(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
河水が接する構造物自体を撮影したモデル画像を用い、当該モデル画像における当該構造物の高さに関する特徴点の座標値と、当該構造物が河川に設置された際の当該特徴点に対応する水位との関係を設定するモデル画像設定部と、
河川に設置された前記構造物を撮影する撮影装置による観測画像を取得する観測画像取得部と、
前記モデル画像設定部による設定情報を用いて、水位計測前に前記観測画像取得部により取得された観測画像における前記構造物の前記特徴点の座標値と、モデル画像における前記構造物の前記特徴点の座標値との関係を設定する観測画像設定部と、
前記観測画像設定部による設定情報を用いて、前記観測画像取得部により取得された観測画像における前記構造物の領域を、前記モデル画像に合致するよう幾何及び光学的に補正する観測画像補正部と、
前記観測画像補正部により補正された観測画像における前記構造物の領域と、前記モデル画像とを差分する差分計算部と、
前記モデル画像設定部による設定情報を用いて、前記差分計算部による差分結果から水位を算定する水位算定部と
を備えた水位計測装置。
【請求項２】
前記構造物は量水板であり、前記特徴点は目盛である
ことを特徴とする請求項１記載の水位計測装置。
【請求項３】
前記水位算定部は、複数回連続して算定した水位を平均化する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の水位計測装置。
【請求項４】
前記差分計算部は、前記差分を、前記観測画像補正部により補正された観測画像における前記構造物の領域と、前記モデル画像との画素毎の相関係数として算定する
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項記載の水位計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、撮影装置による河川の観測画像から水位を計測する水位計測装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、河川等に設置されている監視カメラにより撮影された観測画像から、河川の水位を自動的に計測する水位計測装置が知られている（例えば特許文献１，２参照）。特許文献１では、監視カメラにより撮影された量水板の画像から、輝度分布に基づいて、水面を判定する方法が開示されている。また、特許文献２では、監視カメラにより撮影された河川の構造物（量水板や堤防、橋脚等）の画像から、エッジ強度に基づいて、水面を判定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１-２８１０４６号公報
【特許文献２】特開２００７-２１２２３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の方法では、まず、輝度分布に基づいて、観測画像から量水板の位置を特定する必要がある。しかしながら、輝度分布からだけでは安定的に量水板の位置を特定できず、誤った水位計測結果を算定してしまう可能性があるという課題があった。
また、特許文献２の方法では、河川に設置された構造物を撮影した画像から複数のエッジを抽出するとともに、それらのエッジが持つ特徴量から水面に対応するエッジを選択することにより水位を検出している。しかしながら、上記構造物が複数の水平段差を持つような構造であった場合に、正しく水面を特定できない可能性があるという課題があった。
【０００５】
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、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる水位計測装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る水位計測装置は、河水が接する構造物自体を撮影したモデル画像を用い、当該モデル画像における当該構造物の高さに関する特徴点の座標値と、当該構造物が河川に設置された際の当該特徴点に対応する水位との関係を設定するモデル画像設定部と、河川に設置された構造物を撮影する撮影装置による観測画像を取得する観測画像取得部と、モデル画像設定部による設定情報を用いて、水位計測前に観測画像取得部により取得された観測画像における構造物の特徴点の座標値と、モデル画像における構造物の特徴点の座標値との関係を設定する観測画像設定部と、観測画像設定部による設定情報を用いて、観測画像取得部により取得された観測画像における構造物の領域を、モデル画像に合致するよう幾何及び光学的に補正する観測画像補正部と、観測画像補正部により補正された観測画像における構造物の領域と、モデル画像とを差分する差分計算部と、モデル画像設定部による設定情報を用いて、差分計算部による差分結果から水位を算定する水位算定部とを備えた水位計測装置。
ものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、上記のように構成したので、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１に係る水位計測システムの構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る水位計測装置による初期設定処理を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１に係る水位計測装置における量水板のモデル画像の一例を示す図である。
【図４】図３に示すモデル画像における目盛の座標値の一例を示す図である。
【図５】図４に示すモデル画像における目盛の座標値と水位との関係を示す多項式係数の一例を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１に係る水位計測装置における水位計測前の観測画像の一例を示す図である。
【図７】図６に示す観測画像における目盛の座標値の一例を示す図である。
【図８】図７に示す観測画像における目盛の座標値と、図４に示すモデル画像における目盛の座標値との関係を示すヘルマート変換係数の一例を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態１に係る水位計測装置による水位計測処理を示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態１に係る水位計測装置における水位計測時の観測画像の一例を示す図である。
【図１１】図８に示すヘルマート変換係数を用いて図１０に示す観測画像をヘルマート変換した結果の一例を示す図である。
【図１２】図３に示すモデル画像から特徴点を抽出した結果の一例を示す図である。
【図１３】図１１に示す観測画像から、図１２に示す特徴点に対応する点を探索した結果の一例を示す図である。
【図１４】図１３に示す対応点の座標値から算定したアフィン変換係数の一例を示す図である。
【図１５】図１４に示すアフィン変換係数を用いて図１１に示す観測画像をアフィン変換した結果の一例を示す図である。
【図１６】図１５に示す観測画像に対して輝度補正を行い、量水板領域を切り出した結果の一例を示す図である。
【図１７】図１６に示す量水板領域画像と、図３に示すモデル画像との差分の一例を示す図である。
【図１８】図１７に示す差分画像における列毎の平均値分布の一例を示す図である。
【図１９】図１８に示す平均値分布における水面境界を特定した結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る水位計測システムの構成を示す図である。
水位計測システムは、図１に示すように、監視カメラ１、水位計測装置２、ディスプレイ３から構成されている。
【００１０】
監視カメラ（撮影装置）１は、河川等に設置され、当該河川に設置されて河水が接する構造物（例えば量水板、堤防、橋脚等）を撮影するものである。
水位計測装置２は、監視カメラ１により撮影された観測画像を用いて、河川の水位を計測するものである。この水位計測装置２の詳細については後述する。
ディスプレイ（表示装置）３は、水位計測装置２により計測された河川の水位を示す情報を表示するものである。
【００１１】
次に、水位計測装置２の詳細について説明する。
水位計測装置２は、図１に示すように、モデル画像設定部２１、観測画像取得部２２、観測画像設定部２３、観測画像補正部２４、差分計算部２５、水位算定部２６及び記録部２７から構成されている。なお、水位計測装置２の機能部２１〜２６は、ソフトウェアに基づくＣＰＵを用いたプログラム処理によって実行される。
【００１２】
モデル画像設定部２１は、記録部２７に記録された上記構造物自体のモデル画像を用いて、当該モデル画像における当該構造物の高さに関する特徴点の座標値と、当該構造物が河川に設置された際の当該特徴点に対応する水位との関係を設定するものである。モデル画像としては、例えば、上記構造物を床等に置いた状態で撮影した画像や、干水時に監視カメラ１により撮影された画像から上記構造物のみを切り出した画像等を用いる。このモデル画像設定部２１による設定情報は記録部２７に記録される。
【００１３】
観測画像取得部２２は、監視カメラ１による観測画像を取得するものである。
観測画像設定部２３は、記録部２７に記録されたモデル画像設定部２１による設定情報を用いて、水位計測前に観測画像取得部２２により取得された観測画像における上記構造物の特徴点の座標値と、モデル画像における上記構造物の特徴点の座標値との関係を設定するものである。この観測画像設定部２３による設定情報は記録部２７に記録される。
【００１４】
観測画像補正部２４は、記録部２７に記録された観測画像設定部２３による設定情報を用いて、水位計測時に観測画像取得部２２により取得された観測画像における上記構造物の領域を、記録部２７に記録されたモデル画像に合致するよう幾何及び光学的に補正するものである。この観測画像補正部２４は、幾何補正を行う観測画像幾何補正部２４１と、光学補正を行う観測画像光学補正部２４２とから構成されている。
【００１５】
差分計算部２５は、観測画像補正部２４により幾何及び光学的に補正された観測画像における上記構造物の領域と、記録部２７に記録されたモデル画像とを差分するものである。
【００１６】
水位算定部２６は、記録部２７に記録されたモデル画像設定部２１による設定情報を用いて、差分計算部２５による差分結果から水位を算定するものである。
【００１７】
記録部２７は、上記構造物のモデル画像、モデル画像設定部２１による設定情報（モデル画像における上記構造物の特徴点の座標値と水位との関係を示す情報）及び観測画像設定部２３による設定情報（観測画像とモデル画像における上記構造物の特徴点の座標値の関係を示す情報）を記録するＨＤＤ、ＤＶＤ、メモリ等のハードディスクである。
【００１８】
次に、上記のように構成された水位計測装置２の動作について、図２〜１９を参照しながら説明する。この水位計測装置２による処理は、水位計測装置２の操作者により最初に一度だけ行われる初期設定処理と、その後に自動的に反復して行われる水位計測処理とから構成される。また以下では、上記構造物として量水板を用い、上記高さに関する特徴点を当該量水板の目盛とした場合を例に説明を行う。また、量水板を床において撮像した画像をモデル画像（図３）とし、当該モデル画像が記録部２７に記録されているものとする。
【００１９】
まず、初期設定処理について、図２〜８を参照しながら説明する。
水位計測装置２による初期設定処理では、図２に示すように、まず、モデル画像設定部２１は、記録部２７に記録された量水板自体のモデル画像を用い、当該モデル画像における当該量水板の目盛の座標値と、当該量水板が河川に設置された際の当該目盛に対応する水位との関係を設定する（ステップＳＴ２１）。
【００２０】
図３は河川に設置する前の量水板を撮影した画像（モデル画像）の一例を示す図である。図３において横軸がＸ座標（０〜５１１）であり、縦軸がＹ座標（０〜５１１）である。
まず、操作者は、図３に示すモデル画像から量水板の目盛の座標値を読み取り、モデル画像設定部２１に入力する。図４の例では、２か所の目盛（３０ｃｍ、５０ｃｍ）の座標値を読み取った場合を示している。そして、モデル画像設定部２１は、入力された座標値から、量水板の目盛の座標値と水位との関係を設定する。ここでは、下式（１）のような多項式で定義を行う。なお、ｙ１はモデル画像における座標値であり、ｈは水位である。
0006278880.tif 000002
【００２１】
図５は、図４に示す座標値を用いて設定したモデル画像における目盛の座標値と水位との関係を示す多項式の係数の一例を示す図である。そして、このモデル画像設定部２１により設定された量水板のモデル画像における目盛の座標値と水位との関係（多項式係数）を示す情報は記録部２７に記録される。
【００２２】
また、観測画像取得部２２は、水位計測前に監視カメラ１により撮影された観測画像を取得する（ステップＳＴ２２）。
次いで、観測画像設定部２３は、記録部２７に記録されたモデル画像設定部２１による設定情報を用いて、観測画像取得部２２により取得された観測画像における量水板の目盛の座標値と、モデル画像における量水板の目盛の座標値との関係を設定する（ステップＳＴ２３）。
【００２３】
図６は水位計測前に監視カメラ１により撮影された観測画像の一例を示す図である。
まず、操作者は、図６に示す観測画像から量水板の目盛の座標値を読み取り、観測画像設定部２３に入力する。図７の例では、２か所の目盛（３０ｃｍ、５０ｃｍ）の座標値を読み取った場合を示している。そして、観測画像設定部２３は、入力された座標値と記録部２７に記録されたモデル画像における目盛の座標値から、両画像（観測画像及びモデル画像）における目盛の座標値の関係を設定する。ここでは、下式（２）で表されるヘルマート変換により関係式を定義する。なお、（ｘ２，ｙ２）は変換前の観測画像における座標値であり、（ｘ２’，ｙ２’）は変換後の観測画像における座標値である。
0006278880.tif 000003
【００２４】
図８は、図７の観測画像における目盛の座標値と図４のモデル画像における目盛の座標値から、最小二乗法を用いて算定したヘルマート変換係数を示す図である。そして、この観測画像設定部２３により設定された観測画像とモデル画像における目盛の座標値の関係（ヘルマート変換係数）を示す情報は記録部２７に記録される。
【００２５】
次に、水位計測処理について、図９〜１９を参照しながら説明する。
水位計測装置２による水位計測処理では、図９に示すように、まず、観測画像取得部２２は、水位計測時に監視カメラ１により撮影された観測画像を取得する（ステップＳＴ９１）。図１０は、水位計測時に観測画像取得部２２により取得された観測画像の一例を示す図である。以下、この図を用いて河川の水位を計測する。
【００２６】
次いで、観測画像補正部２４は、記録部２７に記録された観測画像設定部２３による設定情報を用いて、観測画像取得部２２により取得された観測画像における量水板の領域（量水板領域）を、記録部２７に記録されたモデル画像に合致するよう幾何及び光学的に補正する（ステップＳＴ９２）。
【００２７】
ここで、観測画像幾何補正部２４１は、まず、記録部２７に記録された観測画像とモデル画像における目盛の座標値の関係（ヘルマート変換係数）を示す情報を参照し、この係数に基づいて観測画像のヘルマート変換を行う。変換結果の一例を図１１に示す。
【００２８】
次に、観測画像幾何補正部２４１は、記録部２７に記録されたモデル画像から特徴点を抽出する。ここでは一例としてＳＵＳＡＮ（Ｓｍａｌｌｅｓｔ  Ｕｎｉｖａｌｕｅ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｎｇ  Ｎｕｃｌｅｕｓ）と呼ばれるアルゴリズムを用いるものとする。図３に示すモデル画像から、ＳＵＳＡＮにより得られた特徴点の一例を図１２に示す。なお、ＳＵＺＡＮの詳細については、例えば以下の非特許文献１等で述べられているため、ここではその説明を省略する。
【非特許文献１】金澤靖，金谷健一：“コンピュータビジョンのための画像の特徴点の抽出”，電子情報通信学会誌 87（12），1043−1048，2004−12−01
【００２９】
次に、観測画像幾何補正部２４１は、ヘルマート変換を行った観測画像から、面積相関法と呼ばれる方法を用いて、モデル画像から抽出した特徴点に対応する点（画素）を探索する。この探索により得られた対応点の一例を図１３に示す。なお、面積相関法の詳細については、例えば以下の非特許文献２等で述べられているため、ここではその説明を省略する。
【非特許文献２】"デジタル写真測量の理論と実践"，村井俊治・近津博文監修，（社）日本測量協会，2004
【００３０】
次に、観測画像幾何補正部２４１は、モデル画像から抽出した特徴点の座標値と、観測画像から探索した対応点との座標値から、モデル画像と観測画像との関係をアフィン変換係数として定義する。このアフィン変換は下式（３）により表される。なお、（ｘ３，ｙ３）は変換前の観測画像における座標値であり、（ｘ３’，ｙ３’）は変換後の観測画像における座標値である。
0006278880.tif 000004
【００３１】
図１４に、図１２に示すモデル画像の特徴点の座標値と、図１３に示す観測画像の対応点の座標値から、最小二乗法を用いて算定したアフィン変換係数を示す。
【００３２】
次に、観測画像幾何補正部２４１は、算定したアフィン変換係数を用いて、観測画像のアフィン変換を行う。このアフィン変換結果を図１５に示す。
以上による観測画像幾何補正部２４１の処理により、観測画像中の量水板領域とモデル画像は、サブピクセルのレベルで重ね合わせが可能となる。
【００３３】
次に、観測画像光学補正部２４２は、モデル画像を基準として、図１５に示す観測画像に対してヒストグラムマッチング法による画像の輝度補正を行う。なお、ヒストグラムマッチング法は、デジタル画像処理分野において広く知られた方法であり、例えば以下の非特許文献３等で述べられている既知の技術であるため、ここではその説明を省略する。
【非特許文献３】http://paulbourke.net/texture_colour/equalisation/
【００３４】
次いで、差分計算部２５は、観測画像補正部２４により幾何及び光学的に補正された観測画像における量水板領域と、記録部２７に記録されたモデル画像とを差分する（ステップＳＴ９３）。この際、差分計算部２５は、まず、観測画像補正部２４により補正された観測画像から量水板領域を切り出す。この量水板領域の切り出し結果を図１６に示す。次に、差分計算部２５は、図３に示すモデル画像と図１６に示す補正結果との差分画像を生成する。この差分画像を図１７に示す。
【００３５】
次いで、水位算定部２６は、記録部２７に記録されたモデル画像設定部２１による設定情報を用いて、差分計算部２５による差分結果から水位を算定する（ステップＳＴ９４）。この際、水位算定部２６は、まず、図１７に示す差分画像における列ごと輝度の平均値を計算する。この計算結果の一例を示す平均値分布を図１８に示す。次に、水位算定部２６は、クラスタリングアルゴリズムを適用して、図１８に示す平均値分布に対して、水面上に相当する部分と水面下に相当する部分との境界（水面境界）を特定する。この特定結果の一例を図１９に示す。なお、クラスタリングアルゴリズムは、データ分析分野において広く知られた方法であり、例えば以下の非特許文献４等において詳しく述べられているため、ここではその説明を省略する。
【非特許文献４】神嶌敏弘："データマイニング分野のクラスタリング手法（1）"，人工知能学会誌，Vol.18，No．1，pp．59−65，2003
【００３６】
次に、水位算定部２６は、記録部２７に記録されたモデル画像における目盛の座標値と水位との関係（多項式係数）を示す情報を参照し、水面境界の座標値ｙから水位を算定する。図１９の例では、水面境界の座標値ｙ＝３６２であり、式（１）から、水位ｈ＝１９．５ｃｍと算定される。この算定結果は、ディスプレイ３に表示される。
【００３７】
以降、観測画像取得部２２から水位算定部２６までの処理が順次実行され、水位の計測が自動的に繰り返し行われる。
【００３８】
なお上記では、モデル画像における目盛の座標値と水位の関係として一次多項式により定義する場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、例えばＸ座標を含めた関数により定義してもよい。また上記では、目盛の座標値の入力点数を２とした場合を示したが、３点以上を入力してもよい。これにより、量水板が奥行き方向に傾いている場合等であっても、正しく水位算定が可能となる。
【００３９】
以上のように、この実施の形態１によれば、予め量水板の全体形状をモデル画像として記録しておき、それと観測画像中の量水板領域とを幾何及び光学的に合致するように補正し、当該補正した観測画像とモデル画像とを差分して水位を算出するように構成したので、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる。
【００４０】
なお上記では、量水板を用いて水位計測を行う場合を例に説明を行った。しかしながら、これに限るものではなく、河水が接する構造物として、堤防や橋脚等を用いてもよい。
【００４１】
また上記の水位算定部において、複数回連続して算定した水位を平均化するようにしてもよい。
【００４２】
なお上記では、差分計算部２５における差分を、観測画像補正部２４により補正された観測画像の量水板領域と、記録部２７に記録されたモデル画像との濃度差として算定する場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、補正された観測画像の量水板領域とモデル画像との画素毎の相関係数として算定してもよい。
ここで、画素毎の相関関数は、一方の画像の相関関数を算定しようとしている画素を中心に定義するＭ×Ｎの領域Ｉと、他方の画像の同じ位置の画素を中心に定義するＭ×Ｎの領域Ｔについて、次式（４）〜（６）により計算される。なお、Ｉ（ｉ，ｊ），Ｔ（ｉ，ｊ）はそれぞれ、領域Ｉにおけるｉ行ｊ列の画素の濃度値、領域Ｔにおけるｉ行ｊ列の画素の濃度値である。
0006278880.tif 000005
0006278880.tif 000006
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【００４３】
ただし、この場合、差分が大きければ相関係数は小さく、差分が小さければ相関係数は大きくなるので、相関係数が小さく変化する箇所が水面境界となる。また、ＭとＮの値は、例えばＭ＝１７，Ｎ＝１７とする。
【００４４】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００４５】
１  監視カメラ（撮影装置）、２  水位計測装置、３  ディスプレイ（表示装置）、２１  モデル画像設定部、２２  観測画像取得部、２３  観測画像設定部、２４  観測画像補正部、２５  差分計算部、２６  水位算定部、２７  記録部、２４１  観測画像幾何補正部、２４２  観測画像光学補正部。
【図１】
0006278880.tif 000008
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
0006278880.tif 000012
【図６】
0006278880.tif 000013
【図７】
0006278880.tif 000014
【図８】
0006278880.tif 000015
【図９】
0006278880.tif 000016
【図１０】
0006278880.tif 000017
【図１１】
0006278880.tif 000018
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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