(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
高高度から前記被写体表面を撮像して得られた広範囲な高高度画像について得られた前記明暗の平均値に基づいて前記被写体表面の水平面と見なし得る面の反射率特性を定め、前記被写体表面の一部を低高度から撮像して得られた低高度画像について、前記被写体表面の前記明暗が前記高高度画像における当該部分の前記明暗と一致するように明暗調整を行い、前記明暗調整後の前記低高度画像に対して前記Ｐｅｎｔｌａｎｄ法を適用することにより、水平面の検出を行うことを特徴とする陰影画像からの平坦地検出方法。
【請求項２】
前記被写体表面の平坦度は、前記Ｐｅｎｔｌａｎｄ法の解法過程の中で得られるフーリエ係数の大きさに基づいて判定されることを特徴とする請求項１に記載の陰影画像からの平坦地検出方法。
【請求項３】
前記被写体表面は着陸機の着陸予定地点を含む天体表面であり、前記天体表面の前記平坦地の検出は、前記着陸機の前記着陸予定地点の選定のために行われることを特徴とする請求項１又は２に記載の陰影画像からの平坦地検出方法。
【請求項４】
前記被写体表面を撮影した前記画像について、前記画像を所定数に分割し、分割して得られた分割画像に対して前記Ｐｅｎｔｌａｎｄ法を適用し、その際のフーリエ係数の大きさから平坦度を判定することにより、前記分割画像の中で平坦度の高い最も安全に着陸可能な前記着陸予定地点を選定することを特徴とする請求項３に記載の陰影画像からの平坦地検出方法。
【請求項５】
前記画像分割・着陸予定地点選定処理は、前記着陸予定地点が最終着陸決定画像で最も安全に着陸可能な最終着陸予定地点として選定されるまで、前記着陸機の降下に従って所定の高度毎に前記被写体表面を撮影した前記画像について実行されることことを特徴とする請求項４に記載の陰影画像からの平坦地検出方法。
【請求項６】
前記被写体表面の同じ地点を異なる時刻で撮影し、当該地点における入射角が異なる複数の前記画像に基づいて前記被写体表面の傾きの実際値を求め、前記傾きの実際値に基づいて前記被写体表面の実際の形状高さを求めることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の陰影画像からの平坦地検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、カメラで取得した陰影画像から被写体表面の平坦地を検出する方法に関し、例えば、月・惑星等の未踏の地に無人着陸船が着陸する際に、着陸予定地点を含む天体表面を撮影したカメラ画像から着陸予定地点としての水平な平坦地を発見するのに用いることができる平坦地検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
着陸機が月・惑星等の天体に着陸する場合、アポロ計画のように有人着陸機であるときには、着陸機の搭乗員が着陸予定地点を目で見て安全な着陸が可能か否かを判断することができる。しかしながら、無人着陸機であるときには、その様な判断はできず、また、着陸予定地点の映像を送信し遠隔地において受信した映像に基づいて着陸の詳細な指示を送信するのでは、信号の送受信に時間を要し、実時間での判断が不可能である。従って、無人着陸船は、地形・障害物に係わらず着陸を強行することになる。着陸の成功率を少しでも高める為に、着陸機が転倒しにくい、あるいは、転倒してもかまわない構造にする対策が採られている。
【０００３】
地表の形状や障害物を測定する方法として、計算機処理能力の向上によりレーザレーダ法（例えば、特開２０００−０５７３２３）、光投影法（アクティブ・ステレオ法：特開平９−３０１３００号公報）、２台のカメラを使ったステレオ法（パッシブ・ステレオ法：特開平１１−２５９６３２号公報、本出願人による特願２０００−３４９０３３）等が提案されている。
【０００４】
レーザレーダ法では、高度を測ることは出来るが、レーザ光パワーの制約から１００ｍ程度の高度にならないと使えないという問題がある。また、解像度が悪い、着陸予定地点を走査するのに時間がかかる等の問題もある。アクティブ・ステレオ法は、カメラと光源、又は２台のカメラ間の配置を正確に維持する必要があり、それができたとしても、やはり１００ｍ程度の低高度にならないと十分な測定精度が得られないという問題がある。パッシブ・ステレオ法は、着陸予定地点の表面に画像的な特徴が無いと表面の起伏が検出できないが、月や惑星の表面は、レゴリスと呼ばれる砂で覆われており画像的な特徴が一般的に少ない。この様な低高度では着陸の安全が確認できる範囲が狭いので、その中に安全な着陸地点を見い出すことができない可能性も高くなる。
【０００５】
「陰影からの形状復元」アルゴリズムについて、図４に基づいて具体的に説明する。図４は、「陰影からの形状復元」アルゴリズムを模式的に説明する斜視図である。観測すべき地表のような被写体表面１（以下、単に「表面１」と称する）が、太陽等の光源２からの入射角αを持つ入射光３で照らされるとし、表面１で観測角βで反射した観測光４による像がＣＣＤカメラ５（以下、単に「カメラ５」と称する）で撮影されるとする。入射角α及び観測角βは、表面１に立てた垂線６からの角度で定義される。カメラ５により撮影された画像（対象物である表面１）の明るさは、（１）光源２（太陽）の輝度、（２）表面１と光源２との距離Ｒ１、（３）表面１の反射率特性、（４）表面１とカメラ５（着陸船）との距離Ｒ２、及び（５）カメラ５の特性によって決まる。
【０００６】
（１）光源２の輝度と、（５）カメラ５の特性とは一定とみなすことができる。また、時刻が決まれば、光源２とカメラ５の位置が決まり、更に（２）距離Ｒ１と（４）距離Ｒ２も決まるので、（３）表面１の反射率特性だけが未知数となる。画像の明暗を定める反射率特性は、表面１の傾きと表面１の光学特性との関数であるので、表面１の光学特性を何らかの方法で判明又は推定することができれば、表面１の傾きと明るさとの関係式（光学特性が一定であれば、ほぼ比例する）が導かれる。表面１の明るさはカメラ５が撮像した画像から得られるので、推定した表面１の光学特性を用いてこの関係式を解くことによって表面１の傾きを求めることができる。このようにして求められた表面１の傾きを積分（面内方向の距離を積算）して最終的に表面高度（形状）を求める手法が、「陰影からの形状復元」の理論である。
【０００７】
しかし、この復元理論において、関係式を解くアルゴリズムは画像に含まれるノイズに弱く、更に、計算時間がかかるという問題があって、実時間処理が不可能であると考えられている。これらの問題を解決するため、「陰影からの形状復元」の理論を線型化して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を利用したＰｅｎｔｌａｎｄ法が提唱されている。しかしながらＰｅｎｔｌａｎｄ法では、復元された形状の精度が悪くなるという新たな問題が生じている。また、フーリエ変換での特異点問題を避けるために画像の明るさの平均値を０とし、そうした平均値を基準として（即ち、画像の明るさの平均値を示す部分が水平であるとみなして）表面１の形状を復元している。撮影された地形全体が一定方向に傾いている場合にも、画像の明るさの平均値が水平であるとみなされるため、復元された地形では地形全体の一定方向の傾きが求まらない。従って、Ｐｅｎｔｌａｎｄ法で復元された地形のみから着陸可能か否かを判定するのは危険である。
【０００８】
ところで、反射率特性は、一般に、対象となる面への光の入射角、その面で散乱・反射した光を観測する観測角、及びその面の光学特性の関数である。その関数を、入射角と観測角のみの関数と、光学特性のみの関数との積に分解できたとすると、光学特性は入射角と観測角に依存しない反射係数と呼ばれるものになり、対象面、光源及びカメラの各位置と画像の明暗から入射角と観測角とを求めて対象面の傾きを求めることができる。しかしながら、月・惑星等の表面１の反射率特性は、実際には場所によって異なるので、その正確な推定は困難である。また、光学特性も、厳密に言えば、表面１の傾き（光の入射角、観測角）により変化するが、それらまでを考慮すると形状復元の計算時間がかかり過ぎて、実時間での形状復元ができない。多くの場合、上記のように、表面１が完全拡散面、いわゆるランバート面であって反射率特性は観測角に依存しないと仮定されるが、そうした仮定を行うと形状復元の精度が低下する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、画像の明暗に基づいて被写体表面の形状を求める形状復元アルゴリズムを適用する際に、反射率特性が詳細に判明しなくても、復元された表面において全体の一定方向の傾きの影響を無くして、形状復元アルゴリズムを適用する中で被写体表面の平坦地を求めることを可能にする点で解決すべき課題がある。
【００１０】
この発明の目的は、明暗に基づいて被写体表面の形状を求めるに際して、障害物を回避することが要求される実時間（リアルタイム）で被写体表面の平坦地を検出する陰影画像からの平坦地検出方法を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、この発明による陰影画像からの平坦地検出方法は、上空から被写体表面を撮像して得られる画像に対して、前記画像の明暗に基づいて前記被写体表面の形状を求めるための形状復元アルゴリズムを線型化し前記明暗と前記被写体表面の形状とをフーリエ変換によって関連づけるＰｅｎｔｌａｎｄ法を適用することにより、前記被写体表面の中から着陸可能な平坦地を実時間で検出することから成っている。
【００１２】
この陰影画像からの平坦地検出方法によれば、画像の明暗に基づいて被写体表面の形状を求めるための形状復元アルゴリズムを直接適用するのではなく、形状復元アルゴリズムを線型化し前記明暗と前記被写体表面の形状とをフーリエ変換によって関連づけるＰｅｎｔｌａｎｄ法を適用している。形状復元アルゴリズムの直接適用では、実時間での検出が困難であると共に凹凸形状の復元誤差が大きくなるが、Ｐｅｎｔｌａｎｄ法を平坦面形状の復元に適用することにより、障害物回避に必要な精度で平坦面の形状の復元が高速で得られ、例えば、着陸機が実際に降下していくときに、被写体表面における着陸可能な平坦地を実時間で検出することが可能になる。
【００１３】
この陰影画像からの平坦地検出方法において、高高度から前記被写体表面を撮像して得られた広範囲な高高度画像について得られた前記明暗の平均値に基づいて前記被写体表面の水平面と見なし得る面の反射率特性を定め、前記被写体表面を撮像して得られる画像に対して、前記水平面の前記反射率特性を基準として、前記Ｐｅｎｔｌａｎｄ法を適用することができる。
【００１４】
高高度から被写体表面を撮影したときに得られる広範囲の画像では、部分的な傾斜を相殺して、写っている範囲は全体として水平であると見なせることから、高高度画像の明暗の平均値に基づいて被写体表面の水平面と見なし得る面の反射率特性を定めることができる。そのように見なされた水平面の反射率特性を用いることにより、その後に撮影される画像に現れる可能性のある被写体表面における一定方向の傾斜を除くことが可能となる。即ち、復元された表面において全体の一定方向の傾きの影響を無くして、被写体表面の平坦度を求めることが可能となる。被写体表面の平坦度に基づいて、被写体表面においてある広がりを持つ平坦面を検出することが可能となる。また、陰影からの形状復元では、形状復元誤差と反射率特性の推定誤差が問題になることがあるが、障害物検出では無く水平な平坦地を検出することで、これらの誤差を避けることが可能となる。
【００１５】
この陰影画像からの平坦地検出方法において、前記被写体表面の一部を低高度から撮像して得られた低高度画像について、前記被写体表面の前記明暗が前記高高度画像における当該部分の前記明暗と一致するように明暗調整を行い、前記明暗調整後の前記低高度画像に対して前記Ｐｅｎｔｌａｎｄ法を適用することができる。高高度画像から撮像して得られた高高度画像と、低高度から撮像して得られた低高度画像とは、同じ表面の部分を光源等の同じ条件下で撮影した場合であっても、明暗は異なる。従って、高高度画像と低高度画像とにおいて、撮影部分が同じ部分である明暗を一致させる明暗調整を行うことにより、明暗調整後の低高度画像に対しても、被写体表面の水平面の反射率特性基準を維持しつつ、Ｐｅｎｔｌａｎｄ法を高高度画像の場合と同様に適用することができる。
【００１６】
この陰影画像からの平坦地検出方法において、前記被写体表面の前記平坦地は、前記Ｐｅｎｔｌａｎｄ法の解法過程の中で得られるフーリエ係数の大きさに基づいて判定することができる。フーリエ係数は被写体表面の空間周波数に対応した振幅と解されるので、得られるフーリエ係数の大きさに基づいて表面の平坦地を判定することができる。
【００１７】
この陰影画像からの平坦地検出方法において、前記被写体表面は着陸機の着陸予定地点を含む天体表面であり、前記天体表面の前記平坦地の検出は、前記着陸機の前記着陸予定地点の選定のために実時間で行うことができる。即ち、月や惑星の天体表面へ無人の着陸機が着陸を試みる場合、その着陸予定地点を含む天体表面を被写体表面として平坦地検出方法を適用することにより、天体表面の平坦地の検出を実時間で精度よく行うことができる。従って、画像的な特徴の無い表面であっても、且つ表面上に岩石等の障害物がある場合には個々の障害物ではなく、障害物をも含めた面（この場合には、平坦でなく着陸に適さない面）として捉えて、遠隔地からの電波等による制御がなくても、自律的に着陸に適した平坦地を選定することが可能となる。
【００１８】
着陸機の着陸予定地点を含む天体表面の平坦地検出に適用される場合において、前記被写体表面を撮影した前記画像について、前記画像を所定数に分割し、分割して得られた分割画像に対して前記Ｐｅｎｔｌａｎｄ法を適用することにより前記分割画像で撮影された前記被写体表面について検出した平坦地に基づいて最も安全に着陸可能な前記着陸予定地点を選定する画像分割・着陸予定地点選定処理を実行することができる。そして、前記画像分割・着陸予定地点選定処理は、前記着陸予定地点が最終着陸決定画像で最も安全に着陸可能な最終着陸予定地点として選定されるまで、前記着陸機の降下に従って所定の高度毎に前記被写体表面を撮影した前記画像について実行することが好ましい。何らかの方法で天体表面の地形についての高度情報が得られたとしても、そうした高度情報から安全な着陸地点を検出するには時間を要する。そこで、被写体表面を撮影した画像を所定数で分割し、各分割された分割画像毎に撮影されている被写体表面についてＰｅｎｔｌａｎｄ法を適用することにより平坦地を検出し、検出された平坦地に基づいて、最も安全に着陸可能な前記着陸予定地点が選定される。着陸機の高度が低下するにつれて分割画像が写し出している天体表面の面積は狭い範囲となるので、その分割画像についての平坦地を求めることにより、着陸に適した地点を確認するか、又は着陸に最も適した地点の選定を変更することができる。以上の画像分割・着陸予定地点選定処理が、着陸機の降下に従って、着陸予定地点を含む天体表面を所定の高度毎に撮影し、その度に撮影した画像に対して実行され、最終的に着陸地点を決定することになる最終着陸決定画像で最も安全に着陸可能な平坦度を持つ最終着陸予定地点が選定されるまで実行される。
【００１９】
この陰影画像からの平坦地検出方法において、前記被写体表面の同じ地点を異なる時刻で撮影し、当該地点における入射角が異なる複数の前記画像に基づいて前記被写体表面の傾きの実際値を求め、前記傾きの実際値に基づいて前記被写体表面の実際の形状高さを求めることができる。例えば、着陸機に搭載されたカメラによって着陸地点を含む天体表面の平坦地を検出する場合、軌道を周回中に、又は降下中に着陸予定地点を含む天体表面の同じ地点を撮影して光源からの入射角が異なる少なくとも二つの画像を得ることによって、天体表面の傾きの実際値として知ることができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
添付図面を参照して、この発明による陰影画像からの平坦地検出方法の実施例について説明する。図１は、この発明による陰影画像からの平坦地検出方法の概要を示すフローチャートである。「陰影からの形状復元」アルゴリズムを線型化してフーリエ変換を用いるＰｅｎｔｌａｎｄ法では障害物の形状復元までを正確に行うことはできないが、以下に述べる方法で水平面及び水平な平坦地の検出は可能である。
【００２１】
図１には、この発明による陰影画像からの平坦地検出方法において、着陸機が天体表面に着陸する際に着陸に適した平坦面を検出するためのフローチャートが示されている。画像処理を行う前提として、特に言及しないときには着陸を実施する短い時間の範囲では光源２の位置は変わらず、着陸機を降下角度一定の条件下で降下させる（垂直降下を含む）とする。このフローチャートによれば、カメラ５による高高度から表面１として着陸予定地点を含む地表を撮像する（ステップ１、以下「Ｓ１」と略す。他も同様）。高高度では、画像の視野は、例えば、数十ｋｍ四方である。次に、高高度から撮影することで得られた高高度画像の明るさの平均値が算出される（Ｓ２）。撮影画像が高高度からのものであるときには、広範囲な地表が写っているので、写っている地形の傾きは平均として水平と見なすことができる。即ち、高高度からの撮像画像の平均的な明るさは、見なされた水平面の明るさ（反射率特性）であるとすることができる。水平面の反射率特性が求まれば、相対的な傾き（２地点のどちらがの傾斜が相対的に急であるか）を求めることができるが、傾きの絶対値（実際の大きさの値）までは判らない。また、この段階では、高高度画像であるので、低高度で初めて見えてくるものの中で着陸に障害物となる可能性がある。最終的に安全な着陸地点を選定するには、相対的な傾きだけではなく表面高度を求める必要がある。表面高度を求めるには、傾きの絶対値と距離の絶対値（実際の距離の値）が必要である。
【００２２】
次に、入射角が異なる位置（月・惑星周回軌道上あるいは降下中）から着陸予定地点の画像が取得される（Ｓ３）。この場合、同じ撮影対象が同じ地点であっても撮影時刻が異なるので光源２の位置との相対位置が異なり、入射角の異なる画像が得られる。入射角の異なる画像は、着陸予定地点の表面の傾きの絶対値を求めるのに利用される。即ち、異なる時刻では同じ水平面であっても入射角が変化する。水平面に対する太陽の向き（入射角）は推定可能であるので、異なる時刻に撮影した画像から、その面の入射角に対する反射率特性を測定することができる。また、測定時刻がほぼ同時であって太陽の位置が一定であるとすると、地形に応じた面の傾きにより、入射角が変化し、面の明るさが変化する。先に測定された反射率特性を利用することで、「陰影からの形状復元」アルゴリズムによって、平面の傾きの絶対値を求めることができる。このように、同じ地点を異なる時刻に観測することで、その明暗の変化から、反射率特性として同じ地点の入射角に対する反射光の強度分布を知ることができ、その結果、傾きの絶対値を知ることができる。
【００２３】
着陸機の降下に従い、カメラ５によって低高度で着陸予定地点を含む地表を撮影する（Ｓ４）。１００ｍの高度では、画像の視野は数十ｍ四方まで狭くなる。Ｓ２で得られた高高度での画像の平均値とＳ４で得られた低高度で撮影された画像の、同じ地表の部分の明るさを対比させることによって、低高度で撮影された画像と高高度で撮影された画像との明るさに同じになる様に明暗調整をする（Ｓ５）。Ｓ５で明暗調整がされた画像に対して、Ｐｅｎｔｌａｎｄ法が適用される（Ｓ６）。Ｐｅｎｔｌａｎｄ法を適用することによって、低高度で撮影された画像から水平面を水平とした地形を復元することができる。更に、Ｓ３において得られた入射角が異なる位置から得られた着陸予定地点の画像から、地表の水平面からの傾きの絶対値を算出することができる（Ｓ７）。
【００２４】
次に、Ｐｅｎｔｌａｎｄ法による平坦地の検出について説明する。Ｐｅｎｔｌａｎｄ法の長所は、境界条件を与えなくても形状の復元が可能なことである。図２には、この発明による画像処理方法における平坦地をＰｅｎｔｌａｎｄ法を用いて検出するときのフローチャートが示されている。表面１としての地表の凹凸を一種の波形、即ち、地表の凹凸を周波数の異なる多数の波の合成と考えると、その波をフーリエ変換することで得られた係数は、表面１の空間周波数（分割画面の領域から定まる基本周波数とその整数倍の周波数）に対応した振幅（高低差）に相当する。この係数に値が小さければ小さいほど、表面１の平坦度は高いと考えられる。Ｐｅｎｔｌａｎｄ法では線型近似が行われ、第一段階として、画像の明暗がフーリエ変換される。第二段階としてフーリエ変換した画像を演算処理することにより、地形をフーリエ変換したものが得られる。その理由は、画像の明るさは、面の傾きに比例するから地形（高度）の微分で表される。フーリエ変換では微分操作は積に変換されるので、画像の明暗のフーリエ変換をある数で除算したものが地形のフーリエ変換となる。第三段階として、第二段階で得られた地形のフーリエ変換を逆フーリエ変換することによって、地形（高度）を得ることができる。
【００２５】
図２に示すフローチャートによれば、先ず、着陸機が転倒することなく安全に着陸することができるために必要な平坦度からフーリエ係数の閾値が予め定められる（Ｓ１０）。次に、着陸機が降下中に、カメラ５によって地表の画像を撮影する（Ｓ１１）。撮影された地表の画像は、着陸可能な面積の大きさに画像をタイル状に分割される（Ｓ１２）。画像の分割数は、一例として、１０×１０（＝１００）が挙げられる。各分割画像に対して、Ｐｅｎｔｌａｎｄ法による処理過程で得られるフーリエ変換の係数から、各分割画像の平坦度を次の様に求める。即ち、各分割画像について明るさが画像として撮影された地表の座標の関数として求められるので、その明暗に基づいてフーリエ変換を用いた上記の演算を行う（Ｓ１３）。第三段階で得られる地形を復元して平坦地を検出する手法が一般的であるが、計算時間が短い第二段階で得られるフーリエ係数を用いても平坦地の検出が可能である。第二段階で得られるフーリエ係数が閥値より小さいかどうかを判定し、フーリエ係数がこの閥値より小さいとの判定によって着陸候補地点を選ぶ（Ｓ１４）。その分割画像に対応する表面１の領域については着陸機が着陸可能であるとして、着陸予定地点として登録・更新される（Ｓ１５）。Ｓ１５の後、解析画像が所定高度の最終着陸画像であるか否かが判定される（Ｓ１６）。Ｓ１６の判定で最終着陸画像であると判定されたときには、解析を終了する。Ｓ１６の判定で解析画像が最終着陸画像ではないと判定されたときには、Ｓ１１に戻って地表の画像を撮影し、次の分割画像について明暗に基づく平坦度の解析が行われる。このフーリエ係数の判定によって、分割画像ごとに着陸機が着陸可能か否かが判定される。Ｓ１５で登録された着陸候補地が複数ある場合には更に分析が進められ、例えば、フーリエ係数の最も小さい画面に対応した着陸候補地を最終着陸予定地点として選定することができる。高次の空間周波数についてのフーリエ係数については、平坦度に対する寄与が小さいので無視することができ、そうすることにより平坦度の判定処理を高速化することができる。
【００２６】
次に、高高度からの検出について説明する。「陰影からの形状復元」アルゴリズムは表面の明るさから表面の形状を求める検出手法であるので、画像の解像度の１／１０以下の高度差までをも検出することができる。数キロメートルの高度から着陸予定地点の表面を撮影した画像として、１ｍ程度の物体を見分けられる解像度のものを得ることは比較的容易なので、そうした画像にこの発明による平坦地検出方法を適用すれば、０．１ｍ程度の平坦度を検出することが可能である。すなわち、「陰影からの形状復元」アルゴリズムを線型化したＰｅｎｔｌａｎｄ法では障害物の形状復元までを正確に行うことはできないが、孤立した岩石等の障害物を表面の起伏とみなして、高高度からの平坦地を実時間（リアルタイム）で検出することが可能になる。また、月や惑星等の未踏の地であっても、着陸機が着陸するのには、着陸予定地点を含む目標範囲において、傾斜のない水平な平坦地が発見できれば十分である。
【００２７】
図３は、この発明による陰影画像からの平坦地検出方法において、Ｐｅｎｔｌａｎｄ法の解法過程の中で得られるフーリエ係数の一例（簡単のため、画像の大きさは３２×３２画素、各係数の少数以下は切り捨て）を示す図である。図３では、二次元の空間周波数毎のフーリエ係数がマトリクスで表示されている。（ａ）は障害物（例えば、クレーター）が存在する場合のフーリエ係数の例であり、（ｂ）は比較的平坦な地形のフーリエ係数の例である。地形は二次元の空間周波数を持つ波の合成と考えられ、図で原点は左上にあって、原点に近いほど低次の空間周波数に対応した係数を表しており、原点から遠ざかるほど高次の空間周波数に対応した係数を表している。いずれの場合も、高次の空間周波数に対応したフーリエ係数はゼロであり、実際の地形がそうであるように、狭い範囲で高低差が急激に変化する地形がないということに対応している。ゼロでないフーリエ係数は比較的原点の近傍に集中しているが、（ａ）の障害物が存在する場合には、（ｂ）の比較的平坦な地形の場合と比較してフーリエ係数の値が大きくなっており、低い周波数に対応した地形のうねりのような波形成分の振幅が大きいことが判る。このように、二次元で分布するフーリエ係数の大きさに基づいて、画像に現れている地形の平坦度を判定することができる。
【００２８】
以下に、この発明による陰影画像による平坦地検出方法が適用されたシステムとしての実施例について説明する。１枚のカメラ画像から３次元形状を復元する「陰影からの形状復元」アルゴリズムでは、画像の大きさを基準とした地形の相対的な高低差が得られるが、絶対的な高低差の値は解からない。上記の手法を用いることにより傾きの絶対値が判明するので、距離の絶対値が判れば、高さを知ることができる。距離の絶対値を知る方法としては、以下の３つが考えられる。
（１）１台のカメラ画像だけを使う方法
この方法は、カメラに写っている地形の中にその大きさが既知の地形が含まれている場合に有効な方法であって、既知の地形から画像の写っている範囲の大きさが解かり、画像範囲の大きさに基づいて、地形の高低差の絶対値を求めることができる。
（２）レーザレーダ、電波高度計等の測定機器からの高度情報を併用する方法
レーザレーダ、電波高度計等の測定機器によって着陸予定地点までの高度情報が得られる場合は、カメラの視野角が既知なので画像に写っている範囲が解かり、地形の高度差の絶対値を計算することができる。
（３）２台のカメラ画像を使う方法
２台のカメラ画像を使ったパッシブ・ステレオ法と併用することにより、絶対的な高度情報を得ることができる。着陸予定地点の表面の反射率特性が狭い範囲でも変化する（即ち、画像的な特徴がある）場合、「陰影からの形状復元」アルゴリズムによって得られた形状復元精度の信頼性は低下するが、パッシブ・ステレオ法では対応点問題を解くことが容易になり、距離測定精度が向上する。逆に、着陸予定地点の表面の反射率特性が均一な（即ち、画像的な特徴が少ない）場合、パッシブ・ステレオの距離測定精度は低下するが、「陰影からの形状復元」アルゴリズムによって得られる形状復元精度は向上する。ヒトの視覚系と同様に、「陰影からの形状復元」アルゴリズムとパッシブ・ステレオ法とは相補的に機能する。
【００２９】
上記の例では、無人着陸機の着陸について説明したが、有人着陸機であっても、着陸候補地を探し出すことを補助するシステムとして、本発明による平坦度検出方法を適用したシステムを搭載することが好ましい。
【００３０】
【発明の効果】
この発明による陰影画像からの平坦地検出方法によれば、水平面の明るさ（反射率特性）の詳細が解らずとも、着陸可能な平坦地を実時間で正確に探し出すことができるので、例えば、天体表面のような未踏の地へ着陸機が降下中であっても、予め決定されている着陸予定地点を含むような広い範囲の中から着陸に最適な地点を、リアルタイムで探し出すことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による陰影画像からの平坦地検出方法を、着陸機が天体表面に着陸する際に着陸に適した平坦面の検出に適用したときの、平坦地検出方法の概要を示すフローチャートである。
【図２】この発明による画像処理方法における平坦地をＰｅｎｔｌａｎｄ法を用いて検出するときのフローチャートである。
【図３】この発明による陰影画像からの平坦地検出方法において、Ｐｅｎｔｌａｎｄ法の解法過程の中で得られるフーリエ係数の一例を示す図である。
【図４】「陰影からの形状復元」アルゴリズムを模式的に説明する斜視図である。
【符号の説明】
１  被写体表面                      ２  光源
３  入射光                          ４  観測光
５  ＣＣＤカメラ                    ６  垂線
α  入射角                          β  観測角
Ｒ１  表面１と光源２との距離        Ｒ２  表面１とカメラ５との距離
【図１】
0003673857.tif 000002
【図２】
0003673857.tif 000003
【図３】
0003673857.tif 000004
【図４】
0003673857.tif 000005