A Method to Create Haze Synthetic Image for Dehazing Algorithm of Remote Sensing Image
Ui-Jean Kang, Bongsoon Kang · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2022
최근 원격탐사 기술이 발전하고 있지만 높은 곳에서 촬영하는 만큼 안개나 구름으로 인한 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 머신러닝, 딥러닝을 이용한 안개제거 알고리즘이 연구되고 있고, 학습을 위해 안개 없는 영상과 안개 있는 영상의 데이터 세트가 필요하다. 하지만 동일한 장소에서 두 종류의 영상을 얻는 것은 매우 어렵고, 이에 따라 Public 데이터 세트는 여전히 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 안개 합성 영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 대기 산란 모델을 기반으로 대기 강도와 전달량을 결정하는 방식이고, 전달량은 랜덤 가우시안 노이즈와 LPF를 이용하여 결정한다. 또한 필터의 주파수 통과 범위 및 전달량 밀도 설정을 통해 원하는 안개 분포 범위와 안개 밀도를 선택할 수 있다.