(57)【要約】      （修正有）【課題】撮像機器や撮像環境によって生じるノイズを除去することにより検出精度を向上させることができる、デブリ検出方法を提供する。【解決手段】天球画像を取得する撮像ステップＳｔｅｐ１と、天球画像のうち高輝度点を示す中心画素を特定する中心画素特定ステップＳｔｅｐ２と、中心画素の周囲に隣接する複数の周辺画素から２画素を選択してデブリの画素値を抽出する画素値抽出ステップＳｔｅｐ３と、抽出した画素値に基づいて高輝度点がデブリ１であるか否か判定する判定ステップＳｔｅｐ４と、を有している。【選択図】図１
2015182523.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地上から撮像した天球画像からデブリを検出するデブリ検出方法において、
前記天球画像のうち高輝度点を示す中心画素を特定する中心画素特定ステップと、
前記中心画素の周囲に隣接する複数の周辺画素から２画素を選択して前記デブリの画素値を抽出する画素値抽出ステップと、
前記画素値に基づいて前記高輝度点がデブリであるか否か判定する判定ステップと、
を有することを特徴とするデブリ検出方法。
【請求項２】
前記画素値抽出ステップは、前記画素値として輝度値を用い、前記周辺画素から最も輝度値が高い最高輝度画素を特定する第一ステップと、前記周辺画素から前記最高輝度画素の次に輝度値が高い次位輝度画素を特定する第二ステップと、を有し、前記最高輝度画素及び前記次位輝度画素を前記２画素として選択する、ことを特徴とする請求項１に記載のデブリ検出方法。
【請求項３】
前記次位輝度画素は、前記最高輝度画素と隣接する前記周辺画素から特定される、ことを特徴とする請求項２に記載のデブリ検出方法。
【請求項４】
前記輝度値は、背景画素の輝度値を用いて正規化されている、ことを特徴とする請求項２に記載のデブリ検出方法。
【請求項５】
前記判定ステップは、前記最高輝度画素の輝度値と前記次位輝度画素の輝度値との相関関係から前記高輝度点がデブリであるか否か判定するステップである、ことを特徴とする請求項２に記載のデブリ検出方法。
【請求項６】
前記相関関係は、過去の多数のデブリ画像及びノイズ画像を用いた機械学習法により求められる、ことを特徴とする請求項５に記載のデブリ検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デブリ検出方法に関し、特に、重ね合わせ法を用いた移動体検出方法に適したデブリ検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、軌道上には、軍事衛星、通信衛星、科学衛星、観測衛星、航行衛星等、種々の目的の人工衛星が周回している。これらの人工衛星は、故障して機能しなくなったり、役目を終えて寿命に達したりした場合には、そのまま軌道上に放置され、スペースデブリ（宇宙ごみ）となることが多い。また、人工衛星等の打ち上げに使用したロケット等の残骸もスペースデブリとして軌道上に放置されている。現在、軌道上を周回しているスペースデブリは、数千個以上にも及び、自然衝突により個数が増加する自己増殖の段階に突入している。このスペースデブリは、現在使用中の人工衛星の軌道周回中や人工衛星等の打ち上げ時に衝突する可能性があることから、高精度な検出方法が求められている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載されたように、ＣＣＤカメラによって撮像された少なくとも３コマ以上の観測画像から、前記移動天体の動きを仮定し、その動きに合わせて前記観測画像の一部を切り取り、それら複数の切り取り画像の中央値画像を作成することによって、移動天体の検出には大きな妨害となる大量の恒星像を完全に除去し、仮定した動きの移動天体の像のみを残存させた画像を得て、前記移動天体を検出する方法が既に提案されている。かかる検出方法は、切り取った複数の画像を重ね合わせて中央値を求めていることから、「重ね合わせ法」と呼ばれている。また、特許文献２に記載されたように、同様の重ね合わせ法を用い、背景の影響を除去することにより、精度を向上させる方法も提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１３９３１９号公報
【特許文献２】特開２００３−３２３６２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上述した検出方法において、地上から天球画像を撮像する際にＣＣＤカメラ等の撮像機器を使用していることから、素子の熱雑音等による機器特性上のノイズが生じ得る。また、地上から撮像していることから、撮像場所の環境や大気の状態によっては外乱光が発生し、ノイズが生じることもある。しかしながら、上述した特許文献１や特許文献２に記載された方法では、これらのノイズを除去することができない。
【０００６】
本発明は、上述した問題点に鑑みて創案されたものであり、撮像機器や撮像環境によって生じるノイズを除去することにより検出精度を向上させることができる、デブリ検出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】
【０００７】
本発明によれば、地上から撮像した天球画像からデブリを検出するデブリ検出方法において、前記天球画像のうち高輝度点を示す中心画素を特定する中心画素特定ステップと、前記中心画素の周囲に隣接する複数の周辺画素から２画素を選択して前記デブリの画素値を抽出する画素値抽出ステップと、前記画素値に基づいて前記高輝度点がデブリであるか否か判定する判定ステップと、を有することを特徴とするデブリ検出方法が提供される。
【０００８】
前記画素値抽出ステップは、前記画素値として輝度値を用い、前記周辺画素から最も輝度値が高い最高輝度画素を特定する第一ステップと、前記周辺画素から前記最高輝度画素の次に輝度値が高い次位輝度画素を特定する第二ステップと、を有し、前記最高輝度画素及び前記次位輝度画素を前記２画素として選択するようにしてもよい。
【０００９】
前記次位輝度画素は、前記最高輝度画素と隣接する前記周辺画素から特定されてもよい。また、前記輝度値は、背景画素の輝度値を用いて正規化されていてもよい。
【００１０】
前記判定ステップは、前記最高輝度画素の輝度値と前記次位輝度画素の輝度値との相関関係から前記高輝度点がデブリであるか否か判定するステップであってもよい。また、前記相関関係は、例えば、過去の多数のデブリ画像及びノイズ画像を用いた機械学習法により求められる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係るデブリ検出方法によれば、デブリとノイズの撮像画像における写り方の違いに基づいて、高輝度点の中心画素に隣接する周辺画素から２画素を選択し、その画素値からデブリであるか否かを判定するようにしたことから、重ね合わせ法により得られた高輝度点を含む画像から撮像機器や撮像環境によって生じるノイズを効率よく除去することができ、デブリの検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第一実施形態に係るデブリ検出方法を示すフロー図である。
【図２】撮像画像の一例を示す説明図であり、（ａ）はデブリ、（ｂ）はノイズ、を示している。
【図３】中心画素と周辺画素の関係を示す説明図であり、（ａ）は第一パターン、（ｂ）は第二パターン、（ｃ）は第三パターン、を示している。
【図４】本発明の第二実施形態に係るデブリ検出方法を示すフロー図である。
【図５】第二実施形態に係るデブリ検出方法の試験結果を示す図であり、（ａ）は第一例、（ｂ）は第二例、を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について図１〜図５を用いて説明する。ここで、図１は、本発明の第一実施形態に係るデブリ検出方法を示すフロー図である。図２は、撮像画像の一例を示す説明図であり、（ａ）はデブリ、（ｂ）はノイズ、を示している。
【００１４】
本発明の第一実施形態に係るデブリ検出方法は、地上から撮像した天球画像からデブリ１を検出するデブリ検出方法であって、天球画像を取得する撮像ステップＳｔｅｐ１と、天球画像のうち高輝度点を示す中心画素１０を特定する中心画素特定ステップＳｔｅｐ２と、中心画素１０の周囲に隣接する複数の周辺画素１１〜１８から２画素を選択してデブリ１の画素値を抽出する画素値抽出ステップＳｔｅｐ３と、抽出した画素値に基づいて高輝度点がデブリ１であるか否か判定する判定ステップＳｔｅｐ４と、を有している。
【００１５】
ここで、画素値とは、画素（ピクセル）の色の種類や明るさを表す数値であるが、画素値として輝度値を用いることが好ましい。輝度値は、一般的な撮像機器であれば撮像時に容易に取得することができるデータであり、画素値としての利便性が高い。なお、画素値は、輝度値に限定されるものではなく、明度、彩度等、撮像機器の画像から取得可能な画素（ピクセル）ごとに取得可能なデータであってもよいし、生値を平均、分散、正規化等によって加工した特徴量であってもよい。以下の説明では、画素値として輝度値を用いた場合について説明する。
【００１６】
撮像ステップＳｔｅｐ１は、天体望遠鏡にＣＣＤカメラ等を接続した撮像機器により、デブリの周回軌道を含む天球画像を撮像するステップである。具体的には、一定時間毎に予め設定された露光時間で繰り返し連続撮像し、その画像信号をコンピュータに取り込んで保存する。このとき、以下の重ね合わせ法を適用することによって、撮像した画像から恒星の影響を除去することができる。
【００１７】
まず、同一領域を撮像した複数の画像のそれぞれについて、デブリ１を含む移動天体（以下、総称して「デブリ１」と称する。）の移動に合わせて所定の領域を切り取る。これらの切り取り画像では、デブリ１の位置は一致し、恒星の位置が移動した状態となっている。次に、これらの切り取り画像を順番に並べて、同一画素（ピクセル）の輝度値を抽出し、その中央値を選択して中央値画像を作成する。ここで、輝度値の中央値を用いることにより特異点の影響を除去することができる。
【００１８】
特許文献１（特開２００２−１３９３１９号公報）に記載されたような重ね合わせ法では、考えられる全ての方向に重ね合わせる方向を仮定して、重ね合わせを試行することが重要である。したがって、使用している観測システムにおいて、検出が可能なあらゆる移動方向、速度の移動天体に対して重ね合わせを実施することが好ましい。
【００１９】
また、中央値画像の作成後又は中央値画像の作成前に、各画素（ピクセル）について、各画像の背景の輝度値との対比を取ることによって（例えば、各画素の輝度値／背景の輝度値の数式によって）、明るい点を明確にするようにしてもよい。かかる処理により、暗い移動天体を検出することができる。
【００２０】
中心画素特定ステップＳｔｅｐ２は、重ね合わせ法を用いて得られた中央値画像から高輝度点を示す中心画素１０を特定するステップである。上述した撮像ステップＳｔｅｐ１により作成した中央値画像は、恒星を除去したものであるが、撮像機器や撮像環境によって生じるノイズを含んでいる可能性がある。ここで、これらのノイズ２とデブリ１との撮像画像の違いについて説明する。
【００２１】
デブリ１は、大気圏外の宇宙に存在する物体であることから、その光が地上に届くまでの間に塵や大気の影響を受けて、図２（ａ）に示したように、全体がぼやけた画像となる。一方、撮像機器や撮像環境によって生じるノイズ２は、図２（ｂ）に示したように、輪郭がくっきりとした画像となる。このように、デブリ１は、一定の拡がりを持った明るい点として把握することができる。なお、ここでは高輝度点を円形状に図示しているが、実際のデブリ１では円形状に限定されず、楕円形状等に表示される場合もある。
【００２２】
そこで、まず、一定の明るさを持つ高輝度点（例えば、背景画像の輝度値よりも高い輝度値を有する点）を算出し、図２（ａ）に示した中心画素１０を特定する。具体的には、撮像機器により得られた各画素（ピクセル）の輝度値からピーク値を抽出し、そのピーク値を含む画素（ピクセル）を中心画素１０と特定する。
【００２３】
画素値抽出ステップＳｔｅｐ３は、中心画素１０を中心とした高輝度点からデブリ１の輝度値を抽出するステップである。まず、図２（ａ）に示したように、中心画素１０の周囲に隣接する八つの周辺画素１１〜１８を特定する。ここでは、左上から時計回りに番号付けを行ったが、周辺画素の番号付けは任意に行うことができる。次に、この周辺画素１１〜１８から２画素を選択してデブリ１の輝度値を抽出する。
【００２４】
図２（ａ）に示したように、デブリ１の画像は一定の拡がりを持っていることから、中心画素１０の１画素（ピクセル）内に収まりきらず、周辺画素１１〜１８においても一定の輝度値を有することとなる。それに対して、ノイズ２の場合は、一般に、中心画素２０の１画素（ピクセル）内に収まることから、周辺画素２１〜２８は輝度値が低い状態（具体的には、暗部）として表示される。
【００２５】
したがって、中心画素特定ステップＳｔｅｐ２により高輝度点の中心画素１０を特定した後、その周辺画素１１〜１８の輝度値を参照することによって、デブリ１であるのかノイズ２であるのか判定することが可能となる。しかしながら、ノイズ２が中心画素２０の画像中心からずれている場合を想定すれば、周辺画素２１〜２８のいずれか一つの画素において輝度値の高い明るい部分が存在する可能性がある。そこで、本実施形態では、周辺画素１１〜１８から任意の２画素を選択し（Ｓｔｅｐ３１）、輝度値等の画素値を抽出する（Ｓｔｅｐ３２）ようにしている。
【００２６】
判定ステップＳｔｅｐ４は、画素値抽出ステップＳｔｅｐ３において選択した周辺画素１１〜１８から選択した２画素が所定の条件を有している否かをチェックし、デブリ１であるかノイズ２であるか判定するステップである。例えば、判定ステップＳｔｅｐ４は、周辺画素１１〜１８から選択した２画素が所定の輝度値を有しているか否かによって判断する。かかる処理により、一定の拡がりを持ったデブリ１であるか、ピンポイント的に明るいノイズ２であるかを容易に判断することができる。最終的に、ノイズ２と判断された高輝度点は、中央値画像から除去される。
【００２７】
上述した本実施形態に係るデブリ検出方法によれば、デブリ１とノイズ２の撮像画像における写り方の違いに基づいて、高輝度点の中心画素１０，２０に隣接する周辺画素１１〜１８，２０〜２８から２画素を選択し、その画素値からデブリ１であるか否かを判定するようにしたことから、重ね合わせ法により得られた高輝度点を含む画像から撮像機器や撮像環境によって生じるノイズ２を効率よく除去することができ、デブリ１の検出精度を向上させることができる。
【００２８】
次に、本発明の第二実施形態に係るデブリ検出方法について、図３（ａ）〜（ｃ）及び図４を参照しつつ説明する。ここで、図３は、中心画素と周辺画素の関係を示す説明図であり、（ａ）は第一パターン、（ｂ）は第二パターン、（ｃ）は第三パターン、を示している。図４は、本発明の第二実施形態に係るデブリ検出方法を示すフロー図である。
【００２９】
第二実施形態に係るデブリ検出方法は、画素値抽出ステップＳｔｅｐ３を変更したものである。したがって、撮像ステップＳｔｅｐ１及び中心画素特定ステップＳｔｅｐ２については、上述した第一実施形態に係るデブリ検出方法と同一であることから、ここでは詳細な説明を省略する。
【００３０】
中心画素特定ステップＳｔｅｐ２において、中心画素１０を特定した後、デブリ１の画像を重ね合わせると、デブリ１の画像は、誤差やデブリ１の形状によって、デブリ１の画像が中心画素１０からずれた状態に表示される場合が多い。ここで、図３（ａ）〜（ｃ）は、デブリ１が左下にずれて表示される場合のパターンを図示したものである。
【００３１】
図３（ａ）に示した第一パターンは、デブリ１が対角線上に（左斜め下に）ずれた場合を図示している。このとき、周辺画素１１〜１８のうち、特に周辺画素１６と周辺画素１８の二つの画素の輝度値が高くなる。また、図３（ｂ）に示した第二パターンは、デブリ１が左下方向にずれた場合を図示している。このとき、周辺画素１１〜１８のうち、特に周辺画素１６と周辺画素１７の二つの画素の輝度値が高くなる。また、図３（ｃ）に示した第三パターンは、デブリ１が左横方向にずれた場合を図示している。このとき、周辺画素１１〜１８のうち、特に周辺画素１７と周辺画素１８の二つの画素の輝度値が高くなる。
【００３２】
ここでは、デブリ１が左下にずれた場合について説明したが、デブリ１が左上、右上又は右下にずれた場合にも同様に、周辺画素１１〜１８のうち二つの周辺画素の輝度値が高く表示される。これは、図３（ａ）〜（ｃ）に示したパターンを９０°毎に回転させていけば、容易に理解することができる。
【００３３】
したがって、周辺画素１１〜１８のうち、輝度値の高い二つの周辺画素を特定することにより、デブリ１であるかノイズ２であるかの判定が可能となる。本実施形態では、周辺画素１１〜１８の全ての画素の輝度値を検討する必要がなく、輝度値の上位２画素を選択するだけでよいことから、処理数の低減を図ることができ、処理速度を向上させることができる。なお、デブリ１の画像の特徴を考慮すれば、選択される上位２画素は、図３（ａ）〜（ｃ）に示したように、左右、上下又は斜めに隣接していることが好ましい。
【００３４】
いま、デブリ１は、図３（ｂ）に示した状態であるとする。このとき、第二実施形態に係るデブリ検出方法の画素値抽出ステップＳｔｅｐ３は、画素値として輝度値を用い、周辺画素１１〜１８から最も輝度値が高い最高輝度画素（周辺画素１６）を特定する第一ステップＳｔｅｐ３３と、周辺画素１１〜１８から最高輝度画素（周辺画素１６）の次に輝度値が高い次位輝度画素（周辺画素１７）を特定する第二ステップＳｔｅｐ３４と、を有し、最高輝度画素（周辺画素１６）及び次位輝度画素（周辺画素１７）を２画素として選択する。このとき、次位輝度画素は、図３（ａ）〜（ｃ）に示したパターンのように、最高輝度画素と隣接する周辺画素から特定されることが好ましい。
【００３５】
また、最高輝度画素（周辺画素１６）及び次位輝度画素（周辺画素１７）の輝度値は、背景画素の輝度値を用いて正規化するようにしてもよい（Ｓｔｅｐ３５）。正規化には、Ｍ＝（μ−ｂｇ_μ）／ｂｇ_σの数式を用いる。ここで、Ｍは正規化画素値、μは輝度値、ｂｇ_μはデブリ１の影響を受けない部分の背景の画素を用いて作成した背景分布の平均値、ｂｇ_σはデブリ１の影響を受けない部分の背景の画素を用いて作成した背景分布の標準偏差、を示している。この場合、画素値としては、正規化画素値Ｍが用いられることとなる。このように輝度値を正規化することにより、背景画像の影響を除去することができ、デブリ１の検出精度をより向上させることができる。
【００３６】
本実施形態において、最高輝度画素（周辺画素１６）及び次位輝度画素（周辺画素１７）の２画素の正規化画素値Ｍが、第一実施形態と同様に、所定の輝度値（画素値）を有するか否かによって判断することもできる。しかしながら、本実施形態では、より精度を向上させるために、最高輝度画素（周辺画素１６）及び次位輝度画素（周辺画素１７）の輝度値（画素値）の相関関係からデブリ１であるかノイズ２であるかを判断している（Ｓｔｅｐ４）。相関関係は、例えば、過去の多数のデブリ画像及びノイズ画像を用いた機械学習法により求められる。
【００３７】
具体的には、図５（ａ）に示したように、横軸に最高輝度画素の輝度値、縦軸に次位輝度画素の輝度値を表示し、その分布によってノイズ判定領域Ｎを形成し、そのノイズ判定領域Ｎに含まれるか否かでデブリ１であるかノイズ２であるかを判定する。ここで、○（白丸）はデブリ学習データ、●（黒丸）はデブリ検証データ、◇（白菱形）はノイズ学習データ、◆（黒菱形）はノイズ検証データ、を示している。なお、ノイズ判定領域Ｎに替えて、デブリ判定領域を形成するようにしてもよい。
【００３８】
この判定方法では、機械学習法の一つであるＳＶＭ（Support Vector Machine）を用いて自動分類器を作成している。このＳＶＭ上で、ノイズ判定領域Ｎを形成するために、多数（例えば、１００以上）のデブリ学習データ（○）及びノイズ学習データ（◇）を準備し、これらの学習データをＳＶＭに投入することにより、ノイズ判定領域Ｎが形成される。この機械学習法に用いられるデブリ学習データ及びノイズ学習データは、過去の画像から既にデブリ１であるかノイズ２であるか判別されたものを用いる。なお、機械学習法としては、ブースティングやニューラルネットワーク等の他の方法を用いるようにしてもよい。
【００３９】
そして、機械学習法により形成された自動分類器に、デブリ検証データ（●）及びノイズ検証データ（◆）を投入したところ、図５（ａ）に示した分布を得ることができた。ノイズ判定領域Ｎの境界線近傍では、若干の誤差も存在するが、過去の検出方法と比較すれば、かなりの高精度でノイズ２を除去することができる。
【００４０】
ノイズ判定領域Ｎの形成方法は、上述した機械学習法に限定されるものではなく、例えば、図５（ｂ）に示したように、デブリ学習データ（○）及びノイズ学習データ（◇）の分布を図示した後、目視で又はコンピュータを用いて境界線（例えば、一次式）を引き、この境界線より下側の部分をノイズ判定領域Ｎと設定するようにしてもよい。
【００４１】
かかる第二実施形態においては、最高輝度画素及び次位輝度画素の輝度値の相関関係からデブリ１であるかノイズ２であるか判定するようにしていることから、周辺画素１１〜１８の２画素が所定の輝度値を有するか否かで判断する場合と比較して、より高精度にノイズ２を除去することができる。
【００４２】
本発明は上述した実施形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００４３】
１  デブリ
２  ノイズ
１０  中心画素（デブリ）
１１〜１８  周辺画素（デブリ）
２０  中心画素（ノイズ）
２１〜２８  周辺画素（ノイズ）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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