그리고 그 내용을 다음과 같이 정리하였다.

• 안개보정
• 방식
• YUV 기반 히스토그램 정규화
• 문제점
• 영상에 따라, 잡티가 많이 생기는 경우가 있음
• 영상에 따라 잘 보이는 경우도 있지만, 안개보정을 해도 여전히 뿌옇게 보이는 경우도 적지 않음
• 개선 방안
• Retinex알고리즘 응용
• 객체 추적
• 방식
• Template매칭 사용
• 기존 프레임의 매칭 영역 주위를 탐색영역으로 설정
• 연속적인 형태변화에 대응하기 위해, Template는 매 프레임마다 갱신됨
• 장점
• 객체의 완만한 변형에 대처 가능
• 단점
• 객체의 급작스런 변화에 대처 불가능
• 매 프레임마다 템플릿이 갱신되므로, 시간이 흐름에 따라 최초 템플릿과 전혀 다른 템플릿으로 변형될 수 있음
• 개선 방안
• 템플릿매칭의 한계를 극복할 수 있는 매칭방법 사용
• 떨림보정
• 방식
• 영상에 6군데 정도 영역을 지정해서, 이전 프레임과 템플릿 매칭을 하여 dx, dy를 구하고, 그에 따라 현재 프레임을 이동시킴
• 문제점
• 속도가 너무 느림
• 실제적으로 보정이 잘 안됨
• 개선 방안
• OpticalFlow  응용 

과연 잘 할 수 있을까 하는 두려움도 생겼지만,

처음부터 잘 할 필요는 없고, 일정을 잡아서 조금씩 개선해 나가면 된다고 해서

일정을 잡아보았다.

기존에 개발한 영상처리 모듈은 다음과 같은 기능을 가지고 있다.

• 안개보정
• 떨림보정
• 객체추적

그래서, 다음과 같은 틀에서 계획을 세우기로 했다.

1. 개발 환경 정비 - 기존 모듈을 다시 컴파일하고 테스트할 수 있는 환경 마련
2. 기존 모듈의 성능 시험 및 장단점 분석
3. 떨림보정 자료 조사 및 구현
4. 떨림보정 성능 테스트
5. 객체추적 자료 조사 및 구현
6. 객체 추적 성능 테스트
7. 안개보정 자료조사 및 구현
8. 안개보정 성능 테스트
9. 각 기능별 개선방안 고안
10. 3번부터 다시 반복

처음 한달간은 위의 1,2번 작업을 하는데 사용됐고.

이후 3번부터 9번까지의 작업은, 

1차로 기능별 2주씩 일정을 잡아 진행중이다.