채도 보정 가중치와 영역 분할을 이용한 DCP 기반 단일 영상 안개 제거 알고리즘
A DCP-based single image defogging algorithm using saturation correction weight and region sagmentation
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초록
본 논문에서는 안개 제거 과정에서 발생할 수 있는 채도 왜곡, 경계선 영역의 후광 효과(halo artifact) 및 전달량정련(transmission refinement)에 소요되는 계산시간을 줄이기 위한 개선된 안개 제거 방법을 제안한다. 제안한 방법은 짙은 안개 영역에 놓은 피사체의 채도의 오추정을 방지하기 위해 처리 전후 영상의 채도비와 채도 보정 가중치를 짙은 안개 영역에 대해 적용하고, 후광 효과를 줄이기 위해 대비 향상 기법을 결합하여 사용한다. 그리고 과정 전반에 걸쳐 안개 제거 성능을 높이기 위해 안개 영상에서 하늘 영역을 분리하여 대기값을 추정하는 방법을 사용한다. 그리고 계산량을 줄이기 위해 별도의 전달량 정련 과정을 거치지 않고 MDCP(median dark channel prior)를 적용한다. 다수의 안개 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법들보다 효율적이고 우수함을 확인하였다.
Abstract
In this paper, we propose an improved defogging method to reduce saturation distortion, halo artifacts, and computational time which are high in transmission refinement process. The proposed method uses the saturation ratio and the saturation correction weight of an image taken in a heavily foggy area, before and after processing, in combination with the contrast enhancement technique, to reduce the halo effect and prevent false estimation of the saturation of the object placed in the foggy area. In order to increase the performance of fog removal throughout the process, we estimate the atmospheric value by separating the sky region from the foggy image. In order to reduce the intensiveness of the calculation, the median dark channel prior is applied without a separate transmission refinement process. Experiments on multiple foggy images confirmed that the proposed method is more efficient than the existing methods.
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