(57)【要約】【課題】農作物の育成状況を精度よく推定することができるようにする。【解決手段】育成領域特定部３０によって、複数の農作物が育成されている領域を含む対象範囲を撮像した撮像画像から、農作物の各々が育成されている育成個別領域の各々を特定する。農作物特徴量画像生成部３２によって、撮像画像について、農作物を表す予め定められた画像特徴量である農作物特徴量を強調した農作物特徴量画像を生成する。育成状況推定部３６によって、育成領域特定部３０によって特定された育成個別領域の各々について、農作物特徴量画像生成部３２によって生成された農作物特徴量画像の育成個別領域から検出される特徴点、又は農作物特徴量画像の育成個別領域から検出される農作物を表す領域の大きさに基づいて、育成個別領域内の農作物の育成状況を推定する。【選択図】図５
2014236702.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の農作物が育成されている領域を含む対象範囲を撮像した撮像画像から、前記農作物の各々が育成されている育成個別領域の各々を特定する育成領域特定手段と、
前記撮像画像について、前記農作物を表す予め定められた画像特徴量である農作物特徴量を強調した農作物特徴量画像を生成する農作物特徴量画像生成手段と、
前記育成領域特定手段によって特定された前記育成個別領域の各々について、前記農作物特徴量画像生成手段によって生成された前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される特徴点、又は前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される前記農作物を表す領域の大きさに基づいて、前記育成個別領域内の農作物の育成状況を推定する育成状況推定手段と、
を含む農作物育成状況推定装置。
【請求項２】
前記育成領域特定手段は、前記撮像画像から、前記複数の農作物が育成されている育成全領域を特定し、前記特定した前記育成全領域から、前記育成個別領域の各々を特定する
請求項１に記載の農作物育成状況推定装置。
【請求項３】
前記農作物特徴量画像生成手段は、前記撮像画像について、前記農作物特徴量を強調すると共に非農作物を表す予め定められた画像特徴量である非農作物特徴量を抑制した前記農作物特徴量画像を生成する請求項１又は２に記載の農作物育成状況推定装置。
【請求項４】
前記育成状況推定手段は、前記農作物特徴量画像生成手段によって生成された前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される特徴点の数に基づいて、前記育成個別領域内の農作物の育成状況を推定する請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の農作物育成状況推定装置。
【請求項５】
前記育成状況推定手段は、前記農作物特徴量画像生成手段によって生成された前記農作物特徴量画像の各画素について、前記農作物を表す画素であるか否かを判定し、前記育成個別領域内の各画素に対する判定結果に基づいて求められる前記農作物を表す領域の大きさに基づいて、前記育成個別領域内の農作物の育成状況を推定する請求項２又は３に記載の農作物育成状況推定装置。
【請求項６】
育成領域特定手段、農作物特徴量画像生成手段、及び育成状況推定手段を含む農作物育成状況推定装置における農作物育成状況推定方法であって、
前記育成領域特定手段によって、複数の農作物が育成されている領域を含む対象範囲を撮像した撮像画像から、前記農作物の各々が育成されている育成個別領域の各々を特定するステップと、
前記農作物特徴量画像生成手段によって、前記撮像画像について、前記農作物を表す予め定められた画像特徴量である農作物特徴量を強調した農作物特徴量画像を生成するステップと、
前記育成状況推定手段によって、前記育成領域特定手段によって特定された前記育成個別領域の各々について、前記農作物特徴量画像生成手段によって生成された前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される特徴点、又は前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される前記農作物を表す領域の大きさに基づいて、前記育成個別領域内の農作物の育成状況を推定するステップと、
を含む農作物育成状況推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項５の何れか１項記載の農作物育成状況推定装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、農作物育成状況推定装置、方法、及びプログラムに関し、特に、農作物の育成状況を推定する農作物育成状況推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
育苗とは、植物の苗を一定期間人工的な環境下で発芽・育成させ、その後に田畑に移植する作業である。気温や風雨などの影響を強く受ける発芽・育成時期に人工環境下で保育することは、安定した収穫のために極めて有益である。この育苗で最も重視される点は、発芽・発育を安定的かつ高水準に保つことである。そのため、育苗箱内の苗の発育状況を日常的に観察することが非常に重要である。
一方、従来より、農作物の育成状況を推定する方法は知られていない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、育苗規模が大きくなるとその観察が必ずしも行き届かなくなる点が、農業事業者における大きな課題となっている。
【０００４】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、農作物の育成状況を精度よく推定することができる農作物育成状況推定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の目的を達成するために本発明に係る農作物育成状況推定装置は、複数の農作物が育成されている領域を含む対象範囲を撮像した撮像画像から、前記農作物の各々が育成されている育成個別領域の各々を特定する育成領域特定手段と、前記撮像画像について、前記農作物を表す予め定められた画像特徴量である農作物特徴量を強調した農作物特徴量画像を生成する農作物特徴量画像生成手段と、前記育成領域特定手段によって特定された前記育成個別領域の各々について、前記農作物特徴量画像生成手段によって生成された前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される特徴点、又は前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される前記農作物を表す領域の大きさに基づいて、前記育成個別領域内の農作物の育成状況を推定する育成状況推定手段と、を含んで構成されている。
【０００６】
本発明に係る農作物育成状況推定方法は、育成領域特定手段、農作物特徴量画像生成手段、及び育成状況推定手段を含む農作物育成状況推定装置における農作物育成状況推定方法であって、前記育成領域特定手段によって、複数の農作物が育成されている領域を含む対象範囲を撮像した撮像画像から、前記農作物の各々が育成されている育成個別領域の各々を特定するステップと、前記農作物特徴量画像生成手段によって、前記撮像画像について、前記農作物を表す予め定められた画像特徴量である農作物特徴量を強調した農作物特徴量画像を生成するステップと、前記育成状況推定手段によって、前記育成領域特定手段によって特定された前記育成個別領域の各々について、前記農作物特徴量画像生成手段によって生成された前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される特徴点、又は前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される前記農作物を表す領域の大きさに基づいて、前記育成個別領域内の農作物の育成状況を推定するステップと、を含む。
【０００７】
本発明に係る前記育成領域特定手段は、前記撮像画像から、前記複数の農作物が育成されている育成全領域を特定し、前記特定した前記育成全領域から、前記育成個別領域の各々を特定するようにすることができる。
【０００８】
本発明に係る前記農作物特徴量画像生成手段は、前記撮像画像について、前記農作物特徴量を強調すると共に非農作物を表す予め定められた画像特徴量である非農作物特徴量を抑制した前記農作物特徴量画像を生成するようにすることができる。
【０００９】
本発明に係る前記育成状況推定手段は、前記農作物特徴量画像生成手段によって生成された前記農作物特徴量画像の前記育成個別領域から検出される特徴点の数に基づいて、前記育成個別領域内の農作物の育成状況を推定するようにすることができる。
【００１０】
本発明に係る前記育成状況推定手段は、前記農作物特徴量画像生成手段によって生成された前記農作物特徴量画像の各画素について、前記農作物を表す画素であるか否かを判定し、前記育成個別領域内の各画素に対する判定結果に基づいて求められる前記農作物を表す領域の大きさに基づいて、前記育成個別領域内の農作物の育成状況を推定するようにすることができる。
【００１１】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、本発明に係る農作物育成状況推定装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように、本発明に係る農作物育成状況推定装置、方法、及びプログラムによれば、撮像画像から育成個別領域を特定し、農作物特徴量を強調した農作物特徴量画像から検出される特徴点、又は農作物特徴量画像から検出される農作物を表す領域の大きさに基づいて、育成個別領域内の農作物の育成状況を推定することにより、農作物の育成状況を精度よく推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】農作物の育成状況の推定方法を説明するための説明図である。
【図２】育苗箱及びセルの形状を説明するための説明図である。
【図３】セルの数を説明するための説明図である。
【図４】複数のセル内の苗の数について説明するための説明図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置の一構成例を示すブロック図である。
【図６】育成全領域の特定方法を説明するための説明図である。
【図７】育成個別領域の特定方法を説明するための説明図である。
【図８】本発明の第１及び第２の実施の形態に係る農作物特徴量画像生成部３２の詳細を示す図である。
【図９】農作物を表す画像特徴量である農作物特徴量を強調した画像を示す図である。
【図１０】非農作物を表す画像特徴量である非農作物特徴量を抑制した画像を示す図である。
【図１１】育成個別領域の各々について特徴点を抽出した画像を示す図である。
【図１２】育成個別領域内の近接する特徴点を統合した画像を示す図である。
【図１３】検出された特徴点に基づいて発芽状況が判定された様子を示す図である。
【図１４】育成個別領域内の農作物の有無を判定する判定方法を説明するための説明図である。
【図１５】本発明の第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置における育成状況推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１６】第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置についての実験結果を示す図である。
【図１７】本発明の第２の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置の一構成例を示すブロック図である。
【図１８】農作物特徴量画像に対して二値化処理を行った画像を示す図である。
【図１９】二値化処理した画像に対して領域膨張処理を行った画像を示す図である。
【図２０】領域膨張処理を行った画像に基づいて、育成個別領域内の発芽判定を行った様子を示す図である。
【図２１】本発明の第２の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置における育成状況推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図２２】農作物の（Ａ）発芽初期段階、（Ｂ）中期段階、及び（Ｃ）後期段階を示す図である。
【図２３】本発明の第１及び第２の実施の形態の農作物育成状況推定装置についての実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００１５】
本実施の形態では、図１に示すように、撮像画像から、農作物の育成状況として、複数の農作物の各々の発芽状況を推定する。撮像画像には、複数の農作物が育成されている育苗箱が含まれている。上記図１に示すような撮像画像から、育成箱内の農作物の発芽箇所を特定すると共に、農作物の発芽数を数え上げることにより（例えば４０４本の農作物中、２６１本の農作物が発芽など）、複数の農作物の育成状況を推定する。
【００１６】
本実施の形態では、図２に示すように、育苗箱は長方形、育苗箱内の各セルは正方形と仮定する。また、図３に示すように、育苗箱内のセルの数は既知であるとし（例えば横２９×縦１４＝４０４個のセル）、図４に示すように、１個のセル内には、１本の苗（農作物）しかないと仮定する。
【００１７】
[第１の実施の形態]
＜システム構成＞
以下、図面を参照して本発明の第１の実施の形態を詳細に説明する。図５に示すように、第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置１０は、複数の農作物が育成されている育成領域を含む対象範囲を撮像する画像撮像装置１と、画像撮像装置１から出力される撮像画像に基づいて複数の農作物の各々の発芽状況を推定する育成状況推定処理ルーチンを実行するコンピュータ１５と、コンピュータ１５での処理結果を出力するための出力部４とを備えている。
【００１８】
画像撮像装置１は、複数の農作物が育成されている領域を含む対象範囲を撮像し、画像信号を生成する撮像部（図示省略）と、撮像部で生成されたアナログ信号である画像信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部（図示省略）と、Ａ／Ｄ変換された画像信号を一時的に格納するための画像メモリ（図示省略）とを備えている。なお、用いる画像がカラー画像である場合を例に説明する。画像撮像装置１は、複数の農作物が育成されている育苗箱が配置された環境において、育苗箱が含まれる予め定められた対象範囲の画像を撮影する。特に、以降の処理を簡便にするため、撮像画像内に単一の育苗箱が含まれ、かつ長方形状に表示されるように、画像撮像装置１を配置する。
【００１９】
コンピュータ１５は、農作物育成状況推定装置１０全体の制御を司るＣＰＵ、後述する育成状況推定処理ルーチンのプログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このような構成の場合には、各構成要素の機能を実現するためのプログラムをＲＯＭやＨＤＤ等の記憶媒体に記憶しておき、これをＣＰＵが実行することによって、各機能が実現されるようにする。
【００２０】
このコンピュータ１５をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、上記図５に示すように、入力部２と、演算部３とを含んだ構成で表わすことができる。
【００２１】
入力部２は、画像撮像装置１によって撮影された撮像画像の入力を受け付ける。
【００２２】
演算部３は、育成領域特定部３０と、農作物特徴量画像生成部３２と、特徴点検出部３４と、育成状況推定部３６とを備えている。
【００２３】
育成領域特定部３０は、入力部２により受け付けた撮像画像から、複数の農作物が育成されている育成領域を特定する。育成領域特定部３０は、育成全領域特定部３００と、育成個別領域特定部３１０とを備えている。
【００２４】
育成全領域特定部３００は、入力部２により受け付けた撮像画像から、複数の農作物が育成されている育成全領域を特定する。具体的には、育成全領域特定部３００は、ユーザによる手動設定に基づいて、図６に示すように、撮像画像から育苗箱全体を表す育成全領域を特定する。例えば、育成全領域特定部３００は、ユーザが撮像画像内の育苗箱の左隅・幅・高さを手動で設定することにより、育成全領域を特定する。また、育苗箱が必ずしも長方形とは限らない四角形状の場合には、ユーザが育苗箱の四隅を手動で設定することにより、育成全領域を特定することもできる。
【００２５】
育成個別領域特定部３１０は、育成全領域特定部３００によって特定された育成全領域から、農作物の各々が育成されている育成個別領域を特定する。具体的には、育成個別領域特定部３１０は、図７に示すように、育苗箱内のセルの数が既知であると仮定し、育成全領域をセルの数に応じて等分割することで、育成個別領域を特定する。また、セルの中心部分を優先的に見るために、等分割後の領域の中央を中心として、楕円形領域又は長方形領域を当該等分割後の領域からはみ出ないように配置して、育成個別領域として設定することもできる。
【００２６】
農作物特徴量画像生成部３２は、入力された撮像画像について、農作物を表す予め定められた画像特徴量である農作物特徴量を強調すると共に、非農作物を表す予め定められた画像特徴量である非農作物特徴量を抑制した農作物特徴量画像を生成する。農作物特徴量画像生成部３２は、図８に示すように、特徴量強調部３２０と、特徴量抑制部３２１とを備えている。
【００２７】
特徴量強調部３２０は、入力された撮像画像について、農作物を表す農作物特徴量を強調する。ここでは、画素値補正によって農作物の発芽苗成分を強調する方法について説明する。具体的には、特徴量強調部３２０は、まず撮像画像のＲＧＢ成分のうち、Ｇ成分のみを抽出する。そして、特徴量強調部３２０は、ガンマ補正とコントラスト調整を組み合わせた以下の画素値補正ｆ（・）を、各画素ｘのＧ成分の画素値ｉ（ｘ）に対して行い、図９に示すような、農作物の発芽苗成分を表す農作物特徴量（Ｇ成分の画素値が大きい特徴量）を強調した画像を生成する。農作物特徴量であるＧ成分を強調することにより、農作物の発芽苗と類似している苔や落ち葉などの画像特徴量（Ｇ成分の画素値が小さい特徴量）を抑制することができる。また、特徴量強調部３２０は、入力された撮像画像のうち、育成全領域特定部３００によって特定された育成全領域の外に存在する画像部分については、後述する各処理の対象から除外する。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
ただし、ｃ、γはパラメータであり、通常、ｃ≫１、γ≪１と設定する。
【００３０】
特徴量抑制部３２１は、特徴量強調部３２０によって生成された画像に対し、非農作物を表す画像特徴量である非農作物特徴量を抑制し、農作物特徴量画像を生成する。具体的には、特徴量抑制部３２１は、一般的なノイズフィルタを用いて、図１０に示すように、ノイズ成分を除去することにより、ノイズ成分を表す非農作物特徴量を抑制する。例えば、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ、バイラテラルフィルタ（参考文献１（C.Tomasi and R.Manduchi、「Bilateral filtering for gray and color images」、Proc. International Conference on Computer Vision、1998、p.839-846）を参照）などを用いることができる。本実施の形態では、メディアンフィルタを用いる。
【００３１】
特徴点検出部３４は、農作物特徴量画像生成部３２によって生成された農作物特徴量画像から特徴点を検出する。具体的には、特徴点検出部３４は、農作物特徴量画像に特徴点検出器を適用する。特徴点検出器としては、ＳＩＦＴ（参考文献２（米国特許第6711293号明細書）を参照）、ＳＵＲＦ（参考文献３（国際公開第ＷＯ/2007/128452号）を参照）、ＦＡＳＴ（参考文献４（E.Rosten and T.Drummond、「Machine learning for high-speed corner detector」、Proc. European Conference on Computer Vision、2006、p.430-443）を参照）、ＳＴＡＲ（参考文献５（M.Agrawal, K.Konolige and M.R.Blas、「CenSurE: Center surround extremas for realtimefeature detection and matching」、Proc. European Conference on Computer Vision、2008、p.102-115）を参照）、ＫＡＺＥ（参考文献６（P.F.Alcantarilla, A.Bartoliand A.J.Davison、「KAZE features」、Proc. European Conference on Computer Vision、2012、p.214-227）を参照）などを用いることができる。本実施の形態では、検出速度を重視するため、特徴点検出器としてＦＡＳＴを用いる。特徴点検出器を用いることにより、農作物の発芽苗の中心・葉の先端を検出することができる。特徴点検出部３４による特徴点の検出結果の一例を図１１に示す。また、近接した箇所に多数の特徴点が現れることがあるため、特徴点検出部３４は、図１２に示すように、検出した特徴点のうち相互の距離が予め定められた閾値よりも小さい特徴点同士を統合して１つにまとめる。
【００３２】
育成状況推定部３６は、特徴点検出部３４によって検出された特徴点に基づいて、各育成個別領域について、当該育成個別領域内の特徴点の数に応じて、当該育成個別領域内の農作物の発芽状況を推定する。
具体的には、育成状況推定部３６は、図１３に示すように、育成個別領域内の特徴点の数が予め定められた閾値よりも多いときに、当該育成個別領域に農作物の発芽苗が存在していると判断する。すなわち、育成個別領域の各々について、図１４に示すように、当該育成個別領域内に農作物の発芽苗が存在するか否かが判定され、農作物の発芽苗が存在していると判断された育成個別領域が、農作物の発芽箇所として特定される。さらに、農作物の発芽苗が存在していると判断された育成個別領域の総数を算出することにより、育成全領域内の複数の農作物の発芽状況を推定する。
【００３３】
出力部４は、育成状況推定部３６によって推定された育成全領域内の複数の農作物の発芽状況を結果として出力する。
【００３４】
＜農作物育成状況推定装置１０の作用＞
次に、本実施の形態に係る農作物育成状況推定装置１０の作用について説明する。画像撮像装置１により、複数の農作物が育成されている領域を含む撮像画像が入力されると、図１５に示す育成状況推定処理ルーチンが実行される。
【００３５】
まず、ステップＳ１００において、入力部２によって、画像撮像装置１によって撮像された撮像画像を受け付ける。
【００３６】
次に、ステップＳ１０２において、育成全領域特定部３００によって、上記ステップＳ１００で受け付けた撮像画像から、複数の農作物が育成されている育成全領域を特定する。
【００３７】
ステップＳ１０４において、育成個別領域特定部３１０によって、上記ステップＳ１０２で特定された育成全領域から、農作物の各々が育成されている育成個別領域の各々を特定する。
【００３８】
ステップＳ１０６において、特徴量強調部３２０によって、上記ステップＳ１００で入力を受け付けた撮像画像について、農作物特徴量を強調した画像を生成する。
【００３９】
ステップＳ１０８において、特徴量抑制部３２１によって、上記ステップＳ１０６で生成された画像に対し、非農作物を表す画像特徴量である非農作物特徴量を抑制し、農作物特徴量画像を生成する。
【００４０】
ステップＳ１１０において、特徴点検出部３４によって、上記ステップＳ１０８で生成された農作物特徴量画像から特徴点を検出する。
【００４１】
ステップＳ１１２において、育成状況推定部３６によって、上記ステップＳ１０４で特定された育成個別領域の各々について、上記ステップＳ１１０で検出された当該育成個別領域内の特徴点の数に基づいて、当該育成個別領域内の農作物の発芽状況を推定することにより、育成全領域内の複数の農作物の発芽状況を推定する。
【００４２】
ステップＳ１１４において、出力部４によって、上記ステップＳ１１２で推定された推定結果を出力して、育成状況推定処理ルーチンを終了する。
【００４３】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置によれば、撮像画像の育成全領域から特定される育成個別領域の各々について、農作物特徴量画像から検出される特徴点の数に基づいて、育成個別領域内の農作物の発芽状況を推定することにより、農作物の発芽状況を精度よく推定することができる。
【００４４】
また、農作物の発芽状況を細かく観察することが難しい状況下において、特に中・大規模農業事業者の負担を軽くすることが可能となる。
【００４５】
また、撮像画像に基づいて、育苗箱内の苗の発芽状況を高速かつ簡易に把握することができる。
【００４６】
また、工業製品の画像処理に基づく外観検査に比べ、簡易なアルゴリズムによって農作物の発芽状況を精度よく推定することができる。
【００４７】
＜実験結果１＞
第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置１０についての実験結果を図１６に示す。実験では、農作物としてトルコギキョウを使用し、画像撮像装置１によって２６枚のＶＧＡ画像を撮像した。Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎは適合率、Ｒｅｃａｌｌは再現率、Ｆ−ｖａｌｕｅはＦ値を示している。図１６からわかるように、高い精度で発芽状況の推定をすることができていることがわかる。
【００４８】
[第２の実施の形態]
＜システム構成＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、農作物特徴量画像中の特徴点ではなく、農作物特徴量画像を二値化処理し、育成個別領域内の白色部分の面積に基づいて、農作物の発芽状況を推定する点が、第１の実施の形態と異なる。なお、第２の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置２１０について、第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置１０と同一の構成については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００４９】
図１７に示すように、第２の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置２１０は、第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置１０と同様に、複数の農作物が育成されている育成領域を含む対象範囲を撮像する画像撮像装置１と、画像撮像装置１から出力される撮像画像に基づいて複数の農作物の各々の発芽状況を推定する育成状況推定処理ルーチンを実行するコンピュータ１５と、コンピュータ１５での処理結果を出力するための出力部４とを備えている。
【００５０】
このコンピュータ１５をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、上記図１７に示すように、入力部２と、演算部３とを含んだ構成で表わすことができる。
【００５１】
演算部３は、育成領域特定部３０と、農作物特徴量画像生成部３２と、二値化部２３４と、育成状況推定部２３６とを備えている。
【００５２】
二値化部２３４は、農作物特徴量画像生成部３２によって生成された農作物特徴量画像について、図１８に示すように、二値化処理を行う。二値化処理では、農作物の発芽苗領域を表す画素であるか否かを画素毎に判定して、農作物の発芽苗領域を表す画素を白色画素とする。二値化処理には、大津の二値化（参考文献７（N.Otsu、「A threshold selection method for gray-level histograms」、IEEE Transactions on Systems，Man and Cybernetics、1979、Vol.SMC-9、No.1、p.62-66）を参照）を用いる。そして、二値化部２３４は、農作物特徴量画像に対して二値化処理を行った後に、図１９に示すように、領域膨張処理を行う。領域膨張処理をすることにより、二値化処理で欠落しやすい農作物の発芽苗領域の内部を補完することができる。領域膨張処理の具体的な方法としては、例えば、各画素値を指定近傍領域（当該画素を中心とする３×３矩形領域など）内の最大画素値に置き換える。また、これらの代替手法として、Ｍａｘｉｍａｌｌｙ‐Ｓｔａｂｌｅ Ｅｘｔｒｅｍａｌ Ｒｅｇｉｏｎ（ＭＳＥＲ）（参考文献８（J.Matas, O.Chum, M.Urbanand T.Pajdla、「Robust wide baseline stereo from maximally stable extremalregions」、Proc. British Machine Vision Conference、2002、p.384-396）を参照）を用いる方法も考えられる。
【００５３】
育成状況推定部２３６は、二値化部２３４によって二値化された農作物特徴量画像の育成個別領域内のうちの白色部分の大きさを、発芽苗領域の大きさとする。そして、図２０に示すように、当該白色部分の面積（発芽苗領域の大きさ）に応じて、当該育成個別領域内の農作物の発芽状況を推定する。具体的には、育成状況推定部２３６は、育成個別領域内の白色部分の面積（発芽苗領域の大きさ）が予め定めた閾値以上である場合に、当該育成個別領域に農作物の発芽苗が存在すると判断し、当該育成領域を、農作物の発芽箇所として特定する。さらに、農作物の発芽苗が存在していると判断された育成個別領域の総数を算出することにより、育成全領域内の複数の農作物の発芽状況を推定する。
【００５４】
なお、第２の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置２１０の他の構成については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００５５】
＜農作物育成状況推定装置２１０の作用＞
次に、第２の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置２１０の作用について説明する。なお、第１の実施の形態に係る農作物育成状況推定装置１０と同一の作用については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。画像撮像装置１により、複数の農作物が育成されている領域を含む撮像画像が入力されると、農作物育成状況推定装置２１０によって、図２１に示す育成状況推定処理ルーチンが実行される。
【００５６】
ステップＳ２１０において、二値化部２３４によって、上記ステップＳ１０８で生成された農作物特徴量画像について、二値化処理を行う。そして、二値化部２３４によって、二値化処理を行った農作物特徴量画像に対して、領域膨張処理を行う。
【００５７】
ステップＳ２１２において、育成状況推定部２３６によって、上記ステップＳ１０４で特定された育成個別領域の各々について、上記ステップＳ２１０で二値化処理及び領域膨張処理された農作物特徴量画像の育成個別領域内のうちの、白色部分の大きさを、発芽苗領域の大きさとする。そして、育成個別領域の各々について、当該白色部分の面積（発芽苗領域の大きさ）に基づいて、当該育成個別領域内の農作物の発芽状況を推定することにより、育成全領域内の複数の農作物の発芽状況を推定する。
【００５８】
以上説明したように、本実施の形態によれば、撮像画像の育成全領域から特定される育成個別領域の各々について、農作物特徴量画像から検出される農作物を表す領域の大きさに基づいて、育成個別領域内の農作物の発芽状況を推定することにより、農作物の発芽状況を精度よく推定することができる。
【００５９】
＜実験結果２＞
これまでに示した第１及び第２の実施の形態を検証するために、トルコギキョウの育苗箱画像を７１枚取得し、発芽状況の推定を行った。図２２に示すように、撮像画像はすべて、単一の育苗箱をそのほぼ鉛直上部から撮影したものであり、その解像度はＶＧＡ（８００×６００ピクセル）である。７１枚の撮像画像のうち、２５枚が発芽初期段階（図２２（Ａ））、２６枚が発芽中期段階（図２２（Ｂ））、２０枚が発芽後期段階（図２２（Ｃ））の育苗箱をそれぞれ撮影している。本検証では、上述の第１及び第２の実施の形態について評価した。評価尺度としては、適合率 (ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ)、再現率 (ｒｅｃａｌｌ)、Ｆ値を用いた。
【００６０】
図２３に評価結果を示す。いずれの実施の形態においても、Ｆ値で０．７を超える高い評価値を示している．いずれかの実施の形態のうち良い結果を選択することができる場合には、発芽初期段階でF値＝０．８、中期段階でＦ値＝０．９３、後期段階でＦ値＝０．９という非常に高い性能を示している。特に、農作物の発芽状況が初期である場合には第１の実施の形態（特徴点方式）の性能が良く、農作物の発芽状況が後期である場合には第２の実施の形態（面積方式）の性能が良いことがわかる。
【００６１】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００６２】
例えば、本実施の形態では、農作物の育成状況として、苗の発芽状況を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、苗以外の農作物の育成状況を推定してもよい。
【００６３】
また、本実施の形態では、撮像画像のＲＧＢ成分のうち、Ｇ成分のみを抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、農作物の種類によっては、撮像画像から、Ｇ成分ではなく、他の成分を抽出した後に、農作物特徴量を強調し、非農作物特徴量を抑制した、農作物特徴量画像を生成してもよい。
【００６４】
また、育成全領域特定部３００では、ユーザによる手動設定に基づいて、撮像画像から育成全領域を特定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の手法によって育成全領域を特定してもよい。
例えば、育成全領域である育苗箱が撮像画像内で長方形状であると仮定し、エッジ検出と一般化ハフ変換を組み合わせた方法で育苗箱領域を検出するようにしてもよい。
【００６５】
この場合、育成全領域特定部３００は、まず、撮像画像からエッジを検出する。このとき、Sobelオペレータ・Laplacianオペレータ・Canny algorithm（参考文献９（J.Canny、「A computational approach to edge detection」、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、1986、Vol.8、No.6、p.679-698）を参照）などの画像フィルタを用いて、エッジに関する特徴量を抽出した後、上述の大津の二値化に代表される二値化アルゴリズムを用いてエッジ箇所を特定する。
次に、育成全領域特定部３００は、エッジと判断された画素の集合を入力とした一般化ハフ変換（参考文献１０（D.H.Ballard、「Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes」、Pattern Recognition、1981、Vol.13、No.2、p.111-122）を参照）を適用することで、矩形を検出する。このとき、矩形をその左隅ｘＬ＾＝（ｘＬ、ｙＬ)、幅ｗ、高さｈでパラメータ表現される４つの直線の集合として表現する。検出された複数の矩形のうち、最大面積を持つ矩形を育成全領域（育苗箱領域）とする。なお、記号の後ろに付された「＾」は、当該記号が行列または多次元配列またはベクトルであることを示す。
【００６６】
上述の農作物育成状況推定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００６７】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１     画像撮像装置
２     入力部
３     演算部
４     出力部
１０、２１０  農作物育成状況推定装置
１５   コンピュータ
３０   育成領域特定部
３２   農作物特徴量画像生成部
３４   特徴点検出部
３６、２３６  育成状況推定部
２３４ 二値化部
３００ 育成全領域特定部
３１０ 育成個別領域特定部
３２０ 特徴量強調部
３２１ 特徴量抑制部
【図５】
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【図８】
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【図１５】
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【図１７】
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【図２１】
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【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６】
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【図７】
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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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【図１６】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２３】
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