JP5771430B2 - 霞除去画像処理装置、霞除去画像処理方法及び霞除去画像処理プログラム - Google Patents
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Description
また、本発明の画像処理装置の別の態様は、入力画像を大気光の画素値で補正する大気光補正部と、入力画像の注目画素と注目画素の周辺画素との類似度を算出し、前記類似度を用いて注目画素を含み透過率が一定とみなせるような局所領域を算出する領域算出部と、大気光の画素値により補正された入力画像における局所領域内での最小画素値を選択する最小画素値選択部と、最小画素値から注目画素の透過率を算出する透過率算出部と、透過率を用いて入力画像から霞成分を除去する霞除去画像生成部と、を有することを特徴とする。
[第1実施形態]
図1に示すように、本発明の第1実施形態に係る霞除去画像処理装置100は、大気光画素値算出部200と、大気光補正部300と、領域算出部400と、最小画素値算出部500と、透過率算出部600と、霞除去画像生成部700と、を有している。大気光画素値算出部200は、大気光補正部300と霞除去画像生成部700と接続している。大気光補正部300は、最小画素値算出部500に接続している。領域算出部400は、最小画素値算出部500と接続している。最小画素値算出部500は、透過率算出部600と接続している。透過率算出部600は、霞除去画像生成部700と接続している。
Trn=1−ω×Drk (1)
ここで、Drkはダークチャネル、Trnは透過率、ωは霞除去の強さを制御するために予め与えられたパラメータである。
Trn=max(Trn,Trn0) (2)
ここで、max(a,b)は、aとbのうち大きい方を表す。図2は、このようにして求めた透過率とダークチャネルの関係を示すグラフである。透過率算出部600は、求めた透過率を出力する。
変換関数Fとしては、例えば、傾きが0以下の1次関数でもよいし、傾きが0以下の複数の直線で構成される折れ線関数でもよいし、入力がある閾値より小さい場合は1、そうでない場合は0を出力する関数でもよい。図4に(a)1次関数の場合、(b)折れ線関数の場合、(c)閾値による関数を示す。また、ガウス関数でもよいし、予め定められたルックアップテーブルでもよい。
以上のように、領域算出部400は、ダークチャネルを求めるのに最適な領域を注目画素ごとに決定する。そのため、本実施形態では、ソフトマッティングを使わなくても、ダークチャネルから細かい精度の透過率を推定することが可能となる。
なお、本実施例では全ての候補領域の画素数が同一ではない場合について説明したが全ての候補領域の画素数を同一とすることも可能である。この場合、領域算出部400は、全ての候補領域の個数をN(1)に設定する(ステップ301)。全ての候補領域を選択する(ステップS302)。選択された全ての候補領域と注目画素との類似度を前述の式より求める(ステップS303)。最大類似度Smaxを求める(ステップS304)。そして、最大類似度を有する候補領域を注目画素のダークチャネルを求める領域に決定する(ステップS306)。つまり、図3のフローチャートのうち、ステップS305,ステップS307,ステップS308が省略されたフローとなる。
図5は、本発明の第2実施形態の霞除去画像処理装置の構成図である。第1実施形態の領域算出部400を領域算出部800に変更したものであり、それ以外の部分は第1実施形態と同様の構成となる。第1実施形態と重複する部分に関しては説明を省略し、ここでは領域算出部800について説明する。
[第3実施形態]
図7は、第3実施形態の霞除去画像装置の構成図である。第1実施形態と異なる点は、透過率ノイズ除去部900が追加されている点である。それ以外の部分は第1実施形態と同様の構成となる。第1実施形態と重複する部分に関しては説明を省略し、ここでは透過率ノイズ除去部900について説明する。
[第4実施形態]
本実施形態の霞除去画像装置は、第1実施形態と同様の構成となる。よって、第1実施形態と重複する部分に関しては説明を省略し、ここでは候補領域内における注目画素の位置について説明する。
Claims (13)
- 入力画像を大気光の画素値で補正する大気光補正部と、
前記入力画像の注目画素に対して、前記注目画素を含み透過率が一定とみなせるような局所領域を算出する領域算出部と、
前記大気光の画素値により補正された入力画像における前記局所領域内での最小画素値を選択する最小画素値選択部と、
前記最小画素値から前記注目画素の前記透過率を算出する透過率算出部と、
前記透過率を用いて前記入力画像から霞成分を除去する霞除去画像生成部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記領域算出部は、前記注目画素と複数の候補領域との類似度を算出し、前記類似度が最も大きい候補領域を前記局所領域として選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記領域算出部は、画素数の異なる候補領域の最大画素数の領域の前記類似度から最大類似度を算出し、前記最大類似度が所定の閾値以上であれば前記最大類似度を有する候補領域を選択し、前記所定の閾値未満であれば画素数が次に多い領域の前記類似度から最大類似度を算出し、閾値と比較する処理を領域が選択されるまで繰り返すことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記領域算出部は、画素数と形状は一定で、前記注目画素の位置だけが異なる複数の候補領域から前記局所領域を選択することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記候補領域は、前記注目画素を右下の頂点とする正方形、前記注目画素を右上の頂点とする正方形、前記注目画素を左下の頂点とする正方形、前記注目画素を左上の頂点とする正方形、前記注目画素を中心とする正方形、であることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記領域算出部は、前記候補領域内の画素値の平均値と注目画素の画素値との差の絶対値が小さいとき、前記候補領域と前記注目画素との類似度が高いとすることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記透過率算出部により算出された前記透過率にノイズ除去を施す透過率ノイズ除去部をさらに有し、
前記霞除去画像生成部は、ノイズ除去後の透過率を用いて前記入力画像から霞成分を除去することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 入力画像を大気光の画素値で補正する大気光補正部と、
前記入力画像の注目画素と前記注目画素の周辺画素との類似度を算出し、前記類似度を用いて前記注目画素を含み透過率が一定とみなせるような局所領域を算出する領域算出部と、
前記大気光の画素値により補正された入力画像における前記局所領域内での最小画素値を選択する最小画素値選択部と、
前記最小画素値から前記注目画素の前記透過率を算出する透過率算出部と、
前記透過率を用いて前記入力画像から霞成分を除去する霞除去画像生成部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記領域算出部は、前記類似度を重みとした重心座標を求め、前記周辺画素の類似度と前記重心座標を入力して、類似度を重みとする重み付き共分散行列を計算し、重心座標と重み付き共分散行列と予め与えられた閾値から最小画素値を求めるのに適切な領域を求めることを特徴とする請求項8に記載の画像処理装置。
- 入力画像を大気光の画素値で補正するステップと、
前記入力画像の注目画素に対して、前記注目画素を含み透過率が一定とみなせるような局所領域を算出するステップと、
前記大気光の画素値により補正された入力画像における前記局所領域内での最小画素値を選択するステップと、
前記最小画素値から前記注目画素の前記透過率を算出するステップと、
前記透過率を用いて前記入力画像から霞成分を除去するステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記透過率を算出するステップにより算出された前記透過率にノイズ除去を施すステップをさらに有し、
ノイズ除去後の透過率を用いて前記入力画像から霞成分を除去することを特徴とする請求項10に記載の画像処理方法。 - 入力画像を大気光の画素値で補正するステップと、
前記入力画像の注目画素に対して、前記注目画素を含み透過率が一定とみなせるような局所領域を算出するステップと、
前記大気光の画素値により補正された入力画像における前記局所領域内での最小画素値を選択するステップと、
前記最小画素値から前記注目画素の前記透過率を算出するステップと、
前記透過率を用いて前記入力画像から霞成分を除去するステップと、
をコンピュータに発揮させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 前記透過率を算出するステップにより算出された前記透過率にノイズ除去を施すステップをさらに有し、
ノイズ除去後の透過率を用いて前記入力画像から霞成分を除去することを特徴とする請求項12に記載の画像処理プログラム。
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