안개 영상에서는 색상정보와 테두리 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별이 어렵다. 안개 제거의 대표적인 알고리즘인 Dark Channel Prior(DCP)은 색 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정한 후 안개를 제거한다. 하지만 석양 또는 황사와 같이 안개에 영향을 미치는 요소가 영상에 포함되어있는 경우 안개 제거 후 특정 채널의 색상이 두드러지게 나타나는 문제점이 있다. 또한, RGB 채널이 모두 높은 값을 갖고 있는 사물이 포함된 영상의 경우 해당영역의 전달량이 오추정되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 개선된 색 정규화 방식을 적용한 후, 거리 정보를 바탕으로 오추정된 안개 영역을 보정하여 안개를 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 통해 위와 같은 문제점을 보완하고 기존의 DCP 알고리즘보다 효과적으로 안개를 제거 할 수 있다.
이 논문은 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 개선된 색 정규화 방식을 적용한 후, 거리 정보를 바탕으로 오추정된 안개 영역을 보정해 안개를 제거하는 방법을 제안한다.