(57)【要約】【課題】惑星表面のクレータの位置および大きさをクレータ特徴量として計測する際の計算負荷を軽減して処理時間を短縮したクレータ検出装置を得る。【解決手段】第１の閾値よりも高い輝度値の画素のみを明部画像Ｇａとして入力画像Ｇから抽出する明部抽出部１と、第２の閾値以下の輝度値の画素のみを暗部画像Ｇｂとして入力画像Ｇから抽出する暗部抽出部２と、明部画像Ｇａと暗部画像Ｇｂの合成画像Ｇｃを生成する画像合成部４と、画像合成部４に含まれる抽出領域の領域特徴量を計測して抽出領域がクレータか否かを判定するとともに、検出されたクレータのクレータ特徴量を出力するクレータ判定部６とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の閾値よりも高い輝度値の画素のみを明部画像として入力画像から抽出する明部抽出部と、
第２の閾値以下の輝度値の画素のみを暗部画像として前記入力画像から抽出する暗部抽出部と、
前記明部画像と前記暗部画像との合成画像を生成する画像合成部と、
前記合成画像から抽出された抽出領域の領域特徴量を計測して、前記抽出領域がクレータか否かを判定するとともに、検出された前記クレータのクレータ特徴量を出力するクレータ判定部とを備え、
前記第１の閾値は、前記第２の閾値よりも大きい値に設定されたことを特徴とするクレータ検出装置。
【請求項２】
前記明部画像および前記暗部画像のノイズを抑制するノイズ抑制部を備え、
前記画像合成部は、前記ノイズ抑制部によりノイズが抑制された明部画像および暗部画像を合成することを特徴とする請求項１に記載のクレータ検出装置。
【請求項３】
前記クレータ判定部は、前記領域特徴量として、前記抽出領域の最大幅と最小幅との比を用いたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のクレータ検出装置。
【請求項４】
前記抽出領域に含まれる明部領域および暗部領域を連結する領域連結部を備え、
前記クレータ判定部は、前記領域連結部によって連結された連結領域がクレータであるか否かを判定することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載のクレータ検出装置。
【請求項５】
前記連結領域に生じた穴を埋める穴埋め処理部を備え、
前記クレータ判定部は、前記領域特徴量として、前記抽出領域の面積と、前記抽出領域の最大幅および最小幅の平均値を直径とする円の面積と、の面積比を用いたことを特徴とする請求項４に記載のクレータ検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、惑星表面を撮影した画像の中からクレータを自動的に検出して、クレータの位置や大きさなどの特徴を自動的に計測するクレータ検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、月を初めとする惑星には、隕石の衝突や火山の活動によって形成されたクレータが数多く存在し、その位置や密度、大きさなどから、その対象地域の形成年代が推定可能であることが知られている。したがって、惑星表面のクレータを調査することにより、惑星の進化過程を知ることができ、ひいては地球の深部を理解することにも繋がる。
【０００３】
しかし、たとえば月の場合には、名称が付けられているクレータだけでも約８５００個以上の存在が確認されており、惑星には無数にクレータが存在しているので、目視による検出方法では、非常に多くの労力を必要とすることになる。
【０００４】
そこで、従来から、コンピュータによって自動検出する種々の手法が考案されている。
従来の自動検出手法としては、クレータは、その尾根の形状がほぼ円であることから、「ハフ変換」がよく用いられており、たとえば、数値地形図を用いたクレータの自動検出手法が提案されている（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００５】
ハフ変換は、画像から直線や円などの幾何学図形を抽出する手法として知られており、通常の直交座標上の画像を、直線検出の場合には極座標の２次元空間に変換し、円検出の場合には３次元の空間に変換して、頻度の高い位置を求めた後、それを逆変換することにより、直線や円を検出する処理である。
【０００６】
ここで、図１４の説明図を参照しながら、ハフ変換により円を検出する場合の従来方法について具体的に説明する。
まず、クレータが含まれる画像にエッジ抽出処理を行い、クレータなどの輪郭を抽出して、この輪郭画像に対してハフ変換処理を施す。
【０００７】
図１４において、まず、検出したい半径ｒの１点鎖線円をテンプレート２０とし、テンプレート２０の中心を、テンプレート２０の代表点Ｐとする。
続いて、観測点（輪郭の画素）を点Ａ（ｘ、ｙ）とし、テンプレート２０の輪郭が点Ａの位置にくるようにテンプレート２０を移動すると、点Ａを輪郭点としてもち得る円の代表点Ｐの軌跡は、破線円２１となる。
【０００８】
すなわち、点Ａに関しては、画像空間上の破線円２１の輪郭の座標それぞれに対して、投票を行えばよいことになる。たとえば、実線円２２の輪郭のすべての輪郭点において、この投票を実行した場合、点Ｂがピーク（最頻値）となる。
【０００９】
以上の処理を、１点鎖線円の半径ｒを変えて繰り返し実行する。すなわち、観測点すべてを代表点Ｐの座標（ｘ、ｙ）と１点鎖線円の半径ｒとで表される３次元空間に投票し、そこでの頻度の高い値を求めることにより、撮像装置により撮影された入力画像から円を検出することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】原田、平田、出村、浅田「楕円モデルのハフ変換による数値地形図上のクレータ認識手法の開発」日本惑星学会会誌、Ｖｏｌ．１７、Ｎｏ．１（２００８）、ｐｐ６９−７６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
従来のクレータ検出装置は、上記非特許文献１も含めて、ハフ変換を用いた演算処理に時間がかかるという課題があった。
また、複数存在する観測点のそれぞれに対して入力画面上のすべての点（画素）への距離（半径ｒ）を求める必要があり、その際に２乗や平方根の計算が必要となるので、計算負荷が非常に高くなるという課題があった。
【００１２】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、惑星表面を撮影した画像からクレータを検出し、クレータの位置および大きさなどの特徴を計測するクレータ検出装置において、計算負荷を軽減して処理時間を短縮したクレータ検出装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
この発明に係るクレータ検出装置は、第１の閾値よりも高い輝度値の画素のみを明部画像として入力画像から抽出する明部抽出部と、第２の閾値よりも低い輝度値の画素のみを暗部画像として入力画像から抽出する暗部抽出部と、明部画像と暗部画像との合成画像を生成する画像合成部と、合成画像から抽出された抽出領域の領域特徴量を計測して、抽出領域がクレータか否かを判定するとともに、検出されたクレータのクレータ特徴量を出力するクレータ判定部とを備え、第１の閾値は、第２の閾値よりも大きい値に設定されたものである。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、明部画像および暗部画像を合成してクレータ候補となる領域を抽出し、抽出領域のみの領域特徴量を計測してクレータであるか否かを判定することにより、計算負荷を軽減して処理時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】この発明の実施の形態１に係るクレータ検出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】月面を撮影した場合の入力画像を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１において図２の入力画像から抽出した明部画像を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１において図２の入力画像から抽出した暗部画像を示す説明図である。
【図５】図３の明部画像からノイズを抑制した画像を示す説明図である。
【図６】図４の暗部画像からノイズを抑制した画像を示す説明図である。
【図７】図５の明部画像と図６の暗部画像との合成画像を示す説明図である。
【図８】図７の合成画像内の明部および暗部を連結した領域連結画像を示す説明図である。
【図９】領域連結画像からなる抽出領域の最大幅および最小幅を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態１によるクレータ判定結果画像の例を示す説明図である。
【図１１】この発明の実施の形態１によるクレータ判定結果の出力画像例を示す説明図である。
【図１２】この発明の実施の形態２によるクレータ検出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１３】この発明の実施の形態２における穴埋め画像を示す説明図である。
【図１４】従来のクレータ検出装置におけるハフ変換処理を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係るクレータ検出装置の機能構成を示すブロック図である。
図１において、クレータ検出装置は、撮像装置（図示せず）により撮影された入力画像Ｇから明部画像Ｇａを抽出する明部抽出部１と、入力画像Ｇから暗部画像Ｇｂを抽出する暗部抽出部２と、明部画像Ｇａのノイズを抑制するノイズ抑制部３ａと、暗部画像Ｇｂのノイズを抑制するノイズ抑制部３ｂと、ノイズが抑制された明部画像および暗部画像の合成画像Ｇｃを生成する画像合成部４と、合成画像Ｇｃから抽出された抽出領域に含まれる明部領域および暗部領域を連結する領域連結部５と、合成画像Ｇｃから検出されたクレータのクレータ特徴量を出力するクレータ判定部６とを備えている。
【００１７】
明部抽出部１は、入力画像Ｇ内の各画素のうち、あらかじめ任意に設定された第１の閾値Ｔｈ１よりも高い輝度値の画素のみを、明部画像Ｇａとして入力画像Ｇから抽出する。
暗部抽出部２は、入力画像Ｇ内の各画素のうち、第２の閾値Ｔｈ２よりも低い輝度値の画素のみを暗部画像として入力画像から抽出する。
ここで、第１の閾値Ｔｈ１は、第２の閾値Ｔｈ２よりも大きい値に設定されている。
【００１８】
画像合成部４は、ノイズが抑制された明部画像Ｇａと、ノイズが抑制された暗部画像Ｇｂとを合成して合成画像Ｇｃを生成する。
領域連結部５は、画像合成部４で合成された合成画像Ｇｃに含まれる明部領域と暗部領域とを連結して領域連結画像Ｇｃｃを生成する。
【００１９】
クレータ判定部６は、合成画像Ｇｃまたは領域連結画像Ｇｃｃに含まれる抽出領域の領域特徴量を計測して、抽出領域がクレータであるか否かを判定するとともに、検出されたクレータのクレータ特徴量をクレータ判定結果Ｈとして出力する。
【００２０】
次に、図２〜図１１を参照しながら、図１に示したこの発明の実施の形態１による具体的な動作について説明する。
図２は月面を撮影した場合の入力画像Ｇ１を示す説明図であり、図３および図４は入力画像Ｇ１を２値化処理した明部画像Ｇａ１および暗部画像Ｇｂ１を示す説明図である。
【００２１】
また、図５および図６はノイズが抑制された明部画像Ｇａ１’および暗部画像Ｇｂ１’を示す説明図であり、図７は明部画像Ｇａ１’および暗部画像Ｇｂ１’の合成画像Ｇｃ１
を示す説明図であり、図８は領域連結後の合成画像Ｇｃｃ１を示す説明図である。
さらに、図９はクレータ判定処理を示す説明図であり、図１０はクレータ判定結果画像Ｈ１を示す説明図であり、図１１はクレータ判定結果を示す説明図である。
【００２２】
図２において、入力画像Ｇ１には大小様々なクレータが含まれていることが分かる。
入力画像Ｇ１内の各クレータは、ほぼ円形のくぼみであり、図２に示したように、斜め上方からの光を受けると、クレータの内部には、平地よりも明るい明部領域と、平地よりも暗い暗部領域とが生じる。
【００２３】
したがって、図１のクレータ検出装置は、入力画像Ｇとして、たとえば月面の入力画像Ｇ１を取り込み、入力画像Ｇ１内の明部領域および暗部領域を抽出することにより、月面上のクレータを検出することができる。
【００２４】
図２の入力画像Ｇ１が入力されると、まず、明部抽出部１は、入力画像Ｇ１の平均輝度値を求める。平均輝度は、月面の平地の輝度値に相当するので、平均輝度値よりも大きい値に（明るく）設定した第１の閾値Ｔｈ１を比較基準として、入力画像Ｇ１の各画素について２値化処理を行う。
【００２５】
すなわち、明部抽出部１は、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きい（明るい）輝度の画素を「白」に変換し、第１の閾値Ｔｈ１以下の（暗い）輝度の画素を「黒」に変換して、図３のように、明部画像Ｇａ１のみを抽出して出力する。
【００２６】
一方、暗部抽出部２の処理動作は、明部抽出部１の上記処理動作とは逆であり、入力画像Ｇ１の平均輝度よりも小さい値に（暗く）設定した第２の閾値Ｔｈ２を比較基準として、入力画像Ｇ１の各画素について２値化処理を行い、第２の閾値Ｔｈ２よりも小さい（暗い）画素を「白」に変換し、第２の閾値Ｔｈ２以上の（明るい）画素を「黒」に変換して、図４のように、暗部画像Ｇｂ１のみを抽出して出力する。
【００２７】
続いて、ノイズ抑制部３ａ、３ｂは、明部画像Ｇａ１および暗部画像Ｇｂ１に生じている「ゴマ塩状」のノイズを抑制するために、それぞれの画像Ｇａ１、Ｇｂ１にオープニング処理を行う。
これにより、図５、図６のように、ノイズが抑制された明部画像Ｇａ１’および暗部画像Ｇｂ１’が得られ、各画像Ｇａ１’およびＧｂ１’は、画像合成部４に入力される。
【００２８】
画像合成部４は、ノイズが抑制された明部画像Ｇａ１’および暗部画像Ｇｂ１’を合成し、明部画像Ｇａ１’または暗部画像Ｇｂ１’のいずれかで「白」を示す画素を「白」とし、それ以外の画素を「黒」とする。
これにより、図７のように、明部画像Ｇａ１’と暗部画像Ｇｂ１’との合成画像Ｇｃ１が得られ、合成画像Ｇｃ１は、領域連結部５に入力される。
【００２９】
領域連結部５は、合成画像Ｇｃ１上で分離している明部と暗部とを連結するために、クロージング処理を行う。
これにより、図８のように、明部と暗部とが連結された領域連結画像Ｇｃｃ１が得られ、領域連結画像Ｇｃｃ１は、クレータ判定部６に入力される。
【００３０】
最後に、クレータ判定部６は、領域連結画像Ｇｃｃ１に含まれるクレータ候補（複数の白い領域）を検証してクレータを判定する。
すなわち、領域連結画像Ｇｃｃ１に含まれる白い領域は、明部または暗部として抽出された抽出領域であり、明部と暗部とから構成されるクレータである可能性が高い。
また、クレータは、ほぼ円形形状を有するので、領域連結画像Ｇｃｃ１内のクレータ候補のなかから、ほぼ円形形状のものクレータとして検出する。
【００３１】
具体的には、クレータ判定部６は、図９に示すように、抽出されたクレータ候補（白い抽出領域）の最小幅および最大幅をクレータ判定用の領域特徴量とし、最大幅と最小幅との比（最小幅÷最大幅）が「１」に近い（抽出領域の形状が円に近い）場合には、抽出領域がクレータである可能性が高いと判定する。
【００３２】
つまり、最大幅と最小幅との比（最小幅÷最大幅）が下限値および上限値（あらかじめ任意に設定した所定値）よりも「１」に近い値（「１」を中心とする所定範囲内）である場合に、クレータであると判定する。
逆に、最大幅と最小幅との比が下限値以下（「０」に近い）か上限値以上の場合（所定範囲から逸脱した場合）には、抽出領域がクレータである可能性が低いと判定する。
【００３３】
これにより、図１０のように、クレータと判定された領域のみを表示したクレータ判定結果画像Ｈ１が得られる。
クレータ判定結果画像Ｈ１で表示されている領域においては、それぞれ、各領域の重心位置と、最小幅および最大幅の平均値とが計算される。
【００３４】
各算出値は、クレータの中心位置および直径を示すクレータ判定結果として、クレータ判定部６から出力される。
ずなわち、クレータ判定部６は、図１１に示すように、月面の入力画像Ｇ１上に、検出されたクレータの中心位置および大きさ（白点、白線）を重畳させた画像を、クレータ判定結果として出力する。
【００３５】
以上のように、この発明の実施の形態１（図１〜図１１）に係るクレータ検出装置は、第１の閾値Ｔｈ１よりも高い輝度値の画素のみを明部画像Ｇａとして入力画像Ｇから抽出する明部抽出部１と、第２の閾値Ｔｈ２よりも小さい輝度値の画素のみを暗部画像Ｇｂとして入力画像Ｇから抽出する暗部抽出部２と、明部画像Ｇａと暗部画像Ｇｂとの合成画像Ｇｃを生成する画像合成部４と、合成画像Ｇｃから抽出された抽出領域の領域特徴量を計測して、抽出領域がクレータか否かを判定するとともに、検出されたクレータのクレータ特徴量を出力するクレータ判定部６とを備えている。
【００３６】
このように、明部画像Ｇａおよび暗部画像Ｇｂを合成してクレータ候補となる領域を抽出して、抽出領域のみの領域特徴量を計測してクレータであるか否かを判定することにより、計算負荷を軽減して処理時間を短縮することができる。
【００３７】
また、この発明の実施の形態１に係るクレータ検出装置は、明部画像Ｇａおよび暗部画像Ｇｂのノイズを抑制するノイズ抑制部３ａ、３ｂを備え、画像合成部４は、ノイズ抑制部３ａ、３ｂによりノイズが抑制された明部画像Ｇａ’および暗部画像Ｇｂ’を合成するので、ノイズが抑制された明部画像Ｇａ’および暗部画像Ｇｂ’の合成画像Ｇｃに基づくクレータ判定により、クレータの検出精度やクレータ特徴量の計測精度を向上させることができる。
【００３８】
また、この発明の実施の形態１に係るクレータ検出装置は、合成画像Ｇｃから抽出された抽出領域に含まれる明部領域および暗部領域を連結する領域連結部５を備え、領域連結部５は、明部領域と暗部領域とが完全に隣接していなくても近接領域同士を連結し、クレータ判定部６は、合成画像Ｇｃ内の明部領域および暗部領域の領域連結画像Ｇｃｃに基づき、領域連結部５によって連結された連結領域がクレータであるか否かを判定するので、１つのクレータが２つに分離されることがなく、クレータの検出精度を向上させることができる。
【００３９】
さらに、クレータ判定部６は、クレータがほぼ円形形状であることに着目し、クレータ判定用の領域特徴量として、抽出領域の最大幅と最小幅との比を用いたので、最大幅と最小幅とが近似した値（比がほぼ「１」）であるか否かにより、クレータであるか否かを正確に判定することができる。
【００４０】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１では、特に言及しなかったが、図１２のように、連結領域に生じた穴を埋める穴埋め処理部１５を設けてもよい。
図１２はこの発明の実施の形態２に係るクレータ検出装置の機能構成を示すブロック図であり、前述（図１参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ａ」を付して詳述を省略する。
【００４１】
図１２において、穴埋め処理部１５は、領域連結部５とクレータ判定部６Ａとの間に挿入されており、領域連結画像Ｇｃｃ上の抽出領域に生じた穴を埋めて、穴埋め画像Ｇｈを生成してクレータ判定部６Ａに入力する。
【００４２】
次に、前述の図８とともに、図１３を参照しながら、この発明の実施の形態２による穴埋め処理部１５の動作について説明する。
図１３は前述（図８）の領域連結画像Ｇｃｃ１に対して穴埋め処理を施した穴埋め画像Ｇｈ１を示す説明図である。
【００４３】
図８に示すように、領域連結部５から出力された領域連結画像Ｇｃｃ１の抽出領域内には、虫食い状の穴が複数存在する。
したがって、穴埋め処理部１５は、領域連結画像Ｇｃｃ１に対して、抽出領域内の穴を埋めるための処理を施し、図１３のように、穴埋め画像Ｇｈ１を生成する。
穴埋め処理部１５からの穴埋め画像Ｇｈ１は、クレータ判定部６Ａに入力される。
【００４４】
このとき、クレータ判定部６Ａにおけるクレータ判定用の領域特徴量としては、抽出領域の面積Ｓａと、抽出領域の最大幅および最小幅の平均値を直径とする円の面積Ｓｂとの面積比Ｓａ／Ｓｂが用いられる。
すなわち、クレータ判定部６Ａは、面積比Ｓａ／Ｓｂの値が「１」に近い（「１」を中心とする所定範囲内の）場合には、抽出領域が円に近く、クレータである可能性が高いと判定する。
【００４５】
一方、面積比Ｓａ／Ｓｂの値が「１」を中心とする所定範囲から逸脱した場合には、クレータ判定部６Ａは、抽出領域がクレータである可能性が低いと判定する。
このように、クレータ判定部６Ａは、穴埋め画像Ｇｈ１内の抽出領域において、｜１−（Ｓａ／Ｓｂ）｜の値が任意に設定した閾値よりも小さい（「０」に近い）値である場合に、抽出領域がクレータであると判定する。
【００４６】
以上のように、この発明の実施の形態２に係るクレータ検出装置は、領域連結部５からの連結領域画像Ｇｃｃ内の連結領域（抽出領域）に生じた穴を埋める穴埋め処理部１５を備えている。
この場合、クレータ判定部６Ａは、クレータがほぼ円形形状であることに着目し、領域特徴量として、穴埋め処理後の抽出領域の面積Ｓａと、抽出領域の最大幅および最小幅の平均値を直径とする円の面積Ｓｂと、の面積比Ｓａ／Ｓｂを用いる。
【００４７】
したがって、この発明の実施の形態２によれば、穴埋め処理後の抽出領域の面積と、抽出領域の最大幅および最小幅の平均値を直径とする円の面積と、が互いに近い値（面積比Ｓａ／Ｓｂがほぼ「１」）であるか否かにより、クレータを判定することができる。
【符号の説明】
【００４８】
１  明部抽出部、２  暗部抽出部、３ａ、３ｂ  ノイズ抑制部、４  画像合成部、５  領域連結部、６、６Ａ  クレータ判定部、１５  穴埋め処理部、Ｇ、Ｇ１  入力画像、Ｇａ、Ｇａ１  明部画像、Ｇｂ、Ｇｂ１  暗部画像、Ｇａ’  ノイズ抑制後の明部画像、Ｇｂ’  ノイズ抑制後の暗部画像、Ｇｃ、Ｇｃ１  合成画像、Ｇｃｃ、Ｇｃｃ１  領域連結画像、Ｈ  クレータ判定結果、Ｈ１  クレータ判定結果画像。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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