JPWO2016114148A1 - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の第1の実施形態による画像処理装置について、図面を用いて詳細に説明する。図1は、第1の実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。第1の実施形態の画像処理装置10は、推定部11と、復元部12と備える。
Ic(x)=t(x)・Jc(x)+(1−t(x))・Ac (1)
Iir(x)=tir(x)・Jir(x)+(1−tir(x))・Air (2)
Jc(x)=l(x)・Rc(x) (3)
Jir(x)=l(x)・Rir(x) (4)
近赤外光の大気の透過率は、霧中において、可視光と比較して高いことが知られている。そのため、第1の実施形態では、霧中の近赤外光の拡散は無視できるレベルであるとする。大気透過率tir(x)を1.0と設定すると、式(2)で表される観測された近赤外光Iir(x)は、式(5)のように書き換えることができる。
Iir(x)=Jir(x) (5)
一般に、大気中の光の透過率は、大気中の粒子の大きさや密度、撮影対象までの距離に依存する。また、画像中の撮影対象の陰影は、照射光の強度と撮影対象の形状に依存する。そのため、可視光の大気透過率t(x)と陰影を表すパラメータl(x)は無相関であり、その関係は、式(6)のように表すことができる。ただし、関数Cov(・)は、共分散を表す。
Cov(t−1,l)=0 (6)
分光反射率Rc(x)およびRir(x)が画像内で一定である場合、分光反射率Rc(x)とRir(x)との分光反射率比αcは、式(1)、(3)、(4)、(5)および(6)を統合し、式(7)のように表すことができる。
(第1の実施形態の効果)
第1の実施形態の画像処理装置10は、撮影対象を撮影した可視光画像から大気中の粒子による影響を除去し、復元画像の品質を向上させることができる。その理由は、各画素位置における撮影対象の可視光波長領域における分光反射率と近赤外光波長領域における分光反射率の比を表す分光反射率比を推定し、各画素位置における推定された分光反射率比と撮影近赤外光画像とを用いて復元可視光画像を生成するからである。
次に、本発明の第2の実施形態による画像処理装置について、図面を用いて説明する。
画像処理装置20の第1補正部23には、撮影可視光画像と推定部11で推定された分光反射率比とが入力される。第1補正部23は、各注目画素における分光反射率比を、撮影可視光画像の情報と注目画素周辺の分光反射率比とを用いて補正し、補正分光反射率比を算出する(S102)。
(第2の実施形態の効果)
第2の実施形態の画像処理装置20は、第1の実施形態の画像処理装置10と同様に、撮影対象を撮影した可視光画像から大気中の粒子による影響を除去し、復元画像の品質を向上させることができる。
次に、本発明の第3の実施形態による画像処理装置について、図面を用いて説明する。
画像処理装置30の推定部11には、撮影可視光画像と第2補正部34からの補正近赤外光画像とが入力され、分光反射率比が推定される。画像処理装置30の推定部11における推定処理において、推定部11への入力の一部は撮影近赤外光画像から補正近赤外光画像に変わっている。
第3の実施形態の画像処理装置30は、第2の実施形態の画像処理装置20と同様に、撮影対象を撮影した可視光画像から大気中の粒子による影響を除去し、復元画像の品質を向上させることができる。
次に、第3の実施形態の変形例について、説明する。第3の実施形態による画像処理装置30は、第2補正部34を第2の実施形態の画像処理装置20に設ける例であるが、第2補正部34を第1の実施形態の画像処理装置10に設けてもよい。図7は、第3の実施形態の変形例である画像処理装置31の構成を示すブロック図である。図7に示す画像処理装置31は、推定部11と、復元部12と、第2補正部34を備える。
第3の実施形態の変形例である画像処理装置31は、第1の実施形態の画像処理装置10と同様に、撮影対象を撮影した可視光画像から大気中の粒子の影響を除去して、復元画像の品質を向上させることができる。
次に、本発明の第4の実施形態による画像処理装置について、図面を用いて説明する。
第4の実施形態の画像処理装置40は、第1の実施形態の画像処理装置10と同様に、撮影対象を撮影した可視光画像から大気中の粒子による影響を除去し、高品質な復元画像を生成できる。
次に、第4の実施形態の変形例について説明する。第4実施形態による画像処理装置41は、第2の実施形態の画像処理装置20に第3補正部44を設ける例である。
図12は、第4の実施形態の変形例による画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
(第4の実施形態の変形例の効果)
第4の実施形態の変形例である画像処理装置41は、第1の実施形態の画像処理装置10と同様に、撮影可視光画像から大気中の粒子の影響を除去して、高品質な復元画像を生成できる。
図14は、本発明の第1〜4の実施の形態における画像処理装置をコンピュータ装置で実現したハードウエア構成を示す図である。図14に示されるように、画像処理装置は、CPU(Central Processing Unit)91、ネットワーク接続用の通信I/F(通信インターフェース)92、メモリ93、及び、プログラムを格納するハードディスク等の記憶装置94を含む。
撮影対象を撮影した、可視光画像と近赤外光画像の各画素位置における、可視光波長領域の分光反射率と近赤外光波長領域の分光反射率との比を表す分光反射率比を推定する推定部と、
前記各画素位置で、推定された前記分光反射率比と前記近赤外光画像の輝度を乗算し、復元可視光画像を生成する復元部と、を備える画像処理装置。
前記可視光画像と前記推定された分光反射率比とが入力され、撮影対象の各注目画素における分光反射率比を、前記可視光画像の情報と前記注目画素の周辺領域の分光反射率比とを用いて補正した補正分光反射率比を算出する第1補正部を更に備え、
前記復元部は、前記補正分光反射率比と、前記近赤外光画像の輝度を乗算し、前記復元可視光画像を生成する、
付記1記載の画像処理装置。
前記第1補正部は、前記可視光画像の情報を用いて同一領域と見なせる前記注目画素の周辺領域の画素群をそれぞれ抽出し、前記抽出した画素群の分光反射率比に基づき、前記注目画素の分光反射率比を補正する、
付記2記載の画像処理装置。
前記第1補正部は、
前記可視光画像の色情報を用いて合成重みにより分光反射率比を平滑化する、
付記3に記載の画像処理装置。
前記合成重みは、前記可視光画像の各画素におけるHSV表色系の色相Hを用いる、
付記4に記載の画像処理装置。
前記第1補正部は、前記注目画素を含む所定の周辺領域の画素について、前記合成重みを算出し、前記周辺領域の画素における分光反射率比を合成して前記補正分光反射率比を算出する、
付記2から付記5のいずれか1つに記載の画像処理装置。
前記近赤外光画像の各画素における大気透過率を推定し、前記推定した劣化量を用いて前記近赤外光画像を補正する第2補正部を更に備え、
前記復元部は、推定された前記分光反射率比と前記第2補正部で補正された補正近赤外光画像の輝度を乗算して復元可視光画像を生成する、
付記1から付記6のいずれか1つに記載の画像処理装置。
前記第2補正部は、前記近赤外光画像における前記各注目画素の画素値を、前記注目画素の周辺領域の前記近赤外光画像の画素値を用いて補正する、
付記7に記載の画像処理装置。
前記近赤外光画像を、前記可視光画像を用いて補正する第3補正部を更に備え、
前記復元部は、推定された前記分光反射率比と前記第3補正部で補正された補正近赤外光画像の輝度を乗算して復元可視光画像を生成する、
付記1から付記6のいずれか1つに記載の画像処理装置。
前記近赤外画像と前記可視光画像における所定の画素における、近赤外光の大気透過率が、可視光の大気透過率よりも小さな値を持つ場合、大気透過率の推定誤差があると予測する、
付記9に記載の画像処理装置。
撮影対象を撮影した、可視光画像と近赤外光画像の各画素位置における、可視光波長領域の分光反射率と近赤外光波長領域の分光反射率との比を表す分光反射率比を推定し、
前記各画素位置で、推定された前記分光反射率比と前記近赤外光画像の輝度を乗算し、復元可視光画像を生成する、画像処理方法。
コンピュータに、
撮影対象を撮影した、可視光画像と近赤外光画像の各画素位置における、可視光波長領域の分光反射率と近赤外光波長領域の分光反射率との比を表す分光反射率比を推定し、
前記各画素位置で、推定された前記分光反射率比と前記近赤外光画像の輝度を乗算し、復元可視光画像を生成する、
ことを実行させるプログラム。
11 推定部
12 復元部
20 画像処理装置
23 第1補正部
30 画像処理装置
31 画像処理装置
34 第2補正部
40 画像処理装置
41 画像処理装置
44 第3補正部
91 CPU
92 通信I/F(通信インターフェース)
93 メモリ
94 記憶装置
95 入力装置
96 出力装置
97 システムバス
前記近赤外光画像と前記可視光画像における所定の画素における、近赤外光の大気透過率が、可視光の大気透過率よりも小さな値を持つ場合、大気透過率の推定誤差があると予測する、
付記9に記載の画像処理装置。
Claims (10)
- 撮影対象を撮影した、可視光画像と近赤外光画像の各画素位置における、可視光波長領域の分光反射率と近赤外光波長領域の分光反射率との比を表す分光反射率比を推定する推定手段と、
前記各画素位置で、推定された前記分光反射率比と前記近赤外光画像の輝度を乗算し、復元可視光画像を生成する復元手段と、
を備える、画像処理装置。 - 前記可視光画像と前記推定された分光反射率比とが入力され、撮影対象の各注目画素における分光反射率比を、前記可視光画像の情報と前記注目画素の周辺領域の分光反射率比とを用いて補正した補正分光反射率比を算出する第1補正手段を更に備え、
前記復元手段は、前記補正分光反射率比と、前記近赤外光画像の輝度を乗算し、前記復元可視光画像を生成する、
請求項1記載の画像処理装置。 - 前記第1補正手段は、前記可視光画像の情報を用いて同一領域と見なせる前記注目画素の周辺領域の画素群をそれぞれ抽出し、前記抽出した画素群の分光反射率比に基づき、前記注目画素の分光反射率比を補正する、
請求項2記載の画像処理装置。 - 前記第1補正手段は、前記注目画素を含む所定の周辺領域の画素について、合成重みを算出し、前記周辺領域の画素における分光反射率比を合成して前記補正分光反射率比を算出する、
請求項2又は請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記近赤外光画像の各画素における大気透過率を推定し、前記推定した劣化量を用いて前記近赤外光画像を補正する第2補正手段を更にを備え、
前記復元手段は、推定された前記分光反射率比と前記第2補正手段で補正された補正近赤外光画像の輝度を乗算して前記復元可視光画像を生成する、
請求項1から請求項4のいずれか1つに記載の画像処理装置。 - 前記第2補正手段は、前記近赤外光画像における前記各注目画素の画素値を、前記注目画素の周辺領域の前記近赤外光画像の画素値を用いて補正する、
請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記近赤外光画像を、前記可視光画像を用いて補正する第3補正手段を備え、
前記復元手段は、推定された前記分光反射率比と前記第3補正手段で補正された補正近赤外光画像の輝度を乗算して前記復元可視光画像を生成する、
請求項1から請求項4のいずれか1つに記載の画像処理装置。 - 前記近赤外画像と前記可視光画像における所定の画素における、近赤外光の大気透過率が、可視光の大気透過率よりも小さな値を持つ場合、大気透過率の推定誤差があると予測する、
請求項7に記載の画像処理装置。 - 撮影対象を撮影した、可視光画像と近赤外光画像の各画素位置における、可視光波長領域の分光反射率と近赤外光波長領域の分光反射率との比を表す分光反射率比を推定し、
前記各画素位置で、推定された前記分光反射率比と前記近赤外光画像の輝度を乗算し、復元可視光画像を生成する、
画像処理方法。 - コンピュータに、
撮影対象を撮影した、可視光画像と近赤外光画像の各画素位置における、可視光波長領域の分光反射率と近赤外光波長領域の分光反射率との比を表す分光反射率比を推定し、
前記各画素位置で、推定された前記分光反射率比と前記近赤外光画像の輝度を乗算し、復元可視光画像を生成する、
ことを実行させるプログラムを格納する記録媒体。
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