원격탐사 영상의 안개제거 알고리즘을 위한 안개 합성 영상 생성 방법 = A Method to Create Haze Synthetic Image for Dehazing Algorithm of Remote Sensing Image

국문 초록 (Abstract)

최근 원격탐사 기술이 발전하고 있지만 높은 곳에서 촬영하는 만큼 안개나 구름으로 인한 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 머신러닝, 딥러닝을 이용한 안개제거 알고리즘이 연구되고 있고, 학습을 위해 안개 없는 영상과 안개 있는 영상의 데이터 세트가 필요하다. 하지만 동일한 장소에서 두 종류의 영상을 얻는 것은 매우 어렵고, 이에 따라 Public 데이터 세트는 여전히 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 안개 합성 영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 대기 산란 모델을 기반으로 대기 강도와 전달량을 결정하는 방식이고, 전달량은 랜덤 가우시안 노이즈와 LPF를 이용하여 결정한다. 또한 필터의 주파수 통과 범위 및 전달량 밀도 설정을 통해 원하는 안개 분포 범위와 안개 밀도를 선택할 수 있다.

참고문헌 (Reference)

1 Z. Lee, "Visibility: How Applicable is the Century-Old Koschmieder Model?" 4573-4581, 2016

2 X. Wang, "Using Remote Sensing to Monitor the Water Change of Xiong'an New Area" 4415-4418, 2019

3 J. Long, "Single Remote Sensing Image Dehazing" 11 (11): 59-63, 2014

4 J. Guo, "RSDehazeNet: Dehazing Network With Channel Refinement for Multispectral Remote Sensing Images" 59 (59): 2535-2549, 2020

5 X. Pan, "No-reference assessment on haze for remote-sensing images" 13 (13): 1855-1859, 2016

6 L. Yang, "Monitoring and Risk Assessment of High-Temperature Heat Damage for Summer Maize Based on Remote Sensing Data" 2909-2912, 2020

7 D. Ngo, "Improved Color Attenuation Prior for Single-Image Haze Removal" 9 (9): 4011-4032, 2019

8 D. Ngo, "Haziness Degree Evaluator: A Knowledge-Driven Approachfor Haze Density Estimation" 21 (21): 3896-3927, 2021

9 J. Long, "Fast haze removal for a single remote sensing image using dark channel prior" 132-135, 2012

10 S. Lee, "Design of an FPGA-Based High-Quality Real-Time Autonomous Dehazing System" 14 (14): 1852-1879, 2022

11 D. Ngo, "Automating a Dehazing System by Self-Calibrating on Haze Conditions" 21 (21): 6373-6398, 2021

12 D. Lin, "A remote sensing image dataset for cloud removal" 1 (1): 1-4, 2019

13 Q. Zhu, "A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior" 24 (24): 3522-3533, 2015