단일 안개 이미지에 대한 색상 일관성 사전 지식을 활용한 개선된 에어-라이트 추정 기법

안개가 끼어 있는 환경은 장면의 복사광을 감쇠시키고, 장면의 색상과 질감을 구분하는 데 어려움을 초래한다. 안개 제거 과정에서 중요한 단계는 전역 공기광 벡터의 복원이다. 기존의 방법들은 안개 이미지에서 가장 밝은 영역의 RGB 값을 공기광으로 해석하는 경우가 많다. 본 논문에서는 다양한 색온도의 조명 조건이 존재할 때 공기광 추정의 강건성을 향상시키기 위해 '색상 일관성 사전 지식( color constancy prior)'이라는 새로운 사전 지식을 제안한다. 이 사전 지식은 원거리의 장면 객체가 높은 강도 측면으로 픽셀 강도가 증가함에 따라 가장 안개에 의해 투명도가 낮아진다는 통계적 관측을 활용한다. 다양한 안개 이미지에 대한 비교 평가 결과, 제안하는 사전 지식이 기존의 공기광 복원 방법보다 우수하며, 후속 안개 제거 응용에 활용 가능함을 입증하였다.