(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度の中で、最小の放射輝度を特定する最小放射輝度特定手段と、
大気中の分子又は粒子によって太陽光が散乱された光が上記センサに入射されることによって発生する大気散乱放射輝度の中で、上記センサにより観測される波長帯に依存する既知の成分と、上記最小放射輝度特定手段により特定された最小の放射輝度とを用いて、上記センサの観測環境に依存する成分を算出し、上記観測環境に依存する成分と上記波長帯に依存する成分から大気散乱放射輝度を算出する大気散乱放射輝度算出手段と、
上記大気散乱放射輝度算出手段により算出された大気散乱放射輝度と既知の大気透過率を用いて、上記センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度を補正する放射輝度補正手段と、
上記放射輝度補正手段により各画素の放射輝度が補正された画像を出力する画像出力手段と
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
画像出力手段は、放射輝度補正手段により各画素の放射輝度が補正された画像をスペクトル解析して、そのスペクトル解析結果であるスペクトル解析画像を出力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３】
画像出力手段は、放射輝度補正手段により補正された各画素の放射輝度から植生指標値を算出して、植生の活性度を表す植生活性度分布画像を出力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】
画像出力手段は、放射輝度補正手段により補正された各画素の放射輝度を温度に換算して、被写体の温度分布を示す温度分布画像を出力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５】
画像出力手段は、放射輝度補正手段により補正された各画素の放射輝度からフォールスカラー画像を生成して、上記フォールスカラー画像を出力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６】
最小放射輝度特定手段が、センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度の中で、最小の放射輝度を特定する最小放射輝度特定処理ステップと、
大気散乱放射輝度算出手段が、大気中の分子又は粒子によって太陽光が散乱された光が上記センサに入射されることによって発生する大気散乱放射輝度の中で、上記センサにより観測される波長帯に依存する既知の成分と、上記最小放射輝度特定処理ステップで特定された最小の放射輝度とを用いて、上記センサの観測環境に依存する成分を算出し、上記観測環境に依存する成分と上記波長帯に依存する成分から大気散乱放射輝度を算出する大気散乱放射輝度算出処理ステップと、
放射輝度補正手段が、上記大気散乱放射輝度算出処理ステップで算出された大気散乱放射輝度と既知の大気透過率を用いて、上記センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度を補正する放射輝度補正処理ステップと、
画像出力手段が、上記放射輝度補正処理ステップで各画素の放射輝度が補正された画像を出力する画像出力処理ステップと
を備えた画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、センサにより観測された画像に対する画像処理を実施して、画像処理後の画像を出力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】
例えば、衛星や航空機に搭載されているバンド数ｎのマルチスペクトラルセンサにより観測された画像であるマルチスペクトルデータを用いて、フォールスカラーによる植生活性度分布画像や温度分布画像を生成している画像処理装置がある。
しかし、衛星や航空機に搭載されているセンサが観測する場合、被写体の放射輝度が長距離の大気を伝搬してセンサに到達するため、大気伝搬の影響を受けた被写体の放射輝度がセンサに観測される。
【０００３】
センサに観測される輝度は、大気透過時に減衰している被写体の放射輝度と、大気散乱放射輝度（大気中の分子又は粒子によって、太陽光が散乱された光がセンサに入射されることで発生する放射輝度）の和になる。
したがって、大気透過率（センサにより観測される波長帯に依存する固有の値）と、大気散乱放射輝度の大気伝搬補正パラメータとが既知であれば、被写体本来の放射輝度を算出することができるが、センサにより観測される波長帯や、センサの観測条件（例えば、季節、エアロゾルなど）に応じて、大気伝搬補正パラメータが異なる。
このため、画像処理装置が、センサにより観測された画像を構成している各画素の輝度値（被写体の放射輝度）を補正するためには、大気伝搬補正パラメータを特定する必要がある。
【０００４】
例えば、以下の特許文献１には、目視によって被写体の陰影部を抽出し、陰影部の放射輝度から大気伝搬補正パラメータを算出し、その大気伝搬補正パラメータを用いて、被写体の放射輝度を補正している画像処理装置が開示されている。
また、以下の特許文献２には、地形データから海面の領域を特定し、海面の放射輝度から大気伝搬補正パラメータを算出し、その大気伝搬補正パラメータを用いて、被写体の放射輝度を補正している画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１５７５６１号公報（段落番号［０００７］）
【特許文献２】特開平６−３００８４５号公報（段落番号［０００８］）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
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、特許文献１の場合、被写体の陰影部の放射輝度から大気伝搬補正パラメータを算出しているが、ユーザが目視で陰影部を指定して、その陰影部の放射輝度を抽出することが前提となっており、自動的に大気伝搬補正パラメータを算出するものではない。また、ユーザが被写体の陰影部を適正に指定しなければ、適正な大気伝搬補正パラメータを算出することができず、被写体の放射輝度を高精度に補正することができない課題があった。
また、特許文献２の場合、地形データから海面の領域を特定して、海面の放射輝度から大気伝搬補正パラメータを算出しているため、地形データを入手できなければ、大気伝搬補正パラメータを算出することができず、被写体の放射輝度を補正することができない課題があった。
【０００７】
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、地形データを利用することなく、センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度を高精度に補正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】
【０００８】
この発明に係る画像処理装置は、センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度の中で、最小の放射輝度を特定する最小放射輝度特定手段と、大気中の分子又は粒子によって太陽光が散乱された光がセンサに入射されることによって発生する大気散乱放射輝度の中で、センサにより観測される波長帯に依存する既知の成分と、最小放射輝度特定手段により特定された最小の放射輝度とを用いて、センサの観測環境に依存する成分を算出し、その観測環境に依存する成分と波長帯に依存する成分から大気散乱放射輝度を算出する大気散乱放射輝度算出手段とを設け、放射輝度補正手段が、大気散乱放射輝度算出手段により算出された大気散乱放射輝度と既知の大気透過率を用いて、センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度を補正するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度値の中で、最小の放射輝度を特定する最小放射輝度特定手段と、大気中の分子又は粒子によって太陽光が散乱された光がセンサに入射されることによって発生する大気散乱放射輝度の中で、センサにより観測される波長帯に依存する既知の成分と、最小放射輝度特定手段により特定された最小の放射輝度とを用いて、センサの観測環境に依存する成分を算出し、その観測環境に依存する成分と波長帯に依存する成分から大気散乱放射輝度を算出する大気散乱放射輝度算出手段とを設け、放射輝度補正手段が、大気散乱放射輝度算出手段により算出された大気散乱放射輝度と既知の大気透過率を用いて、センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度値を補正するように構成したので、地形データを利用することなく、センサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度値を高精度に補正することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【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処理内容（画像処理方法）を示すフローチャートである。
【図３】大気散乱モデルを示すイメージ図である。
【図４】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５】画像出力部１１による植生活性度分布画像の表示例を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態３による画像処理装置を示す構成図である。
【図７】この発明の実施の形態４による画像処理装置を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【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る。
図１において、画像入力部１はバンド数ｎのマルチスペクトラルセンサとデータ通信する機能（例えば、通信機器、ネットワークインタフェース）を備えており、バンド数ｎのマルチスペクトラルセンサにより観測された画像を入力する処理を実施する。
ヒストグラム解析部２は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、画像入力部１により入力された各センサの画像をヒストグラム解析することで、各センサの画像毎に、当該画像を構成している各画素の輝度値（放射輝度）の中で、最小の輝度値を特定する処理を実施する。
なお、画像入力部１及びヒストグラム解析部２から最小放射輝度特定手段が構成されている。
【００１２】
センサパラメータ記憶部３は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、例えば、マルチスペクトラルセンサにより観測される波長帯に依存する固有の値である大気透過率τや、大気散乱放射輝度比α（後述する大気散乱放射輝度の中で、マルチスペクトラルセンサにより観測される波長帯に依存する既知の成分）などをセンサパラメータとして記憶している。
大気伝搬補正部４はマルチスペクトラルセンサにより観測された画像を構成している各画素の輝度値を補正する処理部であり、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６及び大気透過率補正部７から構成されている。
【００１３】
大気散乱放射輝度計算部５は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、大気中の分子又は粒子によって太陽光が散乱された光がマルチスペクトラルセンサに入射されることによって発生する大気散乱放射輝度の中で、マルチスペクトラルセンサにより観測される波長帯に依存する既知の成分（センサパラメータとしてセンサパラメータ記憶部３に記憶されている）と、ヒストグラム解析部２により特定された最小の輝度値とを用いて、マルチスペクトラルセンサの観測環境（例えば、季節、エアロゾルなど）に依存する成分を算出し、その観測環境に依存する成分と波長帯に依存する成分から大気散乱放射輝度を算出する処理を実施する。なお、大気散乱放射輝度計算部５は大気散乱放射輝度算出手段を構成している。
【００１４】
大気散乱放射輝度補正部６は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、画像入力部１により入力された画像を構成している各画素の輝度値から、大気散乱放射輝度計算部５により算出された大気散乱放射輝度を減算する処理を実施する。
大気透過率補正部７は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、大気散乱放射輝度補正部６の減算結果をセンサパラメータ記憶部３に記憶されている大気透過率τで除算することで、各画素の輝度値を補正する処理を実施する。
なお、大気散乱放射輝度補正部６及び大気透過率補正部７から放射輝度補正手段が構成されている。
【００１５】
スペクトル解析部８は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、大気伝搬補正部４により各画素の輝度値が補正された画像をスペクトル解析して、そのスペクトル解析結果であるスペクトル解析画像を出力する処理を実施する。
画像出力部９は例えばＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）から構成されており、スペクトル解析部８から出力されたスペクトル解析画像を図示せぬディスプレイに表示する処理を実施する。
なお、スペクトル解析部８及び画像出力部９から画像出力手段が構成されている。
【００１６】
図１の例では、画像処理装置の構成要素である画像入力部１、ヒストグラム解析部２、センサパラメータ記憶部３、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６、大気透過率補正部７、スペクトル解析部８及び画像出力部９のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
画像処理装置がコンピュータで構成されている場合、センサパラメータ記憶部３をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、画像入力部１、ヒストグラム解析部２、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６、大気透過率補正部７、スペクトル解析部８及び画像出力部９の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリ格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリ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２はこの発明の実施の形態１による画像処理装置の処理内容（画像処理方法）を示すフローチャートである。
図３は大気散乱モデルを示すイメージ図である。
【００１７】
次に動作について説明する。
太陽光は、図３に示すように、被写体である地表で反射され、その反射光（強度）がマルチスペクトラルセンサに観測される。
例えば、バンドｉの波長帯に対する被写体本来の放射輝度Ｌi（被写体である地表で反射される太陽光の強度であり、以下、被写体本来の放射輝度を「被写体の放射輝度」と称する）は、大気の伝搬中に減衰されるが、波長帯に依存する大気透過率をτiとすると、被写体である地表から遠距離に位置するマルチスペクトラルセンサに伝達される放射輝度はτiＬiとなる。
ただし、ｉ＝１〜ｎのバンドを表している。
【００１８】
また、大気中の分子又は粒子によって、太陽光が散乱された光がバンドｉのマルチスペクトラルセンサに入射されることによって発生する放射輝度である大気散乱放射輝度
Ｌscatt,iが被写体の放射輝度Ｌiに加わるため、大気減衰及び大気散乱光を含んでいるバンドｉの放射輝度はτiＬi＋Ｌscatt,iとなる。
したがって、マルチスペクトラルセンサにより観測されるバンドｉの放射輝度
Ｌsensor,iは、下記の式（１）で表される。
Ｌsensor,i＝τiＬi＋Ｌscatt,i              （１）
【００１９】
マルチスペクトラルセンサは、バンドｉの放射輝度Ｌsensor,iを観測すると、その放射輝度Ｌsensor,iから画像を形成し（当該画像を構成している各画素は、その画素位置における放射輝度Ｌsensor,iの輝度値を有している）、その画像を図１の画像処理装置に出力する。
画像処理装置の画像入力部１は、バンド数ｎのマルチスペクトラルセンサから出力される画像を入力し、ｎ個の画像をヒストグラム解析部２に出力する（図２のステップＳＴ１）。
【００２０】
ヒストグラム解析部２は、画像入力部１からｎ個の画像を受けると、ｎ個の画像のヒストグラム解析を行うことで、それぞれの画像毎に、当該画像を構成している各画素の放射輝度値Ｌsensor,iの中で、最小の放射輝度値（Ｌsensor,i）minを特定する（ステップＳＴ２）。
【００２１】
大気散乱放射輝度計算部５は、ヒストグラム解析部２が、ｎ個の画像内での最小の放射輝度値（Ｌsensor,i）minを特定すると、下記の式（２）に示すように、最小の放射輝度値（Ｌsensor,i）minと、センサパラメータ記憶部３に記憶されているバンドｉの波長帯に依存する大気散乱放射輝度比αiとを用いて、マルチスペクトラルセンサの観測環境（例えば、季節、エアロゾルなど）に依存する成分Ｌscatt0を算出する（ステップＳＴ３）。
0005921311.tif 000002
なお、最小の放射輝度値（Ｌsensor,i）minは、波長依存性があり、バンド毎に異なるデータ特性を持っているが、式（２）では、その波長特性を波長帯に依存する成分である大気散乱放射輝度比αiで正規化しているため、同特性のデータとして扱うことができる。
したがって、バンド数ｎのマルチスペクトラルセンサの観測データを統計的に処理することができる。
【００２２】
大気散乱放射輝度計算部５は、マルチスペクトラルセンサの観測環境に依存する成分
Ｌscatt0を算出すると、下記の式（３）に示すように、その観測環境に依存する成分Ｌscatt0と、波長帯に依存する成分である大気散乱放射輝度比αiとを用いて、大気中の分子又は粒子による太陽光の散乱光がバンドｉのマルチスペクトラルセンサに入射されることによって発生する大気散乱放射輝度Ｌscatt,iを算出する（ステップＳＴ４）。
0005921311.tif 000003
【００２３】
ここで、大気散乱は、大気中の分子や微粒子により光線が散乱されるミー散乱や、レイリー散乱が支配的であり、光線の波長と分子・粒子の構成によって散乱の大きさが決定される。
この実施の形態１では、光線の波長をセンサパラメータによって決定するため、その成分をαiとしてモデル化して、センサパラメータ記憶部３に記憶している。異なるマルチスペクトラルセンサを用いる場合でも、センサパラメータ記憶部３に記憶しているαiを交換することで対応することができる。
この実施の形態１では、上述したように、分子や粒子の構成によって決まる大気散乱の大きさを観測環境に依存する成分Ｌscatt0としてモデル化しているが、分子や粒子の構成は気候により異なり、また、その影響も、日照条件やマルチスペクトラルセンサの視軸条件などによって変化する。
【００２４】
大気散乱放射輝度補正部６は、大気散乱放射輝度計算部５が大気散乱放射輝度
Ｌscatt,iを算出すると、下記の式（４）の分子部分に示すように、画像入力部１により入力された画像（バンド数ｎのマルチスペクトラルセンサにより観測された画像）を構成している各画素の放射輝度値Ｌsensor,iから、大気散乱放射輝度計算部５により算出された大気散乱放射輝度Ｌscatt,iを減算する（ステップＳＴ５）。
大気透過率補正部７は、下記の式（４）に示すように、大気散乱放射輝度補正部６の減算結果をセンサパラメータ記憶部３に記憶されている波長帯に依存する大気透過率τiで除算することで、各画素の放射輝度値Ｌsensor,iを補正する（ステップＳＴ６）。
大気透過率補正部７による補正後の放射輝度値Ｌiは、スペクトル解析部８に出力される。
0005921311.tif 000004
【００２５】
この実施の形態１では、大気散乱放射輝度補正部６の減算結果を大気透過率τiで除算することで、各画素の放射輝度値Ｌsensor,iを補正しているが、大気透過率τiは、気候などの大気条件依存性よりも、波長帯依存性が大きいため、各マルチスペクトラルセンサの波長帯に対応する大気透過率τiがセンサパラメータ記憶部３に記憶されている。
なお、大気透過率τiのデータは、対象となるマルチスペクトラルセンサによる実測値を用いてもよいし、大気伝搬のシミュレーションにより算出された値を使用するようにしてもよい。
様々な気候条件やセンサの観測条件に対する大気透過率の平均をτiとして用いることで、統計的に確度が高い大気透過率を設定することができる。
【００２６】
スペクトル解析部８は、大気伝搬補正部４の大気透過率補正部７から各画素の輝度値が補正された画像を受けると、その画像をスペクトル解析して、そのスペクトル解析結果であるスペクトル解析画像を画像出力部９に出力する（ステップＳＴ７）。
なお、スペクトル解析部８が、例えば、各バンドの比率あるいは差分を出力する形態のスペクトルデータ解析を行う場合、上記の大気透過率τiは、相対値として各バンドの比率が与えられるものであってもよい。
画像出力部９は、スペクトル解析部８からスペクトル解析画像を受けると、そのスペクトル解析画像を図示せぬディスプレイに表示する（ステップＳＴ８）。
【００２７】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、マルチスペクトラルセンサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度値の中で、最小の放射輝度値を特定するヒストグラム解析部２と、大気中の分子又は粒子によって太陽光が散乱された光がマルチスペクトラルセンサに入射されることによって発生する大気散乱放射輝度の中で、マルチスペクトラルセンサにより観測される波長帯に依存する既知の成分である大気散乱放射輝度比と、ヒストグラム解析部２により特定された最小の放射輝度値とを用いて、マルチスペクトラルセンサの観測環境に依存する成分を算出し、その観測環境に依存する成分と大気散乱放射輝度比から大気散乱放射輝度を算出する大気散乱放射輝度計算部５とを設け、大気散乱放射輝度計算部５により算出された大気散乱放射輝度と既知の大気透過率を用いて、各画素の放射輝度値を補正するように構成したので、地形データを利用することなく、マルチスペクトラルセンサにより観測された画像を構成している各画素の放射輝度値を高精度に補正することができる効果を奏する。
【００２８】
この実施の形態１では、ヒストグラム解析部２が、ｎ個の画像のヒストグラム解析を行うことで、それぞれの画像毎に、当該画像を構成している各画素の放射輝度値Ｌsensor,iの中で、最小の放射輝度値（Ｌsensor,i）minを特定するものを示したが、ヒストグラムの中で下位数％を除き、残りのヒストグラムの中から、最小の放射輝度値（Ｌsensor,i）minを特定するようにしてもよい。
即ち、マルチスペクトラルセンサには、不良画素や内部回路の不具合よって、センサへの入射輝度が適切に出力されない画素が存在する。このとき、不良画素の多くは、入射輝度値がゼロ、あるいは、飽和値が出力されるため、不良画素を除いた値から最小の放射輝度値（Ｌsensor,i）minを特定することで、より高精度な大気散乱放射輝度の観測環境に依存する成分Ｌscatt0を算出することができる。
例えば、画像内の不良画素の数が総画素数の１％である場合、ヒストグラムの中で下位１％を除き、残りの上位９９％のヒストグラムの中から、最小の放射輝度値（Ｌsensor,i）minを特定することで、不良画素や内部回路の不具合による誤信号を除去することができる。
【００２９】
実施の形態２．
図４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、図において、図１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。
植生指標値算出部１０は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、大気伝搬補正部４により補正された各画素の光輝度値から植生指標値を算出して、植生の活性度を表す植生活性度分布画像を出力する処理を実施する。
画像出力部１１は例えばＧＰＵから構成されており、植生指標値算出部１０から出力された植生活性度分布画像を図示せぬディスプレイに表示する処理を実施する。
なお、植生指標値算出部１０及び画像出力部１１から画像出力手段が構成されている。
【００３０】
図４の例では、画像処理装置の構成要素である画像入力部１、ヒストグラム解析部２、センサパラメータ記憶部３、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６、大気透過率補正部７、植生指標値算出部１０及び画像出力部１１のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
画像処理装置がコンピュータで構成されている場合、センサパラメータ記憶部３をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、画像入力部１、ヒストグラム解析部２、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６、大気透過率補正部７、植生指標値算出部１０及び画像出力部１１の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリ格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリ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。
【００３１】
次に動作について説明する。
ただし、植生指標値算出部１０及び画像出力部１１以外は、上記実施の形態１と同様であるため、植生指標値算出部１０及び画像出力部１１の処理内容だけを説明する。
【００３２】
この実施の形態２の画像処理装置は、植生の活性度を表す植生活性度分布画像を表示するものであり、植物はＩＲ（ＩｎｆｒａＲｅｄ：近赤外の波長に感度を有するマルチスペクトラルセンサ）の反射率が高く、Ｒ（Ｒｅｄ：赤の波長に感度を有するマルチスペクトラルセンサ）の反射率が低いため、一般的な植生指標値ＮＤＶＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ）は、下記の式（５）で与えられる。
0005921311.tif 000005
【００３３】
そこで、植生指標値算出部１０は、大気伝搬補正部４の大気透過率補正部７からバンド数ｎのマルチスペクトラルセンサに係る補正後の放射輝度値Ｌiを受けると、下記の式（６）に示すように、近赤外の波長に感度を有するマルチスペクトラルセンサに係る補正後の光輝度値Ｌiを式（５）のＬsensor,IR（式（６）では、ＬIR）として用い、赤の波長に感度を有するマルチスペクトラルセンサに係る補正後の光輝度値Ｌiを式（５）のＬsensor,R（式（６）では、ＬR）として用いることで、植生指標値ＮＤＶＩを算出する。
0005921311.tif 000006
【００３４】
植生指標値算出部１０は、植生指標値ＮＤＶＩを算出すると、各画素の植生指標値ＮＤＶＩからなる植生活性度分布画像を画像出力部１１に出力する。
画像出力部１１は、植生指標値算出部１０から植生活性度分布画像を受けると、その植生活性度分布画像をディスプレイに表示する。図５は画像出力部１１による植生活性度分布画像の表示例を示す説明図である。
【００３５】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、大気伝搬補正部４により補正された各画素の光輝度値から植生指標値を算出して、植生の活性度を表す植生活性度分布画像を出力する植生指標値算出部１０を設け、画像出力部１１が、植生指標値算出部１０から出力された植生活性度分布画像をディスプレイに表示するように構成したので、高精度の植生の活性度を確認することができる効果を奏する。
【００３６】
実施の形態３．
図６はこの発明の実施の形態３による画像処理装置を示す構成図であり、図において、図１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。
温度解析部１２は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、大気伝搬補正部４により補正された各画素の放射輝度値を温度に換算して、被写体の温度分布を示す温度分布画像を出力する処理を実施する。
画像出力部１３は例えばＧＰＵから構成されており、温度解析部１２から出力された温度分布画像を図示せぬディスプレイに表示する処理を実施する。
なお、温度解析部１２及び画像出力部１３から画像出力手段が構成されている。
【００３７】
図６の例では、画像処理装置の構成要素である画像入力部１、ヒストグラム解析部２、センサパラメータ記憶部３、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６、大気透過率補正部７、温度解析部１２及び画像出力部１３のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
画像処理装置がコンピュータで構成されている場合、センサパラメータ記憶部３をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、画像入力部１、ヒストグラム解析部２、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６、大気透過率補正部７、温度解析部１２及び画像出力部１３の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリ格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリ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。
【００３８】
次に動作について説明する。
ただし、温度解析部１２及び画像出力部１３以外は、上記実施の形態１と同様であるため、温度解析部１２及び画像出力部１３の処理内容だけを説明する。
【００３９】
温度解析部１２は、大気伝搬補正部４により補正された各画素の放射輝度値Ｌiを温度に換算するが、具体的には、室温（約３００Ｋ）程度で放射輝度が最大となる１０μｍ辺りに波長感度を有するマルチスペクトラルセンサの放射輝度ＬTIR（＝Ｌi）を用いて、その放射輝度ＬTIRから温度換算を行うものである。
温度換算式としては、下記の式（７）に示すプランクの黒体放射式を用いることができる。
0005921311.tif 000007
【００４０】
ここで、ＴＩＲ（Ｔｈｅｒｍａｌ  ＩｎｆｒａＲｅｄ）は熱赤外を指し、ｃ1は第一放射定数、ｃ2は第二放射定数、λTIRは熱赤外センサの波長、Ｔは被写体の放射温度である。
熱赤外センサの中心波長λTIR0と、熱赤外センサが感度を持つ半値全幅をΔλとすると、式（７）は式（８）のように簡易化することができる。
0005921311.tif 000008
【００４１】
したがって、温度解析部１２は、バンド数ｎのマルチスペクトラルセンサのうち、熱赤外の波長に感度を有するマルチスペクトラルセンサに係る補正後の光輝度値Ｌiを式（８）のＬTIRとして用いることで、温度Ｔを算出することができる。
温度解析部１２は、温度Ｔを算出すると、各画素の温度Ｔからなる温度分布画像を画像出力部１３に出力する。
画像出力部１３は、温度解析部１２から温度分布画像を受けると、その温度分布画像をディスプレイに表示する。
【００４２】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、大気伝搬補正部４により補正された各画素の光輝度値を温度に換算して、被写体の温度分布を示す温度分布画像を出力する温度解析部１２を設け、画像出力部１３が、温度解析部１２から出力された温度分布画像をディスプレイに表示するように構成したので、高精度の被写体の温度を確認することができる効果を奏する。
【００４３】
実施の形態４．
図７はこの発明の実施の形態４による画像処理装置を示す構成図であり、図において、図１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。
フォールスカラー画像生成部１４は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、大気伝搬補正部４により補正された各画素の光輝度値からフォールスカラー画像を生成して、そのフォールスカラー画像を出力する処理を実施する。
画像出力部１５は例えばＧＰＵから構成されており、フォールスカラー画像生成部１４から出力されたフォールスカラー画像を図示せぬディスプレイに表示する処理を実施する。
なお、フォールスカラー画像生成部１４及び画像出力部１５から画像出力手段が構成されている。
【００４４】
図７の例では、画像処理装置の構成要素である画像入力部１、ヒストグラム解析部２、センサパラメータ記憶部３、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６、大気透過率補正部７、フォールスカラー画像生成部１４及び画像出力部１５のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
画像処理装置がコンピュータで構成されている場合、センサパラメータ記憶部３をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、画像入力部１、ヒストグラム解析部２、大気散乱放射輝度計算部５、大気散乱放射輝度補正部６、大気透過率補正部７、フォールスカラー画像生成部１４及び画像出力部１５の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリ格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリ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。
【００４５】
次に動作について説明する。
ただし、フォールスカラー画像生成部１４及び画像出力部１５以外は、上記実施の形態１と同様であるため、フォールスカラー画像生成部１４及び画像出力部１５の処理内容だけを説明する。
【００４６】
上記実施の形態２では、植生活性度分布画像をディスプレイに表示し、上記実施の形態３では、温度分布画像をディスプレイに表示するものを示したが、例えば、植生活性度分布画像の表示を目的とする場合、表示カラーのＲＧＢバンドに、ＩＲ，Ｒ，Ｇを設定することで、植生活性度分布のフォールスカラー画像を生成することができる。
また、温度分布画像の表示を目的とする場合、表示カラーのＲＧＢバンドに、Ｒ，Ｇ，ＴＩＲを設定することで、温度分布のフォールスカラー画像を生成することができる。
【００４７】
したがって、フォールスカラー画像生成部１４は、例えば、植生活性度分布画像の表示を目的とする場合、図４の植生指標値算出部１０と同様の植生活性度分布画像生成機能を備え、植生活性度分布画像を生成する際、表示カラーのＲＧＢバンドに、ＩＲ，Ｒ，Ｇを設定することで、植生活性度分布のフォールスカラー画像を生成する。
また、温度分布画像の表示を目的とする場合、図６の温度解析部１２と同様の温度分布画像生成機能を備え、温度分布画像を生成する際、表示カラーのＲＧＢバンドに、Ｒ，Ｇ，ＴＩＲを設定することで、温度分布のフォールスカラー画像を生成する。
画像出力部１５は、フォールスカラー画像生成部１４から出力されたフォールスカラー画像をディスプレイに表示する。
【００４８】
以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、大気伝搬補正部４により補正された各画素の光輝度値からフォールスカラー画像を生成するフォールスカラー画像生成部１４を設け、画像出力部１５が、フォールスカラー画像生成部１４により生成されたフォールスカラー画像をディスプレイに表示するように構成したので、高精度なフォールスカラーを確認することができる効果を奏する。
【００４９】
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。
【符号の説明】
【００５０】
１  画像入力部（最小放射輝度特定手段）、２  ヒストグラム解析部（最小放射輝度特定手段）、３  センサパラメータ記憶部、４  大気伝搬補正部、５  大気散乱放射輝度計算部（大気散乱放射輝度算出手段）、６  大気散乱放射輝度補正部（放射輝度補正手段）、７  大気透過率補正部（放射輝度補正手段）、８  スペクトル解析部、９  画像出力部（画像出力手段）、１０  植生指標値算出部（画像出力手段）、１１  画像出力部（画像出力手段）、１２  温度解析部（画像出力手段）、１３  画像出力部（画像出力手段）、１４  フォールスカラー画像生成部（画像出力手段）、１５  画像出力部（画像出力手段）。
【図１】
0005921311.tif 000009
【図２】
0005921311.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
0005921311.tif 000013
【図６】
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【図７】
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