(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
霧のある所定画像から前記霧を除去する方法であって、
前記所定画像中の各ピクセルの最小強度値を取得し、取得した全てのピクセルの最小強度値を用いて、前記所定画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成するステップと、
前記所定画像中の各ピクセルを中心とする局所領域の最小強度値を取得し、取得した全ての局所領域の最小強度値を用いて、前記所定画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成するステップと、
前記ピクセルに基づくダークチャネル画像及び前記局所領域に基づくダークチャネル画像を用いて、前記所定画像の最終的なダークチャネル画像を取得するステップと、
前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の所定サイズの最も明るい領域が前記所定画像においてカバーする領域中の全てのピクセルのうち、最も大きいグレースケール値を有するピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を、前記所定画像の大気光の値のR、G、B成分とするステップと、
前記最終的なダークチャネル画像と、前記大気光の値のR、G、B成分のうちの最大値と、霧除去パラメータとを用いて、前記所定画像の透過画像を取得するステップと、
前記透過画像と、前記大気光の値と、前記所定画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値とを用いて、霧除去画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を取得するステップと、を含み、
前記最終的なダークチャネル画像を取得するステップは、
前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の各ピクセルxについて、前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxを中心とする局所ブロックから、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxの強度値に最も近い強度値を見つけ出し、見つけ出した該強度値と、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxの強度値とのうち小さいものを、前記所定画像中の該ピクセルxに対応するダークチャネルの値とする処理と、
前記処理により取得した全てのダークチャネルの値を用いて、前記最終的なダークチャネル画像を生成する処理と、を含む、方法。
【請求項２】
前記局所領域のサイズは、前記局所ブロックのサイズよりも小さい、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
霧のある所定画像から前記霧を除去するシステムであって、
前記所定画像中の各ピクセルの最小強度値を取得し、取得した全てのピクセルの最小強度値を用いて、前記所定画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成する第一生成ユニットと、
前記所定画像中の各ピクセルを中心とする局所領域の最小強度値を取得し、取得した全ての局所領域の最小強度値を用いて、前記所定画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成する第二生成ユニットと、
前記ピクセルに基づくダークチャネル画像及び前記局所領域に基づくダークチャネル画像を用いて、前記所定画像の最終的なダークチャネル画像を取得する最適化ユニットと、
前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の所定サイズの最も明るい領域が前記所定画像においてカバーする領域中の全てのピクセルのうち、最も大きいグレースケール値を有するピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を、前記所定画像の大気光の値のR、G、B成分とする第一取得ユニットと、
前記最終的なダークチャネル画像と、前記大気光の値のR、G、B成分のうちの最大値と、霧除去パラメータとを用いて、前記所定画像の透過画像を取得する第二取得ユニットと、
前記透過画像と、前記大気光の値と、前記所定画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値とを用いて、霧除去画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を取得する霧除去処理実行ユニットと、を含み、
前記最適化ユニットは、
前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の各ピクセルxについて、前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxを中心とする局所ブロックから、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxの強度値に最も近い強度値を見つけ出し、見つけ出した該強度値と、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxの強度値とのうち小さいものを、前記所定画像中の該ピクセルxに対応するダークチャネルの値とする処理と、
前記処理により取得した全てのダークチャネルの値を用いて、前記最終的なダークチャネル画像を生成する処理と、により、前記最終的なダークチャネル画像を取得する、システム。
【請求項４】
前記局所領域のサイズは、前記局所ブロックのサイズよりも小さい、請求項３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理分野に関し、具体的に、画像の霧除去（Defogging）方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
天気が良くない場合、画像の明晰さ及び色彩はしばしば大気中の霧や靄などの浮遊物により悪化してしまう。このような天気の中で取得された画像及び映像の品質は、一般的に、霧除去処理を行うことにより改善する必要がある。画像の霧効果を除去するプロセスは、画像の霧除去と称される。画像の霧除去は、天気が良くない場合のナビゲーションやモニタリングにとても役に立つプロセスである。なお、ここでいう霧除去は、靄除去や曇り取りなどとも称される。
【０００３】
今のところ、画像から霧を除去する方法がたくさんあるが、ダーク・チャネル・プライア（Dark Channel Prior）という事前情報に基づくものは、最もよい効果がある霧除去方法の一種である。ダーク・チャネル・プライアは、霧のない屋外画像群から得られた統計値であり、即ち、霧のない屋外画像の大多数の非天空の局所領域には、少なくとも1つの色チャネルの強度値がとても小さい（一般的に０に近い）ピクセル（画素）がある。ダーク・チャネル・プライアを利用して生成された霧除去モデルは、霧の濃度を直接推算することができるのみならず、霧のある画像から、霧の妨害を除去した後の高品位な画像（霧除去画像という）を生成することもできる。
【０００４】
ダーク・チャネル・プライアに基づく画像の霧除去方法では、入力された霧のある画像の強度値I、大気光の値A、及び透過画像（transmission
image）tを用いて、霧のある画像のモデル「I=Jt+A(1-t)」により、霧除去画像の強度値Jを求める。ダーク・チャネル・プライアに基づく従来の画像の霧除去方法では、通常、背景除去方法により透過画像を最適化する必要がある。しかし、背景除去方法は、非常に複雑な計算を要するので、リアルタイム処理で実現することが難しい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、上述の従来技術の問題点に鑑み、霧のある画像から霧を除去する方法及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例による、霧のある所定画像から前記霧を除去する方法は、前記所定画像中の各ピクセルの最小強度値を取得し、取得した全てのピクセルの最小強度値を用いて、前記所定画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成するステップと、前記所定画像中の各ピクセルを中心とする局所領域の最小強度値を取得し、取得した全ての局所領域の最小強度値を用いて、前記所定画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成するステップと、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像及び前記局所領域に基づくダークチャネル画像を用いて、前記所定画像の最終的なダークチャネル画像を取得するステップと、前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の所定サイズの最も明るい領域が前記所定画像においてカバーする領域中の全てのピクセルのうち、最も大きいグレースケール値を有するピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を、前記所定画像の大気光の値のR、G、B成分とするステップと、前記最終的なダークチャネル画像と、前記大気光の値のR、G、B成分のうちの最大値と、霧除去パラメータとを用いて、前記所定画像の透過画像を取得するステップと、前記透過画像と、前記大気光の値と、前記所定画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値とを用いて、霧除去画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を取得するステップと、を含む。
【０００７】
上述によれば、本発明は、少なくとも、簡単な計算で、霧のある画像中の全てのピクセルに対して霧除去処理を並列に行うことにより、ダーク・チャネル・プライアに基づく従来の画像の霧除去方法により得られた霧除去画像の品質と同様な品質を有する霧除去画像を得ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施例による画像の霧除去システムの概略ブロック図である。
【図２】本発明の実施例により画像の霧除去方法の概略フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
まず、ダーク・チャネル・プライアに基づく従来の画像の霧除去方法について説明する。
【００１１】
ダーク・チャネル・プライアに基づく従来の画像の霧除去方法では、具体的には、次の霧のある画像のモデルにより、霧のある画像中のピクセルの強度値から、霧除去画像中のピクセルの強度値を求めることができる。
【数１】
0005954063.tif 000002
【００１２】
ただし、I(x)は、霧のある画像中のピクセルxのR、G、Bチャネルのうち任意の1つのチャネル（例えば、Rチャネル）の強度値を表し、Aは、霧のある画像の大気光の値を表し、t(x)は、霧のある画像中のピクセルxに対する透過画像を表し、また、光線が媒体を透過してカメラのレンズに入射するまでの過程において散乱（乱反射）されていない部分を記述し、J(x)は、霧除去画像中のピクセルxのR、G、Bチャネルのうち対応するチャネル（例えば、Rチャネル）の強度値を表す。
【００１３】
ダーク・チャネル・プライア（即ち、霧のない屋外画像の大多数の非天空の局所領域には、少なくとも1つの色チャネルの強度値がとても小さい（一般的に０に近い）ピクセルがあり、言い換えると、局所領域の最小強度値は、非常に小さい。）により、
【数２】
0005954063.tif 000003
を得ることができる。ただし、Jdark(x)は、霧除去画像中のピクセルxを中心とする局所領域Ω(x)中の全てのピクセルのR、G、Bチャネルの強度値のうちの最小値（即ち、ピクセルxに対応するダークチャネルの値）を表し、Jc(x)は、局所領域Ω(x)中のピクセルyのR、G、Bチャネルのうち任意の1つのチャネルの強度値を表し、min()は、最小値を求めるMIN関数を表す。ダーク・チャネル・プライアによると、局所領域Ω(x)が天空中の局所領域でなければ、Jdark(x)は、0に近づく。
【００１４】
MIN関数を用いて「数１」に対して処理を行うことにより、
【数３】
0005954063.tif 000004
を得ることができる。
【００１５】
なお、「数３」による処理が、R、G、Bの三つの色チャネルに対してそれぞれ行われる。「数３」に対して変換を行うことにより、
【数４】
0005954063.tif 000005
を得ることができる。
【００１６】
MIN関数を用いて「数４」に対して処理を行うことにより、
【数５】
0005954063.tif 000006
を得ることができる。
【００１７】
ダーク・チャネル・プライアによると、霧除去画像中のピクセルxに対応するダークチャネルの値は、0に近づき、即ち、
【数６】
0005954063.tif 000007
である。
【００１８】
Aは、常に正であるので、
【数７】
0005954063.tif 000008
である。
【００１９】
「数７」を「数５」に代入すると、t(x)を得ることができ、即ち、
【数８】
0005954063.tif 000009
である。
【００２０】
上述によれば、t(x)を簡単に算出することができる。続いて、算出されたt(x)を用いて、ダーク・チャネル・プライアに基づく従来の画像の霧除去方法により、J(x)を得ることができる。
【００２１】
上述の処理により得られた霧除去画像の効果がまずまずよい。しかし、透過画像が1つの局所領域において必ずしも不変ではないので、上述の処理により得られた霧除去画像は、品質がまずまずよいが、ブロック効果を有する。ダーク・チャネル・プライアに基づく従来の画像の霧除去方法では、通常、背景除去方法により透過画像を最適化し、最適化の効果がまずまずよいが、背景除去方法は、計算が非常に複雑であるため、リアルタイム処理で実現することが難しい。
【００２２】
上述の問題に鑑み、本発明は、他の方法により最適化された透過画像を得ようと試み、これにより、画像の霧除去を比較的簡単な方法でリアルタイムに行い、品質が、ダーク・チャネル・プライアに基づく従来の画像の霧除去方法により得られた霧除去画像の品質よりもよく又は少なくともそれに相当する霧除去画像を取得する。
【００２３】
図１は、本発明の実施例による画像の霧除去システムの概略ブロック図である。図２は、本発明の実施例により画像の霧除去方法の概略フローチャートである。
【００２４】
図１に示すように、本発明の実施例による画像の霧除去システムは、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成する生成ユニット（第一生成ユニット）１０２、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成する生成ユニット（第二生成ユニット）１０４、ダークチャネル画像を最適化する最適化ユニット１０６、大気光の値を取得する取得ユニット（第一取得ユニット）１０８、透過画像を取得する取得ユニット（第二取得ユニット）１１０、及び霧除去処理実行ユニット１１２を含む。
【００２５】
ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成する生成ユニット１０２は、霧のある画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成する（即ち、ステップS202を実行する）ために用いられる。局所領域に基づくダークチャネル画像を生成する生成ユニット１０４は、霧のある画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成する（即ち、ステップS204を実行する）ために用いられる。ダークチャネル画像を最適化する最適化ユニット１０６は、ピクセルに基づくダークチャネル画像及び局所領域に基づくダークチャネル画像を利用して、霧のある画像の最終的なダークチャネル画像を取得する（即ち、ステップS206を実行する）ために用いられる。大気光の値を取得する取得ユニット１０８は、霧のある画像の大気光の値を取得する（即ち、ステップS208を実行する）ために用いられる。透過画像を取得する取得ユニット１１０は、霧のある画像の透過画像を取得する（即ち、ステップS210を実行する）ために用いられる。霧除去処理実行ユニット１１２は、機能ユニット１０２ないし１１０により得られた結果に基づいて、霧のある画像に対して霧除去処理を行う（即ち、ステップS212を実行する）ために用いられる。
【００２６】
次に、各ステップにおける処理を詳細に説明する。
【００２７】
S202では、霧のある画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成する。具体的には、次の「数９」により、霧のある画像中の各ピクセルのR、G、Bの３つの色チャネルの強度値のうち最小強度値（即ち、霧のある画像中の各ピクセルの最小強度値）を取得し、そして、霧のある画像中の全てのピクセルの最小強度値を利用して、霧のある画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成する。
【数９】
0005954063.tif 000010
【００２８】
ただし、Darkp(x)は、霧のある画像中のピクセルxに対応する、ピクセルに基づくダークチャネルの値を表し、I(x)は、霧のある画像中のピクセルxの強度値を表す。
【００２９】
S204では、霧のある画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成する。具体的には、次の「数１０」により、霧のある画像中の各ピクセルを中心とする局所領域中の全てのピクセルのR、G、Bの３つの色チャネルの強度値のうち最小強度値（即ち、霧のある画像中の各ピクセルを中心とする局所領域の最小強度値）を取得し、そして、霧のある画像中の各ピクセルを中心とする局所領域の最小強度値を利用して、霧のある画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成する。
【数１０】
0005954063.tif 000011
【００３０】
ただし、Darkb(x)は、霧のある画像中のピクセルxに対応する、局所領域（該局所領域は、霧のある画像中のピクセルxを中心とする局所領域Ωb(x)である。）に基づくダークチャネルの値を表し、I(y)は、霧のある画像中のピクセルxを中心とする局所領域Ωb(x)中のピクセルyの強度値を表す。
【００３１】
S206では、ピクセルに基づくダークチャネル画像及び局所領域に基づくダークチャネル画像を利用して、霧のある画像の最終的なダークチャネル画像を取得する。具体的には、次の「数１１」により、局所領域に基づくダークチャネル画像中のピクセルxを中心とする局所ブロックから、ピクセルに基づくダークチャネル画像中のピクセルxの強度値に最も近い強度値を検索し（見つけ出し）、そして、見つけ出された強度値と、ピクセルに基づくダークチャネル画像中のピクセルxの強度値とのうち小さいものを、霧のある画像中のピクセルxに対応する最終的なダークチャネルの値とする。続いて、上述の処理により得られた、霧のある画像中の全てのピクセルに対応するダークチャネルの値を利用して、霧のある画像の最終的なダークチャネル画像を生成する。なお、ステップS204における局所領域と、ステップS206における局所ブロックとのサイズは、同じであってもよく、異なってもよい。本発明の実施例では、ステップS206における局所ブロックのサイズは、ステップS204における局所領域のサイズよりも大きく、これにより、エッジ情報をよりよく保つことを保証できる。
【数１１】
0005954063.tif 000012
【００３２】
ただし、Darkr(x)は、霧のある画像中のピクセルxに対応する最終的なダークチャネルの値を表し、max()は、最大値を求めるMAX関数を表す。
【００３３】
S208では、霧のある画像の大気光の値Aを取得する。具体的には、次の「数１２」により、まず、霧のある画像の最終的なダークチャネル画像中の0.1%の最も明るい領域を見つけ出し、次に、霧のある画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像中の所定大小（サイズ）の最も明るい領域が霧のある画像においてカバーする（覆う）領域中の全てのピクセルを取得し、これらのピクセルのうち、最も大きいグレースケール（グレーレベル）値を有する1つのピクセルのR、G、Bチャネルの強度値をそれぞれ霧のある画像の大気光の値のR、G、Bの成分とする。
【数１２】
0005954063.tif 000013
【００３４】
ただし、Uは、最も明るい領域が霧のある画像においてカバーする領域を表し、I(P)は、霧のある画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像中の所定サイズの最も明るい領域が霧のある画像においてカバーする領域中の任意の１つのピクセルのグレースケール（グレーレベル）値を表し、I(A)は、霧のある画像の大気光の値を表す。
【００３５】
S210では、霧のある画像の透過画像を取得する。具体的には、次の「数１３」により、霧のある画像の大気光の値AのR、G、B成分のうち最大値、最終的なダークチャネル画像、及び霧除去パラメータωを用いて、霧のある画像の透過画像t(x)を算出する。
【数１３】
0005954063.tif 000014
【００３６】
S212では、霧のある画像に対して霧除去処理を行う（即ち、霧除去画像を生成する）。具体的には、次の「数１４」により、霧のある画像の大気光の値及び透過画像を用いて、霧除去画像中の各ピクセルxの強度値を算出する。
【数１４】
0005954063.tif 000015
【００３７】
ただし、t0は、常数であり、通常、0.1である。具体的には、「数１４」により、霧のある画像中のピクセルxのRチャネルの強度値、霧のある画像の大気光の値AのRチャネルの成分、及び、霧のある画像中のピクセスxに対する透過画像t(x)（又は、t0）を用いて、霧除去画像中のピクセルxのRチャネルの成分を算出する。また、霧除去画像中のピクセルxのG及びBチャネルの強度値の算出についても、同様である。言い換えると、「数１４」による計算は、R、G、Bチャネル中の各チャネルについてそれぞれ行われる。
【００３８】
本発明は、霧のある画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像及び局所領域に基づくダークチャネル画像を利用して、霧のある画像の最終的なダークチャネル画像を取得し、また、霧のある画像の最終的なダークチャネル画像、大気光の値、及び霧除去パラメータを利用して、霧のある画像の透過画像を算出し、これにより、霧のある画像から、霧を比較的簡単な方法でリアルタイムに除去し、品質が、ダーク・チャネル・プライアに基づく従来の画像の霧除去方法により得られた霧除去画像の品質よりもよく又は少なくともそれに相当する霧除去画像を取得することができる。
【００３９】
なお、上述の各ステップは、ニーズに応じて、ハードウェア又はソフトウェアにより実行されてもよい。ハードウェアの場合は、プログラミング可能な汎用コンピュータ、専用集積回路、プログラミング可能な論理回路、FPGA（Field-Programmable Gate Array）、或いは、光的、化学的、生物的、量子的又はナノエンジニアリングのシステム、アセンブリ（モジュール）又は機構により実現されてもよい。一般的には、本発明の機能は、当業者に既知の任意の手段により実現されてもよい。例えば、分布型又はネットワークによるシステム、アセンブリ（モジュール）又は回路を使用してもよい。データの通信又は伝送は、有線、無線又は任意の他の手段により実現されてもよい。ソフトウェアの場合は、コンピュータに、上述の各ステップを実行させるためのプログラムにより実現されてもよい。この場合、このようなプログラムを記憶しているコンピュータ読み出し可能な記憶媒体も本発明に属する。
【００４０】
また、上述の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００４１】
（付記１）
霧のある所定画像から前記霧を除去する方法であって、
前記所定画像中の各ピクセルの最小強度値を取得し、取得した全てのピクセルの最小強度値を用いて、前記所定画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成するステップと、
前記所定画像中の各ピクセルを中心とする局所領域の最小強度値を取得し、取得した全ての局所領域の最小強度値を用いて、前記所定画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成するステップと、
前記ピクセルに基づくダークチャネル画像及び前記局所領域に基づくダークチャネル画像を用いて、前記所定画像の最終的なダークチャネル画像を取得するステップと、
前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の所定サイズの最も明るい領域が前記所定画像においてカバーする領域中の全てのピクセルのうち、最も大きいグレースケール値を有するピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を、前記所定画像の大気光の値のR、G、B成分とするステップと、
前記最終的なダークチャネル画像と、前記大気光の値のR、G、B成分のうちの最大値と、霧除去パラメータとを用いて、前記所定画像の透過画像を取得するステップと、
前記透過画像と、前記大気光の値と、前記所定画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値とを用いて、霧除去画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を取得するステップと、を含む方法。
【００４２】
（付記２）
付記１に記載の方法であって、
前記最終的なダークチャネル画像を取得するステップは、
前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の各ピクセルxについて、前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxを中心とする局所ブロックから、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxの強度値に最も近い強度値を見つけ出し、見つけ出した該強度値と、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxの強度値とのうち小さいものを、前記所定画像中の該ピクセルxに対応するダークチャネルの値とする処理と、
前記処理により取得した全てのダークチャネルの値を用いて、前記最終的なダークチャネル画像を生成する処理と、を含む方法。
【００４３】
（付記３）
付記１に記載の方法であって、
前記局所領域のサイズは、前記局所ブロックのサイズよりも小さい、方法。
【００４４】
（付記４）
霧のある所定画像から前記霧を除去するシステムであって、
前記所定画像中の各ピクセルの最小強度値を取得し、取得した全てのピクセルの最小強度値を用いて、前記所定画像の、ピクセルに基づくダークチャネル画像を生成する第一生成ユニットと、
前記所定画像中の各ピクセルを中心とする局所領域の最小強度値を取得し、取得した全ての局所領域の最小強度値を用いて、前記所定画像の、局所領域に基づくダークチャネル画像を生成する第二生成ユニットと、
前記ピクセルに基づくダークチャネル画像及び前記局所領域に基づくダークチャネル画像を用いて、前記所定画像の最終的なダークチャネル画像を取得する最適化ユニットと、
前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の所定サイズの最も明るい領域が前記所定画像においてカバーする領域中の全てのピクセルのうち、最も大きいグレースケール値を有するピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を、前記所定画像の大気光の値のR、G、B成分とする第一取得ユニットと、
前記最終的なダークチャネル画像と、前記大気光の値のR、G、B成分のうちの最大値と、霧除去パラメータとを用いて、前記所定画像の透過画像を取得する第二取得ユニットと、
前記透過画像と、前記大気光の値と、前記所定画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値とを用いて、霧除去画像中の各ピクセルのR、G、Bチャネルの強度値を取得する霧除去処理実行ユニットと、を含むシステム。
【００４５】
（付記５）
付記４に記載のシステムであって、
前記最適化ユニットは、
前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の各ピクセルxについて、前記局所領域に基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxを中心とする局所ブロックから、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxの強度値に最も近い強度値を見つけ出し、見つけ出した該強度値と、前記ピクセルに基づくダークチャネル画像中の該ピクセルxの強度値とのうち小さいものを、前記所定画像中の該ピクセルxに対応するダークチャネルの値とする処理と、
前記処理により取得した全てのダークチャネルの値を用いて、前記最終的なダークチャネル画像を生成する処理と、により、前記最終的なダークチャネル画像を取得する、システム。
【００４６】
（付記６）
付記４に記載のシステムであって、
前記局所領域のサイズは、前記局所ブロックのサイズよりも小さい、システム。
【００４７】
（付記７）
コンピュータに、付記１に記載の各ステップを実行させるためのプログラム。
【００４８】
（付記８）
付記７に記載のプログラムを記憶しているコンピュータ読み出し可能な記憶媒体。
【００４９】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術範囲に属する。
【図１】
0005954063.tif 000016
【図２】
0005954063.tif 000017