재민 김 , 승호 연 
 Journal of Korea Multimedia Society . 2014 . Feb , 17 ( 2 ) : 143 - 151 
 DOI : http : / / dx . doi . org / 10 . 9717 / kmms . 2014 . 17 . 2 . 143 
 재민 김 
 승호 연 
 홍익 대학교 전기 정보 제어 공학 과 
 악천후 로 인하 여 화질 이 저하 된 영상 은 사물 의 경계 에 해당 하 는 에지 부분 이 흐려진다 . 본 논문 에서 는 에지 를 최대한 으로 선명 하 게 하 여 영상 의 시인 성 을 향상 시키 는 화질 개선 방법 을 제안 한다 . 우선 영상 의 밝기 필드 에서 극점 들 을 찾 아 에지 후보 영역 으로 선택 하 고 , 선택 된 에지 의 측면 에 있 는 화소 들 의 밝기 로 히스토그램 을 형성 한다 . 형성 된 히스토그램 의 극소점 을 기반 으로 히스토그램 을 다수 의 모드 로 분해 한다 . 모드 가 구해 지 면 , 영상 필드 에서 에지 에 의하 여 연결 된 모드 들 을 구하 고 , 연결 된 모드 들 의 연결 고리 를 구한다 . 최종 적 으로 가장 긴 연결 고리 를 형성 하 는 모드 간 의 간격 을 최대한 으로 벌린다 . 이 때 최소 밝기 모드 와 최대 밝기 모드 는 화소 밝기 범위 이내 에 있 어야 한다 . 이 와 같이 모드 의 간격 을 벌림 으로써 에지 를 선명 하 게 하 고 영상 의 시인 성 을 향상 한다 . 본 논문 에서 제안 한 방법 은 적 은 연산 량 으로 기존 의 방법 만큼 좋 은 성능 으로 화질 을 개선 함 을 보여준다 . 
 - 1 . 1 악천후 로 저하 된 화질 을 개선 하 는 기존 방법 
 영상 처리 기반 변화 검출 , 객체 추적 , 객체 인식 등 을 이용 한 영상 감시 가 사회 안정 망 확보 차원 에서 널리 사용 되 고 있 다 . 안개 , 스모그 , 황사 등 의 악천후 로 인하 여 영상 의 화질 이 저하 되 는 경우 , 영상 감시 의 기본 이 되 는 변화 검출 의 성능 이 낮 아 진다 [ 1 ] . 외부 환경 과 관계 없 는 전천후 영상 감시 를 위해서 는 , 악천후 로 저하 된 영상 의 화질 을 개선 하 는 것 이 필요 하 다 . 안개 나 스모그 발생 시 공기 중 에 작 은 입자 들 이 분포 하 게 되 는데 , 이 들 입자 에 의하 여 객체 에서 카메라 센서 로 들어가 는 빛 이 산란 되 고 , 이 로 인하 여 영상 의 화질 이 저하 된다 . Narasimhan 등 은 작 은 입자 에 의한 빛 의 산란 을 수학 적 으로 모델링 하 고 , 모델 을 기반 으로 영상 의 각 화소 에서 배경 의 심도 를 추정 하 고 화질 을 개선 하 는 방법 을 발표 하 였 다 [ 2 ] . 하나 의 카메라 로 획득 한 영상 으로부터 영상 의 각 화소 에서 배경 의 심도 를 추정 하 는 것 은 정보 가 충분 하 지 않 아 추정 된 심도 의 신뢰도 가 낮 다 . 따라서 화질 개선 에 는 한계 가 있 다 . Tan 은 신뢰 도 높 은 심도 의 추정 을 위하 여 관심 화소 를 중심 으로 블록 영역 을 선택 하 고 , 선택 된 영역 에서 배경 의 심도 가 동일 하 다는 가정 하 에 , 산란 모델 의 조건 을 만족 하 면서 영상 의 분산 을 최대 화 하 는 심도 값 을 추정 하 는 방법 을 발표 하 였 다 [ 3 ] . 이 방법 은 블록 을 옮겨 가 면서 심도 를 추정 하 기 때문 에 , 심도 값 이 큰 차이 를 가지 는 배경 사물 의 경계 에서 는 추정 된 심도 값 에 큰 오차 가 발생 한다 . 심도 값 의 오 차 로 인하 여 , 개선 된 영상 은 배경 의 경계 에서 후광 ( halo ) 현상 과 유사 한 영상 왜곡 을 가진다 . 이러 한 문제 를 해결 하 기 위하 여 각 화소 의 심도 간 의 상관 관계 를 마르코프 연결 로 모델링 하 고 추정 된 심도 값 의 오차 를 줄였 다 . 이 방법 은 결과 가 좋 으나 800 × 600 크기 의 영상 을 처리 하 는데 분 단위 의 연산 량 을 필요 로 하 는 단점 이 있 다 . He 등 은 관심 화소 를 중심 으로 블록 영역 에서 3 가지 칼라 중 에서 가장 어두운색 을 선택 하 고 이 를 dark channel priori 로 정의 하 였 다 . 이 를 바탕 으로 심도 값 을 추정 하 는 방법 을 발표 하 였 다 [ 4 ] . 심도 값 이 큰 차이 를 가지 는 배경 사물 의 경계 에서 발생 하 는 문제점 을 해결 하 기 위하 여 영상 매 팅 ( image matting ) 방법 을 적용 하 였 다 . 이 방법 또 한 분 단위 의 연산 량 을 필요 로 하 는 단점 이 있 다 . Tarel 등 은 블록 영역 에서 메디안 필터 ( median filter ) 를 이용 하 여 화소 밝 기 및 분산 의 중간 값 을 효과 적 으로 구하 고 , 이 를 바탕 으로 심도 값 을 효과 적 으로 추정 하 는 방법 을 발표 하 였 다 [ 5 ] . 이 방법 은 위 의 방법 들 과 유사 한 좋 은 결과 를 보여 주 고 있 으며 , 비교 적 적 은 연산 량 을 필요 로 하 는 장점 이 있 다 . 하지만 800 × 600 크기 의 영상 을 처리 하 는데 초 단위 의 연산 량 을 필요 로 한다 . Tarel 등 은 또한 배경 의 심도 를 근사 하 게 추정 할 수 있 는 사전 정보 ( 배경 과 카메라 간 의 거리 , 영상 의 수직 위치 의 변화 에 따른 거리 의 변화 정도 ) 를 이용 하 여 각 화소 에서 심도 를 안정 적 으로 추정 할 수 있 게 하 였 다 [ 6 ] . 
 일반 적 으로 안개 와 스모그 등 의 악천후 로 저하 된 영상 은 화소 밝기 의 히스토그램 이 좁 은 영역 에 집중 되 는 특성 을 가지 고 있 다 . 이러 한 특성 을 이용 하 여 히스토그램 팽창 ( stretch ) 혹은 평활 화 ( equalization ) 방법 들 이 적용 되 고 있 다 [ 7 , 8 ] . 근거리 와 원거리 사물 이 한 영상 에 혼재 한 경우 히스토그램 이 넓 게 퍼져 있 어 히스토그램 팽창 은 효과 적 이 지 못하 다 . 이러 한 경우 에 는 히스토그램 평활 화 가 효과 적 이 다 . 히스토그램 의 분포 가 특정 모드 에 집중 되 어 있 는 경우 에 는 , 히스토그램 을 평활 화 하 는 것 은 영상 의 화질 을 왜곡 하 는 단점 이 있 다 . 이러 한 점 을 보완 하 기 위하 여 Wadud 등 은 동적 히스토그램 평활 화 방법 을 발표 하 였 다 [ 9 ] . 이 방법 은 히스토그램 의 각 모드 를 일정 간격 으로 나누 고 , 각 모드 를 최대한 으로 팽창 시킨 후 , 배치 된 각 모드 를 독립 적 으로 평활 화 하 였 다 . Xu 등 은 영상 을 다수 의 MxN 블록 으로 분할 하 고 분할 된 각 영역 에 동적 히스토그램 평활 화 방법 을 적용 하 였 다 . 각 블록 의 경계 에서 발생 하 는 계단 현상 의 왜곡 을 이선형 보 간 ( bilinear interpolation ) 법 으로 완화 하 였 다 [ 10 ] . 하지만 이선형 보간법 의 한계 로 인하 여 인접 한 두 블록 의 히스토그램 차이 가 크 면 블록 의 경계 에서 왜곡 현상 이 보이 는 단점 이 있 다 . 
 - 1 . 2 제안 하 는 방법 
 악천후 로 저하 된 영상 은 사물 의 경계 를 나타내 는 에지 들 이 선명 하 지 않 다 . 영상 의 시인 성 을 증대 하 기 위해서 는 에지 들 을 선명 하 게 하 는 것 이 필요 하 다 . 본 논문 에서 는 영상 의 밝기 필드 에서 극대점 및 극소점 을 찾 아 에지 후보 영역 으로 선택 한다 . 선택 된 에지 의 방향 에 수직 되 는 방향 으로 에지 에 접한 두 화소 들 의 밝기 차이 가 포괄 적 으로 최대 가 되 도록 한다 . 이 는 에지 를 분명 하 게 해준다 . 제안 한 방법 의 전체 흐름 도 는 그림 1 에 표시 되 어 있 으며 , 그 방법 은 다음 과 같 다 . 에지 의 양 측면 에 접한 모든 화소 들 을 선택 하 고 , 선택 된 화소 의 밝기 들 의 분포 를 나타내 는 히스토그램 을 생성 한다 . 생성 된 히스토그램 에서 극소점 을 경계 로 히스토그램 을 다수 의 모드 로 분해 한다 . 모드 가 구해 지 면 영상 의 각 에지 의 양 측면 에 접한 화소 가 어느 모드 에 소속 되 는가 를 저장 한다 . 이 를 바탕 으로 각각 의 모드 에 속한 화소 들 이 어느 모드 에 속한 화소 들 과 에지 를 경계 로 인접 한 것 인지 를 판단 한다 . 이러 한 인접 성 을 기반 으로 모드 간 의 연결 성 을 결정 하 고 연결 된 모드 의 고리 를 생성 한다 . 이러 한 연결 고리 에서 가장 긴 연결 고리 를 선택 하 고 이 들 연결 고리 의 모드 간격 을 최대한 으로 벌린다 . 즉 밝기 분포 가 가장 어두운 모드 와 가장 밝 은 모드 가 화소 의 밝기 범위 내 에 들어오 도록 최대한 간격 을 벌린다 . 이러 한 방법 은 영상 에서 선택 된 모든 에지 들 을 포괄 적 으로 뚜렷 하 게 한다 . 
 제안 한 방법 의 전체 흐름 도 
 - 1 . 3 제안 한 화질 개선 방법 의 차별 성 
 본 논문 에서 는 영상 의 모든 화소 들 의 밝기 분포 를 나타내 는 히스토그램 을 조정 하 여 영상 의 화질 을 개선 하 는 방법 이 아니 라 , 후보 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 의 밝기 분포 를 나타내 는 히스토그램 을 조정 하 여 영상 의 화질 을 개선 한다 . 이 방법 은 영상 의 에지 들 을 포괄 적 으로 선명 하 게 하 는데 최적 화 되 어 있 다 . 또한 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 이 히스토그램 의 어느 모드 에 소속 되 는지 를 이용 하 여 , 영상 에서 인접 한 모드 들 의 연결 고리 를 찾 는다 . 연결 고리 에 속한 모드 들 의 간격 을 최대한 으로 벌려 , 영상 의 에지 들 을 포괄 적 으로 뚜렷 하 게 한다 . 
 본 논문 의 구성 은 다음 과 같 다 . 본론 2 . 1 에서 는 에지 후보 영역 선택 , 2 . 2 에서 는 후보 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 로 히스토그램 생성 , 2 . 3 에서 는 히스토그램 모드 간 의 연결 관계 생성 , 2 . 4 에서 는 연결 된 모드 의 동적 평활 화 에 대하 여 기술 한다 . 3 절 에서 는 제안 된 방법 과 Tarel [ 5 ] , Xu [ 10 ] 두 방법 과 정량 적 , 정성 적 비교 실험 을 수행 하 며 , 이 들 방법 의 처리 시간 에 대하 여 기술 한다 . 본 논문 의 결론 은 4 절 에서 기술 한다 . 
 - 2 . 1 비극 점 억제 방법 을 이용 한 에지 후보 영역 선택 
 악천후 로 저하 된 영상 에서 에지 의 강도 는 매우 약하 다 . 각 화소 에서 밝기 의 구배 도 ( gradient ) 를 바탕 으로 에지 를 선택 하 면 , 안개 로 인하 여 강도 가 저하 된 많 은 에지 들 을 놓치 게 된다 . 뿐 만 아니 라 경사도 가 큰 부분 에서 는 넓 은 폭 으로 화소 들 이 에지 영역 으로 선택 된다 . 이 는 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 의 간격 을 벌려 , 에지 의 강도 를 증대 시키 려는 목적 에 부합 되 지 않 다 . 때문 에 본 논문 에서 는 캐 니 에지 ( canny edge ) 검출 에서 사용 되 는 비극 점 억제 ( non - maximum suppression ) 방법 을 이용 하 여 영상 의 밝기 필드 에서 극대점 과 극소점 을 선택 하 고 , 이 를 후보 에지 로 선택 한다 . 비극 점 억제 방법 은 다음 과 같 다 . ( a ) 가우 시안 필터 를 이용 하 여 영상 을 평탄 화 ( smoothing ) 한다 . ( b ) 각 화소 에 수평 수직 방향 의 기울기 및 영상 의 구 배도 의 크기 를 구한다 . ( c ) 수평 수직 방향 의 기울기 를 이용 하 여 후보 에지 의 방향 을 8 가지 로 분류 하 고 , 에지 의 방향 에 따라 적절 한 3 × 3 필터 를 적용 하 여 , 극점 에 해당 하 는 화소 를 선택 한다 . 그림 2 ( b ) 는 비 극점 억제 방법 으로 선택 한 에지 후보 영역 을 보여 주 고 있 다 . 
 비극 점 억제 ( non - maximum suppression ) 방법 으로 추출 한 에지 후보 영역 과 에지 에 접한 화소 들 의 밝기 분포 . 
 - 2 . 2 후보 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 의 밝기 분포 
 본 논문 에서 는 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 의 밝기 차이 를 최대한 으로 벌려 에지 를 뚜렷 하 게 만들 고자 한다 . 특정 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 의 밝기 간격 을 벌리 는 것 은 다른 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 의 밝기 간격 을 벌리 는 것 과 서로 상충 할 수 있 다 . 모든 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 의 밝기 의 분포 를 나타내 는 히스토그램 을 생성 한다 . 그림 2 ( c ) 는 영상 의 모든 화소 들 의 밝기 분포 를 나타내 는 히스토그램 , 그림 2 ( d ) 는 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 의 밝기 분포 를 나타내 는 히스토그램 을 보여 주 고 있 다 . 그림 2 ( c ) 에서 히스토그램 의 빈도 가 가장 높 은 부분 은 영상 에서 하늘 에 해당 하 는 영역 을 나타냄 에 비하 여 , 그림 2 ( d ) 에서 는 히스토그램 의 빈도 가 가장 높 은 부분 은 빌딩 과 숲 에 해당 하 는 영역 을 나타내 고 있 다 . 단순 한 히스토그램 평활 화 를 적용 하 게 된다면 그림 2 ( c ) 의 경우 는 하늘 영역 의 콘트 라스트 ( contrast ) 를 크 게 하 며 , 그림 2 ( d ) 는 빌딩 과 숲 의 영역 의 콘트 라스트 ( contrast ) 를 크 게 하 는 효과 가 있 다 . 
 - 2 . 3 영상 공간 에서 연결 된 히스토그램 모드 의 연결 고리 
 특정 에지 의 양 측면 에 접한 화소 가 각각 모드 A 와 모드 B 에 속한다면 , 모드 A 와 모드 B 는 이 에지 를 통하 여 연결 되 며 , 두 모드 를 연결 하 는 에지 의 수 가 하나 증가 하 게 된다 . 두 화소 가 모두 동일 한 모드 에 소속 되 면 , 모드 내 에 존재 하 는 에지 의 수 가 하나 증가 하 게 된다 . 두 모드 를 연결 하 는 에지 의 수 가 일정 한 값 이상 이 면 두 모드 는 영상 공간 에서 의미 있 는 연결 을 가진 것 으로 판단 한다 . 의미 있 는 연결 을 가지 는 모드 들 을 밝기 가 어두운 모드 에서 밝기 가 밝 은 모드 까지 하나 의 고리 로 묶 는다 . 이 들 연결 고리 중 에서 가장 긴 연결 고리 를 가지 는 모드 들 의 연결 을 선택 한다 . 그림 3 는 그림 2 ( a ) 에서 보여준 안개 로 저하 된 영상 에서 히스토그램 모드 간 의 연결 고리 를 보여 주 고 있 다 . 그림 3 에서 메인 ( main ) 연결 고리 의 양 끝 에 모드 8 과 모드 31 이 배치 된다 . 모드 8 은 가장 어두운 화소 값 이 75 이 고 , 모드 31 은 가장 밝 은 화소 값 이 165 이 다 . 반면 에 메인 연결 고리 에서 제외 된 모드 0 의 가장 어두운 화소 값 은 43 이 고 모드 32 의 화소 값 은 205 이 다 . 메인 연결 고리 의 화소 값 의 범위 는 ( 75 , 165 ) 로 ( 43 , 205 ) 보다 좁 다 . 메인 연결 고리 로 묶 은 모드 사이 의 간격 만 을 벌린다면 , 모드 의 간격 을 좀 더 넓 게 벌릴 수 있 다 . 
 영상 공간 에서 연결 된 히스토그램 모드 의 연결 고리 
 각 모드 의 간격 조절 ( 참고 문헌 [ 10 ] 에서 인용 ) 
 - 2 . 4 메인 ( main ) 연결 고리 의 모드 로 재 구성 된 히스토그램 의 동적 평활 화 
 가장 긴 연결 고리 를 가지 는 모드 들 로 히스토그램 을 재 구성 하 고 , 이 히스토그램 에 동적 평활 화 를 적용 한다 . 이 는 다음 과 같 다 . 우선 연결 고리 내 의 모드 의 간격 을 최대한 팽창 ( stretch ) 시킨다 . 모드 간 의 간격 은 다음 수식 에 의하 여 결정 된다 [ 10 ] . 
 Si 는 i 번 째 모드 의 간격 , Fi 는 i 번 째 모드 에 속한 화소 의 개수 , Ri 는 팽창 된 모드 의 간격 을 나타낸다 . 팽창 된 각각 의 모드 안 에 다수 의 에지 가 포함 되 는 경우 , 해당 모드 를 평활 화 ( equalize ) 한다 . 
 제안 된 방법 은 에지 에 인접 한 화소 들 을 선택 함 으로써 Fi 의 값 을 변화 시키 고 , 이 를 바탕 으로 팽창 된 모드 의 간격 Ri 의 값 을 변화 시켜 화질 의 시인 성 을 향상 시킨다 . 그림 5 ( a ) 는 모든 화소 들 의 밝기 분포 를 나타내 는 히스토그램 에 동적 평활 화 를 적용 한 결과 를 , 그림 5 ( b ) 는 후보 에지 의 양 측면 에 접한 화소 들 로 이루어진 히스토그램 에 동적 평활 화 를 적용 한 결과 를 보여 주 고 있 다 . 제안 한 방법 은 향상 된 시인 성 을 보여 주 고 있 다 . 특히 빌딩 과 숲 영역 에서 훨씬 뚜렷 한 밝기 의 대비 를 보여 주 고 있 다 . 
 단순 한 히스토그램 평활 화 에 의한 화질 개선 과 제안 된 방법 에 의한 화질 개선 
 - 3 . 1 실험 에 사용 한 영상 데이터 
 실험 에 사용 되 는 영상 들 은 다음 과 같 다 . 실험 에 사용 되 는 영상 들 은 다음 과 같 다 . 
 - 영상 I : 서해안 에서 해무 로 인하 여 화질 이 저하 된 영상 , 근거리 의 나무 와 중거리 의 건물 과 숲 , 원거리 의 산 이 혼재 한 영상 , 2 km 거리 에서 촬영 
 - 영상 II : 안개 로 인하 여 화질 이 저하 된 영상 , 1 . 2 km 의 거리 에서 촬영 
 - 영상 III : 스모그 로 인하 여 화질 이 저하 된 런던 , 중거리 부터 원거리 의 배경 이 혼재 한 영상 . 
 - 3 . 2 비교 실험 
 제안 한 방법 을 Xu [ 10 ] , Tarel [ 6 ] 두 방법 과 비교 하 는 실험 을 수행 하 였 다 . Tarel 의 방법 은 공기 중 에 있 는 작 은 입자 에 의한 빛 의 산란 모델 의 변수 값 을 추정 하 고 , 이 를 바탕 으로 안개 를 제거 하 여 영상 을 복원 시키 는 방법 이 다 . Xu 의 방법 은 영상 을 다수 의 영역 으로 분할 하 고 , 분할 된 각 영역 에서 지역 히스토그램 ( local histogram ) 을 바탕 으로 각 영역 의 콘트 라스트 를 향상 시킨다 . 영역 의 경계 에서 영상 왜곡 을 줄이 기 위하 여 선형 보 간 방법 을 사용 한다 . 제안 된 방법 은 영상 에서 에지 를 선택 하 고 , 선택 된 모든 에지 를 기반 으로 콘트 라스트 를 향상 시킨다 . 세 방법 을 비교 하 였을 때 , 원 영상 과 의 오 차 는 Tarel 방법 이 가장 작 으며 , 지역 적 인 콘트 라스트 향상 은 Xu 방법 이 가장 크 며 , 전체 적 인 영상 의 시인 성 향상 은 제안 한 방법 이 가장 크 다 . 제안 된 방법 과 Xu 의 방법 은 실시간 연산 이 가능 하 지만 , Tarel 의 방법 은 연산 량 이 많 아 실시간 연산 이 어렵 다 . 
 - 3 . 2 . 1 정량 적 평가 
 콘트 라스트 가 큰 영상 은 시인 성 이 높 기 때문 에 세 방법 들 의 콘트 라스트 향상 정도 를 비교 하 였 다 . 콘트 라스트 는 Frazor [ 11 ] 등 이 정의 한 방법 을 사용 하 였으며 , 콘트 라스트 향상 값 ( C 향상 값 ) 은 다음 과 같이 정의 한다 . 
 콘트 라스트 향상 값 은 표 1 에서 보여 주 고 있 다 . 제안 된 방법 은 콘트 라스트 의 향상 값 이 Xu 방법 보다 작 지만 , 영상 의 왜곡 이 작 아 전체 적 인 시인 성 은 Xu 방법 보다 좋 다 . 영상 의 왜곡 을 나타내 는 오차 의 제곱 평균 제곱근 ( root mean square , RMS ) 은 표 2 에서 보여 주 고 있 다 . RMS 는 다음 과 같이 정의 된다 . 
 콘트 라스트 향상 값 및 RMS 오 차 
 처리 속도 비교 실험 결과 
 Tarel 방법 은 산란 모델 을 바탕 으로 악천후 로 인하 여 왜곡 되 기 전 의 영상 을 회복 하 기 때문 에 RMS 오 차 값 이 작 다 . 영상 II , III 에서 는 RMS 오 차 가 작 지만 , 영상 I 에서 는 RMS 오 차 가 크 다 . 이 는 추정 된 변수 값 의 정확도 에 기인 한다 . Xu 의 방법 과 제안 된 방법 은 영상 의 시인 성 을 향상 시키 기 위하 여 인위 적 으로 콘트 라스트 를 키우 기 때문 에 RMS 오 차 값 이 크 다 . Xu 의 방법 은 지역 히스토그램 의 분포 에 따라 일부 영역 에서 영상 의 왜곡 이 큰 현상 이 있 다 . 제안 된 방법 은 영상 의 왜곡 이 전체 영역 에 퍼져 있 다 . 때문 에 제안 된 방법 과 Xu 의 방법 의 RMS 오차 의 정도 는 유사 하 지만 , 처리 된 영상 의 시인 성 의 차이 는 크 다 . 
 - 3 . 2 . 2 정성 적 평가 
 그림 6 , 7 , 8 은 악천후 로 저하 된 원 영상 과 세 방법 으로 처리 된 결과 를 보여 주 고 있 다 . Xu 방법 은 분할 된 영역 의 히스토그램 이 넓 게 분포 되 어 있 는 경우 ( 그림 6 ( b ) 의 중앙 부분 ) 에 는 영상 의 세부 변화 를 효과 적 으로 향상 시키 지만 , 좁 은 영역 에 집중 되 어 있 는 경우 ( 그림 6 ( b ) 의 상단 부분 ) 에 는 처리 된 영상 에서 왜곡 이 크 다 . 제안 된 방법 은 Xu 의 방법 과 비교 하 여 부분 적 으로 세부 변화 의 향상 정도 는 작 지만 , 전체 적 인 영상 의 시인 성 은 우수 하 다 . Tarel 의 방법 은 영상 의 왜곡 이 작 아 영상 이 전체 적 으로 자연 스럽 다 . 
 악천후 로 저하 된 영상 화질 개선 결과 
 악천후 로 저하 된 영상 화질 개선 결과 . 
 - 3 . 2 . 3 연산 량 비교 
 제안 한 방법 은 가우 시안 필터 를 이용 한 영상 의 평탄 화 ( smoothing ) , 수평 수직 방향 의 화소 기울 기 , 3 × 3 필터 를 적용 한 화소 밝기 필드 의 극점 선택 , 256 개 의 빈 ( bin ) 을 가지 는 히스토그램 의 분석 을 통한 256 개 밝기 매핑 함수 생성 , 화소 밝기 의 매핑 등 으로 구성 된다 . 이 들 모든 과정 의 연산 량 은 각 화소 에서 약 20 개 데이터 의 곱셈 연산 과 약 20 개 데이터 의 덧셈 연산 을 필요 로 하 기 때문 에 실시간 연산 이 가능 하 다 . 
 표 2 는 세 방법 의 처리 속도 에 대하 여 비교 하 였 다 . 실험 은 2 . 8 GHz 인텔 I 7 - 2640 M CPU 기반 의 노트북 에서 수행 하 였 다 . Xu 의 방법 과 제안 한 방법 은 C ++ 기반 으로 구현 하 였 다 . Tarel 방법 은 저자 가 제공 한 Matlab 소스 코드 를 사용 하 였 다 . Tarel 방법 은 MxM 윈도우 를 이동 하 면서 중간 밝기 값 을 선택 하 는 과정 이 가장 많 은 연산 량 을 필요 로 하 는데 , 이 과정 이 최적 화 되 어 있 지 않 다 . Huang [ 12 ] 등 이 제안 한 미디 언 필터 구현 방법 을 사용 하 면 80 x 80 의 블락 의 중간 밝기 값 을 구하 는 연산 량 을 약 40 배 정도 단축 시킬 수 있 지만 , 여전히 초 단위 의 연산 시간 이 필요 하 다 . 
 본 논문 에서 는 안개 , 황사 등 악천후 로 저하 된 영상 의 화질 을 실시간 으로 개선 하 는 방법 을 제안 하 였 다 . 제안 한 방법 은 악천후 로 저하 된 영상 의 에지 강도 를 포괄 적 으로 최대한 증대 시켜 영상 의 시인 성 을 향상 시키 는 방법 이 다 . 악천후 로 인해 저하 된 영상 의 화질 개선 에서 그 성능 의 우수 성 이 알려진 방법 들 과 비교 하 여 , 제안 된 방법 은 영상 의 시인 성 향상 에서 비슷 한 성능 을 보여 주 고 있 으며 , 일부 영상 에서 는 더 뛰어난 시인 성 향상 을 보여 주 고 있 다 . 특히 악천후 로 인하 여 저하 된 영상 의 화질 개선 에 우수 한 성능 을 보여 주 는 대부분 의 방법 이 많 은 연산 량 을 필요 로 하 지만 , 제안 한 알고리즘 은 실시간 으로 구현 할 수 있 는 장점 이 있 다 . 
 김 재 민 
 1984 년 서울 대학교 전기 공학 과 학사 
 1986 년 서울 대학교 전기 공학 과 석사 
 1994 년 Rensselaer Polytechnic Institute 전기 공학 과 박사 
 2001 년 ~ 현재 홍익 대학교 전자 전기 공학부 교수 
 관심 분야 : 영상 처리 , 패턴 인식 , 컴퓨터 비전 , 영상 감시 
 연 승 호 
 2007 년 3 월 ~ 2011 년 2 월 홍익 대학교 전자 전기 공학부 학사 
 2011 년 3 월 ~ 2013 년 2 월 홍익 대학교 전기 정보 제어 공학 과 석사 
 2013 년 3 월 ~ 현재 홍익 대학교 전기 정보 제어 공학 과 박사 과정 
 관심 분야 : 영상 처리 , 객체 검출 , 객체 추적 , 객체 인식 
 연 승호 , 김 재민 2013 멀티미디어 학회 논 문지 16 ( 2 ) 167 - 179 
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 Citing ' Real Time Enhancement of Images Degraded by Bad Weather ' 
 AU - 김 , 재민 
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 TI - Real Time Enhancement of Images Degraded by Bad Weather 
 DO - 10 . 9717 / kmms . 2014 . 17 . 2 . 143 
 UR - http : / / dx . doi . org / 10 . 9717 / kmms . 2014 . 17 . 2 . 143 
 김 , 재 . , & 연 , 승 . ( 2014 ) . Real Time Enhancement of Images Degraded by Bad Weather . Journal of Korea Multimedia Society , 17 ( 2 ) Korea Multimedia Society . doi : 10 . 9717 / kmms . 2014 . 17 . 2 . 143 
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 [ 1 ] 재 김 , and 승 연 , “ Real Time Enhancement of Images Degraded by Bad Weather ” , Journal of Korea Multimedia Society , vol . 2 , no . 2 , Feb 2014 . 
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