JP2018025878A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像処理装置であって、大気中の微粒子による影響を含む撮像画像から大気光成分を抽出する抽出手段と、抽出された前記大気光成分に基づいて、前記撮像画像から前記微小粒子による影響を除去した画像を生成する除去処理手段と、を備え、前記抽出手段は、前記撮像画像のデータと当該撮像画像を撮影した際の露出値とのデータに基づき、前記抽出を行うことを特徴とする。
【選択図】図5
Description
本実施例では、まず、霧などが発生しているシーンを撮影した入力画像中のミー散乱成分とレイリー散乱成分を求める。そして、求めたミー散乱成分とレイリー散乱成分を個別に抑制し再合成することで、微粒子の影響を低減した画像を得る。より具体的には以下のとおりである。
大気光成分抽出部301における大気光成分の抽出処理(ステップ401)について説明する。本実施例の大気光成分の抽出(推定)では、入力画像の露出値に基づき輝度の閾値をまず求める。そして、入力画像(RGB画像)から輝度画像(Y画像)へ変換し、上記求めた輝度の閾値以上の画素値を持つ画素の中から、大気光を推定するための画素をロバスト推定処理によって決定する。そして、決定された画素の画素値をもとに大気光を推定する。以下、図5のフローチャートを参照して詳しく説明する。
Yth=k×Ev+220 ・・・(1)
図6(b)は、上記式(1)の特性をグラフで示したものである。上記式(1)において、Yth≦YMAXであり、YMAXは輝度の最大値(この例では255)を表す。また、kは定数であり、この例では20である。なお、輝度の閾値Ythの決定に際して数式を用いる場合は上記式(1)に限定されるものではなく、他の数式を用いてもよい。このように、撮像画像から大気光成分を抽出するに当たり、撮像時の露出値を参考にして、大気光として採択するかどうかを決定する際の基準となる閾値が決定される。これまで、例えば撮像画像の全画素値のうち値の大きい上位1%が大気光として採択される画素の候補となるような値を閾値として設定していたが、それには撮影画像に対してヒストグラム処理や複数の閾値処理などが必要になり、処理負荷が大きかった。上述のような露出値から求める手法であれば、大幅に処理負荷を低減することができる。また、露出値の情報は、撮像画像の画素値や撮像装置111が内蔵する測光計などから容易に取得できるため、処理のリアルタイム性も確保することができる。
ARGB=(ΣAR/n,ΣAG/n,ΣAB/n) ・・・式(2)
AY=(3×ΣAR/n+6×ΣAG/n+ΣAB/n)/10 ・・・式(3)
上記式(2)及び式(3)において、AR、AG、ABはそれぞれRプレーン、Gプレーン、Bプレーンの大気光成分を表す値、AYはY画像の大気光成分を表す値、nは参照画素の総数を表す。なお、大気光成分を求める式は上記式(2)や式(3)に限定されるわけではない。例えば、Y画像の大気光成分を、ΣAR/n,ΣAG/n,ΣAB/nの中で最も小さい値を求めることによって得てもよい。
散乱成分強調画像生成部302における2種類の散乱成分強調画像の生成処理(ステップ402)について、図8を参照して説明する。前述の通り散乱成分強調画像には、RGBの各プレーンについて生成される散乱成分強調画像と、RGB全体での散乱成分強調画像の2種類がある。
Tplane=(2×V_2+4×V_3+2×V_4)/8 ・・・式(4)
図8(a)の例では、参照領域800内の最小画素値“103”を除いた下位3つの画素値(注目画素801の右隣:104、同直上:105、同左上:105)の加重平均を求めると、下位画素値Tplane=104.75となる。このような処理を対象プレーンの全画素について行うことで、プレーン毎の散乱成分強調画像が得られる。このように、最小画素値を除く下位の複数の画素値の加重平均を取ることで、プレーン毎の散乱成分強調画像がセンサノイズの影響を強く受けたものにならないようにしている。そして、当該散乱成分強調画像の画素値の導出に使用する画素は、各色のプレーンからのみ採用されているため、光の散乱の波長による影響を考慮したものとなる。なお、上記式(4)は注目画素に対応する下位画素値Tplaneを求める際の計算式の一例であり、これに限定されない。例えば、最小値を除く下位4つまたはそれ以上の画素値の加重平均を求めてもよい。他にも、RGB値を輝度値に変換した上で、変換後の輝度値における下位画素値を求めてもよい。また、所定ブロックに対応する参照領域を例えば注目画素を中心とした5×5画素の領域とするなど、さらに広い領域を参照して下位画素値を求めてもよい。参照領域のサイズを決定する際には、例えばRGB値を輝度値に変換し、輝度値が大きいほど参照範囲が広くなるようにすることが考えられる。ただし、被写体までの距離が近い部分と遠い部分とは区別する必要があり、参照範囲が広いと近くにある白い壁を空と誤判定してしまう可能性があるため、このような点も加味しつつ参照範囲は決定する必要がある。
第1補正処理部303における、RGB全体の散乱成分強調画像に基づく、入力画像からすべての散乱成分を除去する補正処理(第1補正処理:ステップ403)について、図9のフローチャートを参照して説明する。
RGB_AY(x,y)=Tin_RGB(x,y)/AY ・・・式(5)
上記式(5)においてTin_RGBは修正前のRGB全体の散乱成分強調画像を示し、(x,y)は画素位置を示す座標である。
tRGB(x,y)=1.0−ω(RGB_AY(x,y)) ・・・式(6)
上記式(6)において、ωは対象画素の透過光が霧などの微粒子による散乱光のみで構成されていた場合は透過率が“0”となり、散乱成分除去後の画素値が“0”になるのを避けるために設ける調整のための係数であって、例えば0.9といった値である。
第2補正処理部305における、プレーン毎の散乱成分強調画像に基づく、入力画像からすべて散乱成分を除去する補正処理(第2補正処理:ステップ405)について、図10のフローチャートを参照して説明する。
Plane_A(x,y,c)=Tin_plane(x,y,c)/ARGB ・・・式(8)
上記式(8)において、Tin_planeは修正前のプレーン毎の散乱成分強調画像を示し、(x,y,c)はカラープレーンcにおける画素位置を示す座標である。この場合において、c=1のときはR画像、c=2のときはG画像、c=3のときはB画像といった具合に、cの値と各プレーンとが対応付けられている。
tplane(x,y,c)=1.0−ω(Plane_ARGB(x,y,c)) ・・・式(9)
上記式(9)におけるωは、前述の式(6)と同様、散乱成分除去後の画素値が“0”になるのを避けるために設ける調整のための係数であって、例えば0.9といった値である。
ミー散乱成分抽出部305における、ミー散乱成分の抽出処理(ステップ405)について説明する。ミー散乱成分は、散乱光による輝度変化成分であり、入力画像Iから上述の第1補正画像JRGBを取り除いたものに相当する。具体的には、入力画像Iの画素毎に、まず式(11)を用いてRGB各プレーン単位で画素値の減算を行い、その後に式(12)を用いて各プレーンでの最大値を求めて1プレーンに集約することにより、ミー散乱成分Mを求めることができる。
I(x,y,c)−JRGB(x,y)>=0のとき:M(x,y,c)=I(x,y,c)−JRGB(x,y)
I(x,y,c)−JRGB(x,y)<0のとき :M(x,y,c)=0
・・・式(11)
M(x,y)=max(M,(x,y,c))
・・・式(12)
上記式(11)及び式(12)における(x,y,c)及び(x,y)の意味は、前述の式(7)及び式(8)におけるそれと同じである。図11は、図7の入力画像から得られたミー散乱に相当する成分Mを示した画像である。このようにして、入力画像からミー散乱成分が抽出される。
I(x,y,c)−Jplane(x,y,c)>=0のとき:M(x,y,c)=I(x,y,c)−Jplane(x,y,c)
I(x,y,c)−Jplane(x,y,c)<0のとき :M(x,y,c)=0
・・・式(11)’
レイリー散乱成分抽出部306における、レイリー散乱成分の抽出処理(ステップ406)について説明する。レイリー散乱成分は、散乱光による色変化成分であり、入力画像Iから上述の第2補正画像Jplaneとミー散乱成分Mを取り除いたものに相当する。従って、入力画像Iの画素毎に、以下の式(13)を用いて画素値の減算を行うことにより、レイリー散乱成分Rを求めることができる。
I(x,y,c)−Jplane(x,y,c)−M(x,y)>=0のとき:R(x,y,c)=I(x,y,c)−Jplane(x,y,c)−M(x,y)
I(x,y,c)−Jplane(x,y,c)−M(x,y)<0のとき:R(x,y,c)=0
・・・式(13)
上記式(13)における(x,y,c)及び(x,y)の意味は、前述の式(7)及び式(8)におけるそれと同じである。図12は、図7の入力画像から得られたレイリー散乱に相当する成分を示した画像である。このようにして、入力画像からレイリー散乱成分が抽出される。
最後に、合成処理部307における、プレーン毎に生成された第2補正画像に、抽出されたミー散乱成分とレイリー散乱成分を任意の割合で再合成する処理について説明する。具体的には、第2補正画像Jplaneの画素毎に、以下の式(14)を用いて画素値の加算を行うことにより合成画像Jcombをプレーン毎に求める。
Jcomb(x,y,c)=Jplane(x,y,c)+m・M(x,y)+r・R(x,y,c) ・・・式(14)
上記式(14)において、mはミー散乱成分に乗算する強度係数、rはレイリー散乱成分に乗算する強度係数であり、例えば、r=0.5、m=0.1といった具合に、それぞれ0〜1の間の値を取ることが望ましい。また、m=0、r=0とすることで、コントラストの向上のみに特化し、色付きを考慮しない画像を得ることが可能である。さらに、rを1に近づけると処理後の色付きが弱まる傾向にあり、mを1に近づけると霧の除去強さが弱まり、コントラストが低下する傾向にある。このように、mとrの値を任意に変えて画像合成を行なうことにより、光の散乱による影響の割合を制御することができる。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
202 露出値取得部
203 ヘイズ除去処理部
301 大気光成分抽出部
302 下位画素画像生成部
303 第1補正処理部
304 第2補正処理部
305 ミー散乱成分抽出部
306 レイリー散乱成分抽出部
307 合成処理部
Claims (8)
- 大気中の微粒子による影響を含む撮像画像から大気光成分を抽出する抽出手段と、
抽出された前記大気光成分に基づいて、前記撮像画像から前記微小粒子による影響を除去した画像を生成する除去処理手段と、
を備え、
前記抽出手段は、前記撮像画像のデータと当該撮像画像を撮影した際の露出値とのデータに基づき、前記抽出を行う
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記撮像画像はRGBの色空間で表される画像であり、
前記抽出手段は、
前記露出値に基づき、輝度値に関する所定の閾値を決定する手段と、
前記撮像画像におけるRGB値を輝度値へ変換し、前記所定の閾値以上の輝度値を持つ画素の中から、大気光を推定するための画素をロバスト推定処理によって決定する手段と、
前記決定された画素の画素値をもとに大気光を推定する、
ことにより前記抽出を行う
を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記露出値を、前記撮像画像の画素値から又は測光計を用いた測定によって求めることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記抽出手段は、異なる露出値にそれぞれ対応する閾値を関連付けたテーブルを参照して、前記所定の閾値を決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記抽出手段は、前記露出値と前記所定の閾値との関係を規定する数式を用いて、前記所定の閾値を決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置を備えた、前記撮像画像を撮像する撮像装置。
- 大気中の微粒子による影響を含む撮像画像から大気光成分を抽出する抽出ステップと、
抽出された前記大気光成分に基づいて、前記撮像画像から前記微小粒子による影響を除去した画像を生成する除去処理ステップと、
を含み、
前記抽出ステップでは、前記撮像画像のデータと当該撮像画像を撮影した際の露出値とのデータに基づき、前記抽出を行う
ことを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
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