最適コントラスト補正による視程障害画像の明瞭化スライド

IS3-08:
最適コントラスト補正による
視程障害画像の明瞭化
Restoration of Low Visibility Image
under Haze Conditions
by Optimal Contrast Correction

松永　力
Chikara Matsunaga

株式会社朋栄佐倉研究開発センター
FOR-A Co., Ltd. Sakura R&D Center
E-mail: matsunaga@for-a.co.jp

SSII09 第15回画像センシングシンポジウム

霧，靄，霞，煙霧等の視程障害の発生している画像を
明瞭化する．

大気中の光の輸送に関する物理モデルに基づき，
あるコスト関数を最適化することによって，視程障害
画像をその画像のみから補正し，その視認性を向上
させる．


観測値 I
大気光 A
理想的な
散乱画素値 Io カメラ
物体
奥行き距離 z


1枚の画像のみから，画素毎に異なる奥行き距離
による減衰率を求めることは厳密には不可能．
→ 【仮定】に基き，近似的な解を求める．

【仮定】奥行き距離は画素毎に異なるが，通常近傍領域
における画素は奥行き距離がほぼ一定であろう．


放射輸送方程式を減衰のない理想的な画素値
について解く．

大気光は画像中一様定数として，すべての画素の
最大レベルとする．


注目画素を中心とするブロック領域中の画素値の
ヒストグラムから確率密度関数を計算する．
10 Histogram
PDF
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1


カルバック‐ライブラー（KL）情報量によるコスト関数を
定義して，これを最小にする減衰率を求める．

補正画像の確率密度関数
理想的な画像の確率密度関数

これをすべての画素に対して行う．


理想的な画像の確率密度関数として
ベータ分布を用いる．
3.5
α=β= 1
α=β= 2
3.0 α=β= 3
α=β= 4
α=β= 6
α=β= 8
2.5 N(1/2,1/68)
N(1/2,1/68)
N(1/2,1/68)

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0


ニュートン法のための初期値
→ 画像ピラミッドを用いて低分解能画像での推定結果を
次の分解能画像の初期値とする．
最も低分解能の画像の初期値は黄金分割法による．

1/8
1/4

1/2

原画像


① 退化状態の回避
② 物体境界領域の不連続性を保持した推定
③ 物体境界領域の不連続性を保持した平滑化


大気光減衰率は画面一様，
ブロックサイズ 21×21画素

【画面中央ブロック領域】
10
10 Histogram
PDF JKL
9 B(8,8)
8
8
7
6
6
5
4
4
3
2 2

1
0 0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

ｄ


【画面左上ブロック領域】
10
30 Histogram
PDF JKL
B(8,8)
25 8

20
6

15
4

10
2
5

0 0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

ｄ

画素値の分布が集中するとコスト関数が極値を持たない．
→ 退化状態

退化状態を回避するために，大きさの拘束による
正則化項を加える．

正則化パラメータ（画面一様定数とする）
べき乗定数


【画面中央ブロック領域】【画面左上ブロック領域】
10 10

JKL JKL
8 8

6 6

4 4

2 λ=0 2 λ=0
λ=6 λ=6
λ=8 λ=8
0 0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

ｄｄ

大きさの拘束による正則化により，退化状態が回避される．


ブロック領域による減衰率の推定のため，，
物体境界領域を含む場合には，推定結果が平滑化されてしまう．

観測画像推定した減衰率の画像表示
→ 注目画素との差分絶対値がの倍を越える画素は
物体境界によるものとして推定処理には用いない．


画素毎の独立な減衰率の推定のため，，
グラデーション領域で推定結果が等高線のように見える．

観測画像推定した減衰率の画像表示

物体境界領域の不連続性を保持した平滑化をしたい．
→ バイラテラルフィルタ

① 退化状態の回避
→ 大きさの拘束による正則化
② 物体境界領域の不連続性を保持した推定
→ 差分絶対値のメジアン値によるしきい値設定
（ロバストM推定あるいは線過程）
③ 物体境界領域の不連続性を保持した平滑化
→ バイラテラルフィルタ


観測画像補正画像

カラー画像の場合，RGB信号 → 輝度色差信号に変換し，
輝度信号をコントラスト補正して，RGB信号に戻す．


観測画像補正画像擬似奥行き距離画像

擬似奥行き距離画像
→ 画素毎に推定した減衰率値，を[0, 255] に変換して
画像として表示したもの．

観測画像補正画像


観測画像補正画像擬似奥行き距離画像


【リニア変換との比較】

観測画像本手法リニア変換

リニア変換は，画素の最小/最大値を[0, 255]に変換する．


【ガンマ補正との比較】

観測画像本手法ガンマ補正

ガンマ補正は，リニア変換の結果を二乗する指数変換とする．


【ヒストグラム等化との比較】

観測画像本手法ヒストグラム等化

ヒストグラム等化は，画像中の全画素のヒストグラム分布を一様とする．

いずれも画像一様な補正方法のため，画素毎の奥行き距離の違いに
十分対応できていない．

・視程障害画像の視認性を向上させるための
物理モデルに基く新しいコントラスト補正方法を
提案した．
・実際の視程障害画像を処理した結果を
推定した擬似奥行き距離画像とともに示した．


・様々な視程障害画像への適用
・超パラメータの推定
・理想的な画像の分布とは？
・評価方法


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