 가시성이 감소되는 문제를 해결할 수 있고, 최근에 많은 연구가 이루어지는 첨단 안전차량에 적용이 가능하다.
도 1 은 본 발명에 따른 산란계수 비율에 따른 전달률과 복원영상의 밝기값 변화를 보이는 일예시도.
도 2 는 본 발명에 따른 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 전체 구성도.
도 3 은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 구성도.
도 4 및 도 5 는 본 발명에 따른 안개영상 개선 장치를 통한 시뮬레이션 결과(를 보이는 사용자 제어값에 따른 안개제거 처리된 결과 영상)를 보이는 일예시도.
[부호의 설명]
100: 대기 밝기값 계산부 200: 전달률 계산부
300: 복원영상 계산부 400: 후 처리부
210: 전달률 하한치 계산모듈 220: 전달률 계산모듈
본 발명의 구체적 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
본 발명에 따른 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치에 관하여 도 1 내지 도 5 를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
카메라를 통해 촬영된 야외 영상은 물체를 반사한 빛에 의해 밝기와 색이 결정되는데, 물체의 반사광은 일반적으로 공기 중의 입자에 의해 산란 및 흡수되고, 하늘과 땅 등 다른 반사광과 혼합되어 카메라로 촬영된 영상은 색선명도와 명도대비가 감소하게 된다.
컴퓨터 비젼 등에서 사용되는 안개낀 영상에 대한 일반적인 모델은 다음의 [수식 1] 과 같다.
[수식 1]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000001
여기서,
Figure PCTKR2013009950-appb-I000002
는 카메라를 통해 획득된 안개낀 영상의 x번째 화소값이고,
Figure PCTKR2013009950-appb-I000003
는 안개가 제거된 깨끗한 영상,
Figure PCTKR2013009950-appb-I000004
는 영상내의 화소 중 카메라에서 가장 먼 대기의 밝기값(atmospheric brightness)이다.
Figure PCTKR2013009950-appb-I000005
는 감쇄 없이 카메라에 도착하는 물체의 반사광의 비율을 나타내는 전달률(transmission rate)이다.
[수식 1] 에서 첫 번째 항
Figure PCTKR2013009950-appb-I000006
는 직접 감쇄(direct attenuation)이고, 두 번째 항
Figure PCTKR2013009950-appb-I000007
은 대기산란광(airlight)이다. 직접감쇄는 물체에서 반사된 빛이 전달률에 따라 감소함을 의미하고, 대기산란광은 대기의 입자로 인한 산란으로 인해 발생한다.
일반적으로 전달률
Figure PCTKR2013009950-appb-I000008
는 다음의 [수식 2] 와 같이 공간상의 물체와 카메라사이의 거리에 따라 지수함수적으로 감소한다.
[수식 2]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000009
여기서,
Figure PCTKR2013009950-appb-I000010
는 공기의 산란계수(scattering coefficient)이고,
Figure PCTKR2013009950-appb-I000011
는 x번째 화소에 대응하는 공간상의 점과 카메라 사이의 거리이다.
산란계수
Figure PCTKR2013009950-appb-I000012
값은 대기 중의 입자 크기와 관계가 있는데, 비나 짙은 안개와 같이 큰 입자의 경우
Figure PCTKR2013009950-appb-I000013
는 1에 근접하고, 맑은 날씨가 맑을수록 입자가 작아 0에 가까워진다. 따라서, 산란계수
Figure PCTKR2013009950-appb-I000014
가 일정한 경우 하늘과 같이 거리가 먼 곳은 전달률이 0에 가깝게 되어 [수식 1]에서
Figure PCTKR2013009950-appb-I000015
가 되고, 매우 가까운 곳의 화소는 전달률이 1에 근접하므로
Figure PCTKR2013009950-appb-I000016
가 된다. 따라서, 영상에서 밝은 화소는 거리가 멀어 안개가 많이 낀 경우로 가정할 수 있고, 전달률
Figure PCTKR2013009950-appb-I000017
는 작은 값을 갖게 된다.
안개제거는 카메라로부터 획득한 입력영상
Figure PCTKR2013009950-appb-I000018
로부터
Figure PCTKR2013009950-appb-I000019
Figure PCTKR2013009950-appb-I000020
를 구하고, 이를 이용하여 최종적으로 안개가 제거된 영상
Figure PCTKR2013009950-appb-I000021
를 복원하는 것이다.
[수식 1] 로부터 전달률과 복원영상은 각각 [수식 3] 과 [수식 4] 로 구할 수 있다.
[수식 3]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000022
[수식 4]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000023
한편, 안개가 제거된 영상
Figure PCTKR2013009950-appb-I000024
Figure PCTKR2013009950-appb-I000025
를 만족해야하므로, [수식 4] 로부터 전달률
Figure PCTKR2013009950-appb-I000026
의 범위는 [수식 5] 와 같이 결정된다.
[수식 5]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000027
[수식 5] 에서 전달률 하한치(lower bound of transmission rate)는 짙은 안개로 인해 객체가 보이지 않거나, 원래 객체의 밝기(radiance)가 없는 경우의 전달률을 의미한다.
만일 기상 상태가 다른(산란계수
Figure PCTKR2013009950-appb-I000028
가 다른) 두 개의 상황에서 동일한 장면(카메라와 공간상의 점의 거리가 같음)을 촬영한 경우, 카메라를 통해 촬영된 영상들은 각각 [수식 6] )으로 나타낼 수 있다.
[수식 6]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000029
또한, [수식 2] 로부터 두 상황에 대한 전달률간의 상호관계는 다음의 [수식 7] 과 [수식 8] 로 표현된다.
[수식 7]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000030
[수식 8]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000031
결국 두 상황에 대한 산란계수의 비율과 한 상황에서의 전달률을 알면 다른 기상상황에서의 전달률도 계산할 수 있다. 만일 대기의 밝기 값이 같고(즉,
Figure PCTKR2013009950-appb-I000032
) 한 개의 기상상황에서의 전달률이 [수식 5] 의 하한값과 같다면 [수식 8] 로부터 특정 기상상황에서의 전달률을 [수식 9] 와 같이 구할 수 있다.
[수식 9]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000033
여기서, 전달률의 하한값 상황에서의 산란계수는 다른 기상상황에서의 산란계수보다 크기 때문에 산란계수 비율 상수 C는 1보다 작다.
한편, [수식 9] 의 전달률을 [수식 4] 에 대입하면 안개가 제거된 복원영상은 [수식 10] 과 같이 구할 수 있다.
[수식 10]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000034
도 1 은 입력화소의 밝기값이 0에서 255로 증가할 때 산란계수 비율 상수 C를 0.2에서 0.8까지 증가시키면서 [수식 9] 의 전달률(a)과 [수식 10] 의 복원영상의 밝기값(b)을 계산한 그래프이다.
전달률은 C가 증가할수록 전달률의 하한(C=1)에 근접하고, 복원영상은 안개제거 효과가 증가하지만 어두운 영상을 출력하게 된다. 따라서, C를 사용자가 제어할 수 있도록 안개영상 개선장치를 구현하면 안개제거 강도와 밝기를 사용자가 직접 제어할 수 있다
도 2 는 본 발명에 따른 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 대기 밝기값 계산부(100), 전달률 계산부(200), 복원영상 계산부(300) 및 후 처리부(400)를 포함하여 이루어진다.
대기 밝기값 계산부(100)는 안개낀 입력영상(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000035
)을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000036
)을 계산한다.
전달률 계산부(200)는 안개낀 입력영상(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000037
)과 대기 밝기값 계산부(200)를 통해 계산된 화소값(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000038
)을 이용하여 안개가 어느 정도의 비율로 섞여있는지를 나타내는 전달률 하한치를 계산하고, 사용자의 제어값에 따라 상기 전달률 하한치를 거듭제곱 연산처리하여 각 화소별로 전달률을 계산하는 기능을 수행하는 바, 상기 도 2 에 도시된 바와 같이 전달률 하한치 계산모듈(210) 및 전달률 계산모듈(220)을 포함한다.
구체적으로, 전달률 하한치 계산모듈(210)은 안개낀 입력영상(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000039
)과 대기 밝기값 계산부(200)를 통해 계산된 화소값(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000040
)을 이용하여 [수식 5] 를 통해 화소단위로 안개낀 입력영상(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000041
)에 대한 전달률 하한치(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000042
)를 계산한다.
[수식 5]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000043
전달률 계산모듈(220)은 사용자의 제어값(C)을 입력받아, [수식 9] 를 통해 입력된 제어값(C)에 따라 전달률 하한치 계산모듈(210)을 통해 계산된 전달률 하한치를 거듭제곱 연산처리하여 전달률(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000044
)을 계산한다.
[수식 9]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000045
복원영상 계산부(300)는 안개낀 입력영상(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000046
), 전달률 계산부(200)를 통해 계산된 전달률(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000047
) 및 대기의 밝기값(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000048
)을 이용한 [수식 4] 및 [수식 10] 을 통해 안개가 제거된 영상(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000049
)을 출력한다.
[수식 4]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000050
[수식 10]
Figure PCTKR2013009950-appb-I000051
후 처리부(400)는 복원영상 계산부(300)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching), 컬러 처리(색차 신호 처리) 등을 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력한다.
한편, 도 3 은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치에 관한 구성도로서, 도시된 바와 같이 대기 밝기값 계산부(100), 복원영상 계산부(200) 및 후 처리부(300)를 포함하여 이루어진다.
대기 밝기값 계산부(100)는 안개낀 입력영상(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000052
)을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000053
)을 출력한다.
복원영상 계산부(200)는 대기 밝기값 계산부(100)를 통해 계산된 대기의 가장 밝은 화소값(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000054
)과 안개낀 입력영상(
Figure PCTKR2013009950-appb-I000055
)을 입력받아, 나눗셈 연산자(210), 뺄셈연산자(220), 사용자의 제어값(1-C)에 따라 거듭제곱 연산을 수행하는 거듭제곱근연산자(230)를 통해
Figure PCTKR2013009950-appb-I000056
값을 출력한 후, 상기 뺄셈연산자(240)를 통해 1에서 상기 거듭제곱근연산자(230)의 출력 값을 빼고, 곱셈연산자(250)를 통해 상기 대기 밝기값 계산부(100)의 화소값과 뺄셈연산자(240)의 출력을 곱하여 안개가 제거된 영상을 출력한다.
후 처리부(300)는 복원영상 계산부(200)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching), 컬러 처리(색차 신호 처리) 등을 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력한다.
도 4 및 도 5 는 본 발명에 따른 안개영상 개선 장치를 통한 시뮬레이션 결과를 나타낸 예이다. (a) 는 안개낀 입력영상이고, (b) 는 사용자 제어값 C = 0.25, (c) 는 사용자 제어값 C = 0.5, (d) 는 사용자 제어값 C = 0.75 경우 안개제거 처리된 결과 영상이다.
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 안개낀 입력영상을 입력받아 화소단위로 전달률 하한치를 계산하고, 사용자 제어값에 따라 계산된 전달률 하한치를 거듭제곱 연산처리하여 각 화소별 전달률을 계산하고, 계산된 전달률과 안개낀 입력영상 및 대기의 밝기값을 이용하여 안개가 제거된 영상을 출력하고, 출력된 영상에 대하여 명도 확장 또는 컬러 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 것을 특징으로 하는 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    안개낀 입력영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000057
    )을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000058
    )을 계산하는 대기 밝기값 계산부(100);
    상기 안개낀 입력영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000059
    )과 대기 밝기값 계산부(200)를 통해 계산된 화소값(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000060
    )을 이용하여 전달률 하한치를 계산하고, 사용자의 제어값에 따라 상기 전달률 하한치를 거듭제곱 연산처리하여 각 화소별로 전달률을 계산하는 전달률 계산부(200);
    상기 안개낀 입력영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000061
    )과 전달률 계산부(200)를 통해 계산된 전달률(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000062
    )을 이용하여 안개가 제거된 영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000063
    )을 출력하는 복원영상 계산부(300); 및
    상기 복원영상 계산부(300)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching) 또는 컬러 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 후 처리부(400); 를 포함하는 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 전달률 계산부(200)는,
    상기 안개낀 입력영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000064
    )과 대기 밝기값 계산부(200)를 통해 계산된 화소값(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000065
    )을 이용하여 [수식 5] 를 통해 화소단위로 안개낀 입력영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000066
    )에 대한 전달률 하한치(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000067
    )를 계산하는 전달률 하한치 계산모듈(210); 및
    사용자의 제어값(C)을 입력받아, [수식 9] 를 통해 입력된 제어값에 따라 상기 전달률 하한치 계산모듈(210)을 통해 계산된 전달률 하한치를 거듭제곱 연산처리하여 전달률(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000068
    )을 계산하는 전달률 계산모듈(220); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치.
    [수학식 5]
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000069
    [수식 9]
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000070
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 복원영상 계산부(300)는,
    [수식 4] 및 [수식 10] 을 통해 안개가 제거된 영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000071
    )을 출력하는 것을 특징으로 하는 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치.
    [수식 4]
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000072
    [수식 10]
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000073
  5. 안개낀 입력영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000074
    )을 입력받아, 대기의 가장 밝은 화소값(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000075
    )을 출력하는 대기 밝기값 계산부(100);
    상기 대기 밝기값 계산부(100)를 통해 계산된 대기의 가장 밝은 화소값(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000076
    )과 안개낀 입력영상(
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000077
    )을 입력받아, 나눗셈 연산자(210), 뺄셈연산자(220), 사용자의 제어값(1-C)에 따라 거듭제곱 연산을 수행하는 거듭제곱근연산자(230)를 통해
    Figure PCTKR2013009950-appb-I000078
    값을 출력한 후, 상기 뺄셈연산자(240)를 통해 1에서 상기 거듭제곱근연산자(230)의 출력 값을 빼고, 곱셈연산자(250)를 통해 상기 대기 밝기값 계산부(100)의 화소값과 뺄셈연산자(240)의 출력을 곱하여 안개가 제거된 영상을 출력하는 복원영상 계산부(200); 및
    상기 복원영상 계산부(200)를 통해 출력된 영상에 대하여 명도 확장(stretching) 또는 컬러 처리를 수행하여, 최종적으로 안개가 제거된 영상을 출력하는 후 처리부(300); 를 포함하는 사용자 제어가 가능한 거듭제곱근 연산자를 이용한 안개영상 개선 장치.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104574407A (zh) * 2015-01-15 2015-04-29 华南理工大学 基于暗通道优先和解三角形法的绝缘子覆冰监测方法
CN109886920A (zh) * 2019-01-16 2019-06-14 安徽谛听信息科技有限公司 一种雾天分级方法、雾天分级系统
US11127121B2 (en) 2019-03-29 2021-09-21 Wipro Limited System and method of generating enhanced video by removing fog for vehicle navigation

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3156968B1 (en) 2014-06-12 2019-02-27 EIZO Corporation Haze removal device and image generation method
US9508126B2 (en) * 2015-02-17 2016-11-29 Adobe Systems Incorporated Image haze removal using fast constrained transmission estimation
KR101582779B1 (ko) * 2015-07-17 2016-01-06 중앙대학교 산학협력단 영상의 파장 적응적 안개 제거 장치 및 방법
TWI580266B (zh) * 2016-02-15 2017-04-21 聯詠科技股份有限公司 影像處理裝置
JP6707943B2 (ja) * 2016-03-25 2020-06-10 富士通株式会社 生体画像処理装置及び生体画像処理方法
CN105913391B (zh) * 2016-04-07 2018-12-07 西安交通大学 一种基于形状可变形态学重构的去雾方法
CN105976338A (zh) * 2016-05-12 2016-09-28 山东大学 一种基于天空识别与分割的暗通道先验去雾方法
CN106504216B (zh) * 2016-11-14 2019-01-08 山东交通学院 基于变分模型的单幅图像去雾方法
CN106600560B (zh) * 2016-12-22 2019-07-12 福州大学 一种适用于行车记录仪的图像去雾方法
KR101881883B1 (ko) * 2016-12-26 2018-08-27 전남대학교산학협력단 휘도-색차신호 색좌표계에서 안개/야간 영상의 가시성 향상을 위한 영상 시스템
JP6832224B2 (ja) * 2017-04-28 2021-02-24 株式会社デンソーテン 付着物検出装置および付着物検出方法
CN107341782B (zh) * 2017-07-27 2020-01-10 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
CN107194901B (zh) * 2017-07-27 2020-01-10 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
KR101917094B1 (ko) 2017-08-29 2018-11-09 전남대학교산학협력단 매핑테이블을 이용한 고속 스모그/저조도 영상 개선 방법 및 장치
JP7227785B2 (ja) * 2019-02-18 2023-02-22 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012221237A (ja) * 2011-04-08 2012-11-12 Olympus Corp 霞除去画像処理装置、霞除去画像処理方法及び霞除去画像処理プログラム
KR20130012749A (ko) * 2011-07-26 2013-02-05 (주)영훈전자 환경 자동 적응 비디오 인핸서 및 비디오 이미지의 처리 방법
KR20130015906A (ko) * 2011-08-05 2013-02-14 경희대학교 산학협력단 단위 블록별 안개 영상 보상 방법
WO2013029337A1 (en) * 2011-08-30 2013-03-07 Fujitsu Limited Image defogging method and system
JP2013058202A (ja) * 2011-09-08 2013-03-28 Fujitsu Ltd 画像の霧除去方法及びシステム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2884637B1 (fr) * 2005-04-19 2007-06-29 Valeo Vision Sa Procede de detection de brouillard nocturne et systeme de mise en oeuvre de ce procede
KR101518722B1 (ko) * 2008-08-18 2015-05-15 삼성테크윈 주식회사 안개 등의 대기 산란 입자로 인한 왜곡 보정용 영상 처리 방법 및 장치
TWI423166B (zh) * 2009-12-04 2014-01-11 Huper Lab Co Ltd 判斷輸入影像是否為霧化影像之方法、判斷輸入影像的霧級數之方法及霧化影像濾清方法
US8340461B2 (en) * 2010-02-01 2012-12-25 Microsoft Corporation Single image haze removal using dark channel priors
KR101190286B1 (ko) * 2011-01-05 2012-10-12 중앙대학교 산학협력단 에지 정보 및 톤 매핑을 기반으로 한 영상의 안개제거 장치 및 방법
US8582915B2 (en) * 2011-06-27 2013-11-12 Wuxi Jinnang Technology Development Ltd. Image enhancement for challenging lighting conditions

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012221237A (ja) * 2011-04-08 2012-11-12 Olympus Corp 霞除去画像処理装置、霞除去画像処理方法及び霞除去画像処理プログラム
KR20130012749A (ko) * 2011-07-26 2013-02-05 (주)영훈전자 환경 자동 적응 비디오 인핸서 및 비디오 이미지의 처리 방법
KR20130015906A (ko) * 2011-08-05 2013-02-14 경희대학교 산학협력단 단위 블록별 안개 영상 보상 방법
WO2013029337A1 (en) * 2011-08-30 2013-03-07 Fujitsu Limited Image defogging method and system
JP2013058202A (ja) * 2011-09-08 2013-03-28 Fujitsu Ltd 画像の霧除去方法及びシステム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LEE, JAE WON ET AL.: "Visibility Improvement in in Fog By Using User Controllable Fog Removing Method.", THE KOREAN INSTITUTE OF INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERING, CONFERENCE JOURNAL, vol. 17, no. 1, 24 May 2013 (2013-05-24), pages 814 - 817 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104574407A (zh) * 2015-01-15 2015-04-29 华南理工大学 基于暗通道优先和解三角形法的绝缘子覆冰监测方法
CN104574407B (zh) * 2015-01-15 2018-04-27 华南理工大学 基于暗通道优先和解三角形法的绝缘子覆冰监测方法
CN109886920A (zh) * 2019-01-16 2019-06-14 安徽谛听信息科技有限公司 一种雾天分级方法、雾天分级系统
US11127121B2 (en) 2019-03-29 2021-09-21 Wipro Limited System and method of generating enhanced video by removing fog for vehicle navigation

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US9384532B2 (en) 2016-07-05
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