水中環境での画像取得には、コントラスト低下、鮮明度の低下、情報の減衰などの問題があります。従来の方法は画像全体の偏光情報を推定処理するもので、水中画像の対象物は複雑な偏光特性を持ち、一部の対象領域の復元効果が不十分で劣化が発生します。本論文では、水中濁質画像の偏光パラメータ分割最適化復元手法を提案します。まず、ブロック単位のコントラスト強調およびガイドフィルタを用いて2枚の偏光直交画像を処理後、高偏光・低偏光対象の連結領域を抽出し、偏光度画像の各ピクセル値に基づいて分割し、低偏光・高偏光対象領域の抽出プロセスを最適化しました。次に、それぞれの対象物の目標光偏光度を推定し、従来手法の全体推定における複雑対象の誤推定問題を解決しました。最後に、後方散乱光偏光度画像を反復的に最適化し、最適選択領域を取得しました。実験により、本論文の結果は主観的視覚品質が大幅に向上し、低濁度下の最初の2組の実験では、原画像の光強度画像と比較して客観的評価指標EME値が平均554％向上し、コントラストは平均528％向上しました。第3組の実験では、低照度高濁度環境下で原画像の光強度画像と比較してEME値が379％向上し、コントラストは956％向上しました。3組の実験の自然画像品質評価指標NIQE値も良好で、画像はより自然になりました。本手法は従来手法よりも効果的に水中濁質画像を復元し、画像のコントラストを向上させ、情報減衰を抑制し、より良い画像鮮明化効果を実現します。

情報減衰; コントラスト強化; 分割最適化; 反復最適化; 画像鮮明化