안저 망막 영상에 존재하는 안개 같은 산란광으로 인해 혈관 세부 사항이 흐릿해지는 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 암채널 이론과 감마 변환을 결합한 안저 망막 영상의 안개 제거 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 혈관 세부 정보 손실 없이 이미지의 선명도를 향상시킨다. 알고리즘은 R, G, B 채널을 각각 처리하여 안개를 제거한다. 먼저 적응형 창 최소값 필터 알고리즘을 통해 암채널 영상을 계산하고, 밝기에 따라 상위 0.1% 픽셀의 평균값을 대기 광 강도로 사용한다; 그 후 이미지의 대략적인 투과율을 구하고, 개선된 가이드 필터 알고리즘을 사용하여 투과율을 최적화한다; 마지막으로 대기 산란 모델과 감마 변환을 통해 안개 없는 영상을 복원한다. 실험 결과, 다양한 시야에서 복원된 영상의 정보 엔트로피와 평균 기울기가 각각 평균 18%, 24% 향상되었다. 본 알고리즘은 안저 망막 영상 내의 안개 같은 산란광을 빠르고 효과적으로 제거할 수 있으며, 복원된 영상은 선명하고 자연스럽고 망막 혈관 세부 정보를 유지한다.

영상 안개 제거;망막 영상;암채널 선험;대기 산란 모델;감마 변환