(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
地球の観測画像を構成している画素の画素値から、当該画素に対応する地表面での可視域の反射率と近赤外域の反射率を推定する反射率推定部と、
前記観測画像を構成している画素のうち、前記反射率推定部により推定された前記対応する地表面での可視域の反射率が第１の閾値以上の画素を検出する第１の画素検出部と、
前記第１の画素検出部により検出された画素に対応する地表面での可視域の反射率から、当該画素の彩度を算出し、前記第１の画素検出部により検出された画素のうち、彩度が第２の閾値以下の画素を検出する第２の画素検出部と、
前記第２の画素検出部により検出された画素に対応する地表面での前記反射率推定部により推定された可視域の反射率と近赤外域の反射率との差分を算出し、前記第２の画素検出部により検出された画素のうち、前記差分が第３の閾値以下の画素を検出する第３の画素検出部と
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
空間フィルタを用いて、前記第２の画素検出部又は前記第３の画素検出部により検出された画素の分布に対する空間フィルタリングを実施し、前記第２の画素検出部又は前記第３の画素検出部により検出された画素のうち、前記空間フィルタの出力値が第４の閾値以上の画素を検出する第４の画素検出部を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記観測画像の各波長帯における画素値のオフセットレベルを特定し、各波長帯における画素値のオフセットレベルにしたがって前記観測画像を補正する画像補正部を備え、
前記画像補正部により補正された観測画像が前記反射率推定部に与えられる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】
前記第３の画素検出部により検出された画素を有する雲分布画像の縮小画像を生成する縮小画像生成部を備えた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。
【請求項５】
前記観測画像を構成している画素の個数に対する前記第３の画素検出部により検出された画素の個数の比率を雲量として算出する雲量算出部を備えたことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項６】
反射率推定部が、地球の観測画像を構成している画素の画素値から、当該画素に対応する地表面での可視域の反射率と近赤外域の反射率を推定し、
第１の画素検出部が、前記観測画像を構成している画素のうち、前記反射率推定部により推定された前記対応する地表面での可視域の反射率が第１の閾値以上の画素を検出し、
第２の画素検出部が、前記第１の画素検出部により検出された画素に対応する地表面での可視域の反射率から、当該画素の彩度を算出し、前記第１の画素検出部により検出された画素のうち、彩度が第２の閾値以下の画素を検出し、
第３の画素検出部が、前記第２の画素検出部により検出された画素に対応する地表面での前記反射率推定部により推定された可視域の反射率と近赤外域の反射率との差分を算出し、前記第２の画素検出部により検出された画素のうち、前記差分が第３の閾値以下の画素を検出する
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、地球の観測画像内の雲領域を検出する画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、衛星や航空機に搭載されるマルチスペクトルセンサやハイパースペクトルセンサなどによって観測された地球の観測画像には、雲の領域が含まれていることがある。
そして、観測対象が雲の領域内に存在している場合、観測対象を視認することができないことがある。
したがって、マルチスペクトルセンサなどから得られる複数の観測画像の中には、観測対象を視認することが可能な観測画像と、観測対象を視認することが不可能な観測画像とが混在しているため、観測画像内の雲領域を検出して、観測対象を視認することが可能な観測画像を選別する必要がある。
【０００３】
以下の特許文献１には、雲は輝度が高く、かつ、彩度が低いという特徴を利用して、観測画像内の雲領域を検出する画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−６４７５３号公報
【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、雲の可能性が高い領域を検出することができるが、雪氷と雲の識別を行うことができない。このため、雪氷の領域を誤って雲の領域として検出してしまうことがあるという課題があった。
【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、雪氷と雲を識別して、雲の領域を検出することができる画像処理装置及び画像処理方法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、地球の観測画像を構成している画素の画素値から、当該画素に対応する地表面での可視域の反射率と近赤外域の反射率を推定する反射率推定部と、観測画像を構成している画素のうち、反射率推定部により推定された対応する地表面での可視域の反射率が第１の閾値以上の画素を検出する第１の画素検出部と、第１の画素検出部により検出された画素に対応する地表面での可視域の反射率から、当該画素の彩度を算出し、第１の画素検出部により検出された画素のうち、彩度が第２の閾値以下の画素を検出する第２の画素検出部と、第２の画素検出部により検出された画素に対応する地表面での反射率推定部により推定された可視域の反射率と近赤外域の反射率との差分を算出し、第２の画素検出部により検出された画素のうち、その差分が第３の閾値以下の画素を検出する第３の画素検出部とを備え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、第２の画素検出部により検出された画素に対応する地表面での反射率推定部により推定された可視域の反射率と近赤外域の反射率との差分を算出し、第２の画素検出部により検出された画素のうち、その差分が第３の閾値以下の画素を検出する第３の画素検出部とを備えるように構成したので、雪氷と雲を識別して、雲の領域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】この発明の実施の形態１による画像処理装置のハードウェア構成図である。
【図３】画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
【図４】画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合の処理手順である画像処理方法を示すフローチャートである。
【図５】人工物判定部５により作成された検出画素マッピングの一例を示す説明図である。
【図６】３×３画素の空間フィルタを示す説明図である。
【図７】雲と雪氷の分光反射特性を示す説明図である。
【図８】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９】この発明の実施の形態２による画像処理装置のハードウェア構成図である。
【図１０】大気散乱放射輝度の分光特性を示す説明図である。
【図１１】観測画像のヒストグラムにおけるマルチバンドの特性を示す説明図である。
【図１２】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１３】この発明の実施の形態３による画像処理装置のハードウェア構成図である。
【図１４】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。
【図１５】この発明の実施の形態４による画像処理装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面にしたがって説明する。
【００１１】
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り、図２はこの発明の実施の形態１による画像処理装置のハードウェア構成図である。
図１及び図２において、データベース１は例えば図２の記憶回路１１で実現されるものであり、雲反射率判定用閾値ρｔｈ（第１の閾値）、彩度判定用閾値Ｓｔｈ（第２の閾値）、差分反射率判定用閾値Δρｔｈ（第３の閾値）、フィルタ値判定用閾値Ｆｉｌｔｈ（第４の閾値）を記憶している。
また、データベース１は地球の観測画像を観測しているセンサにおける輝度値の感度に係る放射輝度変換係数α（ｂａｎｄ）、当該センサにおける輝度値のオフセットに係る放射輝度変換係数β（ｂａｎｄ）のほか、太陽照度Ｅｓｕｎ（ｂａｎｄ）、太陽天頂角θｓｕｎや観測画像の解像度などを記憶している。
なお、太陽照度Ｅｓｕｎ（ｂａｎｄ）は太陽天頂角θｓｕｎが０度のときの地表面における照度である。
【００１２】
反射率推定部２は例えば図２の反射率推定回路１２で実現されるものであり、地球の観測画像を構成している画素の画素値から、当該画素に対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）を推定する処理を実施する。
観測画像を構成している画素の画素値には、可視域の画素値を示すデジタル値ＤＮ（ｂａｎｄ）として、赤色成分を示すデジタル値ＤＮ（Ｒ）、緑色成分を示すデジタル値ＤＮ（Ｇ）、青色成分を示すデジタル値ＤＮ（Ｂ）が含まれている。また、観測画像を構成している画素の画素値には、近赤外域の画素値を示すデジタル値ＤＮ（ＮＩＲ）が含まれている。
【００１３】
反射率判定部３は例えば図２の反射率判定回路１３で実現されるものであり、観測画像を構成している画素のうち、反射率推定部２により推定された対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）が、データベース１に記憶されている雲反射率判定用閾値ρｔｈ以上の画素を検出する第１の画素検出部である。
彩度判定部４は例えば図２の彩度判定回路１４で実現されるものであり、反射率推定部２により推定された可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）のうち、反射率判定部３により検出された画素に対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）から、当該画素の彩度ｓを算出する処理を実施する。
また、彩度判定部４は反射率判定部３により検出された画素のうち、算出した彩度Ｓがデータベース１に記憶されている彩度判定用閾値Ｓｔｈ以下の画素を検出する第２の画素検出部である。
【００１４】
人工物判定部５は例えば図２の人工物判定回路１５で実現されるものであり、空間フィルタを用いて、彩度判定部４により検出された画素の分布に対する空間フィルタリングを実施する。
また、人工物判定部５は彩度判定部４により検出された画素のうち、その空間フィルタの出力値がデータベース１に記憶されているフィルタ値判定用閾値Ｆｉｌｔｈ以上の画素を検出する第４の画素検出部である。
この実施の形態１では、人工物判定部５を雪氷判定部６の前段に設けているが、雪氷判定部６の後段に設けていてもよい。また、高輝度かつ低彩度な人工物等が観測画像に含まれていない状況下では、人工物判定部５を実装している必要はない。
【００１５】
雪氷判定部６は例えば図２の雪氷判定回路１６で実現されるものであり、反射率推定部２により推定された可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）及び近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）のうち、人工物判定部５により検出された画素に対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）とを取得して、その可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）との差分Δρを算出する処理を実施する。
また、雪氷判定部６は人工物判定部５により検出された画素のうち、算出した差分Δρがデータベース１に記憶されている差分反射率判定用閾値Δρｔｈ以下の画素を検出する第３の画素検出部である。
なお、雪氷判定部６は、人工物判定部５が実装されていない場合、彩度判定部４により検出された画素を処理対象とする。
【００１６】
図１では、画像処理装置の構成要素であるデータベース１、反射率推定部２、反射率判定部３、彩度判定部４、人工物判定部５及び雪氷判定部６のそれぞれが、図２に示すような専用のハードウェア、即ち、記憶回路１１、反射率推定回路１２、反射率判定回路１３、彩度判定回路１４、人工物判定回路１５及び雪氷判定回路１６で実現されるものを想定している。
ここで、記憶回路１１は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒy）などの不揮発性又は揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などが該当する。
また、反射率推定回路１２、反射率判定回路１３、彩度判定回路１４、人工物判定回路１５及び雪氷判定回路１６は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたものが該当する。
【００１７】
また、画像処理装置の構成要素が専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、画像処理装置がソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
ソフトウェアやファームウェアはプログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などが該当する。
【００１８】
図３は画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合、データベース１をコンピュータのメモリ２１上に構成するとともに、反射率推定部２、反射率判定部３、彩度判定部４、人工物判定部５及び雪氷判定部６の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムをメモリ２１に格納し、コンピュータのプロセッサ２２がメモリ２１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。
図４は画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合の処理手順である画像処理方法を示すフローチャートである。
また、図２では画像処理装置の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアで実現される例を示し、図３では、画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される例を示しているが、画像処理装置における一部の構成要素が専用のハードウェアで実現され、残りの構成要素がソフトウェアやファームウェアなどで実現されるものであってもよい。
【００１９】
次に動作について説明する。
反射率推定部２は、例えば、衛星や航空機に搭載されるマルチスペクトルセンサやハイパースペクトルセンサなどによって観測された地球の観測画像を取得する。
観測画像を構成している画素の画素値には、可視域の画素値を示すデジタル値ＤＮ（ｂａｎｄ）として、赤色成分を示すデジタル値ＤＮ（Ｒ）、緑色成分を示すデジタル値ＤＮ（Ｇ）、青色成分を示すデジタル値ＤＮ（Ｂ）が含まれている。また、観測画像を構成している画素の画素値には、近赤外域の画素値を示すデジタル値ＤＮ（ＮＩＲ）が含まれている。
また、反射率推定部２は、データベース１から雲反射率判定用閾値ρｔｈ、放射輝度変換係数α（ｂａｎｄ），β（ｂａｎｄ）、太陽照度Ｅｓｕｎ（ｂａｎｄ）及び太陽天頂角θｓｕｎを取得する。
【００２０】
反射率推定部２は、地球の観測画像を取得すると、その観測画像を構成している画素の画素値から、当該画素に対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）を推定する（図４のステップＳＴ１）。
地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）は、下記の式（１）のように表される。
0006541612.tif 000002
【００２１】
式（１）において、ρ（Ｒ），ρ（Ｇ），ρ（Ｂ）は、下記の式（２）〜（４）のように表される。
0006541612.tif 000003
0006541612.tif 000004
0006541612.tif 000005
【００２２】
式（２）〜（４）において、α（Ｒ）は放射輝度変換係数α（ｂａｎｄ）に含まれている赤色成分の放射輝度変換係数、α（Ｇ）は放射輝度変換係数α（ｂａｎｄ）に含まれている緑色成分の放射輝度変換係数、α（Ｂ）は放射輝度変換係数α（ｂａｎｄ）に含まれている青色成分の放射輝度変換係数である。
β（Ｒ）は放射輝度変換係数β（ｂａｎｄ）に含まれている赤色成分の放射輝度変換係数、β（Ｇ）は放射輝度変換係数β（ｂａｎｄ）に含まれている緑色成分の放射輝度変換係数、β（Ｂ）は放射輝度変換係数β（ｂａｎｄ）に含まれている青色成分の放射輝度変換係数である。
また、Ｅｓｕｎ（Ｒ）は太陽照度Ｅｓｕｎ（ｂａｎｄ）に含まれている赤色成分の太陽照度、Ｅｓｕｎ（Ｇ）は太陽照度Ｅｓｕｎ（ｂａｎｄ）に含まれている緑色成分の太陽照度、Ｅｓｕｎ（Ｂ）は太陽照度Ｅｓｕｎ（ｂａｎｄ）に含まれている青色成分の太陽照度である。
太陽天頂角θｓｕｎはセンサによって画像が観測された時刻での天頂角である。
【００２３】
地表面での近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）は、下記の式（５）のように表される。
0006541612.tif 000006
式（５）において、α（ＮＩＲ）は放射輝度変換係数α（ｂａｎｄ）に含まれている近赤外域の放射輝度変換係数、β（ＮＩＲ）は放射輝度変換係数β（ｂａｎｄ）に含まれている近赤外域の放射輝度変換係数である。
また、Ｅｓｕｎ（ＮＩＲ）は太陽照度Ｅｓｕｎ（ｂａｎｄ）に含まれている近赤外域の太陽照度である。
【００２４】
この実施の形態１では、式（１）〜（４）によって、可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）を推定するものを示しているが、下記の式（６）に示すように、観測画像に映っている既知の被写体の放射輝度変換係数α’（ｂａｎｄ），β’（ｂａｎｄ）を用いて、可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）を推定するようにしてもよい。
既知の被写体の放射輝度変換係数α’（ｂａｎｄ），β’（ｂａｎｄ）は、例えば、分光器によって被写体を計測することで得られる。
0006541612.tif 000007
【００２５】
反射率推定部２の後段に設置されている反射率判定部３では、後述するように、反射率推定部２により推定された地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）を用いて、雲の可能性がある高い輝度の画素が検出されるが、観測画像を構成している画素の画素値ではなく、地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）を用いることで、太陽天頂角θｓｕｎによる輝度変化や、センサの感度やオフセットの変化に伴う輝度変化の影響を軽減することができる。
【００２６】
反射率判定部３は、反射率推定部２により推定された可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と、データベース１に記憶されている雲反射率判定用閾値ρｔｈとを取得する。
反射率判定部３は、観測画像を構成している画素のうち、反射率推定部２により推定された対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）が、データベース１に記憶されている雲反射率判定用閾値ρｔｈ以上の画素を検出する（ステップＳＴ２）。
即ち、反射率判定部３は、観測画像を構成している画素毎に、下記の式（７）に示すように、反射率推定部２により推定された当該画素に対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と、データベース１に記憶されている雲反射率判定用閾値ρｔｈとを比較し、可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）が雲反射率判定用閾値ρｔｈ以上の画素を検出する。
0006541612.tif 000008
【００２７】
式（７）において、雲反射率判定用閾値ρｔｈは、雲である場合の反射率の中で、最小の輝度値が設定されることが想定される。
具体的には、観測画像の観測時において、大気散乱の影響がないと考えられる場合には、例えば、０．８程度の値を雲反射率判定用閾値ρｔｈとして用いることができる。また、大気散乱の影響があると考えられる場合には、例えば、０．６程度の値を雲反射率判定用閾値ρｔｈとして用いることができる。したがって、雲反射率判定用閾値ρｔｈは、設計時に大気散乱の影響などを考慮して適宜設定される。
これにより、観測画像から雲の可能性が高い画素を検出することができる。ただし、この段階では、雲と同程度の高反射な被写体である人工物や氷雪についての画素も検出される可能性がある。
【００２８】
彩度判定部４は、反射率推定部２から反射率判定部３により検出された画素に対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）、即ち、可視域の反射率ρ（Ｒ），ρ（Ｇ），ρ（Ｂ）を取得する。また、データベース１に記憶されている彩度判定用閾値Ｓｔｈを取得する。
彩度判定部４は、下記の式（８）に示すように、反射率判定部３により検出された画素対応する地表面での可視域の反射率ρ（Ｒ），ρ（Ｇ），ρ（Ｂ）から、当該画素の彩度Ｓを算出する。
0006541612.tif 000009
式（８）において、ｍａｘ｛ρ（Ｒ），ρ（Ｇ），ρ（Ｂ）｝は、ρ（Ｒ），ρ（Ｇ），ρ（Ｂ）の中で最も大きいものを選択することを意味する。
また、ｍｉｎ｛ρ（Ｒ），ρ（Ｇ），ρ（Ｂ）｝は、ρ（Ｒ），ρ（Ｇ），ρ（Ｂ）の中で最も小さいものを選択することを意味する。
【００２９】
彩度判定部４は、反射率判定部３により検出された各画素の彩度Ｓを算出すると、反射率判定部３により検出された画素のうち、算出した彩度Ｓがデータベース１に記憶されている彩度判定用閾値Ｓｔｈ以下の画素を検出する（ステップＳＴ３）。
即ち、彩度判定部４は、反射率判定部３により検出された画素毎に、下記の式（９）に示すように、当該画素の彩度Ｓとデータベース１に記憶されている彩度判定用閾値Ｓｔｈとを比較し、彩度Ｓが彩度判定用閾値Ｓｔｈ以下の画素を検出する。
0006541612.tif 000010
雲の色は白であり、彩度は極めて小さいことが想定されるため、彩度判定用閾値Ｓｔｈとして、例えば、０．１程度の値を用いることができる。
これにより、観測画像から雲の可能性が高い高輝度かつ低彩度な画素を検出することができる。ただし、この段階では、雲と同程度の高反射かつ低彩度な被写体である人工物や氷雪についての画素も検出される可能性がある。
【００３０】
人工物判定部５は、彩度判定部４により検出された画素と、データベース１に記憶されているフィルタ値判定用閾値Ｆｉｌｔｈ及び観測画像の解像度とを取得する。
人工物判定部５は、観測画像の検出画素マッピングとして、例えば、図５に示すように、彩度判定部４により検出された画素の位置には“１”の値が入力され、彩度判定部４により検出されていない画素の位置には“０”の値が入力されている検出画素マッピングを作成する。
図５は人工物判定部５により作成された検出画素マッピングの一例を示す説明図であり、検出画素マッピングの解像度は、観測画像の解像度と同じである。
【００３１】
人工物判定部５は、検出画素マッピングを作成すると、空間フィルタを用いて、彩度判定部４により検出された画素の分布に対する空間フィルタリングを実施する（図４のステップＳＴ４）。
即ち、人工物判定部５は、検出画素マッピングにおける各画素を順番に注目画素として、注目画素の値と、当該注目画素の周辺に存在している周辺画素の値とから、注目画素のフィルタ値Ｆｉｌを算出する。
彩度判定部４により検出された画素の分布に対する空間フィルタリングとして、下記のような処理が考えられる。
例えば、空間フィルタが図６に示すような３×３画素のフィルタであるとして、３×３画素のフィルタにおける中心の画素が注目画素、注目画素の周辺に存在している８個の画素が周辺画素であるとするとき、下記の式（１０）に示すように、１個の注目画素の値Ｐａｔｔと８個の周辺画素との値Ｐａｒｏ（ｉ）の平均値を、注目画素のフィルタ値Ｆｉｌとして算出するような処理が考えられる。
0006541612.tif 000011
【００３２】
雲の領域は一般的に大きな領域を有し、人工物の領域は雲の領域より一般的に小さな領域である。
したがって、雲の領域であれば、一般的には３×３画素のフィルタに対応する位置に存在している検出画素マッピングにおける９個の画素のうち、半数以上の画素が“１”であることが想定される。
一方、人工物の領域であれば、一般的には３×３画素のフィルタに対応する位置に存在している検出画素マッピングにおける９個の画素のうち、“１”の画素は１，２個程度であることが想定される。ただし、大きな人工物であれば、“１”の画素が３個以上であることはあり得る。
例えば、検出画素マッピングにおける９個の画素のうち、“１”の画素の個数が８個であれば、式（１０）によって算出される注目画素のフィルタ値Ｆｉｌは約０．８９となる。
また、“１”の画素の個数が３個であれば、式（１０）によって算出される注目画素のフィルタ値Ｆｉｌは約０．３３となる。
このため、フィルタ値判定用閾値Ｆｉｌｔｈとしては、例えば、０．４や０．５などの値を用いることができる。
【００３３】
ここでは、空間フィルタとして、３×３画素のフィルタを用いるものを示したが、フィルタサイズは３×３画素に限るものではなく、任意のサイズの空間フィルタを用いることができる。
また、ここでは、単純に９個の画素値の平均値を算出する空間フィルタを用いる例を示しているが、移動平均を算出する移動平均フィルタや、重みを持たせるガウシアンフィルタなどを用いるようにしてもよい。
【００３４】
人工物判定部５は、検出画素マッピングにおける各々の画素を注目画素として、上記の空間フィルタリングを実施すると、検出画素マッピングにおける各画素のうち、空間フィルタの出力値がデータベース１に記憶されているフィルタ値判定用閾値Ｆｉｌｔｈ以上の画素を検出する（図４のステップＳＴ５）。
即ち、人工物判定部５は、検出画素マッピング内の画素毎に、下記の式（１１）に示すように、当該画素についての空間フィルタの出力値である注目画素のフィルタ値Ｆｉｌと、データベース１に記憶されているフィルタ値判定用閾値Ｆｉｌｔｈとを比較し、フィルタ値Ｆｉｌがフィルタ値判定用閾値Ｆｉｌｔｈ以上の画素を検出する。
0006541612.tif 000012
これにより、雲より小さく、高輝度かつ低彩度な被写体である人工物や、ガラスなどによって正反射された太陽光の輝点を除外することができる。
【００３５】
雪氷判定部６は、反射率推定部２から人工物判定部５により検出された画素に対応する可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）とを取得する。また、データベース１に記憶されている差分反射率判定用閾値Δρｔｈを取得する。
ここで、図７は雲と雪氷の分光反射特性を示す説明図である。
図７において、横軸は波長を示し、縦軸は反射率を示している。
可視域では、雲及び雪氷は、共に高反射率であり、その反射率はほぼ一定である。
これに対して、近赤外域では、雪氷の反射率は徐々に低下するが、雲の反射率は短波長赤外域までほぼ低下しない特徴を有している。
そのため、可視域の反射率に対して、近赤外域の反射率が低下している場合には雪氷であると判定し、可視域の反射率に対して、近赤外域の反射率がほとんど低下していない場合には雲であると判定することが可能である。
【００３６】
雪氷判定部６は、人工物判定部５により検出された画素毎に、下記の式（１２）に示すように、当該画素に対応する地表面での可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）との差分Δρを算出する。
0006541612.tif 000013
雪氷判定部６は、人工物判定部５により検出された画素毎に差分Δρを算出すると、人工物判定部５により検出された画素のうち、その差分Δρがデータベース１に記憶されている差分反射率判定用閾値Δρｔｈ以下の画素を検出する（図４のステップＳＴ６）。
即ち、雪氷判定部６は、人工物判定部５により検出された画素毎に、下記の式（１３）に示すように、当該画素についての差分Δρと差分反射率判定用閾値Δρｔｈを比較し、差分Δρが差分反射率判定用閾値Δρｔｈ以下の画素を検出する。
0006541612.tif 000014
これにより、雪氷を除去して、雲を検出することができる。
雪氷判定部６は、差分Δρが差分反射率判定用閾値Δρｔｈ以下の画素から構成される画像を雲分布画像として出力する。
【００３７】
この実施の形態１では、可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）として、例えば、波長６００〜７００ｎｍの反射率、近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）として、例えば、波長１０００〜２０００ｎｍの反射率を用いることを想定しているが、どの波長の反射率を用いるかは設計段階で任意に決定することができる。
また、雲である場合、可視域の反射率に対して、近赤外域の反射率がほとんど低下しないため、差分反射率判定用閾値Δρｔｈとして、例えば、０．１や０．２などの値を用いることができる。
【００３８】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、人工物判定部５により検出された画素に対応する地表面での反射率推定部２により推定された可視域の反射率ρ（ｂａｎｄ）と近赤外域の反射率ρ（ＮＩＲ）との差分Δρを算出し、人工物判定部５により検出された画素のうち、算出した差分Δρがデータベース１に記憶されている差分反射率判定用閾値Δρｔｈ以下の画素を検出する雪氷判定部６を備えるように構成したので、雪氷と雲を識別して、雲の領域を検出することができる効果を奏する。
【００３９】
また、この実施の形態１によれば、空間フィルタを用いて、彩度判定部４により検出された画素の分布に対する空間フィルタリングを実施し、彩度判定部４により検出された画素のうち、その空間フィルタの出力値がデータベース１に記憶されているフィルタ値判定用閾値Ｆｉｌｔｈ以上の画素を検出する人工物判定部５を備えるように構成したので、人工物と雲を識別して、雲の領域を検出することができる効果を奏する。
【００４０】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、観測画像が反射率推定部２に入力されるものを示したが、地表に反射された光が衛星等に搭載されているマルチスペクトルセンサやハイパースペクトルセンサに到達するまでに、大気減衰や大気散乱の影響を受けて、反射率推定部２に入力される観測画像が劣化することがある。
そこで、この実施の形態２では、反射率推定部２に入力される観測画像を補正するものについて説明する。
【００４１】
図８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９はこの発明の実施の形態２による画像処理装置のハードウェア構成図である。
図８及び図９において、図１及び図２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。
画像補正部７は例えば図９の画像補正回路１７で実現されるものであり、入力された観測画像における各波長帯のヒストグラムを解析して、各波長帯のオフセットレベルを特定し、各波長帯のオフセットレベルにしたがって観測画像を補正し、補正後の観測画像を反射率推定部２に出力する処理を実施する。
【００４２】
図８では、画像処理装置の構成要素であるデータベース１、反射率推定部２、反射率判定部３、彩度判定部４、人工物判定部５、雪氷判定部６及び画像補正部７のそれぞれが、図９に示すような専用のハードウェア、即ち、記憶回路１１、反射率推定回路１２、反射率判定回路１３、彩度判定回路１４、人工物判定回路１５、雪氷判定回路１６及び画像補正回路１７で実現されるものを想定している。
反射率推定回路１２、反射率判定回路１３、彩度判定回路１４、人工物判定回路１５、雪氷判定回路１６及び画像補正回路１７は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、または、これらを組み合わせたものが該当する。
【００４３】
ただし、画像処理装置の構成要素が専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、画像処理装置がソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合、データベース１をコンピュータのメモリ２１上に構成するとともに、反射率推定部２、反射率判定部３、彩度判定部４、人工物判定部５、雪氷判定部６及び画像補正部７の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを図３に示すコンピュータのメモリ２１に格納し、コンピュータのプロセッサ２２がメモリ２１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。
【００４４】
次に動作について説明する。
画像補正部７以外は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、画像補正部７の処理内容を説明する。
図１０は大気散乱放射輝度の分光特性を示す説明図であり、図１１は観測画像のヒストグラムにおけるマルチバンドの特性を示す説明図である。
可視域から近赤外域では、図１０に示すように、短波長ほど大気散乱の影響を受け易い。
このため、観測画像を構成している画素の画素値に対してヒストグラム解析を行うと、図１１に示すように、例えば、短波長側のバンドであるＢバンドは、長波長側のバンドであるＮＩＲバンドと比べてオフセットレベルが大きくなる傾向がある。
【００４５】
画像補正部７は、入力された観測画像における各波長帯のヒストグラムを解析して、各波長帯のオフセットレベルを特定する。
各波長帯のオフセットレベルは、図１１に示すように、各波長帯の成分である画像出力値の最小値である。
この実施の形態２では、Ｒバンドのオフセットレベル、Ｇバンドのオフセットレベル、Ｂバンドのオフセットレベル、ＮＩＲバンドのオフセットレベルを特定する。
【００４６】
画像補正部７は、各波長帯のオフセットレベルを特定すると、観測画像を構成している画素毎に、当該画素の画素値であるデジタル値ＤＮ（Ｒ）からＲバンドのオフセットレベルを減算し、Ｇ値のデジタル値ＤＮ（Ｇ）からＧバンドのオフセットレベルを減算し、Ｂ値のデジタル値ＤＮ（Ｂ）からＢバンドのオフセットレベルを減算する。また、近赤外域のデジタル値ＤＮ（ＮＩＲ）からＮＩＲバンドのオフセットレベルを減算する。
このようにオフセットレベルが減算されることで、観測画像が補正され、補正後の観測画像が画像補正部７から反射率推定部２に出力される。
ここでは、画像補正部７が、観測画像における各波長帯のヒストグラムを解析して、各波長帯のオフセットレベルを特定するものを示したが、図１０に示すような大気散乱放射輝度の分光特性がデータベース１に記憶されている場合、大気散乱放射輝度の分光特性を参照しながら、回帰分析によって各波長帯のオフセットレベルを推定するようにしてもよい。
【００４７】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、観測画像の各波長帯における画素値のオフセットレベルを特定し、各波長帯における画素値のオフセットレベルにしたがって観測画像を補正し、補正後の観測画像を反射率推定部２に出力する画像補正部７を備えるように構成したので、大気減衰や大気散乱の影響を低減して、雲の検出精度を高めることができる効果を奏する。
【００４８】
実施の形態３．
上記実施の形態１，２では、雪氷判定部６が、差分Δρが差分反射率判定用閾値Δρｔｈ以下の画素から構成される画像を雲分布画像として出力するものを示したが、この実施の形態３では、その雲分布画像をダウンサンプリングして、その雲分布画像の縮小画像であるサムネイル画像を生成するものについて説明する。
【００４９】
図１２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１３はこの発明の実施の形態３による画像処理装置のハードウェア構成図である。
図１２及び図１３において、図１，２及び図８，９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。
縮小画像生成部８は例えば図１３の縮小画像生成回路１８で実現されるものであり、雪氷判定部６により検出された画素を有する雲分布画像の縮小画像であるサムネイル画像を生成し、そのサムネイル画像を出力する処理を実施する。
【００５０】
図１２では、画像処理装置の構成要素であるデータベース１、反射率推定部２、反射率判定部３、彩度判定部４、人工物判定部５、雪氷判定部６、画像補正部７及び縮小画像生成部８のそれぞれが、図１３に示すような専用のハードウェア、即ち、記憶回路１１、反射率推定回路１２、反射率判定回路１３、彩度判定回路１４、人工物判定回路１５、雪氷判定回路１６、画像補正回路１７及び縮小画像生成回路１８で実現されるものを想定している。
反射率推定回路１２、反射率判定回路１３、彩度判定回路１４、人工物判定回路１５、雪氷判定回路１６、画像補正回路１７及び縮小画像生成回路１８は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、または、これらを組み合わせたものが該当する。
【００５１】
ただし、画像処理装置の構成要素が専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、画像処理装置がソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合、データベース１をコンピュータのメモリ２１上に構成するとともに、反射率推定部２、反射率判定部３、彩度判定部４、人工物判定部５、雪氷判定部６、画像補正部７及び縮小画像生成部８の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを図３に示すコンピュータのメモリ２１に格納し、コンピュータのプロセッサ２２がメモリ２１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。
【００５２】
次に動作について説明する。
縮小画像生成部８以外は、上記実施の形態１，２と同様であるため、ここでは、縮小画像生成部８の処理内容を説明する。
縮小画像生成部８は、雪氷判定部６から雲分布画像を受けると、その雲分布画像をダウンサンプリングすることで、その雲分布画像の縮小画像であるサムネイル画像を生成し、そのサムネイル画像を出力する。
画像のダウンサンプリング処理自体は公知の技術であるため詳細な説明を省略するが、例えば、Ｎ×Ｎ画素のカーネルを用いることで、画像のダウンサンプリングを行うことができる。
これにより、雲分布画像のデータ容量を軽量化することができる。
【００５３】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、雪氷判定部６により検出された画素を有する雲分布画像の縮小画像を生成する縮小画像生成部８を備えるように構成したので、画像データの容量を軽量化することができる効果を奏する。
【００５４】
実施の形態４．
上記実施の形態１，２では、雪氷判定部６が、差分Δρが差分反射率判定用閾値Δρｔｈ以下の画素から構成される画像を雲分布画像として出力するものを示したが、この実施の形態４では、さらに、雲量を出力するものについて説明する。
【００５５】
図１４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１５はこの発明の実施の形態４による画像処理装置のハードウェア構成図である。
図１４及び図１５において、図１，２，８，９，１２，１３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。
雲量算出部９は例えば図１５の雲量算出回路１９で実現されるものであり、観測画像を構成している画素の個数に対する雪氷判定部６により検出された画素の個数の比率を雲量として算出する処理を実施する。
【００５６】
図１４では、画像処理装置の構成要素であるデータベース１、反射率推定部２、反射率判定部３、彩度判定部４、人工物判定部５、雪氷判定部６、画像補正部７、縮小画像生成部８及び雲量算出部９のそれぞれが、図１５に示すような専用のハードウェア、即ち、記憶回路１１、反射率推定回路１２、反射率判定回路１３、彩度判定回路１４、人工物判定回路１５、雪氷判定回路１６、画像補正回路１７、縮小画像生成回路１８及び雲量算出回路１９で実現されるものを想定している。
反射率推定回路１２、反射率判定回路１３、彩度判定回路１４、人工物判定回路１５、雪氷判定回路１６、画像補正回路１７、縮小画像生成回路１８及び雲量算出回路１９は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、または、これらを組み合わせたものが該当する。
【００５７】
ただし、画像処理装置の構成要素が専用のハードウェアで実現されるものに限るものではなく、画像処理装置がソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されるものであってもよい。
画像処理装置がソフトウェアやファームウェアなどで実現される場合、データベース１をコンピュータのメモリ２１上に構成するとともに、反射率推定部２、反射率判定部３、彩度判定部４、人工物判定部５、雪氷判定部６、画像補正部７、縮小画像生成部８及び雲量算出部９の処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを図３に示すコンピュータのメモリ２１に格納し、コンピュータのプロセッサ２２がメモリ２１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。
【００５８】
次に動作について説明する。
雲量算出部９以外は、上記実施の形態１，２，３と同様であるため、ここでは、雲量算出部９の処理内容を説明する。
雲量算出部９は、データベース１に記憶されている観測画像の解像度から、観測画像を構成している画素の個数Ｃａｌｌを特定し、雪氷判定部６により検出された画素の個数Ｃｄｅｔを計数する。
そして、雲量算出部９は、下記の式（１４）に示すように、観測画像を構成している画素の個数Ｃａｌｌのうち、雲分布として検出された画素の個数Ｃｄｅｔの比率Ｒを雲量として算出し、その雲量を出力する。
0006541612.tif 000015
【００５９】
以上で明らかなように、この実施の形態４によれば、観測画像を構成している画素の個数に対する雪氷判定部６により検出された画素の個数の比率を雲量として算出する雲量算出部９を備えるように構成したので、雲量の情報を提供することができる効果を奏する。
【００６０】
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】
【００６１】
１  データベース、２  反射率推定部、３  反射率判定部（第１の画素検出部）、４  彩度判定部（第２の画素検出部）、５  人工物判定部（第４の画素検出部）、６  雪氷判定部（第３の画素検出部）、７  画像補正部、８  縮小画像生成部、９  雲量算出部、１１  記憶回路、１２  反射率推定回路、１３  反射率判定回路、１４  彩度判定回路、１５  人工物判定回路、１６  雪氷判定回路、１７  画像補正回路、１８  縮小画像生成回路、１９  雲量算出回路、２１  メモリ、２２  プロセッサ。
【図１】
0006541612.tif 000016
【図２】
0006541612.tif 000017
【図３】
0006541612.tif 000018
【図４】
0006541612.tif 000019
【図５】
0006541612.tif 000020
【図６】
0006541612.tif 000021
【図７】
0006541612.tif 000022
【図８】
0006541612.tif 000023
【図９】
0006541612.tif 000024
【図１０】
0006541612.tif 000025
【図１１】
0006541612.tif 000026
【図１２】
0006541612.tif 000027
【図１３】
0006541612.tif 000028
【図１４】
0006541612.tif 000029
【図１５】
0006541612.tif 000030