안개는 도로에서 가장 흔히 마주치는 기상 조건이며, 매년 발생하는 상당수의 교통사고를 유발한다. 이에 따라 영상 복원 기반의 안개 제거(image dehazing)는 최근 수십 년 동안 큰 관심을 받아왔다. 그러나 다양한 알고리즘이 개발되었음에도 불구하고, 서로 다른 안개 조건에서도 안정적으로 작동할 수 있는 견고한 안개 제거 방법은 여전히 큰 수요가 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 안개 조건에 적응할 수 있는 안개 제거 시스템의 방법을 제안한다. 제안된 접근에서는 안개 밀도 추정치를 기반으로 안개 조건을 판별한다. 이후 판별 결과를 활용하여 심도 추정기를 수정하기 위한 구분(조각)선형(piece-wise linear) 가중치를 구성한다. 그 결과, 제안된 방법은 안개 조건과 무관하게 임의의 입력 영상을 효과적으로 처리할 수 있다. 또한 본 논문은 기존 임베디드 시스템에의 통합을 용이하게 하기 위한 실시간 하드웨어 구현도 함께 제시한다. 마지막으로, 벤치마크 설계들과의 비교 평가를 통해 제안된 안개 제거 방법과 그 하드웨어 대응 모델의 유효성을 입증한다.

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