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응오닷(Dat Ngo),이승민(Seungmin Lee),강봉순(Bongsoon Kang) 한국전기전자학회 2020 전기전자학회논문지 Vol.24 No.2
안개가 낀 악조건의 날씨에서도 자율주행 및 지능형 CCTV가 정상적으로 동작하기 위해 안개 제거 기술이 필수적이다. 안개 제거 기술에서도 특히 대기강도 추정 방법이 중요하다. 본 논문에서는 불필요한 연산량을 줄이고 여러 가지 입력 영상에서도 효과적으로 대기강도를 추정할 수 있는 패치 기반 대기강도 추정 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 알고리즘은 대중적으로 널리 사용되는 쿼드트리 방식과 비교했으며, 하드웨어 설계는 국제 표준 4K 영상에 실시간 대응할 수 있는 구조로써 XILINX사의 xc7z045-ffg900 목표 보드를 사용하여 FPGA 검증을 했다. Dehaze is essential for autonomous driving and intelligent CCTV to operate normally even in foggy weather. The method of airlight estimation is particularly important in dehaze technology. In this paper, we propose a patch-based airlight estimation algorithm and hardware structure that can reduce the amount of unnecessary computation and effectively estimate the airlight in various input images. Proposed algorithm is compared with the popular quad-tree method, and the hardware design is implemented by using XILINX’s xc7z045-ffg900 target board as a structure that can satisfy to international standard 4K video in real time.
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이승민(Seungmin Lee),응오닷(Dat Ngo),강봉순(Bongsoon Kang) 한국전기전자학회 2020 전기전자학회논문지 Vol.24 No.2
안개가 낀 악조건의 날씨에서는 가시성이 저하되어 카메라로 포착한 정보들을 정확히 인식하기 어렵다. 안개 낀 날씨에서도 사물인식, 차선 인식 등 카메라 기반의 기기들이 정상 동작할 수 있도록 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안개 영상에서 밝기와 채도의 차이가 영상의 깊이에 따라 비선형적으로 증가한다는 분석을 통해 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델을 제시한다. 비선형 모델의 안개 제거 방법은 여러 가지 안개제거 방법과의 정량적 수치평가(MSE, SSIM, TMQI)를 통해 동등 이상의 결과를 보여줌으로써 우수한 성능을 자랑한다. The visibility deteriorates in hazy weather and it is difficult to accurately recognize information captured by the camera. Research is being actively conducted to remove haze so that camera-based applications such as object localization/detection and lane recognition can operate normally even in hazy weather. In this paper, we propose a nonlinear model for depth map estimation through an extensive analysis that the difference between brightness and saturation in hazy image increases non-linearly with the depth of the image. The quantitative evaluation(MSE, SSIM, TMQI) shows that the proposed haze removal method based on the nonlinear model is superior to other state-of-the-art methods.
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