見えた方が便利かも！ 陰影部分も見やすく!!!

人間というのは目で見た情報を脳内で三次元構築し解釈しているらしい。平面の絵を見たときだって脳内で高度な三次元構築を行い非常に高度な認識を行っている。柔軟かつ強力にこんな芸当出来るのは人間だけです。いろんな画像処理システムが開発されてるけど2005年現在、世界の最先端でも人間の視覚認識処理機構には遠く及ばないのが現状。いや、マジで、画像処理技術ってやってる内容は結構ショボイ(笑)

人間の凄いのは全体を見ながら詳細部分の変化や違いにもロバストに反応出来るとか、まぁ、いろいろあるんですが、弱点もある。注目可能な輝度値の帯域はけっこう狭い。明るい部分と暗い部分があると、暗い部分は見えない。例えば、夜にクルマ運転してるとき、対向車のライトを見ると周りは何も見えなくなるでしょ？　グレア現象って言うんですけど。　カメラで撮影するときも同様で強烈な輝度値の差があると、見難い画像を出力する。画像の最適化とかあるけど、極端な差があると、どうしようもない。

光源とそれによる画像の形成背景に我流のモデルを導入し、まぁ何かと処理を考えたんですけど、その辺の小難しい所は省略する（実際は簡単だけど一般の人向けに説明するのはやっぱり難儀です）。
とりあえず例画像を見ていただこう↓

ディスプレイにも依存するが、基本的に陰影部分というのは視認性が悪いハズ。
人間の視覚処理の特徴の中に「分化」という反応があって、早い話が陰影部分ってのは注目しない。つまり見えにくい。凝視すれば見えるけど、パッと見たときに陰影部分の情報を拾えないのは何か損な気がするので、見えやすくすることを考える。

「分化」を起こらなくしてやれば良いと考える。分化が起こる主要因は輝度値の極端な差で、陰影部分は極端に平均輝度値が低く振幅も弱い。でも振幅は無いとは限らないよね。でも微小だと見難いよね。
じゃあ、振幅を大きくしたら良いんちゃうんかい！？

はい、はい、やってみましたよっ (^-^;　↓

はーい、けっこう見やすくなりましたネ (;^-^)b

陰影部分を決定するのに判別分析法を実験的な経験値とミックスして適用したりだの、画像処理上の手法は何かと行うわけだけど、基本的には輝度値情報を基に振幅を強制的に増幅させてるだけ。凄く簡単な処理です。実行速度高速化の為、周波数変換・周波数情報は使ってない、輝度値情報だけですぅ。

高諧調イメージセンサとかも存在するけど、視認性を上げるなら、こういったトリッキーな方法もアリかな〜？　とか思う。　画像処理とか関係ない分野の人だと、「あー、陰影部分も案外情報あって、見えるように出来るねんなぁ･･･。」とか思って頂けたらＯＫ。

★　上の処理と同じ処理を適用した「元画像」と「処理結果画像」を載せてみるよぅ。

夜間、トラックとすれ違い、歩道の人物が視認し難い画像の場合。ちなみに動画にたいして処理を行ったので、これはキャプチャ画像ですけど。元が圧縮の強いＭＰＥＧ動画なんで画質は悪いが。　↓

　　　
　　　元画像　　　　→　　　　処理結果画像

夜間の道路。ちなみにボリビアのラパスです。こんな感じの所でボクは強盗にあいました、あひゃひゃひゃ　↓

　　　
　　　元画像　　　　→　　　　処理結果画像

今回の内容は大学院の修士論文の一部なんですよねー。
顔画像処理だと条件を限定するかわりに色情報まで補正したりとかも。

元画像↓	平均輝度値だけ上げてみた↓

平均輝度値を単純に上げるだけでも分化が起こりにくくはなるので少し見易い。

捕捉顔情報からフィードバックして振幅増幅↓	色情報もフィードバックして補正↓

振幅を増幅させ、色情報の補正も行ってみる。だいぶ見やすくなったんじゃないかな？

※　陰影があると、既存の画像処理の多くは対応できないので、その対応策としてもやってたケド。

まぁ、要するに、画像処理で、見難い陰影部分を何となく見やすくしたりできるワケよ (^-^;

そういえば、高校時代なんかも京都駅の階段で「あのスカートの丈だと理論上、もう見えてるハズなのに何で見えないのかニャー！？」とかよく話してたけど（？）、やっぱしスカートの内側は輝度値低いので視認しにくいわけよ(笑)。カメラで撮って解析したら見えるだろねぇ。捕まるけど。

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