(57)【要約】【課題】自然のさまざまな条件下において、リアリティの高い海面の画像を容易に生成すること。【解決手段】海面画像生成装置１４が、海上に吹く風のさまざまな条件を考慮することができるPierson-Moskowitz型のモデルを用いて波高スペクトル分布を算出し、算出された波高スペクトル分布を２次元の乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布でフィルタリングし、フィルタリングの結果得られたスペクトル分布に対して逆フーリエ変換を適用することにより波高分布を生成し、生成された波高分布に基づいて海面画像を生成する。【選択図】        図１
2006309632.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
海面の画像を生成する海面画像生成装置であって、
Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成するスペクトル分布生成手段と、
前記スペクトル分布生成手段により生成されたスペクトル分布を記憶するスペクトル分布記憶手段と、
前記スペクトル分布記憶手段により記憶されたスペクトル分布に基づいて海面画像を生成する海面画像生成手段と、
を備えたことを特徴とする海面画像生成装置。
【請求項２】
前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布とCox-Munk型のモデルに基づいて算出された海面反射率とに基づいて海面画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の海面画像生成装置。
【請求項３】
前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布に基づいて波高分布を算出し、当該波高分布において画像センサの各画素に対応する波高の位置をレイトレーシングにより算出し、算出された位置における海面の法線ベクトルに基づいて傾斜した海面の海面反射率をCox-Munk型のモデルを用いて算出することにより海面画像を生成することを特徴とする請求項２に記載の海面画像生成装置。
【請求項４】
前記海面画像生成手段は、海水の分光屈折率に基づいてCox-Munk型のモデルを用いることにより海面の分光反射率を算出し、当該分光反射率に基づいて太陽光の海面反射率を算出することにより海面画像を生成することを特徴とする請求項３に記載の海面画像生成装置。
【請求項５】
前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布に基づいて所定の範囲の波高分布を算出し、当該波高分布を繰り返し利用することにより、所定の範囲の海面画像を生成することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の海面画像生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、海面の画像を生成する海面画像生成装置に関し、特に、自然のさまざまな条件下において、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができる海面画像生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータグラフィックスの技術を用いて、複雑なパターンの波が発生する海面の画像を生成することがおこなわれている。生成された海面の画像は、船舶の操縦訓練用のシミュレータなどにおいて利用される。
【０００３】
波の様子は、視点が移動したり、時間が経過したりすることにより変化する。したがって、海面の画像を生成する際には、視点の移動や時間経過に応じて海面が変化するようにする必要がある。
【０００４】
そのため、視点の変位に対応する複数の波高パターンを、時間の経過に応じて変化するゆらぎにより変調し、海面の動画像を生成する技術などが開発されている（特許文献１を参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開平９−４４６９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した特許文献１に代表される従来技術では、正弦波で波高パターンを模擬しているため、生成された海面の画像がリアリティに乏しくなってしまうという問題があった。
【０００７】
具体的には、海上に風が吹いているような場合には、その風の風力や風向などにより海上に発生する波のパターンが変化するが、従来技術においては、そのようなさまざま自然の条件下における実際の海面の物理現象を模擬することができないという問題があった。
【０００８】
そのため、自然のさまざまな条件下において、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができる技術の開発が重要な課題として残されていた。
【０００９】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、自然のさまざまな条件下において、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができる海面画像生成装置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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、海面の画像を生成する海面画像生成装置であって、Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成するスペクトル分布生成手段と、前記スペクトル分布生成手段により生成されたスペクトル分布を記憶するスペクトル分布記憶手段と、前記スペクトル分布記憶手段により記憶されたスペクトル分布に基づいて海面画像を生成する海面画像生成手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記発明において、前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布とCox-Munk型のモデルに基づいて算出された海面反射率とに基づいて海面画像を生成することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記発明において、前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布に基づいて波高分布を算出し、当該波高分布において画像センサの各画素に対応する波高の位置をレイトレーシングにより算出し、算出された位置における海面の法線ベクトルに基づいて傾斜した海面の海面反射率をCox-Munk型のモデルを用いて算出することにより海面画像を生成することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記海面画像生成手段は、海水の分光屈折率に基づいてCox-Munk型のモデルを用いることにより海面の分光反射率を算出し、当該分光反射率に基づいて太陽光の海面反射率を算出することにより海面画像を生成することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、上記発明において、前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布に基づいて所定の範囲の波高分布を算出し、当該波高分布を繰り返し利用することにより、所定の範囲の海面画像を生成することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、上記発明において、画像センサの設置高度、画像センサの視軸方位、画像センサの感度波長、画像センサの瞬時視野、画像センサの画素数、太陽の方位、太陽の高度、風向、風速に係る情報のうち少なくとも１つの情報の入力を受け付ける情報受付手段をさらに備え、前記海面画像生成手段は、前記情報受付手段により受け付けられた情報に対応し、かつ、前記画像センサにより取得される仮想の海面画像を生成することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、海面の画像を生成する海面画像生成方法であって、Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成するスペクトル分布生成工程と、前記スペクトル分布生成工程により生成されたスペクトル分布を記憶するスペクトル分布記憶工程と、前記スペクトル分布記憶工程により記憶されたスペクトル分布に基づいて海面画像を生成する海面画像生成工程と、を含んだことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、海面の画像を生成する海面画像生成プログラムであって、Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成するスペクトル分布生成手順と、前記スペクトル分布生成手順により生成されたスペクトル分布を記憶するスペクトル分布記憶手順と、前記スペクトル分布記憶手順により記憶されたスペクトル分布に基づいて海面画像を生成する海面画像生成手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成し、生成したスペクトル分布を記憶し、記憶したスペクトル分布に基づいて海面画像を生成することとしたので、海上に吹く風のさまざまな条件を反映することができるPierson-Moskowitz型のモデルから不規則性を有する波高スペクトル分布を生成することにより、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができるという効果を奏する。
【００１９】
また、本発明によれば、記憶したスペクトル分布とCox-Munk型のモデルに基づいて算出された海面反射率とに基づいて海面画像を生成することとしたので、表面張力波の影響を考慮した海面反射率を算出することができ、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができるという効果を奏する。
【００２０】
また、本発明によれば、記憶したスペクトル分布に基づいて波高分布を算出し、当該波高分布において画像センサの各画素に対応する波高の位置をレイトレーシングにより算出し、算出された位置における海面の法線ベクトルに基づいて傾斜した海面の海面反射率をCox-Munk型のモデルを用いて算出することにより海面画像を生成することとしたので、海面の傾斜を考慮することにより、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができるという効果を奏する。
【００２１】
また、本発明によれば、海水の分光屈折率に基づいてCox-Munk型のモデルを用いることにより海面の分光反射率を算出し、当該分光反射率に基づいて太陽光の海面反射率を算出することにより海面画像を生成することとしたので、海水の分光屈折率の影響を考慮することにより、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができるという効果を奏する。
【００２２】
また、本発明によれば、記憶されたスペクトル分布に基づいて所定の範囲の波高分布を算出し、当該波高分布を繰り返し利用することにより、所定の範囲の海面画像を生成することとしたので、海面画像の生成に必要な演算量を大幅に低減させることができるという効果を奏する。
【００２３】
また、本発明によれば、画像センサの設置高度、画像センサの視軸方位、画像センサの感度波長、画像センサの瞬時視野、画像センサの画素数、太陽の方位、太陽の高度、風向、風速に係る情報のうち少なくとも１つの情報の入力を受け付け、受け付けた情報に対応し、かつ、画像センサにより取得される仮想の海面画像を生成することとしたので、太陽や風などの自然のさまざまな条件下において、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る海面画像生成装置の好適な実施例を詳細に説明する。なお、ここでは、海面画像生成装置が、船舶の操船教育訓練に用いられる操船シミュレータに適用された場合について説明するが、海面画像生成装置の用途はこれに限定されるものではない。
【実施例】
【００２５】
まず、本実施例に係る操船シミュレータの構成について説明する。図１は、本実施例に係る操船シミュレータの構成を示す図である。
【００２６】
図１に示すように、この操船シミュレータは、海面パラメータ入力演算装置１０、操船模擬装置１１、船舶視点情報演算装置１２、陸背景画像生成装置１３、海面画像生成装置１４、画像合成装置１５、表示装置１６を有する。
【００２７】
海面パラメータ入力演算装置１０は、日時や経緯度、気象、風速などの情報の入力を受け付けて、過去のさまざまな気象データを記憶したデータベース（図示せず）からそれらの情報に対応する太陽方位、太陽高度、日射量、風速、風向などの情報を検索し、それらの情報を海面画像生成装置１４に出力する装置である。
【００２８】
また、この海面パラメータ入力演算装置１０は、快晴などの気象情報の入力を受け付けたような場合に、過去の快晴だった日の日射量の平均値などを適宜算出し、海面画像生成装置１４に出力する処理などをおこなう。
【００２９】
操船模擬装置１１は、船舶の操船訓練者による操船操作を受け付ける装置である。具体的には、操船模擬装置１１は、操船訓練者による舵やエンジンスロットルなどの操作を受け付け、当該操作に係る情報と初期船舶経緯度とから船舶の位置、速度、進行方向、船舶姿勢などを算出し、それらの情報を船舶視点情報演算装置１２に出力する。
【００３０】
船舶視点情報演算装置１２は、操船模擬装置１１から取得した情報に基づいて、船舶に取り付けられた赤外線カメラが海面を観測する方位および赤外線カメラの経緯度の視点情報を算出し、陸背景生成装置１３および海面画像生成装置１４に算出結果を出力する装置である。
【００３１】
陸背景画像生成装置１３は、陸地形モデルおよび船舶視点情報演算装置１２により算出された視点情報の入力を受け付け、船舶に取り付けられた赤外線カメラにより観測される陸背景模擬画像を生成し、映像合成装置１５に出力する装置である。ここで、陸地形モデルとは、建物などの人工物や植生などの自然物を含む陸上の地形モデルである。
【００３２】
海面画像生成装置１４は、太陽の方位、太陽の高度、風速、風向、日射量などの海面模擬画像の生成に必要な気象パラメータの入力と、船舶視点情報演算装置１２により算出された視点情報とを受け付け、海面画像を生成する装置である。
【００３３】
具体的には、この海面画像生成装置１４は、海上に吹く風のさまざまな条件を考慮することができるPierson-Moskowitzモデルを用いて波高スペクトル分布を算出し、算出された波高スペクトル分布を２次元乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布でフィルタリングする。
【００３４】
そして、海面画像生成装置１４は、フィルタリングの結果得られたスペクトル分布に対して逆フーリエ変換を適用することにより不規則性を有する波高分布を生成し、生成された波高分布に基づいて海面画像を生成する。
【００３５】
これにより、風のさまざまな条件下において、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができるようになる。この海面画像生成装置１４については、後にさらに詳しく説明する。
【００３６】
画像合成装置１５は、陸背景画像生成装置１３により生成された陸背景画像と、海面画像生成装置１４により生成された海面画像とを合成し、赤外線カメラから観測される船舶周辺模擬画像を生成し、表示装置１６に出力する。
【００３７】
表示装置１６は、CRT（Cathode Ray Tube）ディスプレイなどの文字や画像などを表示する表示装置であり、画像合成装置１５から受信した船舶周辺模擬画像を表示する。
【００３８】
この操船シミュレータにおいては、上述した各装置の処理が、訓練者の操船操作や各種の気象条件の変化に応じてリアルタイムで実行される。
【００３９】
つぎに、図１に示した海面画像生成装置１４の機能構成について説明する。図２は、図１に示した海面画像生成装置１４の機能構成を示す図である。図２に示すように、この海面画像生成装置１４は、通信処理部１４０、入力部１４１、表示部１４２、記憶部１４３および制御部１４４を有する。
【００４０】
通信処理部１４０は、通信ネットワーク２０を介して海面パラメータ入力演算装置１０や船舶視点情報演算装置１２、画像合成装置１５との間で通信をおこなうネットワークインターフェースである。入力部１４１は、キーボードやマウスなどの入力デバイスである。表示部１４２は、ディスプレイなどの表示デバイスである。
【００４１】
記憶部１４３は、ハードディスク装置などの記憶デバイスである。この記憶部１４３は、入力データ１４３ａ、スペクトル分布データ１４３ｂ、波高分布データ１４３ｃ、海面法線ベクトル分布データ１４３ｄ、海面反射率分布データ１４３ｅおよび海面放射輝度分布データ１４３ｆを記憶している。
【００４２】
入力データ１４３ａは、海面画像生成装置１４により受け付けたデータであり、太陽の方位、高度、風速、風向、日射量、船舶視点情報などの海面模擬画像の生成に必要な気象パラメータのデータである。
【００４３】
スペクトル分布データ１４３ｂは、Pierson-Moskowitzモデルを用いて算出された波高スペクトル分布を、２次元の乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布でフィルタリングした結果得られたスペクトル分布を記憶したものである。
【００４４】
ここで、Pierson-Moskowitzモデルとは、海面のうねりを支配する波長が数十ｍオーダーである重力波を表現する数値モデルのことであり、式（１）のように表現される。なお、Pierson-Moskowitzモデルを拡張したモデルや単に係数が異なるモデルなども、ここではPierson-Moskowitz型のモデルとしてPierson-Moskowitzモデルに含めることとする。
【００４５】
【数１】
2006309632.tif 000003
【００４６】
式（１）において、Fpm(fs)は、Pierson-Moskowitzモデルにおける海面波パワースペクトルであり、fsは、海面波空間周波数であり、αは、Phillip定数（０．００８１）である。また、空間周波数fsmは、式（２）により表される周波数である。
【００４７】
【数２】
2006309632.tif 000004
【００４８】
式（２）において、gは、重力加速度（９．８１m/sec2）であり、U10は、高度１０mの位置における風速（m/sec）である。式（２）により、fsmは、風速の二乗に比例することがわかる。
【００４９】
図３は、式（１）および式（２）を用いて算出された海面波パワースペクトルの一例を示す図である。なお、ここでは、風速５m/sec（U10＝５）の風がある場合の風向き方向の海面波パワースペクトルが示してある。
【００５０】
また、図３の縦軸は、最大値が１となるよう海面波パワースペクトルFpm(fs)を正規化した正規化パワースペクトルであり、図３の横軸は、fsm/fsの値である。図３に示すように、Fpm(fs)は、fsm/fsの値が１に近い場合にピーク値をとることがわかる。
【００５１】
また、式（１）により算出される１次元スペクトル分布を２次元スペクトル分布に拡張するため、JONSWAP（Joint North Sea Wave Project）により提案されている風の方向性拡散関数を以下のように用いる。
【００５２】
【数３】
2006309632.tif 000005
【００５３】
ここで、式（３）におけるF(fs,ζ)は、２次元海面波パワースペクトルであり、D(fs,ζ)は、風の方向性拡散関数であり、ζは、方位角であり、ζwは、風向きである。また、μは、定数であり、fs ＜ fsmの場合にはμ＝４．０６、fs ≧ fsmの場合にはμ＝−２．３４に設定される。
【００５４】
図４は、式（３）〜式（６）を用いて算出された２次元海面波パワースペクトル分布の一例を示す図である。図４には、２次元海面波パワースペクトル分布（左側の図）と、その分布において矢印方向に切断した断面である矢印方向スペクトル分布（右側の図）とが示されている。これらのスペクトル分布は、左４５度の方向から風速５m/sec（U10＝５）の風がある場合のものである。
【００５５】
また、矢印方向スペクトル分布の縦軸は、最大値が１となるよう海面波パワースペクトルを正規化した正規化パワースペクトルであり、矢印方向スペクトル分布の横軸は、fsm/fsの値である。
【００５６】
このようにして得られた２次元海面波パワースペクトルを、２次元の乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布でフィルタリングして得られた結果が、スペクトル分布データ１４３ｂとして記憶される。
【００５７】
図２の説明に戻ると、波高分布データ１４３ｃは、スペクトル分布データ１４３ｂとして記憶されているスペクトル分布に対してフーリエ逆変換を適用することにより算出された海面の波高分布のデータである。
【００５８】
これを具体的に説明すると、上記スペクトル分布に対してフーリエ逆変換を適用することにより相対海面波高分布が得られる。図５は、フーリエ逆変換により得られた相対海面波高分布の一例を示す図である。
【００５９】
ここで、図５には、４５度の方向から風速５m/secの風がある場合の相対海面波高分布が示してある。また、図５では、黒から白にかけて波高が高くなるように表現してある。図５に示すように、この相対海面波高分布では、風向きに一致した波のシグネチャが観測される。
【００６０】
その後、図５に示したような相対海面波高分布は、風速と有義波高との間の関係を基にして、実際の海面波高分布に変換される。
【００６１】
ここで、風速と有義波高との間の関係は、国際試験水槽会議（ITTC, International Towing Tank Conference）がPierson-Moskowitzモデルのスペクトル分布について定めたITTCスペクトル標準風速を用いることとする。
【００６２】
図６は、ITTCスペクトル標準風速について説明する図である。図６に示すように、このITTCスペクトル標準風速では、各風速に対応する有義波高が設定されている。ここで、有義波高とは、ある地点で連続する波を観測したとき、波高の高い方から順に全体の３分の１の個数の波を選び、これらの波高を平均したものである。
【００６３】
また、本実施例では、図６に示した風速と有義波高の関係から、式（７）のような近似式を求める。
【００６４】
【数４】
2006309632.tif 000006
【００６５】
そして、式（７）を用いて所定の風速に対する有義波高を算出し、相対海面波高分布の最大波高を有義波高に対応させることにより、実際の海面波高に対応する海面波高分布を生成する。
【００６６】
ここで、海面波高分布を生成する場合には、高速フーリエ変換（FFT, Fast Fourier Transform）のアルゴリズムが用いられる。しかし、赤外線カメラの視野内の全領域の海面波高を求めることは、処理時間の面から現実的でないという問題がある。
【００６７】
たとえば、１メートルの分解能で１キロメートル四方の領域の海面波高分布を求める場合、高速フーリエ変換をおよそ百万（＝１０２４×１０２４）回おこなう必要がある。特に、視野が数十キロメートル四方となるような場合には、高速フーリエ変換の実行回数が莫大なものとなる。
【００６８】
そのため、本実施例では、視野が１キロメートル四方よりも大きい場合に、同一の海面波高分布が１キロメートルごとに繰り返されるものと仮定して海面波高分布を生成する。具体的には、１キロメートル四方の領域に対して高速フーリエ逆変換をおこない、それによって得られた海面波高分布を畳を敷き詰めるようにして繰り返し用いることにより領域全体の海面波高分布が生成される。
【００６９】
図２の説明に戻ると、海面法線ベクトル分布データ１４３ｄは、赤外線センサの各画素に到達する赤外線が放射された各海面位置における海面の法線ベクトル分布のデータである。この海面位置は、赤外線センサの視軸の方位角、俯仰角、高度、地球形状などを考慮して、レイトレーシング法により求められる。
【００７０】
図７は、レイトレーシング法により得られた海面法線ベクトル分布の一例を示す図である。図７では、４５度の方向から風速５m/secの風があり、瞬時視野が２ミリラジアン、画素数が６５５３６画素（＝２５６画素×２５６画素）である赤外線センサを用いて、高度１００メートル、俯仰角−５度で海面を観測した場合を模擬している。また、画像中心の海面と赤外線センサとの間の距離は、およそ１１５０メートルである。
【００７１】
図７に示すように、レイトレーシング法を用いることにより、海面法線ベクトルを容易に算出することができ、海面法線ベクトルの方位角成分および俯仰角成分を得ることができる。
【００７２】
ここで、レイトレーシング法を用いる場合には、赤外線カメラにより撮影される海面の全範囲のうち、波の影になって見えない範囲についてはレイトレーシングの追跡対象から除外することとする。これにより、海面法線ベクトル分布を生成するための演算量を削減することができる。
【００７３】
図８は、レイトレーシングの追跡対象から除外する海面範囲について説明する図である。図８に示すように、通常は視点となる赤外線カメラにより撮影される海面の全範囲がレイトレーシングでの追跡範囲となるが、本実施例では波の陰になって視点から見えない範囲の海面をレイトレーシングの追跡対象から除外する。
【００７４】
また、波の時間的な動きを表現するために、ここでは、海面高度分布と視点となる赤外線センサの相対位置を変化させている。図９は、波の時間的な変化の表現方法について説明する図である。
【００７５】
図９に示すように、本実施例では、視点の位置を変化させることにより時間的に見え方の異なる波模様を生成する。これにより、波の運動モデルを用いて複雑な解析をおこなうことなく、同一の海面波高分布から海面の時間的変化を模擬した連続画像を生成することができる。
【００７６】
図２の説明に戻ると、海面反射率分布データ１４３ｅは、太陽光に含まれる赤外線が海面で反射され、赤外線カメラの各画素に検出される場合に、各画素が検出する赤外線の海面における反射率分布のデータである。この海面反射率分布データ１４３ｅは、Cox-Munkモデルを用いて算出される。
【００７７】
ここで、Cox-Munkモデルとは、海面を微小パッチ（数ｃｍのオーダ）の集合として捉え、太陽光の海面反射をその微小パッチにおける鏡面反射として取り扱い、赤外線カメラ方向に太陽光が鏡面反射する確率を、太陽および赤外線カメラの方位角、俯仰角、風力、風向を変数として正規分布を用いてモデル化したものである。
【００７８】
このCox-Munkモデルは、実際の海面反射画像から得られたデータを基にして作成されたものであり、Pierson-Moskowitzモデルが波長が数十ｍオーダーである重力波を表現する数値モデルであるのに対し、波長が数ｃｍオーダーである表面張力波を表現する数値モデルである。
【００７９】
また、Cox-Munkモデルを拡張したモデルや単に係数が異なるモデルなども、ここではCox-Munk型のモデルとしてCox-Munkモデルに含めることとする。
【００８０】
図１０は、Cox-Munkモデルにおける太陽、赤外線センサおよび風向間の角度の関係を示す図である。図１０では、y軸方向を太陽方位角に一致させ、風向Wを太陽方位からの偏差角χで表すようにしている。
【００８１】
また、θsは、太陽天頂角を、θvは、赤外線センサ天頂角を、φsは、太陽方位角を、φvは、赤外線センサ方位角を、Δφは、φs−φvを、βは、海面法線ベクトル天頂角を、αは、海面法線ベクトル方位角を、ωは、鏡面反射角をそれぞれ表している。
【００８２】
図１０に示したような角度の関係を用いて、Cox-Munkモデルは以下に説明するようにして表現される。まず、海面角度の算出について説明する。海面の法線の方位角αと天頂角βとは、式（８）〜式（１１）を用いて算出される。
【００８３】
【数５】
2006309632.tif 000007
【００８４】
そして、海面傾斜（z'x, z'y）は式（１２）〜式（１４）を用いて算出される。
【００８５】
【数６】
2006309632.tif 000008
【００８６】
ここで、Cox-Munkモデルでは、風向の直行方向と平行方向の海面傾斜を変数として用いているため、式（１２）を用いて海面法線ベクトル方位角αを風向χを用いて変換している。
【００８７】
続いて、海面傾斜（z'x, z'y）におけるCox-Munkモデルに基づく鏡面反射確率p(z'x, z'y)は、式（１５）〜式（１９）を用いて算出される。
【００８８】
【数７】
2006309632.tif 000009
【００８９】
ここで、σuは、風上方向海面傾斜標準偏差であり、σcは、横風方向海面傾斜標準偏差である。式（１５）と式（１６）とは、実際に計測をおこなうことにより得られた実験式である。
【００９０】
そして、海面鏡面反射率は、鏡面反射確率p(z'x, z'y)を用いて、太陽光海面輝度Lsun(λ)と太陽光海面照度Esun(λ)との間の比として式（２０）のように算出される。
【００９１】
【数８】
2006309632.tif 000010
【００９２】
ここで、λは、光の波長、ω'は、光の屈折角、M(λ)は、海水の分光屈折率、r(ω, λ)は、海面分光反射率である。また、r(ω, λ)の値は、式（２１）および式（２２）と、図１１とを用いて算出される。
【００９３】
【数９】
2006309632.tif 000011
【００９４】
式（２１）は、フレネルの反射式と呼ばれるものであり、式（２２）は、スネルの式と呼ばれるものである。また、図１１は、海水の分光屈折率m(λ)と光の波長λとの間の関係を示す図である。
【００９５】
ここで、Cox-Munkモデルに基づく鏡面反射率の式をPierson-Moskowitzモデルから得られる海面の法線ベクトルに対応させるため、赤外線センサ天頂角θv、太陽天頂角θs、赤外線センサ方位角φv、太陽方位角φsを、式（２３）〜式（２６）を用いることにより、Pierson-Moskowitzモデルから得られる海面の法線ベクトルを基準とした角度に変換する。
【００９６】
【数１０】
2006309632.tif 000012
【００９７】
ここで、θv'は、海面の法線ベクトルを基準とした赤外線センサ天頂角であり、θs'は、海面の法線ベクトルを基準とした太陽天頂角であり、φv'は、海面の法線ベクトルを基準とした赤外線センサ方位角であり、φs'は、海面の法線ベクトルを基準とした太陽方位角であり、θnは、海面の法線ベクトルの俯仰角であり、φnは、海面の法線ベクトルの方位角である。
【００９８】
そして、式（２３）〜式（２６）で得られたθv'、θs'、φv'、φs'を式（８）〜式（２０）に適用することにより、海面の鏡面反射率を赤外線カメラの画素ごとに算出することができる。この鏡面反射率の分布が海面反射率分布データ１４３ｅとして記憶部１４３に記憶される。
【００９９】
図２の説明に戻ると、海面放射輝度分布データ１４３ｆは、赤外線カメラの各画素に検出される海面における赤外線の放射輝度分布を記憶したデータである。この放射輝度分布は、以下のようにして算出される。まず、太陽の見張り角を考慮した鏡面反射確率Pは、式（２７）を用いて算出される。
【０１００】
【数１１】
2006309632.tif 000013
【０１０１】
ここで、εは、太陽見張り角半径である。また、太陽の見張り角について考慮すると、太陽光の海面放射輝度Lgは式（２８）により算出される。
【０１０２】
【数１２】
2006309632.tif 000014
【０１０３】
そして、太陽光の海面放射輝度の平均値＜L＞は、太陽光の海面反射および海水の放射の両方の影響を考慮して、式（２９）のように算出される。
【０１０４】
【数１３】
2006309632.tif 000015
【０１０５】
ここで、Lbは、海水の放射輝度であり、この値は、設定された海水温度における黒体放射に対するプランクの輻射則から算出される。
【０１０６】
なお、Lg×P ＞ Lb×１０の場合は、Lg ＞＞ Lbであるため、＜L＞ ≒ Lgとする。この場合、式（２９）は、式（３０）のように近似される。それ以外の場合は、式（２９）を適用する。
【０１０７】
【数１４】
2006309632.tif 000016
【０１０８】
続いて、太陽光の海面放射輝度の標準偏差σL0を式（３１）を用いて算出する。
【０１０９】
【数１５】
2006309632.tif 000017
【０１１０】
そして、式（３１）により得られた標準偏差σL0の値を用いて、式（３２）および式（３３）により、赤外線センサの瞬時視野を考慮した太陽光の海面放射輝度の標準偏差σLを算出する。
【０１１１】
【数１６】
2006309632.tif 000018
【０１１２】
ここで、Ωdは、赤外線センサの瞬時視野立体角であり、rは、赤外線センサと海面までの距離であり、lは、海面相関長（単位はcm）である。この標準偏差σLは、海面の表面張力波の波長と瞬時視野に相当する面積との関係から、瞬時視野内に含まれる波の数を算出することにより得られる。
【０１１３】
図１２は、風速と海面相関長との間の関係を示す図である。式（３３）は、図１２に示した風速と海面相関長との間の関係を近似する近似式である。
【０１１４】
そして、太陽光の海面放射輝度の平均値＜L＞と標準偏差σLとから赤外線カメラの各画素に対応する放射輝度が算出され、海面放射輝度分布データ１４３ｆとして記憶部１４３に記憶される。
【０１１５】
具体的には、モンテカルロ法を用いて標準偏差σLに対応したばらつきを有する放射輝度が画素ごとに算出され、その放射輝度のデータに基づいて海面画像が構成される。なお、放射輝度を算出する場合には、さらに太陽光の大気透過率を考慮することとしてもよい。
【０１１６】
図２の説明に戻ると、制御部１４４は、海面画像生成装置１４を全体制御する制御部であり、記憶部１４３に記憶されたデータに基づいて各種演算処理をおこなうとともに、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０１１７】
この制御部１４４は、スペクトル分布生成部１４４ａ、波高分布生成部１４４ｂ、海面法線ベクトル分布生成部１４４ｃ、海面反射率分布生成部１４４ｄおよび海面画像生成部１４４ｅを有する。
【０１１８】
スペクトル分布生成部１４４ａは、式（１）〜式（６）を用いて２次元海面波パワースペクトルを算出し、さらに、２次元海面波パワースペクトルを２次元の乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布でフィルタリングすることにより、雑音性を帯びたスペクトル分布を生成する生成部である。
【０１１９】
また、このスペクトル分布生成部１４４ａは、生成したスペクトル分布をスペクトル分布データ１４３ｂとして記憶部１４３に記憶する。
【０１２０】
波高分布生成部１４４ｂは、スペクトル分布生成部１４４ａにより生成されたスペクトル分布に対してフーリエ逆変換を適用することにより相対海面波高分布を算出し、式（７）と相対海面波高分布とから実際の海面波高に対応する海面波高分布を生成する生成部である。
【０１２１】
また、この波高分布生成部１４４ｂは、生成した海面波高分布を波高分布データ１４３ｃとして記憶部１４３に記憶する。
【０１２２】
海面法線ベクトル分布生成部１４４ｃは、波高分布生成部１４４ｂにより生成された海面波高分布を用いて、レイトレーシング法により赤外線センサの各画素に到達する赤外線が放射された各海面位置における海面の法線ベクトル分布を生成する生成部である。
【０１２３】
また、この海面法線ベクトル分布生成部１４４ｃは、生成した海面の法線ベクトル分布を海面法線ベクトル分布データ１４３ｄとして記憶部１４３に記憶する。
【０１２４】
海面反射率分布生成部１４４ｄは、海面法線ベクトル分布生成部１４４ｃにより生成された海面の法線ベクトル分布と式（８）〜式（２６）とから、赤外線カメラの各画素が検出する赤外線の海面における反射率分布を生成する生成部である。
【０１２５】
また、この海面反射率分布生成部１４４ｄは、生成した海面における反射率分布を海面反射率分布データ１４３ｅとして記憶部１４３に記憶する。
【０１２６】
海面画像生成部１４４ｅは、海面反射率分布生成部１４４ｄにより生成された反射率分布と式（２７）〜式（３３）とから、赤外線カメラの各画素に検出される赤外線の放射輝度の分布を生成する生成部である。
【０１２７】
この海面画像生成部１４４ｅは、生成した赤外線の放射輝度分布を海面放射輝度分布データ１４３ｆとして記憶部１４３に記憶するとともに、放射輝度分布を画像化して海面画像として画像合成装置１５に出力する。
【０１２８】
図１３は、Pierson-MoskowitzモデルおよびCox-Munkモデルを用いて生成された海面画像の一例を示す図である。図１３には、同一の波高分布から生成した時間的に連続する４つの海面画像が示されている。
【０１２９】
また、この例では、赤外線センサ高度は１００m、赤外線センサ俯仰角はー５度、赤外線センサ視軸方位角は１８０度、赤外線センサ瞬時視野は２ミリラジアン、太陽方位角は１８０度、太陽高度は３５度、風向は４５度、風速は５m/secに設定されている。
【０１３０】
図１３に示すように、上述してきたような方法を用いると、リアリティのある海面画像を生成できることがわかる。また、時間的に連続する海面画像を比較してみると、太陽光が海面で反射する領域（色が白くなっている領域）については大きな変化は無いが、海面の波浪のシグネチャの変化がよく模擬されていることがわかる。
【０１３１】
つぎに、本実施例に係る海面画像生成処理の処理手順について説明する。図１４は、海面画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１３２】
図１４に示すように、まず、海面画像生成装置１４のスペクトル分布生成部１４４ａは、風力や風向、太陽の方位、高度、日射量、船舶視点情報などの海面画像の生成に必要なパラメータの入力を受け付け、受け付けたパラメータを入力データ１４３ａとして記憶部１４３に記憶する（ステップＳ１０１）。
【０１３３】
そして、スペクトル分布生成部１４４ａは、Pierson-Moskowitzモデルにより、海面波高スペクトル分布を生成し（ステップＳ１０２）、さらに、雑音性を帯びた波高スペクトル分布を生成し、生成した波高スペクトル分布をスペクトル分布データ１４３ｂとして記憶部１４３に記憶する（ステップＳ１０３）。
【０１３４】
続いて、波高分布生成部１４４ｂは、波高スペクトル分布に対してフーリエ逆変換を適用することにより波高分布を生成し、生成した波高分布を波高分布データ１４３ｃとして記憶部１４３に記憶する（ステップＳ１０４）。
【０１３５】
その後、海面法線ベクトル生成部１４４ｃは、波高分布データ１４３ｃを基にして、赤外線センサの各画素に対応する海面法線ベクトル分布を生成し、生成した海面法線ベクトル分布を海面法線ベクトル分布データ１４３ｄとして記憶部１４３に記憶する（ステップＳ１０５）。
【０１３６】
そして、海面反射率分布生成部１４４ｄは、Cox-Munkモデルを用いて海面反射率分布を生成し、生成した海面反射率分布を海面反射率分布データ１４３ｅとして記憶部１４３に記憶する（ステップＳ１０６）。
【０１３７】
続いて、海面画像生成部１４４ｅは、太陽輝度、海面反射、大気透過率、瞬時視野の効果を考慮した海面放射輝度分布を生成し、生成した海面放射輝度分布を海面放射輝度分布データ１４３ｆとして記憶部１４３に記憶する（ステップＳ１０７）。
【０１３８】
その後、海面画像生成部１４４ｅは、海面放射輝度分布データ１４３ｆに基づいて海面画像を生成し、生成した海面画像を画像合成装置１５に出力して（ステップＳ１０８）、この海面画像生成処理を終了する。
【０１３９】
なお、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１５を用いて、上記各種処理を実現するプログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【０１４０】
図１５は、図２に示した海面画像生成装置１４となるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【０１４１】
このコンピュータは、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２００、ディスプレイなどの表示装置２０１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２０２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２０３、各種プログラムを記録した記録媒体からプログラムを読み取る媒体読取装置２０４、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース２０５、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０６およびＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）２０７をバス２０８で接続して構成される。
【０１４２】
そして、ＨＤＤ２０７には、海面画像生成装置１４の機能と同様の機能を発揮する海面画像生成プログラム２０７ｂが記憶されている。なお、この海面画像生成プログラム２０７ｂは、適宜分散して記憶することとしてもよい。
【０１４３】
そして、ＣＰＵ２０６が、海面画像生成プログラム２０７ｂをＨＤＤ２０７から読み出して実行することにより、海面画像生成プロセス２０６ａとして機能するようになる。
【０１４４】
この海面画像生成プロセス２０６ａは、図２に示したスペクトル分布生成部１４４ａ、波高分布生成部１４４ｂ、海面法線ベクトル分布生成部１４４ｃ、海面反射率分布生成部１４４ｄおよび海面画像生成部１４４ｅに対応する。
【０１４５】
また、ＨＤＤ２０７には、各種データ２０７ａが記憶される。この各種データ２０７ａは、図２に示した入力データ１４３ａ、スペクトル分布データ１４３ｂ、波高分布データ１４３ｃ、海面法線ベクトル分布データ１４３ｄ、海面反射率分布データ１４３ｅおよび海面放射輝度分布データ１４３ｆに対応する。
【０１４６】
そして、ＣＰＵ２０６は、各種データ２０７ａをＨＤＤ２０７に記憶するとともに、各種データ２０７ａをＨＤＤ２０７から読み出してＲＡＭ２０２に格納し、ＲＡＭ２０２に格納された各種データ２０２ａに基づいてデータ処理を実行する。
【０１４７】
ところで、海面画像生成プログラム２０７ｂは、必ずしも最初からＨＤＤ２０７に記憶させておく必要はない。
【０１４８】
たとえば、コンピュータに挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータの内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータに接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶しておき、コンピュータがこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１４９】
上述してきたように、本実施例では、海面画像生成装置１４のスペクトル分布生成部１４４ａが、Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成し、記憶部１４３が、生成されたスペクトル分布をスペクトル分布データ１４３ｂとして記憶し、海面画像生成部１４４ｅが、記憶部１４３に記憶されたスペクトル分布データ１４３ｂに基づいて海面画像を生成することとしたので、海上に吹く風のさまざまな条件を反映することができるPierson-Moskowitz型のモデルから不規則性を有する波高スペクトル分布を生成することにより、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができる。
【０１５０】
また、本実施例では、海面画像生成部１４４ｅが、記憶部１４３に記憶されたスペクトル分布データ１４３ｂと、Cox-Munk型のモデルに基づいて海面反射率分布生成部１４４ｄにより算出された海面反射率とに基づいて海面画像を生成することとしたので、表面張力波の影響を考慮した海面反射率を算出することができ、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができる。
【０１５１】
また、本実施例では、波高分布生成部１４４ｂが、記憶部１４３に記憶されたスペクトル分布データ１４３ｂに基づいて波高分布を算出し、海面法線ベクトル分布生成部１４４ｃが、当該波高分布において画像センサの各画素に対応する波高の位置をレイトレーシングにより算出し、海面反射率分布生成部１４４ｄが、海面法線ベクトル分布生成部１４４ｃにより算出された位置における海面の法線ベクトルに基づいて、海面反射率をCox-Munk型のモデルを用いて算出し、海面画像生成部１４４ｅが、その海面反射率に基づいて海面画像を生成することとしたので、海面の傾斜を考慮することにより、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができる。
【０１５２】
また、本実施例では、海面反射率分布生成部１４４ｄが、海水の分光屈折率に基づいてCox-Munk型のモデルを用いることにより海面の分光反射率を算出し、当該分光反射率に基づいて太陽光の海面反射率を算出し、海面画像生成部１４４ｅが、その海面反射率に基づいて海面画像を生成することとしたので、海水の分光屈折率の影響を考慮することにより、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができる。
【０１５３】
また、本実施例では、波高分布生成部１４４ｂが、記憶部１４３に記憶されたスペクトル分布データ１４３ｂに基づいて、所定の範囲の波高分布を算出し、当該波高分布を繰り返し利用して所定の範囲の波高分布を算出し、海面画像生成部１４４ｅが、その波高分布に基づいて海面画像を生成することとしたので、海面画像の生成に必要な演算量を大幅に低減させることができる。
【０１５４】
また、本実施例では、スペクトル分布生成部１４４ａが、赤外線センサの設置高度、赤外線センサの視軸方位、赤外線センサの感度波長、赤外線センサの瞬時視野、赤外線センサの画素数、太陽の方位、太陽の高度、風向、風速に係る情報のうち少なくとも１つの情報の入力を受け付け、海面画像生成部１４４ｅが、受け付けた情報に対応し、かつ、赤外線センサにより取得される仮想の海面画像を生成することとしたので、太陽や風などの自然のさまざまな条件下において、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することができる。
【０１５５】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施例にて実施されてもよいものである。
【０１５６】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。
【０１５７】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１５８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１５９】
さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１６０】
（付記１）海面の画像を生成する海面画像生成装置であって、
Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成するスペクトル分布生成手段と、
前記スペクトル分布生成手段により生成されたスペクトル分布を記憶するスペクトル分布記憶手段と、
前記スペクトル分布記憶手段により記憶されたスペクトル分布に基づいて海面画像を生成する海面画像生成手段と、
を備えたことを特徴とする海面画像生成装置。
【０１６１】
（付記２）前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布とCox-Munk型のモデルに基づいて算出された海面反射率とに基づいて海面画像を生成することを特徴とする付記１に記載の海面画像生成装置。
【０１６２】
（付記３）前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布に基づいて波高分布を算出し、当該波高分布において画像センサの各画素に対応する波高の位置をレイトレーシングにより算出し、算出された位置における海面の法線ベクトルに基づいて傾斜した海面の海面反射率をCox-Munk型のモデルを用いて算出することにより海面画像を生成することを特徴とする付記２に記載の海面画像生成装置。
【０１６３】
（付記４）前記海面画像生成手段は、海水の分光屈折率に基づいてCox-Munk型のモデルを用いることにより海面の分光反射率を算出し、当該分光反射率に基づいて太陽光の海面反射率を算出することにより海面画像を生成することを特徴とする付記３に記載の海面画像生成装置。
【０１６４】
（付記５）前記海面画像生成手段は、前記スペクトル分布記憶手段に記憶されたスペクトル分布に基づいて所定の範囲の波高分布を算出し、当該波高分布を繰り返し利用することにより、所定の範囲の海面画像を生成することを特徴とする付記１〜４のいずれか１つに記載の海面画像生成装置。
【０１６５】
（付記６）画像センサの設置高度、画像センサの視軸方位、画像センサの感度波長、画像センサの瞬時視野、画像センサの画素数、太陽の方位、太陽の高度、風向、風速に係る情報のうち少なくとも１つの情報の入力を受け付ける情報受付手段をさらに備え、前記海面画像生成手段は、前記情報受付手段により受け付けられた情報に対応し、かつ、前記画像センサにより取得される仮想の海面画像を生成することを特徴とする付記１〜５のいずれか１つに記載の海面画像生成装置。
【０１６６】
（付記７）海面の画像を生成する海面画像生成方法であって、
Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成するスペクトル分布生成工程と、
前記スペクトル分布生成工程により生成されたスペクトル分布を記憶するスペクトル分布記憶工程と、
前記スペクトル分布記憶工程により記憶されたスペクトル分布に基づいて海面画像を生成する海面画像生成工程と、
を含んだことを特徴とする海面画像生成方法。
【０１６７】
（付記８）海面の画像を生成する海面画像生成プログラムであって、
Pierson-Moskowitz型のモデルにより算出される波高スペクトル分布と乱数分布をフーリエ変換して得られるスペクトル分布とに基づいて不規則性を有する波高スペクトル分布を生成するスペクトル分布生成手順と、
前記スペクトル分布生成手順により生成されたスペクトル分布を記憶するスペクトル分布記憶手順と、
前記スペクトル分布記憶手順により記憶されたスペクトル分布に基づいて海面画像を生成する海面画像生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする海面画像生成プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１６８】
以上のように、本発明に係る海面画像生成装置は、自然のさまざまな条件下において、リアリティの高い海面の画像を容易に生成することが必要な海面画像生成システムに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１６９】
【図１】本実施例に係る操船シミュレータの構成を示す図である。
【図２】図１に示した海面画像生成装置１４の機能構成を示す図である。
【図３】式（１）および式（２）を用いて算出された海面波パワースペクトルの一例を示す図である。
【図４】式（３）〜式（６）を用いて算出された２次元海面波パワースペクトルの一例を示す図である。
【図５】フーリエ逆変換により得られた相対海面波高分布の一例を示す図である。
【図６】ITTCスペクトル標準風速について説明する図である。
【図７】レイトレーシング法により得られた海面法線ベクトル分布の一例を示す図である。
【図８】レイトレーシングの追跡対象から除外する海面範囲について説明する図である。
【図９】波の時間的な変化の表現方法について説明する図である。
【図１０】Cox-Munkモデルにおける太陽、赤外線センサおよび風向間の角度の関係を示す図である。
【図１１】海水の分光屈折率ｍ（λ）と光の波長λとの間の関係を示す図である。
【図１２】風速と海面相関長との間の関係を示す図である。
【図１３】Pierson-MoskowitzモデルおよびCox-Munkモデルを用いて生成された海面画像の一例を示す図である。
【図１４】海面画像生成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図２に示した海面画像生成装置１４となるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
【０１７０】
１０    海面パラメータ入力演算装置
１１    操船模擬装置
１２    船舶視点情報演算装置
１３    陸背景画像生成装置
１４    海面画像生成装置
１４０    通信処理部
１４１    入力部
１４２    表示部
１４３    記憶部
１４３ａ    入力データ
１４３ｂ    スペクトル分布データ
１４３ｃ    波高分布データ
１４３ｄ    海面法線ベクトル分布データ
１４３ｅ    海面反射率分布データ
１４３ｆ    海面放射輝度分布データ
１４４    制御部
１４４ａ    スペクトル分布生成部
１４４ｂ    波高分布生成部
１４４ｃ    海面法線ベクトル分布生成部
１４４ｄ    海面反射率分布生成部
１４４ｅ    海面画像生成部
１５    画像合成装置
１６    表示装置
２０    通信ネットワーク
【図１】
2006309632.tif 000019
【図２】
2006309632.tif 000020
【図３】
2006309632.tif 000021
【図９】
2006309632.tif 000022
【図１０】
2006309632.tif 000023
【図１１】
2006309632.tif 000024
【図１３】
2006309632.tif 000025
【図１４】
2006309632.tif 000026
【図１５】
2006309632.tif 000027
【図４】
2006309632.tif 000028
【図５】
2006309632.tif 000029
【図６】
2006309632.tif 000030
【図７】
2006309632.tif 000031
【図８】
2006309632.tif 000032
【図１２】
2006309632.tif 000033