최근 인간의 안전과 편의를 위해 무인 CCTV, 교통 모니터링, 객체 추적, 자동주행 시스템 등이 널리 사용되고 있지만 안개와 같은 자연 현상들이 영상의 색상정보를 사라지게 하여, 다양한 영상처리 알 고리즘이 적용되더라도 영상을 통한 정확한 정보 획득이 어렵다. 이러한 안개와 같이 실외에서 영상의 가 시성을 약화시키는 원인을 제거하기 위해 최근 여러 장의 영상을 사용하거나 추가적인 정보가 필요한 안 개제거 방법이 아닌 단일영상에서의 몇 가지 안개 제거 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 He 등이 제안한 dark channel prior를 랩뷰(LabVIEW)에서 구현하여 영상의 안개 보정에 적용해보고 안개제거 가 중치를 조절하였을 때 안개제거의 정도를 비교하였다.

Recently, unmaned CCTV, traffic monitoring, object tracking, and automatic driving systems are widely utilized for the safety and convenience however, when the natural phenomenon such as haze makes disappear the chromatic information of images, the acquisition of accurate information through image is difficult even though variety of image processing algorithms are applied. For the sake of removing such reason which deteriorate the visibility of image, few kinds of technique for the removal of haze are suggested using only one image instead of requirement of multi-images and additional informations. In this study, the dark channel prior which was suggested by He et al. was realized in LabVIEW environment and applied to correction of haze in image, and the extents of haze removal for the adjustment of weighting value of haze removal were compared.

• 황보현(울산대학교 물리학과) | Hyun Hwangbo
• 김석원(울산대학교 물리학과) | Sok Won Kim
• 노창수(대도테크라 연구소) | Chang Su Roh