안개 장면 복원 능력을 향상시키기 위해, 편광도 최적화 및 대기광 보정을 이용한 편광 영상 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 먼저, 안개 장면의 밝기 분포에 따라 가이드 필터를 사용하여 안개 영상을 밝은 부분 잔차와 어두운 부분 잔차로 분해한다; 다음으로 밝은 부분 잔차에 해당하는 편광도 값을 확대하고 어두운 부분 잔차에 해당하는 편광도 값을 줄여 편광도를 최적화하는데, 이 편광도는 대기광 영상을 흐리게 할 수 있다; 마지막으로 밝은 부분과 어두운 부분 잔차에서의 편광도 차이를 이용하여 대기광 강도를 보정하며, 이를 통해 안개의 변화 규칙이 대기열화 모델을 만족하도록 한다. 실험 결과, 본 알고리즘의 안개 제거 영상은 원래 안개 영상과 비교하여 대비가 3.07배, 정보 엔트로피가 9.21%, 표준편차가 61.86% 향상되었음을 보여준다. 또한 다양한 농도의 가상 안개 환경에서도 본 알고리즘은 우수한 SSIM, PSNR 및 CIEDE2000 성능을 나타낸다. 기존의 최첨단 영상 안개 제거 알고리즘과 비교할 때, 본 알고리즘은 뚜렷한 안개 제거 효과를 가지며 안개 속 장면의 세부 정보를 효과적으로 복원할 수 있다.

영상 안개 제거;편광도 최적화;대기광 영상 흐림;영상 강도 보정;가이드 필터 잔차