PM2.5による中国の大気汚染が深刻化している．汚染画像から霞や霧の影響を除く画像修復技術は， NASAのリモートセンシングの長年の懸案であった．最近では大気拡散モデルが汚染画像修復の主流となっている．中でも，単一画像から大気層の影響を除く手法として，HeらのDark Channel Prior (最暗チャネル優先) 法は実用的に最も注目される．この不良設定問題を解く鍵は空間的に滑らかなシーン透過率を推定することにある．本稿では，大気拡散モデルに基づき，空間的に滑らかなシーン透過率の推定法を提案する．異方性の空間フィルタを導入して，He らの手法の欠陥とされたシーン透過率のバンディング妨害を軽減する．シミュレーションにより，いかに激しいPM 2.5汚染層や濃霧のシーンを見透かせるかを示す．大気中には常に微粒子が浮遊し，澄み切った晴天下であっても，シーンの真の姿を視ることはない．これまでDe-Hazing技術は，主として汚染の激しいシーンを対象としてきたが，日常的なシーンにも有効と思われる．提案モデルは，大気散乱光のベール係数を調整するだけで，少し霞んだ風景から鮮やかなシーンの色が復元されることを例示する．人は大気を通して遠近感 (Aerial Perspective)をもつことから，シーン透過率は距離情報を担っていると想定される．新規な応用として，遠近画像の前景と後景の分離および分離領域に対応した空間フィルタ処理の視覚的効果についても検討したので併せて紹介する．

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空間に何も物が置いてなくかつ疵のない一様な壁に囲まれているとき人はそこに空間の存在を認識できない．何か物を置くと初めてそこに空間を認識する．その物を初期視覚情報IVIと言うが，前報１）でどのくらいのIVIで空間が認識されるかIVIをいろいろ変えて実験的に求めた．IVIとしてカーネーションの花一厘と短い茎を与えただけでもかなりの空間認識が出来ることがわかった．そこでもっと少ないIVIではどうかを検討したのが本研究である．今回の一番少ないIVIは白いカーネーションの花びら２枚であるがそれでも空間認識は可能であり，少しだけ色の恒常性が生じることが分かり，前報を補足するものとなった．このことは空間認識に対するIVIの高感度性を示したものでもある．また色の恒常性を見えの白みの量で測ったがその白みの量でIVIの量を定量化できることを示した．

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