| 초록 |
연구개요 본 연구는 극한 환경에서의 영상 시인성 개선을 위한 실시간 영상처리 기술을 개발한다. 구체적으로 극저조도 영상의 시인성 개선 및 안개, 비, 눈 등의 기상 악화로 인해 저하된 영상의 시인성을 개선하는 기술을 연구한다. 또한, 딥러닝 기술을 활용하여 시인성 개선 기술의 성능과 범용성을 높이고 실시간으로 동작하는 시스템을 개발한다. 본 과제에서 제안하는 연구는 열악한 실제 환경에서도 고품질의 영상 취득을 가능하게 하여, 극저조도 및 악천후로 시야가 확보되지 않는 환경에서도 고성능의 컴퓨터 비전을 가능하게 한다. 연구 목표대비 연구결과 본 연구에서는 극한 환경에서의 영상 시인성 개선을 위한 일련의 영상처리 핵심 요소 기술을 개발하였다. 본 연구를 통해서 기존의 방법보다 더 높은 품질을 갖는 영상을 취득할 수 있는 기술을 개발하였으며, 계층적 딥러닝 기술을 활용하여 극한 환경에서의 시인성 개선 기술의 성능과 범용성을 높이고 실시간으로 동작하는 시스템을 개발하였다. ① 극저조도 환경에 특화된 초고속·초고성능 시인성 개선 기술을 개발하였다. 극저조도 영역의 시인성 개선과 고조도 영역의 정보 보존을 동시에 달성하기 위한 조도 적응형 시인성 개선 기술을 연구하였다. ② 안개, 비, 눈 등의 기상 악화로 인해 저하된 영상 시인성을 개선하는 기술을 연구하였다. 기상 악조건을 자동으로 인지하고, 각각에 최적화된 시인성 개선기법을 적용하여 영상을 개선하는 기술을 개발하였다. ③ 딥러닝 기술을 활용하여 상기 연구된 극한 환경에서의 화질 개선 기술의 성능과 범용성을 높이고 실시간으로 동작하는 시스템을 개발하였다. 열화 요인을 더욱 빠르고 정확하게 추정하며, 시인성 개선 기술과 결합하여 화질 열화를 효과적으로 제거하는 고성능, 고효율 영상 시인성 개선 시스템을 구현하였다. 따라서 본 연구에서는 극한 환경에서의 시인성 개선을 위한 실시간 영상처리 기술을 개발한다는 연구 목표를 성공적으로 달성하였다. 연구개발결과의 중요성 기존의 컴퓨터 비전 기술은 통제된 환경에서만 우수한 성능이 유지되는 단점으로 인하여 수많은 연구결과에도 불구하고 기술 상용화와는 거리가 있었다. 본 연구의 결과로 다양한 환경에서도 안정적인 고화질 영상 취득이 가능해져 컴퓨터 비전기술의 성능 향상에 크게 기여할 것이다. 또한, 학술적으로 의미 있는 연구결과뿐만 아니라 딥러닝을 활용한 실시간 시스템을 개발하여 연구결과가 산업 전반에 활용될 수 있을 것이다. 특히, 본 연구에서 개발한 주요 기술들은 향후 무인 주행, 무인항공, 무인 감시 등 사회 전반에서 다양하게 활용되어 큰 파급 효과를 가져올 것이다. (출처 : 요약문 2p) |
