画像の霧除去アルゴリズムにおいて、空域での復元が不自然であることや霧の濃度推定精度が不足している問題に対して、本論文では空域分割と霧濃度推定を組み合わせた霧除去アルゴリズムを提案する。まず、透過率の推定精度向上と霧除去効果の向上のために、勾配閾値と輝度閾値を用いて空域を分割する。次に、改良されたダークチャンネル事前情報とクアッドツリー細分法により大気光値を推定する。最後に、空域と非空域に対して異なる透過率推定方法を採用し、空域には明るいチャネル事前情報法を、非空域には線形霧濃度推定モデルを提案する。ピクセルごとの確率分布を組み合わせて透過率を求め、ガイドフィルタ法でエッジを細かくし、大気散乱モデルを用いて最終的に復元画像を得る。実験結果は、霧除去後の画像が主観的および客観的な品質評価において良好な性能を示し、提案アルゴリズムは空域の自然な復元、より徹底した霧除去、そして画像の細部の鮮明化を実現することを示した。本論文のアルゴリズムの実行速度は現在の主流アルゴリズムとほぼ同等であり、異なる霧環境における霧除去の安定性は他のアルゴリズムより優れている。

画像の霧除去;空域分割;大気光推定;霧濃度推定;透過率推定