(57)【要約】  レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータと、特徴量抽出部（４）により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部（５）を設け、画素着色部（６）が、確率算出部（５）により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分とから、レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色する。
2017179171.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ画像の輝度分布から、前記レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応する前記レーダ画像内の画素を示すラベルデータと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、前記レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部と、
前記確率算出部により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分とから、前記レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、前記決定した色で各画素を着色する画素着色部と
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記確率算出部は、
前記特徴量抽出部により抽出された各画素の位置での特徴量の中から、前記観測対象毎に、当該観測対象におけるラベルデータが示す画素の位置での特徴量を当該観測対象の学習データとして抽出する学習データ抽出部と、
前記レーダ画像を構成している画素毎に、前記学習データ抽出部により抽出された各々の観測対象における学習データの中で、当該画素の位置での特徴量と類似している学習データの個数をそれぞれ特定し、前記特定した各々の観測対象における学習データの個数から、当該画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出処理部とを備えていることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画素着色部は、各々の観測対象が有している色成分の調整を受け付ける色調整受付部を備え、前記確率算出部により算出された確率と、前記色調整受付部により調整が受け付けられた色成分とから、前記レーダ画像を構成している各画素の色を決定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
各々の観測対象が有している色成分の設定を受け付けて、前記色成分を前記画素着色部に出力する色成分受付部を備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記レーダ画像の撮像範囲を含むカラー画像から、各々の観測対象が有している色成分を設定し、前記色成分を前記画素着色部に出力する色成分設定部を備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
特徴量抽出部が、レーダ画像の輝度分布から、前記レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出し、
確率算出部が、前記レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応する前記レーダ画像内の画素を示すラベルデータと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、前記レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出し、
画素着色部が、前記確率算出部により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分とから、前記レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、前記決定した色で各画素を着色する
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、レーダ画像を構成している各画素を着色する画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
複素信号の情報を有するレーダ画像は、観測対象に反射された信号の強度分布を示す画像であり、一般的には白黒画像である。
白黒画像であるレーダ画像は、視認性が悪いため、レーダ画像を構成している各画素を着色することで、視認性を高めている画像処理装置が以下の特許文献１に開示されている。【０００３】
この画像処理装置では、レーダ画像の輝度分布から、レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出するようにしている。
即ち、この画像処理装置では、レーダ画像を構成している画素毎に、当該画素の輝度値と、当該画素の周辺に存在している画素の輝度値とを用いて、当該画素の位置での特徴量として、コントラスト、エントロピーやエネルギーなどを抽出するようにしている。
この画像処理装置では、事前に各特徴量に色を割り当てている。例えば、特徴量であるコントラストには赤色、エントロピーには緑色、エネルギーには青色などを割り当てている。
そして、この画像処理装置では、レーダ画像を構成している画素毎に、当該画素の位置での特徴量であるコントラスト、エントロピー及びエネルギーの大きさに応じて、各特徴量に割り当てている色を合成することで、レーダ画像をカラー化している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１２５４９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の画像処理装置は以上のように構成されているので、レーダ画像をカラー化することができる。しかし、観測対象が、例えば、山、草地、海などであるとき、特徴量であるコントラスト、エントロピー及びエネルギーに割り当てられている色を合成しても、山、海、草地などの色を再現することが難しく、例えば、光学写真のようなカラー画像を得ることができないという課題があった。【０００６】
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、観測対象の色を再現することができる画像処理装置及び画像処理方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る画像処理装置は、レーダ画像の輝度分布から、レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出する特徴量抽出部と、レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部とを設け、画素着色部が、確率算出部により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分とから、レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部を設け、画素着色部が、確率算出部により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分とから、レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色するように構成したので、観測対象の色を再現することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】この発明の実施の形態１による画像処理装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による画像処理装置のハードウェア構成図である。
【図３】画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
【図４】画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合の処理手順である画像処理方法を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１による画像処理装置の確率算出部５を示す構成図である。
【図６】この発明の実施の形態１による画像処理装置の画素着色部６を示す構成図である。
【図７】レーダ画像取得部１により取得されるレーダ画像の一例を示す説明図である。
【図８】ラベルデータ受付部２により設定が受け付けられたラベルデータが示す画素の一例を示す説明図である。
【図９】この発明の実施の形態１による画像処理装置の確率算出部５における処理内容を示すフローチャートである。
【図１０】ｋ最近傍法を用いる場合の確率算出処理部１２の処理概念を示す説明図である。
【図１１】この発明の実施の形態１による画像処理装置の画素着色部６における処理内容を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態２による画像処理装置を示す構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態２による画像処理装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面にしたがって説明する。
【００１１】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による画像処理装置を示す構成図であり、図２はこの発明の実施の形態１による画像処理装置のハードウェア構成図である。
図１及び図２において、レーダ画像取得部１は例えば図２の画像取得処理回路３１で実現されるものであり、例えば、山、草地、海などの観測対象が映っているレーダ画像を取得する処理を実施する。
この実施の形態１では、レーダ画像は白黒画像であり、例えば、単偏波画像、二偏波画像、四偏波画像などが該当する。
なお、レーダ画像は、例えば、レーダ装置等から放射された電波が観測対象に反射され、その電波の反射波がレーダ装置等で受信されることで得られるものであり、レーダ画像は、その反射波の強度分布を示す画像である。この実施の形態１では、反射波の強度分布が輝度分布であるものとして説明する。
【００１２】
この実施の形態１では、レーダ画像取得部１により取得されるレーダ画像に映っている１つ以上の観測対象のそれぞれが分類項目であるものとする。
ラベルデータ受付部２は例えば図２のラベルデータ受付回路３２で実現されるものであり、観測対象である分類項目毎に、当該分類項目が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータの設定を受け付けて、そのラベルデータを確率算出部５に出力する処理を実施する。
この実施の形態１では、説明の便宜上、観測対象である分類項目が山、草地、海の３つである例を説明するが、これは一例に過ぎず、分類項目が、山、草地、海以外であってもよいし、２つ以下の分類項目又は４つの以上の分類項目があってもよい。
【００１３】
色成分受付部３は例えば図２の色成分受付回路３３で実現されるものであり、各々の分類項目である観測対象が有している色成分の設定を受け付けて、その色成分を示すカラーデータを画素着色部６に出力する処理を実施する。
例えば、カラー画像の色の表現法として、赤色（Ｒｅｄ）、緑色（Ｇｒｅｅｎ）及び青色（Ｂｌｕｅ）の三原色を用いるＲＧＢカラーモデルを使用する場合には、分類項目である山が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１１，ａ２１，ａ３１）、分類項目である草地が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１２，ａ２２，ａ３２）、分類項目である海が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１３，ａ２３，ａ３３）の設定を受け付ける。
【００１４】
例えば、カラー画像の色の表現法として、水色（Ｃｙａｎ）、赤紫色（Ｍａｇｅｎｔａ）、黄色（Ｙｅｌｌｏｗ）、黒色（Ｂｌａｃｋ）の４成分を用いるＣＭＹＫカラーモデルを使用する場合には、分類項目である山が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１１，ａ２１，ａ３１，ａ４１）、分類項目である草地が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１２，ａ２２，ａ３２，ａ４２）、分類項目である海が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１３，ａ２３，ａ３３，ａ４３）の設定を受け付ける。
ここでは、カラー画像の色の表現法として、ＲＧＢカラーモデル又はＣＭＹＫカラーモデルを用いる例を示したが、色の表現法はこれに限るものではなく、例えば、色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度 （Ｖａｌｕｅ）の３成分を用いるＨＳＶモデルなどを使用するものであってもよい。
【００１５】
特徴量抽出部４は例えば図２の特徴量抽出処理回路３４で実現されるものであり、レーダ画像取得部１により取得されたレーダ画像の輝度分布から、そのレーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出する処理を実施する。
即ち、特徴量抽出部４はレーダ画像を構成している画素毎に、当該画素の輝度値と、当該画素の周辺に存在している画素の輝度値との平均、分散、歪度などを、当該画素の位置での特徴量として算出する。
特徴量抽出部４により抽出される特徴量の種類や、種類の数は任意である。
【００１６】
確率算出部５は例えば図２の確率算出処理回路３５で実現されるものであり、ラベルデータ受付部２から出力されたラベルデータと、特徴量抽出部４により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の分類項目を表している画素である確率を算出する処理を実施する。
画素着色部６は例えば図２の画素着色処理回路３６で実現されるものであり、確率算出部５により算出された確率と、色成分受付部３から出力されたカラーデータとから、レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色する処理を実施する。
【００１７】
図１では、画像処理装置の構成要素であるレーダ画像取得部１、ラベルデータ受付部２、色成分受付部３、特徴量抽出部４、確率算出部５及び画素着色部６のそれぞれが、図２に示すような専用のハードウェア、即ち、画像取得処理回路３１、ラベルデータ受付回路３２、色成分受付回路３３、特徴量抽出処理回路３４、確率算出処理回路３５及び画素着色処理回路３６で実現されるものを想定している。
ここで、画像取得処理回路３１、ラベルデータ受付回路３２、色成分受付回路３３、特徴量抽出処理回路３４、確率算出処理回路３５及び画素着色処理回路３６は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたものが該当する。
ラベルデータ受付回路３２及び色成分受付回路３３については、マウスやキーボードなどを備えるマンマシンインタフェース機器で実現されるものであってもよい。
【００１８】
ただし、画像処理装置は、構成要素が専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、画像処理装置がソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
ソフトウェアやファームウェアはプログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などが該当する。
コンピュータのメモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒy）などの不揮発性又は揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などが該当する。
【００１９】
図３は画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合、レーダ画像取得部１、ラベルデータ受付部２、色成分受付部３、特徴量抽出部４、確率算出部５及び画素着色部６の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムをメモリ４１に格納し、コンピュータのプロセッサ４２がメモリ４１に格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図４は画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合の処理手順である画像処理方法を示すフローチャートである。
【００２０】
また、図２では画像処理装置の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアで実現される例を示し、図３では、画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される例を示しているが、画像処理装置における一部の構成要素が専用のハードウェアで実現され、残りの構成要素がソフトウェアやファームウェアなどで実現されるものであってもよい。
例えば、ラベルデータ受付部２及び色成分受付部３を専用のハードウェアで実現し、レーダ画像取得部１、特徴量抽出部４、確率算出部５及び画素着色部６をソフトウェアやファームウェアなどで実現することが可能である。ただし、専用のハードウェアとソフトウェア等の組み合わせは任意である。
【００２１】
図５はこの発明の実施の形態１による画像処理装置の確率算出部５を示す構成図である。
図５において、学習データ抽出部１１は特徴量抽出部４により抽出された各画素の位置での特徴量の中から、観測対象である分類項目毎に、ラベルデータ受付部２から出力された当該分類項目におけるラベルデータが示す画素の位置での特徴量を当該分類項目の学習データとして抽出する処理を実施する。
確率算出処理部１２はレーダ画像を構成している画素毎に、学習データ抽出部１１により抽出された各々の分類項目における学習データの中で、当該画素の位置での特徴量と類似している学習データの個数をそれぞれ特定し、その特定した各々の分類項目における学習データの個数から、当該画素が、各々の分類項目を表している画素である確率を算出する処理を実施する。例えば、当該画素が、分類項目である山を表している画素である確率ｐ１、分類項目である草地を表している画素である確率ｐ２、分類項目である海を表している画素である確率ｐ３を算出する。
【００２２】
図６はこの発明の実施の形態１による画像処理装置の画素着色部６を示す構成図である。
図６において、配色決定部２１は色成分受付部３から出力されたカラーデータが示す各々の分類項目である観測対象が有している色成分にしたがって、色成分の配色行列を生成する処理を実施する。
色成分の配色行列は、Ｍ×Ｎの行例であり、Ｍは色成分の要素数、Ｎは分類項目の種類数である。
この実施の形態１では、分類項目が山、草地、海である例を示すため、Ｎ＝３である。
例えば、カラー画像の色の表現法として、ＲＧＢカラーモデルを用いる場合、Ｍ＝３である。
したがって、この場合、下記の式（１）に示すような３×３の配色行列を生成する。
2017179171.tif 000003
式（１）において、ａ１１，ａ２１，ａ３１は分類項目である山が有している色成分、ａ１２，ａ２２，ａ３２は分類項目である草地が有している色成分、ａ１３，ａ２３，ａ３３は分類項目である海が有している色成分である。
【００２３】
例えば、カラー画像の色の表現法として、ＣＭＹＫカラーモデルを用いる場合、Ｍ＝４である。
したがって、この場合、下記の式（２）に示すような４×３の配色行列を生成する。
2017179171.tif 000004
式（２）において、ａ１１，ａ２１，ａ３１，ａ４１は分類項目である山が有している色成分、ａ１２，ａ２２，ａ３２，ａ４２は分類項目である草地が有している色成分、ａ１３，ａ２３，ａ３３，ａ４３は分類項目である海が有している色成分である。
【００２４】
色合成部２２は確率算出部５により算出された各画素が各々の分類項目を表している画素である確率、即ち、各画素が分類項目である山を表している画素である確率ｐ１、分類項目である草地を表している画素である確率ｐ２、分類項目である海を表している画素である確率ｐ３を示すＮ×１の行列と、配色決定部２１により生成された配色行列とを乗算することで、レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色する処理を実施する。
例えば、カラー画像の色の表現法として、ＲＧＢカラーモデルを用いる場合、下記の式（３）のように、レーダ画像を構成している画素のＲ成分ｃ１、Ｇ成分ｃ２、Ｂ成分ｃ３を決定する。
2017179171.tif 000005
【００２５】
例えば、カラー画像の色の表現法として、ＣＭＹＫカラーモデルを用いる場合、下記の式（４）のように、レーダ画像を構成している画素のＣ成分ｃ１、Ｍ成分ｃ２、Ｙ成分ｃ３、Ｋ成分ｃ４を決定する。
2017179171.tif 000006
【００２６】
色調整受付部２３は色成分受付部３から出力されたカラーデータが示す色成分の調整を受け付ける処理を実施する。
即ち、色調整受付部２３は配色決定部２１により生成された配色行列における山が有している色成分、草地が有している色成分、または、海が有している色成分の調整を受け付けて、調整後の色成分を色合成部２２に出力する処理を実施する。
【００２７】
次に動作について説明する。
レーダ画像取得部１は、観測対象が映っているレーダ画像を取得し、そのレーダ画像を特徴量抽出部４及び確率算出部５に出力する（図４のステップＳＴ１）。
図７はレーダ画像取得部１により取得されるレーダ画像の一例を示す説明図である。
この実施の形態１では、レーダ画像は白黒画像であり、例えば、単偏波画像、二偏波画像、四偏波画像などが該当する。
【００２８】
ラベルデータ受付部２は、レーダ画像取得部１により取得されるレーダ画像に映っている１つ以上の観測対象のそれぞれが分類項目であるとして、分類項目毎に、当該分類項目が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータの設定を受け付けて、そのラベルデータを確率算出部５に出力する（図４のステップＳＴ２）。
この実施の形態１では、観測対象として、山、草地、海が映っているレーダ画像が取得されることを想定しており、観測対象である分類項目が、山、草地、海の３つであるため、ラベルデータ受付部２は、分類項目である「山」が存在している範囲内の或る対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータの設定を受け付ける。
また、ラベルデータ受付部２は、分類項目である「草地」が存在している範囲内の或る地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータの設定を受け付ける。
また、ラベルデータ受付部２は、分類項目である「海」が存在している範囲内の或る地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータの設定を受け付ける。
【００２９】
図８はラベルデータ受付部２により設定が受け付けられたラベルデータが示す画素の一例を示す説明図である。
図８において、△は分類項目である「山」が存在している範囲内の複数の地点に対応する画素を示している。
また、○は「草地」が存在している範囲内の複数の地点に対応する画素を示し、□は「海」が存在している範囲内の複数の地点に対応する画素を示している。
分類項目が存在している範囲内の全ての地点に対応する画素を示すラベルデータを設定するようにしてもよいが、後述する確率算出部５の確率算出処理部１２が、例えば、ｋ最近傍法を用いて、確率を算出する場合、各々の分類項目について、ｋ個以上の地点に対応する画素を示すラベルデータを設定すればよく、全ての地点に対応する画素を示すラベルデータを設定する必要はない。
図８の例では、「山」が存在している範囲内の１２個の地点についてラベルデータを設定し、「草地」が存在している範囲内の１４個の地点についてラベルデータを設定し、「海」が存在している範囲内の１３個の地点についてラベルデータを設定している。
【００３０】
色成分受付部３は、各々の分類項目である観測対象が有している色成分の設定を受け付けて、その色成分を示すカラーデータを画素着色部６に出力する（図４のステップＳＴ３）。
例えば、カラー画像の色の表現法として、ＲＧＢカラーモデルを用いる場合、色成分受付部３は、分類項目である山が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１１，ａ２１，ａ３１）、分類項目である草地が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１２，ａ２２，ａ３２）、分類項目である海が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１３，ａ２３，ａ３３）の設定を受け付ける。
例えば、カラー画像の色の表現法として、ＣＭＹＫカラーモデルを用いる場合、色成分受付部３は、分類項目である山が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１１，ａ２１，ａ３１，ａ４１）、分類項目である草地が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１２，ａ２２，ａ３２，ａ４２）、分類項目である海が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１３，ａ２３，ａ３３，ａ４３）の設定を受け付ける。
【００３１】
この実施の形態１では、ユーザが色成分受付部３を操作することで、山、草地、海が有している実際の色成分に近い色成分を指定することを想定しているが、例えば、レーダ画像における或る領域を注目させたいような場合、或る領域の実際の色とは関係なく、目立つ色の成分を指定するようにしてもよい。
具体的には、例えば、市街地の領域の色を赤色などの目立つ色の成分で指定し、市街地以外の領域を暗い色などの成分で指定すれば、市街地を注目させることが可能なカラー画像が得られるようになる。
【００３２】
特徴量抽出部４は、レーダ画像取得部１からレーダ画像を受けると、そのレーダ画像の輝度分布から、そのレーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出し、各画素の位置での特徴量を確率算出部５に出力する（図４のステップＳＴ４）。
即ち、特徴量抽出部４は、レーダ画像を構成している画素毎に、当該画素の輝度値と、当該画素の周辺に存在している画素の輝度値とを取得する。例えば、当該画素を中心に５×５の大きさの窓を指定して、窓内に存在する複数の画素の輝度値を取得する。
特徴量抽出部４は、窓内に存在する複数の画素の輝度値を取得すると、複数の画素の輝度値の平均、分散、歪度などを、当該画素の位置での特徴量として算出する。
特徴量抽出部４により抽出される特徴量の種類や、種類の数は任意である。
【００３３】
確率算出部５は、特徴量抽出部４からレーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を受けると、その特徴量とラベルデータ受付部２から出力されたラベルデータとを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の分類項目を表している画素である確率を算出する（図４のステップＳＴ５）。
図９はこの発明の実施の形態１による画像処理装置の確率算出部５における処理内容を示すフローチャートである。
以下、図９を参照しながら、確率算出部５の処理内容を具体的に説明する。
【００３４】
確率算出部５の学習データ抽出部１１は、特徴量抽出部４から出力された各画素の位置での特徴量と、ラベルデータ受付部２から出力されたラベルデータとを取得する（図９のステップＳＴ１１）。
学習データ抽出部１１は、特徴量抽出部４から出力された各画素の位置での特徴量の中から、分類項目毎に、ラベルデータ受付部２から出力された当該分類項目におけるラベルデータが示す画素の位置での特徴量を当該分類項目の学習データとして抽出する（ステップＳＴ１２）。
即ち、学習データ抽出部１１は、ラベルデータ受付部２から出力されたラベルデータを参照して、分類項目である山が存在している範囲内の地点に対応する画素△を確認し、画素△の位置での特徴量を分類項目である山の学習データとして抽出する。
また、学習データ抽出部１１は、そのラベルデータを参照して、分類項目である草地が存在している範囲内の地点に対応する画素○を確認し、画素○の位置での特徴量を分類項目である草地の学習データとして抽出する。
さらに、学習データ抽出部１１は、そのラベルデータを参照して、分類項目である海が存在している範囲内の地点に対応する画素□を確認し、画素□の位置での特徴量を分類項目である海の学習データとして抽出する。
【００３５】
図８の例では、「山」が存在している範囲内の１２個の地点、「草地」が存在している範囲内の１４個の地点、「海」が存在している範囲内の１３個の地点についてラベルデータが設定されているので、山における１２個の地点に対応する画素△の位置での特徴量、草地における１４個の地点に対応する画素○の位置での特徴量、海における１３個の地点に対応する画素□の位置での特徴量が学習データとして抽出される。
ただし、確率算出部５の確率算出処理部１２が、例えば、ｋ最近傍法を用いて、確率を算出する場合、分類項目毎に、ｋ個以上の特徴量を学習データとして抽出すればよく、計算量の負荷を軽減するため、設定されている全てのラベルデータが示す画素の位置での特徴量を学習データとして抽出しなくてもよい。
【００３６】
確率算出部５の確率算出処理部１２は、レーダ画像取得部１から出力されたレーダ画像を取得する（図９のステップＳＴ１３）。
確率算出処理部１２は、レーダ画像を構成している画素毎に、学習データ抽出部１１により抽出された各々の分類項目における学習データの中で、当該画素の位置での特徴量と類似している学習データの個数をそれぞれ特定し、その特定した各々の分類項目における学習データの個数から、当該画素が、各々の分類項目を表している画素である確率を算出する（ステップＳＴ１４）。
即ち、確率算出処理部１２は、当該画素が、分類項目である山を表している画素である確率ｐ１、分類項目である草地を表している画素である確率ｐ２、分類項目である海を表している画素である確率ｐ３を算出する。
【００３７】
確率算出処理部１２は、レーダ画像を構成している全ての画素について、各々の分類項目を表している画素である確率を算出するまでのステップＳＴ１４の処理を繰り返し実施する（ステップＳＴ１５）。
即ち、確率算出処理部１２は、レーダ画像を構成している画素の中に、未だ確率を算出していない画素が残っている場合（ステップＳＴ１５：ＮＯの場合）、ステップＳＴ１４の処理に戻って、未だ確率を算出していない画素が、各々の分類項目を表している画素である確率を算出し、レーダ画像を構成している全ての画素について、各々の分類項目を表している画素である確率を算出すると（ステップＳＴ１５：ＹＥＳの場合）、確率の算出処理を終了する。
当該画素が、各々の分類項目を表している画素である確率を算出する手法として、例えば、ｋ最近傍法を用いることができる。ただし、確率を算出する手法は、ｋ最近傍法に限るものではなく、他の手法を用いてもよいことは言うまでもない。
【００３８】
以下、ｋ最近傍法を用いて、各々の分類項目を表している画素である確率を算出する処理例を具体的に説明する。
図１０はｋ最近傍法を用いる場合の確率算出処理部１２の処理概念を示す説明図である。
図１０では、説明の簡単化のため、特徴量抽出部４により抽出される特徴量の種類が２種類である例を示し、横軸を例えば平均を示す特徴量（１）、縦軸を例えば分散を示す特徴量（２）としている。そして、分類項目が山、草地、海についての各特徴量である学習データの分布を２次元の特徴量空間で表している。因みに、特徴量抽出部４により抽出される特徴量の種類数がＬ（Ｌは自然数）であれば、学習データの分布はＬ次元の特徴量空間で表される。
図１０において、△は分類項目である山についての学習データ、○は分類項目である草地についての学習データ、□は分類項目である海についての学習データである。
☆は各々の分類項目を表している画素である確率を算出する対象の画素（以下、「算出対象画素」と称する）の位置での特徴量を示している。
【００３９】
確率算出処理部１２は、分類項目が山、草地、海についての学習データ△，○，□の分布の中から、算出対象画素の位置での特徴量☆と類似している学習データとして、ｋ個の学習データを選択する。算出対象画素の位置での特徴量☆と類似している学習データは、特徴量☆との距離が短い学習データであり、特徴量☆との距離が短い学習データほど、特徴量☆との類似度が高い。
図１０では、ｋ＝１０の例を示し、破線で囲んでいる学習データを選択している。ただし、ｋの値は任意である。
図１０の例では、分類項目が山についての学習データ△を５個、草地についての学習データ○を３個、海についての学習データ□を２個選択している。
【００４０】
確率算出処理部１２は、算出対象画素の位置での特徴量☆に類似しているｋ個の学習データを選択すると、ｋ個の学習データに含まれている山についての学習データ△の個数、草地についての学習データ○の個数、海についての学習データ□の個数から、算出対象画素が、山を表している画素である確率ｐ１、草地を表している画素である確率ｐ２、海を表している画素である確率ｐ３を算出する。
図１０の例では、山についての学習データ△の個数が５個、草地についての学習データ○の個数が３個、海についての学習データ□の個数が２個であるため、山を表している画素である確率ｐ１、草地を表している画素である確率ｐ２、海を表している画素である確率ｐ３は、下記の式（５）で表される。
2017179171.tif 000007
【００４１】
画素着色部６は、確率算出部５が、レーダ画像を構成している各画素が各々の分類項目を表している画素である確率を算出すると、各画素が各々の分類項目を表している画素である確率と、色成分受付部３から出力されたカラーデータとから、レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色する（図４のステップＳＴ６）。
図１１はこの発明の実施の形態１による画像処理装置の画素着色部６における処理内容を示すフローチャートである。
以下、図１１を参照しながら、画素着色部６の処理内容を具体的に説明する。
【００４２】
画素着色部６の配色決定部２１は、色成分受付部３から出力されたカラーデータを取得する（図１１のステップＳＴ２１）。
配色決定部２１は、カラーデータを取得すると、そのカラーデータが示す各々の分類項目である観測対象が有している色成分にしたがって、色成分の配色行列を生成する（ステップＳＴ２２）。
即ち、配色決定部２１は、分類項目が山、草地、海であり、Ｎ＝３であるため、例えば、カラー画像の色の表現法として、ＲＧＢカラーモデルを用いる場合、上記の式（１）に示すような３×３の配色行列を生成する。
具体的には、配色決定部２１は、分類項目である山が有している色成分ａ１１，ａ２１，ａ３１を配色行列の第１列に設定し、分類項目である草地が有している色成分ａ１２，ａ２２，ａ３２を配色行列の第２列に設定し、分類項目である海が有している色成分ａ１３，ａ２３，ａ３３を配色行列の第３列に設定する。
【００４３】
また、配色決定部２１は、カラー画像の色の表現法として、ＣＭＹＫカラーモデルを用いる場合、上記の式（２）に示すような４×３の配色行列を生成する。
具体的には、配色決定部２１は、分類項目である山が有している色成分ａ１１，ａ２１，ａ３１，ａ４１を配色行列の第１列に設定し、分類項目である草地が有している色成分ａ１２，ａ２２，ａ３２，ａ４２を配色行列の第２列に設定し、分類項目である海が有している色成分ａ１３，ａ２３，ａ３３，ａ４３を配色行列の第３列に設定する。
【００４４】
画素着色部６の色合成部２２は、確率算出部５からレーダ画像を構成している各画素が、山を表している画素である確率ｐ１、草地を表している画素である確率ｐ２、海を表している画素である確率ｐ３を取得する（図１１のステップＳＴ２３）。
色合成部２２は、カラー画像の色の表現法として、ＲＧＢカラーモデルを用いる場合、レーダ画像を構成している画素毎に、上記の式（３）に示すように、（ｐ１，ｐ２，ｐ３）を要素とする３×１の行列と、配色決定部２１により生成された式（１）の３×３の配色行列とを乗算することで、当該画素の色（ｃ１，ｃ２，ｃ３）を決定し、その決定した色で当該画素を着色する（図１１のステップＳＴ２４）。
色合成部２２は、カラー画像の色の表現法として、ＣＭＹＫカラーモデルを用いる場合、レーダ画像を構成している画素毎に、上記の式（４）に示すように、（ｐ１，ｐ２，ｐ３）を要素とする３×１の行列と、配色決定部２１により生成された式（２）の４×３の配色行列とを乗算することで、当該画素の色（ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４）を決定し、その決定した色で当該画素を着色する（図１１のステップＳＴ２４）。
【００４５】
色合成部２２は、レーダ画像を構成している全ての画素を着色するまでのステップＳＴ２４の処理を繰り返し実施する（ステップＳＴ２５）。
即ち、色合成部２２は、レーダ画像を構成している画素の中に、未だ着色していない画素が残っている場合（ステップＳＴ２５：ＮＯの場合）、ステップＳＴ２４の処理に戻って、未だ着色していない画素を着色し、レーダ画像を構成している全ての画素を着色すると（ステップＳＴ２５：ＹＥＳの場合）、画素の着色処理を終了する。
【００４６】
画素着色部６の色調整受付部２３は、色合成部２２がレーダ画像を構成している全ての画素を着色することで、そのレーダ画像をカラー化すると、カラー化されたレーダ画像を例えばディスプレイに表示する。これにより、ユーザは、カラー化されたレーダ画像を確認することができる。
ユーザは、レーダ画像における各分類項目の色成分が不適切であると判断すれば、色調整受付部２３を操作することで（ステップＳＴ２６：ＹＥＳの場合）、各分類項目の色成分を調整することができる。
なお、ユーザが、色調整受付部２３を操作しなければ（ステップＳＴ２６：ＮＯの場合）、画像処理装置の一連の処理が終了する。
【００４７】
色調整受付部２３は、ユーザが操作を行うと（ステップＳＴ２６：ＹＥＳの場合）、その操作にしたがって各分類項目における色成分の調整を受け付ける（ステップＳＴ２７）。
即ち、色調整受付部２３は、カラー画像の色の表現法として、ＲＧＢカラーモデルを用いる場合、ユーザの操作にしたがって配色決定部２１により生成された式（１）に示す３×３の配色行列における山が有している色成分ａ１１，ａ２１，ａ３１、草地が有している色成分ａ１２，ａ２２，ａ３２、または、海が有している色成分ａ１３，ａ２３，ａ３３の調整を受け付ける。
また、色調整受付部２３は、カラー画像の色の表現法として、ＣＭＹＫカラーモデルを用いる場合、ユーザの操作にしたがって配色決定部２１により生成された上記の式（２）に示す４×３の配色行列における山が有している色成分ａ１１，ａ２１，ａ３１，ａ４１、草地が有している色成分ａ１２，ａ２２，ａ３２，ａ４２、または、海が有している色成分ａ１３，ａ２３，ａ３３，ａ４３の調整を受け付ける。
【００４８】
色調整受付部２３は、色成分の調整を受け付けると、調整後の色成分を色合成部２２に出力する。
色合成部２２は、色調整受付部２３から調整後の色成分を受けると、調整後の色成分を用いて、色成分の配色行列を生成する。色合成部２２が、画素の色を決定し、その決定した色で画素を着色する処理自体は上記と同様であるため説明を省略する。
【００４９】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータと、特徴量抽出部４により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部５を設け、画素着色部６が、確率算出部５により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分とから、レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色するように構成したので、観測対象の色を再現することができる効果を奏する。
また、この実施の形態１によれば、分類項目の数に制限がないため、レーダ画像内に数多くの観測対象が含まれている場合でも、観測対象の色を再現することができる効果を奏する。
【００５０】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、各々の分類項目分である観測対象が有している色成分の設定を受け付ける色成分受付部３を備えている画像処理装置について示したが、この実施の形態２では、レーダ画像の撮像範囲を含む光学画像から、各々の分類項目である観測対象が有している色成分を設定するものについて説明する。
【００５１】
図１２はこの発明の実施の形態２による画像処理装置を示す構成図であり、図１３はこの発明の実施の形態２による画像処理装置のハードウェア構成図である。
図１２及び図１３において、図１及び図２と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
色成分設定部７は図１３の色成分設定回路３７で実現されるものであり、例えばカメラなどの光学センサにより撮影されたカラー画像から、各々の分類項目である観測対象が有している色成分を設定し、その設定した色成分を示すカラーデータを画素着色部６に出力する処理を実施する。
例えば、カメラなどの光学センサにより撮影されたカラー画像は、レーダ画像取得部１により取得されるレーダ画像の撮像範囲を含むカラー画像である。
【００５２】
図１２では、画像処理装置の構成要素であるレーダ画像取得部１、ラベルデータ受付部２、色成分設定部７、特徴量抽出部４、確率算出部５及び画素着色部６のそれぞれが、図１３に示すような専用のハードウェア、即ち、画像取得処理回路３１、ラベルデータ受付回路３２、色成分設定回路３７、特徴量抽出処理回路３４、確率算出処理回路３５及び画素着色処理回路３６で実現されるものを想定している。
ただし、画像処理装置は、構成要素が専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、画像処理装置がソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合、レーダ画像取得部１、ラベルデータ受付部２、色成分設定部７、特徴量抽出部４、確率算出部５及び画素着色部６の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを図３に示すメモリ４１に格納し、コンピュータのプロセッサ４２がメモリ４１に格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
【００５３】
次に動作について説明する。
色成分設定部７以外は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは色成分設定部７の処理内容だけを説明する。
【００５４】
色成分設定部７は、例えばカメラなどの光学センサにより撮影されたカラー画像を取得する。
また、色成分設定部７は、例えば、観測対象が山、草地、海である場合、分類項目が山、草地、海となるため、そのカラー画像に映っている山、草地、海の位置の指定を受け付ける。
即ち、色成分設定部７は、光学センサにより撮影されたカラー画像をディスプレイに表示したのち、カラー画像に映っている山、草地、海の位置を指定するユーザの操作を受け付ける。
【００５５】
色成分設定部７は、カラー画像の色の表現法として、ＲＧＢカラーモデルを用いる場合、指定された山の位置に対応するカラー画像内の画素の色成分を、分類項目である山が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１１，ａ２１，ａ３１）を設定する。
また、色成分設定部７は、指定された草地の位置に対応するカラー画像内の画素の色成分を、分類項目である草地が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１２，ａ２２，ａ３２）を設定し、指定された海の位置に対応するカラー画像内の画素の色成分を、分類項目である海が有している色成分として（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ１３，ａ２３，ａ３３）を設定する。
【００５６】
色成分設定部７は、カラー画像の色の表現法として、ＣＭＹＫカラーモデルを用いる場合、指定された山の位置に対応するカラー画像内の画素の色成分を、分類項目である山が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１１，ａ２１，ａ３１，ａ４１）を設定する。
また、色成分設定部７は、指定された草地の位置に対応するカラー画像内の画素の色成分を、分類項目である草地が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１２，ａ２２，ａ３２，ａ４２）を設定し、指定された海の位置に対応するカラー画像内の画素の色成分を、分類項目である海が有している色成分として（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（ａ１３，ａ２３，ａ３３，ａ４３）を設定する。
色成分設定部７は、各々の分類項目である観測対象が有している色成分を設定すると、その設定した色成分を示すカラーデータを画素着色部６に出力する。
【００５７】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、レーダ画像の撮像範囲を含むカラー画像から、各々の分類項目である観測対象が有している色成分を設定し、その設定した色成分を示すカラーデータを画素着色部６に出力する色成分設定部７を備えるように構成したので、ユーザが、分類項目である観測対象が有している色成分を設定することなく、分類項目である観測対象が有している色成分を示すカラーデータを画素着色部６に与えることができる効果を奏する。
【００５８】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
この発明は、白黒画像であるレーダ画像をカラー化する画像処理装置及び画像処理方法に適している。
【符号の説明】
【００６０】
１  レーダ画像取得部、２  ラベルデータ受付部、３  色成分受付部、４  特徴量抽出部、５  確率算出部、６  画素着色部、７  色成分設定部、１１  学習データ抽出部、１２  確率算出処理部、２１  配色決定部、２２  色合成部、２３  色調整受付部、３１  画像取得処理回路、３２  ラベルデータ受付回路、３３  色成分受付回路、３４  特徴量抽出処理回路、３５  確率算出処理回路、３６  画素着色処理回路、３７  色成分設定回路、４１  メモリ、４２  プロセッサ。
【図１】
2017179171.tif 000008
【図２】
2017179171.tif 000009
【図３】
2017179171.tif 000010
【図４】
2017179171.tif 000011
【図５】
2017179171.tif 000012
【図６】
2017179171.tif 000013
【図７】
2017179171.tif 000014
【図８】
2017179171.tif 000015
【図９】
2017179171.tif 000016
【図１０】
2017179171.tif 000017
【図１１】
2017179171.tif 000018
【図１２】
2017179171.tif 000019
【図１３】
2017179171.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】平成28年10月6日(2016.10.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
この発明に係る画像処理装置は、レーダ画像の輝度分布から、レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出する特徴量抽出部と、レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部とを設け、画素着色部が、確率算出部により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分との積をとってレーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色するようにしたものである。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
この発明によれば、レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部を設け、画素着色部が、確率算出部により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分との積をとってレーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色するように構成したので、観測対象の色を再現することができる効果がある。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ画像の輝度分布から、前記レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応する前記レーダ画像内の画素を示すラベルデータと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、前記レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部と、
前記確率算出部により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分とから、前記レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、前記決定した色で各画素を着色する画素着色部と
を備え、
前記画素着色部は、前記確率算出部により算出された確率と各々の観測対象が有している色成分との積をとって各画素の色を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
各々の観測対象が有している色成分の設定を受け付けて、前記色成分を前記画素着色部に出力する色成分受付部を備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記レーダ画像の撮像範囲を含むカラー画像から、各々の観測対象が有している色成分を設定し、前記色成分を前記画素着色部に出力する色成分設定部を備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
特徴量抽出部が、レーダ画像の輝度分布から、前記レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出し、
確率算出部が、前記レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応する前記レーダ画像内の画素を示すラベルデータと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、前記レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出し、
画素着色部が、前記確率算出部により算出された確率と、各々の観測対象が有している色成分との積をとって前記レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、前記決定した色で各画素を着色する
画像処理方法。
【手続補正書】
【提出日】平成29年3月9日(2017.3.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
この発明に係る画像処理装置は、レーダ画像の輝度分布から、レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出する特徴量抽出部と、レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部と、レーダ画像の撮像範囲を含むカラー画像から、各々の観測対象が有している色成分を設定する色成分設定部とを設け、画素着色部が、確率算出部により算出された確率と、色成分設定部により設定された各々の観測対象が有している色成分との積をとってレーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色するようにしたものである。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
この発明によれば、レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応するレーダ画像内の画素を示すラベルデータと、特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部と、レーダ画像の撮像範囲を含むカラー画像から、各々の観測対象が有している色成分を設定する色成分設定部とを設け、画素着色部が、確率算出部により算出された確率と、色成分設定部により設定された各々の観測対象が有している色成分との積をとってレーダ画像を構成している各画素の色を決定し、その決定した色で各画素を着色するように構成したので、観測対象の色を再現することができる効果がある。
【手続補正３】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ画像の輝度分布から、前記レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応する前記レーダ画像内の画素を示すラベルデータと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、前記レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出する確率算出部と、
前記レーダ画像の撮像範囲を含むカラー画像から、各々の観測対象が有している色成分を設定する色成分設定部と、
前記確率算出部により算出された確率と、前記色成分設定部により設定された各々の観測対象が有している色成分とから、前記レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、前記決定した色で各画素を着色する画素着色部と
を備え、
前記画素着色部は、前記確率算出部により算出された確率と前記各々の観測対象が有している色成分との積をとって各画素の色を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
特徴量抽出部が、レーダ画像の輝度分布から、前記レーダ画像を構成している各画素の位置での特徴量を抽出し、
確率算出部が、前記レーダ画像に映っている観測対象毎に、当該観測対象が存在している範囲内の地点に対応する前記レーダ画像内の画素を示すラベルデータと、前記特徴量抽出部により抽出された特徴量とを用いて、前記レーダ画像を構成している各画素が、各々の観測対象を表している画素である確率を算出し、
色成分設定部が、前記レーダ画像の撮像範囲を含むカラー画像から、各々の観測対象が有している色成分を設定し、
画素着色部が、前記確率算出部により算出された確率と、前記色成分設定部により設定された各々の観測対象が有している色成分との積をとって前記レーダ画像を構成している各画素の色を決定し、前記決定した色で各画素を着色する
画像処理方法。
【国際調査報告】
2017179171.tif 000021
2017179171.tif 000022
2017179171.tif 000023
2017179171.tif 000024