(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された平面画像中に過剰な受光量に起因して異常値を示す画像領域が該平面画像上に存在するとき該画像領域における画像データの値を背景ノイズの中央値に置き換えるマスク処理と、前記平面画像の画像データを複数の互いに平行な列状画像データに分割する分割処理と、前記各列状画像データについて求めた中央値を当該列状画像データの代表値とする代表値選定処理とから成る画像データ処理を前記平面画像のすべての方向について行い、その後、前記各列状画像データの前記代表値が有意値であるか否かを検出する有意値検出処理と、前記代表値が前記有意値を示す前記列状画像データの列位置を線像位置とする線像位置特定処理とから成る解析処理を行うことから成る平面画像における線像検出方法 。
【請求項２】
前記分割処理は、前記平面画像を直交座標を用いた座標系で表現したときの直交二軸に沿った列にて行うことから成る請求項１に記載の平面画像における線像検出方法 。
【請求項３】
前記画像データ処理は、前記平面画像を回転し、前記分割処理を回転後の前記平面画像に適用した前記直交座標系の前記直交二軸に沿った列にて行うことにより、前記平面画像のすべての方向について行われることから成る請求項２に記載の平面画像における線像検出方法 。
【請求項４】
互いに離れた２つの観測位置において同時に撮像したそれぞれの画像データについて前記画像データ処理と前記解析処理とを行うことにより、前記線像をもたらす移動物の軌跡を特定することから成る請求項１〜３のいずれか１項に記載の平面画像における線像検出方法 。
【請求項５】
前記平面画像はＣＣＤ撮像素子を前記撮像素子として撮像した天空画像であり、前記線像は前記天空を通過するスペースデブリ又は流星等の飛翔物による像であることから成る１〜３のいずれか１項に記載の平面画像における線像検出方法 。
【請求項６】
前記天空上の明るい星から受ける過剰な受光量に起因して前記画像データが異常値を示す画像領域が前記平面画像上に存在しているとき、前記画像領域における前記画像データをスカイバックグランドの中央値に置き換えるマスク処理を行い、前記マスク処理後の前記画像データに基づいて前記画像データ処理を行うことから成る請求項５に記載の平面画像における線像検出方法 。
【請求項７】
互いに離れた２つの観測位置において同時に前記天空を撮像したそれぞれの前記画像データについて前記画像データ処理と前記解析処理とを行うことにより、前記線像をもたらす前記飛翔物の高度を特定することから成る請求項５又は６に記載の平面画像における線像検出方法 。
【請求項８】
前記飛翔体が前記流星である場合、前記ＣＣＤ撮像素子は広角で短い露出時間のカメラに搭載されることから成る請求項７に記載の平面画像における線像検出方法 。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えばＣＣＤ撮像素子等の撮像素子を用いて夜空等の被写体を写した平面画像から、軌道上を周回するデブリ等の移動物が描くようなの線像を検出する平面画像における線像検出方法に関する。
【０００２】
【従来技術】
近年の宇宙開発の進展に伴って、打ち上げられるロケット及び人口衛星の数が急増しており、その結果、地球の周り宇宙空間には、宇宙塵のような自然物はもとより、使命を終えた人口衛星、ロケットやブースタ、又はその部品や破片、或いは剥がれた塗料片等、大小様々な多数のスペースデブリ（宇宙の塵、ゴミ）が存在し、周回している。
【０００３】
宇宙利用に際しては、無人の人工衛星が軌道上を周回していることは勿論のこと、有人の宇宙船、スペースシャトル及び宇宙ステーション等の飛翔体が飛行・周回することもあり、更には、宇宙飛行士による船外活動が行われることもある。そうした宇宙空間の利用や活動は、多数のスペースデブリが飛び交う宇宙空間の中で行われており、宇宙での飛行時間の長期化及び飛翔体の大型化に伴って、スペースデブリがこれら飛翔体、或いは船外活動をしている宇宙飛行士に衝突する危険性が次第に高まっている。スペースデブリは、その大きさが例え数ｍｍ程度の大きさであって且つ衝突が非常に稀であるとしても、万一衝突したときの相対衝突速度が非常に大きいので、衝突エネルギーは非常に大きく、飛翔体が破損したり宇宙飛行士の生命が危険にさらされる。今後の宇宙開発や宇宙利用が更に進むに従って、人工物体に由来するスペースデブリの数も一層増加することが予想されており、スペースデブリとの衝突の危険性は益々高くなると考えられる。
【０００４】
そのため、スペースデブリとの衝突回避を図る対策の一環として、スペースデブリの観測強化が唱えられている。個々のスペースデブリについて観測を行って周回軌道を特定することにより、接近する可能性のあるスペースデブリを察知して衝突を予め回避することができる。
【０００５】
従来、地球周回軌道上のスペースデブリの観測は、レーダーや望遠鏡に取り付けたカメラによる地上からの観測に基づく追跡、監視が主体となっている。地上からの観測ではＣＣＤ画像上の線像検出方法が採用されており、線像検出にはハフ変換を用いた方法が一般的であるが、ハフ変換の場合にはＣＣＤ画像上に線像が明確に出現している必要があるので、小さく暗いスペースデブリについては画像上において線像として捉えることができず、十分な観測ができない。
【０００６】
現状の国際的な観測ネットワークでは、大きさが１０ｃｍ以上のものでは、観測がしやすいので、軌道が特定されカタログ化が進められているが、１ｃｍ〜１０ｃｍの範囲のデブリについては観測・カタログ化が行われていない。１ｃｍ以下のスペースデブリについては、万一衝突しても、比較的衝突エネルギーが小さいので宇宙機に取り付けられるデブリバンパ等の防御手段を採り得るが、１ｃｍ以上のデブリは衝突エネルギーが大きすぎるために防御不可能である。一方、１０ｃｍ以下の小さいスペースデブリを観測するため、観測機器を人工衛星や宇宙船に搭載することも提案されている（例えば、特開平５−２８６５００号公報、特開２０００−１９０９００号公報）が、人工衛星や宇宙船に搭載するには、打ち上げ費用を考慮すると、コストが非常に高くなる。船外活動を伴う宇宙利用は、通常、低高度の周回軌道を回る宇宙船に基づいて行われるので、特に、低軌道を回る数ｃｍサイズのデブリの環境計測は、今後の人類による宇宙活動をデブリの衝突から守るために必要不可欠のものである。
【０００７】
人工物としてのスペースデブリと同様の暗い物体として、自然由来の宇宙塵、及び流星がある。これらの物体の撮影画像も、通常、ノイズに埋もれて発見することが困難である。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、平面画像上に物体の移動に起因した軌跡等の線像が明確に出現していないような画像であっても、平面画像の画像データの処理を工夫することにより、画像中の物体の軌跡等を表す線像位置を特定する点で解決すべき課題がある。
【０００９】
この発明の目的は、線像を明確に出現させていない平面画像でも、画像中の線像位置を特定することを可能にする平面画像における線像検出方法を提供することであり、特に、スペースデブリや流星等を撮像した画像に適用した場合には、観測機器を人工衛星や宇宙船に搭載することなく、地上からの観測によって得られた平面画像の画像データを処理することによって、線像を明確に出現させていない撮像画像でも、スペースデブリや流星等の明るさが暗い物体の線像を求めて、軌跡を特定することを可能にすることである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、この発明による線像検出方法は、撮像素子で撮像した平面画像の画像データを複数の互いに平行な列状画像データに分割する分割処理と、前記各列状画像データについて求めた中央値を当該列状画像データの代表値とする代表値選定処理とから成る画像データ処理を前記平面画像のすべての方向について行い、その後、前記各列状画像データの前記代表値が有意値であるか否かを検出する有意値検出処理と、前記代表値が前記有意値を示す前記列状画像データの列位置を線像位置とする線像位置特定処理とから成る解析処理を行うことから成っている。
【００１１】
この線像検出方法によれば、平面画像は、一定の露出時間に渡って撮像素子に蓄積された受光量に応じた画像であり、画像データ処理においては、撮像素子で撮像した平面画像の画像データを複数の互いに平行な列方向の列状画像データに分割する分割処理と、各列状画像データについて求めた中央値を当該列状画像データの代表値とする代表値選定処理とが、平面画像のすべての方向について行われる。仮に、平面画像にノイズに埋もれて明確には現れていない線像があるとして、分割処理で得られた列状画像データに線像が単に横切っているだけでは、その横切った正にその位置における画素データは有意な値を示している可能性があるが、当該列状画像データに属する画像データ数は相当数に上るので、その画素データの値は当該列状画像データについて値の大きさの順に並べて順位中央の値を取って求めた中央値には殆ど反映しない。
【００１２】
画像データ処理を平面画像のすべての方向について行ううちに、ある方向に分割した列状画像データが線像に一致したと仮定すると、その列状画像データに属する画像データは、ノイズに埋もれているとはいえ殆どがその線像の影響を受けているので、中央値には線像に一致していることに応じてそれと分かる有意な値が現れる。平面画像のすべての方向について画像データ処理を行った後に行われる解析処理は、各列状画像データの代表値が有意値であるか否かを検出する有意値検出処理と、代表値が有意値を示す列状画像データの列位置を線像位置とする線像位置特定処理とから成る。有意値検出処理では、平面画像のすべての方向について画像データ処理を行って得られた代表値の集合の中から有意値を示す代表値を検出し、線像位置特定処理では、代表値がそうした有意値を示す列状画像データの列位置が画像中の線像位置と特定される。このように、撮像素子で撮影された平面画像のすべての方向について画像列データに対して中央値を取ることにより、雑音レベルを大幅に減少させて、元画像の雑音レベル以下の線像の検出が可能になる。
【００１３】
この線像検出方法において、前記分割処理は、前記平面画像を直交座標を用いた座標系で表現したときの直交二軸に沿った列にて行うことができる。平面画像を直交座標を用いた座標系で表現した場合には、画像データについての分割処理は、縦軸と横軸とから成る直交二軸に沿った二つの列にそれぞれ幅を画素単位に取る等の手法によって行うことができる。
【００１４】
この線像検出方法において、前記画像データ処理は、前記平面画像を回転し、前記分割処理を回転後の前記平面画像に適用した前記直交座標系の前記直交二軸に沿った列にて行うことにより、前記平面画像のすべての方向について行うことができる。一つの直交座標系については、互いに直交する縦軸と横軸との二軸にそれぞれ沿った二組の列状画像データが作成されるが、直交座標系を回転していくことにより、平面画像のすべての方向について画像データ処理を行ったことになる。同じ線像の１８０°反対方向の向きを考慮しなければ、直交座標系を０°から９０°まで回転する間に、すべての方向について分割したことになる。
【００１５】
この線像検出方法において、前記画像データの値が過剰な受光量に起因して異常値を示す画像領域が前記平面画像上に存在するとき、前記画像領域における前記画像データの値を背景ノイズの中央値に置き換えるマスク処理を行い、前記マスク処理後の前記画像データに基づいて前記画像データ処理を行うことが好ましい。平面画像上に画像データの値が過剰な受光量に起因した異常値であることを示す領域が存在する場合、列状画像データに属する多くの画素データが異常値を示すと、その列状画像データについて取った中央値がその異常値による影響を受ける可能性がある。その領域にマスク処理を行うことで画像データから前記異常値を取り除くことにより、予め、その影響を排除することができる。
【００１６】
この線像検出方法において、互いに離れた２つの観測位置において同時に撮像したそれぞれの画像データについて前記画像データ処理と前記解析処理とを行うことにより、前記線像をもたらす移動物の軌跡を特定することができる。２つの観測位置間の距離が分かっているので、三角測量の要領で線像をもたらす移動物の軌跡が算出され、２つの観測位置を結ぶ直線と移動物の軌跡との距離を求めることも可能である。
【００１７】
この像検出方法において、前記平面画像はＣＣＤ撮像素子を前記撮像素子として撮像した天空画像であり、前記天空を通過するスペースデブリ又は流星等の飛翔物による像として前記線像を検出することができる。スペースデブリや流星は、天空の領域を区切って考えれば、直線で飛翔しているとすることができる。従って、平面画像を一見しただけではノイズに埋もれてスペースデブリや流星が通過したことが判然としない場合であっても、平面画像データを複数の列状画像データに分割したときに、もし、その一つの画素列がスペースデブリや流星の飛翔線と一致したとすると、スペースデブリや流星が通過していないときよりもＣＣＤ撮像素子が撮像した受光量は多くなり、列状画像データを構成する各画素データは全体として高い値を示す。その結果、飛翔線と一致した列状画像データの代表値として採用した中央値は、他の列状画像データの代表値とは異なる有意値を示すので、列状画像データの代表値を互いに比較することにより、スペースデブリや流星の飛翔線を検出することが可能である。列状画像データの代表値として中央値を取ることにより、代表値を平均値としたときと比べて、星を撮像したときのように非常に受光量の多い画素データの値による代表値への影響が少ない。
【００１８】
天空を通過する飛翔物による線像の検出方法において、前記天空上の明るい星から受ける過剰な受光量に起因して前記画像データが異常値を示す画像領域が前記平面画像上に存在しているとき、前記画像領域における前記画像データをスカイバックグランドの中央値に置き換えるマスク処理を行い、前記マスク処理後の前記画像データに基づいて前記画像データ処理を行うことが好ましい。画像データの値が明るい星からの過剰な受光量を示す異常値であると、代表値選定処理において代表値にバイアスがかかる可能性があるので、予め、特異な値はマスク処理によって取り除いておくのが好ましい。
【００１９】
この線像検出方法において、互いに離れた２つの観測位置において同時に前記天空を撮像したそれぞれの前記画像データについて前記画像データ処理と前記解析処理とを行うことにより、前記線像をもたらす前記飛翔物の高度を特定することができる。２つの観測位置を地上に置けば、両観測位置間の距離が分かるので、三角測量の要領で線像をもたらす飛翔物の軌跡が算出され、２つの観測位置を結ぶ直線と飛翔物の軌跡との距離、即ち飛翔物の高度を求めることも可能である。
【００２０】
この像検出方法において、前記飛翔体が前記流星である場合、前記ＣＣＤ撮像素子は広角で短い露出時間のカメラに搭載することが好ましい。流星は低軌道デブリよりも更に低い高度を飛行し、しかも大きさが非常に小さくても上層大気との摩擦熱で明るく輝くので、短い露出時間であっても十分撮像可能である。従って、口径が小さくても広い視野をカバーできる広角のカメラで撮影可能である。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、この発明による線像検出方法の実施例を説明する。図１はこの発明による線像検出方法の各処理を示すフローチャート、図２は望遠鏡に設置されたＣＣＤカメラによって撮影された夜空のＣＣＤ平面画像、図３は図２に示す平面画像にマスク処理を施した画像、図４は図３に示すマスク処理を施した平面画像の回転画像、図５は回転の影響を受けた領域を削った画像データ処理を行う画像、図６は中央値の計算結果を示すグラフ、図７は各条件のときの画像を示す図であり、図８は検出した線像を図２の平面画像に重ねて描いた図である。
【００２２】
図２に示す平面画像は、望遠鏡に設置されたＣＣＤ撮像素子を備えたカメラによって撮影された天空（この例の場合、夜空）のＣＣＤ画像である。この平面画像では、多数の星々を確認することができるが、低軌道デブリや流星による線像については、例え存在していても、ノイズに埋もれて確認することが困難である。本発明による平面画像における線像検出方法では、図１に示すフローチャートに示すように、この平面画像の画像データをパソコン等の計算機に取り込み（Ｓ０）、かかる画像データに対して星像を取り除くマスク処理（ｓ１）が行われる。後述する中央値取りをする画像データ処理は、少数の異常値が代表値に及ぼす影響が小さい統計的処理であるが、それでも、明るい星の場合には、星像に対応した画素データの値は光量過多に応じた値であるので、中央値取りをする画像データ処理の際に、中央値が光量の多い方向にシフトするという影響が及ぶ可能性がある。そこで、ある規定の明るさ以上の星を検出したとき、画像上で明るさに応じた円形のマスクパターンを当てて星像を予め取り除いておくマスク処理をする。このときのマスクされた領域の画素データの値には、スカイバックグランド（背景ノイズ）の中央値を当てる。スカイバックグランドの中央値は、当然のことながら有意値よりも光量が少ないときに対応した値である。図３は、図２の星像をマスクした画像であり、明るい星像は殆どマスクされていることが分かる。
【００２３】
マスク処理（Ｓ１）が施された平面画像データＤｐに対して、ある直交座標系の直交二軸（縦軸と横軸）について、各軸に平行画像データをＮ個に区切って分解する分解処理が施される。これにより、平面画像データＤｐは、９０°異なる二つの方向の列状画像データに分解される。列状画像データは、画素が列に並んだ画素列データとしてよく、ｘ軸方向にｉ＝１〜Ｎ個に区分することでｙ軸方向に沿った複数の画素列データＤｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）に分解され、また、ｙ軸方向にｊ＝１〜Ｎ個に区分することでｘ軸方向に沿った複数の画素列データＤｙｊ（ｊ＝１〜Ｎ）とに分解される。分解された複数の画素列データＤｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）の各ｉについて、中央値Ｄｘｃｉ（ｉ＝１〜Ｎ）を取るという統計的なデータ処理としての代表値選定処理が行われる（Ｓ２）。即ち、各ｉについて、画素列データＤｘｉはｙ軸方向にＮ個の画素データが並ぶデータ群であるが、これらの画素データをその大きさの順に並べ替えることで、中央に来る画素データＤｘｃｉをその画素列データＤｘｉの代表値に選定する（Ｓ３）。同様に、分解された複数の画素列データＤｙｊ（ｊ＝１〜Ｎ）のそれぞれについて、中央値Ｄｙｃｊ（ｊ＝１〜Ｎ）を取るという統計的なデータ処理が行われる（Ｓ３）。
【００２４】
多数の画素データから成る列状画像データの中央値を取ることにより、雑音レベルは、式（１）に示すように減少する。
σｍｅｄｉａｎ＝１．２σ／√Ｎ              （１）
ここで、σは、ＣＣＤ画像の雑音レベル（平均値からのずれ、即ち、雑音の二乗に確率密度関数を乗じたものの総和又は積分を分散とし、その正の平方根としての標準偏差）、
σｍｅｄｉａｎは、中央値を取った後の雑音レベル（同じ空の画像をＮ枚加算の場合の分散（１枚の画像の分散のＮ倍）の平方根を更に枚数Ｎで除算することによる平均値）、
Ｎは、中央値を出すために用いられた矢印方向の画素数である。
【００２５】
統計学上、雑音レベルをより効率的に下げるには、代表値として中央値を採用するよりも平均値を採用する方が優れているが、画素列データＤｘｉ，Ｄｙｊの代表値としてその画素列データの平均値を採用すると、マスクし切れない明るい星を撮像した異常値を示すデータを取り込んでの平均値となり、異常値の影響を取り除くことが難しい。明るく現れる星像のデータが存在していても、その数は通常限られているので、中央値Ｄｘｃｉ，Ｄｙｃｊを取るという代表値選択処理を採用してその星像のデータを取り除くことで、星像のデータ以外の画像データの値が大きく下がった値となり、星像のデータの中央値への影響を抑えることができる。従って、星像のような光量過多に起因した高い値の影響を避けるには中央値の方が優れており、データである星像による影響を大幅に低減させることができる。
【００２６】
ＣＣＤの画素数としては、１００万画素〜４００万画素が一般的であり、図５の矢印の方向には、Ｎ＝７００〜１４００画素をとることができる。これにより、中央値を取った後のノイズレベルは、２０〜３０分の１にまで減少する。２次元のＣＣＤ画像の次元を１つ減らすことにより、ノイズレベルの大幅な軽減を可能にしたこの手法は、天空を撮像した平面画像において、低軌道デブリや流星のように直線を線像として残すもののみに有効である。
【００２７】
平面画像の３６０°すべての方向について、画素列データへの分割と各画素列データにおける中央値取りが終了したか否かが判定される（Ｓ４）。この判定がＮＯであれば、画像の回転を行う（Ｓ５）。図４は、図３の平面画像を回転した図である。四隅が回転によって削られている。図５に示すように、回転の影響を避けた領域を切り取り、切取り後の平面画像に適用された直交座標系の直交二軸（縦軸と横軸）に沿った矢印の方向の各列について画素列データの中央値が計算される。
【００２８】
平面画像の全方向について、画像データ処理が終了すると、図１に示すように、各画素列データの代表値が有意値であるか否かを検出する有意値検出処理（Ｓ６）と、代表値が有意値を示す画素列データの列位置を線像位置とする画像中の線像位置特定処理（Ｓ７）とから成る解析処理が行われる。有意値検出処理（Ｓ６）と線像位置特定処理（Ｓ７）とは、プログラムソフトによる自動解析で行ってもよいが、以下に述べるグラフ化を利用して人手による解析であってもよい。
【００２９】
図６は、図５に示す座標系における一つの方向に分割された全画素列データの中央値を計算した結果の一部を示すグラフである。横軸は各列をピクセル順序の数で示し、縦軸に中央値をＡＤＵで示す。また、このソフトの有効性を示すため、同じ列状画像データを構成する全画素データの２０画素置きに中央値を取ったもの及び全くそれらの操作をしない元画像の値が示されており、図６では、上から各画素列データの中央値、２０画素置きの中央値、及び元画像の値である。図６は、見易くするため、上二つの値に対しては適当な数値が加算されている。また、図７に各条件のときの画像を上から順に示している。ただし、各画素列データの中央値の画像は、比較し易くするために紙面上下方向に引き延ばされている。仮に、低軌道デブリの線像が画素列データＤｘｉ，Ｄｙｊの交点のみを通り、そのデータが比較的光量が多いことに対応した値であったとしても、中央値を取ることにより、そのような画素データは代表値に反映しない。しかしながら、列状画像データの列方向が線像の軌跡方向に一致した場合には、元画像では雑音のよって隠されていた微弱な線像による信号は、列状画像データに対して中央値を取ることにより、検出が可能になる。即ち、低軌道デブリの線像が正に画素列データＤｘｉ（又はＤｙｊ）上に乗っていたとすると、ノイズに埋もれていたとしても数多くの画素データが光量の多いことに対応した有意値となるので、その画素列データＤｘｉ（Ｄｙｊ）の中央値を取ったときにも、図６のグラフ中に、Ａ（又はＢ）で示すように、有意値が反映した値となる。
【００３０】
このように、実際にこれらの暗い線像を検出する場合、低軌道デブリや流星はどの方向に線像を残すか未知であるため、あらゆる方向について検出作業を行う必要がある。画像の回転角度及び図６のような中央値の結果に示される有意値の位置から、画像上のどの位置を低軌道デブリや流星が通過したかを決めることができる。上記の例では、図８は、決定した線像を図２に示す平面画像に点線で重ねて描いて示した図である。
【００３１】
この発明による線像検出方法による、低軌道デブリ及び流星の観測可能性を検討する。スペースデブリのサイズ及び高度による明るさについては、これまでの観測結果からある程度、判明している。また、明るさの分かっている星のＡＤＵ値と任意の高度における視野を通過するのに要する時間、ＣＣＤ撮像素子のノイズレベル等から、ある観測システムで取得したＣＣＤ画像をこの発明による線像検出方法を適用して解析した結果、検出可能な低軌道デブリのサイズを計算することができる。表１に美星スペースガードセンターに設置されている５０ｃｍ及び１ｍの望遠鏡にＣＣＤカメラを設置したシステムで観測した際に、検出可能な低軌道デブリのサイズを示す。
【表１】
0003867774.tif 000002
【００３２】
デブリの明るさはその高度によって大きく変化する。一つの望遠鏡のみの観測では、検出した線像の高度を特定するのは不可能である。また、流星による線像とも区別がつかない。そこで、低軌道デブリの環境計測では、図９に示すように、数１０ｋｍ〜１００ｋｍ離れた２つの望遠鏡を利用することにより、三角測量の要領で軌道高度を特定することができる。また、低軌道デブリの軌道高度を特定することができれば、高度１００ｋｍ程度で起こる現象である流星現象とも区別することができる。
【００３３】
暗い流星を捉えるための観測システムとして、この発明による線像検出方法を適用した観測システムが、図１０に概念図として示されている。図１０に示す例としては、ＣＣＤカメラに焦点距離５０ｍｍ程度のカメラレンズを設置したものが考えられる。このシステムの特徴は、光学系の口径が小さく集光力が劣るが、その分、焦点距離が短いため、広い視野を観測することができる。流星は流星物質が地球大気との摩擦で発光する現象であるため、数ｍｍ程度のサイズのデブリが流星として発光する場合でも１等程度の明るさになる。そのため、観測システムに大型望遠鏡のような集光力は要求されない。また、地球を周回している低軌道デブリと比較すると高速であるため広い視野を短い露出時間で観測すれば、デブリと区別が可能である。口径５０ｍｍ、焦点距離５０ｍｍのカメラレンズに、２Ｋ×２ＫのＣＣＤカメラを設置した観測システムでは、約８．５等級の流星を観測することが可能である。８．５等級の流星は、おおよそ、０．４ｍｍサイズのデブリに相当する。図１０に示すような観測システムで長期間流星を観測し、その光度分布を調べることにより、低軌道で船外活動をする宇宙飛行士に影響を与えることが懸念される０．１〜数ｍｍサイズのデブリ環境に対する新たな知見を得ることが期待される。
【００３４】
この発明は、スペースデブリや流星の発見のみならず、劣化した紙面や壁面の画像から線で表された人工物の探査、構造物の亀裂の探査、夜間の交通量調査、、或いは砂漠中に埋もれた直線状に遺構を持つ遺跡の探査や、変造写真中のトリック・変造痕跡の発見等、何らかの方法で平面画像で表現されたものの中から、ノイズに埋もれた線像を検出する目的を持ついかなる用途にも適用することが可能である。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明による線像検出方法によれば、撮像素子で撮像した平面画像の画像データを複数の互いに平行な列方向の列状画像データに分割する分割処理と、前記各列状画像データについて求めた中央値を当該列状画像データの代表値とする代表値選定処理とから成る画像データ処理を前記平面画像のすべての方向について行い、その後、前記各列状画像データの前記代表値が有意値であるか否かを検出する有意値検出処理と、前記代表値が前記有意値を示す前記列状画像データの列位置を線像位置とする線像位置特定処理とから成る解析処理を行うことから成っているので、画像上に物体の移動軌跡等の線像が明確に出現していなくても、画像データ上の処理を工夫して、線像位置を特定することができる。従って、この発明によれば、スペースデブリ等の飛翔物軌跡の観測に適用した場合には、観測機器を人工衛星や宇宙船に搭載することなく、地上からの観測によって得られた画像を処理することによって、スペースデブリや流星等の明るさが暗い物体の線像等の、平面画像に明確に出現していない線像を容易に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による平面画像における線像検出方法の各処理を示すフローチャートを示す図である。
【図２】望遠鏡に設置されたＣＣＤカメラによって撮影された夜空の一例を示すＣＣＤ平面画像を示す図である。
【図３】図２に示す平面画像にマスク処理を施した画像を示す図である。
【図４】図３に示すマスク処理を施した平面画像の回転画像を示す図である。
【図５】図４に示す画像から回転の影響を受けた領域を削った画像データ処理を行う画像を示す図である。
【図６】この発明による平面画像における線像検出方法によって得られた中央値の計算結果を示すグラフである。
【図７】各条件のときの画像を示す図である。
【図８】検出した線像を図２の平面画像に重ねて描いた図である。
【図９】線像に対応した軌道高度を特定するために、この発明による平面画像における線像検出方法が適用された観測システム概念図である。
【図１０】暗い流星を捉えるため、この発明による平面画像における線像検出方法が適用された観測システム概念図である。
【符号の説明】
Ｄｘｉ，Ｄｙｊ        列状画像データ
Ｄｘｃｉ，Ｄｙｃｊ    中央値
ｘ，ｙ                直交座標系の直交二軸
【図１】
0003867774.tif 000003
【図２】
0003867774.tif 000004
【図３】
0003867774.tif 000005
【図４】
0003867774.tif 000006
【図５】
0003867774.tif 000007
【図６】
0003867774.tif 000008
【図７】
0003867774.tif 000009
【図８】
0003867774.tif 000010
【図９】
0003867774.tif 000011
【図１０】
0003867774.tif 000012