▣ 본 연구의 주제는 “차세대 비전 기반 어플리케이션에 적용할 자동 안개 제거 시스템에 관한 연구”이며, 저명한 국제게재 논문지에 유사한 연구가 발표된 실적이 없는 독창적인 연구이다.▷ 임의의 입력 이미지에 대한 안개의 상태를 평가할 수 있는, 사람의 인식 정확도의 수준인 약 95% 이상을 보장하는, 흐릿함 농도 평가기 알고리즘을 연구한다.▷ 입력 영상의 ...

본 연구에서는 입력 영상의 안개 유무 및 안개의 상태(농도 및 분포)에 따라 제거하는 안개의 양을 다르게 적용하는 안개 제거 알고리즘을 개발한다. 또한 카메라 센서 기반의 여러 응용 어플리케이션에 적용할 수 있도록 DCI 4K 입력 영상이 들어왔을 때 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 가속기를 설계한다.

본 과제는 듀얼 카메라를 이용해 어두운 환경에서도 영상이 더 선명해지도록 만드는 알고리즘과 이를 하드웨어로 구현하는 기술 연구임. 차량용 ADAS 및 스마트 홈 감시 같은 영상 기반 서비스에서 역광·저조도 문제 해결이 핵심임. 연구목표는 듀얼 카메라용 저조도 영상 화질 개선 알고리즘을 디지털 신호처리로 개발하고 Verilog-HDL로 하드웨어 IP를 구현하며 CPU와 FPGA 연동 검증으로 SoC 플랫폼을 구성하는 데 있음. 연구내용은 (1) 다중 노출 조절로 장노출/단노출 생성(IIR Filter 특성 활용) (2) R,G,B 3채널 기반 Image Blending으로 Dynamic Range(DR) 확장(연산 소모량 최소화, 실시간 구현 지향) (3) Image Blending 후 Adaptive Tone Reproduction으로 국부 가시성 향상 및 IP 설계 수행임. 기대효과는 터널·지하차도·야간 역광에서 피사체 검출·인식·추적 성능을 개선하고 스마트폰뿐 아니라 스마트 홈·지능형 자동차 전반에 적용 가능함.

본 과제는 듀얼 카메라를 활용해 터널·지하차도·야간 역광 환경에서도 피사체 검출·인식·추적이 가능한 저조도 영상 화질 개선 시스템 연구임. 연구목표는 듀얼 카메라의 노출 제어 기반 알고리즘을 개발하고 Verilog-HDL로 하드웨어 IP를 구현한 뒤 CPU와 FPGA 연동 검증을 통해 SoC 플랫폼으로 구축하는 데 있음. 핵심연구내용은 다중 노출 조절 기술, R,G,B 3채널 기반 Image Blending, Image Blending 후처리 Adaptive Tone Reproduction, IIR Filter 특성 활용 및 실시간 하드웨어 구현임. 기대효과는 스마트 홈 감시 카메라와 영상 기반 ADAS에서 Dynamic Range(DR) 확장과 국부 저조도 가시성 향상을 제공하고 다양한 디바이스 적용 가능성 증대함.