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

基于凸组合表示的彩色图像可见度改善研究

基本信息

批准号：
22K17917
负责人：
植田祥明
金额：
$ 2.41万
依托单位：
Fukuoka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17917/
关键词：
カラー画像強調視認性改善等色相平面画像処理

项目摘要

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。

这项研究旨在开发方法来提高背光情况下或极黑色环境中拍摄的图像的可见性。特别是，在图像增强中，希望通过调整图像的亮度和生动性而不改变色调来提高可见度，因此，通过转换凸耦合系数来开发呈现色调的图像增强。这项研究的目的是通过关注其他颜色空间中颜色表达方法之间的关系来阐明这项研究的位置。在今年，我们提出了一个音调曲线，该音调曲线使用从凸耦合系数的分布中提取的代表点转换了背光图像中系数的分布，并着重于该点。通过使用此功能，可以在不改变色调的情况下生成多个图像增强结果，并考虑整个图像的对比度和局部对比度，在多个尺度上进行这些结果的融合以提高可见度。实验结果证实，可以根据光与黑暗，局部对比和图像自然性来实现相对良好的重点。但是，由于黑暗地区发生了一些粗糙度，因此有必要改善算法来抑制这些算法。此外，通过关注RGB颜色空间的等级平面，我们研究了色相估计和噪声去除颜色文档图像的两种颜色图像。具体而言，已经提出了一种方法来校正图像的色调，通过估计一个最低投影误差的均匀色调平面，将像素投射到该平面上并统一色调。在实验中，我们通过纠正整个图像的色调成功地降低了图像的熵。这使我们能够找到有关RGB颜色空间中ISOHUE平面的可用性的某些发现。