(57)【要約】【課題】電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズを除去する。【解決手段】電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出し（ステップ３）、画像を構成する全画素に対し一画素毎にエッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し（ステップ６）、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば（ステップ６；Ｙｅｓ）、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素がエッジを構成しない非エッジ構成画素であれば（ステップ６；Ｎｏ）、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換する（ステップ７）。【選択図】　　　　図１
2004078647.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出し、前記画像を構成する全画素に対し一画素毎に前記エッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素が前記エッジを構成しない非エッジ構成画素であれば、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、前記対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換することを特徴とする電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法。
【請求項２】
前記周辺画素に含まれているエッジ構成画素のうち、前記周辺画素に含まれている非エッジ構成画素の何れかとの輝度値の差が予め定めた範囲を超えているエッジ構成画素を、前記周辺画素から除くことを特徴とする請求項１記載の電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法。
【請求項３】
電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出する手段と、前記画像を構成する全画素に対し一画素毎に前記エッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素が前記エッジを構成しない非エッジ構成画素であれば、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、前記対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換する手段とを有することを特徴とする電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去装置。
【請求項４】
電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出する手段と、前記画像を構成する全画素に対し一画素毎に前記エッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素が前記エッジを構成しない非エッジ構成画素であれば、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、前記対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換する手段として、コンピュータを機能させることを特徴とする電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像のノイズ除去方法および装置およびプログラムに関する。さらに詳述すると、本発明は、電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法および装置およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、自動車に搭載したＴＶカメラ等で構成される画像記録手段で捉えた画像から、道路面上に設けられている白線を含む標識線或いは、自車両の前方を走行している自動車を認識することの出来る道路環境認識装置が提案されている（特開平７−２８９７５号公報）。この道路環境認識装置では、道路画像内に混在する建物、街路樹等の影等の影響を除去するべく、平滑化処理を行っている。
【０００３】
この平滑化処理においては、入力画像と、平滑化画像（入力画像が得られる以前に得られた画像であり、最初のステップにおいては、画像記録手段で最初に形成された画像）との、同じ座標位置の画素値の差が予め設定した範囲内ならば、平滑化画像の画素値を変更せず、入力画像と平滑化画像の同じ座標位置の画素値の差が予め設定した範囲外ならば、平滑化画像の画素値を予め設定した固定値だけ入力画像の画素値に近づけた画素値で更新することで、出力画像を作成し、この出力画像を次の平滑化画像として、上記処理を繰り返すことにより平滑化画像を作成している。この平滑化処理では、入力画像と平滑化画像の画素値の差が小さいところだけが、はっきりと抽出され、該画素値の差が大きいところは、ぼやけて消去される。即ち、画面上での動きが小さいまたは停止しているところだけが、はっきりと抽出され、画面上での動きが大きいところは、ぼやけて消去される。風景の影などは、自車との相対速度差が大きいため、該平滑化画像ではこれらの影は消去される。
【０００４】
ところで、強い風の影響で電力線が大きく揺れ、電力線同士が接触してショートしたり、更にひどい場合には鉄塔が倒壊する等の深刻な被害をもたらすことがある。また、氷雪が付着した電力線に強風が吹き付けると、電力線に低周波の大振幅の振動が生じる場合があり、このような現象はギャロッピングと呼ばれている。このため、電力線の揺れ方と風の関係に対する種々の研究がなされている。電力線の揺れ解析では、電力線に張力計や加速度計などを取り付けて、電力線の揺れを測定する方法が一般的である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、電力線に張力計や加速度計などを取り付けて、電力線の揺れを測定する方法では、多くの人員を要すると共に各人員の労力も大きく、しかも初期値の特定が困難で電力線の揺れを充分に把握できない等の問題がある。そこで、より少ない人員及び労力で、より信頼性の高い解析を行う等の観点から、電力線を監視するビデオカメラを設置し、当該ビデオカメラより得られる画像を利用して、電力線の揺れ解析を行うことが望まれる。
【０００６】
ところが、屋外にある電力線を撮影するため、電力線の揺れ解析用画像は、霧や雪あるいは日照などの気象の影響を受けて、常に鮮明に電力線が映るとは限らない。電力線の揺れ解析が充分に可能であるように、電力線の長手方向および揺れ方向に充分に大きい画像を構成するために、細長い電力線が画像全体に対して占める領域は極めて小さくなる。このため、細長い電力線は、霧や雪などに埋もれてしまい易い。本明細書では、霧や雪あるいは日照などの気象に起因し、電力線を監視するビデオカメラに映り込むことによって、電力線の追跡を阻害する要因を気象性ノイズと呼ぶ。
【０００７】
この気象性ノイズを除去するために、特開平７−２８９７５号公報に開示されているように、電力線の揺れ解析用画像に対して平滑化処理を行うことが考えられるが、電力線は画像全体と比較して微小であるため、画像全体を平滑化してしまうと、電力線が気象性ノイズにさらに埋もれてしまい、電力線の揺れ解析を行うにあたって、さらに不鮮明な画像を生成してしまう虞がある。
【０００８】
また、ギャロッピング現象時の電力線の揺れ解析は、従来技術によっては極めて困難であった。
【０００９】
そこで本発明は、電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法および装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するため、請求項１記載の電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法は、電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出し、画像を構成する全画素に対し一画素毎にエッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素がエッジを構成しない非エッジ構成画素であれば、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換するようにしている。
【００１１】
また、請求項３記載の電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去装置は、電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出する手段と、画像を構成する全画素に対し一画素毎にエッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素がエッジを構成しない非エッジ構成画素であれば、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換する手段とを有するようにしている。
【００１２】
また、請求項４記載の電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去用プログラムは、電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出する手段と、画像を構成する全画素に対し一画素毎にエッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素がエッジを構成しない非エッジ構成画素であれば、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換する手段として、コンピュータを機能させるようにしている。
【００１３】
したがって、エッジ構成画素の輝度値をそのままとすることで、電力線のように細い線形状を保存しつつ、非エッジ構成画素の輝度値を周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値に置換することで、気象性ノイズの影響を取り除くことができる。これにより、ギャロッピング現象時に撮影されたような画像に対しても、電力線の揺れ解析を行うことができる。ここで、エッジはあくまで、物体の輪郭情報、即ち線の情報であり、類似した線は近くに無数に存在し得るため、エッジだけで電力線を追跡しようとすると誤追跡の虞があるが、エッジの輝度値を保存しつつ、非エッジ構成画素の輝度値を周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値に置換しているので、気象性ノイズの影響を有効に取り除くことができ、微小な追跡対象である電力線の誤追跡を防止できる。
【００１４】
また、請求項２記載の発明は、請求項１記載の電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法において、周辺画素に含まれているエッジ構成画素のうち、周辺画素に含まれている非エッジ構成画素の何れかとの輝度値の差が予め定めた範囲を超えているエッジ構成画素を、周辺画素から除くようにしている。この場合、周辺画素に含まれているエッジ構成画素を、周辺画素に含まれている非エッジ構成画素とは他の物体に属する画素と判断して、当該エッジ構成画素を、対象画素の輝度値を推定するための周辺画素の輝度分布から除外できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の構成を図面に示す実施形態に基づいて詳細に説明する。
【００１６】
図１から図９に本発明の電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法（以下、単に、ノイズ除去方法とも呼ぶ。）の実施の一形態を示す。このノイズ除去方法は、電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出し、画像を構成する全画素に対し一画素毎にエッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素がエッジを構成しない非エッジ構成画素であれば、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換するようにしている。
【００１７】
本実施形態では、上記ノイズ除去方法を、例えば、中央処理演算装置（ＣＰＵ）、主記憶装置、外部記憶装置、ディスプレイ等の出力装置、キーボード等の入力装置、外部の情報処理装置との通信インターフェース等を備える周知のコンピュータを用いて、ノイズ除去装置として装置化している。このノイズ除去装置は、電力線の揺れ解析のために撮影された画像に対して、物体の輪郭情報であるエッジを検出するエッジ検出手段と、画像を構成する全画素に対し一画素毎にエッジを構成するエッジ構成画素であるか否かを判断し、当該判断の対象である対象画素がエッジ構成画素であれば、当該対象画素の輝度値をそのままとし、当該対象画素がエッジを構成しない非エッジ構成画素であれば、当該対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する画素である周辺画素の輝度値の分布に基づいた統計値を求め、対象画素の輝度値を当該求めた統計値に置換するエッジ保存型ノイズ除去手段とを、少なくとも有するものである。また、本発明のノイズ除去用プログラムは、コンピュータに読み込まれ実行されることによって、当該コンピュータを上記ノイズ除去装置として機能させるものである。
【００１８】
電力線の揺れ解析用画像は、電力線を監視する例えば周知のビデオカメラによって得られる。例えば本実施形態では、毎秒３０フレームの画像を生成するビデオカメラを用いている。また、例えば本実施形態における画像は、処理の簡単等のために、グレースケールとしている。即ち、画像を構成する各画素には、０（黒）〜２５５（白）までの２５６階調の明るさの値（輝度値）が割り当てられる。但し、場合によっては、カラー画像を用いても良い。また、画像の解像度は、特に限定されるものではないが、例えば本実施形態では、水平方向画素数を２５６画素とし、垂直方向画素数を２４０画素としている。
【００１９】
本実施形態のノイズ除去装置が行うノイズ除去処理の一例を、図１のフローチャートを用いて説明する。処理対象となる電力線の揺れ解析用画像（以下、本実施形態では、入力画像と呼ぶ。）の存在を確認し（ステップ１；Ｙｅｓ）、当該入力画像を読み込む（ステップ２）。そして、入力画像に対して物体の輪郭情報であるエッジを検出する処理を行う（ステップ３）。そして、入力画像を構成する画素の全てに対して、ステップ５以降の処理を行う（ステップ４；Ｎｏ）。即ち、エッジ検出後の入力画像に対して、ステップ６の判断対象となる対象画素を特定する（ステップ５）。当該特定方法は、特に限定されるものではなく、例えば、対象画素をｐ行ｑ列の画素として表現し、ｐまたはｑを１ずつ増加させる（インクリメントする）ことによって対象画素を順次特定するようにしても良い。そして、特定された対象画素がエッジ構成画素であるか否かを判断する（ステップ６）。エッジ構成画素であれば（ステップ６；Ｙｅｓ）、当該対象画素の輝度値を変更することなく、次の対象画素を特定する（ステップ５）。対象画素が非エッジ構成画素であれば（ステップ６；Ｎｏ）、周辺画素の輝度値の分布に基づいた輝度値置換処理を行い（ステップ７）、その後、次の対象画素を特定する（ステップ５）。入力画像を構成する画素の全てに対して、ステップ６の判断が行われたのならば（ステップ４；Ｙｅｓ）、次に処理すべき入力画像の存在を確認し（ステップ１；Ｙｅｓ）、当該次の入力画像を読み込む（ステップ２）。処理すべき入力画像が存在しなければ（ステップ１；Ｎｏ）、ノイズ除去処理は終了となる。
【００２０】
ここで、入力画像に対して物体の輪郭情報であるエッジを検出する方法、即ちステップ３の処理の方法は、必ずしも限定されるものではないが、精度の良いエッジ検出方法として従来提案されているＣａｎｎｙの方法（参考文献；Ｃａｎｎｙ，　Ｊ，　”Ａ　ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｅｄｇｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，　ＩＥＥＥ　ＰＡＭＩ，　Ｎｏ．８　ｐｐ．６７９　−６９８，　１９８６）を利用することが好ましい。例えば本実施形態では、Ｃａｎｎｙのエッジ検出方法を採用し、ノイズ除去装置では、ステップ３において、図２のフローチャートに示す処理を行うようにしている。先ず、着目画素を選択し、当該着目画素から、あるｘｉ方向（初期のｘｉ方向をｘ０方向とし、ｘ０方向は水平方向とする）に、輝度値と、数式１で表されるガウス関数を１次微分した関数Ｇとを畳み込む。さらに、ｘｉ方向を、着目画素を中心に、ｘ０方向から４５度ずつ順に回転させ、各方向を順にｘ１，…，ｘ７方向とし、当該ｘ１，…，ｘ７方向ついても、順次、輝度値と、数式１で表されるガウス関数を１次微分した関数Ｇとを畳み込む（ステップ３０１）。
【００２１】
【数１】
2004078647.tif 000003
但し、
ｄｉｓｔ；着目画素からの距離
σ；標準偏差
【００２２】
そして、ｘ０，…，ｘ７方向の合計８方向について、上記ステップ３０１で畳み込んだ値の最も大きい方向を探索する（ステップ３０２）。そして、探索された方向にエッジがあると判定し、上記畳み込んだ値がある閾値以上となる点（画素）をエッジ上の点（画素）と判定する（ステップ３０３）。尚、ステップ６の判断に用いるために、例えばエッジ構成画素と判定された画素の座標をコンピュータが備える記憶装置に記憶しておくことが好ましい。
【００２３】
また、非エッジ構成画素に対して周辺画素の輝度値の分布に基づいた輝度値置換処理を行う方法、即ちステップ７の処理を具体的に行う方法として、例えば本実施形態のノイズ除去装置では、図３のフローチャートに示す処理を行うようにしている。先ず、対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域に属する周辺画素を特定する（ステップ７０１）。ここで、対象画素の周辺の予め定めた範囲の領域を、どのように設定するかは必ずしも限定するものではないが、矩形状領域とすることが処理の単純化のため好ましく、また当該矩形状領域の水平および垂直方向の範囲は、画像全体を構成する水平および垂直方向の画素数の１％程度とすることが好ましい。例えば本実施形態では、対象画素を中心として、３×３画素の正方形状領域に属する画素（即ち対象画素に隣接する画素）を周辺画素として、特定するようにしている。尚、本実施形態における周辺画素には、対象画素は含まれない。
【００２４】
ここで、例えば本実施形態では、周辺画素に含まれているエッジ構成画素のうち、周辺画素に含まれている非エッジ構成画素の何れかとの輝度値の差が予め定めた範囲を超えているエッジ構成画素を、周辺画素から除くようにしている。即ち、周辺画素に含まれているエッジ構成画素のうち、周辺画素に含まれている非エッジ構成画素の少なくとも一つに対して、輝度値の差が予め定めた範囲を超えているものがあれば、当該エッジ構成画素を、周辺画素から除くようにしている。これは、周辺画素に含まれているエッジ構成画素を、周辺画素に含まれている非エッジ構成画素とは他の物体に属する画素と判断するためである。このため、例えば本実施形態では、周辺画素にエッジ構成画素が含まれているか判断し（ステップ７０２）、含まれていれば（ステップ７０２；Ｙｅｓ）、周辺画素に含まれている非エッジ構成画素の何れかとの輝度値の差が予め定めた範囲を超えているエッジ構成画素が存在するか判断し（ステップ７０３）、存在すれば（ステップ７０３；Ｙｅｓ）、当該エッジ構成画素を周辺画素から除くようにしている（ステップ７０４）。例えば本実施形態では、周辺画素に含まれているエッジ構成画素のうち、周辺画素に含まれている非エッジ構成画素の何れかと輝度値が３０違うエッジ構成画素は、無視するようにしている。
【００２５】
そして、周辺画素の輝度分布に基づいた統計値を求める（ステップ７０５）。ここでの統計値とは、周辺画素の輝度値に対して統計的処理を施すことによって得られる値であり、例えば、周辺画素の輝度値の平均値や最頻値が該当する。例えば本実施形態では、周辺画素の輝度値の最頻値を当該統計値として求めるようにしている。但し、周辺画素の輝度値の平均値を当該統計値として求めるようにしても良い。そして、対象画素の輝度値を求めた統計値で置き換えるようにしている（ステップ７０６）。本実施形態の輝度値置換処理（ステップ７）では、対象画素自身の輝度値は考慮していない。これは、対象画素の輝度値は周辺画素の輝度値と相関があるという画像の特徴を利用して、対象画素の輝度値を周辺画素の輝度値に合わせるためである。尚、例えば本実施形態では、対象画素が以後の処理において周辺画素となる場合に、元対象画素である周辺画素の輝度値には、上記置換された後の値を用いるようにしている。
【００２６】
図４に、本発明に係るノイズ除去方法の概念図を示す。入力画像を構成する画素のうち、符号２で示すエッジ構成画素については何もせずに、非エッジ構成画素である符号１で示す対象画素の輝度値について、周辺画素の輝度分布に基づいた輝度値に置き換える。尚、同図中の破線は対象画素１についての周辺画素を規定する領域を表す。
【００２７】
次に、以上の処理によって気象性ノイズが除去された画像を用いて、電力線の揺れ解析を行う方法について説明する。本実施形態では、常に動いている電力線を追跡するために、電力線を点の集まりではなく、いくつかの矩形領域（例えば長方形領域）の集まりとして捉えるようにしている。そして、この矩形領域を上下左右に移動させて、当該矩形領域の中の明るさ（輝度値）を調べて、元の矩形領域との明るさ（輝度値）の違いが最も少ない方向に、矩形領域即ち電力線が動いたと判定するようにしている。
【００２８】
先ず、電力線モデルとして、矩形領域を設定し、電力線の大枠を、電力線追跡を行うためのコンピュータに予め入力しておく。例えば図５に示すように、符号３で示す電力線上のエッジ部分に、一定間隔で、点Ｐｉ＝（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，３，…，Ｎ）を設定する。次に、これらの点を両端点とする符号４で示す矩形領域を設定し、これを電力線モデルと定義する。
【００２９】
そして、次式に示す評価関数ｃｏｓｔの値が最小となるように、各矩形領域を変形させて、画像中で各矩形領域の形状を当て嵌めることによって、電力線の追跡を行う。
【００３０】
【数２】
2004078647.tif 000004
ｓ；矩形領域
Ｍ；矩形領域内の画素数
Ｉ０；電力線モデルを定義する際に予め与える電力線の輝度値
Ｉｍ，ｎ；矩形領域ｓ内の画素（ｍ，ｎ）の輝度値
【００３１】
数式２は、矩形領域内の輝度値Ｉｍ，ｎが、電力線モデルを定義する際に予め与える電力線の輝度値Ｉ０とどれだけ異なっているかを計算するものである。評価関数ｃｏｓｔが最小となる方向へ、点Ｐｉを移動させる。各点Ｐｉの移動方向の決定は、例えば次のような反復処理によって行う。即ち、点Ｐｉを直交座標軸に沿った４方向に試験的に１画素だけ動かす。移動に伴い各矩形領域が変形する。変形した矩形領域に対し、数式２に基づいて評価関数ｃｏｓｔの値を計算し、それぞれ、ｃｏｓｔｘ＋△ｘ，ｙ，ｃｏｓｔｘ−△ｘ，ｙ，ｃｏｓｔｘ，ｙ＋△ｙ，ｃｏｓｔｘ，ｙ−△ｙ，とする。これらの評価関数ｃｏｓｔの値を用い、横方向の輝度勾配ｇｘ、縦方向の輝度勾配ｇｙを、それぞれ数式３および数式４により求める。
【００３２】
【数３】
ｇｘ＝（ｃｏｓｔｘ＋△ｘ，ｙ−ｃｏｓｔｘ−△ｘ，ｙ）／２
【００３３】
【数４】
ｇｙ＝（ｃｏｓｔｘ，ｙ＋△ｙ−ｃｏｓｔｘ，ｙ−△ｙ）／２
【００３４】
数式３および数式４で求められる輝度勾配ｇｘ、ｇｙを数式５および数式６に示すようにλ倍して、（ｘｉ，ｙｉ）にある点Ｐｉを、（ｘｉ’，ｙｉ’）に移動させる。この処理を各点Ｐｉ＝（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，３，…，Ｎ）について行い、収束した結果が、追跡した電力線の形状となる。ここで、λは予め設定されるパラメータ（実数値）であり、λの値が大きい程に収束する速度は速くなるが、あまり大きすぎると発散してしまう。このため、実行にあたっては、パラメータλのチューニングを行うことが好ましい。
【００３５】
【数５】
ｘｉ’＝ｘｉ−λ・ｇｘ
【００３６】
【数６】
ｙｉ’＝ｙｉ−λ・ｇｙ
【００３７】
ここで、各点Ｐｉ＝（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，３，…，Ｎ）の間の拘束がないため、反復処理を繰り返していくと節点間の間隔が不均一になる可能性がある。そこで、本実施形態では、節点間にばねのモデルを適用し、節点間の距離を等距離に保つようにしている。例えば図６に示すような直線上に配置されたばねの力学系を考えると、点ｘｉに加わる力は、この点に両側から引かれる力をＦ１とＦ２とすれば、合力であるからＦ＝Ｆ１＋Ｆ２となる。力Ｆ１とＦ２のそれぞれの大きさは、バネ定数をｋとすると、数式７および数式８で表される。
【００３８】
【数７】
Ｆ１＝−ｋ（ｘｉ−ｘｉ−１）
【００３９】
【数８】
Ｆ２＝ｋ（ｘｉ＋１−ｘｉ）
【００４０】
点ｘｉが安定になるとき、Ｆ＝ｋ（ｘｉ＋１−２ｘｉ＋ｘｉ−１）が０になるため、境界点以外では、ｘｉ−ｘｉ−１＝ｘｉ＋１−ｘｉとなり、節点間は等間隔に保たれる。このようなばねモデルを用いて、各点Ｐｉを数式９および数式１０を用いて求めると、節点間の均等化を図ることができる。尚、数式９および数式１０中のｎは、反復回数を表すものであり、指数を表すものではない。また、ωは、一回で更新される変位量を表すパラメータである。
【００４１】
【数９】
ｘｉ（ｎ＋１）＝ｘｉ（ｎ）＋ω（ｘｉ＋１（ｎ）−２ｘｉ（ｎ）＋ｘｉ−１（ｎ））
【００４２】
【数１０】
ｙｉ（ｎ＋１）＝ｙｉ（ｎ）＋ω（ｙｉ＋１（ｎ）−２ｙｉ（ｎ）＋ｙｉ−１（ｎ））
【００４３】
【実施例】
ギャロッピング映像に、白色性のインパルスノイズを重畳することで、本発明に係るノイズ除去方法の評価を行った。ノイズ除去を全く行なわなかった場合、Ｓ／Ｎ比（信号対雑音比）が２０ｄＢ以下の画像では、電力線の追跡が不可能であったが、本発明に係るノイズ除去を行うことで、Ｓ／Ｎ比が１１ｄＢの画像まで、電力線の追跡が可能となった（図７，８，９参照）。図７は、電力線の追跡が可能なＳ／Ｎ比とコントラストとの関係を表す。図７中において、符号５で示す実線部分がノイズ除去を全く行なわなかった場合を示し、符号６で示す破線部分が本発明に係るノイズ除去を場合を示す。各境界５，６の図７中の右側が電力線の追跡が可能な領域を示す。本実施例では、電力線追跡を始める初期画面を基準画面とし、基準画面との輝度値の二乗差をＳ／Ｎ比とした。また、背景と電力線部分の明るさの差を画像コントラストとした。尚、従来行われている画像全体を平滑化処理した場合は、Ｓ／Ｎ比（信号対雑音比）が１３ｄＢ以下の画像では、電力線の追跡が不可能であった。即ち、本発明に係るノイズ除去によれば、ノイズ除去を全く行なわなかった場合と比べて９ｄＢ相当の画質改善が達成されており、従来行われている画像全体を平滑化処理した場合と比べて２ｄＢ相当の画質改善が達成されている。図８はＳ／Ｎ比が２０ｄＢの画像の一例を示し、図９はＳ／Ｎ比が１１ｄＢの画像の一例を示す。本実施例の結果は、非常に過酷な状況でも電力線の揺れ解析が可能となることを示しており、本発明に係るノイズ除去方法が極めて有効であることを示している。
【００４４】
以上のように本発明によれば、電力線のように細い線形状を保存しつつ、気象性ノイズの影響を取り除くことができるので、ギャロッピング現象時に撮影されたような画像に対しても、電力線の揺れ解析を行うことができる。
【００４５】
なお、上述の実施形態は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、気象性ノイズとは、霧や雪あるいは日照といった上記の例示に限定されるものではなく、例えば風によって飛び散る花弁が電力線を監視するビデオカメラに映り込むことによって、電力線の追跡を阻害する要因となるのであれば、当該花弁を気象性ノイズと捉え、これを除去するようにしても良い。
【００４６】
また、本発明に係るノイズ除去方法は、必ずしも電力線の揺れ解析用画像に適用するものに限らない。例えば、電力線と同視し得るような微小対象物を追跡するための画像に、本発明に係るノイズ除去方法を適用しても良い。
【００４７】
また、上述の実施形態では、対象画素が以後の処理において周辺画素となった場合に、元対象画素である周辺画素の輝度値には、周辺画素の輝度分布に基づいて置換された値を用いるものとしたが、画素単位の処理を並列的に行なう場合等には、周辺画素の輝度値に元の値（オリジナルの値）を用いても良い。
【００４８】
また、ビデオカメラから得られる連続画像を用いて、電力線を追跡する方法は上述の実施形態の例に限定されるものではない。例えば、電力線の動きが速い場合等には、予め電力線の移動する方向を予測するアルゴリズムを用いて、電力線を追跡するようにしても良い。
【００４９】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、請求項１記載の電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法および請求項３記載のノイズ除去装置および請求項４記載のノイズ除去用プログラムによれば、電力線のように細い線形状を保存しつつ、気象性ノイズの影響を取り除くことができる。これにより、ギャロッピング現象時に撮影されたような画像に対しても、電力線の揺れ解析を行うことができる。
【００５０】
また、請求項２記載の電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法によれば、周辺画素に含まれているエッジ構成画素のうち、周辺画素に含まれている非エッジ構成画素と輝度値の差の大きい画素を、他の物体に属する画素と判断するので、精度の高いノイズ除去が行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】電力線の揺れ解析用画像における気象性ノイズの除去方法及び装置及びプログラムの処理の一例を示すフローチャートである。
【図２】図１のエッジ検出処理（ステップ３）を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】図１の輝度値変換処理（ステップ７）を詳細化した処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明のノイズ除去方法の概念図である。
【図５】電力の揺れ解析に用いる電力線モデルの一例を表す概念図である。
【図６】電力の揺れ解析に用いる電力線モデルにばねモデルを適用した一例を表す概念図である。
【図７】本発明のノイズ除去方法の評価を行った実施例の結果を示し、電力線の追跡が可能なＳ／Ｎ比とコントラストとの関係を表す。
【図８】同実施例におけるＳ／Ｎ比が２０ｄＢの画像の一例を示す。
【図９】同実施例におけるＳ／Ｎ比が１１ｄＢの画像の一例を示す。
【符号の説明】
１　対象画素
２　エッジ構成画素
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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