“안개·연기 속 모습도 또렷하게”…영상 복원 ‘AI’ 등장

KAIST, 동적 산란 매질 속 영상 선명히 복원
시간흐름 학습한 AI 기술..의료영상, 로봇비전 활용

광학적 산란 등으로 손상된 영상을 인공지능(AI)이 시간적 상관 관계를 분석해 복원할 수 있는 기술이 개발됐다. 앞으로 의료 영상, 로봇 비전, 방산 등 다양한 분야에서 빛으로 손상된 영상을 복원하는 데 쓰일 전망이다.

KAIST는 장무석 바이오및뇌공학과 교수와 예종철 김재철AI대학원 교수 연구팀이 공동으로 움직이는 산란 매질 너머의 본래의 영상을 AI 기반으로 복원할 수 있는 기술을 개발했다고 지난달 31일 밝혔다.

산란 매질은 빛의 경로를 무질서하게 섞어 시각 정보를 왜곡하는 물질로, 안개와 연기, 불투명 유리, 피부 조직 등을 꼽을 수 있다. 이런 산란 매질은 정확히 모델링하기 어렵고, 산란층의 두께나 시간적 변화에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있다.

영상 촬영에서는 산란 효과뿐 아니라 아지랑이와 같은 수차 효과, 야간에 발생하는 광자 잡음 효과 등 다양한 영상 손상 현상이 일어난다.

연구팀은 시간에 따라 산란 환경이 변해도 안정적으로 복원할 수 있도록 연속된 영상의 시간적 상관 관계를 학습한 '디퓨전 모델'을 도입, 움직이는 산란 매질 너머의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공했다. 이를 통해 안개 낀 도로에서 전조등을 켜도 시야가 흐릿하게 보이는 현상이나 김 서린 욕실 유리창 너머로 빛이 흐트러지는 환경에서도 원래 영상을 선명하게 복원할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

이 기술을 활용하면 혈액이나 피부 속까지 들여다보는 비침습적 의료 진단, 연기로 가득한 화재 현장에서의 인명 구조, 안개 낀 도로에서의 안전 운전 보조 등 일상생활과 산업 전반에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

권태성 연구원은 "기존 이미지 기반 접근법이 가지는 한계를 극복하고, 시간 상관 관계를 학습해 높은 복원 정밀도와 시간적 일관성을 동시에 달성하는 영상 복원 기술"이라며 "안개 제거, 영상화질 개선, 흐린 영상 선명화뿐 아니라 빛의 시간적 변화를 역추적하는 연구 등에 적용할 수 있다"고 말했다.

이 연구결과는 세계 최고 수준의 AI 학술지 'IEEE TPAMI' 지난 13일자에 실렸다.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr

동적 산란 매질로 손상된 영상 복원 결과.

장무석(왼쪽부터) 교수, 예종철 교수, 권태성 박사과정, 송국호 박사과정.

KAIST 제공" class="img_LSize" />