KR20160019832A - Method for estimating foggy image based on transmission rate - Google Patents
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Abstract
본 발명은 안개 영상의 판단 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 픽셀들의 영상값으로부터 계산한 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 기준 평가 전달량으로부터 2차원 평가선을 설정하고, 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀 중 2차원 평가선으로부터 설정한 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하여 입력 영상이 안개 영상인지를 판단하는 방법에 관한 것이다. More particularly, the present invention sets a two-dimensional evaluation line from a reference evaluation delivery amount of a center pixel of a unit patch image calculated from an image value of pixels of a unit patch image constituting an input image And a method for determining whether an input image is a foggy image by calculating distribution ratios of outline center pixels distributed in an outline of an evaluation range set from a two-dimensional evaluation line among center pixels of unit patch images constituting an image.
Description
본 발명은 안개 영상의 판단 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 픽셀들의 영상값으로부터 계산한 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 기준 평가 전달량으로부터 2차원 평가선을 설정하고, 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀 중 2차원 평가선으로부터 설정한 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하여 입력 영상이 안개 영상인지를 판단하는 방법에 관한 것이다. More particularly, the present invention sets a two-dimensional evaluation line from a reference evaluation delivery amount of a center pixel of a unit patch image calculated from an image value of pixels of a unit patch image constituting an input image And a method for determining whether an input image is a foggy image by calculating distribution ratios of outline center pixels distributed in an outline of an evaluation range set from a two-dimensional evaluation line among center pixels of unit patch images constituting an image.
실외에서 획득한 영상의 경우 다양한 외부 요인에 의해 실제 객체가 가지고 있는 밝기나 색상 정보를 그대로 획득하기 어렵다. 예컨대, 카메라를 통해 영상을 획득할 경우 객체로부터 획득하는 빛과 색은 공기 중의 밝기 및 색상과 혼합되어 원래의 색과 다른 색을 띄게 된다. 더욱이 기상 상태로 인하여 안개와 같은 다른 빛 무리가 있을 경우 객체의 원래 색과 형태를 획득할 때 어려움이 따른다.It is difficult to obtain the brightness or color information of the actual object as it is due to various external factors. For example, when acquiring an image through a camera, the light and color acquired from the object are mixed with the brightness and color of the air, so that the color and the color are different from the original color. Furthermore, when there is another cloud of light, such as a mist, due to weather conditions, it is difficult to obtain the original color and shape of the object.
안개가 짙은 기상 상태에서 카메라 등의 장치를 통해 영상을 획득했을 때는 같은 색을 가진 객체라 하더라도 안개의 농도에 따라 획득되는 영상에서는 각각 다른 색을 가진다. 안개의 농도가 진할수록 획득된 영상 내 객체는 원래의 색을 많이 잃어버리고 안개의 색 또는 빛에 가까운 색 또는 빛을 가진다. 따라서 좋지 않은 기상 상태에서 깨끗한 영상을 만들기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. When an image is acquired through a device such as a camera in a foggy weather state, even if the object has the same color, the image obtained according to the concentration of the fog has a different color. As the concentration of fog increases, the objects in the acquired image lose much of their original color and have color or light close to the color or light of the fog. Therefore, a lot of research is being done to make a clean image in a bad weather condition.
그러나 안개 영상으로부터 안개를 보상하여 안개 보상된 영상을 획득하기 위해서는 선행적으로 입력된 영상이 안개를 포함하고 있는 안개 영상인지를 판단하여야 한다.However, in order to compensate the fog from the fog image and acquire the fog compensated image, it is necessary to judge whether the image inputted in advance is the fog image containing the fog.
종래 안개 영상을 판단하는 방법1의 경우 미리 획득한 안개가 포함되지 않은 영상과 현재 촬영한 입력 영상을 비교하여 입력 영상에 안개가 포함되어 있는지를 판단하므로 반드시 입력 영상에 대해 미리 획득한 안개 영상을 구비하여야 하며, 따라서 미리 획득한 영상이 존재하지 않는 경우 또는 움직이는 영상의 경우에는 적용되기 곤란한다. 또한 안개 영상의 깊이 정보를 이용하여 촬영한 입력 영상에 안개가 존재하는지 판단하는 종래 방법2의 경우 입력 영상에서 깊이 정보를 획득하여야하기 때문에 별도의 장비를 필요로 하며 실제 서로 균일한 밀도로 분포되어 있지 않은 안개 영상에서 안개를 정확하게 제거하지 못한다는 문제점을 가진다. In the case of the
본 발명은 위에서 언급한 종래 안개 영상 판단 방법이 가지는 문제점들을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 입력 영상을 이용하여 입력 영상에 안개가 존재하는지 판단하는 안개 영상의 판단 방법을 제공하는 것이다.The present invention provides a method of determining a fog image in which an input image is fogged by using an input image, .
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 생성된 평가 범위의 외곽에 존재하는 중심 픽셀의 비율에 기초하여 적은 프로세스로 정확하게 입력 영상이 안개 영상인지를 판단할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method and apparatus for accurately detecting an input image as a foggy image in a small process based on an evaluation image value of a center pixel of a unit patch image and a ratio of a center pixel existing outside an evaluation range generated from a reference evaluation delivery amount And provide a way to judge.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 입력 영상에 안개가 포함되어 있는 정도를 판단하여 안개가 포함되어 있는 정도에 따라 안개 보상 정보를 조절할 수 있는 안개 영상의 판단 방법을 제공하는 것이다. It is another object of the present invention to provide a method of determining a fog image in which fog compensation information can be adjusted according to the degree of fog included by determining the degree of fog included in the input image.
본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 안개 영상의 판단 방법은 영상을 구성하는 단위 패치(patch) 영상에서, 각 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 픽셀 영상값으로부터 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값과 기준 평가 전달량을 계산하고, 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 평가선을 생성하는 단계와, 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량에 기초하여 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들 중 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하는 단계와, 분포 비율과 설정된 임계 분포 비율을 비교하여 영상이 안개 영상인지 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to accomplish the object of the present invention, a method for determining a fog image according to an exemplary embodiment of the present invention is a method for determining a fog image from unit patch images constituting an image, A step of calculating an evaluation image value and a reference evaluation delivery amount for the center pixel of the image and generating an evaluation line from the evaluation image value of the center pixel of each unit patch image and the reference evaluation delivery amount; Calculating distribution ratios of outer peripheral center pixels distributed in the outer periphery of the evaluation range among the central pixels of the unit patch image constituting the image based on the value and the reference evaluation transmission amount, And determining whether the image is a mist image.
바람직하게, 본 발명의 일 실시예에 따른 안개 영상의 판단 방법은 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값과 기준 평가 전달량은 각각 영상값을 나타내는 제1축과 평가 전달량을 나타내는 제2축에 매핑하여 2차원 평가선을 생성하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in the method of determining a fog image according to an embodiment of the present invention, an evaluation image value of a center pixel of a unit patch image and a reference evaluation delivery amount are mapped to a first axis indicating an image value and a second axis indicating an evaluation delivery amount, Thereby generating a two-dimensional evaluation line.
여기서 평가 영상값은 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값 중 중간값을 가지는 픽셀 영상값으로 계산되는 것을 특징으로 한다.Wherein the evaluation image value is calculated as a pixel image value having an intermediate value among the image values of the pixels constituting the unit patch image.
여기서 평가 범위는 2차원 평가선으로부터 임계 거리 이격되어 설정되는 것을 특징으로 한다.Wherein the evaluation range is set so as to be spaced apart from the two-dimensional evaluation line by a critical distance.
바람직하게, 본 발명의 일 실시예에서 분포 비율을 계산하는 단계는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 2차원 평가선까지의 거리를 계산하는 단계와, 계산한 거리와 임계 거리를 비교하여 단위 패치 영상의 중심 픽셀이 평가 범위의 외곽에 존재하는지 판단하는 단계와, 평가 범위의 외곽에 존재하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수를 카운트하는 단계와, 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수와 카운트한 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수로부터 평가 범위의 외곽에 존재하는 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. Preferably, the step of calculating the distribution ratio in the embodiment of the present invention includes the steps of calculating the distance from the image value of the center pixel of the unit patch image to the two-dimensional evaluation line from the reference evaluation delivery amount, A step of counting the number of center pixels of a unit patch image existing outside the evaluation range, a step of counting the number of center pixels of the unit patch image existing outside the evaluation range, And calculating a distribution ratio of center pixels existing in the outskirts of the evaluation range from the counted number of center pixels of the unit patch image.
여기서 픽셀 영상값은 픽셀을 구성하는 R(Red), G(green), B(blue) 픽셀값 중 최소값인 것을 특징으로 한다. Here, the pixel image value is a minimum value among R (Red), G (green) and B (blue) pixel values constituting a pixel.
기준 평가 전달량(t(x,y)m)은 아래의 수학식(1)에 의해 계산되며,The reference evaluation delivery amount (t (x, y) m ) is calculated by the following equation (1)
[수학식 1][Equation 1]
여기서 기준 평가 전달량(t(x,y)m)은 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값으로부터 계산된 중심 픽셀의 빛의 산란 정도를 나타내며, w은 안개 가중치 값으로 기설정된 값이며, A는 대기값(airlight)으로 설정된 값이며, θ(Im(x,y))은 N×M 크기(N, M은 자연수)를 가지는 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 픽셀 영상값 중 중간값을 가지는 단위 패치 영상의 중심 픽셀(x,y)의 평가 영상값인 것을 특징으로 한다.Here, the reference evaluation amount (t (x, y) m ) represents the degree of light scattering of the central pixel calculated from the image values of the pixels constituting the unit patch image, w is a predetermined value as the weight value of the fog, (X, y) is a value set to an airlight, and? (I m (x, y)) is a value set to an intermediate value among pixel image values of pixels constituting a unit patch image having an N × M size (X, y) of the unit patch image.
본 발명의 일 실시예에 따른 안개 영상 판단 방법은 분포 비율이 임계 분포 비율보다 작은 경우 안개 영상으로 판단하고, 분포 비율이 임계 분포 비율보다 큰 경우 안개 영상이 아닌 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.The foggy image determination method according to an embodiment of the present invention determines a foggy image when the distribution ratio is smaller than the threshold distribution ratio, and determines that the foggy image is not a foggy image if the distribution ratio is larger than the threshold distribution ratio.
한편, 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 안개 영상의 판단 장치는 입력 영상으로부터 M×N(M, N은 자연수)의 픽셀들로 이루어진 단위 패치 영상을 생성하는 단위 패치 영상 생성부와, 각 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값으로부터 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값을 생성하는 평가 영상값 생성부와, 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값으로부터 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 기준 평가 전달량을 계산하는 기준 평가 전달량 계산부와, 각 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 평가 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 평가선을 생성하는 평가선 생성부와, 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량에 기초하여 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들 중 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하는 분포 비율 계산부와, 분포 비율과 설정된 임계 분포 비율을 비교하여 영상이 안개 영상인지 판단하는 안개 영상 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for determining a fog image according to an exemplary embodiment of the present invention includes a unit for generating a unit patch image composed of M × N (M, N is a natural number) An evaluation image generating unit for generating an evaluation image value for the center pixel of each unit patch image from the image values of the pixels constituting each unit patch image; And an evaluation line generation unit for generating an evaluation line from the evaluation image value of the pixels constituting each unit patch image and the reference evaluation delivery amount, The center pixel of the unit patch image forming the image based on the pixel image value of the center pixel of the unit patch image and the reference evaluation transmission amount, It characterized by including the calculated distribution ratio calculating a distribution ratio of the outer center pixel distributed in the outside of the scope of the evaluation unit, the distribution ratio compared with the set threshold distribution ratio by parts of the fog image is determined to determine whether the image is a foggy image.
여기서 평가선 생성부는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값과 기준 평가 전달량은 각각 영상값을 나타내는 제1축과 평가 전달량을 나타내는 제2축에 매핑하여 2차원 평가선을 생성하는 것을 특징으로 한다.Wherein the evaluation line generation unit is characterized in that the evaluation image value of the center pixel of the unit patch image and the reference evaluation transmission amount are respectively mapped to a first axis indicating an image value and a second axis indicating an evaluation delivery amount to generate a two dimensional evaluation line .
바람직하게, 기준 평가 전달량 계산부는 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값 중 중간값을 가지는 픽셀 영상값으로부터 기준 평가 전달량을 계산하는 것을 특징으로 한다. Preferably, the reference evaluation transmission amount calculation unit calculates a reference evaluation transmission amount from a pixel image value having an intermediate value among the image values of pixels constituting the unit patch image.
본 발명의 일 실시예에 따른 분포 비율 계산부는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 단위 패치 영상의 중심 픽셀로부터 평가선까지의 거리를 계산하는 거리 계산부와, 계산한 거리와 임계 거리를 비교하여 단위 패치 영상의 중심 픽셀이 평가 범위의 외곽에 존재하는지 판단하는 외곽 판단부와, 평가 범위의 외곽에 존재하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수를 카운트하는 카운트부와, 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수와 카운트한 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수로부터 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들 중 평가 범위의 외곽에 존재하는 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하는 비율 계산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The distribution ratio calculation unit according to an embodiment of the present invention includes a distance calculation unit that calculates a distance from a center pixel to an evaluation line of a unit patch image from a pixel image value of a center pixel of the unit patch image and a reference evaluation delivery amount, A counting section for counting the number of center pixels of the unit patch image existing in the outskirts of the evaluation range; and a counting section for counting the number of center pixels of the unit patch image existing outside the evaluation range, The distribution ratio of the center pixel existing in the outer periphery of the evaluation range among the center pixels of the unit patch image constituting the input image from the total number of center pixels of the unit patch image constituting the image and the number of center pixels of the counted unit patch image And a ratio calculating unit for calculating a ratio of the output voltage of the capacitor.
본 발명의 일 실시예에 따른 안개 영상 판단부는 분포 비율이 상기 임계 분포 비율보다 작은 경우 안개 영상으로 판단하고, 분포 비율이 상기 임계 분포 비율보다 큰 경우 안개 영상이 아닌 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.The foggy image determination unit according to an embodiment of the present invention determines a foggy image when the distribution ratio is smaller than the threshold distribution ratio, and determines that the foggy image is not a foggy image if the distribution ratio is larger than the threshold distribution ratio.
본 발명에 따른 안개 영상의 판단 방법은 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 픽셀들의 영상값으로부터 계산한 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 기준 평가 전달량로부터 2차원 평가선을 설정하고, 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀 중 2차원 평가선으로부터 설정한 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율로부터 안개 영상을 판단함으로써, 기촬영한 영상 또는 다른 장치의 도움없이 입력 영상만으로부터 정확하게 안개 영상을 판단할 수 있다.A method for determining a fog image according to the present invention is a method for determining a fog image by setting a two-dimensional evaluation line from a reference evaluation delivery amount for a center pixel of a unit patch image calculated from an image value of pixels of a unit patch image constituting an input image, The fog image is determined from the distribution ratios of the outline center pixels distributed in the outline of the evaluation range set from the two-dimensional evaluation line among the central pixels of the unit patch image, The image can be judged.
또한 본 발명에 따른 안개 영상의 판단 방법은 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀 중 2차원 평가선으로부터 설정한 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율로 안개 영상을 판단함으로써, 분포 비율로부터 입력 영상에 안개가 포함되어 있는 정도도 판단할 수 있다. In addition, the method of determining a fog image according to the present invention determines a fog image based on a distribution ratio of the outline center pixels distributed in the outline of the evaluation range set from the two-dimensional evaluation line among the center pixels of the unit patch image constituting the image, It is also possible to judge the extent to which fog is included in the input image from the ratio.
도 1은 본 발명에 따른 안개 영상 판단 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 분포 비율 계산부를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 안개 영상의 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 입력 영상과 단위 패치 영상의 일 예를 도시하고 있다.
도 5는 단위 패치 영상의 평가 영상값을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 평가선의 일 예를 도시하고 있다.
도 7은 본 발명에 따른 평가 범위의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 분포 비율을 계산하는 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 평가 범위에 존재하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 일 예를 도시하고 있다.
도 10은 안개가 포함되어 있는 영상의 분포 비율의 일 예를 도시하고 있다.
도 11은 안개가 포함되어 있지 않은 영상의 분포 비율의 일 예를 도시하고 있다. 1 is a functional block diagram illustrating a foggy image determination apparatus according to the present invention.
2 is a functional block diagram for explaining a distribution ratio calculation unit according to the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of determining a fog image according to the present invention.
FIG. 4 shows an example of an input image and a unit patch image.
5 is a diagram for explaining an evaluation image value of a unit patch image.
6 shows an example of an evaluation line according to the present invention.
7 is a diagram for explaining an example of an evaluation range according to the present invention.
FIG. 8 is a flowchart for more specifically illustrating the step of calculating the distribution ratio according to the present invention.
FIG. 9 shows an example of the center pixel of the unit patch image existing in the evaluation range.
FIG. 10 shows an example of the distribution ratio of images including fog.
FIG. 11 shows an example of the distribution ratios of images that do not include fog.
이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른 안개 영상의 판단 방법을 보다 구체적으로 살펴본다.
Hereinafter, a method of determining a fog image according to the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 따른 안개 영상 판단 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.1 is a functional block diagram illustrating a foggy image determination apparatus according to the present invention.
도 1을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 단위 패치 영상 생성부(110)는 촬영 영상이 입력되는 경우, 입력 영상을 M×N(M, N은 자연수)의 픽셀들로 이루어진 단위 패치 영상으로 분할하여 단위 패치 영상을 생성한다.1, when a captured image is input, the unit
평가 영상값 계산부(120)는 입력 영상을 구성하는 단위 패치(patch) 영상에서, 각 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값으로부터 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값을 계산하며, 기준 평가 전달량 계산부(130)는 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값으로부터 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 기준 평가 전달량을 계산한다. The evaluation image
평가선 생성부(140)는 각 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 평가 영상값과 기준 평가 전달량을 각각 영상값을 나타내는 제1축과 평가 전달량을 나타내는 제2축으로 마크하여 2차원 평가선을 생성한다.The evaluation
분포 비율 계산부(150)는 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들 중 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하며, 안개 영상 판단부(170)는 분포 비율 계산부(150)에서 계산한 분포 비율과 설정된 임계 분포 비율을 비교하여 입력 영상이 안개 영상인지 판단한다. 여기서 평가 범위는 2차원 평가선으로부터 임계 거리 이격되어 설정되는데, 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀 중 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 필셀의 분포 비율이 설정된 임계 분포 비율보다 큰 경우 입력 영상을 안개 영상이 아니라고 판단한다. 그러나 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀 중 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 필셀의 분포 비율이 설정된 임계 분포 비율보다 작은 경우 입력 영상을 안개 영상으로 판단한다.The distribution
여기서 평가 범위를 설정하기 위한 임계 거리 또는 임계 분포 비율은 본 발명이 적용되는 분야에 따라 설정될 수 있는데, 임계 거리를 크게 설정하거나 임계 분포 비율을 크게 설정하는 경우 입력 영상을 안개 영상으로 판단할 경우가 줄어들게 되며, 반대로 임계 거리를 작게 설정하거나 임계 분포 비율을 작게 설정하는 경우 입력 영상을 안개 영상으로 판단할 경우가 늘어나게 된다. 즉, 임계 거리와 임계 분포 비율에 따라 안개 영상의 정확도를 조절할 수 있다.
Here, the critical distance or critical distribution ratio for setting the evaluation range can be set according to the field to which the present invention is applied. If the critical distance is set large or the critical distribution ratio is set large, In contrast, when the threshold distance is set small or the threshold distribution ratio is set small, the case of judging the input image as a mist image is increased. That is, the accuracy of the fog image can be adjusted according to the critical distance and the critical distribution ratio.
도 2는 본 발명에 따른 분포 비율 계산부를 설명하기 위한 기능 블록도이다.2 is a functional block diagram for explaining a distribution ratio calculation unit according to the present invention.
도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 거리 계산부(151)는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량에 기초하여 단위 패치 영상의 중심 픽셀로부터 평가선까지의 거리를 계산한다.2, the
외곽 판단부(153)는 단위 패치 영상의 중심 픽셀로부터 평가선까지의 거리와 임계 거리를 비교하여 단위 패치 영상의 중심 픽셀이 평가 범위의 외곽에 존재하는지 판단하며, 카운트부(155)는 평가 범위의 외곽에 존재하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수를 카운트한다.The
비율 계산부(157)는 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수와 카운트한 평가 범위의 외곽에 존재하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수로부터 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들 중 평가 범위의 외곽에 존재하는 중심 픽셀의 분포 비율을 계산한다. 바람직하게, 비율 계산부(157)는 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수에 대한 평가 범위의 외곽에 존재하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수의 비율로 계산한다.
The
도 3은 본 발명에 따른 안개 영상의 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of determining a fog image according to the present invention.
도 3을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 영상이 촬영되어 입력되는 경우 입력 영상을 M×N 크기의 픽셀들로 분할하여 M×N 크기의 픽셀들로 이루어진 단위 패치 영상을 생성한다(S110). 도 4를 참고로 살펴보면, 먼저 도 4(a)와 같이 입력 영상이 입력되는 경우 입력 영상(I)은 인접한 M×N 픽셀들로 이루어진 블록으로 분할되어 다수의 단위 패치 영상(i)으로 생성된다. 도 4(b)에 도시되어 있는 바와 같이 제1 단위 패치 영상(i1)은 9개의 서로 인접한 픽셀들(P1 내지 P9)로 생성되며, 제2 단위 패치 영상(i2)는 다시 서로 인접한 9개의 픽셀들(P4 내지 P12)로 생성된다. 즉, 단위 패치 영상은 1개의 컬럼(column)씩 옆으로 이동하며 나머지 6개의 픽셀들이 서로 겹치도록 단위 패치 영상을 생성한다. 본 발명이 적용되는 분야에 따라 단위 패치 영상은 상이한 크기를 가지도록 생성될 수 있으며, 이는 본 발명의 범위에 속한다.Referring to FIG. 3, when an image is captured and input, an input image is divided into M × N pixels to generate a unit patch image of M × N pixels (S110). Referring to FIG. 4, when an input image is input as shown in FIG. 4A, the input image I is divided into blocks of adjacent M × N pixels to generate a plurality of unit patch images (i) . As shown in FIG. 4 (b), the first unit patch image i 1 is generated by nine
다시 도 3을 참고로 살펴보면, 입력 영상을 구성하는 단위 패치(patch) 영상에서 각 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값으로부터 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀(xc, yc)에 대한 평가 영상값을 계산하고(S130), 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값으로부터 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 기준 평가 전달량을 계산한다(S150). 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값과 기준 평가 전달량을 각각 영상값을 나타내는 제1축과 평가 전달량을 나타내는 제2축에 마크하여 평가선을 생성한다. Referring to FIG. 3 again, an evaluation image value of the center pixel (xc, yc) of each unit patch image is calculated from the image values of the pixels constituting each unit patch image in the unit patch image constituting the input image (S130), and a reference evaluation delivery amount for the center pixel of each unit patch image is calculated from the evaluation image value for the center pixel of each unit patch image (S150). An evaluation image is generated by marking the evaluation image value of the center pixel of each unit patch image and the reference evaluation transmission amount on the first axis indicating the image value and the second axis indicating the evaluation delivery amount.
각 단위 패치 영상의 중심 픽셀(xc, yc)에 대한 평가 영상값은 단위 패치 영상을 구성하는 모든 픽셀들의 픽셀 영상값 중 최소값 또는 중간값을 가지는 픽셀 영상값으로 계산된다. 바람직하게 본 발명에서 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값은 단위 패치 영상을 구성하는 모든 픽셀들의 픽셀 영상값 중 중간값을 가지는 픽셀 영상값으로 계산된다. 단위 패치 영상을 구성하는 모든 픽셀들의 픽셀 영상값 중 중간값을 가지는 픽셀 영상값으로 평가 영상값을 계산하는 경우, 배경(background)과 전경(foreground)이 혼합되어 있는 단위 패치 영상에서 전경의 테두리를 따라 부자연스러운 색이 발현하는, 이른바 하로 영역(halo artifact)이 발생되는 것을 방지할 수 있다. The evaluation image value for the center pixel (xc, yc) of each unit patch image is calculated as the pixel image value having the minimum value or the middle value among the pixel image values of all the pixels constituting the unit patch image. Preferably, in the present invention, an evaluation image value for a center pixel of each unit patch image is calculated as a pixel image value having an intermediate value among pixel image values of all pixels constituting the unit patch image. In the case of calculating the evaluation image value as a pixel image value having a middle value among the pixel image values of all the pixels constituting the unit patch image, in the unit patch image in which the background and the foreground are mixed, It is possible to prevent occurrence of a so-called halo artifact in which an unnatural color is developed.
즉, 도 5에 도시되어 있는 바와 같이 단위 패치 영상을 구성하는 모든 픽셀들의 픽셀 영상값 중 중간값(135)을 가지는 픽셀 영상값으로 단위 패치 영상의 중심 픽셀(xc, yc)에 대한 평가 영상값을 계산한다. 여기서 픽셀 영상값은 각 픽셀을 구성하는 R(Red), G(green), B(blue) 픽셀값 중 최소값인 것을 특징으로 한다. 예를 들어 픽셀의 R, G, B 픽셀값이 각각 56, 84, 65인 경우 최소값인 56을 픽셀 영상값으로 계산한다.That is, as shown in FIG. 5, an evaluation image value (xc, yc) of the center pixel (xc, yc) of the unit patch image is calculated as a pixel image value having an
여기서 기준 평가 전달량(t(x,y)m)을 계산하는 일 예는 아래의 수학식(1)과 같은데, Here, an example of calculating the reference evaluation delivery amount (t (x, y) m ) is as shown in the following equation (1)
[수학식 1][Equation 1]
여기서 기준 평가 전달량(t(x,y)m)은 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값으로부터 계산된 중심 픽셀의 빛의 산란 정도를 나타내며, w은 안개 가중치 값으로 기설정된 값이며, A는 대기값(airlight)으로 설정된 값이며, θ(Im(x,y))은 N×M 크기(N, M은 자연수)를 가지는 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 픽셀 영상값 중 중간값을 가지는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값인 것을 특징으로 한다.Here, the reference evaluation amount (t (x, y) m ) represents the degree of light scattering of the central pixel calculated from the image values of the pixels constituting the unit patch image, w is a predetermined value as the weight value of the fog, (X, y) is a value set to an airlight, and? (I m (x, y)) is a value set to an intermediate value among pixel image values of pixels constituting a unit patch image having an N × M size And is an evaluation image value of the center pixel of the unit patch image.
각 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 평가 영상값과 기준 평가 전달량을 각각 제1축과 제2축으로 하여 평가선을 생성하는데, 도 6은 본 발명에 따른 평가선의 일 예를 도시하고 있다. y축은 영상값(i(x,y))을 나타내며 x축은 평가 전달량(t(x,y))을 나타내는데, 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값을 y값으로, 각 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 평가 영상값으로부터 계산되는 각 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 기준 평가 전달량을 x값으로하여 입력 영상의 모든 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값과 기준 평가 전달량을 x축과 y축에 표시하여 2차원의 평가선을 생성한다.
An evaluation line is generated using the evaluation image values of the pixels constituting each unit patch image and the reference evaluation transmission amount as the first axis and the second axis, respectively. FIG. 6 shows an example of the evaluation line according to the present invention. The y axis represents the image value i (x, y), and the x axis represents the estimated delivery amount t (x, y). The evaluation image value for the center pixel of each unit patch image is the y value, The estimated image data of the center pixel of all the unit patch images of the input image and the reference evaluation amount of the input image are multiplied by the x-axis and the y-axis, respectively, with x being the reference estimated transmission amount of the center pixel of each unit patch image, Axis to generate a two-dimensional evaluation line.
다시 도 3을 참고로 살펴보면, 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량을 2차원의 평가선에 마크하여 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀 중 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하고(S170), 분포 비율과 설정된 임계 분포 비율을 비교하여 영상이 안개 영상인지 판단한다(S190).
Referring to FIG. 3 again, the pixel image value of the center pixel of the unit patch image constituting the input image and the reference evaluation transmission amount are marked on the two-dimensional evaluation line, and the evaluation range of the center pixels of the unit patch image constituting the input image (S170). Then, it is determined whether the image is a foggy image by comparing the distribution ratio with a predetermined threshold distribution ratio (S190).
도 7은 본 발명에 따른 평가 범위의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for explaining an example of an evaluation range according to the present invention.
도 7을 참고로 살펴보면, 2차원의 평가선(Ls)을 기준으로 임계 거리(d) 이격된 제1 평가 범위선(Ld1)과 제2 평가 범위선(Ld2)를 생성하여 제1 평가 범위선과 제2 평가 범위선의 사이 공간으로 이루어진 평가 범위를 생성한다.
Referring to FIG. 7, a first evaluation range line Ld1 and a second evaluation range line Ld2 that are spaced apart from each other by a critical distance d on the basis of the two-dimensional evaluation line Ls are generated, An evaluation range made up of spaces between the second evaluation range lines is generated.
도 8은 본 발명에 따른 분포 비율을 계산하는 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 8 is a flowchart for more specifically illustrating the step of calculating the distribution ratio according to the present invention.
도 8을 참고로 살펴보면, 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량에 기초하여 단위 패치 영상의 중심 픽셀로부터 2차원 평가선까지의 거리를 계산하여(S171), 단위 패치 영상의 중심 픽셀이 평가 범위에 존재하는지 판단한다(S173).Referring to FIG. 8, the distance from the center pixel to the 2D evaluation line of the unit patch image is calculated based on the pixel image value of the center pixel of the unit patch image and the reference evaluation transmission amount (S171) It is determined whether the pixel exists in the evaluation range (S173).
도 9에 도시되어 있는 바와 같이, 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 2차원 평가선까지의 거리를 계산하여, 계산한 거리가 임계 거리(d)보다 작은 경우 단위 패치 영상의 중심 픽셀(xc1, yc1)은 평가 범위에 존재하는 것으로 판단하고, 계산한 거리가 임계 거리(d)보다 큰 경우 단위 패치 영상의 중심 픽셀(xc2, yc2)은 평가 범위에 존재하지 않는 것으로 판단한다. As shown in Fig. 9, when the distance from the pixel image value of the central pixel of the unit patch image to the two-dimensional evaluation line is calculated from the reference evaluation delivery amount and the calculated distance is smaller than the critical distance d, the center pixel (x c1, y c1) are present to determine if the calculated distance is greater than the threshold distance (d) the center pixel of the unit patch image and (x c2, y c2) to the evaluation range are present in the evaluation range .
다시 도 8을 참고로 살펴보면, 평가 범위의 외곽에 존재하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수를 카운트하여(S175), 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수와 카운트한 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수로부터 평가 범위의 외곽에 존재하는 분포 비율을 계산한다(S177).
Referring to FIG. 8 again, the number of central pixels of the unit patch image existing outside the evaluation range is counted (S175), and the total number of central pixels of the unit patch image constituting the input image is counted, (S177). The distribution ratio is calculated from the total number of center pixels of the evaluation range.
도 10은 안개가 포함되어 있는 영상의 분포 비율의 일 예를 도시하고 있으며, 도 11은 안개가 포함되어 있지 않은 영상의 분포 비율의 일 예를 도시하고 있다. 도 10과 도 11에서 파란색 선은 평가선을 의미하며, 빨간색 점은 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량을 2차원 평가선에 마크하여 생성되는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 분포를 나타낸다.FIG. 10 shows an example of distribution ratios of images including fog, and FIG. 11 shows an example of distribution ratios of images without fog. In FIG. 10 and FIG. 11, the blue line represents the evaluation line, and the red dot represents the pixel image value of the center pixel of the unit patch image constituting the input image and the unit patch image Of the center pixel.
먼저, 도 10(a)와 같이 안개 영상이 입력되는 경우 안개 영상은 도 10(b)와 같이 안개 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들이 평가 범위의 외곽에 적게 분포함을 알 수 있으며, 도 11(b)와 같이 안개가 없는 정상 영상이 입력되는 경우 정상 영상은 도 11(b)와 같이 정상 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들이 평가 범위의 외곽에 많이 분포함을 알 수 있다.10 (a), when the fog image is input, it can be seen that the central pixels of the unit patch image constituting the fog image are included in the outer portion of the evaluation range, as shown in FIG. 10 (b) As shown in FIG. 11 (b), when a normal image without fog is input, it can be seen that the center pixel of the unit patch image constituting the normal image includes a large number of pixels in the outer region of the evaluation range as shown in FIG. 11 (b) .
이와 같이 평가 범위의 외곽에 분포되는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들의 분포 비율에 기초하여 입력 영상이 안개 영상인지를 판단할 수 있으며, 분포 비율에 기초하여 입력 영상에 어느 정도의 안개가 포함되어 있는지 판단할 수 있다. 이러한 안개 정도에 기초하여 안개 보상을 정확하게 수행할 수 있다.Thus, it is possible to judge whether the input image is a foggy image based on the distribution ratio of the central pixels of the unit patch image distributed outside the evaluation range, and judge how much fog is included in the input image based on the distribution ratio can do. Fog compensation can be accurately performed based on the degree of fog.
한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.The above-described embodiments of the present invention can be embodied in a general-purpose digital computer that can be embodied as a program that can be executed by a computer and operates the program using a computer-readable recording medium.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.
The computer-readable recording medium may be a magnetic storage medium (e.g., ROM, floppy disk, hard disk, etc.), an optical reading medium (e.g. CD ROM, Lt; / RTI > transmission).
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.
110: 단위 패치 영상 생성부
120: 평가 영상값 계산부
130: 기준 평가 전달량 계산부
140: 평가선 생성부
150: 분포 비율 계산부
170: 안개 영상 판단부
151: 거리 계산부
153: 외곽 판단부
155: 카운트부
157: 비율 계산부110: unit patch image generation unit 120: evaluation image value calculation unit
130: Reference evaluation transmission amount calculation unit 140: Evaluation line generation unit
150: distribution ratio calculation unit 170: fog image determination unit
151: Distance calculation unit 153:
155: counting unit 157: ratio calculating unit
Claims (15)
상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 상기 기준 평가 전달량에 기초하여 상기 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들 중 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하는 단계; 및
상기 분포 비율과 설정된 임계 분포 비율을 비교하여 상기 영상이 안개 영상인지 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법.Calculating an evaluation image value and a reference evaluation delivery amount for a center pixel of each unit patch image from a pixel image value of pixels constituting each unit patch image in a unit patch image constituting an image, Generating an evaluation line from the evaluation image value of the center pixel of the patch image and the reference evaluation delivery amount;
Calculating distribution ratios of outline center pixels distributed at the outskirts of the evaluation range among the center pixels of the unit patch image constituting the image based on the pixel image value of the center pixel of the unit patch image and the reference evaluation transmission amount; And
Comparing the distribution ratio with a predetermined threshold distribution ratio to determine whether the image is a foggy image.
상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값과 기준 평가 전달량은 각각 영상값을 나타내는 제1축과 평가 전달량을 나타내는 제2축에 매핑하여 2차원 평가선을 생성하는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법. 2. The method according to claim 1,
Wherein the evaluation image value of the center pixel of the unit patch image and the reference evaluation transmission amount are respectively mapped to a first axis indicating an image value and a second axis indicating an evaluation delivery amount to generate a two- Way.
상기 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값 중 중간값을 가지는 픽셀 영상값으로 계산되는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법.3. The method of claim 2,
And calculating a pixel image value having an intermediate value among the image values of the pixels constituting the unit patch image.
상기 2차원 평가선으로부터 임계 거리 이격되어 설정되는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법. 3. The method according to claim 2,
Dimensional evaluation line is set at a critical distance from the two-dimensional evaluation line.
상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 상기 2차원 평가선까지의 거리를 계산하는 단계;
계산한 거리와 상기 임계 거리를 비교하여 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀이 상기 평가 범위의 외곽에 존재하는지 판단하는 단계;
상기 평가 범위의 외곽에 존재하는 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수를 카운트하는 단계; 및
상기 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수와 카운트한 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수로부터 상기 평가 범위의 외곽에 존재하는 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법.5. The method of claim 4, wherein calculating the distribution ratio comprises:
Calculating a distance from an image value of a center pixel of the unit patch image and a reference evaluation delivery amount to the 2D evaluation line;
Comparing the calculated distance with the critical distance to determine whether a center pixel of the unit patch image exists outside the evaluation range;
Counting the number of center pixels of the unit patch image existing outside the evaluation range; And
And calculating a distribution ratio of center pixels existing in the outskirts of the evaluation range from the total number of center pixels of the unit patch image forming the image and the number of center pixels of the unit patch image counted A method of judging a fog image.
상기 픽셀 영상값은 픽셀을 구성하는 R(Red), G(green), B(blue) 픽셀값 중 최소값인 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법.6. The method of claim 5,
Wherein the pixel image value is a minimum value among R, G, and B pixel values constituting a pixel.
[수학식 1]
여기서 기준 평가 전달량(t(x,y)m)은 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값으로부터 계산된 중심 픽셀의 빛의 산란 정도를 나타내며, w은 안개 가중치 값으로 기설정된 값이며, A는 대기값(airlight)으로 설정된 값이며, θ(Im(x,y))은 N×M 크기(N, M은 자연수)를 가지는 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 픽셀 영상값 중 중간값을 가지는 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀(x,y)의 평가 영상값인 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법.7. The method according to claim 6, wherein the reference evaluation delivery amount (t (x, y) m ) is calculated by the following equation (1)
[Equation 1]
Here, the reference evaluation amount (t (x, y) m ) represents the degree of light scattering of the central pixel calculated from the image values of the pixels constituting the unit patch image, w is a predetermined value as the weight value of the fog, (X, y) is a value set to an airlight, and? (I m (x, y)) is a value set to an intermediate value among pixel image values of pixels constituting a unit patch image having an N × M size (X, y) of the unit patch image is an evaluation image value of the center pixel (x, y) of the unit patch image.
상기 분포 비율이 상기 임계 분포 비율보다 작은 경우 안개 영상으로 판단하고, 상기 분포 비율이 상기 임계 분포 비율보다 큰 경우 안개 영상이 아닌 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법.8. The method according to any one of claims 1 to 7,
And determines that the fog image is not a fog image if the distribution ratio is smaller than the threshold distribution ratio, and determines that the fog image is not a fog image if the distribution ratio is larger than the threshold distribution ratio.
각 상기 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값으로부터 각 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값을 생성하는 평가 영상값 생성부;
상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 평가 영상값으로부터 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀에 대한 기준 평가 전달량을 계산하는 기준 평가 전달량 계산부;
각 상기 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 평가 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 평가선을 생성하는 평가선 생성부;
상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량에 기초하여 상기 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들 중 평가 범위의 외곽에 분포하는 외곽 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하는 분포 비율 계산부; 및
상기 분포 비율과 설정된 임계 분포 비율을 비교하여 상기 영상이 안개 영상인지 판단하는 안개 영상 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 장치.A unit patch image generation unit for generating a unit patch image made up of M × N (M, N is a natural number) pixels from the input image;
An evaluation image value generation unit for generating an evaluation image value for a center pixel of each unit patch image from image values of pixels constituting each unit patch image;
A reference evaluation delivery amount calculation unit for calculating a reference evaluation delivery amount for a central pixel of the unit patch image from an evaluation image value for a center pixel of the unit patch image;
An evaluation line generation unit for generating an evaluation line from the evaluation image value of the pixels constituting each unit patch image and the reference evaluation delivery amount;
Calculating distribution ratios of outline center pixels distributed at the outskirts of the evaluation range among the center pixels of the unit patch image constituting the image based on the pixel image value of the center pixel of the unit patch image and the reference evaluation transmission amount part; And
And a fog image determining unit for determining whether the image is a fog image by comparing the distribution ratio with a predetermined threshold distribution ratio.
상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 평가 영상값과 기준 평가 전달량은 각각 영상값을 나타내는 제1축과 평가 전달량을 나타내는 제2축에 매핑하여 2차원 평가선을 생성하는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 장치. The apparatus according to claim 9, wherein the evaluation line generation unit
Wherein the evaluation image value of the center pixel of the unit patch image and the reference evaluation transmission amount are respectively mapped to a first axis indicating an image value and a second axis indicating an evaluation delivery amount to generate a two- Device.
상기 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값 중 중간값을 가지는 픽셀 영상값으로부터 상기 기준 평가 전달량을 계산하는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 방법.10. The apparatus according to claim 9, wherein the reference evaluation transmission amount calculation unit
Wherein the reference evaluation delivery amount is calculated from a pixel image value having an intermediate value among the image values of pixels constituting the unit patch image.
상기 기준 평가 전달량(t(x,y)m)을 아래의 수학식(3)에 의해 계산하며,
[수학식 3]
여기서 기준 평가 전달량은 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 영상값으로부터 계산된 중심 픽셀의 빛의 산란 정도를 나타내며, w은 안개 가중치 값으로 기설정된 값이며, A는 대기값(airlight)으로 설정된 값이며, Im(x,y)는 (x,y)의 좌표를 가지는 픽셀의 픽셀 영상값이며, θ(Im(x,y))은 N×M 크기(N, M은 자연수)를 가지는 단위 패치 영상을 구성하는 픽셀들의 픽셀 영상값 중 중간값을 가지는 픽셀의 영상값인 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 장치.11. The system of claim 10, wherein the reference evaluation delivered amount calculation unit
The reference evaluation delivery amount (t (x, y) m ) is calculated by the following equation (3)
&Quot; (3) "
Here, the reference evaluation transmission amount represents the light scattering degree of the central pixel calculated from the image values of the pixels constituting the unit patch image, w is a predetermined value as the weight value of the fog, A is a value set by the airlight , I m (x, y) are (x, y) is a pixel image value of the pixel having the coordinates, θ (I m (x, y)) is a unit having the N × M size (N, M: natural number) Wherein the image is a pixel value of a pixel having an intermediate value among pixel image values of pixels constituting the patch image.
상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 픽셀 영상값과 기준 평가 전달량으로부터 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀로부터 상기 평가선까지의 거리를 계산하는 거리 계산부;
계산한 거리와 임계 거리를 비교하여 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀이 상기 평가 범위의 외곽에 존재하는지 판단하는 외곽 판단부; 및
상기 평가 범위의 외곽에 존재하는 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수를 카운트하는 카운트부; 및
상기 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 전체 수와 카운트한 상기 단위 패치 영상의 중심 픽셀의 수로부터 상기 입력 영상을 구성하는 단위 패치 영상의 중심 픽셀들 중 상기 평가 범위의 외곽에 존재하는 중심 픽셀의 분포 비율을 계산하는 비율 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 장치.11. The apparatus of claim 10, wherein the distribution ratio calculation unit
A distance calculation unit for calculating a distance from a center pixel of the unit patch image to the evaluation line from a pixel image value of a center pixel of the unit patch image and a reference evaluation delivery amount;
An outline determination unit for determining whether a center pixel of the unit patch image exists in an outline of the evaluation range by comparing the calculated distance and the critical distance; And
A counting unit for counting the number of center pixels of the unit patch image existing outside the evaluation range; And
Wherein the number of center pixels of the unit patch image constituting the input image is greater than the number of center pixels of the unit patch image constituting the input image, And a ratio calculation unit for calculating a distribution ratio of the center pixel.
2차원 평가선으로부터 임계 거리 이격되어 설정되는 것을 특징으로 하는 안개 영상의 판단 장치.14. The method according to claim 13,
Dimensional evaluation line, and is set to be spaced apart from the two-dimensional evaluation line by a critical distance.
상기 분포 비율이 상기 임계 분포 비율보다 작은 경우 안개 영상으로 판단하고, 상기 분포 비율이 상기 임계 분포 비율보다 큰 경우 안개 영상이 아닌 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 안개 영상 판단 장치.15. The apparatus according to any one of claims 9 to 14, wherein the mist image determining unit
And determines that the fog image is not a fog image if the distribution ratio is smaller than the threshold distribution ratio, and determines that the fog image is not a fog image if the distribution ratio is larger than the threshold distribution ratio.
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