夜間画像のデヘージングのための透過率ガイド付き構造・テクスチャ分解
arXiv cs.CV / 2026/4/1
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要点
- 本論文は、大気散乱・吸収や人工照明による非一様な照明といった複数の劣化要因を同時にモデル化することで、夜間画像のデヘージングに取り組む。
- 境界制約付きの透過率マップと、空間的に変化する大気光マップを推定・補正するために、YUV空間における二次ガウスフィルタリング手法を用いた二段階のフレームワークを提示する。
- 第2段階では、得られた中間のデヘーズ結果を、提案するSTAR-YUVモデルにより構造層とテクスチャ層へ分解し、層ごとに異なる強調・復元処理を適用する。
- 最終的なデヘーズ出力を生成するために、2段階の融合戦略（非線形のRetinexベース融合の後、初期のデヘーズ画像との線形ブレンディング）を用い、可視性と色・コントラストを改善する。
- 本研究は新たなarXivへの投稿として公開されており、従来手法が一般に夜間のヘイズ問題の一部しか扱えていなかった点を超えることを目指している。
