자율주행용 고품질 영상, 살아있는 동물 내부 관찰 등에 적용 기대

안개나 연기, 바람 등에 가려 왜곡된 영상을 복원하는 방법을 유니스트(UNIST·울산과학기술원) 연구진이 개발했다. 자율주행차를 위한 고품질 영상이나 생체조직 내부의 고해상도 영상을 확보할 수 있을 기술로 주목된다.

유니스트는 박정훈 교수(바이오메디털공학) 연구팀이 왜곡된 영상에 숨어있는 정보를 이용해 고해상도 영상을 복원하는 방법을 개발했다고 4일 밝혔다.

일그러진 영상 속 정보를 추출해 고해상도 영상을 복원한 모습. 유니스트 제공

영상 왜곡을 보정하는 ‘적응광학기술’은 이미 천문우주 분야에서 쓰이고 있다. 대기에 의해 일그러진 별빛을 보정해 선명하게 우주를 관측하는 것이다. 그러나 이 기술은 파면측정기나 파면제어기 등 비싼 전문 장비가 필요해 일상에서 영상 왜곡을 극복하는 데 활용하기는 어려웠다.

연구팀은 고가의 전문 장비 없이도 왜곡된 영상을 복원하는 손쉬운 방법을 찾아냈다.

먼저 왜곡된 영상에서 ‘해상도를 저하하는 성분’과 ‘위치만 변화시키는 성분’을나누고, 위치 변화의 효과를 컴퓨터로 제거했다. 영상 하나를 기준으로 위치 성분을 모두 옮겨 제자리에 둔 것이다. 이 상태에서는 해상도를 저하하는 성분만 모아 평균값을 낼 수 있다.

무작위적인 해상도 저하 원인 요소들의 평균을 구해 제거하는 개념으로, 실제 물체의 정보만 추출해 고해상도 영상이 복원된다.

안개나 연기, 아지랑이 등에 의해 가려진 현상은 시간을 두고 촬영한 동영상을 이용한다. 동영상은 여러 장의 이미지가 모여 만들어지는데, 장면마다 서로 다른 왜곡이 나타났을 뿐 필요한 정보는 숨어있기 때문에 이를 추출해 선명한 영상을 얻을 수 있다고 연구팀은 설명했다.

연구팀이 개발한 방법은 생체조직처럼 빛의 산란이 훨씬 심한 물체에도 적용할 수 있다. 이 때는 왜곡의 정도가 심한 점을 역이용해 이미지 한 장의 공간을 임의로 쪼개서 필요한 정보를 얻을 수 있다. 조각난 이미지 정보를 모아 평균값을 내고 함수 처리하는 것이다.

박정훈 교수는 “이번에 개발한 기술은 궂은 날씨에서의 안정적인 자율주행 구현은 물론 원거리 감시, 천문학 등에 적용할 수 있다”며 “살아있는 동물의 내부를 고해상도로 자세히 관찰할 방법을 제시해 생명 현상의 비침습적 관찰을 가능케 하는데도 도움을 줄 것”이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘레이저 앤 포토닉스 리뷰’(Laser & Photonics Reviews)에 지난 1일 공개됐다.