근적외선 영상의 특성을 활용한 안개 제거 알고리즘

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유제택;나성웅;이성민;정승원
Yu, Jae Taeg;Ra, Sung Woong;Lee, Sungmin;Jung, Seung-Won

  • 투고 : 2015.10.06
  • 심사 : 2015.11.06
  • 발행 : 2015.11.25

초록

적외선 영상은 외광의 밝기에 영향을 적게 받아서 원격 탐사 및 영상 보안 등의 응용에서 활발하게 활용되고 있다. 그러나 안개와 같은 기상 악화상황으로 인하여 해당 적외선 영상의 화질이 크게 저하되는 경우가 빈번하게 발생한다. 칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어온 반면 적외선 영상의 안개제거 기술은 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 근적외선 대역 영상에 대하여 적외선 영상의 통계학적 특징을 이용한 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 기계학습 기법을 활용하여 전달량을 보정하고 다중 후처리 기법을 적용하여 정확한 전달량을 구하였다. 제안 기술을 이용하여 복원한 적외선 영상이 기존 칼라영상에 기반한 알고리즘을 적외선 영상에 적용하여 얻은 결과보다 화질이 좋다는 것을 확인하였다.

키워드

Machine learning;near-infrared image;image dehazing;support vector machine;transmission map

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과제정보

연구 과제번호 : 인터랙티브 스마트 콘텐츠 고급인력양성 사업팀