(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工衛星が撮影した衛星画像データの色調を補正する色調補正装置における色調補正方法であって、
前記色調補正装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサに接続されたメモリとを有し、
前記メモリには、同じ地物を示すピクセルの集合であるクラスタの特徴を示す特徴量と当該クラスタの色調に関する情報とが関連付けて登録された色調補正処理パラメータ情報が格納され、
前記色調補正方法は、
前記プロセッサが、前記衛星画像データのピクセル値に基づいて、前記衛星画像データに含まれるピクセルのうち同じ地物を示すピクセルが同じクラスタに属するように、前記衛星画像データに含まれるピクセルを前記クラスタに分類し、
前記プロセッサが、前記衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの特徴量を算出し、
前記プロセッサが、前記色調補正処理パラメータ情報を参照し、前記算出した特徴量に対応するクラスタの色調に関する情報を取得し、
前記プロセッサが、前記衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの色調に関する情報が前記取得した色調に関する情報に近づくように、前記衛星画像データの色調を補正し、
前記プロセッサが、前記色調が補正された衛星画像データのピクセル値に基づいて、前記色調が補正された衛星画像データのピクセルのうち同じ地物を示すピクセルが同じクラスタに属するように、前記衛星画像データにピクセルを前記クラスタに分類し、
前記プロセッサが、前記色調が補正された衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの特徴量を算出し、
前記プロセッサが、前記色調が補正された衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの色調に関する情報を算出し
前記プロセッサが、前記算出した特徴量及び前記算出した色調に関する情報に基づいて、前記色調補正処理パラメータ情報を更新することを特徴とする色調補正方法。
【請求項２】
請求項１に記載の色調補正方法であって、
前記色調補正処理パラメータ情報に登録された前記クラスタの色調に関する情報は、前記クラスタ内におけるピクセル値のヒストグラムであることを特徴とする色調補正方法。
【請求項３】
請求項１に記載の色調補正方法であって、
前記プロセッサが、前記算出した特徴量から所定範囲内の特徴量が前記色調補正処理パラメータ情報に登録されていない場合、前記算出した特徴量及び前記算出した色調に関する情報を前記色調補正処理パラメータ情報に新たに登録することを特徴とする色調補正方法。
【請求項４】
請求項１に記載の色調補正方法であって、
前記プロセッサが、前記算出した特徴量から所定範囲内の特徴量が前記色調補正処理パラメータ情報に登録されている場合、前記算出した特徴量と前記算出した特徴量から所定範囲内の特徴量とに基づいて新たな特徴量を算出し、
前記プロセッサが、前記算出した特徴量から所定範囲内の特徴量を前記新たな特徴量に更新することを特徴とする色調補正方法。
【請求項５】
人工衛星が撮影した衛星画像データの色調を補正する色調補正装置であって、
同じ地物を示すピクセルの集合であるクラスタの特徴を示す特徴量と当該クラスタの色調に関する情報とが関連付けて登録された色調補正処理パラメータ情報を保持し、
前記衛星画像データのピクセル値に基づいて、前記衛星画像データに含まれるピクセルのうち同じ地物を示すピクセルが同じクラスタに属するように、前記衛星画像データに含まれるピクセルを前記クラスタに分類し、
前記衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの特徴量を算出し、
前記色調補正処理パラメータ情報を参照し、前記算出した特徴量に対応するクラスタの色調に関する情報を取得し、
前記衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの色調に関する情報が前記取得した色調に関する情報に近づくように、前記衛星画像データの色調を補正し、
前記色調が補正された衛星画像データのピクセル値に基づいて、前記色調が補正された衛星画像データのピクセルのうち同じ地物を示すピクセルが同じクラスタに属するように、前記衛星画像データにピクセルを前記クラスタに分類し、
前記色調が補正された衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの特徴量を算出し、
前記色調が補正された衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの色調に関する情報を算出し
前記算出した特徴量及び前記算出した色調に関する情報に基づいて、前記色調補正処理パラメータ情報を更新することを特徴とする色調補正装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工衛星が撮影した衛星画像データの色調を補正する色調補正方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
地球観測衛星は人の目に見える情報を宇宙空間から観測する。しかし、地球観測衛星が撮影した衛星画像データは、大気の影響を受けるため、見た目の観点から色調を補正する必要がある。衛星画像データの色調を補正する技術として、例えば、特開２００４−７０２２１号公報（特許文献１）、及び特表２００８−５２７７６６号公報（特許文献２）がある。
【０００３】
特許文献１には、「ラスター形式の地図データを格納する記憶手段と、環境の変化を検知する環境変化検知手段と、前記環境変化検知手段により検知した環境の変化に応じ、前記ラスター形式の地図データの色調を変更する制御手段と、制御手段により変更された地図データを表示する表示手段とを備え、ラスター形式の地図データを環境の違いに応じた見やすく表示する。」と記載されている（例えば、要約参照）。
【０００４】
特許文献２には、「システムおよび方法は、衛星撮像システムによって提供されるオリジナルのデジタル数（ＤＮ）を処理して、スペクトル・バランスをとり、コントラストを改良した一組のマルチスペクトル画像を作成する。スペクトル・バランシングは、大気効果の補正とともに、撮像システムのセンサの物理的特性に基づいて達成される。マルチスペクトル帯域のＤＮは、そのような画像を作成するために別途必要とされる比較的少量の処理資源を使用して、処理される。そのような画像は、完全に自動で処理され、比較的簡単な視覚的解釈を提供する。各画像ピクセルは、例えば８ビットか、または１６ビットの形式であり、画像は、任意のさらなる色補正および／またはコントラスト・ストレッチを適用されずに、表示および／または印刷される。」と記載されている（例えば、要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−７０２２１号公報
【特許文献２】特表２００８−５２７７６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１及び特許文献２に記載された技術では、衛星画像データ全体に対して色調が補正されるものであって、撮影条件又は撮影された季節等によっては、色調が最適に補正されない地物があった。
【０００７】
そこで、本発明は、衛星画像データに含まれる地物ごとに最適な色調で補正可能な色調補正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】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は、人工衛星が撮影した衛星画像データの色調を補正する色調補正装置における色調補正方法であって、前記色調補正装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサに接続されたメモリとを有し、前記メモリには、同じ地物を示すピクセルの集合であるクラスタの特徴を示す特徴量と当該クラスタの色調に関する情報とが関連付けて登録された色調補正処理パラメータ情報が格納され、前記色調補正方法は、前記プロセッサが、前記衛星画像データのピクセル値に基づいて、前記衛星画像データに含まれるピクセルのうち同じ地物を示すピクセルが同じクラスタに属するように、前記衛星画像データに含まれるピクセルを前記クラスタに分類し、前記プロセッサが、前記衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの特徴量を算出し、前記プロセッサが、前記色調補正処理パラメータ情報を参照し、前記算出した特徴量に対応するクラスタの色調に関する情報を取得し、前記プロセッサが、前記衛星画像データのピクセルが分類されたクラスタの色調に関する情報が前記取得した色調に関する情報に近づくように、前記衛星画像データの色調を補正することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、衛星画像データに含まれる地物ごとに最適な色調で補正可能な色調補正方法を提供できる。
【００１０】
上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例の色調補正装置のシステム構成図である。
【図２】実施例の色調補正装置の物理的な構成を示すブロック図である。
【図３】実施例の特徴量テーブルの説明図である。
【図４】実施例の色調補正処理パラメータテーブルの説明図である。
【図５】実施例の色調学習処理のフローチャートである。
【図６】実施例の教師なし分類処理の説明図である。
【図７】実施例の色調補正処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１は、実施例の色調補正装置１００のシステム構成図である。
【００１３】
色調補正装置１００は、衛星画像データ格納部１０１、教師なし分類部１０２、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３、色調補正部１０４、色調補正済み衛星画像データ格納部１０５、色調補正済み衛星画像データ出力部１０６、特徴量テーブル１１１、及び色調補正処理パラメータテーブル１１２を有する。色調補正装置１００の物理的な構成は図２で説明する。
【００１４】
衛星画像データ格納部１０１は、色調を補正する色調補正処理を実行する衛星画像データを取得し、取得した映像画像データを図２に示すメモリ２０２に格納する。
【００１５】
教師なし分類部１０２には、色調補正処理を実行する衛星画像データ、又は色調補正処理が実行された色調補正済み衛星画像データが入力される。
【００１６】
色調補正済み衛星画像データが教師なし分類部１０２に入力された場合、色調補正装置１００は、入力された色調補正済み衛星画像データに基づいて、特徴量テーブル１１１、及び色調補正処理パラメータテーブル１１２を更新する色調学習処理を実行する。色調学習処理は、教師なし分類部１０２及びピクセル情報ヒストグラム作成部１０３によって実行され、色調学習処理の詳細は図５で説明する。
【００１７】
一方、衛星画像データが教師なし分類部１０２入力された場合には、色調補正装置１００は、入力された衛星画像データに色調補正処理を実行する。色調補正処理は、教師なし分類部１０２、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３、色調補正部１０４、色調補正済み衛星画像データ格納部１０５、及び色調補正済み衛星画像データ出力部１０６によって実行され、色調補正処理の詳細は図７で説明する。
【００１８】
教師なし分類部１０２は、衛星画像データ又は色調補正済み衛星画像データのピクセル値に基づいて、同じ地物を示すピクセルを同じクラスタに分類する。このため、一つのクラスタは同じ地物を示すピクセルの集合である。教師なし分類部１０２によるクラスタの分類には、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法等を用いる。
【００１９】
色調学習処理においては、教師なし分類部１０２は、色調補正済み衛星画像データのピクセルをクラスタに分類した場合、各クラスタの特徴量に基づいて、特徴量テーブル１１１を更新する。特徴量テーブル１１１には、各クラスタの特徴量が登録される。特徴量は各クラスタのピクセル値の統計値（例えば、平均値又は分散等）である。なお、特徴量テーブル１１１の詳細は、図３で説明する。
【００２０】
ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、教師なし分類部１０２によって分類されたクラスタに属する赤色、緑色、及び青色の波長域のピクセル値のヒストグラムを作成する。色調学習処理においては、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、作成した各クラスタのピクセル値のヒストグラムを色調補正処理パラメータテーブル１１２に登録する。色調補正処理パラメータテーブル１１２には、クラスタの特徴量の識別情報と、当該クラスタのピクセル値のヒストグラムとが登録される。色調補正処理パラメータテーブル１１２の詳細は、図４で説明する。
【００２１】
色調補正部１０４は、色調補正処理パラメータテーブル１１２を参照し、衛星画像データの各クラスタの特徴量に対応するヒストグラムを取得し、取得したヒストグラムに基づいて、衛星画像データの各クラスタの色調を補正する。
【００２２】
色調補正済み衛星画像データ格納部１０５は、色調補正部１０４が色調を補正した衛星画像データ（色調補正済み衛星画像データ）をメモリ２０２に格納する。色調補正済み衛星画像データ出力部１０６は、色調補正済み衛星画像データを図２に示すディスプレイ装置２０９又はプリンタ等の出力デバイスに出力する。
【００２３】
図２は、実施例の色調補正装置１００の物理的な構成を示すブロック図である。
【００２４】
本実施例の色調補正装置１００は、プロセッサ（ＣＰＵ）２０１、メモリ２０２、補助記憶装置２０３及び通信インターフェース２０４を有する計算機によって構成される。
【００２５】
プロセッサ２０１は、メモリ２０２に格納されたプログラムを実行する。メモリ２０２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）等を格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ２０１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。
【００２６】
補助記憶装置２０３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ２０１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置２０３から読み出されて、メモリ２０２にロードされて、プロセッサ２０１によって実行される。
【００２７】
メモリ２０２には、特徴量テーブル１１１、及び色調補正処理パラメータテーブル１１２が格納される。また、メモリ２０２には、衛星画像データ格納部１０１、教師なし分類部１０２、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３、色調補正部１０４、色調補正済み衛星画像データ格納部１０５、及び色調補正済み衛星画像データ出力部１０６それぞれに対応するプログラムがロードされ、プロセッサ２０１がこれらのプログラムを実行することによって、これらの機能が実装される。
【００２８】
色調補正装置１００は、入力インターフェース２０５及び出力インターフェース２０８を有してもよい。入力インターフェース２０５は、キーボード２０６やマウス２０７等が接続され、オペレータからの入力を受けるインターフェースである。出力インターフェース２０８は、ディスプレイ装置２０９やプリンタ等の出力デバイスが接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインターフェースである。
【００２９】
通信インターフェース２０４は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。
【００３０】
プロセッサ２０１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）又はネットワークを介して色調補正装置１００に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置２０３に格納される。このため、色調補正装置１００は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
【００３１】
色調補正装置１００は、物理的に一つの計算機上で、若しくは、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、また、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。例えば、色調学習処理と色調補正処理とは別の計算機で実行されてもよい。
【００３２】
また、色調補正装置１００は、出力デバイスを有する端末にネットワークを介して接続され、端末からの要求を受け付け、色調補正処理を実行し、色調補正済み衛星画像データを端末に送信する。端末は、色調補正済み衛星画像データを受信し、受信した色調補正済み衛星画像データを出力デバイスに出力してもよい。
【００３３】
図３は、実施例の特徴量テーブル１１１の説明図である。
【００３４】
特徴量テーブル１１１は、特徴量ＩＤ３０１及び特徴量３０２を含む。特徴量ＩＤ３０１には、特徴量の識別情報が登録される。特徴量３０２には、特徴量が登録される。例えば、特徴量は、クラスタに属するピクセル値の統計値（平均値又は分散等）である。特徴量３０２に登録された特徴量から所定範囲内である特徴量のクラスタは同じ種類の地物であり、同じ特徴量の識別情報が付与されて管理される。
【００３５】
図４は、実施例の色調補正処理パラメータテーブル１１２の説明図である。
【００３６】
色調補正処理パラメータテーブル１１２は、特徴量ＩＤ４０１、ピクセル値４０２、赤ピクセル集計値４０３、緑ピクセル集計値４０４、及び青ピクセル集計値４０５を含む。
【００３７】
特徴量ＩＤ４０１には、特徴量の識別情報が登録される。ピクセル値４０２には、ピクセルに格納される値（ピクセル値）が登録される。例えば、ピクセル値が８ビットであれば、図４に示すように、ピクセル値４０２には０〜２５５の値が登録される。
【００３８】
赤ピクセル集計値４０３には、色調補正済み衛星画像データの赤色の波長域の画像データにおいて、ピクセル値４０２に登録された値であるピクセルの数が登録される。緑ピクセル集計値４０４には、色調補正済み衛星画像データの緑色の波長域の画像データにおいて、ピクセル値４０２に登録された値であるピクセルの数が登録される。青ピクセル集計値４０５には、色調補正済み衛星画像データの青色の波長域の画像データにおいて、ピクセル値４０２に登録された値であるピクセルの数が登録される。
【００３９】
なお、色調補正処理パラメータテーブル１１２は、特徴量ＩＤ４０１の代わりに、図３に示す特徴量３０２を含めば、特徴量と当該特徴量のクラスタのヒストグラムとを関連付けて管理することができ、色調補正装置１００は、特徴量テーブル１１１を有さなくてもよい。特許請求の範囲では、特徴量テーブル１１１及び色調補正処理パラメータテーブル１１２を含む概念を色調補正処理パラメータ情報と表す。
【００４０】
図５は、実施例の色調学習処理のフローチャートである。
【００４１】
まず、教師なし分類部１０２は、メモリ２０２に格納された色調補正済み衛星画像データを取得する（５０１）。
【００４２】
次に、教師なし分類部１０２は、ステップ５０１の処理で取得した色調補正済み衛星画像データに対して教師なし分類を実施し、色調補正済み衛星画像データのピクセルをピクセル値に基づいてクラスタに分類する（５０２）。ステップ５０２の処理における教師なし分類処理について、図６を用いて説明する。
【００４３】
図６は、実施例の教師なし分類処理の説明図である。
【００４４】
教師なし分類処理が実行される前の色調補正済み衛星画像データ６００には、森６０１、コンクリート６０２、河川６０３、及び建造物６０４が撮影されている。色調補正済み衛星画像データ６００に対して教師なし分類処理が実行された後の色調補正済み衛星画像データ６１０では、森６０１のピクセルが属するクラスタ１、コンクリート６０２のピクセルがクラスタ２、河川６０３のピクセルが属するクラスタ３、建造物６０４が属するクラスタ４に分類される。
【００４５】
このように、教師なし分類処理では、教師なし分類部１０２は、同じ地物を示すピクセルを同じクラスタに属するように、色調補正済み衛星画像データのピクセルをクラスタに分類する。
【００４６】
次に、教師なし分類部１０２は、ステップ５０２の処理で各ピクセルを分類したクラスタの特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて特徴量テーブル１１１を更新する（５０３）。具体的には、教師なし分類部１０２は、算出した特徴量が特徴量３０２に登録された特徴量から所定範囲内に含まれるレコードが特徴量テーブル１１１に存在するか否かを判定する。
【００４７】
当該レコードが特徴量テーブル１１１に存在しない場合、教師なし分類部１０２は、特徴量テーブル１１１に新たなレコードを追加し、追加したレコードの特徴量ＩＤ３０１に新たな特徴量の識別情報を登録し、特徴量３０２に算出した特徴量を登録する。
【００４８】
一方、当該レコードが特徴量テーブル１１１に存在する場合、教師なし分類部１０２は、当該レコードの特徴量３０２に登録された特徴量及び算出した特徴量に基づいて新たな特徴量を算出し、新たな特徴量を当該特徴量３０２に登録する。例えば、特徴量３０２に登録された特徴量と算出した特徴量との平均値が新たな特徴量として算出されてもよい。なお、算出した特徴量が特徴量３０２に登録された特徴量から所定範囲内に含まれるレコードが複数存在する場合、特徴量３０２に登録された特徴量が算出した特徴量に最も近いレコードの特徴量３０２を更新する。
【００４９】
次に、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ５０２の処理で分類されたクラスタから、ステップ５０５及び５０６の処理が実行されていない一つのクラスタを選択する（５０４）。
【００５０】
次に、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ５０４の処理で選択されたクラスタの赤色の波長域の画像データ、緑色の波長域の画像データ、及び青色の波長域の画像データからピクセル値のヒストグラムを作成する（５０５）。
【００５１】
次に、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ５０５の処理で作成されたヒストグラムを、色調補正処理パラメータテーブル１１２のステップ５０３の処理で選択されクラスタの特徴量に対応するレコードに登録する（５０６）。
【００５２】
具体的には、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ５０４の処理で選択したクラスタの特徴量が特徴量３０２に登録された特徴量から所定範囲内に含まれるレコードの特徴量ＩＤ３０１に登録された特徴量の識別情報を取得する。なお、算出した特徴量が特徴量３０２に登録された特徴量から所定範囲内に含まれるレコードが複数存在する場合、特徴量３０２に登録された特徴量が算出した特徴量に最も近いレコードの特徴量の識別情報を取得する。そして、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、色調補正処理パラメータテーブル１１２の特徴量ＩＤ４０１に取得した特徴量の識別情報が登録されたレコードの赤ピクセル集計値４０３、緑ピクセル集計値４０４、及び青ピクセル集計値４０５を、ステップ５０５の処理で作成したヒストグラムに基づいて更新する。例えば、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ５０５の処理で作成したヒストグラムの各色画像データの各ピクセル値のピクセル数を赤ピクセル集計値４０３、緑ピクセル集計値４０４、及び青ピクセル集計値４０５に加算する。
【００５３】
なお、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、色調補正処理パラメータテーブル１１２に特徴量ＩＤ４０１に取得した特徴量の識別情報が登録されたレコードが存在しない場合、新たなレコードを追加し、特徴量ＩＤ４０１に取得した特徴量の識別情報を登録し、赤ピクセル集計値４０３、緑ピクセル集計値４０４、及び青ピクセル集計値４０５にヒストグラムを登録する。
【００５４】
次に、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ５０２の処理で分類された全てのクラスタにステップ５０４〜５０６の処理が実行されたか否かを判定する（５０７）。
【００５５】
ステップ５０７の処理で、ステップ５０２の処理で分類された全てのクラスタにステップ５０４〜５０６の処理が実行されたと判定された場合（５０７：Ｙｅｓ）、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、色調学習処理を終了する。
【００５６】
一方、ステップ５０７の処理で、ステップ５０２の処理で分類された全てのクラスタにステップ５０４〜５０６の処理が実行されてないと判定された場合（５０７：Ｎｏ）、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ５０４の処理に戻り、新たなクラスタを選択し、ステップ５０５、５０６及び５０７の処理を実行する。
【００５７】
図７は、実施例の色調補正処理のフローチャートである。
【００５８】
まず、教師なし分類部１０２は、メモリ２０２に格納された衛星画像データを取得する（７０１）。ステップ７０１の処理で取得した衛星画像データに色調補正処理が実行される。
【００５９】
次に、教師なし分類部１０２は、ステップ７０１の処理で取得した衛星画像データに対して教師なし分類を実施し、衛星画像データのピクセルをピクセル値に基づいてクラスタに分類する（７０２）。なお、ステップ７０２の処理の詳細は、ステップ５０２の処理と同じであるので説明を省略する。
【００６０】
次に、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ７０２の処理で分類されたクラスタから、ステップ７０４〜７０６の処理が実行されていない一つのクラスタを選択する（７０３）。
【００６１】
次に、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ７０３の処理で選択されたクラスタの赤色の波長域の画像データ、緑色の波長域の画像データ、及び青色の波長域の画像データからピクセル値のヒストグラムを作成する（７０４）。
【００６２】
次に、色調補正部１０４は、ステップ７０３の処理で選択されたクラスタの特徴量を算出し、特徴量テーブル１１１を参照し、算出した特徴量に最も近い特徴量の識別情報を取得する（７０５）。
【００６３】
次に、色調補正部１０４は、色調補正処理パラメータテーブル１１２の特徴量ＩＤ４０１にステップ７０５の処理で取得した特徴量の識別情報が登録されたレコードに登録されたヒストグラムに基づいて、ステップ７０１の処理で取得した衛星画像データのピクセル値を補正する（７０６）。
【００６４】
具体的には、色調補正部１０４は、ステップ７０１の処理で取得した衛星画像データの赤色の波長域の画像データ、緑色の波長域の画像データ、及び青色の波長域の画像データのピクセル値が、それぞれ、赤ピクセル集計値４０３、緑ピクセル集計値４０４、及び青ピクセル集計値４０５となるように、衛星画像データの色調を補正する。すなわち、色調補正部１０４は、ステップ７０１の処理で取得した衛星画像データのピクセル値のヒストグラムが、ステップ７０５の処理で取得した特徴量の識別情報が登録されたレコードに登録されたピクセル値のヒストグラムに近づくように、ステップ７０１の処理で取得した衛星画像データのピクセル値を補正する。
【００６５】
次に、色調補正部１０４は、ステップ７０２の処理で分類された全てのクラスタにステップ７０３〜７０６の処理が実行されたか否かを判定する（７０７）。
【００６６】
ステップ７０７の処理で、ステップ７０２の処理で分類された全てのクラスタにステップ７０３〜７０６の処理が実行されたと判定された場合（７０７：Ｙｅｓ）、色調補正済み衛星画像データ格納部１０５は、ステップ７０６の処理で色調が補正された色調補正済み衛星画像データをメモリ２０２に格納する（７０８）。そして、色調補正済み衛星画像データ出力部１０６は、ステップ７０６の処理で色調が補正された色調補正済み衛星画像データを出力デバイスに出力し（７０９）、色調補正処理を終了する。
【００６７】
一方、ステップ７０７の処理で、ステップ７０２の処理で分類された全てのクラスタにステップ７０３〜７０６の処理が実行されてないと判定された場合（７０７：Ｎｏ）、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、ステップ７０３の処理に戻り、新たなクラスタを選択し、ステップ７０４〜７０６の処理を実行する。
【００６８】
本実施例では、色調補正処理パラメータテーブル１１２では、クラスタの色調に関する情報としてピクセル値のヒストグラムが登録されたが、これに限定されない。例えば、クラスタのピクセル値の平均値又は分散等が登録されてもよい。この場合、ピクセル情報ヒストグラム作成部１０３は、衛星画像データ又は色調補正済み衛星画像データのクラスタのピクセル値の平均値又は分散等を算出する。
【００６９】
以上によって、本実施例では、同じ地物を示すピクセルの集合であるクラスタの特徴量と当該クラスタの色調に関する情報とが登録された色調補正処理パラメータテーブルを参照し、衛星画像データのクラスタの色調に関する情報が、当該衛星画像データのクラスタの特徴量に対応する色調に関する情報に近づくように色調を補正するので、地物ごとに最適な色調で補正することができる。
【００７０】
また、本実施例では、色調補正済み衛星画像データのピクセルをクラスタに分類し、当該クラスタの特徴量を算出し、当該クラスタの色調に関する情報を算出し、算出したクラスタの特徴量及びヒストグラムに基づいて色調補正処理パラメータテーブルを更新する。これによって、色調補正処理パラメータテーブルが、色調補正済み画像データに基づいて更新される。これによって、最新の地物に対応する最適な特徴量及び色調に関する情報が自動的に登録され、管理者等の作業負担を軽減しつつ、最適な色調で衛星画像データを補正することができる。
【００７１】
また、本実施例では、色調補正済み衛星画像データのクラスタの特徴量から所定範囲内の特徴量が色調補正処理パラメータ情報に登録されていない場合、当該色調補正済み衛星画像データのクラスタの特徴量及び色調に関する情報を新たに色調補正処理パラメータテーブルに登録する。これによって、色調補正処理パラメータテーブルに登録されていない地物が撮影された場合であっても、当該地物のクラスタの特徴量及び色調に関する情報を自動的に色調補正処理パラメータテーブルに登録することができる。
【００７２】
また、本実施例では、色調補正済み衛星画像データのクラスタの特徴量から所定範囲内の特徴量が色調補正処理パラメータ情報に登録されている場合、算出した特徴量と算出した特徴量から所定範囲内の特徴量とに基づいて新たな特徴量を算出し、色調補正処理パラメータ情報に登録された特徴量を新たな特徴量に更新する。これによって、色調補正処理済み衛星画像データに基づいて色調補正処理パラメータ情報に登録されたクラスタの特徴量を最適に更新でき、衛星画像データのクラスタが示す地物と当該クラスタの色調の補正に用いる色調補正処理パラメータのクラスタの地物とが同一である可能性を向上させることができ、より最適な色調で衛星画像データを補正することができる。
【００７３】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００７４】
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。
【００７５】
また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
【００７６】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に置くことができる。
【００７７】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００７８】
１００    色調補正装置
１０１    衛星画像データ格納部
１０２    教師なし分類部
１０３    ピクセル情報ヒストグラム作成部
１０４    色調補正部
１０５    色調補正済み衛星画像データ格納部
１０６    色調補正済み衛星画像データ出力部
１１１    特徴量テーブル
１１２    色調補正処理パラメータテーブル
【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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