[論文レビュー] Measuring Visibility using Atmospheric Transmission and Digital Surface Model

Jean‐Philippe Andreu, Stefan Mayer+2 more|arXiv (Cornell University)|May 20, 2015

Image Enhancement Techniques参考文献 3被引用数 3

ひとこと要約

本論文では、画像ベースの大気透過率推定と高分解能デジタル表面モデル（DSM）を組み合わせることで、空港の視程を自動的に推定する手法を提案する。透過率マップを用いてはだのないピクセルを特定し、DSMから得られる深度マップを活用することで、視程を可視化可能なピクセルの深度の99パーセンタイルとして算出する。この手法により、250mから10kmの視程範囲において、METARレポートと同等の結果が得られた。

ABSTRACT

Reliable and exact assessment of visibility is essential for safe air traffic. In order to overcome the drawbacks of the currently subjective reports from human observers, we present an approach to automatically derive visibility measures by means of image processing. It first exploits image based estimation of the atmospheric transmission describing the portion of the light that is not scattered by atmospheric phenomena (e.g., haze, fog, smoke) and reaches the camera. Once the atmospheric transmission is estimated, a 3D representation of the vicinity (digital surface model: DMS) is used to compute depth measurements for the haze-free pixels and then derive a global visibility estimation for the airport. Results on foggy images demonstrate the validity of the proposed method.

研究の動機と目的

• 航空交通管制における人為的視程報告の主観性と限界を克服すること。
• 希薄なランドマーク観測に依存するのではなく、空港の視野全域にわたる高密度でピクセル単位の視程推定を可能にすること。
• 大気透過率と3次元シーンジオメトリを活用した物理的根拠に基づいた画像処理ベースの視程推定手法を開発すること。
• 実際の空港環境で撮影された曇りの強い画像を用いて、公式のMETARレポートと照合して手法を検証すること。

提案手法

• 暗いチャネルの事前仮定に基づく単一画像のはだ除去技術を用いて、ピクセルごとの大気透過率を推定する。
• 高分解能（1m）のデジタル表面モデル（DSM）を用いて深度マップを生成し、カメラの視線方向にあるシーンポイントまでの距離を計算する。
• 透過率マップにグローバル閾値（0.75）を適用して、はだのないピクセルを特定する。透過率 > 0.75 であると仮定して視程を推定する。
• 透過率が閾値を超えるすべてのピクセルの深度の99パーセンタイルを視程として算出し、外れ値の影響を低減する。
• 屋根縁線からのファサード投影の再構築により、建物などの遮蔽によって生じる深度マップのアーチファクトを補正する。
• LiDARとSRTMのDSMを統合して、特に都市的構造に類似した空港環境において深度の正確性を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一画像からの大気透過率推定は、曇りの強い条件下でも信頼できる視程評価を可能にするか？
• RQ2 高分解能のデジタル表面モデルは、視程計算に用いる深度推定をどの程度向上させるか？
• RQ3 透過率マップと深度マップから導かれる視程距離は、公式のMETARレポートとどの程度一致するか？
• RQ4 透過率マップのどの閾値が最も正確な視程推定をもたらすか？
• RQ5 グローバル閾値の代わりに局所的閾値の適応が、視程推定の正確性を向上させるか？

主な発見

• 本手法により、102mから12,178mの視程推定値が得られ、公式のMETARレポート（250mから10km）とよく一致した。
• 250m、500m、6000mの視程距離において、測定値はそれぞれ102m、731m、6768mであり、報告値と強い一致を示した。
• はだのないピクセルの99パーセンタイル深度が、外れ値の影響を効果的に低減する強固な視程推定値を提供した。
• 補正済みの深度マップを用いることで、屋根などの遮蔽によって生じる深度の曖昧さが解消され、正確性が向上した。
• 透過率マップにヒューリスティックな閾値0.75を適用することで、はくばんや低層雲を含む多様な天候条件下でも一貫した結果が得られた。
• 測定値と報告値の乖離は、人為的観測の主観性および特定の距離範囲における希薄なランドマークの存在に起因するとされた。