2018 Fiscal Year Annual Research Report
A Study on Higher Visibility of Ill-conditioned Video Surveillance by Automated Retinex
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16K06343
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
菊池 久和 新潟大学, 自然科学系, フェロー (70126407)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 画像処理 / レティネクス / 自動レティネクス / カラーバランス / 画像品質予測 / 画像データベース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
所期の研究目標に関して概ね満足のゆく研究成果が得られた．主に４点に要約される．(1) 悪条件撮影の画像および映像に対する無人自動レティネクスアルゴリズムの開発，(2) ダブルカラーバランス法の考案，(3) 参照画像無用の画像品質予測技術の開発，(4) 画像品質，画像類似度評価のためのデータベースの構築と公開．
悪条件撮影の監視映像の無人自動レティネクスは，撮影条件の良し悪しに係わらず視認性の良好な映像を生成することを可能とした史上初の成果であると自負するところである．悪条件には低露光，露光過多，煙霧，逆光，薄暮，夜間，トンネル内，室内，屋外，水中等を含む．したがって，いわゆる24時間365日無人で稼働させることが可能であり，いつでも，どこでも，だれでも利用することができるため，街頭監視カメラは言うに及ばずスマホ等のアプリとしても普及を期待することができると思われる．
レティネクス自動化を可能とした第１の主要部分は白体仮説 (White Body Assumption) を提案したことにある．これより，３原色成分ごとのレティネクスに替えて，白黒基準点の補正と明度成分だけにレティネクスを適用する手法を導いた．
レティネクスの自動化を可能とした第２の主要技術は，新規に考案したダブルカラーバランスである．写真技術の分野では古くからホワイトバランスが知られているが，同様の考えを黒色のずれ検出と補正に適用し，色度空間における白黒基準点の２点同時補正を自動的に行うこととした．
参照画像無用の画像品質予測法はレティネクスの結果を客観的に評価する研究による副産物としての研究成果である．主観評価実験を企画実施し，主観的な印象とよく合致することを確認し，現在 IEEE Trans. on Image Processing で査読中である．
画像品質評価関連データベースを構築し，リサーチゲイトで公開した．
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