JP6488581B2 - 霞画像判別装置及び判別方法 - Google Patents
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Description
画像に含まれる複数の画素各々の画素信号の色差成分とグレイ値との差分を求め,前記差分が第1の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第1の割合を算出する第1の算出手段と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の輝度成分が第2の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第2の割合を算出する第2の算出手段と,
前記第1の割合が高いほど且つ前記第2の割合が低いほど,前記画像の霞の度合いが高いと判別する霞度合判別手段とを有する霞画像判別装置である。
I(x)=J(x)t(x)+AirLight(1-t(x)) (1)
ここで,I(x)は霞あり画像,J(x)は霞除去画像,t(x)は霞の透過率,AirLightは大気光(フレーム内で共通),(1-t(x))は不透過率であり,xは画素を意味する。また,各画素信号RGBそれぞれについて,式(1)が成立する。透過率t(x)が1,0の場合は,大気光はブレンドされないので,I(x)=J(x)となり,霞あり画像I(x)は霞除去画像J(x)と同じになる。したがって,以降I(x)は入力画像とも称する。
tmpRGB=Min(HazeR, HazeG, HazeB) (2)
tmpMinFil=Min(tmpRGB_1, tmpRGB_2, …tmpRGB_M) (3)
Guide(x)=Min(HazeR/AirLightR,HazeG/AirLightG,HazeB/AirLightB) (4)
FineMap(x)=1.0-ω*Guide(x) (5)
J(x)={I(x)-AirLight}/FineMap(x)+AirLight (6)
図6は,本実施の形態における霞画像判別処理のフローチャート図である。霞画像判別処理は,図2の霞判定により霞度合いωを算出する工程S6の処理である。霞画像判別処理では,入力画像を輝度成分Yと色差成分Cr,Cbの画像信号に変換する(S10)。入力画像がRGBの画素信号の場合は,既知の変換式によりYCrCbの画像信号に変換する。入力画像がYCrCbの画像信号の場合は,変換する必要はない。
第1の霞画像判別処理PR-1は,入力画像の画素が霞の一般的な色であるグレイに近い画素の割合を求める。第2の霞画像判別処理PR-2は,入力画像内の暗い画素の割合を求める。グレイに近い画素の割合が高く,暗い画素の割合が低ければ,霞の度合いωは高いと判別される。
Abs(Cb(i)-128)+Abs(Cr(i)-128)<ThCbCr (7)
ここで,iは画素である。
Y(i)<ThY (8)
第3の霞画像判別処理PR-3では,画像P1-6のように全体が霞がかかっているが大気光AirLightがグレイではないような画像の霞の度合いωをHighと適切に判別する処理である。第3の霞画像判別処理では,霞が濃くなると入力画像が大気光AirLightの色に近づくという性質を利用する。つまり,入力画像から大気光AirLightを求めて,入力画像の画素の色差成分CbCrが大気光AirLightの色差成分にどれくらい近いか,入力画像の画素の輝度成分Yが大気光AirLightの輝度成分にどれくらい近いかに基づいて,近いほど,霞の度合いが高いと判別する。
Abs(Cb(i)-AirLightCb)+Abs(Cr(i)-AirLightCr) < ThCbCr (9)
Abs(AirLightY-Y(i)) < ThY (10)
第4の霞画像判別処理では,霞の度合いが高い画像は,画像の画素の輝度が大気光の輝度に近づくとともにエッジ成分が小さいことを利用して霞の度合いωの判別処理を行う。つまり,入力画像の画素の輝度Y(x)と大気光の輝度AirLightYとの差分に,入力画像のエッジ成分を加算した各画素の新たな輝度NewY(x)を算出し,その新たな輝度NewY(x)が低い画素が多ければ霞の度合いが高い,新たな輝度NewY(x)が高い画素が多ければ霞の度合いが低いと判別する。
NewY(x)i = Abs(AirLightY -Y(x)i)+ MaxMin(i) (11)
第5の霞画像判別処理では,霞が多い画像では画像の画素の色差成分が大気光の色差成分に近づく性質に加えて,色差が近づいた画素において同時にその画素の輝度が大気光AirLightからどれくらい離れているかも判別材料にする。つまり,次の式(12)の条件を満たす画素の数の全画素数に対する割合を求める。
Abs(AirLightCb-Cb(i)) + Abs(AirLightCr-Cr(i)) < ThCbCr 且つ
Abs(AirLightY - Y(i)) < AirLightY/2 (12)
ここで,AirLightY/2は,大気光の輝度AirLightYの約半分の輝度値である。したがって,Abs(AirLightY - Y(i))が大気光の輝度の約半分より小さいかの条件になる。
I(x)=J(x)t(x)+AirLight(1-t(x)) (1)
図20内の式では,I(x)=L,J(x)=LO,AirLight=Lf(AirLight),t(x)=e-kdと置きかえて以下のように示されている。
L=LO* e-kd +Lf(AirLight)*(1−e-kd) (13)
P1-7(1):L=LO*0.7 +Lf*0.3(霞なし)
P1-7(2):L=LO*0.5 +Lf*0.5(霞ありの境界)
P1-7(3):L=LO*0.2 +Lf*0.8(霞あり)
P1-7(1):LfY-LY=LfY-(LOY*0.7 +LfY*0.3)=0.7LfY-0.7LOY
P1-7(2):LfY-LY=LfY- (LOY*0.5 +LfY*0.5) =0.5LfY-0.5LOY
P1-7(3):LfY-LY=LfY- (LOY*0.2 +LfY*0.8) =0.2LfY-0.2LOY
P1-7(1):LfY-LY=0.7LfY>0.5LfY (霞なし)
P1-7(2):LfY-LY=0.5LfY (霞ありの境界)
P1-7(3):LfY-LY=0.8LfY<0.5LfY (霞あり)
画像に含まれる複数の画素各々の画素信号の色差成分とグレイ値との差分を求め,前記差分が第1の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第1の割合を算出する第1の算出手段と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の輝度成分が第2の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第2の割合を算出する第2の算出手段と,
前記第1の割合が高いほど且つ前記第2の割合が低いほど,前記画像の霞の度合いが高いと判別する霞度合判別手段とを有する霞画像判別装置。
付記1において,さらに,
前記複数の画素各々の前記画素信号の色差成分と,前記画像内の大気光の色差成分との差分が第3の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第3の割合を算出する第3の算出手段と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の輝度成分と前記大気光の輝度成分との差分が第4の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第4の割合を算出する第4の算出手段とを有し,
前記霞度合判別手段は,前記第3の割合が高いほど且つ前記第4の割合が高いほど,前記画像信号の霞の度合いが高いと判別する霞画像判別装置。
付記2において,
前記第3の算出手段は,前記大気光の信号を,前記画像の複数の画素信号のうち最大の輝度値を有する画素信号に基づいて生成する霞画像判別装置。
付記1または2において,
前記霞度合判別手段は,前記画素信号の輝度成分と前記画像内の大気光の輝度成分との差分である輝度差分と,前記画像のエッジ成分との和が低いほど,前記霞の度合いが高いと判別する霞画像判別装置。
付記1,2,4のいずれかにおいて,
前記霞度合判別手段は,前記画素信号の色差成分と前記画像内の大気光の色差成分との差分が第5の基準値より低く,且つ,前記画素信号の輝度成分と前記大気光の輝度成分との差分が前記大気光の輝度成分の基準割合より低い場合に,前記霞の度合いが高いと判別する霞画像判別装置。
付記1または2において,さらに,
前記複数の画素に対する,前記画素信号の輝度成分と前記画像内の大気光の輝度成分との差分である輝度差分と,前記画像のエッジ成分との和が第6の基準値より低い画素の第6の割合を算出する第6の算出手段と,
前記複数の画素に対する,前記画素信号の色差成分と前記画像内の大気光の色差成分との差分が第5の基準値より低く,且つ,前記画素信号の輝度成分と前記大気光の輝度成分との差分が前記大気光の輝度成分の基準割合より低い画素の第7の割合を算出する第7の算出手段とを有し,
前記霞度合判別手段は,前記第6の割合が高いほど且つ前記第7の割合が高いほど,前記画像信号の霞の度合いが高いと判別する霞画像判別装置。
画像に含まれる複数の画素各々の画素信号の色差成分と,前記画像内の大気光の色差成分との差分が第3の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第3の割合を算出する第3の算出手段と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の輝度成分と前記大気光の輝度成分との差分が第4の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第4の割合を算出する第4の算出手段と,
前記第3の割合が高いほど且つ前記第4の割合が高いほど,前記画像信号の霞の度合いが高いと判別する霞度合判別手段とを有する霞画像判別装置。
画像に含まれる複数の画素各々の画素信号の輝度成分と前記画像内の大気光の輝度成分との差分である輝度差分と,前記画像のエッジ成分との和が第6の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第6の割合を算出する第6の算出手段と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の色差成分と前記画像内の大気光の色差成分との差分が第5の基準値より低く,且つ,前記画素信号の輝度成分と前記大気光の輝度成分との差分が前記大気光の輝度成分の基準割合より低い画素の前記複数の画像に対する第7の割合を算出する第7の算出手段と,
前記第6の割合が高いほど且つ前記第7の割合が高いほど,前記画像信号の霞の度合いが高いと判別する霞度合判別手段とを有する霞画像判別装置。
画像に含まれる複数の画素各々の画素信号の色差成分とグレイ値との差分が第1の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第1の割合を算出する第1の算出工程と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の輝度成分が第2の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第2の割合を算出する第2の算出工程と,
前記第1の割合が高いほど且つ前記第2の割合が低いほど,前記画像の霞の度合いが高いと判別する霞度合判別工程とを有する霞画像判別方法。
15:画像処理装置
16:画像処理プログラム,霞画像判別プログラム
ω:霞の度合い
Claims (6)
- 画像に含まれる複数の画素各々の画素信号の色差成分とグレイ値との差分を求め,前記差分が第1の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第1の割合を算出する第1の算出手段と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の輝度成分が第2の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第2の割合を算出する第2の算出手段と,
前記第1の割合が高いほど且つ前記第2の割合が低いほど,前記画像の霞の度合いが高いと判別する霞度合判別手段とを有する霞画像判別装置。 - 請求項1において,さらに,
前記複数の画素各々の前記画素信号の色差成分と,前記画像内の大気光の色差成分との差分が第3の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第3の割合を算出する第3の算出手段と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の輝度成分と前記大気光の輝度成分との差分が第4の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第4の割合を算出する第4の算出手段とを有し,
前記霞度合判別手段は,前記第3の割合が高いほど且つ前記第4の割合が高いほど,前記画像の霞の度合いが高いと判別する霞画像判別装置。 - 請求項1または2において,
前記霞度合判別手段は,前記画素信号の輝度成分と前記画像内の大気光の輝度成分との差分である輝度差分と,前記画像のエッジ成分との和が低いほど,前記霞の度合いが高いと判別する霞画像判別装置。 - 請求項1,2,3のいずれかにおいて,
前記霞度合判別手段は,前記画素信号の色差成分と前記画像内の大気光の色差成分との差分が第5の基準値より低く,且つ,前記画素信号の輝度成分と前記大気光の輝度成分との差分が前記大気光の輝度成分の基準割合より低い場合に,前記霞の度合いが高いと判別する霞画像判別装置。 - 請求項1または2において,さらに,
前記複数の画素に対する,前記画素信号の輝度成分と前記画像内の大気光の輝度成分との差分である輝度差分と,前記画像のエッジ成分との和が第6の基準値より低い画素の第6の割合を算出する第6の算出手段と,
前記複数の画素に対する,前記画素信号の色差成分と前記画像内の大気光の色差成分との差分が第5の基準値より低く,且つ,前記画素信号の輝度成分と前記大気光の輝度成分との差分が前記大気光の輝度成分の基準割合より低い画素の第7の割合を算出する第7の算出手段とを有し,
前記霞度合判別手段は,前記第6の割合が高いほど且つ前記第7の割合が高いほど,前記画像の霞の度合いが高いと判別する霞画像判別装置。 - 画像に含まれる複数の画素各々の画素信号の色差成分とグレイ値との差分が第1の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第1の割合を算出する第1の算出工程と,
前記複数の画素各々の前記画素信号の輝度成分が第2の基準値より低い画素の前記複数の画素に対する第2の割合を算出する第2の算出工程と,
前記第1の割合が高いほど且つ前記第2の割合が低いほど,前記画像の霞の度合いが高いと判別する霞度合判別工程とを有する霞画像判別方法。
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CN110458815B (zh) * | 2019-08-01 | 2023-05-30 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 自动驾驶有雾场景检测的方法及装置 |
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KR102471542B1 (ko) * | 2022-01-04 | 2022-11-28 | 재단법인 서울특별시 서울기술연구원 | Cctv 개방정보를 이용한 야간 도로 안개감지 시스템 및 그 감지 방법 |
Family Cites Families (12)
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---|---|---|---|---|
JP2002083301A (ja) * | 2000-09-06 | 2002-03-22 | Mitsubishi Electric Corp | 交通監視装置 |
CN1732682B (zh) | 2002-12-27 | 2010-04-21 | 株式会社尼康 | 图像处理装置 |
JP4466015B2 (ja) | 2002-12-27 | 2010-05-26 | 株式会社ニコン | 画像処理装置および画像処理プログラム |
US20080137906A1 (en) * | 2006-12-12 | 2008-06-12 | Industrial Technology Research Institute | Smoke Detecting Method And Device |
CN101315326B (zh) * | 2007-05-31 | 2011-08-10 | 财团法人工业技术研究院 | 烟雾侦测方法与装置 |
US8396324B2 (en) * | 2008-08-18 | 2013-03-12 | Samsung Techwin Co., Ltd. | Image processing method and apparatus for correcting distortion caused by air particles as in fog |
US8290294B2 (en) * | 2008-09-16 | 2012-10-16 | Microsoft Corporation | Dehazing an image using a three-dimensional reference model |
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CN101908210B (zh) * | 2010-08-13 | 2012-03-14 | 北京工业大学 | 彩色图像去雾处理方法和系统 |
JP5771430B2 (ja) | 2011-04-08 | 2015-08-26 | オリンパス株式会社 | 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 |
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