안개제거의 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델
Nonlinear model for estimating depth map of haze removal
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초록
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. 본논문에서는 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.
Abstract
The visibility deteriorates in hazy weather and it is difficult to accurately recognize information captured by thecamera. Research is being actively conducted to remove haze so that camera-based applications such as objectlocalization/detection and lane recognition can operate normally even in hazy weather. In this paper, we propose anonlinear model for depth map estimation through an extensive analysis that the difference between brightness andsaturation 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 otherstate-of-the-art methods.
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