(57)【要約】【課題】合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することを可能とする。【解決手段】画像処理方法は、対称性を有する対象物を撮像した合成開口レーダ画像を取得する画像取得ステップと、前記合成開口レーダ画像について、前記対象物の対称性に基づいて所定角度回転した回転画像を作成する回転画像作成ステップと、前記合成開口レーダ画像と前記回転画像との組み合わせにより、前記対象物を撮像した領域を特定する撮像領域特定ステップと、を有する。【選択図】図３
2018194499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対称性を有する対象物を撮像した合成開口レーダ画像を取得する画像取得ステップと、
前記合成開口レーダ画像について、前記対象物の対称性に基づいて所定角度回転した回転画像を作成する回転画像作成ステップと、
前記合成開口レーダ画像と前記回転画像との組み合わせにより、前記対象物を撮像した領域を特定する撮像領域特定ステップと、
を有する画像処理方法。
【請求項２】
前記撮像領域特定ステップにおいて、前記合成開口レーダ画像と前記回転画像とによる畳み込み演算により、前記対象物を撮像した領域を特定する、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記回転画像作成ステップの前に、前記画像取得ステップで取得された前記合成開口レーダ画像において前記対象物を撮像したと推定される仮領域を特定する事前処理を行った仮領域画像を作成する事前処理ステップを有し、
前記回転画像作成ステップにおいて、前記合成開口レーダ画像に代えて、前記事前処理ステップにおいて作成された前記仮領域画像について、前記対象物の対称性に基づいて所定角度回転した回転画像を作成し、
前記撮像領域特定ステップにおいて、前記合成開口レーダ画像から作成された前記仮領域画像と、前記回転画像との組み合わせにより撮像領域を特定する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記撮像領域特定ステップにおいて、前記仮領域画像と前記回転画像とによる畳み込み演算により、前記対象物を撮像した領域を特定する、請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記事前処理ステップにおける事前処理には、前記合成開口レーダ画像の平滑化処理及びモルフォロジー処理の少なくとも一方が含まれる請求項３又は４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
対称性を有する対象物を撮像した合成開口レーダ画像を取得する画像取得部と、
前記合成開口レーダ画像について、前記対象物の対称性に基づいて所定角度回転した回転画像を作成する回転画像作成部と、
前記合成開口レーダ画像と前記回転画像との組み合わせにより、前記対象物を撮像した領域を特定する撮像領域特定部と、
を有する画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体に搭載された合成開口レーダ（Synthetic  Aperture  Radar：ＳＡＲ）を用いて取得される合成開口レーダ画像からのノイズを除去する方法が種々検討されている。例えば、特許文献１では、周波数領域のパワースペクトル分布を利用して合成開口レーダ画像から輝線ノイズを除去する手法が検討されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２７８５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、合成開口レーダ画像においては、移動体の移動に由来するノイズが含まれる場合があるが、従来の手法では、このノイズを十分に除去することができなかった。そのため、ノイズを含んだ状態で合成開口レーダ画像から対象物の輪郭を抽出してしまい、対象物の形状を適切に特定することができない可能性がある。
【０００５】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能な画像処理方法及び画像処理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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る画像処理方法は、対称性を有する対象物を撮像した合成開口レーダ画像を取得する画像取得ステップと、前記合成開口レーダ画像について、前記対象物の対称性に基づいて所定角度回転した回転画像を作成する回転画像作成ステップと、前記合成開口レーダ画像と前記回転画像との組み合わせにより、前記対象物を撮像した領域を特定する撮像領域特定ステップと、を有する。
【０００７】
また、本発明の一形態に係る画像処理装置は、対称性を有する対象物を撮像した合成開口レーダ画像を取得する画像取得部と、前記合成開口レーダ画像について、前記対象物の対称性に基づいて所定角度回転した回転画像を作成する回転画像作成部と、前記合成開口レーダ画像と前記回転画像との組み合わせにより、前記対象物を撮像した領域を特定する撮像領域特定部と、を有する。
【０００８】
上記の画像処理方法及び画像処理装置によれば、対象物を撮像した合成開口レーダ画像と、対象物の対称性に基づいて作成された回転画像と、を利用して、対象物を撮像した領域が特定される。対象物の対称性に基づいて作成された回転画像では、対称性と関係なく発生するノイズは、元の合成開口レーダ画像に対して対称性を有しない位置に移動する。したがって、元の合成開口レーダ画像と回転画像とを組み合わせることで、対称性を有する対象物を撮像した領域と、ノイズの領域と、を区別することができるため、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能となる。
【０００９】
ここで、前記撮像領域特定ステップにおいて、前記合成開口レーダ画像と前記回転画像とによる畳み込み演算により、前記対象物を撮像した領域を特定する態様とすることができる。
【００１０】
上記のように、合成開口レーダ画像と回転画像との畳み込み演算により対象物を撮像した領域を特定する態様とすることで、ノイズの除去が適切に行われるため、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能となる。
【００１１】
また、前記回転画像作成ステップの前に、前記画像取得ステップで取得された前記合成開口レーダ画像において前記対象物を撮像したと推定される仮領域を特定する事前処理を行った仮領域画像を作成する事前処理ステップを有し、前記回転画像作成ステップにおいて、前記合成開口レーダ画像に代えて、前記事前処理ステップにおいて作成された前記仮領域画像について、前記対象物の対称性に基づいて所定角度回転した回転画像を作成し、前記撮像領域特定ステップにおいて、前記合成開口レーダ画像から作成された前記仮領域画像と、前記回転画像との組み合わせにより撮像領域を特定する態様とすることができる。
【００１２】
上記のように、画像取得ステップで取得された前記合成開口レーダ画像において前記対象物を撮像したと推定される仮領域を特定する事前処理を行った仮領域画像を作成し、この仮領域画像と、仮領域画像の回転画像と、を利用して、対象物を撮像した領域が特定することで、事前処理の段階においてまず容易にノイズと判断できる部分を除去することができ、また、事前処理の段階では除去できなかったノイズを、回転画像を利用して除去することができる。したがって、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能となる。
【００１３】
また、前記撮像領域特定ステップにおいて、前記仮領域画像と前記回転画像とによる畳み込み演算により、前記対象物を撮像した領域を特定する態様とすることができる。
【００１４】
上記のように、仮領域画像と回転画像との畳み込み演算により対象物を撮像した領域を特定する態様とすることで、ノイズの除去が適切に行われるため、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能となる。
【００１５】
また、前記事前処理ステップにおける事前処理には、前記合成開口レーダ画像の平滑化処理及びモルフォロジー処理の少なくとも一方が含まれる態様とすることができる。
【００１６】
事前処理において合成開口レーダ画像の平滑化処理及びモルフォロジー処理のいずれか一方を含むことで、所謂散発的なノイズを事前処理で除去することが可能となる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能な画像処理方法及び画像処理装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置の機能ブロックを示す図である。
【図２】輪郭の抽出に係る一連の処理を説明するフロー図である。
【図３】輪郭の抽出に利用する回転画像の作成を説明するフロー図である。
【図４】ＳＡＲ画像における対象画像を撮像した領域の拡大図である。
【図５】輪郭の抽出のための回転画像の作成及び畳み込みについて説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２０】
図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置の機能ブロックを示す図である。図１に示す画像処理装置１は、合成開口レーダ画像に基づいて、対象物の輪郭の抽出に係る処理を行う。
【００２１】
本実施形態では、画像処理装置１による画像処理の対象となる画像が情報収集衛星や航空機等に搭載された合成開口レーダ（Synthetic  Aperture  Radar：ＳＡＲ）により撮像された画像である場合について説明する。以下の実施形態では、合成開口レーダ画像をＳＡＲ画像という場合がある。また、画像処理装置１における輪郭の抽出となる対象物は、対称性を有することが事前に判明している物体である。具体的には、海上を撮像したＳＡＲ画像を用いる場合には、対象物を船舶とすることができる。船舶は、船体の前後方向及び幅方向を軸とした「線対称」な物体である。また、地上を対象とした合成開口レーダ画像を用いる場合には、対象物として車両及び飛行機とすることができる。ただし、対象物は上記に限定されるものではなく、例えば、建築物等を対象物としてもよい。
【００２２】
ＳＡＲ画像は、上記のように情報収集衛星等の飛行体からの撮像によって取得される画像である。したがって、ＳＡＲ画像には、輝度の高い点におけるサイドローブなどに由来するノイズが含まれる。本実施形態に係る画像処理装置１は、ＳＡＲ画像から上記ノイズを除去することで、対象物の輪郭をより実物に近い状態で抽出することを特徴とする。
【００２３】
以下の実施形態では、画像処理装置１がＳＡＲ画像に基づいて海上の船舶の輪郭を抽出する場合について説明する。
【００２４】
画像処理装置１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）、他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。そして、これらの構成要素が動作することにより、画像処理装置１としての機能が発揮される。
【００２５】
次に、画像処理装置１の各機能部について説明する。図１に示すように、画像処理装置１は、画像取得部２（画像取得部）と、処理部３と、出力部４とを含んで構成される。また、処理部３は、事前処理部１１（事前処理部）と、画像組み合わせ処理部１２（回転画像作成部、撮像領域特定部）と、対象物特定部１３（撮像領域特定部）と、を含んで構成される。
【００２６】
画像取得部２は、対象物が撮像されたＳＡＲ画像を取得する機能を有する。ＳＡＲ画像は、ＳＡＲ画像を提供する外部装置との間での通信等により取得する構成としてもよいし、画像処理装置１の使用者等により提供されるＳＡＲ画像を取得する構成としてもよい。
【００２７】
処理部３の事前処理部１１は、ＳＡＲ画像において対象物を撮像した領域を抽出するための事前処理を行う機能を有する。ＳＡＲ画像には、対象物を撮像した領域と、対象物とは異なるもの（背景等）を撮像した領域とが含まれるので、事前処理部１１では、これらを区別するための事前処理を行う。
【００２８】
処理部３の画像組み合わせ処理部１２は、事前処理部１１の事前処理によって特定された対象物を撮像した領域を所定角度だけ回転させた回転画像を作成する機能を有する。この回転画像は、対称性を有する対象物の輪郭の抽出に用いられる画像である。さらに、画像組み合わせ処理部１２は、事前処理部１１による事前処理後の対象物を撮像した領域が特定された画像と、回転画像と、を組み合わせることで、輪郭を抽出するための畳み込み画像を作成する機能を有する。
【００２９】
処理部３の対象物特定部１３は、画像組み合わせ処理部１２により作成された畳み込み画像から対象物を撮像した領域を特定する機能を有する。対象物特定部１３は、さらに、輪郭が抽出された対象物に係る大きさの算出等を行う機能を有していてもよい。
【００３０】
処理部３では、上記のように、３つの機能部における処理の結果、ＳＡＲ画像に含まれる対象物の輪郭の抽出が行われる。処理部３における処理の詳細は後述する。
【００３１】
出力部４は、処理部３により処理が行われた結果を出力する。出力部４による出力方法は特に限定されず、例えば、モニタ等に結果を表示する方法、データとして出力する方法等を用いることができる。
【００３２】
次に、図２及び図３を参照しながら、画像処理装置１における対象物の輪郭の抽出に係る画像処理方法について説明する。図２は、輪郭の抽出に係る一連の処理を説明するフロー図であり、図３は、輪郭の抽出に利用する回転画像の作成を説明するフロー図である。
【００３３】
図２に示すように、画像処理装置１では、まず、対象物が含まれるＳＡＲ画像を画像取得部２で取得する（Ｓ０１：画像取得ステップ）。画像取得部２が取得するＳＡＲ画像の例を図４に示す。ＳＡＲ画像は、図４に示すように、合成開口レーダから出射し対象物によって反射されることで、合成開口レーダが受信する電波の強度を、位置毎にプロットしたものである。図４では、電波の強度をグレースケールで示している。また、矢印Ａ１は、合成開口レーダが搭載された移動体の移動方向を示している。図４に示す例では、撮像の対象が船舶であるが、矢印Ａ１方向に延びるノイズが含まれているために、船舶の外形を正確に捉えることができていないことが分かる。
【００３４】
次に、処理部３の事前処理部１１において、ＳＡＲ画像において対象物を撮像したと推定される領域を特定するための事前処理を行う。本実施形態では、事前処理部１１による事前処理として、３つの処理、すなわち、画像平滑化（Ｓ０２：事前処理ステップ）、モルフォロジー（Ｓ０３：事前処理ステップ）、及び、仮領域抽出（Ｓ０４：事前処理ステップ）を行う。
【００３５】
画像平滑化（Ｓ０２：Smoothing）とは、平滑化フィルタにより、ＳＡＲ画像に含まれるレーダの強度差に由来する濃淡を平坦にする処理である。平滑化の処理として、例えば、所定の閾値を利用した２値化を行ってもよい。
【００３６】
モルフォロジー（Ｓ０３：Morphological  Image  Processing）とは、画像解析に用いられる公知の手法の一つであり、基本的には構造化要素を用いた膨張と収縮によって画像処理を行うことで、対象物の特徴を強く有する部分を残し、対象物の特徴が薄い部分を削ることで、対象物の形状を特定するというものである。本実施形態では、平滑化した後のＳＡＲ画像についてモルフォロジー（モルフォロジー演算）を適用することで、対象物の形状を特定している。
【００３７】
仮領域抽出（Ｓ０４）とは、上記の画像の平滑化及びモルフォロジーによって特定された対象物の形状に基づいて、対象物が撮像されている領域を仮領域として特定する処理である。例えば、２値化された画像であるなら値が存在する領域を含む最小面積の長方形領域（つまり、当該領域の外側には値が存在しない領域）を抽出してもよい。あるいは、長方形に限らず対象物が存在するとされる領域を含む円を抽出してもよいし、あるいは、平滑化及びモルフォロジーを施した画像をモニタに表示し、表示された画像から人間が仮領域を抽出してもよい。
【００３８】
事前処理部１１において、上記の平滑化（Ｓ０２）、モルフォロジー（Ｓ０３）及び仮領域抽出（Ｓ０４）を行った結果、図５（Ａ）に示すように、対象物を撮像したと推定される仮領域Ｓ１が特定された仮領域画像Ｐ１が取られる。ただし、図４に示した矢印Ａ１方向のノイズの影響が含まれているため、仮領域Ｓ１は、一般的な船舶の形状となっていない。
【００３９】
次に、処理部３の画像組み合わせ処理部１２において、上記の仮領域画像Ｐ１を利用して、回転画像を作成する（Ｓ０５：回転画像作成ステップ）。回転画像とは、対象物を撮像した仮領域Ｓ１が特定されている仮領域画像Ｐ１を所定の角度αだけ回転させて作成される画像である。角度αは、対象物の対称性に基づいて決められるが、画像の畳み込み（Ｓ０６）を行いながら、対象物の輪郭の抽出に利用される回転画像が決定する構成とすることもできる。
【００４０】
より具体的には、図３に示すように、まず、複数の回転画像を作成する（Ｓ１１）。図５（Ａ）に示すように対象物が線対称（１８０°で点対称）な船舶である場合、１８０°回転させた画像を準備する。ただし、ノイズをより除去できる回転画像の角度は上記の点対称な角度に対して数°異なる場合がある。そのため、点対称となる角度に対する複数種類の回転角度の回転画像を準備することが好ましい。すなわち、回転画像を作成するための角度αとは、対称性に基づく角度から数°〜十数°ずれていてもよい。
【００４１】
また、対称となる角度が複数あるような対象物（例えば、１２０°、２４０°で点対称等）の場合には、対称となる角度に応じて複数種類の回転画像を準備することとしてもよい。この場合、角度αが大きく異なる複数の回転画像が準備されることとなる。角度αは物体によって異なる。したがって、例えば、α１，α２…のように回転角が互いに異なる複数の回転画像Ｒ１、Ｒ２…を予め用意し、元画像との畳み込み演算の結果、面積が最も大きくなる角度αｍａｘを求めてもよい。
【００４２】
なお、上記の本実施形態における畳み込み演算とは以下の操作を指す。仮領域画像Ｐ１及び回転画像Ｒ１は、それぞれが２値化されたデジタル画像である。すなわち、画像の画素ごとに、０もしくは１の値があてはめられた２次元の行列データである。この仮領域画像Ｐ１と回転画像Ｒ１とにおける対象の中心を一致させる。この場合の中心には、重心や輪郭に隣接する楕円の中心などを利用することが考えられる。畳み込み演算とは、上記の手順で画像を重ね合わせた場合に、重ね合せたピクセルにあてはめられた数値の積を算出する処理である。この際、回転角度によっては元画像領域から回転画像の一部がはみ出すことになるが、その部分の演算結果は０として、無視する。また、畳み込み演算の結果の面積とは、畳み込み演算で得られた２次元データの各成分の総和を表す。
【００４３】
また、この方法に限らず、対象の中心を特定せず、仮領域画像Ｐ１に対して回転画像Ｒ１を２次元の方向にスライドし、スライドした位置毎に畳み込み演算を行い、畳み込み演算後の行列データの成分の総和（つまり面積）の最大を特定する方法を用いてもよい。
【００４４】
図５（Ｂ）では、回転角度が互いに異なる複数種類の回転画像Ｒ１〜Ｒ５を準備したとする。このうち、回転画像Ｒ１は、仮領域画像Ｐ１を１８０°回転させた画像である。なお、図５（Ａ）に示すような１８０°点対称な対象物を撮像している場合は、実際には、Ｒ２〜Ｒ５のような回転画像は準備しなくてもよいと考えられる。
【００４５】
次に、複数の回転画像の中から、畳み込み対象となる回転画像を決定する（Ｓ１２）。後段の畳み込み（畳み込み演算）に使用する回転画像を選択する方法は種々考えられるが、例えば、複数の回転画像Ｒ１〜Ｒ５について、それぞれ仮領域画像Ｐ１との畳み込みを行い、仮領域画像Ｐ１における対象物の仮領域Ｓ１に対して回転画像と対象物の仮領域との畳み込み領域がより大きな画像を畳み込み対象の回転画像として選択する方法を用いることができる。図５（Ｂ）に示す例では、回転画像Ｒ１（α＝１８０°）が仮領域画像Ｐ１との畳み込みの結果、畳み込み領域が最も大きくなる画像である。そこで、回転画像Ｒ１を畳み込み対象の画像として選択することができる。なお、上記のように畳み込み演算を都度行って回転画像を選択するのではなく、予め画像を回転する角度αを決めておき、当該回転角度の回転画像のみを作成する手順としてもよい。
【００４６】
上記のように、画像組み合わせ処理部１２により、回転画像を作成（Ｓ０５）した後、仮領域画像Ｐ１と回転画像Ｒ１との畳み込み演算を行う（Ｓ０６：撮像領域特定ステップ）。この結果、図５（Ｃ）に示すように、仮領域画像Ｐ１の仮領域Ｓ１と比較して船舶の形状に近くなった、すなわち、ノイズが低減された対象物領域Ｓ２を含む畳み込み画像Ｐ２が得られる。
【００４７】
その後、処理部３の対象物特定部１３において、畳み込み画像Ｐ２から対象物を撮像した対象物領域Ｓ２を抽出し、特定する（Ｓ０７：撮像領域特定ステップ）。この結果、対象物領域Ｓ２の輪郭を特定することができる。さらに、対象物特定部１３では、抽出された対象物領域Ｓ２に基づいて、対象物形状の特定等の演算処理を行う（Ｓ０８）。例えば、対象物が船舶である場合、船舶の外形を特定する情報として、対象物特定部１３では、対象物領域Ｓ２の輪郭から、船舶の大きさに係る情報、すなわち、前後方向の長さ及び左右方向の幅に係る情報を求めることができる。このように対象物特定部１３では、輪郭の抽出に加えて、当該対象物の形状の特定に係る演算を行ってもよい。
【００４８】
また、この演算結果等に基づいて、対象物領域Ｓ２として抽出された領域を分類する（例えば、船舶の種類毎に分類する等）処理等を加えてもよい。また、処理結果として畳み込み画像Ｐ２に対応する画像を出力する場合には、畳み込み画像Ｐ２について対象物を撮像した領域とは異なる領域（所謂ノイズ部分）の画像処理等を行ってもよい。なお、対象物形状の特定等の演算処理（Ｓ０８）は省略してもよい。
【００４９】
最後に、出力部４から、画像処理装置１における処理の結果を出力する（Ｓ０９：出力ステップ）。画像処理装置１による処理の結果の出力としては、例えば、処理の結果をモニタに投影することや、処理の結果を外部装置に対して送信すること等が挙げられる。なお、この段階で、処理の結果を、対象物である船舶の外形に係る情報を保持するデータベースと照合し、その照合結果に応じて警報を発する等の構成としてもよい。以上により、画像処理装置１による一連の処理が終了する。
【００５０】
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置１及び画像処理方法によれば、対象物を撮像した合成開口レーダ画像と、対象物の対称性に基づいて作成された回転画像と、を利用して、対象物を撮像した領域が特定される。対象物の対称性に基づいて作成された回転画像では、対称性と関係なく発生するノイズは、元の合成開口レーダ画像に対して対称性を有しない位置に移動する。したがって、元の合成開口レーダ画像と回転画像とを組み合わせることで、対称性を有する対象物を撮像した領域と、ノイズの領域と、を区別することができるため、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能となる。
【００５１】
また、上記実施形態で説明したように、合成開口レーダ画像において対象物を撮像したと推定される仮領域Ｓ１を特定する事前処理を行った仮領域画像Ｐ１を作成し、この仮領域画像Ｐ１と、仮領域画像の回転画像と、を利用して、対象物を撮像した領域を特定する構成とすると、ノイズの除去を２段階で行うことができる。すなわち、事前処理の段階においてまず容易にノイズと判断できる部分を除去することができ、また、事前処理の段階では除去できなかったノイズを、回転画像を利用して除去することができる。したがって、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能となる。
【００５２】
また、ＳＡＲ画像又は仮領域画像とその回転画像とを畳み込み演算により対象物を撮像した領域を特定する態様とすることで、ノイズの除去が適切に行われるため、合成開口レーダ画像から対象物を撮像した領域を特定することが可能となる。
【００５３】
さらに、事前処理においては、合成開口レーダ画像の平滑化処理及びモルフォロジー処理のいずれか一方を含む構成とすることで、所謂散発的なノイズを事前処理で除去することが可能となる。
【００５４】
以上、本発明の実施形態に係る画像処理装置１について説明したが、本発明は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の変更を行うことができる。
【００５５】
例えば、上記実施形態では、画像処理装置１が１台の装置により実現されている場合について説明したが、画像処理装置１は複数の装置により構成されていてもよい。
【００５６】
また、上記実施形態では、回転画像の畳み込み処理について、１つの回転画像と仮領域画像との畳み込み演算を行う場合について説明したが、例えば、複数の回転画像と仮領域画像とを畳み込む構成にしてもよい。本実施形態に係る画像処理装置１及び画像処理方法では、ＳＡＲ画像から得られる仮領域画像と、対象物の対称性を利用して作成した回転画像とを組み合わせることで、仮領域画像に含まれるノイズを除去することを特徴とする。従って、上記の構成を有していれば、例えば、使用する回転画像の回転角度の調整や画像の数等は適宜選択することができる。また、ノイズの強さ等に基づいて、重み付け等を行ってもよい。
【００５７】
さらに、回転画像と仮領域画像とを組み合わせる際の演算方法は、畳み込み演算に限定されない。上記実施形態では畳み込み演算を行うことを前提としていたが、例えば、ＳＡＲ画像から得られる仮領域画像と回転画像とを組み合わせることで対象物を撮像した領域を特定する際の演算方法として、畳み込み演算とは異なる演算を用いてもよい。畳み込み演算とは異なる演算としては、例えば、仮領域画像及び回転画像のそれぞれにおける各画素における画素値から相互相関係数を求める方法、等が挙げられる。
【００５８】
また、上記実施形態では、画像処理装置１において、回転画像を作成するための元となる画像として事前処理として仮領域画像を作成する処理を行う場合について説明したが、回転画像を作成する前に事前処理を行わない構成としてもよい。例えば、画像処理装置１において、ＳＡＲ画像（対象物からの電波強度に基づくグレースケールの画像）の回転画像を作成し、畳み込み演算を行った後、演算結果が所定の閾値よりも大きい領域について対象物を撮像した領域とし、輪郭を抽出する構成とすることもできる。ただし、ＳＡＲ画像に代えて事前処理で作成される仮領域画像を用いた場合のほうが、ノイズ除去に係る処理が増えるため、対象物を撮像した領域をより適切に特定することができる可能性が高いと考えられる。
【００５９】
上記実施形態で説明した処理の利用方法としては、対象物が船舶である場合には、対象物を撮像した領域の長さと幅から船種を推定することが考えられる。
【符号の説明】
【００６０】
１  画像処理装置
２  画像取得部
３  処理部
４  出力部
１１  事前処理部
１２  画像組み合わせ処理部
１３  対象物特定部
【図１】
2018194499.tif 000003
【図２】
2018194499.tif 000004
【図３】
2018194499.tif 000005
【図４】
2018194499.tif 000006
【図５】
2018194499.tif 000007