低照度シーン画像の元の色彩情報と詳細情報を復元するために、本研究では適応的な輝度調整を用いた低照度カラー画像強調手法を提案する。本手法はまず、低照度シーンの連続撮影された複数フレーム画像に対して適応的ガンマ輝度補正を行い；次に、複数フレームの輝度補正後の画像をYUV色空間に変換し、並列で2種類の処理を行う。一つはYチャネル成分を抽出してグループ化し、重み調整に基づく二次盲識別の盲ソース分離によるノイズ除去を行い、もう一つはフレーム平均後にYチャネル成分を抽出し、複数の盲ソース分離ノイズ除去Yチャネル成分と順次構造マッチングを行い、最適なYチャネル成分を選択する。次に、最適なYチャネル成分をピール成長曲線に基づく輝度調整を行い、フレーム平均処理されたU、Vチャネル成分と再結合する。最後に再結合画像をRGB空間に変換することで、視覚的に大幅に改善されたカラー画像を得ることができる。本論文の提案する画像強調法はリアルタイム処理要求を満たし、元のカラー画像の極めて低い輝度を54.4倍、中程度の輝度を3.5倍に向上させ、画像の情報エントロピーを1.3～2.9倍向上させる。典型的な画像強調アルゴリズムと比較して、本手法は低照度カラー画像におけるノイズ低減、照明均一化および詳細復元に大きな改善をもたらす。

低照度;ガンマ補正;色空間;盲ソース分離;ピール成長曲線