暗チャンネル先験に基づく画像の霧除去方法において、大気光値の推定が不正確であることや、高輝度領域の霧除去後に色彩飽和度が低く明るさが暗い問題に対し、本稿では超画素分割と暗明チャンネル融合に基づく画像の霧除去方法を提案する。本手法は超画素分割を利用して霧画像を精細に分割し、類似の被写界深度特性を持つ領域を超画素ブロックにクラスタリングし、従来の固定フィルタウィンドウの代わりに超画素ブロックを用いることで、勾配の急変する領域のブロック効果を効果的に抑制する。適応閾値分割により高輝度領域と暗領域を判別し、混合暗チャンネル戦略を採用して様々なシーンにおける霧除去アルゴリズムのロバスト性を向上させる。暗明チャンネルの結合制約による大気光推定モデルを構築し、ガイドフィルタを適用して精細処理を行い、大気光値推定の精度と空間的一貫性を高める。最適化された透過率と大気光パラメータに基づき、大気散乱モデルから逆推定により霧のない画像を得る。シミュレーション実験の結果、提案手法はOTSデータセットにおいてPSNR 26.815 dB、O-HAZEデータセットにおいてSSIM 0.576、I-HAZEデータセットにおいて処理時間が36.281秒であり、PSNRとSSIMがそれぞれ平均13％と5％向上した。提案手法は復元画像の色彩飽和度と明るさのバランスを効果的に向上させ、主観的および客観的評価指標で対比アルゴリズムを凌駕する。

画像の霧除去; 暗明チャンネル融合; 超画素分割; 大気散乱モデル; 暗チャンネル先験