다크 채널 프라이어와 대비 향상을 결합한 단일 영상 안개 제거 기법

Abstract

안개가 낀 장면을 찍은 영상에서 안개를 제거하는 기법은 최근에 많은 발전이 있었다. 안개 영상의 경우 영상 속 물체의 밝기나 색상이 왜곡되어 객체 탐지, 추적, 인식과 같은 컴퓨터 비전 알고리즘의 성능을 저하시킨다. 따라서 여러 비전 알고리즘의 성능을 개선하기 위한 전처리 과정 (pre-processing) 으로서 안개를 제거하는 연구가 많이 수행되어 왔다. 기존에는 주로 안개가 낀 영상의 지역 대비 값 (local contrast) 을 최대화하는 방법을 통해서 안개 제거 방법을 수행했으나 이러한 방법들은 안개가 끼지 않은 영상으로의 복원 (image restoration) 개념이 아닌, 영상 개선 (image enhancement) 의 개념이기 때문에 본래 영상과는 다르게 색상 왜곡 현상이 일어난다는 단점을 가지고 있었다. 따라서 새로운 대안으로 다크 채널 프라이어 (dark channel prior) 알고리즘이 제안되었다. 이 방법은 안개가 끼지 않은 영상의 통계적 관측을 통한 영상 복원 (image restoration) 의 개념이다. 따라서 dark channel prior 방법은 색상 왜곡이 적다는 장점을 가지지만 이것 역시 앞의 local contrast enhancement 방법에 비해 안개 제거 효과가 시각적으로 뚜렷하지 않다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시각적으로 안개 제거 효과가 뚜렷하면서 동시에 자연스러운 색상을 얻는 결과를 얻는 방법을 제안한다. 구체적으로, dark channel prior 조건과 local contrast enhancement 조건을 동시에 적용함으로써 한 가지 조건만을 사용했을 때 보다 더 정확한 안개 전달량 (transmission)을 추정하고, 이를 이용하여 한 장의 영상에서 안개를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 영상 내 각 패치마다 안개 전달량을 변수로 하는 dark channel prior 함수와 local contrast 함수를 정의한다. 또한 색상 왜곡이 적은 dark channel prior 결과와의 색상 (hue) 차이 값을 두 함수의 가중치로 설정하여 이 두 함수의 가중 합을 최소화하는 최적의 안개 전달랑을 추정한다. 정리하면, 제안하는 방법에서는 색상 왜곡을 의미하는 가중치와 dark channel prior 함수, local contrast enhancement 함수를 동시에 사용함으로써 색상 왜곡 현상이 적으면서 동시에 시각적으로도 선명한 결과 영상을 얻을 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 색상 왜곡은 적으면서, 영상의 대비를 개선하는 효과를 보여주며, 앞서 언급된 기존 방법의 단점을 보완할 수 있음을 확인하였다