[논문 리뷰] Measuring Visibility using Atmospheric Transmission and Digital Surface Model

Jean‐Philippe Andreu, Stefan Mayer외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 20.

Image Enhancement Techniques참고 문헌 3인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 영상 기반 대기 투과율 추정과 고해상도 디지털 표면 모델(DSM)을 융합하여 공항 시야를 자동으로 추정하는 방법을 제안한다. 투과율 맵을 통해 안개 없는 픽셀을 탐지하고, DSM에서 유도된 깊이 맵을 활용하여 가시거리를 투과율이 높은 픽셀의 깊이 값 중 99번째 백분율로 계산한다. 이는 250m에서 10km의 가시거리 범위에서 METAR 보고서 수준의 결과를 달성한다.

ABSTRACT

Reliable and exact assessment of visibility is essential for safe air traffic. In order to overcome the drawbacks of the currently subjective reports from human observers, we present an approach to automatically derive visibility measures by means of image processing. It first exploits image based estimation of the atmospheric transmission describing the portion of the light that is not scattered by atmospheric phenomena (e.g., haze, fog, smoke) and reaches the camera. Once the atmospheric transmission is estimated, a 3D representation of the vicinity (digital surface model: DMS) is used to compute depth measurements for the haze-free pixels and then derive a global visibility estimation for the airport. Results on foggy images demonstrate the validity of the proposed method.

연구 동기 및 목표

• 항공 교통 관제에서 인간 기반의 가시거리 보고 방식의 주관성과 한계를 극복하기 위해.
• 희박한 랜드마크 관측에 의존하는 것과는 달리, 공항의 시야 전반에 걸쳐 고밀도의 픽셀 수준의 가시거리 추정을 가능하게 하기 위해.
• 대기 투과율과 3차원 장면 기하학을 활용한 물리적 기반의 영상 처리 기반 방법을 개발하기 위해.
• 실제 공항 환경에서의 안개 낀 영상 자료를 이용해 공식 METAR 보고서와의 비교를 통해 방법의 타당성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 어두움 채널 우선 원리에 기반한 단일 영상 안개 제거 기법을 사용하여 각 픽셀의 대기 투과율을 추정한다.
• 고해상도(1m) 디지털 표면 모델(DSM)을 사용하여 카메라의 선형 시야에 있는 장면 점까지의 거리를 계산하는 깊이 맵을 생성한다.
• 투과율 맵에 전역 임계값(0.75)을 적용하여 안개 없는 픽셀을 식별하며, 투과율 > 0.75는 가시성으로 간주한다.
• 투과율 임계값을 초과하는 모든 픽셀의 깊이 값 중 99번째 백분율을 가시거리로 계산하여 외곽치의 영향을 최소화한다.
• 지붕 등의 가림을 유발하는 오염물(예: 건물)으로 인한 깊이 맵의 오류를, 지붕 가장자리 선에서 유도된 외벽 투영을 재구성함으로써 보정한다.
• 특히 복잡한 도시형 공항 환경에서 깊이 정확도를 향상시키기 위해 라이다와 SRTM의 조합된 DSM을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단일 영상에서의 대기 투과율 추정이 안개 낀 조건에서 신뢰할 수 있는 가시거리 평가를 가능하게 하는가?
• RQ2 고해상도 디지털 표면 모델이 가시거리 계산을 위한 깊이 추정에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 투과율 맵과 깊이 맵에서 유도된 가시거리 거리가 공식 METAR 보고서와 어떻게 비교되는가?
• RQ4 투과율 맵에서 어떤 임계값 설정이 가장 정확한 가시거리 추정을 가능하게 하는가?
• RQ5 지역 기반 임계값 적응 기법이 전역 임계값보다 가시거리 추정 정확도를 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 이 방법은 102m에서 12,178m의 가시거리 추정치를 도출하였으며, 공식 METAR 보고서의 250m에서 10km 범위와 밀도 있게 일치하였다.
• 250m, 500m, 6000m의 가시거리에서 측정된 값은 각각 102m, 731m, 6768m였으며, 보고된 값과 강한 일치를 보였다.
• 안개 없는 픽셀의 99번째 백분율 깊이 값은 외곽치의 영향을 효과적으로 줄여 신뢰도 높은 가시거리 추정치를 제공하였다.
• 보정된 깊이 맵을 사용함으로써, 屋根 등의 가림으로 인한 깊이 모호성을 해결하여 정확도가 향상되었다.
• 투과율에 대한 히우리스틱 임계값 0.75는 안개 기단과 저층 운반 등 다양한 기상 조건에서 일관된 결과를 도출하였다.
• 측정된 값과 보고된 값 간의 격리는 인간 관측자의 주관성과 특정 거리 범위에서의 희박한 랜드마크 접근성 부족으로 기인한 것으로 분석되었다.