디지털 이미지 획득 과정은 헤이즈(haze)에 취약하며, 이러한 불리한 조건에서 촬영된 이미지는 깨끗한 입력 데이터를 전제로 설계된 고수준 응용에 영향을 미칠 수 있다. 이미지 복원(Dehazing)은 이 문제에 대한 실용적인 해결책으로, 획득 직후 이미지를 전처리하는 데 활용될 수 있다. 본 논문은 실시간 처리 역량 측면에서의 기존 공백을 파악하기 위해, 딥러닝 모델 기반을 포함한 영향력 있는 알고리즘들을 간결하게 검토한다. 이어서, 이 공백을 해소하기 위해 멀티프로세서 시스템-온-칩(multiprocessor system-on-a-chip, MPSoC) 플랫폼에서 실시간 디해이징(dehazing) 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 디해이징 성능과 계산 복잡도 사이의 균형을 도모하므로, “Symmetric”이라는 명칭이 부여되었다. 또한, 전체 시스템은 프로그래머블 로직(programmable logic)으로 구현되며 더블 버퍼링(double-buffering)을 지원하는 인터페이스 회로로 감싸져 있어 기존 카메라 시스템에의 원활한 통합에 매우 적합하다. Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU106 Evaluation Kit에서의 구현 결과, 최대 동작 주파수 356.51 MHz를 달성하였으며, 이는 DCI 4K 해상도에서 최대 처리 속도 40.27 frames per second에 해당한다.

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