暗チャンネル事前情報に基づく霧除去に存在するハローや色彩の歪み問題に対し、明るい領域分割に基づく画像霧除去アルゴリズムを提案する。まず、輝度閾値分割と領域成長により霧画像を明るい領域と非明るい領域に分割する。次に、明るい領域と非明るい領域の透過率計算式をそれぞれ明るいチャネル事前情報と超画素を用いて改善する。さらに、加重融合によりこれら二つの領域の透過率を融合して粗い透過率を求め、ガイドフィルタで最適化する。同時に霧画像を四分木分割し、最終分割領域の画素の輝度平均値を大気光値として取り、大気散乱モデルにより霧除去画像を復元する。実験結果は、改良後の霧除去画像のピーク信号対雑音比が改良前に比べて6.5％向上し、情報エントロピーが2.1％増加し、新規可視エッジ比が5.5％向上し、勾配平均が5.3％増加したことを示している。本稿の改良アルゴリズムは暗チャンネル事前情報による霧除去の問題を解決し、鮮明でコントラストの高い霧除去画像を得ることができる。

暗チャンネル事前情報; 明るいチャネル事前情報; 超画素; 大気散乱モデル