이 논문은 영상 장면과 무관하게 정확하게 작동하는 단일 이미지 기반의 안개(霧) 영역 검출 및 안개 정도 추정 방법을 개발한다. 우리는 RGB 색 공간에서의 안개 이미지 픽셀 분포를 분석하여 인간이 안개 정도를 어떻게 인지하는지 이해하고, 비전 트랜스포머(vision transformer)가 생성한 안개 주의(attention) 맵으로부터 안개 정도 특징을 추출한다. 안개 특징 벡터를 안개 정도에 대응시키는 패턴은 10,000장의 합성 및 자연 안개 이미지를 통해 학습한 일반화 회귀 신경망(generalized regression neural network)으로 근사하였다. 제안 방법은 실제 실내 스모그 이미지에 대해 평가되었다. 제안 방법은 영상 장면에 무관하게 안개 정도를 충분히 정확하게 추정하여, 실용적 시스템에 활용할 수 있다.

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