본 연구는 헤드램프가 조명된 이간도로의 실사영상 재현 알고리즘을 제안한다. 램프가 조명된 야간도로 영상 추정시, 색재현성을 향상시키기 위해 헤드램프 혼합광의 분광분포와 각 물체의 표면 분광반사율에 기초한 색재현 알고리즘을 개발하였다. 물체의 분광반사율을 추정하기 위해서 주성분 분석법이 사용되었고, 영상의 각 영역에서 헤드램프 혼합광의 분광분포를 추정하기 위하여 거리에 따른 조도와 각 헤드램프의 분광분포를 계산하였다. 실험을 위한 헤드램프로는 HID와 할로겐 램프를 사용하였다 헤드램프가 조명된 도로의 시계성 평가를 위해 주간의 도로 영상을 촬영한 뒤 일광의 강도를 감쇄하여 야간도로 영상을 얻고 이를 이용해 각 헤드램프의 빔패턴을 평가하였다. 제안된 알고리즘으로 단수 및 복수 개의 헤드램프에 대해 예측 영상을 만들어 모니터에 재현한 후 실영상과 비교하였으며 결과, 제안된 방법이 기존의 그래픽 기반의 시계성 평가 방법에 비해 실영상에 더욱 근접함을 확인하였다.
This study proposes a new calculation method for generating real nighttime lamp-lit images. In order to improve the color appearance in the prediction of a nighttime lamp-lighted scene, the lamp-lit image is synthesized based on spectral distribution using the estimated local spectral distribution of the headlamps and the surface reflectance of every object. The Principal component analysis method is introduced to estimate the surface color of an object, and the local spectral distribution of the headlamps is calculated based on the illuminance data and spectral distribution of the illuminating headlamps. HID and halogen lamps are utilized to create beam patterns and captured road scenes are used as background images to simulate actual headlamp-lit images on a monitor. As a result, the reproduced images presented a color appearance that was very close to a real nighttime road image illuminated by single and multiple headlamps compared to the conventional graphic-based algorithm.
