본 논문은 다양한 조명 조건 하에서 강력한 환경 인식이 필수적인 로봇 공학 분야를 중심으로, 이미지 처리에서 조명 추정의 중요한 과제를 다룹니다. 기존의 RGB 히스토그램이나 GIST 기술자와 같은 방법들은 조명 변화에 민감하여 복잡한 상황에서는 실패하는 경우가 많습니다. 본 연구는 최적 수송 이론에 기반한 Wasserstein 거리를 활용하여 이미지 내 광원과 광선 방향을 추정하는 새로운 방법을 제시합니다. 실내 장면, 흑백 사진, 야간 이미지 등 다양한 이미지에 대한 실험을 통해 복잡한 조명 환경에서 기존의 통계적 방법보다 우수한 성능으로 주광원을 탐지하고 그 방향을 추정하는 효과를 보였습니다. 이 방법은 광원 위치 추정, 이미지 품질 평가, 객체 탐지 향상 등의 응용 분야에 유용할 것으로 기대됩니다.
