영상은 현대 전쟁에서 중요한 정보원이며, 안개 환경에서는 영상 품질이 저하되어 광전 탐지 식별 능력에 심각한 장애를 초래한다. 안개 환경에서 영상의 유효 활용도를 향상시키기 위해 적응형 이중 채널 프라이어 기반 영상 탈안개 방법을 연구하였다. 먼저, 다크 채널 프라이어 이론과 라이트 채널 프라이어 이론을 기반으로 안개 낀 영상을 RGB 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환하고, 채도 및 명도 성분의 임계값을 사용하여 안개 영상에서 각각 다크 채널 프라이어와 라이트 채널 프라이어를 만족하지 않는 흰색 또는 밝은 픽셀과 검은색 또는 어두운 픽셀을 검출한다; 그런 다음, 초픽셀을 다크 채널과 라이트 채널 계산의 지역 영역으로 선정하여 지역 투과율과 대기 광 값을 추정한다; 마지막으로 밝은-어두운 이중 채널 방법이 흰색 및 검은색 픽셀의 투과율과 대기 광 값을 잘못 추정하므로, 본 논문에서 제안한 적응형 이중 채널 프라이어 방법으로 보정하고, 가이드 필터를 통해 투과율 맵과 대기 광 맵을 필터링하여 대기 산란 모델에 대입해 선명한 탈안개 영상을 얻는다. 실험 결과 탈안개된 영상은 실제 색상을 복원하고 시각적 효과가 자연스럽고 선명하며 정확하고 효율적으로 영상 탈안개 처리를 실현함을 보였다; FRIDA 데이터셋에서 탈안개 처리 시 본 방법을 이용한 탈안개 영상은 진실 값과의 평균 제곱 오차가 기존 방법보다 우수하며, 이중 채널 프라이어 탈안개 방법 대비 평균 제곱 오차가 15% 감소하였다.

영상 탈안개; 이중 채널 프라이어; 초픽셀