안개 속 모습도 선명하게…숨겨진 영상 복원 AI 개발

[아이뉴스24 정종오 기자] 물방울이 맺힌 유리창 밖을 보면 물체의 형체를 선명하게 알아볼 수 없는 것처럼, 카메라 센서에도 산란에 의해 뒤섞인 빛이 들어오면 흐린 영상이 촬영된다.

한국과학기술원(KAIST) 연구팀은 이러한 손상 영상을 시간의 연속성을 분석해 선명하게 복원하는 AI 기술을 개발했다. 영상 촬영에선 산란 효과뿐 아니라 아지랑이와 같은 수차 효과, 야간에 발생하는 광자 잡음 효과 등 다양한 영상 손상 현상이 일어날 수 있다.

이번에 개발된 기술은 이러한 다양한 손상 현상에 범용적으로 적용될 수 있어 앞으로 의료·방산·로봇 비전 분야에서 커다란 전환점을 마련할 것으로 기대된다.

KAIST(총장 이광형)는 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 움직이는 산란 매질 너머의 숨겨진 영상을 복원할 수 있는 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술(시간축 정보 정합성을 활용해 흐릿하거나 손상된 영상을 디퓨전 모델로 되살리는 기술)’을 개발했다고 31일 발표했다.

이 기술은 안개 낀 도로에서 자동차 전조등을 켜도 시야가 흐릿하게 보이는 현상이나, 김 서린 욕실 유리창 너머의 모습이 왜곡돼 보이는 것처럼 빛이 흐트러지는 환경에서도 원래 영상을 선명하게 복원할 수 있게 한다.

산란 매질은 빛의 경로를 무질서하게 섞어 시각 정보를 왜곡하는 물질이다. 안개·연기·불투명 유리·피부 조직 등이 대표적이다. 이번에 개발된 기술은 기존에 보이지 않던 영역을 마치 ‘가려진 유리 뒤를 들여다보듯’ 복원할 수 있게 해준다.

이를 통해 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 현장의 연기 속 인명 구조, 벽에서 반사된 빛으로 영상을 복원하는 비시선 영상, 안개 낀 도로에서의 안전 운전 보조, 불투명 유리나 플라스틱 내부의 산업 검사, 흐린 물속 시야 확보 등 일상과 산업 전반에 활용될 수 있는 길을 열었다.

권태성 연구원은 “시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 움직이는 산란매질 너머 보이지 않는 데이터를 복원하는 광학 역문제 해결에 효과적임을 확인했다”며 “앞으로는 안개 제거, 영상 화질 개선, 블라인드 디블러링뿐 아니라 빛의 시간적 변화를 역추적해야 풀 수 있는 다양한 광학 역문제로 연구를 확장할 계획”이라고 말했다.

이번 연구(논문명: Video Diffusion Posterior Sampling for Seeing Beyond Dynamic Scattering Layers)는 KAIST 바이오및뇌공학과 권태성·송국호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했다. 인공지능 학술지 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)에 8월 13일자로 실렸다.