(57)【要約】【課題】高精度に観測対象を検出することができるようにする。【解決手段】ＳＶ合成画像生成部３により推定された各画素における観測対象の数量Ｚ（ｉ，ｊ）が閾値Ｚｔｈ以上であれば、画素位置（ｉ，ｊ）には観測対象が存在していると判定し、数量Ｚ（ｉ，ｊ）が閾値Ｚｔｈ未満であれば、画素位置（ｉ，ｊ）には観測対象が存在していないと判定する観測対象判定部４を設け、数量算出部５が、ＳＶ合成画像生成部３により推定された各画素の数量Ｚ（ｉ，ｊ）のうち、観測対象判定部４により観測対象が存在していると判定された画素における数量Ｚ（ｉ，ｊ）だけを積算することで、画像全体に含まれる観測対象の数量Ｃを算出する。【選択図】図１
2015064753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＲＧＢ値を有する画像データをＨＳＶ色空間の画像データに変換する画像データ変換手段と、
前記画像データ変換手段により変換されたＨＳＶ色空間の画像データにおける各画素の彩度及び明度を用いて、各画素における観測対象の数量を推定する数量推定手段と、
前記数量推定手段により推定された各画素における前記観測対象の数量に基づいて、前記観測対象が各画素に存在しているか否かを判定する観測対象判定手段と、
前記数量推定手段により推定された各画素における前記観測対象の数量のうち、前記観測対象判定手段により前記観測対象が存在していると判定された画素における前記観測対象の数量だけを積算することで、画像全体の前記観測対象の数量を算出する観測対象数量算出手段と
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
ＲＧＢ値を有する画像データをＨＳＶ色空間の画像データに変換する画像データ変換手段と、
前記画像データ変換手段により変換されたＨＳＶ色空間の画像データにおける各画素の彩度及び明度を用いて、各画素における観測対象の数量を推定する数量推定手段と、
前記数量推定手段により推定された各画素における前記観測対象の数量に基づいて、前記観測対象が各画素に存在しているか否かを判定する観測対象判定手段と、
前記観測対象判定手段により前記観測対象が存在していると判定された画素の個数を積算し、その積算結果から画像全体に対する前記観測対象の被覆率を算出する被覆率算出手段と
を備えた画像処理装置。
【請求項３】
ＲＧＢ値を有する画像データに含まれているオフセット成分を除去することで、前記画像データを補正し、補正後の画像データを前記画像データ変換手段に出力する画像データ補正手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像データ変換手段により変換されたＨＳＶ色空間の画像データの中で、前記観測対象と彩度明度特性が類似している非観測対象を検出して、前記画像データから前記非観測対象が存在している領域を除去する非観測対象除去手段を備え、
前記数量推定手段は、前記非観測対象除去手段により前記非観測対象が存在している領域が除去された画像データにおける各画素の彩度及び明度を用いて、各画素における前記観測対象の数量を推定することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、衛星搭載センサ等を用いて取得されたＲＧＢ画像から、白色かつ高輝度の観測対象（例えば、雲）を抽出する画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、地球観測衛星によって観測された衛星画像から雲量を把握することができれば、気象情報を得ることができるほか、地表や大気の観測可否を判定することができる。
特に、衛星に搭載されている分光放射計に対する補助機能として、雲量を使用することで、観測視野方向の制御が可能になり、また、膨大なデータから所望のデータを解析する際の指標になる。
【０００３】
例えば、以下の特許文献１には、画素データにおける水平方向の画素値に対する微分処理を実施することで、その画素内に存在している物体が持つエッジの変化量を特徴量として算出し、その特徴量から当該物体が雲であるのか、雲以外であるのかを識別する画像処理装置が開示されている。
ただし、エッジは、雲の種類によって大きく異なる。例えば、積雲や積乱雲のように、位置によって厚みが変化する雲はエッジの変化量が大きくなり、層雲や層積雲のように、ほぼ一様の厚みを持つ雲はエッジの変化量が小さくなる。
一方、地表上の地物である建物などは、輪郭がはっきりとしているためエッジの変化量が大きくなり、海面や森林などは、エッジの変化量が小さくなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−３３３１６０号公報（図２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
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、雲が持つエッジの変化量は雲の種類によって大きく異なり、地表上の地物の中には、雲が持つエッジの変化量と同程度のエッジの変化量を持つものも存在する。このため、画素内に存在している物体が持つエッジの変化量を指標とする雲の検出方法では、地表上の地物を雲と誤検知してしまうことがある課題があった。
【０００６】
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、高精度に観測対象を検出することができる画像処理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る画像処理装置は、ＲＧＢ値を有する画像データをＨＳＶ色空間の画像データに変換する画像データ変換手段と、画像データ変換手段により変換されたＨＳＶ色空間の画像データにおける各画素の彩度及び明度を用いて、各画素における観測対象の数量を推定する数量推定手段と、数量推定手段により推定された各画素における観測対象の数量に基づいて、観測対象が各画素に存在しているか否かを判定する観測対象判定手段とを設け、観測対象数量算出手段が、数量推定手段により推定された各画素における観測対象の数量のうち、観測対象判定手段により観測対象が存在していると判定された画素における観測対象の数量だけを積算することで、画像全体の観測対象の数量を算出するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、数量推定手段により推定された各画素における観測対象の数量に基づいて、観測対象が各画素に存在しているか否かを判定する観測対象判定手段を設け、観測対象数量算出手段が、数量推定手段により推定された各画素における観測対象の数量のうち、観測対象判定手段により観測対象が存在していると判定された画素における観測対象の数量だけを積算することで、画像全体の観測対象の数量を算出するように構成したので、高精度に観測対象を検出することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【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】白色かつ高輝度な雲のＳ−Ｖ分布を示す説明図である。
【図３】白色かつ高輝度な雲のＳ−Ｖ分布を示す説明図である。
【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】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６】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】
【００１０】
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は例えば地球観測衛星から送信された画像データを受信する受信機器、あるいは、外部から画像データを入力する入力インタフェース機器などから構成されており、ＲＧＢ値を有する画像データを入力する処理を実施する。
ＲＧＢ値を有する画像データとしては、ＲＧＢ画像の画像データが考えられるが、例えば、マルチスペクトルセンサなどによって取得されたハイパースペクトル画像などでもよい。
【００１１】
ＨＳＶ変換部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により入力された画像データをＨＳＶ（Ｈｕｅ  Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）色空間の画像データに変換する処理を実施する。なお、ＨＳＶ変換部２は画像データ変換手段を構成している。
ＳＶ合成画像生成部３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、ＨＳＶ変換部２により変換されたＨＳＶ色空間の画像データにおける各画素の彩度Ｓ（ｉ，ｊ）及び明度Ｖ（ｉ，ｊ）を用いて、各画素における観測対象の数量（例えば雲量）Ｚ（ｉ，ｊ）を推定する処理を実施する。なお、ＳＶ合成画像生成部３は数量推定手段を構成している。
【００１２】
観測対象判定部４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、ＳＶ合成画像生成部３により推定された各画素における観測対象の数量Ｚ（ｉ，ｊ）が予め設定された閾値Ｚth（例えば、Ｚth＝０）以上であれば、画素位置（ｉ，ｊ）には観測対象が存在していると判定し、数量Ｚ（ｉ，ｊ）が閾値Ｚth未満であれば、画素位置（ｉ，ｊ）には観測対象が存在していないと判定する処理を実施する。
また、観測対象判定部４は観測対象が存在していると判定した画素位置（ｉ，ｊ）に対するマスクＭ（ｉ，ｊ）を“１”に設定し、観測対象が存在していないと判定した画素位置（ｉ，ｊ）に対するマスクＭ（ｉ，ｊ）を“０”に設定する処理を実施する。なお、観測対象判定部４は観測対象判定手段を構成している。
【００１３】
数量算出部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、ＳＶ合成画像生成部３により推定された各画素における観測対象の数量Ｚ（ｉ，ｊ）のうち、観測対象判定部４により観測対象が存在していると判定された画素における数量Ｚ（ｉ，ｊ）だけを積算することで、画像全体に含まれる観測対象の数量Ｃ（例えば、画像全体の観測対象の雲量）を算出する処理を実施する。
即ち、数量算出部５は、画素毎に、観測対象判定部４により設定されたマスクＭ（ｉ，ｊ）をＳＶ合成画像生成部３により推定された数量Ｚ（ｉ，ｊ）に乗算したのち、画素毎の乗算結果を積算し、その積算結果を全画素数で除算することで、画像全体に含まれる観測対象の数量Ｃを算出する処理を実施する。なお、数量算出部５は観測対象数量算出手段を構成している。
数量出力部６は数量算出部５により算出された画像全体に含まれる観測対象の数量Ｃを外部に送信する送信機器、あるいは、画像全体に含まれる観測対象の数量Ｃをディスプレイに表示する表示機器、あるいは、画像全体に含まれる観測対象の数量Ｃをハードディスクなどの記憶装置に出力する出力インタフェース機器などから構成されている。
【００１４】
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、ＨＳＶ変換部２、ＳＶ合成画像生成部３、観測対象判定部４、数量算出部５及び数量出力部６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、画像入力部１、ＨＳＶ変換部２、ＳＶ合成画像生成部３、観測対象判定部４、数量算出部５及び数量出力部６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に格納し、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。
【００１５】
次に動作について説明する。
この実施の形態１では、白色かつ高輝度な雲が観測対象である例を説明する。
まず、画像入力部１は、外部からＲＧＢ値を有する画像データを入力する。
この画像データは、少なくともＲＧＢ値を有していればよく、例えば、ＲＧＢ画像の画像データでもよいし、ハイパースペクトル画像の画像データでもよい。
【００１６】
ＨＳＶ変換部２は、画像入力部１がＲＧＢ値を有する画像データを入力すると、その画像データをＨＳＶ色空間の画像データに変換する。
以下、ＨＳＶ変換部２による画像データの変換処理を具体的に説明する。
まず、ＨＳＶ変換部２は、ＲＧＢ値を有する画像データから、画素位置（ｉ，ｊ）のＲ値（Ｒｅｄバンドに相当する値）であるＲ（ｉ，ｊ）、画素位置（ｉ，ｊ）のＧ値（Ｇｒｅｅｎバンドに相当する値）であるＧ（ｉ，ｊ）、画素位置（ｉ，ｊ）のＢ値（Ｂｌｕｅバンドに相当する値）であるＢ（ｉ，ｊ）を抽出する。
ここでは、Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｂ（ｉ，ｊ）の値は、画像のビット深度を用いて、０．０〜１．０の範囲に規格化されているものとする。
【００１７】
次に、ＨＳＶ変換部２は、下記の式（１）に示すように、画素毎に、Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｂ（ｉ，ｊ）の中で、最も大きな値Ｍａｘ（ｉ，ｊ）と最も小さな値Ｍｉｎ（ｉ，ｊ）を特定する。
2015064753.tif 000003
【００１８】
ＨＳＶ変換部２は、画素毎に、最大値Ｍａｘ（ｉ，ｊ）と最小値Ｍｉｎ（ｉ，ｊ）を特定すると、最大値Ｍａｘ（ｉ，ｊ）がＲ（ｉ，ｊ）であれば、下記の式（２）に示すように、画素位置（ｉ，ｊ）のＧ（ｉ，ｊ）、Ｂ（ｉ，ｊ）、Ｍａｘ（ｉ，ｊ）及びＭｉｎ（ｉ，ｊ）を用いて、画素位置（ｉ，ｊ）の色相（Ｈｕｅ）であるＨ（ｉ，ｊ）を算出する。
2015064753.tif 000004
ＨＳＶ変換部２は、最大値Ｍａｘ（ｉ，ｊ）がＧ（ｉ，ｊ）であれば、下記の式（３）に示すように、画素位置（ｉ，ｊ）のＢ（ｉ，ｊ）、Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｍａｘ（ｉ，ｊ）及びＭｉｎ（ｉ，ｊ）を用いて、画素位置（ｉ，ｊ）の色相Ｈ（ｉ，ｊ）を算出する。
2015064753.tif 000005
ＨＳＶ変換部２は、最大値Ｍａｘ（ｉ，ｊ）がＢ（ｉ，ｊ）であれば、下記の式（４）に示すように、画素位置（ｉ，ｊ）のＲ（ｉ，ｊ）、Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｍａｘ（ｉ，ｊ）及びＭｉｎ（ｉ，ｊ）を用いて、画素位置（ｉ，ｊ）の色相Ｈ（ｉ，ｊ）を算出する。
2015064753.tif 000006
式（２）〜（４）は、色相Ｈ（ｉ，ｊ）を３６０度の角度で表現した例であり、例えば、２πラジアンや、最大値１．０で規格化して表現してもよい。
【００１９】
また、ＨＳＶ変換部２は、下記の式（５）に示すように、画素位置（ｉ，ｊ）の最大値Ｍａｘ（ｉ，ｊ）と最小値Ｍｉｎ（ｉ，ｊ）を用いて、画素位置（ｉ，ｊ）の彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）であるＳ（ｉ，ｊ）を算出する。
2015064753.tif 000007
さらに、ＨＳＶ変換部２は、下記の式（６）に示すように、画素位置（ｉ，ｊ）の明度（Ｖａｌｕｅ）であるＶ（ｉ，ｊ）として、最大値Ｍａｘ（ｉ，ｊ）を設定する。
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これにより、ＲＧＢ値を有する画像データがＨＳＶ色空間の画像データに変換されたことになるが、Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｇ（ｉ，ｊ）、Ｂ（ｉ，ｊ）の値が０．０〜１．０の範囲に規格化されているので、彩度Ｓ（ｉ，ｊ）及び明度Ｖ（ｉ，ｊ）についても０．０〜１．０の範囲に規格化された値として取り扱うことができる。
【００２０】
ＳＶ合成画像生成部３は、ＨＳＶ変換部２がＲＧＢ値を有する画像データをＨＳＶ色空間の画像データに変換すると、ＨＳＶ色空間の画像データにおける各画素の彩度Ｓ（ｉ，ｊ）及び明度Ｖ（ｉ，ｊ）を用いて、各画素における観測対象の数量Ｚ（ｉ，ｊ）を推定する。
以下、ＳＶ合成画像生成部３による数量Ｚ（ｉ，ｊ）の一例として、雲量Ｚ（ｉ，ｊ）を用いた推定処理の具体的に説明する。
【００２１】
図２は白色かつ高輝度な雲のＳ−Ｖ分布を示す説明図である。
図２において、○の印が、雲の彩度Ｓ（ｉ，ｊ），明度Ｖ（ｉ，ｊ）を表しており、白色かつ高輝度な雲は、彩度Ｓ（ｉ，ｊ）が小さく、明度Ｖ（ｉ，ｊ）が大きいという特徴を有し、Ｓ−Ｖ分布上で偏りがあることが分かる。
したがって、図２において、直線Ｚ1より左上に存在している物体は雲であると推定することが可能である。
そこで、ＳＶ合成画像生成部３は、各画素の数量モデル式を用いて、各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）を推定するが、例えば、下記の式（７）を用いて、各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）を推定する。
2015064753.tif 000009
【００２２】
式（７）において、α1，β1，Ｚ1は予め設定された定数であり、例えば、事前に雲のＳ−Ｖ特性をシミュレーション解析することで設定される。
下記の式（８）に示すように、直線Ｚ1より左上に存在している物体を雲であると推定することが可能なＺ1を設定すれば、各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が正である場合、雲であると推定することが適正であると考えられる一方、各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が負である場合、雲であると推定することが不適正であると考えられる。
2015064753.tif 000010
【００２３】
観測対象判定部４は、ＳＶ合成画像生成部３が各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）を推定すると、各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）と予め設定された閾値Ｚthを比較する。
この実施の形態１では、Ｚth＝０である場合を想定しているが、観測対象のＳ−Ｖ特性に応じて適正に設定すればよく、閾値Ｚthが０に限るものではない。したがって、閾値Ｚthは０より大きな値や、０より小さな値であってもよい。
観測対象判定部４は、各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が閾値Ｚth以上であれば（Ｚ（ｉ，ｊ）≧Ｚth）、画素位置（ｉ，ｊ）には観測対象である雲が存在していると判定する。
一方、各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が閾値Ｚth未満であれば（Ｚ（ｉ，ｊ）＜Ｚth）、画素位置（ｉ，ｊ）には観測対象である雲が存在していないと判定する。
【００２４】
観測対象判定部４は、上記の判定処理を実施すると、下記の式（９）に示すように、雲が存在していると判定した画素位置（ｉ，ｊ）に対するマスクＭ（ｉ，ｊ）を“１”に設定し、雲が存在していないと判定した画素位置（ｉ，ｊ）に対するマスクＭ（ｉ，ｊ）を“０”に設定する。
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【００２５】
数量算出部５は、観測対象判定部４が判定処理を実施すると、ＳＶ合成画像生成部３により推定された各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）のうち、観測対象判定部４により観測対象が存在していると判定された画素における雲量Ｚ（ｉ，ｊ）だけを積算することで、画像全体の雲量Ｃを算出する。
即ち、数量算出部５は、下記の式（１０）に示すように、画素毎に、観測対象判定部４により設定されたマスクＭ（ｉ，ｊ）をＳＶ合成画像生成部３により推定された雲量Ｚ（ｉ，ｊ）に乗算したのち、画素毎の乗算結果を積算し、その積算結果を画像の全画素数で除算することで、画像全体の雲量Ｃを算出する。
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式（１０）において、ｐｉｘｅｌは画像の全画素数であり、雲量Ｃは０．０〜１．０の値を取り得る。
【００２６】
例えば、雲が厚い場合、雲の散乱断面積が増加するため明度Ｖ（ｉ，ｊ）が高くなり、雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が多くなる。一方、薄雲のように、雲からの反射光に地表反射光が含まれる場合、地表の色合いが混じることで彩度Ｓ（ｉ，ｊ）が低下して、雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が低下する。このように、雲量Ｚ（ｉ，ｊ）の値の大小を用いて、画像全体の雲量Ｃを推定することができる。
数量出力部６は、数量算出部５が画像全体の雲量Ｃを算出すると、画像全体の雲量Ｃを外部に出力する。
【００２７】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、ＳＶ合成画像生成部３により推定された各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が予め設定された閾値Ｚth以上であれば、画素位置（ｉ，ｊ）には観測対象である雲が存在していると判定し、雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が閾値Ｚth未満であれば、画素位置（ｉ，ｊ）には観測対象である雲が存在していないと判定する観測対象判定部４を設け、数量算出部５が、ＳＶ合成画像生成部３により推定された各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）のうち、観測対象判定部４により観測対象が存在していると判定された画素における雲量Ｚ（ｉ，ｊ）だけを積算することで、画像全体の雲量Ｃを算出するように構成したので、高精度に観測対象である雲を検出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、直線Ｚ1より左上に存在している物体は雲であると推定するものを示したが、複数の直線を用意することで（図３の例では、２本の直線Ｚ1，Ｚ2を用意している）、各画素の雲量Ｚ（ｉ，ｊ）が各々の直線に対応する条件を全て満足するとき、観測対象判定部４が、観測対象である雲が当該画素に存在していると判定するようにしてもよい。
図３の例では、直線Ｚ1より左上に存在しており、かつ、直線Ｚ2より左上に存在している場合に、雲が存在していると判定される。このため、図２では、彩度Ｓ（ｉ，ｊ）及び明度Ｖ（ｉ，ｊ）が低い物体（図中、直線Ｚ1より左上に存在している△）を雲であると誤検知してしまう可能性が残るが、図３では、このような物体を観測対象外と判定することができるため、観測対象の識別精度を高めることができる。
【００２９】
このように、Ｎ本の直線を用意する場合、ＳＶ合成画像生成部３が、各直線に対応する閾値Ｚkを用いて、各画素の雲量Ｚk（ｉ，ｊ）を推定する。
2015064753.tif 000013
式（１１）において、ｋは１〜Ｎの自然数である。
あるいは、多数の直線に代わり、Ｖ（ｉ，ｊ）又はＳ（ｉ，ｊ）、あるいは、その両方に対する高次の関数として、各画素の雲量Ｚk（ｉ，ｊ）を推定してもよい。
また、観測対象判定部４が、各直線に対応する閾値毎に、観測対象である雲が各画素位置（ｉ，ｊ）に存在しているか否かを判定して、画素位置（ｉ，ｊ）に対するマスクＭk（ｉ，ｊ）を設定し、数量算出部５が、下記の式（１２）に示すように、画像全体の雲量Ｃを算出する。
2015064753.tif 000014
【００３０】
なお、この実施の形態１では、白色かつ高輝度な雲が観測対象である例を説明したが、予めＳ−Ｖ特性が分かっている物体であれば、雲以外の物体が観測対象であってもよい。
したがって、例えば、地表上の地物である建物なども観測対象として検出することができる。
【００３１】
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。
被覆率算出部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、観測対象判定部４により観測対象（例えば、雲）が存在していると判定された画素の個数を積算し、その積算結果から画像全体に対する観測対象の被覆率Ｃ’を算出する処理を実施する。なお、被覆率算出部７は被覆率算出手段を構成している。
【００３２】
上記実施の形態１では、数量算出部５が、ＳＶ合成画像生成部３により推定された各画素における観測対象の数量Ｚ（ｉ，ｊ）のうち、観測対象判定部４により観測対象が存在していると判定された画素における数量Ｚ（ｉ，ｊ）だけを積算することで、画像全体の数量Ｃを算出するものを示したが、被覆率算出部７が、観測対象判定部４により観測対象が存在していると判定された画素の個数を積算し、その積算結果から画像全体に対する観測対象の被覆率Ｃ’を算出するようにしてもよい。
即ち、被覆率算出部７は、観測対象判定部４が判定処理を実施すると、下記の式（１３）に示すように、画素毎に、観測対象判定部４により設定されたマスクＭ（ｉ，ｊ）を積算し（マスクＭ（ｉ，ｊ）は、観測対象が存在していれば“１”、観測対象が存在していなければ“０”）、その積算結果を全画素数ｐｉｘｅｌで除算することで、画像全体に対する観測対象の被覆率Ｃ’を算出する。
2015064753.tif 000015
【００３３】
数量算出部５により算出された画像全体に含まれる観測対象の数量Ｃは、観測対象（例えば、雲）の濃淡などが数値化されたものであるのに対して、被覆率算出部７により算出された画像全体に対する観測対象の被覆率Ｃ’は、観測対象の有無を示すものであって、観測対象の濃淡などを表すものではない。したがって、上記実施の形態１よりも計算の高速化を図ることができる。
また、画像全体に対する観測対象の被覆率Ｃ’は、観測対象の有無を認識する場合に有効であり、例えば、観測対象として雲が少ない領域を検出する場合には、雲の濃淡を示す雲量Ｃよりも、有益な情報である。
【００３４】
実施の形態３．
図５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。
大気補正部１１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データに含まれている大気伝搬（例えば、大気散乱、大気減衰）の影響による各バンド（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）のオフセット成分を除去することで、その画像データを補正し、補正後の画像データをＨＳＶ変換部２に出力する処理を実施する。なお、大気補正部１１は画像データ補正手段を構成している。
図５の画像処理装置では、大気補正部１１が図１の画像処理装置に適用される例を示しているが、図４の画像処理装置に適用されるものであってもよい。
【００３５】
大気補正部１１を実装している点以外は、上記実施の形態１，２と同様であるため、ここでは、大気補正部１１の処理内容だけを説明する。
地表における観測対象の色合いは、大気散乱や大気減衰の影響を受けるため、衛星画像として出力される雲は青みがかっていることが多い。そのため、観測対象本来の彩度が変化して、観測対象判定部４における判定処理の精度が劣化する原因になり得る。
そこで、大気補正部１１は、画像入力部１からＲＧＢ値を有する画像データを受けると、その画像データに含まれている大気伝搬（例えば、大気散乱、大気減衰）の影響による各バンド（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）のオフセット成分を除去することで、その画像データを補正する。
具体的には、以下のようにして、画像データを補正する。
【００３６】
大気補正部１１は、画像入力部１からＲＧＢ値を有する画像データを受けると、その画像データにおける各バンド（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）のオフセット成分を特定する。
各バンドのオフセット成分の特定方法は特に問わないが、各バンドにおいて、最も小さい値をオフセット成分として特定する方法が考えられる。
ただし、最も小さい値はノイズである可能性もあるので、最も小さい値より数パーセント高い値をオフセット成分として特定するようにしてもよい。
【００３７】
大気補正部１１は、画像データにおける各バンド（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）のオフセット成分を特定すると、その画像データの各バンドの値から、各バンドのオフセット成分をそれぞれ減算することで、各バンドのオフセット成分を除去する。
大気補正部１１は、各バンドのオフセット成分を除去した画像データを補正後の画像データとしてＨＳＶ変換部２に出力する。
これにより、ＨＳＶ変換部２は、大気散乱光の影響が軽減された画像データをＨＳＶ色空間の画像データに変換することができる。
【００３８】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、大気補正部１１が、画像入力部１により入力された画像データに含まれている大気伝搬（例えば、大気散乱、大気減衰）の影響による各バンド（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）のオフセット成分を除去することで、その画像データを補正するように構成したので、大気伝搬の影響を軽減して、観測対象である雲の検出精度を高めることができる効果を奏する。
【００３９】
実施の形態４．
図６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５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。
例外判定部２１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、ＨＳＶ変換部２により変換されたＨＳＶ色空間の画像データの中で、観測対象（例えば雲）とＳ−Ｖ特性（彩度明度特性）が類似している非観測対象（例えば、アスファルトのような白い人工物）を検出する処理を実施する。
例外領域除去処理部２２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、ＨＳＶ変換部２により変換されたＨＳＶ色空間の画像データから例外判定部２１により検出された非観測対象が存在している領域を除去し、領域除去後の画像データをＳＶ合成画像生成部３に出力する処理を実施する。
なお、例外判定部２１及び例外領域除去処理部２２から非観測対象除去手段が構成されている。
図６の画像処理装置では、例外判定部２１及び例外領域除去処理部２２が図５の画像処理装置に適用される例を示しているが、図１や図４の画像処理装置に適用されるものであってもよい。
【００４０】
例外判定部２１及び例外領域除去処理部２２を実装している点以外は、上記実施の形態３と同様であるため、ここでは、例外判定部２１及び例外領域除去処理部２２の処理内容だけを説明する。
例えば、アスファルトのような白い人工物は、雲と同様に、可視光でほぼ一定の分光特性を持っており、彩度Ｓ（ｉ，ｊ）は類似した値となる。
ただし、人工物の反射率は、雲の反射率と比べて低いため、雲が厚い場合には、明度Ｖ（ｉ，ｊ）が雲より低くなる。このため、人工物と雲は、明度Ｖ（ｉ，ｊ）の違いによって容易に識別することができる。
一方、薄雲のように、雲からの反射光に地表反射光が含まれる場合、地表の色合いが混じることで彩度Ｓ（ｉ，ｊ）が低下して、明度Ｖ（ｉ，ｊ）及び彩度Ｓ（ｉ，ｊ）が低くなる。このため、人工物と雲は、明度Ｖ（ｉ，ｊ）及び彩度Ｓ（ｉ，ｊ）を参照しても、識別することが困難な場合がある。
【００４１】
そこで、例外判定部２１は、次のようにして、ＨＳＶ色空間の画像データの中で、観測対象である雲とＳ−Ｖ特性が類似している非観測対象（例えば、アスファルトのような白い人工物）を検出する。
例外判定部２１は、例えば、ＨＳＶ変換部２により変換されたＨＳＶ色空間の画像データにおける各画素の明度Ｖ（ｉ，ｊ）に対するエッジ画像を生成する。エッジ画像の生成処理自体は公知の技術であるため詳細な説明は省略する。
雲は明確なエッジを有しないが、人工物は、地面との間で影や反射率の変化が大きく、明確なエッジを有する。また、人工物は、雲と比べて小さな構造が密集しているため、エッジの数量が多くなる。
このため、例外判定部２１は、エッジの強さ、あるいは、エッジの数量（または、強さと数量の両方）が予め設定された閾値より高ければ、人工物（非観測対象）であると判定し、エッジの強さ、あるいは、エッジの数量（または、強さと数量の両方）が閾値より低ければ、雲（観測対象）であると判定する。
【００４２】
ここでは、例外判定部２１が、エッジの強さ、あるいは、エッジの数量を評価にして、観測対象であるのか、非観測対象であるのかを判定する例を示したが、ＨＳＶ色空間の画像データにおける各画素の色相Ｈ（ｉ，ｊ）のばらつきを算出し、色相Ｈ（ｉ，ｊ）のばらつき（例えば、色相Ｈ（ｉ，ｊ）の標準偏差）を評価にして、観測対象であるのか、非観測対象であるのかを判定するようにしてもよい。
雲は色相がほぼ一定（白〜灰色）である一方、人工物は地表との色の違いや隣接する人工物との色の違いなどによって、色相の変化が大きい。
そこで、例外判定部２１は、各画素の色相Ｈ（ｉ，ｊ）の標準偏差を算出し、その標準偏差が予め設定された閾値より高ければ、人工物（非観測対象）であると判定し、その標準偏差が閾値より低ければ、雲（観測対象）であると判定する。
【００４３】
例外領域除去処理部２２は、例外判定部２１が非観測対象を検出すると、ＨＳＶ変換部２により変換されたＨＳＶ色空間の画像データから例外判定部２１により検出された非観測対象が存在している領域を除去し、領域除去後の画像データをＳＶ合成画像生成部３に出力する。
これにより、ＨＳＶ色空間の画像データから、観測対象である雲とＳ−Ｖ特性が類似している非観測対象のデータが除去されるため、観測対象である雲の検出精度を高めることができる効果を奏する。
【００４４】
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】
【００４５】
１  画像入力部、２  ＨＳＶ変換部（画像データ変換手段）、３  ＳＶ合成画像生成部（数量推定手段）、４  観測対象判定部（観測対象判定手段）、５  数量算出部（観測対象数量算出手段）、６  数量出力部、７  被覆率算出部（被覆率算出手段）、１１  大気補正部（画像データ補正手段）、２１  例外判定部（非観測対象除去手段）、２２  例外領域除去処理部（非観測対象除去手段）。
【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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【図６】
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