A study on visibility improvement of color images based on convex combination representation

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本研究は、逆光の状況や非常に暗い環境で撮影された画像の視認性改善手法の開発を目指すものである。特に、画像強調においては色相を変化させることなく、画像の明度や鮮やかさを調整することにより視認性を改善することが望まれるため、凸結合係数の変換による色相保存型画像強調の開発を行う。また、他の色空間における色の表現方法との関係に注目することで、本研究の位置づけを明確にすることを目的としている。当該年度は、逆光画像において、凸結合係数の分布から抽出された代表点を基準とし、その点を中心に係数の分布を変換するトーンカーブを提案した。これを用いることにより、色相を変えずに複数の画像強調結果を生成し、それらを複数のスケールで融合することにより、画像全体のコントラストと局所的なコントラストの両方を考慮した視認性改善手法を提案した。実験結果より、画像全体の明暗の序列や局所コントラスト、画像の自然さにおいて、比較的良好な強調が実現できることを確認した。しかし、暗部に若干のざらつきが発生するため、これらを抑制するようなアルゴリズムへと改善する必要がある。また、RGB色空間の等色相平面に着目することにより、2色刷りされたカラー文書画像の色相推定およびノイズ除去に関する検討を行った。具体的には、射影誤差が最小となる等色相平面を推定し、その平面に画素を射影し、色相を統一することで、画像の色相を補正する方法を提案した。実験では、画像全体の色相を補正することにより、画像のエントロピーを低下させることに成功した。これにより、RGB色空間における等色相平面の利用可能性に関して一定の知見を見出すことができた。