霧のある画像の視認性低下と霧除去後の画像の明るさ低下の問題を解決するために、コントラストと明るさの類似度に基づく透過率推定の新しい手法を提案し、画像の霧除去を実現した。まず、コントラストと明るさの類似度に基づく微分可能な画像品質目的関数を構築し、この関数を最大化して透過率の閉形式解析解を得て、フィードバック機構を用いて透過率を上方修正した。次に、暗チャンネルと四分木分解に基づく候補大気光生成法を提案し、候補集合の第二に大きい値を選択することで大気光推定のロバスト性を強化した。最後に、大気散乱モデルを用いて画像復元および明るさ強調を行った。実験結果は、提案アルゴリズムが複数の画像品質評価指標において対照アルゴリズムより優れていることを示した。非参照評価では、可視エッジ勾配比、飽和ピクセル比およびBRISQUE指標の平均が最良であり、平均勾配比は11.0％以上向上し、飽和ピクセル比の平均は30.4％以上減少した。全参照評価では、PSNR平均値が同種アルゴリズムに比べて9.5％以上向上した。さらにアルゴリズムの平均実行時間は12.76％以上短縮された。総じて、提案手法は画像の視認性と明るさを効果的に向上させるとともに、良好な計算効率を有している。

明るさの類似度;コントラスト;画像品質関数;暗チャンネル;四分木アルゴリズム;フィードバック機構