Earticle

초록

영어

Fog reduces image contrast and visibility, substantially degrading semantic segmentation performance in driving environments. Synthetic fog generated from clear images is widely used for training because collecting and annotating real foggy images is expensive. Nevertheless, conventional fog synthesis mainly models distance-dependent contrast attenuation and does not sufficiently capture the increase in far-field blur caused by multiple scattering. This paper proposes a Scattering Blur augmentation that adds blur proportional to optical distance to depth-based synthetic fog without using real foggy images. The proposed synthetic fog exhibits a far/near sharpness ratio (FNSR) closer to that of the evaluated real-fog images, while showing similar FID and FADE values to conventional synthetic fog. SegFormer trained only on Cityscapes achieved an average improvement of 2.6 mIoU over conventional synthetic fog on real-fog datasets. Larger improvements were observed in configurations including the blur component, with an additional gain when blur was coupled to distance. The improvement was architecture-dependent and was most consistent for the evaluated SegFormer models.

한국어

안개는 영상의 대비와 가시거리를 저하시켜 주행 환경의 의미론적 분할 성능을 크게 떨어뜨린다. 실제 안개 영상은 주석 비용이 높아 맑은 영상에 안개를 합성하여 학습하는 방식이 널리 활용되지만, 기존 합성 안개는 거리에 따라 대비를 감소시킬 뿐 다중 산란으로 원거리가 흐려지는 특성을 재현하지 못한다. 본 연구는 실제 안개 영상 없이, 깊이 기반 합성 안개에 광학 거리에 비례하는 블러를 더하는 Scattering blur 증강을 제안하였다. 제안 합성 안개는 평가된 실제 안개 영상의 원거리·근거리 선명도비에 더 가까운 경향을 보인 반면, 전역 지표인 FID와 FADE로는 기존 합성 안개와 구분되지 않았다. Cityscapes만으로 학습한 SegFormer는 실제 안개 데이터셋에서 기존 합성 안개 대비 평균 2.6 mIoU 향상된 전이 성능을 보였다. 본 실험에서는 대비 감소 조건보다 블러를 포함한 조건에서 더 큰 향상이 관찰되었고, 블러를 거리에 연동한 조건에서 추가 향상이 관찰되었다. 다만 이러한 개선은 아키텍처에 따라 상이했으며, 평가한 모델 중 SegFormer 계열에서 가장 일관되게 나타났다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경
2. 관련 연구
Ⅱ. Scattering blur 증강 기반 도로 안개 생성
1. 전체 프레임워크
2. 물리 기반 합성 안개 생성
3. Scattering blur 증강
4. 안개 합성 및 증강 학습
Ⅲ. 증강 성능 실험
1. 실험 환경
2. 실험 결과
Ⅳ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 한준규 [ Junkyu Han | 한국건설기술연구원 도로교통연구본부 연구원, 과학기술연합대학원대학교 건설환경공학과 통합과정 ] 주저자
• 김민석 [ Min Seok Kim | 한국건설기술연구원 도로교통연구본부 연구원, 과학기술연합대학원대학교 건설환경공학과 통합과정 ] 공저자
• 류승기 [ Seungki Ryu | 한국건설기술연구원 도로교통연구본부 선임연구위원, 과학기술연합대학원대학교 건설환경공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338