画像処理システム論

生体から学ぶべきメカニズム（１）
画像処理システム論
Image Media Systems

明暗順応：

側抑制：

加藤　俊一
Toshi KATO

初期視覚における特徴抽出：

画像・映像の複雑さ
画像・映像内の規則性
カラー画像の場合
色調が大きく変化する場合があった！
カラー画像の表色系

モノクロ画像の場合
写真の印象が大きく変化する場合があった！
局所的な明るさ・色調の対比
エッジ検出
構図　全体的な明るさ・色調
ヒストグラムの平坦化の問題点
（カラー画像）

周波数領域

色彩の対比に対する調節機構
ヒストグラムの平坦化の問題点
（モノクロ画像）
空間領域

視野の中の明暗の微小変化を局所的に検出・
強調するメカニズム
色順応：

生体から学ぶべきメカニズム（２）
明るさの変化に対する調節機構
RGB表色系
（例：Rを変えると、明るさも色調も変わる）
Lab表色系
（例：Lを変えても、色調は変わらない）
［詳細］レタッチで重要な色空間

RGBに対応する
仮想的な3原色XYZを定めた。
X:三刺激値X(tristimulus X)
ほぼ「明るさ」
Y:三刺激値Y(tristimulus Y)
ほぼ「緑味」
Z:三刺激値Z(tristimulus Z)
ほぼ「青味」
1
［詳細］レタッチで重要な色空間

均等知覚色空間として定められた。
L:明度指数
ほぼ「明るさ」
a:知覚色度
ほぼ「赤・緑の対比」
b:知覚色度
ほぼ「青・黄の対比」
参考：
http://image-d.isp.jp/commentary/color_cformula/index.html
［実験］階調の平坦化

カラー画像の
平坦化（ヒストグラムの一様化）によって

画像の見え方は、どう変わったか？
ヒストグラムは、どう変わったか？
R, G, Bそれぞれを
平坦化
→色相が変わる
RGB画像
Lab画像
2
［課題］階調の平坦化

Labの
Lだけを平坦化
a, bはそのまま

ネットから取得したカラー写真や、
自分で撮ったカラー写真
もともと全体に明るい（暗い）写真、
明暗が混在する写真など
様々な写真のヒストグラム平坦化で、
見え方がどう変わるかを観察してみよう。

画像の見え方は、どう変わったか？
補正前・後のヒストグラムも記載
（注）PhotoshopでLab表色系の画像として
処理すること！
生理レベルの感性を利用した画像強調

側抑制と順応機構の統合

明暗対比：　明るさの微妙な差を増幅
側抑制機構の工学的な解釈

+ -
視野の中の明部や暗部での微小変化に対する感度が低下。
（明るさに対するＳ字型の応答特性）
応答を何らかの逆Ｓ字型変換で補正し、スケール不変に近付ける神
経回路が必要。
（側抑制機構の必要性）
広いダイナミックレンジの光刺激に対して、良好な応答特性を得る。
V
V'
V'
⊗
V=
- +
I src
Isrc + σ
i = log I src
刺激強度に対する
電位応答
非線形変換 K(I) の性質

V − V0
V1 − V
V
逆Ｓ字型変換による
電位応答の補正
i = log I src
刺激強度（対数）に対し
線形に近い電位応答
非線形変換 K(I) の数値シミュレーション
非線形変換 K(I) は、逆Ｓ字型曲線を描く。

→
V = log
明部・暗部のコントラストを強調する輝度の補
正式として利用できる。
I − I0
K(I) = c1 log
+ c2
I1 − I
非線形変換 K(I) の微分は、輝度に対する
スケール不変なエッジ強度を表す。
⎛ 1
1 ⎞⎟
dK(I) = c1 ⎜
+
dI
⎝ I − I0 I1 − I ⎠
3
(*)１枚の画像中に
強調すべき輝度区間が
複数ある
↓
明暗順応では
強調しきれない
中間部強調が必要
明部強調が必要
(*)くっきり見せるには
エッジ強調も必要
暗部強調が必要
非線形変換 K(I) の局所並列性

画像強調への応用 [demo]
非線形変換 K(I) とコントラスト：

視野の中の明部・暗部での微小変化に対する感度を補正。
注目点の近傍の背景の明るさに適応して、補正式を制御。
様々な明るさの背景の下で、注目点の近傍のコントラストを局所
並列的に強調。
K(I) = c1 log

I − I L + α posi × (Imin − I L ) + β posi
+ c2
IU − I + α nega × (IU − Imax ) + β nega
(a) 実験画像（眼底写真）
IU, IL: 数値的に想定される最大輝度・最小輝度（定数）
Imax, Imin: 局所近傍における最大値、最小値
αposi, αnega, βposi, βnega: 生理学的な定数
(c) 指数変換 (γ=2)
［考察］　画像強調への応用

(a) 実験画像

相対的に輝度の小さい（暗い）区間のダイナミックレンジを拡大
→　画像の輝度分布に依存して、指数を試行錯誤的に調節
→　明るい部分のコントラストは失われる。
(d) 輝度に対するスケール不変な非線形変換 K(I)

各局所近傍の輝度分布に適応して、変換式を自動調節
→　暗部・明部ともにコントラストを改善　＋　シャープさの改善
前提

画像はその輝度分布が画像全体の平均輝度付近に集中する。
人間の眼は、周囲の全体的な明るさに順応させて、明暗のコント
ラストを決めている
方針

全体的に暗く、コントラストが弱い。暗部・明部に観察したい構造
がある。
輝度の区間分割による輝度の線形変換の極限の形
→　全体としてのコントラストは強調されるが、不自然な画像。
(d) 側抑制機構による処理結果
側抑制と明暗順応の統合
(b) ヒストグラム平坦化

(b) ヒストグラム平坦化による処理結果
画像の全体的な明るさを画像の平均輝度で代表させ、平均輝度
が表示系のダイナミックレンジの中央に位置するように決める。
効果

輝度分布の中心が感度の良い中間部になると共に、ヒストグラ
ムが平坦化され、大域的に強調される。
中間部で線形変換を行うため、局所的なコントラストも向上する。
4
側抑制と明暗順応の統合
Vmid
(k(v) − K global _ mean ) + Vmid
K max − K global _ mean
V (v) =
=
(a) 実験画像 (b) 指数変換(γ2.2
(c) ヒストグラム平坦化
Vmid
(k (v) − K min ) + Vmin
K global _ mean − K min
Vmid = ( Vmax − Vmin ) 2
(d) 逆Ｓ字型変換
［考察］側抑制と明暗順応の統合

側抑制効果(d)：　

輝度比係数を利用すると、明部・暗部(例：髪、顔面、花、背景、
衣服）共に視認性が向上し、シャープな画像が得られた。

+ -
L+ M-
M+ L-
S+LM-
- +
L- M+
M- L+
SL+M+
平均輝度を表示系の輝度中心に対応付けると、局所的コントラ
ストの良さを保ちながら、全体的なコントラスト感が増大し、自然
な大域的コントラスト強調が実現。
生理レベルの感性を利用した画像強調
側抑制と順応機構の統合

明暗対比
明暗対比：　明るさの微妙な差を増幅
色対比：　より彩度（色差）を強調

側抑制＋明暗順応(f)：

側抑制と順応機構の統合
側抑制＋輝度比(e)：

(f) 輝度比係数+平均輝度
逆Ｓ字型変換
生理レベルの感性を利用した画像強調

明部・暗部(例：髪、顔面、花、背景、衣服）共に視認性が向上し
たが、大域的なコントラスト感を弱めている。また、近景・遠景共
にシャープに変換するため、奥行き感を弱める結果となっている。
(e) 輝度比係数
逆Ｓ字型変換
生理レベルの感性を利用した画像強調
原画像
視覚特性の数理モデル
ヒストグラム平坦化
明暗対比：　明るさの微妙な差を増幅
色対比：　より彩度（色差）を強調
色対比
R-G
Y-B
5
【側抑制のモデル】
文字が見やすくなった！
ビルの輪郭が見やすくなった！
【オリジナル画像】
不自然な仕上がり
【オリジナル画像】
【側抑制のモデル】
オリジナル画像にはない青色が出現している
【ヒストグラム平滑化】
［実験］側抑制による画像強調
側抑制の仕組みを利用した
画像強調

http://www2.hm.indsys.chuo-u.ac.jp/toppanVision/html/hmdemo_coljp.html
を適用してみる。

モノクロ画像の場合
カラー画像の場合
【ヒストグラム平滑化】
［課題］側抑制による画像強調
1.
自分で撮った写真（モノクロ・カラー）に
側抑制の仕組みを利用した
画像強調
http://www2.hm.indsys.chuo-u.ac.jp/toppanVision/html/hmdemo_coljp.html
（モノクロ用・カラー用）を試みて、
画質を評価してみよう。
6
［課題］
全域的な処理を行うレタッチソフト
明部、暗部、明部＆暗部、中間部の強調
ヒストグラムの平坦化、
画像の鮮鋭化　など
と比較・考察を試みよう。
2.
（注１）
輝度（RGBを同時に）のトーンカーブで処理
vs （例）Bのトーンカーブだけで処理する場合
（注２）
平坦化は、PhotoShopの人は、RGBとLabの両方で。
［課題］
カラー画像の
「強調」「見やすさ」「印象を強くする」とは
どういうことと定義できるか？
その定義に従って、
「見やすくない例」「見やすくなった例」を
対比させて説明してみよう。
3.
（参考）モノクロのときの定義と矛盾しない？
（参考）心理的な「遠近感」との関係は？
［補足］実験に適したソフトの紹介

Adobe Photoshop （有料）

授業で説明する機能の全てをカバー
Labでのヒストグラム平坦化も可能
GIMP
http://www.geocities.jp/gimproject/gimp2.0.html

GIMP2 (ver.2.4.1)　←これを使いましょう！
但し、 Labでのヒストグラム平坦化はできない
（RGBそれぞれでの平坦化のみ）
側抑制を真似た画像強調
http://www2.hm.indsys.chuo-u.ac.jp/toppanVision/html/hmdemo_coljp.html
［課題］（考察に書いて欲しいこと）

理屈を踏まえて

どんな特徴の画像か？
「レタッチ」の効果を評価をする上で、
どう都合がいいのか？（悪いのか？）
自分の画像での結果

「そんな性質」の画像だから、
全体としてどんな画像になった。
どこの部分は、どうなった。。。など
（注意）　考察とはいえない「例」

講義資料

自分が選んだ画像の性質

何をどうするための処理か？
その理屈は？
講義の資料 on Web

http://www.indsys.chuo-u.ac.jp/~kato/IPS/
参考資料

http://www.indsys.chuo-u.ac.jp/~kato/HM/
http://www.hm.indsys.chuo-u.ac.jp/
http://www.jske.org/
結果の貼り付けだけ
ヒストグラムの形を言葉で表すだけ、、、など
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教科書・参考書

岸野文郎、他：「画像と空間の情報処理｣
（岩波、3800円）
淀川英司、他：「視聴覚の認知科学」（電子
情報通信学会、2800円）
池田光男：「目は何を見ているか」（平凡社、
2400円）
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