(57)【要約】      （修正有）【課題】画素、および各々の画素内部で部分画素を規定する少なくとも１つのフィルタを有する画像センサからのハイパースペクトル画像の分解能を制御する方法を提供する。【解決手段】部分画素の行および列の配列を伴う画像センサ上に窓を規定するステップ、ハイパースペクトル画像の１つまたは複数の既定のパラメータに基づいて、既定のパラメータに対する配列に対する重み付き平均に対する値を確定するために、窓内部の部分画素を重み付けするステップ、既定の数の行または列だけ窓をシフトするステップ、画像センサ上のすべての可能な窓に対して重み付けするステップおよびシフトするステップを反復するステップ、ならびに、重み付き平均に基づいてハイパースペクトル画像を処理するステップから構成される。【選択図】図２
2014049126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素、および各々の画素内部で部分画素を規定する少なくとも１つのフィルタを備える画像センサからのハイパースペクトル画像の分解能を制御する方法であって、
部分画素の行および列の配列を備える前記画像センサ上に窓を規定するステップ、
前記ハイパースペクトル画像の少なくとも１つの既定のパラメータに基づいて、前記少なくとも１つの既定のパラメータに対する前記配列に対する重み付き平均に対する値を確定するために、前記窓内部の前記部分画素を重み付けするステップ、
既定の数の行または列だけ前記窓をシフトするステップであって、前記既定の数が前記配列内のそれぞれの行または列の数未満であるステップ、
前記画像センサ上のすべての可能な配列に対して前記重み付けするステップおよびシフトするステップを反復するステップ、ならびに、前記重み付き平均に基づいて前記ハイパースペクトル画像を処理するステップ
を含む方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの既定のパラメータが、赤、緑および青のスペクトル帯域のうちの少なくとも１つの強度値である、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの既定のパラメータが、赤、緑および青のスペクトル帯域のすべての強度値である、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのフィルタがベイヤーフィルタである、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの既定のパラメータが、隣接するスペクトル帯域の強度値である、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記強度値が１６個のスペクトル帯域から決定される、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのフィルタが、マイクロレンズの配列のレンズレットを備えるハイパースペクトルフィルタである、請求項１記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハイパースペクトル画像の分解能を制御する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来型およびハイパースペクトルの両方のイメージングシステムは、複数の相違するスペクトル帯域で電磁エネルギーを収集かつ記録する。結果として得られるイメージ（ｉｍａｇｅｒｙ）は、スペクトル帯域情報を１つまたは多くのチャネルに組み合わせて画像のグレースケールまたは色表現を形成することにより表示される。ハイパースペクトルイメージ（ＨＳＩ）デバイスは、画像センサ上で画素と呼ばれる多数の空間画像素子で同時に多くの離散的なスペクトル帯域または色でエネルギーを記録する分光計の部類である。標準的な広帯域撮像素子は、広範囲のスペクトルにわたってすべての検出される入射エネルギーに対して各々の画素で１つの値を記録し、検出器の２次元配列から２つの空間次元での画像を創出する。ＨＳＩデバイスは、追加的なスペクトル次元を伴う画像を創出することにより標準的な広帯域撮像素子とは異なる。各々のＨＳＩ画素は、１０から数百の波長値が記録される場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第７９７９２０９号明細書
【発明の概要】
【０００４】
本発明の一態様は、画素、および各々の画素内部で部分画素を規定する少なくとも１つのフィルタを有する画像センサからのハイパースペクトル画像の分解能を制御する方法に関する。方法は、部分画素の行および列の配列を伴う画像センサ上に窓を規定するステップ、ハイパースペクトル画像の１つまたは複数の既定のパラメータに基づいて、既定のパラメータに対する配列に対する重み付き平均に対する値を確定するために、窓内部の部分画素を重み付けするステップ、既定の数の行または列だけ窓をシフトするステップであって、既定の数が配列内のそれぞれの行または列の数未満であるステップ、画像センサ上のすべての可能な窓に対して重み付けするステップおよびシフトするステップを反復するステップ、ならびに、重み付き平均に基づいてハイパースペクトル画像を処理するステップを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】ハイパースペクトルデータキューブからのハイパースペクトル画像の典型的な既知のサンプリングを明示する代表的な例図である。
【図２】本発明の実施形態によるハイパースペクトルデータキューブから導出されるハイパースペクトル画像をアップサンプリングする方法を明示するフローチャートである。
【図３】図２の方法でのハイパースペクトルデータキューブから導出されるハイパースペクトル画像の第１の画素のアップサンプリングを明示する代表的な例図である。
【図４】図２の方法でのハイパースペクトルデータキューブから導出されるハイパースペクトル画像の第２の画素のアップサンプリングを明示する代表的な例図である。
【図５】図２の方法でのハイパースペクトルデータキューブから導出されるハイパースペクトル画像の第３の画素のアップサンプリングを明示する代表的な例図である。
【図６】図２の方法でのハイパースペクトルデータキューブから導出されるハイパースペクトル画像の第４の画素のアップサンプリングを明示する代表的な例図である。
【図７】図２の方法でのハイパースペクトルデータキューブから導出されるハイパースペクトル画像の完全なアップサンプリングを明示する代表的な例図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
背景技術および以下の説明において説明目的で、数多くの特定の詳細を、本明細書で説明する技術の徹底した理解をもたらすために記載する。しかしながらこれらの特定の詳細がなくとも、例示的な実施形態が実践可能であることは当業者には明白であろう。他の事例では、構造およびデバイスを、例示的な実施形態の説明を容易にするために線図の形式で示す。
【０００７】
例示的な実施形態を、図面を参照して説明する。これらの図面は、本明細書で説明するモジュール、方法、またはコンピュータプログラム製品を実装する特定の実施形態の決まった詳細を図示する。しかしながら図面を、図面に存在し得る何らかの制限を加えるものであると解釈すべきではない。方法およびコンピュータプログラム製品を、それらの動作を達成するために任意の機械可読媒体に付して提供することができる。実施形態を、既存のコンピュータプロセッサを使用して、またはこのもしくは別の目的で組み込まれる専用コンピュータプロセッサにより、またはハードワイヤードのシステムにより実装することができる。
【０００８】
上記で指摘したように、本明細書で説明する実施形態は、機械実行可能命令もしくはそこで記憶されたデータ構造体を搬送するまたは有するための、機械可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品を含み得る。そのような機械可読媒体は、プロセッサを伴う汎用または専用のコンピュータまたは他の機械によりアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。例としてそのような機械可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、または、所望のプログラムコードを機械実行可能命令もしくはデータ構造体の形式で搬送もしくは記憶するために使用され得る、および、プロセッサを伴う汎用もしくは専用のコンピュータもしくは他の機械によりアクセスされ得る、任意の他の媒体を備え得る。情報をネットワークまたは別の通信接続（ハードワイヤード、ワイヤレス、またはハードワイヤードもしくはワイヤレスの組み合わせのいずれか）を介して機械に伝送または提供するとき、機械は当然のことながらその接続を機械可読媒体とみなす。したがって任意のそのような接続を、当然のことながら機械可読媒体と呼ぶ。上記の組み合わせもまた、機械可読媒体の範囲内に含まれる。機械実行可能命令は例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または専用処理機械に、決まった１つの機能または機能の群を遂行させる命令およびデータを含む。
【０００９】
実施形態を、例えばネットワーク化された環境での機械により実行されるプログラムモジュールの形式でのプログラムコードなどの機械実行可能命令を含むプログラム製品により一実施形態において実装され得る、方法ステップの全体的な脈絡で説明する。一般にプログラムモジュールは、個別のタスクを遂行する技術的効果を有する、または個別の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造体等を含む。機械実行可能命令、関連するデータ構造体、およびプログラムモジュールは、本明細書で開示する方法のステップを実行するためのプログラムコードの例を表す。そのような実行可能命令の個別のシーケンスまたは関連するデータ構造体は、そのようなステップで説明する機能を実装するための対応する作用の例を表す。
【００１０】
実施形態を、プロセッサを有する１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境で実践することができる。論理接続は、ここでは例としてであり限定としてではなく提示される、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）および広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含み得る。そのようなネットワーク化環境は、職場内または企業内のコンピュータネットワーク、イントラネットおよびインターネットではありふれたものであり、多種多様の異なる通信プロトコルを使用することができる。そのようなネットワークコンピューティング環境が典型的には、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラマブルの民生用電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む多くのタイプのコンピュータシステム構成を包含することになることを当業者ならば理解するであろう。
【００１１】
実施形態を、通信ネットワークを介して（ハードワイヤードリンク、ワイヤレスリンクによって、またはハードワイヤードもしくはワイヤレスのリンクの組み合わせによってのいずれかで）リンクされる、ローカルおよびリモートの処理デバイスによりタスクが遂行される分散コンピューティング環境でさらに実践することができる。分散コンピューティング環境ではプログラムモジュールは、ローカルおよびリモートの両方のメモリ記憶デバイスに位置し得る。
【００１２】
例示的な実施形態の全体または一部分を実装するための例示的なシステムは、処理装置、システムメモリ、および、システムメモリを含む様々なシステム構成要素を処理装置に結合するシステムバスを含む、コンピュータの形式での汎用コンピューティングデバイスを含み得る。システムメモリは、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含み得る。コンピュータは、磁気ハードディスクに関する読み出しおよび書き込みを行うための磁気ハードディスクドライブ、リムーバブル磁気ディスクに関する読み出しまたは書き込みを行うための磁気ディスクドライブ、ならびに、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光学媒体などのリムーバブル光ディスクに関する読み出しまたは書き込みを行うための光ディスクドライブをさらに含み得る。ドライブおよびそれらの関連する機械可読媒体は、機械実行可能命令、データ構造体、プログラムモジュール、およびコンピュータ用の他のデータの不揮発性の記憶をもたらす。
【００１３】
実施形態で開示する方法の技術的効果には、特に物体を検出かつ追跡する方法がセンサと連関して使用されるときに、センサの範囲を向上させることと直接の相関関係がある、既存の情報から画像の空間分解能を向上させることがある。さらにこの方法は、システムにより収集されるデータをより効率的に使用することにより、既存のスペクトル複合画像技法を改善する。この技法を、スペクトルキューブ配列から複合イメージを生成する任意のシステムで使用することができる。スペクトルキューブ配列システムでこの技法を実装することによって、スペクトルキューブの大きさに等しく、ある倍数だけセンサの空間分解能が向上することになる。
【００１４】
図１は、ハイパースペクトルデータキューブ１２からのハイパースペクトル画像１４のパンクロマチック表現の既知のサンプリングを明示する代表的な例図である。ハイパースペクトルデータキューブ１２から形成されるハイパースペクトル画像１４のパンクロマチック表現は、ＨＳＩデバイスの画素から収集されるスペクトル帯域のすべてからのデータを単一の配列に組み合わせることにより形成される広帯域画像である。ハイパースペクトルデータキューブ１２は、ＨＳＩデバイスの画像センサ上の画素からの値の配列からなり、ハイパースペクトルデータキューブ１２の２２などの各々の画素は、１６、１８、２０などの、この実施形態では総計９個となり、番号１〜９と識別される部分画素の配列からなる。画素２２内の１６、１８、２０などの各々の部分画素は、特定のスペクトル帯域を表し、単一の画素２２の内部に包含される。特定の用途に応じて各々の画素に、より多い、またはより少ない部分画素が存在し得ることが理解されよう。部分画素により表されるスペクトル帯域は、ハイパースペクトルデータキューブ１２の９個のスペクトル帯域である場合があり、またはＳｕｒｆａｃｅ  Ｏｐｔｉｃｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ製のＳＯＣ７１０などのＨＳＩデバイスの１６個のスペクトル帯域である場合があり、または周知のベイヤーフィルタの赤、青および緑の色に対応する３つの相違するスペクトル帯域である場合があるが、部分画素により表されるスペクトル帯域が画素内の複数の部分画素に対して同じである構成を含む特定の実装形態の要求に応じて、他のスペクトル帯域フィルタ構成が可能である。
【００１５】
ハイパースペクトルデータキューブ１２は、所与のハイパースペクトル画素２２の、この実施形態では番号１〜９のすべての部分画素の値を単一のパンクロマチック画素２８の値に組み合わせる変換方法２４により、ハイパースペクトル画像１４のパンクロマチック表現に変換される。この実施形態では画素２２内の９個の部分画素は、１から９で番号付けされた一意的な波長での強度を表す値を各々包含し、変換方法２４によって組み合わされる。各々のハイパースペクトル画素２２の部分画素値のすべてを組み合わせるために使用される変換方法２４は、ハイパースペクトルデータキューブ１２内のすべてのハイパースペクトル画素に対して反復され、この実施形態では各々の画素は、波長５に対応する部分画素（１６、２６、４４、４６、４８、５０、５２、５４）を中心とし、波長５に対応する部分画素および８個の最近傍の部分画素からなる。
【００１６】
単一のパンクロマチック画素２８の値を形成するために使用される１つの変換方法２４は、ハイパースペクトル画素２２の部分画素のすべての９個の値を平均化することである。所定の変換方法２４を使用してハイパースペクトルデータキューブ１２内のデータをサンプリングすることにより、ハイパースペクトル画像１４は、ハイパースペクトルデータキューブ１２と同じ分解能または画素の数を有することになる。波長５に対応する部分画素（１６、２６、２７、４４、４６、４８、５０、５２、５４）を中心とするハイパースペクトルデータキューブ１２の各々の画素は、２８および３０などの単一のパンクロマチック画素を生成するためにサンプリングされることになる。
【００１７】
図２は、本発明の実施形態によるハイパースペクトルデータキューブから導出されるハイパースペクトル画像の分解能を制御するアップサンプリング方法８０を明示するフローチャートである。方法８０を用いると、ハイパースペクトル画像の各々のパンクロマチック画素を、ハイパースペクトルデータキューブの画素の境界は考慮せずに、ハイパースペクトルデータキューブの部分画素のサンプリングされた部分集合により生成することができる。方法８０は、窓を規定するステップ８２、所与の窓位置に対して窓内の部分画素値を重み付けするステップ８６、重み付き平均を出力ハイパースペクトル画像に割り当てるステップ８８、および、第１の窓位置で開始し（８４）、すべての窓位置が処理された（９２）状態まで、連続する窓位置のはじめから終わりまでインクリメントして（９０）、窓位置の集合のはじめから終わりまで繰り返すことにより、窓が設定された部分画素を反復して重み付けかつシフトするステップからなる場合がある。
【００１８】
アップサンプリング方法８０の第１のステップは、ハイパースペクトルデータキューブのどの部分画素が、ハイパースペクトル画像の結果として得られる画素に対する値を計算するために使用可能であるかを決定するために、画像処理ではマスクまたはテンプレートとしても既知である窓を規定すること８２であり得る。窓は、含まれる部分画素の数および位置の観点から画素と同じサイズであり得る。しかしながら、任意のサイズの窓を実装形態に応じて使用することができる。窓は、画素に包含されるより多いまたは少ない部分画素を含む場合があり、窓は、画素を規定する部分画素の集合の形状とまったく異なる形状である場合がある。例えば部分画素の長方形の配置構成からなる窓を、部分画素の正方形の配置構成を用いる画素からなるハイパースペクトルデータキューブに適用する場合がある。
【００１９】
窓を第１の窓位置に適用し（８４）、続いて窓内の部分画素値を重み付けする（８６）ことができる。各々の窓が設定された位置で、重み付けを、窓が設定された部分画素の各々の値に適用することができる。数学的にはこのことは、次式のように表すことができる。
【００２０】
【数１】
2014049126.tif 000003
ただしｚは結果として得られるハイパースペクトル画像の画素値であり、ｙは窓内のハイパースペクトルデータキューブの部分画素の値であり、ｗは部分画素に適用されるべき重みであり、Ｐは窓内の部分画素の総数である。その最も単純な形式では、平均化演算に影響を与える等しい重み付けを適用することができる、すなわち、すべてのｗpの重みが１／Ｐの値に設定される。
【００２１】
重み付けを、結果として得られる画素の値に対する各々の部分画素の相対的寄与を修正するために使用することができ、その場合重みの集合は、既定のパラメータに基づく場合がある。既定のパラメータを、結果として得られる画像の対象の特徴を有利に表示するように選択することができる。
【００２２】
他の重みを適用することができ、窓内のすべての重みの集合は典型的には総計が１になり得るが、本発明はその制約には限定されない。太陽放射の周波数応答、および地球の大気内の吸収帯に起因する選択的な波長のさらなる減衰を補償するように、重みの好ましい集合が導出される。重み付けの体系を、結果として得られる画像の対象の特徴を有利に表示するように設計することができる。
【００２３】
重み付けされた、窓が設定された部分画素の値を、部分画素の単一の重み付き平均に組み合わせることができる。次いで重み付き平均を、現在の窓位置に対応する位置での、結果として得られるハイパースペクトル画像内の画素に割り当てることができる（８８）。
【００２４】
窓内の部分画素値を重み付けするステップ８６、および、重み付き平均を結果として得られるハイパースペクトル画像内の出力画素に割り当てるステップ８８の処理を、すべての位置が処理された（９２）状態まで、すべての可能な窓位置に対して反復することができる。順次的にはこの処理は、既定の数の行または列で窓をシフトするステップに相当し得る。本発明の好ましい実施形態では、垂直または水平のいずれかの方向に１つの部分画素だけ窓をシフトすることができるが、結果として得られるハイパースペクトル画像の分解能を制御するために他のシフトを使用することができる。次いで重み付け処理を反復して、新しい窓が設定された近隣の部分画素を使用してハイパースペクトル画像内の次の画素を形成することができる。本発明の別の実施形態では、同時の窓について、それらが垂直または水平のいずれかの方向に１つの部分画素だけシフトされる窓の集合であり、ハイパースペクトル画像のすべての結果として得られる出力画素を同時に生成することが可能であるように、例示する場合がある。
【００２５】
例として図３は、図２の方法によるハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の第１の画素１２８のアップサンプリング１００を明示する代表的な例図である。ハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の第１の画素１２８のアップサンプリング１００を明示する変換方法１２４は、ハイパースペクトルデータキューブ１２のどの部分画素が、ハイパースペクトル画像１１４の結果として得られる画素１２８に対する値を計算するために使用可能であるかを決定するために、窓２２を使用することができる。
【００２６】
次いで、既定の数の行または列だけ窓２２をシフトすることができる。本発明の一実施形態では、垂直または水平のいずれかの方向に１つの部分画素だけ窓をシフトすることができるが、結果として得られるハイパースペクトル画像１１４の分解能を制御するために他のシフトを使用することができる。図４〜６は、単一の部分画素のシフトを用いて窓２２の反復されるシフトを使用することによる、ハイパースペクトル画像１１４の画素２２６、３２８、４３０のアップサンプリングを明示する代表的な例図である。
【００２７】
図４は、図３の実施形態によるハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の第２の画素２２６のアップサンプリング２００を明示する代表的な例図である。ハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の第２の画素２２６のアップサンプリング２００を明示する変換方法２２４は、ハイパースペクトルデータキューブ１２の部分画素２１６を中心とするどの部分画素が、ハイパースペクトル画像１１４の結果として得られる第２の画素２２６に対する値を計算するために使用可能であるかを決定するために、図３での窓位置から右に１列シフトされた窓２２を使用することができる。
【００２８】
図５は、図３および４の実施形態によるハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の第３の画素３２８のアップサンプリング３００を明示する代表的な例図である。ハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の第３の画素３２８のアップサンプリング３００を明示する変換方法３２４は、ハイパースペクトルデータキューブ１２のどの部分画素が、ハイパースペクトル画像１１４の結果として得られる第３の画素３２８に対する値を計算するために使用可能であるかを決定するために、図４での窓位置から右に１列シフトされた窓２２を使用することができる。
【００２９】
図６は、図３〜５の実施形態によるハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の第４の画素４３０のアップサンプリング４００を明示する代表的な例図である。ハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の第４の画素４３０のアップサンプリング４００を明示する変換方法４２４は、ハイパースペクトルデータキューブ１２のどの部分画素が、ハイパースペクトル画像１１４の結果として得られる第４の画素４３０に対する値を計算するために変換方法４２４により使用可能であるかを決定するために、図３での窓位置から下に１行シフトされた窓２２を使用することができる。
【００３０】
図７は、図２の方法によるハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４の完全なアップサンプリング５００を明示する代表的な例図である。ハイパースペクトル画像１１４のパンクロマチック表現を、ハイパースペクトルデータキューブ１２の部分画素のすべての可能な配列に対して重み付けするステップおよびシフトするステップを反復することにより形成することができる。ハイパースペクトルデータキューブ１２から導出されるハイパースペクトル画像１１４を創出するためのアップサンプリング５００を明示する変換方法５２４は、図３〜６に示したように、ハイパースペクトルデータキューブ１２のどの部分画素が、ハイパースペクトル画像１１４の各々の結果として得られる画素に対する値を計算するために使用可能であるかを決定するために、１度に１つの部分画素だけシフトされる窓を反復して使用することができる。図３〜６に示した重み付けされた、窓が設定された平均からの、結果として得られる画素１２８、２２６、３２８、４３０は、ハイパースペクトル画像１１４に対する画素のすべてを構築するために使用される、重み付けされた、窓が設定された平均のすべてに対しての最終的なハイパースペクトル画像１１４に配置されるように示される。
【００３１】
本発明の分解能制御方法の実施形態を使用してハイパースペクトルデータキューブ１２から形成されるハイパースペクトル画像１１４のパンクロマチック表現は、５１８、５２０などの境界のハイパースペクトルデータキューブの部分画素を除外することが可能な状態で、ハイパースペクトルデータキューブの部分画素とハイパースペクトル画像の画素との間の１対１の写像を確定することができる。境界のハイパースペクトルデータキューブの部分画素５１８、５２０は、結果として得られるハイパースペクトル画像１１４内に類似物を有さない場合があり、そのことによって、ハイパースペクトル画像に対する最終的な分解能が、ＭおよびＮがそれぞれ１行および１列内のハイパースペクトルデータキューブの部分画素の数である場合にＭ−２×Ｎ−２個の画素として確定し、スペクトルキューブの大きさに等しく、ある倍数だけセンサの空間分解能が実質的に向上する。
【００３２】
単一の重み付けの体系を使用することで、グレースケールとして表示される画像をもたらすことができる。複数の異なる重み付けの体系を、結果として得られる画像の相違するチャネルを生成するために同時に用いることができる。例えばハイパースペクトル画像１１４のパンクロマチック表現の表示は、複数の色チャネルを有し得る。典型的にはＲＧＢとして表現される結果として得られるチャネルは、画像の対象が実際に発現する実際の可視色、または虚偽の色の画像を表すことができ、そのことによって、画像の対象の実際の色特性を表さない場合があるが、それでも観視者に視覚的に訴える可視色特性で、ハイパースペクトル画像の重み付けされたパンクロマチック表現が着色される。
【００３３】
本発明の方法とデモザイキングの周知の技法との間の重要な相違は、デモザイキングで一般に使用される技法は、各々の部分画素で本来的に欠損している赤、緑および青の部分画素値を推定するために周囲の画素を補間するということである。今回の発明の方法は、周囲の部分画素の分析により欠損した画素値に対して補間を試みるのではなく、代わりに、表示用に使用されるＲＧＢ画素の中心を変化させる。色チャネルの各々にわたって繰り返すことにより、この方法は、欠損した画素値を補間しようとすることなく、ベイヤーフィルタの色フィルタ配列パターン規定を絶えず再規定することによりＲＧＢ画素値の補間を遂行することができる。
【００３４】
記述した本説明では、最良の形態を含めて本発明を開示するために、さらには、任意のデバイスまたはシステムを作製かつ使用すること、および任意の組み込んだ方法を遂行することを含めて、本発明を実践することを当業者ならば誰でも可能にするために例を使用する。本発明の特許的な範囲は、特許請求の範囲により定義され、当業者が想到する他の例を含み得る。そのような他の例は、それらの例が、特許請求の範囲の文字通りの文言と異ならない構造要素を有するならば、またはそれらの例が、特許請求の範囲の文字通りの文言と実質的な違いのない等価の構造要素を含むならば、特許請求の範囲の範囲内にあることが意図される。
【符号の説明】
【００３５】
１０  ハイパースペクトル画像のサンプリングの従来技術の方法
１２  ハイパースペクトルデータキューブ
１４  ハイパースペクトル画像
１６、１８、２０  ハイパースペクトル部分画素
２２  ハイパースペクトル画素、窓
２４  従来技術の変換方法
２６、２７  ハイパースペクトル部分画素
２８、３０  パンクロマチック画素
４４、４６、４８、５０、５２、５４  ハイパースペクトル部分画素
８０  アップサンプリング方法
８２  窓を規定するステップ
８４  第１の窓位置で開始するステップ
８６  窓内の部分画素値を重み付けするステップ
８８  重み付き平均を出力画像画素に割り当てるステップ
９０  窓カウンタをインクリメントするステップ
９２  処理が完了したかどうかを決定するステップ
１００  第１の画素をアップサンプリングする
１１４  ハイパースペクトル画像
１２４  第１の画素に対するアップサンプリング方法
１２８  ハイパースペクトル画像の第１の画素
２００  第２の画素をアップサンプリングする
２１６  シフトされた窓の中心部分画素
２２４  第２の画素に対するアップサンプリング方法
２２６  ハイパースペクトル画像の第２の画素
３００  第３の画素をアップサンプリングする
３１６  シフトされた窓の中心部分画素
３２４  第３の画素に対するアップサンプリング方法
３２８  ハイパースペクトル画像の第３の画素
４００  第４の画素をアップサンプリングする
４１６  シフトされた窓の中心部分画素
４２４  第４の画素に対するアップサンプリング方法
４２６  ハイパースペクトル部分画素
４３０  ハイパースペクトル画像の第４の画素
５００  ハイパースペクトル画像をアップサンプリングする
５１８、５２０  ハイパースペクトル部分画素
５２４  アップサンプリング方法
【図１】
2014049126.tif 000004
【図２】
2014049126.tif 000005
【図３】
2014049126.tif 000006
【図４】
2014049126.tif 000007
【図５】
2014049126.tif 000008
【図６】
2014049126.tif 000009
【図７】
2014049126.tif 000010