(57)【要約】【課題】物体の撮像画像を用いて該物体の状態を特定する。【解決手段】画像処理装置２は、物体の撮像により生成された画像から該物体のエッジ方向を示す第１の情報を取得し、第１の情報を用いて、画像のうち物体が特定の状態にある第１の領域および物体が特定の状態にない第２の領域のうち少なくとも一方を特定する。【選択図】図１
2020122692.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の撮像により生成された画像から前記物体のエッジ方向を示す第１の情報を取得する第１の情報取得手段と、
前記第１の情報を用いて、前記画像のうち前記物体が特定の状態にある第１の領域および前記物体が前記特定の状態にない第２の領域のうち少なくとも一方を特定する領域特定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の情報取得手段は、
前記画像の各画素の輝度値を前記各画素を含む局所領域内の画素の平均輝度値で除算してエッジ強調画像を生成する処理と、
前記エッジ強調画像から二値化画像を生成する処理と、
前記二値化画像を少なくとも２方向に微分して微分画像を生成する処理と、
前記微分画像から前記エッジ方向を求める処理とを行うことにより、前記第１の情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記領域特定手段は、前記第１の情報と所定値とを比較して前記第１および第２の領域のうち少なくとも一方を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記物体は植物であり、
前記特定の状態は、前記植物が風に靡いている状態および倒伏している状態のうち少なくとも一方であることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１または第２の領域において、前記物体の情報として前記第１の情報とは異なる第２の情報を取得する第２の情報取得手段を有することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記物体は植物であり、
前記第２の情報は、前記植物の葉色値であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１または第２の領域の面積に応じて、前記画像から前記第２の情報を取得するか否かを判定する画像判定手段を有することを特徴とする請求項５または６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
互いに異なる時刻での前記物体の撮像により生成された複数の画像を用いて、それぞれの前記時刻において前記物体が前記特定の状態にあるか否かを判定する物体判定手段を有することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
物体の撮像により生成された画像から前記物体のエッジ方向を示す第１の情報を取得するステップと、
前記第１の情報を用いて、前記画像のうち前記物体が特定の状態にある第１の領域および前記物体が前記特定の状態にない第２の領域のうち少なくとも一方を特定するステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項９に記載の画像処理方法に従う処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物等の物体を撮像して得られた画像から物体の情報を取得する画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
水稲等の植物の栽培において、植物の生育状態を判断する指標として、葉の色を数値化した値である葉色値が用いられている。葉色値の測定方法には、葉色カラースケールを用いる方法と葉緑素計を用いる方法とがある。
【０００３】
これらの測定方法において、植物を撮像して得られた画像を用いることが提案されている。特許文献１には、水稲を撮像して得られた画像を用いて水稲の葉色値を正確に測定するために、撮像時の照明スペクトルの影響を補正する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１６８７７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１にて開示されたような方法を用いても、水稲が風で靡いてたり倒伏したりしていると、葉色値を正確に測定することができない場合がある。これは、風で靡いていたり倒伏したりしている水稲とそうではない水稲とでは、照明光のあたり方が異なるために、葉色値が異なる値として測定されてしまうからである。また、測定した葉色値から水稲が風で靡いている又は倒伏しているかを判別しようとしても、生育不良等の理由で部分的に葉色値が異なる場合との区別が難しい。
【０００６】
本発明は、物体の撮像画像を用いて該物体の状態を特定するのに有効な画像処理装置および画像処理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面としての画像処理装置は、物体の撮像により生成された画像から該物体のエッジ方向を示す第１の情報を取得する第１の情報取得手段と、第１の情報を用いて、画像のうち物体が特定の状態にある第１の領域および物体が特定の状態にない第２の領域のうち少なくとも一方を特定する領域特定手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の他の一側面としての画像処理方法は、物体の撮像により生成された画像から該物体のエッジ方向を示す第１の情報を取得するステップと、第１の情報を用いて、画像のうち物体が特定の状態にある第１の領域および物体が特定の状態にない第２の領域のうち少なくとも一方を特定するステップとを有することを特徴とする。
【０００９】
なお、コンピュータに上記画像処理方法に従う処理を実行させるコンピュータプログラムも、本発明の他の一側面を構成する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、物体の撮像画像のうち該物体の状態に応じた領域を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例である植物情報取得システムにおいて行われる処理を示すフローチャート。
【図２】実施例におけるエッジ方向特徴量を計算する処理を示すフローチャート。
【図３】図２におけるエッジ強調処理に使用される平滑化フィルタを示す図。
【図４】図２におけるエッジ画像生成処理に使用される微分フィルタを示す図。
【図５】実施例１における測定用画像、靡き／倒伏領域および非靡き／非倒伏領域の例を示す図。
【図６】実施例２である植物情報取得システムにおいて行われる処理を示すフローチャート。
【図７】実施例３である植物情報取得システムにおいて行われる処理を示すフローチャート。
【図８】実施例３における靡き／倒伏領域面積と閾値との関係を示す図。
【図９】実施例４である植物情報取得システムにおいて行われる処理を示すフローチャート。
【図１０】実施例４における靡き／倒伏領域判定のための処理を示す図。
【図１１】実施例の植物情報取得システムの構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。
【００１３】
本発明の実施例では、物体としての植物の撮像により生成された画像（以下、測定用画像という）からエッジ方向を示す情報としてのエッジ方向特徴量（第１の情報）を取得（計算）する。次に、該エッジ方向特徴量を用いて植物が風に靡いている又は倒伏している特定の状態（以下、靡き／倒伏状態という）にあるか否かを判定する。そして、測定用画像のうち植物が靡き／倒伏状態にある第１の領域および靡き／倒伏状態にない第２の領域のうち少なくとも一方を抽出（特定）する。第１または第２の領域としての画像領域を情報取得領域とし、該情報取得領域の画像情報から植物の生育状態を判断する指標となる植物情報である葉色値（第２の情報）を取得（測定）することが可能である。
【００１４】
まず、エッジ方向特徴量について説明する。図２のフローチャートは、エッジ方向特徴量を計算する処理を示す。エッジ方向特徴量の計算は、エッジ強調処理（Ｓ１１１）、二値化処理（Ｓ１１２）、エッジ画像生成処理（Ｓ１１３）およびエッジ方向計算処理（Ｓ１１４）の４つの処理により実行される。Ｓはステップを意味する。
【００１５】
前提として、エッジ方向特徴量を計算する対象となる入力画像としての測定用画像は、植物の撮像により得られるモノクロ画像I(x, y)を使用する。Iはモノクロ画像の各画素の輝度値を示す。植物の撮像により生成された画像がマルチバンド画像である場合は、モノクロ画像I(x, y)として、各バンド画像の重み付き和で計算された画像を用いるとよい。例えば、植物の撮像により生成された画像がＲＧＢ画像である場合には、Ｒバンド画像、Ｇバンド画像およびＢバンド画像の重み付き和で計算されたグレースケール画像を用いるとよい。また、モノクロ画像I(x, y)として、マルチバンド画像のうち代表的なバンド画像を用いてもよい。例えば、植物の葉を撮像することで生成された画像がＲＧＢ画像である場合には、植物の葉の緑色をよく反映するＧバンド画像をモノクロ画像I(x, y)として用いてもよい。なお、画像の横と縦の画素数をそれぞれNx, Nyとするとき、x=1, ．．．，Nxおよびy=1, ．．．，Nyとする。
【００１６】
エッジ強調処理（Ｓ１１１）では、モノクロ画像I(x, y)のエッジを強調したエッジ強調画像Ienhance(x, y)を生成する。具体的には、下記の式（１）および（２）により、エッジ強調画像エッジ強調画像Ienhance(x, y)を生成する。
【００１７】
【数１】
2020122692.tif 000003
【００１８】
ここで、Imean(x, y)はモノクロ画像I(x, y)を平滑化フィルタHmeanを用いて平滑化した平滑化画像であり、言い換えれば、各画素(x, y)を含む局所領域内の画素の平均輝度値を示す。記号*は畳み込み積分を意味する。すなわち、式（２）は、モノクロ画像I(x, y)の各画素(x, y)の輝度値Iを上記平均輝度値で除算することを意味する。
【００１９】
図３（ａ），（ｂ）は、平滑化フィルタHmeanの例を示す。図３（ａ）はフィルタサイズｎ＝３とした場合の平滑化フィルタを、図３（ｂ）はフィルタサイズｎ＝５とした場合の平滑化フィルタを示している。
【００２０】
上記エッジ強調処理（Ｓ１１１）を行うと、局所的な輝度差が小さい領域においてもエッジを強調することができる。この結果、後のエッジ画像生成処理（Ｓ１１３）において、検出すべきエッジを適切に検出することができる。
【００２１】
二値化処理（Ｓ１１２）では、下記の式（３）を用いて、エッジ強調処理により得られたエッジ強調画像Ienhance(x, y)から二値化画像Ibinary(x, y)を生成する。
【００２２】
【数２】
2020122692.tif 000004
【００２３】
この二値化処理（Ｓ１１２）を行うと、エッジ強調画像Ienhance(x, y)のエッジをさらに強調することができ、後のエッジ画像生成処理（Ｓ１１３）において、検出すべきエッジをより適切に検出することができる。
【００２４】
エッジ画像生成処理（Ｓ１１３）では、二値化処理により得られた二値化画像Ibinary(x, y)を少なくとも２方向に微分して該少なくとも２方向の微分画像を生成する。ここでは、ｘ方向とｙ方向の微分画像Gx(x, y)，Gy(x, y)を例として説明する。微分画像Gx(x, y)，Gy(x, y)は下記の式（４）および（５）を用いて生成する。
【００２５】
【数３】
2020122692.tif 000005
【００２６】
ここで、Hxはx方向微分フィルタであり、Hyはy方向微分フィルタである。記号*は畳み込み積分を意味する。
【００２７】
図４（ａ）〜（ｃ）は、y方向微分フィルタHyの例を示す。y方向微分フィルタHyとしては、図４（ａ）に示すPrewittフィルタを用いてもよいし、図４（ｂ）に示すSobelフィルタを用いてもよい。また、図４（ｃ）に示すような微分フィルタを用いてもよい。図４（ｃ）に示すように、微分フィルタのフィルタサイズを大きくすると、エッジ方向計算処理（Ｓ１１４）において計算されるエッジ方向特徴量の階調を大きくすることができる。なお、x方向微分フィルタHxとしては、y方向微分フィルタHyを転置したフィルタを用いればよい。
【００２８】
エッジ方向計算処理（Ｓ１１４）では、下記の式（６）を用いてエッジ方向特徴量θ(x, y)を計算する。
【００２９】
【数４】
2020122692.tif 000006
【００３０】
ここで、エッジ方向特徴量θ(x, y)は、-90°≦ θ(x, y) ≦90°の範囲で変化する特徴量である。なお、エッジ画像生成処理（Ｓ１１３）とエッジ方向計算処理（Ｓ１１４）の説明では、ｘ方向とｙ方向の微分画像Gx(x, y)，Gy(x, y)を例に挙げたが、微分する２方向が互いに直交していればｘ方向とｙ方向に限られない。
【００３１】
本実施例におけるエッジ方向特徴量θ(x, y)の計算方法は、モノクロ画像I(x, y)に輝度分布がある場合やモノクロ画像I(x, y)のコントラストが低い場合でも、エッジをほぼ確実に検出し、検出エッジのエッジ方向特徴量θ(x, y)を正確に計算できるという特徴を有する。
【００３２】
そして、本実施例では、こうして計算されたエッジ方向特徴量θ(x, y)を用いて、撮像された植物の靡き／倒伏状態を判定する。エッジ方向特徴量θ(x, y)は、画像内の植物の輝度や色に依存しにくいという特徴を有する。このため、植物の輝度や色とは独立して、植物の靡き／倒伏状態を判定することができる。
【００３３】
本実施例によれば、生育不良等の理由で葉色値が異なる水稲と、靡き／倒伏状態にあるために葉色値が異なる水稲とを良好に区別することができる。
【００３４】
以下、具体的な実施例として、エッジ方向特徴量を用いて植物の靡き／倒伏状態を判定し、靡き／倒伏状態の情報を用いて測定用画像から葉色値を取得する情報取得領域を選択（設定）する植物情報取得システムについて説明する。
【実施例１】
【００３５】
図１１は、実施例１である植物情報取得システム１００の構成を示している。植物情報取得システム１００は、植物（水稲）を撮像して測定用画像を生成する撮像装置１と、該撮像装置１から測定用画像を取得する画素処理装置としてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）２とにより構成されている。
【００３６】
図１のフローチャートは、本実施例においてＰＣ２が行う処理（画像処理方法）を示している。ＰＣ２は、内蔵されたコンピュータプログラムに従って、エッジ方向特徴量計算処理（Ｓ１１０）と、靡き／倒伏状態判定処理（Ｓ１２０）と、非靡き／非倒伏領域（情報取得領域）抽出処理（Ｓ１３０）とを行う。ＰＣ２は、第１の情報取得手段および領域取得手段として機能する。
【００３７】
ＰＣ２は、エッジ方向特徴量計算処理（Ｓ１１０）において、図２のフローチャートを用いて説明した処理を行ってエッジ方向特徴量θ(x, y)を計算する。
【００３８】
図５は、エッジ方向特徴量θ(x, y)を用いた水稲の靡き／倒伏状態の判定結果を示している。上段の３つの測定用画像は、同一地点から同一領域の水稲を互いに異なる時刻（ｔ１，ｔ２，ｔ３）にて撮像することで生成されたＲＧＢ画像から生成されたグレースケール画像である。時刻ｔ２の測定用画像において水稲の一部が風に靡いており、靡いている水稲の輝度値は高く、測定される葉色値は低くなっている。ＰＣ２は、これらの測定用画像に対して、エッジ方向特徴量計算処理（Ｓ１１０）によりエッジ方向特徴量θ(x, y)を計算する。
【００３９】
次にＰＣ２は、靡き／倒伏状態判定処理（Ｓ１２０）において、特定の状態としての靡き／倒伏状態にある植物とそうではない（非靡き／非倒伏）状態の植物とのエッジ方向特徴量θ(x, y)の違いを利用して、測定用画像内の植物が靡き／倒伏状態か否かを判定する。具体的には、下記の判定式（７）を用いて判定する。
【００４０】
【数５】
2020122692.tif 000007
【００４１】
ここで、θthresholdは靡き／倒伏状態か非靡き／非倒伏状態かを判定するためにエッジ方向特徴量θ(x, y)と比較される閾値（所定値）である。本実施例では、非靡き／非倒伏状態ではエッジ方向特徴量θ(x, y)が０付近の値となり、靡き／倒伏状態になるにつれてエッジ方向特徴量θ(x, y)の絶対値が大きくなることを利用して靡き／倒伏状態か非靡き／非倒伏状態かを判定する。
【００４２】
図５の中段の３つの画像は、上述した３つの測定用画像のうち靡き／倒伏状態にあると判定された領域を示す画像であり、靡き／倒伏状態にある領域を１（白）、それ以外を０（黒）で表現している。これらの画像から、エッジ方向特徴量を用いて靡き／倒伏状態の領域を適切に判定することが分かる。また、図５の下段の３つの画像は、上述した３つの測定用画像のうち非靡き／非倒伏状態にあると判定された領域を示した画像であり、非靡き／非倒伏状態にある領域を１（白）、それ以外を０（黒）で表現している。
【００４３】
本実施例では、平滑化フィルタのサイズn=7とし、微分フィルタとして図４（ｃ）に示したフィルタを使用している。また、閾値θthreshold=20°としている。閾値θthresholdは撮像する植物の種類や検出したい靡き／倒伏状態の程度に応じて選択することができる。水稲の場合は、閾値θthreshold=20°〜30°に設定するとよい。
【００４４】
さらにＰＣ２は、非靡き／非倒伏領域抽出処理（Ｓ１３０）において、測定用画像から図５の下段に示した非靡き／非倒伏領域を抽出する。ＰＣ２は、抽出した非靡き／非倒伏領域をモニタに表示したりプリンタに出力したりしてもよい。
【００４５】
本実施例によれば、測定用画像内の植物が風に靡いたり倒伏したりしていても、正確な植物情報を取得可能な画像領域を抽出することができる。
【実施例２】
【００４６】
次に実施例２について説明する。図６のフローチャートは、本実施例においてＰＣ２が行う処理を示している。ＰＣ２は、エッジ方向特徴量計算処理（Ｓ２１０）と、靡き／倒伏状態判定処理（Ｓ２２０）と、非靡き／非倒伏領域抽出処理（Ｓ２３０）と、植物情報取得処理（Ｓ２４０）とを行う。Ｓ２１０〜Ｓ２３０は、実施例１で説明したＳ１１０〜Ｓ１３０と同じである。ＰＣ２は、第１の情報取得手段、領域特定手段および第２の情報取得手段として機能する。
【００４７】
植物情報取得処理（Ｓ２４０）では、ＰＣ２は、抽出された非靡き／非倒伏領域の画像情報から植物情報（物体情報）としての葉色値を測定する。
【００４８】
本実施例では、植物情報の取得に適さない靡き／倒伏状態の水稲が含まれない非靡き／非倒伏領域を抽出し、この非靡き／非倒伏領域の画像情報を用いて植物情報を取得するので、正確な植物情報を得ることができる。
【００４９】
なお、測定用画像から靡き／倒伏領域を抽出し、抽出された靡き／倒伏領域内の画像情報から植物情報を取得してもよい。
【実施例３】
【００５０】
次に実施例３について説明する。図７のフローチャートは、本実施例においてＰＣ２が行う処理を示している。ＰＣ２は、エッジ方向特徴量計算処理（Ｓ３１０）と、靡き／倒伏状態判定処理（Ｓ３２０）とを行う。Ｓ３１０，Ｓ３２０は、実施例１で説明したＳ１１０，Ｓ１２０と同じである。さらにＰＣ２は、靡き／倒伏領域抽出処理（Ｓ３３０）と、靡き／倒伏領域面積計算処理（Ｓ３４０）と、閾値判定処理（Ｓ３５０）と、植物情報取得処理（Ｓ３６０）とを行う。Ｓ３６０は、実施例２で説明したＳ２４０と同じである。ＰＣ２は、第１の情報取得手段、領域特定手段、画像判定手段および第２の情報取得手段として機能する。
【００５１】
靡き／倒伏領域抽出処理（Ｓ３３０）では、ＰＣ２は、測定用画像から図５の中段に示した靡き／倒伏領域を抽出する。
【００５２】
次に靡き／倒伏領域面積計算処理（Ｓ３４０）では、ＰＣ２は、靡き／倒伏領域抽出処理（Ｓ３３０）により抽出された靡き／倒伏領域の面積を計算する。具体的には、ＰＣ２は、靡き／倒伏領域の面積をその画素数によりカウントする。図５に示した時刻ｔ１，ｔ２およびｔ３での靡き／倒伏領域の画素数を計算した結果を図８に示す。
【００５３】
続いて閾値判定処理（Ｓ３５０）では、ＰＣ２は、靡き／倒伏領域の面積が閾値Nthreshold以上か否かを判定する。靡き／倒伏領域の面積が閾値Nthreshold以上である場合は、測定用画像が靡き／倒伏状態の植物を撮像して得られたものであり、植物情報を取得するための測定用画像としては適さない画像であると判定する。図８においては、時刻ｔ２の測定用画像の靡き／倒伏領域の面積が閾値Nthreshold以上であるので、この測定用画像は植物情報を取得するための画像としては適さないと判定される。
【００５４】
一方、靡き／倒伏領域の面積が閾値Nthresholdより小さい場合は、ＰＣ２は、測定用画像が植物情報を取得するために適した画像であると判定し、該測定用画像を用いて植物情報取得処理（Ｓ３６０）を行う。図８においては、時刻ｔ１，ｔ３の測定用画像の靡き／倒伏領域の面積が閾値Nthresholdより小さいので、これらの測定用画像は植物情報を取得するための画像として適すると判定される。
【００５５】
閾値Nthresholdは、測定用画像の総画素数、植物の植被率（所定の面積を植物が覆っている割合）等に応じて選択することができる。
【００５６】
本実施例によれば、植物情報の取得に適さない測定用画像を植物情報を取得する測定用画像として用いないことにより、植物情報を安定的に、かつ正確に測定することができる。
【００５７】
なお、非靡き／非倒伏領域の面積を、その画素数ではなく、実際の面積で表してもよい。また、靡き／倒伏領域の面積が閾値より小さいか否かで測定用画像が植物情報の取得に適しているか否かを判定する代わりに、非靡き／非倒伏領域の面積が閾値より大きいか否かで測定用画像が植物情報の取得に適しているか否かを判定してもよい。
【実施例４】
【００５８】
次に実施例４について説明する。図９のフローチャートは、本実施例においてＰＣ２が行う処理を示している。ＰＣ２は、同一地点から同一領域を互いに異なる時刻ｔ１，ｔ２で撮像することにより生成された測定用画像（以下それぞれ、ｔ１画像およびｔ２画像という）を取得する処理として、ｔ１画像入力処理（Ｓ４１１）とｔ２画像入力処理（Ｓ４１２）とを行う。そしてＰＣ２は、ｔ１画像およびｔ２画像のそれぞれに対して、エッジ方向特徴量計算処理（Ｓ４２１，Ｓ４２２）と、靡き／倒伏状態判定処理（Ｓ４３１，Ｓ４３２）と、靡き／倒伏領域抽出処理（Ｓ４４１，Ｓ４４２）とを行う。Ｓ４１１〜Ｓ４３２は実施例１で説明したＳ１１０〜Ｓ１２０と同じであり、Ｓ４１１，Ｓ４４２は実施例３で説明したＳ３３０と同じである。
【００５９】
さらにＰＣ２は、差分計算処理（Ｓ４５０）と、靡き・倒伏判定処理（Ｓ４６０）とを行う。ＰＣ２は、第１の情報取得手段、領域特定手段および物体判定手段として機能する。
【００６０】
差分計算処理（Ｓ４５０）について、図１０を用いて説明する。この差分計算処理では、ＰＣ２は、図１０に示すように図５に示した時刻ｔ１，ｔ２での靡き／倒伏領域の画像の差分を計算して差分画像を生成する。具体的には、時刻ｔ２での靡き／倒伏領域の画像から時刻ｔ１での靡き／倒伏領域の画像を差し引く。
【００６１】
図１０に示す差分画像では、時刻ｔ２で靡き状態にある領域を＋１（白）で、時刻ｔ１，ｔ２で共に靡き／倒伏状態または非靡き／非倒伏状態にある領域を０（灰）で、時刻ｔ１で靡き状態にある領域を−１（黒）で表現している。
【００６２】
次に靡き・倒伏判定処理（Ｓ４６０）では、ＰＣ２は、差分画像に２を加えた画像に対して、時刻ｔ１での靡き／倒伏領域の画像を乗じることで、図１０の下段に示す時刻ｔ１における靡き・倒伏判定画像を生成する。同様に、差分画像に２を加えた画像に対して、時刻ｔ２での靡き／倒伏領域の画像を乗じて時刻ｔ２における靡き・倒伏判定画像を生成する。
【００６３】
なお、靡き・倒伏判定処理において、差分画像に２を加えた画像に対して非靡き／非倒伏領域の画像を乗じて靡き・倒伏判定画像を生成してもよい。
【００６４】
そして、ＰＣ２は、これら時刻ｔ１，ｔ２における靡き・倒伏判定画像を比較することで、各時刻において植物が風に靡いている又は倒伏している状態か否かを判定する。具体的には、各靡き・倒伏判定画像において、＋３（白）の領域は時刻ｔ２において靡き状態にあることを示し、＋２（灰）の領域は恒常的に植物が倒れている倒伏状態にあることを示す。また、＋１（灰）の領域は時刻ｔ１において靡き状態にあることを示す。さらに０（黒）の領域は、時刻ｔ１，ｔ２において非靡き／非倒伏状態にあることを示す。
【００６５】
本実施例によれば、同一地点から同一領域を互いに異なる時刻で撮像することで生成された測定用画像を用いることで、植物が風に靡いている状態か倒伏している状態かを判定することができる。
【００６６】
なお、互いに異なる時刻での撮像により生成された測定用画像は複数の画像であればよく、多くの測定用画像を用いるほど判定結果の信頼性を向上させることができる。
【００６７】
上記各実施例では、撮像対象の植物として水稲を例として挙げたが、小麦その他の植物を撮像対象としてもよく、さらに植物以外の物体を撮像対象としてもよい。また、植物情報として葉色値を例として挙げたが、葉色値とは異なる植物情報を取得してもよい。
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００６８】
以上説明した各実施例は代表的な例にすぎず、本発明の実施に際しては、各実施例に対して種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１  撮像装置
２  パーソナルコンピュータ
【図１】
2020122692.tif 000008
【図２】
2020122692.tif 000009
【図３】
2020122692.tif 000010
【図４】
2020122692.tif 000011
【図５】
2020122692.tif 000012
【図６】
2020122692.tif 000013
【図７】
2020122692.tif 000014
【図８】
2020122692.tif 000015
【図９】
2020122692.tif 000016
【図１０】
2020122692.tif 000017
【図１１】
2020122692.tif 000018