(57)【要約】【課題】  画素分解結果の空間相関性を実現し、孤立分解に起因するノイズ問題を減少することが可能な遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解装置及び方法を提供する。【解決手段】  遠隔測定画像と当該画像に対応するスペクトル情報を受信する受信ステップと、受信された遠隔測定画像とスペクトル情報に基づいて、前記画像の各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定して第１の物質構成情報とする前処理ステップと、それぞれの画素の隣接する所定範囲内の隣接領域に存在する各画素の第１の物質構成情報を利用して、メイン画素に対して近隣領域との相関性分析を行ない、相関性分析の結果を用いてメイン画素の第１の物質構成情報を最適化することにより第２の物質構成情報を取得する隣接領域相関性計算ステップと、を含む。【選択図】図２
2014002738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる地物のスペクトル反射特性を利用して複数種の地物が混合された画素を各種地物の成分に分解する遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解装置であって、
前記遠隔測定画像と当該画像に対応するスペクトル情報を受信する受信ユニットと、
受信された遠隔測定画像とスペクトル情報に基づいて、前記画像の各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定して第１の物質構成情報とする前処理ユニットと、
それぞれの画素の隣接する所定範囲内の隣接領域に存在する各画素の第１の物質構成情報を利用して、メイン画素に対して近隣領域との相関性分析を行ない、相関性分析の結果を用いてメイン画素の第１の物質構成情報を最適化することにより第２の物質構成情報を取得する隣接領域相関性計算ユニットと、を有することを特徴とする遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項２】
前記前処理ユニットは、分解対象画像に対して前処理を行ない、前記分解対象画像に対して実領域に存在するそれぞれの地物種別に対応してトレーニングサンプルを抽出し、抽出したトレーニングサンプルの統計値を用いて各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を計算し、それを前記第１の物質構成情報とすることを特徴とする請求項１に記載の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項３】
前記前処理ユニットは、分解対象画像に対して前処理を行ない、地物種別の各周波数帯域に示すスペクトル応答に基づいて、それぞれの地物種別のエンドメンバベクトルを抽出し、スペクトル混合分解方法を用いて各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を確定し、それを前記第１の物質構成情報とする請求項１に記載の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項４】
それぞれの画素の隣接領域は二次元平面上の隣接領域であることを特徴とする請求項１に記載の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項５】
それぞれの画素の隣接領域は三次元平面上の隣接領域であり、
前記隣接領域相関性計算ユニットは、二次元空間において分析対象となる画素に対して隣接領域との相関性分析を行ない、分析対象となる画素を親画素とし、画像の解像度と相関性分析結果に基づいて、画素が分解する際に使用される隣接範囲の大きさが一定の伸縮性を有するようにし、当該伸縮性を有する新しい隣接領域範囲を第３の次元上に存在する上層領域とし、親画素の第２の物質構成情報を当該上層領域における対応画素の第１の物質構成情報として相関性分析を再度行なうことにより、多次元空間上の相関性分析を実現することを特徴とする請求項１に記載の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項６】
前記隣接領域相関性計算ユニットは、マルチスケール映像ピラミッドの方式を用いて隣接領域範囲の伸縮性を確定する請求項５に記載の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項７】
前記隣接領域相関性計算ユニットは、相関性分析を行なう際に、繰り返しにより隣接領域計算を複数回行ない、画像範囲の第１の物質構成情報をしだいに最適化することで第２の物質構成情報を取得する請求項１に記載の遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項８】
前記隣接領域相関性計算ユニットは、マルコフランダムフィールドを用いてメイン画素と隣接領域画素との相関性分析を行なう請求項１に記載の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項９】
前記隣接領域相関性計算ユニットは、隣接領域範囲を８画素隣接領域範囲に設定することを特徴とする請求項１に記載の混合画素物質構成精細化分解装置。
【請求項１０】
異なる地物のスペクトル反射特性を利用して複数の地物が混合された画素を各種の地物の成分に分解する遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解方法であって、
前記遠隔測定画像と当該画像に対応するスペクトル情報を受信する受信ステップと、
受信された遠隔測定画像とスペクトル情報に基づいて、前記画像の各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定して第１の物質構成情報とする前処理ステップと、
それぞれの画素の隣接する所定範囲内の隣接領域に存在する各画素の第１の物質構成情報を利用して、メイン画素に対して近隣領域との相関性分析を行ない、相関性分析の結果を用いてメイン画素の第１の物質構成情報を最適化することにより第２の物質構成情報を取得する隣接領域相関性計算ステップと、を含むことを特徴とする遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解方法。
【請求項１１】
前記前処理ステップでは、分解対象画像に対して前処理を行ない、前記分解対象画像に対して実領域に存在するそれぞれの地物種別に対応してトレーニングサンプルを抽出し、抽出したトレーニングサンプルの統計値を用いて各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を計算し、それを前記第１の物質構成情報とすることを特徴とする請求項１０に記載の混合画素物質構成精細化分解方法
【請求項１２】
前記前処理ステップでは、分解対象画像に対して前処理を行ない、地物種別の各周波数帯域に現れるスペクトル応答に基づいて、それぞれの地物種別のエンドメンバベクトルを抽出し、スペクトル混合分解方法を用いて各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を確定し、それを前記第１の物質構成情報とすることを特徴とする請求項１０に記載の混合画素物質構成精細化分解方法。
【請求項１３】
それぞれの画素の隣接領域は二次元平面上の隣接領域であることを特徴とする請求項１０に記載の混合画素物質構成精細化分解方法。
【請求項１４】
それぞれの画素の隣接領域は三次元平面上の隣接領域であり、
前記隣接領域相関性計算ステップでは、二次元空間において分析対象となる画素に対して隣接領域との相関性分析を行ない、分析対象となる画素を親画素とし、画像の解像度と相関性分析結果に基づいて、画素を分解する際に使用される隣接範囲の大きさが一定の伸縮性を有するようにし、当該伸縮性を有する新しい隣接領域範囲を第３の次元上に存在する上層領域とし、親画素の第２の物質構成情報を当該上層領域における対応画素の第１の物質構成情報として相関性分析を再度行なうことにより、多次元空間上の相関性分析を実現することを特徴とする請求項１０に記載の混合画素物質構成精細化分解方法。
【請求項１５】
前記隣接領域相関性計算ステップでは、マルチスケール映像ピラミッドの方式を用いて隣接領域範囲の伸縮性を確定することを特徴とする請求項１４に記載の混合画素物質構成精細化分解方法。
【請求項１６】
前記隣接領域相関性計算ステップでは、相関性分析を行なう際に、繰り返しにより隣接領域計算を複数回行ない、画像範囲の第１の物質構成情報をしだいに最適化することで第２の物質構成情報を取得することを特徴とする請求項１０に記載の混合画素物質構成精細化分解方法。
【請求項１７】
前記隣接領域相関性計算ステップでは、マルコフランダムフィールドを用いてメイン画素と隣接領域画素との相関性分析を行なうことを特徴とする請求項１０に記載の混合画素物質構成精細化分解方法。
【請求項１８】
前記隣接領域相関性計算ステップでは、隣接領域範囲を８画素隣接領域範囲に設定することを特徴とする請求項１０に記載の混合画素物質構成精細化分解方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は遠隔測定画像処理技術に関し、特に遠隔測定画像に対して分析と処理を行う遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解装置及び混合画素物質構成精細化分解方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
遠隔測定技術は１９６０年代に興ってから現在に至るまで発展し続け、現代物理学、スペースサイエンス、コンピュータ技術、数学方法及び地球科学理論に関わる総合技術分野となり、地球表面資源環境の研究においてますます重要な役割を果たしている。
【０００３】
画像形成技術の進歩につれて、多周波数帯域遠隔測定画像の各分野における応用がますますその範囲を広げている。画像形成センサーの光学特性、物理特性及び観測される地表の複雑性により、取得した遠隔測定画像の中の一つの画素には混合画素と称される複数の地物種類が含まれていることがしばしばある。地物分析の精度を向上させるために、地物のスペクトル特性に基づいて混合画素から各種別の地物の占める構成比を抽出する必要がある。
【０００４】
現在、このような混合画素から各種別の地物の占める構成比を抽出する混合画素分解方法は主に一つ画素を分析するスペクトル混合モデルであり、異なる混合方式に従って画素ごとに分解する。たとえば、特許文献１では非負値行列因子分解に基づく遠隔測定画像混合画素分解方法が公開されており、特許文献２ではモノマー三角分解に基づくハイパースペクトル遠隔測定画像混合画素分解方法が公開されている。特許文献１と特許文献２において、具体的には、一つの混合画素を複数のエンドメンバスペクトル線形混合と見なして、エンドメンバを抽出した後に、非負値行列因子分解繰り返し計算方法あるいは三角形分解方法によって混合画素の各種別の構成成分を求める。ここで、エンドメンバとは、映像に現れた各種の純粋な物質のことである。映像では単一の物質のみを有する純粋な画素として現れる。エンドメンバベクトルとは、ある種の純粋な物質を多次元スペクトル空間に対応させたスペクトルベクトルのことである。エンドメンバベクトルを選択する際に、各種の物質は純粋な画素を一つしか選択しない。
【０００５】
また、特許文献３では、自己組織化マッピングニューラルネットワークに基づく遠隔測定画像混合画素分解方法が公開されており、同様に、スペクトル混合方法を線形と見なして、自己組織化マッピングニューラルネットワークをファジー理論のファジーメンバーシップと組み合わせて、分解後の成分情報を算出する。特許文献３では、先ず自己組織化マッピングニューラルネットワークに対して監視のトレーニングを行い、その後ファジーモデルに基づいて混合画素を分解する。
【０００６】
また、非特許文献１では、エンドメンバ情報が完全に未知である状況下で、スペクトル混合モデル及び混合画素におけるエンドメンバの非負値性などの制約条件に基づいて、教師無し信号処理（独立成分分析（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ａｎａｌｙｓｉｓ：ＩＣＡ））方法を用いて遠隔測定画像から直接エンドメンバスペクトル及びその成分情報を抽出する混合画素を分解する方法が公開されている。当該研究はマルコフランダムフィールド（Ｍａｒｋｏｖ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｉｅｌｄ，ＭＲＦ）をＩＣＡと組み合わせて、教師無し方法で信号分離を行うと同時に、信号の空間における連続性を考慮することで、高速ＩＣＡよりも優れた分離効果が得られる。しかし、教師無しＩＣＡ分離の前提条件は信号の完全な独立性とデータ統計特性の安定性であるが、多周波数帯域の遠隔測定画像の処理においてこの条件を満足することが難しいため、当該方法は遠隔測定画像混合画素分解に適しない。
【０００７】
上述の従来の技術において、係わる分解モデルはいずれも一つの混合画素に対して独立した分解を行うことができる。しかし、画像の中の景観の連続性などによって、画像中の各画素同士は完全に独立していない。そのため、隣り合う画素の分解結果の間に矛盾が存在し、分解結果が空間関係の無関係に起因する問題が生じることがある。
【０００８】
また、従来の技術において、異なる地物種別の境界にある画素の分解に対して地物種別の相関性を表すことができず、分解結果が不適切で、しかもノイズが存在する。特に、分解結果において、ある画素から分解されたある種別がその局所領域のその他の画素にはいずれも存在しないかまたは当該領域に現れるのが不適切である孤立分解が生じる場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】中国特許公開番号ＣＮ１０１２２１２４３Ａ
【特許文献２】中国特許公開番号ＣＮ１０２０５４２７３Ａ
【特許文献３】中国特許公開番号ＣＮ１０１２２１６６２Ａ
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】賈森、教師無しのハイパースペクトル画像分離技術研究、浙江大学コンピュータ学院博士学位論文
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は上述の技術問題を解決するためになされたもので、画素分解結果の空間相関性を実現し、孤立分解に起因するノイズ問題を減少することが可能な遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解装置及び混合画素物質構成精細化分解方法を提供することを目的とする。
【００１２】
本発明では、マルチスケール空間において隣接領域の相関関係を分析することによって、隣接領域範囲内の相関画素における各地物種別の占める構成比を利用してメイン画素における地物種別の占める構成比に対する分解結果を最適化し、これによりサブ画素の階層において画素における地物成分をさらに細かく分解してより正確な地物情報を取得する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、異なる地物のスペクトル反射特性を利用して複数種の地物が混合された画素を各種類の地物の成分に分解する遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解方法であって、前記遠隔測定画像と当該画像に対応するスペクトル情報とを受信する受信ステップと、受信した遠隔測定画像とスペクトル情報とに基づいて、前記画像の各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定し、それを第１の物質構成情報とする前処理ステップと、それぞれの画素の隣接する所定範囲内の隣接領域に存在する各画素の第１の物質構成情報を用いてメイン画素に対して隣接領域との相関性分析を行い、相関性分析の結果を用いてメイン画素の第１の物質構成情報を最適化し、これにより第２の物質構成情報を取得する隣接領域相関性計算ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明によると、所定範囲内の隣接画素内の地物構成を利用してメイン画素の地物構成を最適化し、これにより画素分解結果に空間相関性を持たせるとともにノイズを減少することができる。
【００１５】
また、本発明は、前記前処理ステップにおいて、分解対象画像に対して前処理を行い、前記分解対象画像に対して実領域に存在するそれぞれの地物種別に対応してトレーニングサンプルを抽出し、抽出されたトレーニングサンプルの統計値を用いて各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を計算し、それを前記第１の物質構成情報としてもよい。
【００１６】
また、本発明は、前記前処理ステップにおいて、分解対象画像に対して前処理を行い、地物種別の各周波数帯域に現れるスペクトル応答に基づいて、それぞれの地物種別のエンドメンバベクトルを抽出し、スペクトル混合分解方法を用いて各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を確定し、それを前記第１の物質構成情報としてもよい。
【００１７】
また、本発明は、各画素の隣接領域が二次元平面上の隣接領域であってもよい。
【００１８】
また、本発明は、各画素の隣接領域が三次元空間上の隣接領域であり、前記隣接領域相関性計算ステップにおいて、二次元空間において分析対象となる画素に対して隣接領域との相関性分析を行い、分析対象となる画素を親画素とし、画像の解像度と相関性分析結果に基づいて、画素分解時に使用される隣接領域範囲の大きさが一定の伸縮性を有するようにし、当該伸縮性を有する新しい隣接領域範囲を第３の次元上に存在する上層領域とし、親画素の第２の物質構成情報を当該上層領域における対応画素の第１の物質構成情報として相関性分析を再度行うことにより、多次元空間上の相関性分析を実現してもよい。
【００１９】
本発明によると、ピラミッド構造を利用して、上層の分析結果を一層ずつ順次最適化してより精確な地物構成を取得することができる。
【００２０】
また、本発明は、前記隣接領域相関性計算ステップにおいて、マルチスケール映像ピラミッドの方式用いて隣接領域範囲の伸縮性を確定してもよい。
【００２１】
また、本発明は、前記隣接領域相関性計算ステップにおいて、相関性分析を行う際に、繰り返しにより隣接領域計算を複数回行い、画像範囲の第１の物質構成情報をしだいに最適化することで第２の物質構成情報を取得してもよい。
【００２２】
また、本発明は、前記隣接領域相関性計算ステップにおいて、マルコフランダムフィールドを用いてメイン画素と隣接領域画素との相関性分析を行ってもよい。
【００２３】
また、本発明は、前記隣接領域相関性計算ステップにおいて、隣接領域範囲を８画素隣接領域範囲に設定してもよい。
【００２４】
また、本発明は、異なる地物のスペクトル反射特性を利用して複数種の地物が混合された画素を各種の地物の成分に分解する遠隔測定画像の混合画素物質構成精細化分解装置であって、前記遠隔測定画像と当該画像に対応するスペクトル情報とを受信する受信ユニットと、受信した遠隔測定画像とスペクトル情報とに基づいて、前記画像の各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定して第１の物質構成情報とする前処理ユニットと、それぞれの画素の隣接する所定範囲内の隣接領域に存在する各画素の第１の物質構成情報を用いてメイン画素に対して隣接領域との相関性分析を行い、相関性分析の結果を用いてメイン画素の第１の物質構成情報を最適化し、これにより第２の物質構成情報を取得する隣接領域相関性計算ユニットと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によると、混合画素に対して初期分解を行った後に、さらに隣接領域画素相関性の分析に基づいて、分解した結果を修正することにより、より精確な地物情報を取得することができる。
【００２６】
なお、マルチスケール画像を生成することにより、高次ＭＲＦによって広い隣接領域範囲を記述するときに生じる計算が難しい問題を解決することができる。
【００２７】
なお、それぞれの画素を初期分解した上で周囲の隣接領域画素の種別の影響について考慮することにより、画素分解精度を高め、孤立分解に起因するノイズを低減することができる。
【００２８】
また、本発明による遠隔測定画像の画素分解精細化の方法は、隣接領域が相関する考え方に基づいており、一つの画素のスペクトル特徴に基づく分解結果に隣接領域の他の画素の種別情報を加味した。異なる初期値の入力に対して、局所隣接領域相関性分析モデルを利用して新たに修正して新しい分解値を取得し、さらに分解の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の混合画素物質構成精細化分解装置による隣接領域相関性分析に基づく遠隔測定画像混合画素分解の略図である。
【図２】本発明に係わる混合画素物質構成精細化分解装置の構造ブロック図である。
【図３】本発明に係わる混合画素物質構成精細化分解方法のフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態に係わる混合画素物質構成精細化分解方法のフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態に係わる混合画素物質構成精細化分解方法の他のフローチャートである。
【図６】実施例１に係わる実例データ原画の擬似カラー表示の略図である。
【図７】実施例２に係わる従来画素分解結果の略図である。
【図８】本発明の隣接領域相関性分析に基づく画素分解結果の略図である。
【図９】砂地種別に対する従来の画素分解結果と隣接領域相関性分解結果の間の詳細対比図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面に基づいて本発明の最適な実施形態について説明する。
【第１の実施形態】
【００３１】
図１は本発明の混合画素物質構成精細化分解装置による隣接領域相関性分析に基づく遠隔測定画像混合画素分解の略図である。図１に示すように、本発明に係わる混合画素物質構成精細化分解装置は複数の画素から構成されたマルチスケール映像が入力されるとともに入力されたマルチスケール映像に対して３×３画素範囲内の領域に基づく分解を行い、これにより、各画素における「水体」、「植生」、「土壌」などのような各画素の物質の占める割合などの分解結果を出力する。
【００３２】
図２は本発明に係わる混合画素物質構成精細化分解装置の構造ブロック図である。
【００３３】
図２に示すように、混合画素物質構成精細化分解装置は前処理モジュール１０、初期化モジュール２０及び修正モジュール３０を含む。
【００３４】
そのうち、前処理モジュール１０は外部からの原映像を受信するとともに原映像に対して従来技術における一次処理を行うことができる。たとえば、遠隔測定画像に対して放射較正、大気補正、幾何学的前処理などを行うことにより画像形成過程における非地物スペクトル混合の誤差を除去する。
【００３５】
最小ノイズ分離アルゴリズム（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｎｏｉｓｅ  Ｆｒａｃｔｉｏｎ、ＭＮＦ）によってノイズを減衰させると同時に遠隔測定データを次元削減して冗長情報を減少してもよい。変換後の成分の中からノイズが少なく且つ９０％以上の主要情報を含む成分を選択して次の処理の入力にする。それにより後続処理のデータ量を有効に減少することができる。処理対象のデータがハイパースペクトル画像である場合、ＭＮＦの果たす役割はさらに大きい。
【００３６】
これらの一次処理のプロセスは必須ではない。映像に対する異なる要求レベルに基づいて選択してもよく、且つ、従来の様々な一次処理方法を採用してもよいため、詳細な説明については省略する。
【００３７】
初期化モジュール２０は一次処理した後の映像を受信すると、映像中の分解対象物質種別数またはエンドメンバ種類を確定し、且つ確定された映像とその中のスペクトル情報とに基づいて、各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定する。
【００３８】
そのうち、物質種別数またはエンドメンバ種類の確定は人工的に確定して直接インプットするか、または履歴記録などによって取得したデフォルト値を直接採用するか、または画像カバー領域の実際の地物分布に基づいて、主に含まれている地物の種類を確定して分解対象の種別数としてよい。これらのパラメータは予め初期化モジュール２０に記憶されてもよく、使用時に外部から入力されてもよい。
【００３９】
また、初期化モジュール２０は統計学のサンプリング方法またはその他の従来の物質構成分解方法を用いて各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定して物質構成情報としてもよい。ここでの初期物質構成情報は特許請求の範囲の「第１の物質構成情報」に相当する。
【００４０】
統計学のサンプリング方法を用いた場合、例えば、原画像において画素スペクトル特徴に基づいてＣ個種別の初期トレーニングサンプルまたはエンドメンバベクトルを抽出する。当該ステップは初期化の方法によって異なり、ファジー分類方法によって初期化を行う場合、各種類の初期トレーニングサンプル領域を選択し、各種類のサンプルの平均値と共分散を計算し、最尤法による初期確率の計算のためにパラメータを提供する必要がある。スペクトル混合分解の方法によって初期化を行う場合、一次線形スペクトル分解が行われるように、各種類のエンドメンバベクトルを抽出する必要がある。以下、例として最尤法と線形スペクトル分解の二つの方法についてそれぞれ説明する。
【００４１】
［１．最尤法］
最尤法は、それぞれの周波数帯域における各種類のトレーニングデータがいずれも正規（ガウス）分布であると仮定する。ヒストグラムが二つまたはｎ個ピークを有する単一の周波数帯域トレーニングデータは理想的ではない。トレーニングサンプルデータの多次元スペクトル特徴値に基づいて確率密度関数を計算する。
【００４２】
最尤法の方式によって初期化を行う場合、各種類のトレーニングサンプルを抽出する必要がある。トレーニングサンプルも同様に各種別の物質の相対的に純粋な画素のことを言う。エンドメンバと異なるのは、各種類の物質のエンドメンバは「最も純粋な」画素を一つしか選択しないことである。トレーニングサンプルが選択するのは幾つかの画素の集合であり、集合の中の各画素には「最も純粋な」という概念がなく、「すべての画素が相対的に純粋で、この種の物質を主とする」と理解されるだけである。
【００４３】
単一の周波数帯域画像のトレーニングデータに対して、正規確率密度関数によりヒストグラム分布を示すことができ、第ωｉ類の推定確率関数は数式１により計算する。
【００４４】
【数１】
2014002738.tif 000003
【００４５】
複数の周波数帯域に対するトレーニングデータは数式２により計算する。
【００４６】
【数２】
2014002738.tif 000004
【００４７】
ｍ種類があると仮定すると、未知のベクトルＸが第ωｉ類からのものである場合、最尤法判別規則は、Ｘ∈ωｉのとき且つそのときのみ、数式３のようになる。
【００４８】
【数３】
2014002738.tif 000005
【００４９】
事前確率情報ｐ（ωｉ）がない場合、シーンに現れるそれぞれの種類の確率が同一であると仮定することができる。得られた種別確率を正規化して各種別の構成成分のパーセンテージとする。
【００５０】
［２．線形スペクトル分解］
スペクトル混合モデルに基づく分解は特にハイパースペクトルデータに適用する一つの分解方法である。一般的に分類された五種類のスペクトル混合モデルにおいて、線形モデルが多くの応用分野において実現可能性と適用性が高い。当該モデルは画像におけるそれぞれの画素はいずれも各エンドメンバの画素であり、線形混合によって取得されると仮定する。Ｘを多チャンネル遠隔測定画像中の単一画素マルチスペクトルベクトル、Ａを各種の純粋な地物信号（エンドメンバ）のマルチスペクトルまたはハイパースペクトルベクトルによって構成された反射特性マトリックス、Ｓを画素における各種の地物の占めるパーセンテージ、Ｎを残差とすると、数式４のような関係式が得られる。
【００５１】
【数４】
2014002738.tif 000006
【００５２】
遠隔測定画像がｎ個の周波数帯域を有し、そのうち、ｍ個の地物種類があるとすると、Ｘはｎ＊１のベクトル、Ａはｎ＊ｍのマトリックス、Ｓはｍ＊１のベクトル、Ｎはｎ＊１のベクトルであり、通常ｎ＞ｍである。
【００５３】
スペクトル混合分解方法によって初期化を行う場合、エンドメンバベクトルを選択する必要がある。映像に現れる各種の単純物質はエンドメンバと称する。映像上では単一の物質のみを有する純粋な画素として現れる。エンドメンバベクトルであるある種の純粋な物質は多次元スペクトル空間のスペクトルベクトルに対応する。エンドメンバベクトルを選択するときに、各種の物質は一つの純粋な画素のみを選択する。
【００５４】
画素分解においてＳは次の二つの制約を同時に満たす必要がある。
（１）混合画素において各成分ｓの和は１である。
（２）各成分の分解の比例ｓは[０、１]の間にある。
【００５５】
線形混合モデルに対応する分解方法がいわゆる線形スペクトル分解である。分解方法は最小二乗法によって各種エンドメンバの構成成分を計算する。
【００５６】
Ａマトリックスが非特異である場合、最小二乗法により、数式５によりＳの推定値を得ることができる。
【００５７】
【数５】
2014002738.tif 000007
【００５８】
二つの制約条件を同時に満たすことを保証するために、数式５に対して数式６のようなラグランジュの乗数方程式を構成する。
【００５９】
【数６】
2014002738.tif 000008
【００６０】
数式６において、αは取り入れた非負値ベクトルである。そして数式７の繰り返し方程式を導出する。
【００６１】
【数７】
2014002738.tif 000009
【００６２】
繰り返しにより得られた結果は全体の最適な推定値である。
【００６３】
以上、初期化モジュール２０は最尤法または線形スペクトル分解などの方法にしたがって、確定された映像とその中のスペクトル情報に基づいて、各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定した。
【００６４】
修正モジュール３０は映像中のそれぞれの画素に対して、当該それぞれの画素の隣接する所定範囲内の隣接領域に存在する各画素の、初期化モジュール２０によって確定された初期物質構成情報を利用して、当該それぞれの画素に対して隣接領域との間の相関性分析を行い、相関性分析の結果を用いて、初期物質構成情報を最適化し、これにより最適化物質構成情報を取得する。ここでの最適化物質構成情報は特許請求の範囲の「第２の物質構成情報」に相当する。
【００６５】
相関性分析については、マルコフランダムフィールド（Ｍａｒｋｏｖ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｉｅｌｄ，ＭＲＦ）の方法を採用することができる。実際の地物の分布が一定の空間相関性を有するため、すなわち、ある点の地物分布の種別がその周囲の隣接領域の地物種別とは関係するが、隣接領域以外のその他の領域の地物とは無関係である。画像のこの局所相関特性はＭＲＦモデルまたはその他の隣接領域相関性モデルを利用して記述することができる。そのため、ここではマルコフランダムフィールドＭＲＦ方法を取り入れて、それぞれの画素と所定範囲内の隣接領域の間の相関性分析を行う。そのうち、所定範囲は画像特徴または種類によって任意に選択できる。一般的に、８画素隣接領域範囲は高い参照価値を有し、好ましい範囲である。
【００６６】
ＭＲＦは空間関係の相関性に対する便利で一致するモデリング法を提供し、当該モデリング法の最も優れた点は、画素ポイント自体の特徴情報のみならず、隣接画素との間の相関情報をも利用するため、様々な物理現象の空間相関性を上手く記述することができる。画像フィールドの構造は通常いずれも有限のグリッド上のＭＲＦによって記述でき、そのうちの局所画素の相互作用は低次隣接領域系のＭＲＦモデルによって記述することができるが、画像全体はすべての低次ＭＲＦモデルの組み合わせであると見なすことができる。ＭＲＦとＧｉｂｂｓ分布は一致性を有し、このような組み合わせを隣接系のエネルギー関数とみなすことができるため、一枚の画像は一組のエネルギー関数で表すことができ、ＭＲＦモデルに対する研究がエネルギー関数に対する研究に変わる。
【００６７】
ランダムフィールドＸ＝{Ｘ１，，…，ＸＢ}は空間二次元位置集合Ｓ＝{１，２，…，Ｂ）上に定義された一群のランダム変数で、Ｂは画像中の画素の個数を表す。画素値ｘｓ（ｓ∈Ｓ）はランダム変数Ｘｓ（ｓ∈Ｓ）の一つの実現で、ｓは画像中の任意の点である。
【００６８】
画像中の一つの隣接領域系Ｎ＝{Ｎｓ，ｓ∈Ｓ}は以下の三つの条件を満たさなければならない。
【００６９】
（１）ＮはＳの中のサブ集合から構成された集合である。
【００７０】
（２）ＳはＮｓに属しない。つまり、いずれの一点も自身の領域に属しない。
【００７１】
（３）ｒ∈Ｎｓはｓ∈Ｎｒと等価である。つまり、隣接領域関係は対称である。
そのうち、Ｎｓはｓの隣接領域である。
【００７２】
画像中の画素は隣接領域系を介して相互関係を確立する。画像境界の画素について以下の方法を用いて隣接領域をそろえる。（1)画像を周期的に拡張する。（2)既知画素ポイントで補間して未知画素ポイントを取得する。（3)未知ポイントは簡単にゼロ埋めする。隣接領域系は異なる階数を有し、画像モデルでは画素に対する距離に基づいて分階層隣接領域系を確立することができる。
【００７３】
ｘ＝{ｘ１，ｘ２，…，ｘＢ}はランダム変数群Ｘ＝{Ｘ１，Ｘ２，…，ＸＢ}の一つの実現である。すべて可能な実現は一つの空間Ｑを構成し、Ｎ＝{Ｎｓ，ｓ∈Ｓ}はＳ上に定義された隣接領域系であり、ランダムフィールドＸが下記の条件を満たす場合、ｘを、Ｎを隣接領域系とするＭＲＦと称し、条件２をＭＲＦの局所特性と称する。
【００７４】
（１）Ｐ（Ｘ＝ｘ）＞０  Ｖｘ∈Ｑ
（２）Ｐ（Ｘｓ＝ｘｓ｜Ｘｒ＝ｘｒ，ｒ≠ｓ）＝Ｐ（Ｘｓ＝ｘｓ｜Ｘｒ＝ｘｒ，ｒ∈Ｎｓ）
デジタル画像において、一つの画素のグレー値は隣接領域内の各画素のグレー値のみと関係があるため、ＭＲＦで模擬できる。
【００７５】
画像に分類対象画素がＢ個存在しているとすると、これらの画素ベクトルはｘ＝{ｘ１，ｘ２，…，ｘＢ}に表され、そのうち、Ｂ＝（ｉ，ｊ）は通常画像の画素指示方法である。さらに、Ω＝｛ω１，ω２，…，ωｃ｝でＢ個画素の種別を表す。これはシーンの中のそれぞれの画素に対するラベリングと非常に類似するため、シーンラベリングと称する。それぞれのωｃはｃ＝１，２，…，Ｃの中の一つである可能性がある。分類の目的は画像ラベル（または最適推定）を見つけて地物の実分布に合致させることである。Ωは地物の実分布を表す。原則的にすべての画素の分解結果が事後確率ｐ（Ω／Ｘ）を最大にする一つの画像ラベルΩを求めることが目的である。すなわち所定の画素ベクトルＸに対して、画像ラベルΩがすべて正解な確率を求めることである。ベイズの式により、数式８のように表すことができる。
【００７６】
【数８】
2014002738.tif 000010
【００７７】
数式８において、argmax関数は異なるΩを選択して当該関数の独立変数を最大にすることを示し、ｐ（Ω）はシーンラベルの事前確率である。数式８を最大化すると、隣接画素は、通常同一の種別に属するため、それに係わる画素は空間関係上に非独立である。すなわち隣接画素は一定の相関性を有する。まず、画素レベルの事後確率を考慮する。画素ｍに対して、種別ｃを見つけて、Ｐ（ωｃｍ｜ｘｍ，ωδｍ）を最大にすることが目的であり、そのうち、ωδｍは画素ｍの隣接領域画素の種別ラベルを示し、以下の数式９が得られる。
【００７８】
【数９】
2014002738.tif 000011
【００７９】
等式右側の第一項は条件確率と非常に類似するが、隣接領域画素の種別ラベルも一つの条件である。通常、条件確率密度と隣接領域画素の種別ラベルが互いに独立する場合、数式１０が得られる。
【００８０】
【数１０】
2014002738.tif 000012
【００８１】
また、中心画素ｘｍの画素ベクトルと隣接領域画素の種別ラベルも互いに独立しているため、以下の数式１１が得られる。
【００８２】
【数１１】
2014002738.tif 000013
【００８３】
よって、数式１２が得られる。
【００８４】
【数１２】
2014002738.tif 000014
【００８５】
１／ｐ（ｘｍ）項は画素ｍがどの種類に属するかの決定に影響を与えないため、当該項は式から削除することができ、以下の数式１３が得られる。
【００８６】
【数１３】
2014002738.tif 000015
【００８７】
ｐ（ωｃｍ｜ωδｍ）は、隣接領域画素が既存の種類に分類された条件下で、画素ｍが種類ｃに属する確率を表し、本質的には一つの条件事前確率である。すなわち隣接領域を有する条件下で、中心画素ｍの種別ラベルの事前確率を表す。
【００８８】
ｐ（ｘｍ｜ωｃｍ）は種別条件確率、すなわち第ｃ種類の地物画素値がｘｍである確率であり、各種別を多次元空間におけるガウス正規分布であるとすると、以下の数式１４が得られる。
【００８９】
【数１４】
2014002738.tif 000016
【００９０】
ＭＲＦは画像に関する統計記述を提供する。このようなモデルはそれぞれの画素ポイントのその隣接画素ポイントに関する条件分布を考慮することに着目するが、当該条件分布はランダムフィールドの局所特性として現れ、この局所特性によってフィールド全体を定義することは一定の困難がある。隣接領域系の階数が十分大きい場合、Ｓ上に定義されたいずれの画像データもＭＲＦの一つの実現であると見なすことができるが、上述のランダムフィールドの定義には結合確率の具体的な形式を明確に示していないため、使用するときに不便である。Ｈａｍｍｅｒｓｌｅｙ−Ｃｌｉｆｆｏｒｄの定理にはＭＲＦとＧｉｂｂｓフィールドの対等性が証明されており、ＢｅｓａｇらがＭＲＦとＧｉｂｂｓフィールドの対応関係を確立し、Ｇｉｂｂｓ分布式を利用してＭＲＦの特徴を表すことができるようになっている。Ｇｉｂｂｓモデルの式は簡潔で、一つの質点の局所統計特徴とランダムフィールドの結合統計特徴を有効に記述することができる。
【００９１】
数式１４の条件事前分布はＧｉｂｂｓ分布を利用して数式１５のように表すことができる。
【００９２】
【数１５】
2014002738.tif 000017
【００９３】
数式１５において、Ｕ（ωｃｍ）はエネルギー関数である。数式１５を代入して、両辺の対数を取ると、数式１６が得られる。
【００９４】
【数１６】
2014002738.tif 000018
【００９５】
Ｕ（ωｃｍ）が最小であるときに、ｐ（ωｃｍ｜ｘｍ，ωδｍ）が最大になる。
【００９６】
一次隣接領域を採用し、種別数が２である場合、隣接領域モデルはＬｓｉｎｇモデルになり、このとき、数式１７が得られる。
【００９７】
【数１７】
2014002738.tif 000019
【００９８】
これにより、修正モジュール３０は初期化モジュール２０によって確定された初期物質構成情報を事前確率とし、マルコフランダムフィールドを利用して隣接領域の相関性を加味して最適化した後の物質構成情報を取得することができる。
【００９９】
また、ここでは修正モジュール３０がマルコフランダムフィールド最適化物質構成情報を利用したが、本発明はこれに限定されるものでなく、画素及び周囲の所定範囲内の隣接領域の間の相関性特徴を利用して事前確率を最適化できる計算方法であれば、いずれも本発明に適用することができる。
【０１００】
また、ここでの前処理モジュール１０は混合画素物質構成精細化分解装置の「受信ユニット」に相当し、初期化モジュール２０は混合画素物質構成精細化分解装置の「前処理ユニット」に相当し、及び修正モジュール３０は混合画素物質構成精細化分解装置の「隣接領域相関性計算ユニット」に相当する。
【０１０１】
以下、混合画素物質構成精細化分解の作動プロセスについて説明する。
【０１０２】
図３は本発明に係る混合画素物質構成精細化分解方法のフローチャートである。図３に示すように、まず、前処理モジュール１０は映像データを受信して原画像データとし、且つ画像データに対して一次ノイズフィルタリングなどの処理を行う（ステップＳ１０１）。
【０１０３】
続いて、初期化モジュール２０は最尤法または線形スペクトル分解などの方法にしたがって、確定された映像とその中のスペクトル情報に基づいて、各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定して初期物質構成情報とする（ステップＳ１０２）。
【０１０４】
初期物質構成情報及び画像情報を受信した後の修正モジュール３０はこれらの情報を初期パラメータとし、それぞれの画素の初期物質構成情報と当該それぞれの画素の隣接する所定範囲内の隣接領域に存在する各画素の、初期化モジュール２０によって確定された初期物質構成情報及び遠隔測定画像の中の座標情報などの画像情報をマルコフランダムフィールドなど相関性分析モデルに代入してそれぞれの画素に対して隣接領域との間の相関性分析を行い（ステップＳ１０３）、相関性分析モデルを利用して、周辺相関性を考慮した最適化物質構成情報を計算する（ステップＳ１０４）。また、物質種別に分けて最適化結果を出力する。
【０１０５】
これにより、本発明の混合画素物質構成精細化分解装置はさらに精確な地物分布確率値を出力することができる。
【第２の実施形態】
【０１０６】
第１の実施形態では、一次隣接領域内において直接画像の中のそれぞれの画素の所定範囲内における隣接領域内の画素の初期物質構成情報を参照して当該それぞれの画素の初期物質構成情報の構成を最適化することについて説明した。
【０１０７】
第２の実施形態では、第１の実施形態と異なって、ガウススケール空間を利用して、三次元空間内でスケール範囲を変更して精細最適化分解を複数回行うことで、より精確な物質構成情報を取得する。
【０１０８】
第２の実施形態における混合画素物質構成精細化分解装置の構成は第１の実施形態と同じであり、図２と同一のブロック図と記号を引用し、説明を重複せず省略する。以下、第２の実施形態と第１の実施形態の異なる作動について詳しく説明する。
【０１０９】
本実施形態において、前処理モジュール１０は外部からの原映像を受信し、例えば、遠隔測定画像に対して放射較正、大気補正、幾何学的前処理などを行うことで、画像形成過程における非地物スペクトル混合の誤差を除去するように、原映像に対して従来の技術における一次処理を行うことができる。
【０１１０】
また、初期化モジュール２０は一次処理した後の映像を受信してから、最尤法または線形スペクトル分解などの方法にしたがって、確定された映像とその中のスペクトル情報に基づいて、各画素におけるそれぞれの地物種別の占める構成比の確率値を仮確定する。
【０１１１】
修正モジュール３０は初期化モジュール２０によって確定された初期物質構成情報を事前確率とし、マルコフランダムフィールドなどの相関性分析モデルを利用して、隣接領域の相関性を加味して最適化した後の物質構成情報を取得することができる。
【０１１２】
そのうち、マルコフランダムフィールドについては、異なる階数のＭＲＦを用いて異なる大きさの隣接領域の相関性について説明することができる。そのため、本実施形態において、修正モジュール３０はガウススケール空間を生成し、ガウススケール空間を利用して原画像から引き出した立体的画像空間を確立する。
【０１１３】
ガウススケール空間は画像マルチ解像度分析分野における概念であり、人間が視覚で風物を大ざっぱから精細に感知する過程に似ている。一枚の画像が一連の異なる解像度の画像シリアルを生成することができ、このシリアルがスケール空間を構成する。ガウス畳み込みはスケール変換を実現する唯一の線形コアであり、ガウスで画像を照合して畳み込みを行って数式１８のような画像のガウススケール空間を確立することができる。
【０１１４】
【数１８】
2014002738.tif 000020
【０１１５】
数式１８において、Ｉ（ｘ，ｙ）は原画像の第ｘ行、第ｙ列画素値を示し、Ｌ（ｘ，ｙ，σ）は生成されたガウス空間のスケール係数がσである映像の第ｘ行、第ｙ列画素値を示す。スケールσに対応するガウス畳み込みコア関数は数式１９に示すとおりである。
【０１１６】
【数１９】
2014002738.tif 000021
【０１１７】
修正モジュール３０はガウススケール空間を生成することで、マルコフランダムフィールドを利用してガウススケール空間の各層において画素と隣接領域の間の相関性分析を行い、当該画素の初期物質構成情報を最適化することができる。また、ある層の相関性分析が行われた後に、当該層の分析結果を次の層の分析における事前確率、すなわち次の層の分析における初期物質構成情報として、相関性分析を再度行って、一層ずつ相関性分析を行い、層毎に最適化し、次の層の相関性分析において、前の層の所定範囲の選択寸法に基づいて本層の範囲の選択寸法を変更し、ある画素の物質構成分解において平面画像上の周辺画素のみならず、空間上の周辺画素をも参照して物質構成情報を最適化する。
【０１１８】
言い換えれば、本実施形態において、修正モジュール３０は第１の実施形態における相関性分析を行うだけでなく、二次元空間における分析対象である画素を親画素とし、画像の解像度と相関性分析結果に基づいて、画素分解時に使用される隣接領域範囲の大きさが一定の伸縮性を有するようにし、当該伸縮性を有する新しい隣接領域範囲を第３の次元上に存在する上層領域とし、親画素の第２の物質構成情報を当該上層領域における画素に対応する第１の物質構成情報として相関性分析を再度行い、これにより多次元空間上の相関性分析を実現する。
【０１１９】
ここでは、各層において修正モジュール３０の選択した所定範囲が構成した空間構成を「ピラミッド」と称する。
【０１２０】
以下、最尤法または線形スペクトル分解法を用いて混合画素物質構成精細化分解方法の具体的なプロセスについてそれぞれ詳しく説明する。
【０１２１】
図４は本発明の第２の実施形態に係わる最尤法に基づく混合画素物質構成精細化分解方法のフローチャートである。
【０１２２】
まず、図４に示すように、前処理モジュール１０が映像データを受信した後に、受信した映像データにより構成された遠隔測定画像に対して、放射較正、大気補正、幾何学的前処理などを行い、画像形成過程における非地物スペクトル混合の誤差を除去する（ステップＳ２０１）。
【０１２３】
続いて、最小ノイズ分離アルゴリズム（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｎｏｉｓｅ  Ｆｒａｃｔｉｏｎ、ＭＮＦ）によってノイズを減衰させると同時に遠隔測定データを次元削減して冗長情報を減少させる（ステップＳ２０２）。変換後の成分の中には選択されたノイズが少なく、且つ後処理の入力として９０％以上の主要情報の成分が含まれている。これらの処理によって後続処理のデータ量を有効に減少することができる。処理対象のデータがハイパースペクトル画像である場合、ＭＮＦの果たす役割はさらに大きい。
【０１２４】
続いて、画像分解しようとする地物種別Ｃを確定する。画像カバー領域の実際の地物分布に基づいて、主に含まれている地物の種類を確定して分解対象の種別数とする。且つ、上述の処理が行われた後の原画像に、画素スペクトル特徴に基づいてＣ個種別の初期トレーニングサンプルを抽出する。トレーニングサンプルの抽出は初期化の方法によって異なる。ファジー分類方法によって初期化を行う場合、各種類の初期トレーニングサンプル領域を選択し、各種類のサンプルの平均値と共分散を計算し、最尤法の初期確率の計算のためにパラメータを提供する必要がある（ステップＳ２０３）。
【０１２５】
続いて、修正モジュール３０はガウスマルチスケール映像ピラミッドを生成する（ステップＳ２０４）。そのうち、スケール範囲の確定とガウススケール空間の生成については、具体的に、例えば、隣接スケールが０．５＊０．５倍である縮小比率で、原画像に対して３回縮小し、即ち０．１２５＊０．１２５倍縮小した状況で、縮小比率が異なる四層のピラミッドをそれぞれ形成することができ、当該スケールで縮小後の３＊３大きさの隣接領域は原画像中の２４＊２４個画素の大きさの隣接領域に対応する。四層の縮小比率が異なる隣接領域を画素範囲が小から大の順に上から下へと組み合わせて、正ピラミッド型空間を形成する。通常、この局所範囲内で画素空間相関性を分析する。また、人的に縮小のレベルを確定してもよい。
【０１２６】
ガウススケール空間が人の視覚特性に適するマルチスケール空間であり、ガウスコアはマルチスケール空間を生成する唯一の線形変換コアであることが証明されている。画像をガウスコアで畳み込むと、ガウスマルチスケール空間の画像ピラミッドが得られる。
【０１２７】
続いて、初期化モジュール２０は最尤法によって各画素の各種別にそれぞれ属する初期確率を計算する（ステップＳ２０５）。初期確率を算出した後に、画素修正モジュール３０はまず最上層、すなわち画素の最小範囲内で、第１の実施形態において説明された方法に基づいて、本層の８隣接領域画素の中の各地物種別の最適化後の成分を計算する。ここで、第一層は最上層で、上層親画素が存在しないため、画素修正モジュール３０が最上層の最適化後の成分を計算した後に（ステップＳ２０６）、安定するまでにまたは予め決められた繰り返し回数を超えるまでに繰り返し計算し（ステップＳ２０７）、その後、ステップＳ２０８に進み、原映像の計算が終了したがどうかを判定する。ここで言う「原映像」とは隣接領域が縮小する前の映像、即ちピラミッド最下層に対応する画像のことである。
【０１２８】
上方の第一層であるため、ステップＳ２０８において「いいえ」と判定し、動作はステップＳ２０５に戻り、ガウス空間におけるピラミッドの下層に対して成分の最適化を再度行なう。
【０１２９】
第二層の計算では、本層の８隣接領域画素における最尤法に基づく各地物種別の初期確率を考慮する（ステップＳ２０５）のみならず、上層の最適化後の成分も考慮し、上層の隣接領域を親画素とし、本層の隣接領域として相関性分析を行なう。言い換えれば、本層８隣接領域画素と第一層の親画素に基づいて相関性を計算して本層の成分を最適化し、空間上でピラミッドにおける隣接領域（上層親画素を含む）画素種別を考慮した上で、各種別にそれぞれ属する成分を一つずつ計算する（ステップＳ２０６）。具体的には、ピラミッドの第二層から一層ずつ下層に向かって以下の処理を行なう。
【０１３０】
（１）現在層の画像中のそれぞれの画素に対して、８個の隣接領域画素及び親画素（ピラミッドの上層において同じ地理位置に対応する画素を親画素と称する）の現在分解した構成成分値に基づいて、ＭＲＦモデルによって確定した隣接領域関数を利用して、当該画素の各種別に属する新しい修正後の構成成分を計算する。隣接領域関数は隣接領域画素の中心画素の所属種別に対する影響を示す。
【０１３１】
（２）（１）に対して安定するまでにまたは予め決められた繰り返し回数を超えるまでに繰り返し計算を行なう。計算結果が安定しているかを判定し、ここで閾値Ｔ（例えばＴ＝０．０５）を設定し、画像中のすべての画素の各種別成分の計算前後の変化量がいずれもＴを超えない場合、このときの分解が安定状態に達していると見なされ、繰り返し計算を終了する。一部の範囲が安定状態に達することができない問題が発生しないように、最大の繰り返し回数を設定する（ステップＳ２０７）。
【０１３２】
上述のように、ピラミッドに沿って一層ずつ分解し、最終的に画像全体の画素分解が完了し、最下層の原映像に到達した後に、ステップＳ２０８において「はい」と判定された場合、各種別の分解した構成成分結果をそれぞれ出力する（ステップＳ２０８）。
【０１３３】
また、図４に示すフローチャートにおいて、ステップＳ２０４の、ガウスマルチスケール映像ピラミッドを生成する動作はステップＳ２０５の後に行われてもよい。
【０１３４】
図５は本発明の第２の実施形態に係わる線形スペクトル分解法に基づく混合画素物質構成精細化分解方法のフローチャートである。
【０１３５】
先ず、図５に示すように、前処理モジュール１０が映像データを受信した後に、受信された映像データにより構成された遠隔測定画像に対して、放射較正、大気補正、幾何学的前処理などを行って、画像形成過程における非地物スペクトル混合の誤差を除去する（ステップＳ３０１）。
【０１３６】
続いて、図４に示すプロセスと同様に、最小ノイズ分離アルゴリズム（Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｎｏｉｓｅ  Ｆｒａｃｔｉｏｎ、ＭＮＦ）によってノイズを減衰させると同時に遠隔測定データを次元削減させて冗長情報を減少させる（ステップＳ３０２）。
【０１３７】
続いて、各種の地物のエンドメンバベクトルをＣ個数抽出する（ステップＳ３０３）。
【０１３８】
続いて、修正モジュール３０はガウスマルチスケール映像ピラミッドを生成する（ステップＳ３０４）。ここでは、同様に隣接領域スケールが０．５＊０．５倍である縮小比率を例にして説明する。原画像を３回縮小させ、四層画像により構成された正ピラミッド空間を形成するように設定する。
【０１３９】
続いて、初期化モジュール２０は線形スペクトル分解法を用いて各画素の各種別にそれぞれ属する初期成分値を計算し（ステップＳ３０５）、各種エンドメンバのスペクトルベクトルを独立変数とし、各画素の実際スペクトルベクトルを関数として各種エンドメンバにより構成されたアバンダンスマトリックスを求める。初期成分値を計算した後に、修正モジュール３０は図４で説明したように、第一層で８隣接領域画素中の最適化後の成分を計算し、同様に繰り返し処理などによって最適化後の成分を確定した後に、ステップＳ３０８において「いいえ」と判定された場合、ステップＳ３０５に戻り、ピラミッドの次の層の成分の最適化を行なう。
【０１４０】
第二層の計算では、本層の８隣接領域画素における線形スペクトル分解法に基づく各地物種別初期確率を考慮する（ステップＳ３０５）のみならず、上層の最適化後の成分をも考慮し、上層の隣接領域を親画素とし、本層の隣接領域として相関性分析を行なう。言い換えれば、本層８隣接領域画素と第一層の親画素に基づいて相関性を計算して本層の成分を最適化し、空間上でピラミッドにおける隣接領域（上層親画素を含む）画素種別を考慮した上で、各種別にそれぞれ属する新しい成分を一つずつ計算する（ステップＳ３０６）。具体的には、ピラミッドの第二層から一層ずつ下層に向かって以下の処理を行なう。
【０１４１】
（１）現在層の画像中のそれぞれの画素に対して、８個の隣接領域画素及び親画素（ピラミッド上層において同じ地理位置に対応する画素を親画素と称する）の現在分解した構成成分値に基づいて、ＭＲＦモデルによって確定した隣接領域関数を利用して、当該画素の各種別に属する新しい修正後の構成成分を計算する。隣接領域関数は隣接領域画素の中心画素の所属種別に対する影響を示す。
【０１４２】
（２）（１）に対して安定するまでにまたは予め決められた繰り返し回数を超えるまでに繰り返し計算を行なう。計算結果が安定しているかを判定し、ここで閾値Ｔ（例えばＴ＝０．０５）を設定し、画像の中のすべての画素の各種別成分の計算前後の変化量がいずれもＴを超えない場合、このときの分解が安定状態に達していると見なされ、繰り返し計算を終了する。一部の範囲が安定状態に達することができない問題が発生しないように、最大の繰り返し回数を設定する（ステップＳ３０７）。
【０１４３】
上述のように、ピラミッドに沿って一層ずつ分解し、最終的に画像全体の画素分解が完了し、最下層の原映像に到達した後に、ステップＳ３０８において「はい」と判定された場合、各種別の分解した構成成分結果をそれぞれ出力する（ステップＳ３０８）。
【０１４４】
これにより、ガウスマルチスケール映像ピラミッドと有限回数の繰り返しを利用して、画像中のそれぞれの地物の占める割合をより精確に計算することができる。
【０１４５】
また、図５に示すフローチャートにおいて、ステップＳ３０４の、ガウスマルチスケール映像ピラミッドを生成する動作はステップＳ３０５の後に行われてもよい。
【０１４６】
以下、本発明による具体的な実験及び従来の技術との間の結果対比について説明する。
【実施例１】
【０１４７】
データソースはＥＯ−１衛星搭載のハイパースペクトル画像形成分光器Ｈｙｐｅｒｉｏｎｅが２００４年６月に中国甘粛で撮影したハイパースペクトル画像を採用する。スペクトル区間は４００〜２５００ｎｍで、合計２４２個の周波数帯域を有し、解像度は３０ｍである。実験に用いられる画像の大きさは２５６＊７６８であり、図６は当該データの擬似カラー図を示す。当該地区地物は主に野原、水面、露出砂地、水を通さないカバー層などである。
【０１４８】
本発明の混合画素物質構成精細化分解装置を用いて以下のようなステップを行なう。
【０１４９】
ステップ１．前処理モジュール１０が低品質周波数帯域の除去を行ない、その中の品質の良い１７６個の周波数帯域を使用して壊れたライン部分の修復を行ない、ＭＮＦによってノイズ削除と次元削減を行なう。
【０１５０】
ステップ２．調査の結果、当該領域地物種別が６種類（野原、水面、露出砂地、住民建物及び層雲と層雲影）であるため、外部から確定結果を分解装置に入力する
ステップ３．初期化モジュール２０は原画像から各種類の属する領域においてそれぞれトレーニングサンプル領域を選択し、異なる種類のトレーニングサンプル領域は大きさが異なってもよいが、含まれている画素数は周波数帯域数より大きくならなければならない。
【０１５１】
ステップ４．修正モジュール３０は二層のマルチスケール画像ピラミッドを生成する。
【０１５２】
ステップ５．初期化モジュール２０は最初にピラミッド第一層の画像において最尤法でそれぞれの画素の各種別に属する初期確率を求める。同一の画素に対して、求められた各種別確率を比較し、比率が過小な種別を削除する。すなわち最大確率と最少確率の比が１００００より大きいと、最少確率に０の値を付与する。
【０１５３】
ステップ６．修正モジュール３０は処理後の画素の各種別に属する初期確率値を入力として隣接領域繰り返し分解を行なう。画像の境界点の隣接領域に対して、最も隣接する画素値に基づいて拡張を行ない、このときに親画素値は０と見なす。分解安定閾値を０．０５、最大繰り返し回数を５０とする。
【０１５４】
ステップ７．ピラミッドの第二層画素に対して上述のような処理を行なう。同様に、最初に最尤法で初期値を求める。最尤法初期確率結果の境界値を拡張するとともに第一層の分解結果を第二層の画像隣接領域相関分解計算時の親画素のソースとし、計算結果が安定するまでまたは繰り返し回数閾値５０を超えるまでに同様の方法で第二層の繰り返し計算を行なう。
【０１５５】
リアルな遠隔測定データについては、参考基準とする地物分布データが少ないため、高解像度画像分類結果と比較して検証を行なう。当該結果は高解像度画像識別結果とよく一致し、一般の分類方法に比べて精度が向上した。
【実施例２】
【０１５６】
実施例２では実施例１のデータと同じデータを使用するため、詳細な説明を省略する。
【０１５７】
本発明による混合画素物質構成精細化分解装置を用いて以下のような各ステップを行なう。
【０１５８】
ステップ１とステップ２は実施例１と同じである。
【０１５９】
ステップ３．初期化モジュール２０は各種別エンドメンバベクトルを抽出する。
【０１６０】
ステップ４．修正モジュール３０は二層のマルチスケール画像ピラミッドを生成する。
【０１６１】
ステップ５．初期化モジュール２０は最初にピラミッド第一層の画像の中から画素ごとに線形スペクトル分解を行ない、隣接領域相関分解を行なって繰り返し計算を行なう。
【０１６２】
ステップ６．ピラミッドの第二層の画像を処理する。同様に、先ず線形スペクトル分解を行なって初期値を求める。初期結果の境界値を拡張するとともに、第一層の分解結果を第二層の画像隣接領域相関分解計算時の親画素のソースとし、計算結果が安定するまでまたは繰り返し回数閾値５０を超えるまでに同様の方法で第二層の繰り返し計算を行なう。
【０１６３】
実施例２の初期分解結果は図７に示すとおりである。図において、図７（ａ）は水面を示し、図７（ｂ）は野原を示し、図７（ｃ）は露出砂地を示す。
【０１６４】
一方、本発明の混合画素物質構成精細化分解装置の最適化が行なわれた後に、各地物種別の最終分解結果は図８に示すとおりである。図において、図８（ａ）は水面を示し、図８（ｂ）は野原を示し、図８（ｃ）は露出砂地を示す。
【０１６５】
分解結果の値域は[０〜１]であり、表示画像は０〜２５５まで伸ばされ、地物成分のパーセンテージが大きいほど画素値が明るい。初期分解結果において同種別内の画素が他の種別の成分に分解されるのは、線形分解アリゴリズムが理想的な線形混合モデルのみに適応するが、実際の混合画素自体が種別を混合し周囲要素の影響を受けて、スペクトル特徴が変化するからである。本発明の分解装置の最適化が行なわれた後に、種別内部の画素分解結果の中の当該種類の成分が向上し、境界移行ゾーンの画素が相変わらず混合状態を保持する。
【０１６６】
図９は砂地種別における従来の画素分解結果と隣接領域相関性分解結果の間の詳細対比図である。図において、図９（ａ）は原映像及びその一部の拡大図を示し、図９（ｂ）は従来の分解方法処理結果における画像及びその一部の拡大図を示し、図９（ｃ）は本発明による隣接領域相関性分解結果における画像及びその一部の拡大図を示す。
【０１６７】
図９の場合、孤立分解画素に対して、表１と表２は処理結果から抽出した局所領域の砂地の分解値である。具体的には、表１は隣接領域相関計算最適化が行なわれなかった分解結果であり、表２は隣接領域相関計算最適化が行なわれた結果である。表１と表２を対比することにより、本発明の処理によって孤立分解画素の成分が有効に抑制されたことが分かる。
【０１６８】
【表１】
2014002738.tif 000022
【０１６９】
【表２】
2014002738.tif 000023
【０１７０】
境界移行ゾーンの画素に対して、表３は隣接領域相関計算最適化が行なわれなかった分解結果であり、表４は隣接領域相関計算最適化が行なわれた結果である。表３と表４を対比することにより、表３の境界画素に存在する移行分解状況が表４において隣接領域相関計算最適化が行なわれた後にバランスが良いことが分かる。
【０１７１】
【表３】
2014002738.tif 000024
【０１７２】
【表４】
2014002738.tif 000025
【０１７３】
以上の実施例における実験に基づいて、本発明が従来の技術よりもさらに正確な地物情報を取得するとともに画素分解精度を向上し、孤立分解に起因するノイズを低下させることができることが分かる。
【０１７４】
したがって、本発明は遠隔測定画像の地物状況に対して分析する必要のある各分野に適用する。
【符号の説明】
【０１７５】
１０  前処理モジュール
２０  初期化モジュール
３０  修正モジュール
【図１】
2014002738.tif 000026
【図２】
2014002738.tif 000027
【図３】
2014002738.tif 000028
【図４】
2014002738.tif 000029
【図５】
2014002738.tif 000030
【図６】
2014002738.tif 000031
【図７】
2014002738.tif 000032
【図８】
2014002738.tif 000033
【図９】
2014002738.tif 000034