摘要
眼底網膜画像に存在する霧状散乱光により血管の詳細が不鮮明になる問題に対し、本論文では暗チャンネル理論とガンマ変換を組み合わせた眼底網膜画像の霧除去アルゴリズムを提案した。本アルゴリズムは血管の詳細情報を損なうことなく画像の鮮明度を向上させる。アルゴリズムはR、G、Bチャネルをそれぞれ処理して画像の霧を除去する。まず、適応ウィンドウ最小値フィルタリングアルゴリズムにより暗チャンネル画像を計算し、輝度に基づき上位0.1％画素の平均値を大気光強度値とする。次に、画像の粗い透過率を求め、改良された誘導フィルタリングアルゴリズムで透過率を最適化する。最後に、大気散乱モデルとガンマ変換により霧のない画像を復元する。実験結果は異なる視野の復元画像における情報エントロピーと平均勾配がそれぞれ平均18％、24％向上することを示した。本アルゴリズムは眼底網膜画像に存在する霧状散乱光を迅速かつ効果的に除去し、復元画像は鮮明で自然であり、網膜血管の詳細情報を保持する。
关键词
画像の霧除去;網膜画像;暗チャンネル事前;大気散乱モデル;ガンマ変換
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