안개가 낀 이미지의 낮은 가시성과 안개 제거 후 이미지 밝기가 어두운 문제를 해결하기 위해 대비도와 밝기 유사도를 기반으로 한 투과율 추정 신기법을 제안하여 이미지 안개 제거를 구현하였다. 우선, 대비도와 밝기 유사도를 기반으로 미분 가능한 이미지 품질 목표 함수를 구성하고, 이 함수를 최대화하여 투과율의 닫힌 해석적 해를 얻고 피드백 메커니즘을 사용하여 투과율을 상향 보정하였다. 다음으로, 어두운 채널과 쿼드트리 분해를 기반으로 하는 후보 대기광 생성 방법을 제안하여 후보 집합의 두 번째 큰 값을 선택함으로써 대기광 추정의 강인성을 향상시켰다. 마지막으로, 대기 산란 모델을 사용하여 이미지 복원 및 밝기 향상을 완료하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 여러 이미지 품질 평가 지표에서 비교 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다. 무참조 평가에서는 가시 경계 기울기 비율, 포화 픽셀 비율 및 BRISQUE 지표의 평균이 최고를 기록하였으며, 평균 기울기 비율은 최소 11.0% 향상되었고, 포화 픽셀 비율 평균은 최소 30.4% 감소하였다. 전 참조 평가에서는 PSNR 평균이 유사 알고리즘 대비 최소 9.5% 향상되었다. 또한 알고리즘 평균 실행 시간은 최소 12.76% 단축되었다. 종합적으로 제안된 알고리즘은 이미지 가시성과 밝기 향상을 효과적으로 개선하면서도 우수한 계산 효율성을 갖추었다.

밝기 유사도;대비도;이미지 품질 함수;어두운 채널;쿼드트리 알고리즘;피드백 메커니즘