降雪状況判定の仕組み

降雨量を推定する手法は提案されているが、降雪状況を判断する手法は、現在では殆ど提案され ていない。さらに、従来手法は雨粒画素が鮮明に映っている事が前提である。そこで本研究は、前 処理に画像の鮮明化を施し、動体検出による降雪画素の検出量と検出位置の分布から降雪状況を判 定する。

降雪は空中を漂う動体であり、風向きによって移動方向や速度が急変するため、動き方を特徴と して雪粒を抽出する事は難しい。また、天候の影響は監視カメラで撮影した画像全体に及び、一般 的な動体は画像全体で検出される事はあまりない。そこで本研究は、動体が検出された位置の分布 の広がりを特徴量として、降雪状況を判定する。画像をブロック分割して雪粒検出の分布を解析し て、撮影画像の降雪状況を判定する。

図23に、晴天時の動体検出結果と降雪時の雪粒検出結果の違いを示す。図23(a)は原画像、図

23(b)は鮮明化画像、図23(c)は背景差分による動体検出結果画像である。図23上段は動体が存在

する晴天画像、図23下段は降雪画像である。図23から、晴天時には画像の一部分にしか動体検出 結果は無く、降雪時には画像全体に動体検出結果がある事が分かる。

図 23: 降雪と動体

4 本論文の構成

2章では、画像鮮明化における提案手法について述べる。この章では、手法 [14]のダークチャ ンネル特徴量に加えて白い対象物に対応するための特徴量「ブライトチャンネル」を導入して手 法 [14]を改良した手法、領域分割と「ブライトチャンネル」を組み合わせた手法、クラスタリン グとヒストグラム拡張を組み合わせた手法の、3つの提案手法について説明する。ブライトチャン ネルとは霞の程度を表す特徴量の1つであり、1つ目の提案手法は白い対象物の偽色を抑制する効 果がある事を示す。領域分割は異なる明るさで霞む箇所が複数ある画像の鮮明化を行うために導入 し、2つ目の提案手法は高ダイナミックレンジ画像を鮮明化する事を示す。クラスタリングとヒス トグラム拡張を組み合わせる事で、3つ目の提案手法は霞画像と夜間画像の両方の鮮明化が可能で ある事を示す。

3章では、降雪検出における提案手法について述べる。本研究では、降雪画素は「高速に移動す る対象物」と「画像全体に分布する対象物」の2つの特徴を持つと仮定する。この章では、「高速 に移動する対象物」の特徴から、背景差分を使用する事で降雪画素を検出する方法について説明 する。

4章では、降雪程度判定における提案手法について述べる。この章では、動体検出結果から降雪 程度を判定する方法について説明する。「画像全体に分布する動体」という特徴から、降雪画素の 検出位置が画像全体でどの様に分布しているかを調査する事で降雪程度を判定する。

5章では、提案手法の結論を述べる。提案手法は、従来では避けられていた白い対象物にも対応 した鮮明化を行い、夜間画像も鮮明化し、ノイズ除去と動体検出によって効果的に雪粒検出を行 い、検出位置の分布を調査する事で、動体の外乱に強い降雪程度を行う事を示した。最後に各手法 の実験結果から、本論文で提案した各手法は、24時間動作する屋外監視カメラにおいて有用なア プリケーションである事を示す。

第 II 部

コントラスト改善における提案手法

1 コントラスト改善

一般的にコントラストとは物事の対比であり、比較するものが違う特徴を持つ場合は「コントラ ストが高い」、似た特徴ばかりの場合は「コントラストが低い」と表現される。画像処理において、

コントラストは特に「色」に対して表現されるのが一般的である。コントラストが高い画像とは、

明るい色から暗い色まで様々な色で構成されて色彩がはっきりし、コントラストが低い画像とは、

全体的に似た様な色しかなく色彩がはっきりしせずにぼんやりとする。コントラスト改善は、色彩 がはっきりしない不鮮明な画像をはっきりした鮮明な画像にするためのアルゴリズムであり、画像 処理の基本分野である。

図24に、色のコントラストが大きく異なる画像例を示す。図24(a)から順に、コントラストが低 い画像からコントラストが高い画像を並べる。図24(a)や(b)では画像に何が映っているか分から ずぼやけているが、図24(c)や(d)は各対象物がはっきり見えている画像である。図24(a)の様に 画像が不鮮明の場合、画像から何かを解析する事は難しい。本研究では、不鮮明な画像を図24(d) の様な高コントラスト画像にする事で、降雪検出と降雪程度の判定を行える様にする。

しかし、コントラスト改善アルゴリズムには、コントラストを上げると同時に画質が悪くなるト レードオフがある。コントラストを上げすぎてはっきりしすぎる明るさになったり(「明度整合の 問題」)、ノイズの様な不自然な色(「偽色」)が出たりする。コントラストを上げる手法は多いが、

この問題を解決する手法は少なく、特に偽色発生の問題は解決すべき重要な課題である。本研究で は、偽色の発生を抑制する事を中心に、3種類の手法を提案する。

図 24: 様々なコントラスト