(57)【要約】【課題】複数の自然現象が混在する画像であっても、適切なサイズの領域ごとに自然現象を特定すること。【解決手段】画像処理装置１００は、予め決めた対象領域１１０について、まず、全領域を対象としてヒストグラム１０１を作成する。例示したヒストグラム１０１の場合、自然現象を特定できるような特徴が表れていない。そこで、画像処理装置１００は、対象画像１１０の領域を４つに分割する。そして、４つに分割された各領域を対象としてヒストグラム１０２を作成する。ヒストグラム１０２の場合、右上の領域と、左下の領域には、自然現象を特定できるような特徴が表れている。したがって、２つの領域（右上、左下）については、そのまま自然現象を特定して、特定結果を保持する。反対に、右下の領域と、左上の領域には、自然現象を特定できるような特徴が表れていない。そこで、画像処理装置１００は、２つの領域（右下、左上）をさらに４つに分割する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測範囲を撮像した対象画像について、該対象画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す輝度分布の特徴を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を撮像した画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定する特定手段と、
前記特定手段によって前記一致する現象が特定されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割する分割手段と、
前記検出手段を制御して、前記分割手段によって分割された分割後の対象画像の輝度分布の特徴を検出させる制御手段と、
前記特定手段によって、前記分割後の対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象が特定された場合、特定された結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記輝度分布の特徴は、輝度分布が特定の輝度において極大値をとることであり、
前記分割手段は、前記検出手段によって輝度分布の極大値が検出されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検出手段は、複数の異なる方式により観測範囲を撮像した複数の各対象画像の輝度分布の特徴を検出し、
前記特定手段は、前記検出手段によって検出された各対象画像の輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を前記複数の方式により撮像した各画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記各対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定し、
前記分割手段は、前記特定手段によって現象が特定されなかった場合、前記各対象画像をそれぞれ複数の対象画像に分割することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特定手段は、前記検出手段によって検出された対象画像の輝度分布の極大値に対応する輝度と、複数の現象の画像の輝度分布の極大値に対応する輝度とに基づいて、輝度分布の極大値に対応する輝度が前記対象画像と一致する現象を特定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
観測範囲を撮像した対象画像について、該対象画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す輝度分布の特徴を検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出された輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を撮像した画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定する特定工程と、
前記特定工程によって前記一致する現象が特定されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割する分割工程と、
前記分割工程によって分割された分割後の対象画像の輝度分布の特徴を前記検出工程により検出させる制御工程と、
前記特定工程によって、前記分割後の対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象が特定された場合、特定された結果を出力する出力工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項６】
検出手段と特定手段と分割手段と設定手段と出力手段とを備えたコンピュータが、
前記検出手段において、観測範囲を撮像した対象画像について、該対象画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す輝度分布の特徴を検出する検出工程と、
前記特定手段において、前記検出手段によって検出された輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を撮像した画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定する特定工程と、
前記分割手段において、前記特定手段によって前記一致する現象が特定されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割する分割工程と、
前記設定手段において、前記分割手段によって分割された分割後の対象画像の輝度分布の特徴を前記検出工程により検出させるよう設定する設定工程と、
前記出力手段において、前記特定手段によって前記分割後の対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象が特定された場合、特定された結果を出力する出力工程と、
を実行することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像を処理する画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、気象観測や気象予報などの用途から、気象衛星などの人工衛星から撮像した画像を利用して、どのような自然現象が起こっているのかを自動的に特定する技術が利用されている。従来の技術では、赤外線センサの撮像画像や可視光センサの撮像画像の輝度に基づいて、画像内に映っている自然現象がどのような現象であるかを特定している。
【０００３】
通常、特定の自然現象（快晴・大雨・地雨（層雲系の雲から降る雨で、同程度の強さで長い間降る雨））を撮像した場合、画像内に含まれる画素の輝度に応じた分布は、自然現象ごとに異なる特徴（分布が示す極大値など）を表す。したがって、画像中の画素の輝度レベルの分布が特定の現象が観測された場合と同等の特徴を表しているかに基づいて、画像に映っている領域中でどのような現象が起きているかを推定し特定することができる。
【０００４】
ところが、快晴の部分と地雨の部分とが近接しているなど、画像に映っている領域中に分布の特徴の異なる複数種類の現象が含まれる場合、輝度レベルの分布が示す特徴が不明確になり、実際にどのような現象かを特定できないことがあった。
【０００５】
また、一般的に気象衛星の撮像画像のデータ量は膨大であり、処理対象となる領域も最大の場合、地球全体に及ぶことがある。したがって、実際の撮像画像を表示させるのではなく、撮像画像に映っている自然現象を特定する技術を利用することは、実際の撮像画像に代えて地図上に表示されることにより、少ないデータ量で分かりやすく状況を報知できるという側面もある。
【０００６】
そこで、公知の技術として撮像画像すべてを処理するのではなく、利用者が関心のある領域を抽出して、抽出した領域のみ現象の特定結果を表示させる技術（たとえば、下記非特許文献１参照。）があった。その他にも、撮像画像の中から、利用者が関心のある領域を細かく分割して、分割された複数の領域を、同じ特徴を持つ領域ごとに分類するという技術があった（たとえば、下記非特許文献２参照。）。
【０００７】
さらに、撮像画像のデータ量を軽減させるための技術として、撮像画像の１フレームの全輝度値の度数分布を領域毎にパターン分類した上で符号化する手法も開示されている（たとえば、下記特許文献１参照。）。その他にも、撮像画像に含まれる画素のうち、似た色を持つ隣接する画素をまとめたセルを構成して、撮像画像のデータ量を軽減させる技術も開示されている。具体的には、セルの状態が収束したかどうかを判定することによって、セルを構成する部分画像内の色の輝度差があるしきい値を超えた場合に分割条件を満たし、部分画像をさらに４分割する（たとえば、下記特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平９−１４７１０１号公報
【特許文献２】特開２００１−２９７３２９号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】河野公一、「ノア画像を用いた多次元ヒストグラムによる海域抽出に関する研究」、東北大学学位論文、平成１５年３月２４日
【非特許文献２】ＣｏｄｅＺｉｎｅ，「画像を同じ特徴を持つ複数の領域に分ける方法」、ｈｔｔｐ：／／ｃｏｄｅｚｉｎｅ．ｊｐ／ａｒｔｉｃｌｅ／ｄｅｔａｉｌ／１６７？ｐ＝２，＜平成２２年３月１８日検索＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上記非特許文献１，２の技術を利用することによって、自然現象を特定する際の対象画像を細分化することはできるが、いずれの技術も利用者が個別に細分化対象となる箇所を指示する必要がある。また、どの程度細分化するかといった判断も利用者に委ねられている。したがって、細分化する機能を備えながら適正に細分化できない場合があるという問題があった。
【００１１】
また、データ量を削減するための上記特許文献１，２の技術では、撮像画像に所定の符号化を施したり、しきい値に基づいて分割を行っている。結果として自然現象を特定する対象画像単位のデータ量の軽減は図れるが、従来の処理と比較して処理ステップが増加してしまっている。結果として、処理負荷が増加してしまっていた。
【００１２】
また、たとえ画像が分割されたとしても、分割された各画像が同じ自然現象を含む場合、各画像についてそれぞれ自然現象を特定する処理を行うことになる。すなわち、同じ特定結果を得る場合であっても、自然現象を特定するまでの処理量が増えてしまうという問題があった。
【００１３】
本開示技術は、上述した従来技術による問題点を解消するため、複数の自然現象が混在する画像であっても、適切なサイズの領域ごとに自然現象を特定することができる画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法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】
【００１４】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本開示技術は、観測範囲を撮像した対象画像について、該対象画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す輝度分布の特徴を検出する処理と、検出された輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を撮像した画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定する処理と、前記一致する現象が特定されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割する処理と、分割された分割後の対象画像の輝度分布の特徴を検出させる処理と、前記分割後の対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象が特定された場合、特定された結果を出力する処理とを含むことを要件とする。
【発明の効果】
【００１５】
本画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法によれば、複数の自然現象が混在する画像であっても、適切なサイズの領域ごとに自然現象を特定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施の形態にかかる画像処理の一例を示す説明図である。
【図２】撮像画像を利用したヒストグラムの生成例を示す説明図である。
【図３】ヒストグラムを利用した自然現象の特定例を示す説明図である。
【図４】複数の自然現象が混在する場合のヒストグラム例を示す説明図である。
【図５】領域分割によるヒストグラムの変化を示す説明図である。
【図６】画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図７】画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】画像処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】ヒストグラムのパターン特定処理を示す説明図である。
【図１０】パターン特定結果に基づいた三次元ヒストグラムパターンの決定例を示す説明図である。
【図１１】領域分割と位置情報との設定例を示す説明図である。
【図１２】衛星画像の取得例を示す説明図である。
【図１３】衛星画像を用いた画像処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】画像処理結果の一例を示す説明図である。
【図１５】しきい値Ｘとしきい値Ｙの設定例を示す説明図である。
【図１６】任意の撮像画像についてのヒストグラムの生成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本実施の形態にかかる画像処理の一例を示す説明図である。図１のように、本実施の形態は、画像処理装置１００を利用して対象画像１１０に映っている自然現象を特定した特定情報１２０を作成する。対象画像１１０とは、気象衛星などの人工衛星によって地上を撮像した画像である。また、特定情報１２０は、対象画像１１０に映っている自然現象を特定した特定結果を表した情報である。
【００１９】
本実施の形態でも、従来技術と同様に対象画像１１０に含まれる画素から、輝度の変化に応じたヒストグラムを作成して、ヒストグラムが表す特徴から自然現象を特定している。一方で、本実施の形態にかかる画像処理装置１００は、従来技術と異なり、対象画像１１０に映っている自然現象の範囲に応じて自動的に対象画像１１０を適切に分割することができる。
【００２０】
図２は、撮像画像を利用したヒストグラムの生成例を示す説明図である。気象衛星には通常複数種類のセンサが搭載されており、随時同じ領域を複数種類のセンサによって撮像している。したがって、図２のように、撮像画像として同じ領域を撮像した赤外線センサによる撮像画像２１０と、可視光センサによる撮像画像２２０が提供される。
【００２１】
ヒストグラムは、各センサの撮像画像２１０，２２０の中の対象領域２００に含まれる画素を輝度レベルに応じて作成される。また、図２のように、赤外線センサによる撮像画像２１０内の画素を対象として作成したヒストグラムを一次元ヒストグラム２１１と呼び、赤外線センサと可視光センサとによる各撮像画像２１０，２２０内の画素を対象として作成したヒストグラムを二次元ヒストグラム２２１と呼び、それぞれ異なる特徴が生じる。
【００２２】
図３は、ヒストグラムを利用した自然現象の特定例を示す説明図である。図３のモデル図３００を利用することによって、各センサによる撮像画像から作成したヒストグラムの特徴に応じて、撮像画像にどのような自然現象が映っているのかを特定することができる。図３のモデル図３００では、可視光センサと赤外線センサから作成したヒストグラム３０１，３０２の特徴の組み合わせで特定できる自然現象を示している。
【００２３】
モデル図３００は、ヒストグラム３０１，３０２の最大値が輝度レベルのどの位置に表れるかに応じて、各センサのヒストグラム３０１，３０２がどのような特徴を持つかを判断している。具体的には、輝度レベルを低・中・高に３分割して、各ヒストグラム３０１，３０２の最大値がいずれのレベルであるかの判断結果の組み合わせに応じて、「快晴」、「薄曇」、「地雨」、「大雨」の四つの自然現象を特定することができる。具体的には、下記のようなレベルの組み合わせによって自然現象を特定することができる。
【００２４】
赤外線センサ輝度レベル低：可視光センサ輝度レベル低＝快晴領域
赤外線センサ輝度レベル高：可視光センサ輝度レベル低＝薄曇領域
赤外線センサ輝度レベル低：可視光センサ輝度レベル高＝地雨領域
赤外線センサ輝度レベル高：可視光センサ輝度レベル高＝大雨領域
（なお、図３に示したモデル図３００は一例であり、センサの種類や組み合わせによって、特定できる自然現象は異なる）
【００２５】
したがって、図３に例示したヒストグラム３０１，３０２は、赤外線センサ、可視光センサ共に輝度レベル高を表しており、大雨領域が映っていることがわかる。各ヒストグラムの輝度レベルの組み合わせが「快晴」、「薄曇」、「地雨」、「大雨」の四つの領域以外になる場合は、各領域の中間的な現象とみなすことができる。
【００２６】
図４は、複数の自然現象が混在する場合のヒストグラム例を示す説明図である。図４の領域４００のような複数の自然現象が混在する場合、単一の自然現象が写るｉ海洋のヒストグラム４１０は、可視光センサの反射率が低いため輝度レベルが低となり、快晴状態であると特定できる。同様に、ｉｉｉ特定の現象域のヒストグラム４３０は、可視光センサの反射率が高いため輝度レベルが高となり、大雨状態であると特定できる。
【００２７】
一方、ｉｉ現象の混在域のヒストグラム４２０では、複数の自然現象が存在するため、各自然現象を撮像した可視光センサの反射率が反映されてしまう。したがって、複数の輝度レベルに極大値が発生してしまい、いずれの自然現象を表す特徴であるかを特定できない。
【００２８】
図５は、領域分割によるヒストグラムの変化を示す説明図である。図４にて説明したように、ｉｉ現象の混在域のヒストグラム４２０には、複数の自然現象を撮像した場合の特徴が反映されてしまっている。そこで、本実施の形態では、ｉｉ現象の混在域のように、自然現象を特定できないヒストグラム４２０が作成されてしまった領域に対して、自然現象ごとの特徴が表れるような小さなサイズとなるように領域分割を行う。
【００２９】
たとえば、ｉｉ現象の混在域を、特定の自然現象が発生している領域ごとに領域分割して、それぞれヒストグラムを作成すると、ヒストグラム５１０〜５３０のような特徴が表れ得る。領域分割後の各領域のヒストグラム５１０〜５３０には、特定の自然現象を表す極大値が表れているため、発生している自然現象を特定することができる。したがって、本実施の形態では、上述したような領域分割を必要な箇所に限定して適用するため、効率的に自然現象を特定することができる。ここで、図１に戻り、本実施の形態にかかる画像処理装置１００による領域分割について説明する。
【００３０】
図１の画像処理装置１００では、対象画像１１０について、まず、全領域を対象としてヒストグラム１０１を作成する。例示したヒストグラム１０１の場合、自然現象を特定できるような特徴が表れていない。そこで、画像処理装置１００は、対象画像１１０の領域を４つに等分割する（分割の手法は適宜調整できる）。
【００３１】
そして、画像処理装置１００は、４つに等分割された各領域を対象としてヒストグラム１０２を作成する。ヒストグラム１０２の場合、右上の領域と、左下の領域には、自然現象を特定できるような特徴が表れている。したがって、２つの領域（右上、左下）については、そのまま自然現象を特定して、特定結果を保持する。反対に、右下の領域と、左上の領域には、自然現象を特定できるような特徴が表れていない。そこで、画像処理装置１００は、２つの領域（右下、左上）をさらに４つに等分割する。
【００３２】
先ほどの分割後と同様に、画像処理装置１００は、さらに４つに等分割された各領域を対象としてヒストグラム１０３を作成する。ヒストグラム１０３の場合も、分割された各領域について、自然現象を特定できるような特徴が表れているか否かの判断が行われる。そして、画像処理装置１００は、判断結果に応じて、自然現象の特定、もしくは、さらなる領域分割のいずれかの処理を行う。
【００３３】
なお、画像処理装置１００は、自然現象が特定できなかった場合の分割回数の上限を設定してもよい。たとえば、ヒストグラム１０３の場合、右下の領域を４分割した各領域のうち、未だに２つの領域の自然現象が特定できなかった。そこで、自然現象が特定できなかった領域をさらに４分割する。すなわち、最初に画像処理装置１００に与えられた対象画像１１０と比較して、１／６４のサイズに領域分割されていることになる。
【００３４】
領域分割後の各領域（１／６４サイズの領域）について、自然現象が特定できなかった場合、さらに、４分割してもよいが、分割後の領域を表すアドレスに多数のビットが必要になる場合や、分割される領域の数が多数になる場合などは、特定情報１２０を得るための処理量が増加したり、特定情報１２０自体のデータ量が増加したりといった問題が発生する可能性がある。したがって、所定回数以上分割した後に、自然現象が特定できなかった領域については、自然現象不明を表す表示を行ってもよい。何回まで分割を行うかは、特定情報１２０のデータ量の上限や、画像処理装置１００に求める精度によって、利用者が適宜設定すればよい。
【００３５】
以上説明したように、本実施の形態にかかる画像処理装置１００は、自然現象が特定できるようなヒストグラムが作成できるまで、対象画像１１０の分割を繰り返す。また、分割の途中で、自然現象を特定できた領域に関しては、特定できた時点でのサイズごとの特定結果を保持する。したがって、対象画像１１０に映っている自然現象の状況に応じて、自然現象を特定する際の対象となる領域のサイズを変更することができる。自然現象は、分割後の領域ごとに特定され、特定情報１２０として出力される。特定情報１２０では、分割された領域ごとに、自然現象を表す情報（パターン名や識別子）と紐付けているため、各自然現象を表す色彩やアイコンなどを表示して、利用者に自然現象が把握し易いような可視化を行うこともできる。
【００３６】
また、本実施の形態にかかる画像処理装置１００では、あらかじめ自然現象ごとに用意した多次元ヒストグラムの分布の特徴を表すパターンの中から、対象画像１１０についてのヒストグラムが表す分布の特徴との一致判断を行っている。すなわち、複雑な変換処理や特徴抽出を行うことなく、従来技術と同じく、分布の極大値を検出するといった容易な処理のみで自然現象を特定している。また、特定結果は、あらかじめ用意されたパターンのいずれに該当するかを表せばよい。したがって、従来のヒストグラムでは特定できなかった領域についても自然現象が特定でき、なおかつ、特定された自然現象を少ないデータ量で表現することができる。
【００３７】
以下には、上述した画像処理を実現する画像処理装置１００の具体的な構成と処理内容について説明する。
【００３８】
（画像処理装置のハードウェア構成）
図６は、画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図６において、画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６０３と、磁気ディスクドライブ６０４と、磁気ディスク６０５と、光ディスクドライブ６０６と、光ディスク６０７と、ディスプレイ６０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）６０９と、キーボード６１０と、マウス６１１と、スキャナ６１２と、プリンタ６１３と、を備えている。また、各構成部はバス６００によってそれぞれ接続されている。
【００３９】
ここで、ＣＰＵ６０１は、画像処理装置１００の全体の制御を司る。ＲＯＭ６０２は、本実施の形態にかかる画像処理を実現する画像処理プログラムやブートプログラムなどの各種プログラムを記憶している。ＲＡＭ６０３は、ＣＰＵ６０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ６０４は、ＣＰＵ６０１の制御にしたがって磁気ディスク６０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク６０５は、磁気ディスクドライブ６０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００４０】
光ディスクドライブ６０６は、ＣＰＵ６０１の制御にしたがって光ディスク６０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク６０７は、光ディスクドライブ６０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク６０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００４１】
ディスプレイ６０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ６０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４２】
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）６０９は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク６１４に接続され、このネットワーク６１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ６０９は、ネットワーク６１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ６０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４３】
キーボード６１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス６１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００４４】
スキャナ６１２は、画像を光学的に読み取り、画像処理装置１００内に画像データを取り込む。なお、スキャナ６１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ６１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ６１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００４５】
（画像処理装置の機能的構成）
図７は、画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。画像処理装置１００は、検出部７０１と、特定部７０２と、分割部７０３と、制御部７０４と、出力部７０５と、作成部７０６と、を含む構成である。この制御部となる機能（検出部７０１〜作成部７０６）は、具体的には、たとえば、図６に示したＲＯＭ６０２、ＲＡＭ６０３、磁気ディスク６０５、光ディスク６０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ６０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ６０９により、その機能を実現する。
【００４６】
検出部７０１は、対象画像１１０に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す分布から極大値を検出する機能を有する。極大値とは、分布が表す局所的な最大値を意味する。なお、上述したように、分布は、数式から得られたものではなく、対象画像１１０内に含まれている画素を輝度ごとに累積した累積結果である。したがって、検出部７０１も、数学的に極大値を検出しているのではなく、実際に分布が示す画素の値を比較して検出している。なお、対象画像１１０として同一の領域を撮像した複数のセンサによる撮像画像が提供されることがある。複数のセンサによる撮像画像であっても、同様に、各撮像画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す分布から極大値を検出すればよい。
【００４７】
また、分布が表す画素数によっては、複数の極大値（たとえば、輝度レベル１の位置と、輝度レベル４の位置など）が含まれている場合もあり、検出部７０１は、分布に含まれているすべての極大値を検出する。また、検出部７０１は、分布が表す各値によっては極大値を特定できないことがある。極大値を特定できない場合には、極大値を特定できない旨を検出結果とする。なお、検出結果は、ＲＡＭ６０３、磁気ディスク６０５、光ディスク６０７などの記憶領域に記憶される。
【００４８】
特定部７０２は、検出部７０１によって検出された極大値に基づいて、対象画像１１０における画素の分布（すなわち、対象画像１１０に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す分布）の特徴が、どの自然現象を表しているかを特定する機能を有する。具体的には、画像処理装置１００には、地上に発生する自然現象の中から、各自然現象の撮像画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す分布の特徴を表すパターンが用意されている。したがって、特定部７０２が、対象画像１１０における画素の分布の特徴と、分布の特徴が一致するパターンを特定する。特定されたパターンが表す自然現象が、すなわち、対象画像１１０に映っている自然現象となる。
【００４９】
また、上述したように、対象画像１１０として複数のセンサによる撮像画像が提供されていることもある。分布の特徴はセンサによって異なるため、センサごとに一致するパターンを特定する必要がある。そして、特定部７０２は、特定結果の組み合わせによって自然現象を特定することができる。たとえば、赤外線センサではパターン１（ＩＲ）、可視光センサではパターン２（ＶＩＳ）となるため、パターン１（ＩＲ）とパターン２（ＶＩＳ）との組み合わせによって自然現象パターン２が特定される。結果として特定部７０２は、自然現象パターン２が表す自然現象（たとえば「快晴」）を対象画像１１０に映っている自然現象として特定する。なお、特定結果は、ＲＡＭ６０３、磁気ディスク６０５、光ディスク６０７などの記憶領域に記憶される。
【００５０】
分割部７０３は、自然現象が特定されなかった対象画像１１０を複数の対象画像１１０に分割する機能を有している。具体的には、分割部７０３は、特定部７０２によって自然現象を特定できなかった場合に、対象画像１１０を分割する。その他、分割部７０３は、検出部７０１によって極大値が検出されなかった場合にも、極大値が表れていなければ自然現象を特定できないため、対象画像１１０を分割する。分割後は、サイズの小さくなった各領域がそれぞれ新たな対象画像１１０となる。なお、分割結果は、ＲＡＭ６０３、磁気ディスク６０５、光ディスク６０７などの記憶領域に記憶される。
【００５１】
制御部７０４は、検出部７０１を制御して、検出処理を実行させる機能を有する。具体的には、制御部７０４は、分割部７０３によって対象画像１１０が分割され、あらたな対象画像１１０が設定されたのをトリガに、検出部７０１を制御して、各対象画像１１０について、それぞれ画像に含まれる画素の輝度に応じた分布から極大値を検出する。
【００５２】
出力部７０５は、特定部７０２によって、いずれかの自然現象が特定されると、対象画像１１０ごとに、特定部７０２による特定結果を特定情報１２０として出力する機能を有する。したがって、対象画像１１０が分割部７０３によって分割されている場合には、分割後の各対象画像１１０についてそれぞれ自然現象を表す画像を作成する。出力形式としては、たとえば、ディスプレイ６０８への表示、プリンタ６１３への印刷出力、Ｉ／Ｆ６０９による外部装置への送信がある。また、出力する特定情報１２０をＲＡＭ６０３、磁気ディスク６０５、光ディスク６０７などの記憶領域に記憶することとしてもよい。
【００５３】
作成部７０６は、特定結果を利用して特定された自然現象を表す画像を作成する機能を有する。すなわち、対象画像１１０について、特定部７０２によって特定された自然現象を表す画像を作成する。対象画像１１０が分割部７０３によって分割されている場合には、分割後の各対象画像１１０についてそれぞれ自然現象を表す画像を作成する。自然現象を表す画像とは、たとえば、対象画像１１０を、それぞれ自然現象を表す色や柄、アイコンなどによって表示した画像である。作成された画像は、ＲＡＭ６０３、磁気ディスク６０５、光ディスク６０７などの記憶領域に記憶される。なお、出力部７０５は、作成部７０６によって、画像が作成されている場合には、特定情報１２０として、作成された画像を出力してもよい。
【００５４】
（画像処理の手順）
図８は、画像処理の手順を示すフローチャートである。図８のフローチャートは、対象画像１１０に映っている自然現象を特定して、特定した自然現象を表す画像を出力するまでの手順を示している。図８の各処理を実行することによって、対象画像１１０内に複数の自然現象が映っている場合には、発生している自然現象が特定できるように、適宜細分化された特定情報１２０を出力することができる。
【００５５】
図８において、画像処理装置１００は、まず、対象画像１１０を取得したか否かを判断する（ステップＳ８０１）。そして、画像処理装置１００は、対象画像１１０を取得するまで待機状態となる（ステップＳ８０１：Ｎｏのループ）。そして、対象画像１１０が取得されると（ステップＳ８０１：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、検出部７０１において、対象画像１１０に含まれる画素の輝度に応じた分布から極大値を検出する（ステップＳ８０２）。
【００５６】
その後、画像処理装置１００は、検出部７０１によって極大値が検出されたか否かを判断する（ステップＳ８０３）。ステップＳ８０３において、極大値が検出された場合（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、特定部７０２において、検出された極大値に基づいて、対象画像１１０と分布の特徴が一致する自然現象を特定する（ステップＳ８０４）。すなわち、ステップＳ８０４では、あらかじめ用意された様々な自然現象を撮像した画像に含まれる画素の輝度に応じた分布の特徴の中から、対象画像１１０が表す分布の特徴と一致するものを特定する。そして、分布の特徴が一致しているか否かの判断には、検出された極大値の特徴（値や輝度など）を利用している。
【００５７】
そして、画像処理装置１００は、今度は特定部７０２によって、分布の特徴が一致する自然現象が特定されたか否かを判断する（ステップＳ８０５）。ステップＳ８０５において、自然現象が特定されなかった場合（ステップＳ８０５：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、分割部７０３によって対象画像１１０を分割する（ステップＳ８０６）。ステップＳ８０６では、対象画像１１０をあらかじめ設定した手法によって分割する。たとえば、対象画像１１０を、４分割、３分割など指定数ごとに分割する。なお、分割後は、分割されたそれぞれの領域が対象画像１１０となる。
【００５８】
また、画像処理装置１００は、ステップＳ８０３において、極大値が検出されなかった場合にも（ステップＳ８０３：Ｎｏ）、分割部７０３によって対象画像１１０を分割する（ステップＳ８０６）。
【００５９】
ステップＳ８０６によって、対象画像１１０が分割されると、画像処理装置１００は、制御部７０４によって検出部７０１を制御して、分割後の各画像をあらたな対象画像１１０として、再度、ステップＳ８０２の処理を行って、あらたな対象画像１１０から極大値を検出する。
【００６０】
ステップＳ８０６の分割処理は自然現象が特定されるまで繰り返し行われ、すべての対象画像１１０について、自然現象が特定されると（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、作成部７０６によって、対象画像１１０ごとに、特定された自然現象を表す画像を作成する（ステップＳ８０７）。そして、画像処理装置１００は、出力部７０５から、ステップＳ８０７による作成画像を出力して（ステップＳ８０８）、一連の処理を終了する。
【００６１】
以上説明したように、画像処理装置１００では、対象画像１１０に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す分布から極大値を検出することによって、対象画像１１０に映っている自然現象を特定している。一般的には、対象画像１１０の分布の特徴を判断するにはヒストグラムが作成される。また、近年では、対象画像１１０として、赤外線センサ、可視光センサ、近赤外線センサの３つのセンサによって撮像された撮像画像を対象画像１１０として利用する手法が一般的である。したがって、以下には、３つのセンサによって撮像された対象画像１１０からヒストグラムを作成して自然現象を特定する際の手順について具体的に説明する。
【００６２】
（ヒストグラムのパターン特定）
図９は、ヒストグラムのパターン特定処理を示す説明図である。また、図１０は、パターン特定結果に基づいた三次元ヒストグラムパターンの決定例を示す説明図である。まず、図９を用いて対象画像１１０から作成されたヒストグラムがあらかじめ用意されたパターンの中のいずれと一致するか（もしくは近似する）を特定する手順について説明する。
【００６３】
図９では、輝度レベルを３つのパターンに分類する例を示している。図９の各ヒストグラム９１０〜９３０は、しきい値Ｘを超える最大値が、輝度レベル低→中→高の３分割したいずれの領域に表れているかに応じてパターン分けされる。図９に例示した通り、輝度レベルを３分割したうちの高の領域が最大値となるヒストグラム９１０は、パターン１に分類される。同様に、輝度レベルの中の領域が最大値となるヒストグラム９２０は、パターン２、輝度レベルの低の領域が最大値となるヒストグラム９３０は、パターン３に分類される。
【００６４】
図９のような分類は、各センサによって撮像された対象画像１１０についてそれぞれ行われる。３つのセンサ（３次元ヒストグラム）によって撮像されている場合であれば、３×３×３＋１＝２８（＋１はいずれにも一致しなかった場合）パターンとなる。また、最大値を特定する際に、しきい値Ｘに加えて、しきい値Ｙを上回ったか否かの判定結果を加えてもよい。しきい値Ｙの判定結果を加えると２７×２（しきい値Ｙを上回ったか否かの２値）＋１＝５５パターンとなる。
【００６５】
図１０では、３つのセンサによる三次元ヒストグラムの各パターンから２８パターンのいずれに該当するかを特定する手順を示している。特定例１０００に示すように、ある対象画像１１０について、センサごとにヒストグラムを作成したところ、可視光センサのヒストグラム１０１０はパターン１に、赤外線センサのヒストグラム１０２０はパターン２に、近赤外線センサのヒストグラム１０３０はパターン１に特定されている。
【００６６】
したがって、組み合わせテーブル１００１の中の三次元ヒストグラムのパターン４に特定される。三次元ヒストグラムのパターン４は特定の自然現象に紐づけられており、自然現象が特定されたことになる。また、図１０に例示したような２８パターンの特定結果は、１〜２８までの数値で表現されるため、４ビットの数値で表現することができる。たとえ、しきい値Ｙの判定結果を加えたとしても、５５パターンとなるため、いずれのパターンと一致するかを特定した特定結果は、１から５５までの数値で表現されるため、６ビットの数値で表現することができる。
【００６７】
図１１は、領域分割と位置情報との設定例を示す説明図である。図１１に示すように、対象画像１１００のような分割がなされた場合、分割された各領域について、特定結果を表すには、領域の位置情報を表すビット＋特定結果を表すビットがあればよい。対象領域１１００において、１／１６のサイズに分割された［１］〜［４］の位置情報は、２ビットで表すことができる。また、１／６４のサイズに分割された［Ａ］〜［Ｄ］の位置情報は、４ビットで表すことができる。したがって、上述のように、１〜２８のパターンであれば、特定情報１２０は、下記のように表現することができる。
【００６８】
［１］００＋５ビット
［２］０１＋５ビット
［３］１０＋５ビット
［４］１１＋５ビット
［Ａ］００１０＋５ビット（下位２ビットの１２は［３］の位置情報を意味する
［Ｂ］０１１０＋５ビット
［Ｃ］１０１０＋５ビット
［Ｄ］１１１０＋５ビット
【００６９】
（衛星画像を利用した画像処理）
図１２は、衛星画像の取得例を示す説明図である。つぎに、衛星画像を利用した画像処理の手順について説明する。気象衛星からは、所定サイズの衛星画像１２００がセンサごとに随時送信される。画像処理装置１００では、送信された衛星画像１２００をそのまま利用する他にも、画像処理装置１００の処理能力に応じて所定の処理サイズごとに分割した分割画像１２０１を対象画像１１０として処理を開始してもよい。
【００７０】
図１３は、衛星画像を用いた画像処理の手順を示すフローチャートである。図１３のフローチャートは、画像処理装置１００が、気象衛星が撮像した衛星画像１２００（図１２参照）を用いて、地上の気象状況を表す画像を出力するまでの手順を示している。図１３の各処理を実行させることによって、撮像された地上で発生している自然現象と発生範囲に応じて、最適なサイズに分割された領域ごとに発生している自然現象に対応した表示が行われている。
【００７１】
図１３において、画像処理装置１００は、まず、各センサの衛星画像を取得したか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。ステップＳ１３０１では、各センサの衛星画像を取得したと判断されるまで待機し（ステップＳ１３０１：Ｎｏのループ）、衛星画像を取得すると（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００が、各センサの衛星画像を領域分割して、多次元ヒストグラムを作成する（ステップＳ１３０２）。
【００７２】
画像処理装置１００は、ステップＳ１３０２によって作成された多次元ヒストグラムのパターンを決定する（ステップＳ１３０３）。その後、画像処理装置１００は、ステップＳ１３０３によってパターンを決定した否かを判断する（ステップＳ１３０４）。ステップＳ１３０４において、パターンを決定していない判断された場合（ステップＳ１３０４：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、そのままステップＳ１３０８の処理に移行する。
【００７３】
ステップＳ１３０４において、パターンを決定したと判断された場合（ステップＳ１３０４：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、パターンを決定していない領域をさらに４分割して、小領域を作成する（ステップＳ１３０５）。そして、画像処理装置１００は、作成した小領域の多次元ヒストグラムを作成する（ステップＳ１３０６）。
【００７４】
その後、画像処理装置１００は、全ての小領域でパターンが決定した、もしくは、指定回数分割を繰り返したか否かを判断する（ステップＳ１３０７）。ステップＳ１３０７において、全ての小領域でパターンが決定した、もしくは、指定回数分割を繰り返した、のいずれにも該当しない場合（ステップＳ１３０７：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、ステップＳ１３０５の処理に移行して、再度、小領域を作成する。
【００７５】
画像処理装置１００は、ステップＳ１３０７において、全ての小領域でパターンが決定した、もしくは、指定回数分割を繰り返したと判断されるまで、小領域の作成を繰り返す（ステップＳ１３０７：Ｎｏのループ）。そして、全ての小領域でパターンが決定した、もしくは、指定回数分割を繰り返した場合（ステップＳ１３０７：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、パターン分けされた画像データを出力し（ステップＳ１３０８）、一連の処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１３０９）。
【００７６】
画像処理装置１００は、利用者や上位システムから終了指示を受け付けた場合、一連の処理を終了すると判断する。したがって、ステップＳ１３０９において、一連の処理を終了しないと判断された場合（ステップＳ１３０９：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、ステップＳ１３０１の処理に戻り、次の衛星画像が取得されるまで待機状態となる。一方、ステップＳ１３０９において、一連の処理を終了すると判断された場合（ステップＳ１３０９：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、そのまま一連の処理を終了する。
【００７７】
図１４は、画像処理結果の一例を示す説明図である。図１３のフローチャートのステップＳ１３０８では、図１４のようなパターン分けされた画像データ１４００が出力される。図１２にて説明したように、画像処理装置１００では、地上を撮像した衛星画像１２００を取得している。したがって、自然現象を特定した特定情報１２０を出力する際には、画像データ１４００のように、表示領域のサイズを緯度経度の角度で表わしてもよい。なお、画像データ１４００の表示例は一例であり、０．８°よりも大きい、もしくは、小さい緯度経度ごとに表示させてもよい。
【００７８】
図１５は、しきい値Ｘとしきい値Ｙの設定例を示す説明図である。また、図１６は、任意の撮像画像についてのヒストグラムの生成例を示す説明図である。ヒストグラムを作成するとき、１つの輝度レベルごとに度数分布を計算するとパターンの特定が困難な場合は、例えば４つの輝度レベルごとに度数分布をカウントしてパターンの特定をしやすくしてもよい。図１３のステップＳ１３０３，１３０６では、ヒストグラムが示す最大値からいずれのパターンに該当するかが特定される。該当するパターンを特定するには、画像処理装置１００は、まず、ヒストグラムの最大値が、輝度レベルの低・中・高のいずれに該当するかを判断する。さらに、画像処理装置１００は、ヒストグラムの最大値が示す画素の値としきい値Ｘ、しきい値Ｙとの関係を判断する。
【００７９】
具体的には、しきい値Ｘ未満か、しきい値Ｘ以上しきい値Ｙ未満か、しきい値Ｙ以上かを判断する。そして、しきい値Ｘ未満の場合には、最大値として特徴をなしていないと判断して、パターンを決定できないものとする。各しきい値は、画素数の最大値との割合に応じて設定される。たとえば、図１５の例では、しきい値Ｘは、画素数の最大値の１／８の値、しきい値Ｙは、画素数の最大値の１／４の値に設定している。
【００８０】
また、図１６のように、撮像画像は、気象衛星の種類やセンサの種類に応じて、画素数が一様ではない。同じ領域Ｘについて自然現象を特定する場合であっても、可視光センサの撮像画像１６１０と赤外線センサの撮像画像１６２０と近赤外線センサの撮像画像１６３０とでは、画素数が異なることがある。
【００８１】
画素数の異なる各撮像画像１６１０〜１６３０を扱う場合には、画素数の絶対値に基づいてしきい値を設定すると正しくパターンを特定できない。したがって、ヒストグラム１６１１〜１６３１のように、画素数の相対値に基づいてしきい値を設定する（たとえばしきい値Ｘを画素２０％に設定するなど）ことによって、適切なパターン分けが可能となる。
【００８２】
以上説明したように、画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法によれば、対象画像１１０に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す分布を利用して、自然現象が特定されるまで対象画像１１０の分割を繰り返す。すなわち、複数の自然現象が混在する画像であっても、対象画像１１０を適切なサイズの領域に分割し、分割後の各領域についてそれぞれ自然現象を特定した特定情報１２０が出力される。したがって、気象状況に応じて適切な必要最低量のデータによって発生している自然現象を把握させることができる。
【００８３】
また、上記技術では、対象画像１１０における分布から極大値が検出できなかった場合には、即座に対象画像１１０を分割してもよい。極大値が検出できないとは、すなわち、対象画像１１０内の自然現象の混在を意味している。したがって、後段の特定処理を省略した効率的な処理を行うことができる。
【００８４】
また、上記技術では、複数のセンサによって撮像された対象画像１１０を取得した場合には、センサごとに対象画像１１０内の分布の特徴を特定することによって、より詳細で正確な自然現象を特定することができる。また、各センサのうち、いずれか１つについて分布の特徴を得られた場合には、得られた特徴に基づいて、自然現象を特定するように設定することで、特定エラーの発生頻度を抑えることができる。
【００８５】
また、上記技術では、あらかじめ気象衛星から提供された撮像画像の中の特定領域のみについて、上述したような特定処理を行うように設定してもよい。処理対象としてあらかじめ特定領域を設定しておくことによって、利用者が求める地域の自然現象を効率的に特定することができる。
【００８６】
また、上記技術では、自然現象ごとに、撮像画像に発生する画素の分布について、極大値と該極大値が示す輝度との許容範囲を設定しておくことによって、検出された極大値から効率的に、対象画像１１０がいずれの自然現象と一致するかを特定することができる。
【００８７】
また、上記技術では、分割数の上限を設定し、上限の分割でも特定できなかった場合には、該当する対象画像１１０について、特定不可とするように設定してもよい。分割回数の上限を設定することによって、特定情報１２０のデータ量の上限値を超えないように調整することができる。
【００８８】
また、上記技術では、自然現象を表す画像を作成する作成機能を設けてもよい。自然現象を表す画像を作成することによって、利用者に特定された自然現象を視覚的に把握させることができる。
【００８９】
なお、本実施の形態で説明した画像処理方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。本画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本画像処理プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布してもよい。
【００９０】
また、本実施の形態で説明した画像処理装置１００は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣ（以下、単に「ＡＳＩＣ」と称す。）やＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。具体的には、たとえば、上述した画像処理装置１００の機能（検出部７０１〜作成部７０６）をＨＤＬ記述によって機能定義し、そのＨＤＬ記述を論理合成してＡＳＩＣやＰＬＤに与えることにより、画像処理装置１００を製造することができる。
【００９１】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００９２】
（付記１）観測範囲を撮像した対象画像について、該対象画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す輝度分布の特徴を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を撮像した画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定する特定手段と、
前記特定手段によって前記一致する現象が特定されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割する分割手段と、
前記検出手段を制御して、前記分割手段によって分割された分割後の対象画像の輝度分布の特徴を検出させる制御手段と、
前記特定手段によって、前記分割後の対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象が特定された場合、特定された結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【００９３】
（付記２）前記輝度分布の特徴は、輝度分布が特定の輝度において極大値をとることであり、
前記分割手段は、前記検出手段によって輝度分布の極大値が検出されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割することを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
【００９４】
（付記３）前記検出手段は、複数の異なる方式により観測範囲を撮像した複数の各対象画像の輝度分布の特徴を検出し、
前記特定手段は、前記検出手段によって検出された各対象画像の輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を前記複数の方式により撮像した各画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記各対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定し、
前記分割手段は、前記特定手段によって現象が特定されなかった場合、前記各対象画像をそれぞれ複数の対象画像に分割することを特徴とする付記１または２に記載の画像処理装置。
【００９５】
（付記４）前記特定手段は、前記検出手段によって検出された各対象画像の輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を前記複数の方式により撮像した各画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記各対象画像の輝度分布の特徴が少なくとも一つ一致する現象を特定することを特徴とする付記３に記載の画像処理装置。
【００９６】
（付記５）前記検出手段は、前記観測範囲を撮像した撮像画像の一部分を前記対象画像として、該対象画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す輝度分布の特徴を検出することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【００９７】
（付記６）前記特定手段は、前記検出手段によって検出された対象画像の輝度分布の極大値に対応する輝度と、複数の現象の画像の輝度分布の極大値に対応する輝度とに基づいて、輝度分布の極大値に対応する輝度が前記対象画像と一致する現象を特定することを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【００９８】
（付記７）前記特定手段は、前記分割手段によって所定回数分割された後、自然現象を特定できなかった対象画像に対して、特定不可とすることを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の画像処理プログラム。
【００９９】
（付記８）前記対象画像について、前記特定手段によって特定された自然現象を表す画像を作成する作成手段を備え、
前記出力手段は、前記作成手段によって作成された画像を出力することを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【０１００】
（付記９）観測範囲を撮像した対象画像について、該対象画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す輝度分布の特徴を検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出された輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を撮像した画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定する特定工程と、
前記特定工程によって前記一致する現象が特定されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割する分割工程と、
前記分割工程によって分割された分割後の対象画像の輝度分布の特徴を前記検出工程により検出させる制御工程と、
前記特定工程によって、前記分割後の対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象が特定された場合、特定された結果を出力する出力工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【０１０１】
（付記１０）検出手段と特定手段と分割手段と設定手段と出力手段とを備えたコンピュータが、
前記検出手段において、観測範囲を撮像した対象画像について、該対象画像に含まれる画素の輝度ごとの出現頻度を表す輝度分布の特徴を検出する検出工程と、
前記特定手段において、前記検出手段によって検出された輝度分布の特徴と、複数の現象について各現象を撮像した画像の輝度分布の特徴とに基づいて、前記対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象を特定する特定工程と、
前記分割手段において、前記特定手段によって前記一致する現象が特定されなかった場合、前記対象画像を複数の対象画像に分割する分割工程と、
前記設定手段において、前記分割手段によって分割された分割後の対象画像の輝度分布の特徴を前記検出工程により検出させるよう設定する設定工程と、
前記出力手段において、前記特定手段によって前記分割後の対象画像の輝度分布の特徴と一致する現象が特定された場合、特定された結果を出力する出力工程と、
を実行することを特徴とする画像処理方法。
【符号の説明】
【０１０２】
１００  画像処理装置
１１０  対象画像
１２０  特定情報
７０１  検出部
７０２  特定部
７０３  分割部
７０４  制御部
７０５  出力部
７０６  作成部
【図１】
2011215925.tif 000003
【図２】
2011215925.tif 000004
【図３】
2011215925.tif 000005
【図４】
2011215925.tif 000006
【図５】
2011215925.tif 000007
【図６】
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【図７】
2011215925.tif 000009
【図８】
2011215925.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2011215925.tif 000012
【図１１】
2011215925.tif 000013
【図１２】
2011215925.tif 000014
【図１３】
2011215925.tif 000015
【図１４】
2011215925.tif 000016
【図１５】
2011215925.tif 000017
【図１６】
2011215925.tif 000018