[論文レビュー] An Image Based Technique for Enhancement of Underwater Images

C. J. Prabhakar, Pavan Kumar|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2012

Image Enhancement Techniques参考文献 1被引用数 56

ひとこと要約

本稿では、ホモモーラックフィルタリング、ウェーブレットノイズ除去、バイラテラルフィルタリング、コントラスト等化の順次的組み合わせを用いた画像ベースの水中画像強調技術を提案する。この手法は、コントラストの向上、ノイズ低減、色の回復により画像品質を向上させ、従来のフィルタと比較して計算コストが低く、PSNRおよびエッジ検出指標による検証で優れた結果を達成する。

ABSTRACT

The underwater images usually suffers from non-uniform lighting, low contrast, blur and diminished colors. In this paper, we proposed an image based preprocessing technique to enhance the quality of the underwater images. The proposed technique comprises a combination of four filters such as homomorphic filtering, wavelet denoising, bilateral filter and contrast equalization. These filters are applied sequentially on degraded underwater images. The literature survey reveals that image based preprocessing algorithms uses standard filter techniques with various combinations. For smoothing the image, the image based preprocessing algorithms uses the anisotropic filter. The main drawback of the anisotropic filter is that iterative in nature and computation time is high compared to bilateral filter. In the proposed technique, in addition to other three filters, we employ a bilateral filter for smoothing the image. The experimentation is carried out in two stages. In the first stage, we have conducted various experiments on captured images and estimated optimal parameters for bilateral filter. Similarly, optimal filter bank and optimal wavelet shrinkage function are estimated for wavelet denoising. In the second stage, we conducted the experiments using estimated optimal parameters, optimal filter bank and optimal wavelet shrinkage function for evaluating the proposed technique. We evaluated the technique using quantitative based criteria such as a gradient magnitude histogram and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Further, the results are qualitatively evaluated based on edge detection results. The proposed technique enhances the quality of the underwater images and can be employed prior to apply computer vision techniques.

研究の動機と目的

• 非均一な照明、低コントラスト、ぼやけ、色の歪みによって引き起こされる水中画像の劣化を是正すること。
• その後続のコンピュータビジョン応用のための画像品質を向上させる前処理パイプラインを開発すること。
• 画像平滑化に計算コストの高い非等方的拡散の代わりに、より効率的なバイラテラルフィルタを採用すること。
• 最大の強調性能を得るために、フィルタパラメータ、ウェーブレット圧縮関数、フィルタバンクを最適化すること。
• PSNRおよび勾配マグニチュードヒストグラムという定量的指標、およびエッジ検出による定性的な評価を通じて、手法を評価すること。

提案手法

• 非均一な照明補正とダイナミックレンジの向上のため、最初にホモモーラックフィルタリングを適用する。
• 次に、最適化されたウェーブレット圧縮関数を用いたウェーブレットノイズ除去を実行し、エッジを保持したままノイズを低減する。
• 画像平滑化のためバイラテラルフィルタリングを用い、反復的非等方的拡散の代わりに計算時間を短縮する。
• 最後にコントラスト等化を適用し、局所的コントラストを向上させ、視覚的認識を改善する。
• フィルタは固定された順序で適用される：ホモモーラックフィルタリング → ウェーブレットノイズ除去 → バイラテラルフィルタリング → コントラスト等化。
• バイラテラルフィルタ、ウェーブレットフィルタバンク、圧縮関数の最適パラメータは、収集した水中画像を用いた広範な実験を通じて推定された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準的な画像処理フィルタの組み合わせが、低コントラスト、ぼやけ、色の歪みを有する水中画像を効果的に強調できるか？
• RQ2 非等方的拡散をバイラテラルフィルタリングに置き換えることで、計算コストを低減しつつ画像品質を維持または向上できるか？
• RQ3 水中画像の強調性能を最適化するために、どの最適なフィルタパラメータとウェーブレット構成が得られるか？
• RQ4 PSNRや勾配マグニチュードヒストグラムといった定量的指標は、視覚的品質向上とどの程度相関するか？
• RQ5 提案手法は、処理されていない画像や従来のフィルタ処理済み画像と比較して、エッジ検出結果をどの程度改善するか？

主な発見

• 提案手法は、水中画像におけるコントラストの回復とノイズ低減を効果的に行い、画像品質を顕著に向上させた。
• 非等方的拡散の代わりにバイラテラルフィルタリングを用いることで、計算時間の短縮と高品質な平滑化を両立した。
• 実験的チューニングを通じて、バイラテラルフィルタ、ウェーブレットフィルタバンク、圧縮関数の最適パラメータが成功裏に推定された。
• ベースライン手法と比較して、提案手法はより高いPSNR値を達成し、信号対ノイズ比の向上を示した。
• 勾配マグニチュードヒストグラム解析により、エッジの保持とコントラスト強調の向上が確認された。
• 定性的な評価では、エッジ検出結果の向上が確認され、後続のビジョンタスクに向けた前処理パイプラインの有効性が裏付けられた。