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Video analysis
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| 악천후 및 저조도 환경 극복을 위한 화질 혁신 기술 |
| 촬영 시점의 악천후/저조도 저품질 화질을 보정하여 영상 분석 정확도 향상 |
| 안개 상황 보정 |
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입력 영상
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| Dark channel extraction |
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| Atmosphere light estimation |
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| Transmission map calculation |
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| Image dehazing |
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보정 영상
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| 야간 상황 보정 |
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입력 영상
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| Dark & bright channel extraction |
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| Low luminance decision |
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| Adaptive HE |
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| Image refinement |
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보정 영상
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| Histogram Equalization |
| 영상의 Color를 히스토그램으로 생성하고 히스토그램을 확장하는 contrast 조정 기법으로 약한 안개상황에 효과가 있으나, |
| 영상처리에 부하가 적어 실시간 처리에는 용이하지만 안개제거 효과가 떨어지는 단점이 있음 |
| DCP(Dark Chanel Prior) |
| 안개제거를 위한 대표적인 알고리즘으로 영상의 화질에 따라 인위 적으로 파라미터를 설정하는 문제점이 있고, |
| 이를 해결하기 위해 일반적인 수준의 파라미터 값을 설정하여 적용하므로 다양한 안개변화에 대응하지 못하는 약점 |
| Deep Learning |
| 학습되지 않은 환경사항에 대해서는 결과를 기대하기 어려움 |
| 특히 정상적인 기후 상태에서의 배경영상에 대한 학습이 요구되므로 이동체에 적용하기에는 한계가 있음 |
| Letinex 알고리즘 |
| 영상의 Contrast를 보정하는 기법으로 안개제거에 부분적인 효과가 있음 |
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| 문제 해결 |
기존의 DCP 알고리즘의 약점 극복을 위해 DCP 알고리즘 이외에 파라미터 자동조정 기술을 동시 적용함으로써 약 0.5 ~ 0.8 초 이내에 최적 파라미터를 자동으로 적용하는 자율적응기술 개발
또한 원 영상으로부터 안개제거를 제거할 경우 원영상이 어두워지는 현상이 발생되는데, 이를 극복하기 위하여 CLAHE 알고리즘을 적용하여 contrast를 자율 조정하는 기능을 동시에 수행하는 기술 개발
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일반시야
Night Vision
열화상 이미지