(57)【要約】【課題】植物の性質又は状態を精度よく評価することができるようにする。【解決手段】画像スキャナ１２が、植物を含む画像を取得する。そして、画像取得部１６は、画像スキャナ１２によって得られた植物を含む画像を取得する。そして、特徴量抽出部１８が、画像取得部１６によって取得された植物を含む画像から、特徴量を抽出する。そして、評価部２０が、特徴量抽出部１８によって抽出された特徴量に基づいて、画像に含まれる植物の性質又は状態を評価する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物を含む画像から、特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段によって抽出された前記特徴量に基づいて、前記画像に含まれる植物の性質又は状態を評価する評価手段と、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出手段は、生育されている状態の植物を含む画像であって、かつ携帯可能な画像スキャナによって取得された前記植物を含む画像から、前記特徴量を抽出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像スキャナは、遮光した状態で前記植物を含む画像を取得する
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出手段は、前記植物を含む画像の色情報に基づいて、特定の緑色を表す画素からなる領域の面積を前記特徴量として抽出し、
前記評価手段は、前記特徴量抽出手段によって抽出された前記領域の面積に基づいて、前記画像に含まれる植物の性質又は状態を評価する
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記評価手段は、前記特徴量抽出手段によって抽出された前記領域の面積が大きいほど、前記画像に含まれる植物の性質又は状態が良いと評価する
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記植物の性質は、植物の環境ストレス耐性である
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記植物の性質は、乾燥耐性である
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータを、
植物を含む画像から、特徴量を抽出する特徴量抽出手段、及び
前記特徴量抽出手段によって抽出された前記特徴量に基づいて、前記画像に含まれる植物の性質又は状態を評価する評価手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、分光反射特性を計測する装置を用いて、植物の緑葉分光反射特性から計算によって水分ストレス状態（水分ポテンシャル）を計測する技術が知られている（特許文献１〜特許文献３）。
【０００３】
また、植物を一定間隔で乾燥状態にすることで、目視で乾燥ストレス耐性を評価する手法が知られている（特許文献４）。
【０００４】
また、植物から得られる水に含まれる水素又は酸素の同位体比を測定することにより、植物の耐乾燥性を評価することを特徴とする植物の乾燥耐性評価手法が知られている（特許文献５）。
【０００５】
また、植物の病状を早期に知らせることができる植物の自動診断装置が知られている（特許文献６）。
【０００６】
また、花を付ける植物の画像認識を行い、草花の識別を行う技術が知られている（特許文献７）。
【０００７】
また、光源が発光したときの光の強度を算出する強度算出手段と、強度算出手段が算出した光の強度に基づいて、葉面積指数を算出する技術が知られている（特許文献８）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−２０８７３３号公報
【特許文献２】特開２００９−１０９３６３号公報
【特許文献３】特開２０１２−１８９３３９号公報
【特許文献４】特開２００３−２３０３１８号公報
【特許文献５】特開平１０−２８４７７号公報
【特許文献６】特開平０８−１１６７９０号公報
【特許文献７】特開２００２−２０３２４２号公報
【特許文献８】国際公開第ＷＯ２０１２／０７３５２０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記特許文献１〜特許文献８に記載された従来技術では、定量性を欠く目視評価、あるいは、煩雑な間接的評価などであり、いずれも信頼性、実用性に乏しい。特に、野外の植物画像を用いる従来の方法は色彩、明度が時刻、天候の影響を受けるという問題がある。
【００１０】
本発明では、上記の事情に鑑みてなされたものであり、植物の性質又は状態を精度よく評価することができる画像処理装置及びプログラム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】
【００１１】
上記の目的を達成するために本発明に係る画像処理装置は、植物を含む画像から、特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段によって抽出された前記特徴量に基づいて、前記画像に含まれる植物の性質又は状態を評価する評価手段と、を含んで構成されている。
【００１２】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、植物を含む画像から、特徴量を抽出する特徴量抽出手段、及び前記特徴量抽出手段によって抽出された前記特徴量に基づいて、前記画像に含まれる植物の性質又は状態を評価する評価手段として機能させるためのプログラムである。
【００１３】
本発明によれば、特徴量抽出手段によって、植物を含む画像から、特徴量を抽出する。そして、評価手段によって、特徴量抽出手段によって抽出された特徴量に基づいて、画像に含まれる植物の性質又は状態を評価する。
【００１４】
このように、植物を含む画像から抽出された特徴量に基づいて、画像に含まれる植物の性質又は状態を評価することにより、植物の性質又は状態を精度よく評価することができる。
【００１５】
本発明の前記特徴量抽出手段は、生育されている状態の植物を含む画像であって、かつ携帯可能な画像スキャナによって取得された前記植物を含む画像から、前記特徴量を抽出するようにすることができる。
【００１６】
本発明の前記画像スキャナは、遮光した状態で前記植物を含む画像を取得するようにすることができる。
【００１７】
また、本発明の前記特徴量抽出手段は、前記植物を含む画像の色情報に基づいて、特定の緑色を表す画素からなる領域の面積を前記特徴量として抽出し、前記評価手段は、前記特徴量抽出手段によって抽出された前記領域の面積に基づいて、前記画像に含まれる植物の性質又は状態を評価するようにすることができる。
【００１８】
本発明の前記評価手段は、前記特徴量抽出手段によって抽出された前記領域の面積が大きいほど、前記画像に含まれる植物の性質又は状態が良いと評価するようにすることができる。
【００１９】
本発明の前記植物の性質は、植物の環境ストレス耐性とすることができる。
【００２０】
本発明の前記植物の性質は、乾燥耐性とすることができる。
【００２１】
本発明のプログラムは、記録媒体に格納して提供することができる。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、本発明の画像処理装置及びプログラムによれば、植物の性質又は状態を精度よく評価することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の構成を示す概略図である。
【図２】本実施の形態に係る画像スキャナの一例を示すイメージ図である。
【図３】Ｌａｂ色空間のイメージ図を示す図である。
【図４】色見本を用いた閾値の設定を説明するための図である。
【図５】設定された閾値に基づき抽出された領域を示す図である。
【図６】トウモロコシの緑色の領域の面積算出結果の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る画像処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態に係る画像処理装置を用いて行った実験を説明するための図である。
【図９】得られた画像と色見本とを用いた閾値設定を説明するための図である。
【図１０】実験で得られた結果を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、植物を含む画像に基づいて、植物の性質又は状態を評価する画像処理装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。
【００２５】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る画像処理装置１０は、画像スキャナ１２と、画像スキャナ１２によって取得された植物を含む画像に基づいて、植物を含む画像を画像処理するコンピュータ１４と、コンピュータ１４によって得られた結果を表示させる出力部２２とを備えている。
【００２６】
画像スキャナ１２は、植物を含む画像を取得する。画像スキャナ１２は、例えば、図２に示すような携帯可能な画像スキャナである。携帯可能な画像スキャナを用いることにより、上記図２に示されるように、生育されている状態の植物の画像を取得することができる。また、画像スキャナ１２は、植物について遮光した状態で読み取ることができる。
【００２７】
コンピュータ１４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを備え、ＨＤＤには、後述する画像処理ルーチンに対するプログラムが記憶されている。
【００２８】
コンピュータ１４は、機能的には次に示すように構成されている。図１に示すように、コンピュータ１４は、画像取得部１６、特徴抽出部１８、及び評価部２０を備えている。
【００２９】
画像取得部１６は、画像スキャナ１２によって得られた植物を含む画像を取得する。また、画像取得部１６は、取得した画像をメモリ（図示省略）に一時的に格納する。
【００３０】
特徴抽出部１８は、画像取得部１６によって取得された植物を含む画像から、特徴量を抽出する。具体的には、特徴抽出部１８は、植物を含む画像の色情報に基づいて、特定の緑色を表す画素からなる領域の面積を特徴量として抽出する。
【００３１】
図３に色空間を説明するための図を示す。本実施の形態では、図３に示すようなＬａｂ色空間において、ユーザが閾値を予め設定する。そして、特徴抽出部１８は、ユーザによって設定された閾値に基づいて、特定の緑色を表す画素を抽出し、特定の緑色を表す画素からなる領域の面積を算出する。
【００３２】
図４に閾値を説明するための図を示す。図４（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、ユーザは、色見本３０を用いて閾値を設定する。例えば、ユーザは、図４（Ｃ）に示すようなグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ：Graphical user interface）４０を用いて、色見本３０を参照しながら閾値を設定する。
【００３３】
図４（Ａ）に示す色見本は、Ｌａｂ色空間におけるＬ＊の閾値が１３２‐２１５であり、選択されていない緑色の部分が存在することがわかる。そこで、例えばユーザは、グラフィカルユーザインターフェース４０を用いて緑色の部分が選択されるように、Ｌ＊の閾値を１３２‐２２５に調整し設定する。
【００３４】
図５に、設定された閾値によって抽出される緑色の領域の一例を示す。図５に示すように、ユーザによって設定された閾値に基づいて、植物を含む画像から緑色の領域が抽出される。なお、本実施の形態では、図５に示すように、色見本３０が画像スキャナ１２の画像取込部に取り付けられる。従って、取り込まれた画像と色見本とを比較して、閾値を設定することができる。
【００３５】
評価部２０は、特徴抽出部１８によって抽出された緑色の領域の面積に基づいて、植物の性質又は状態を評価する。植物の性質としては、例えば環境ストレス耐性を評価することができる。本実施の形態では、環境ストレス耐性の一例として、植物の乾燥耐性を評価する。
【００３６】
具体的には、評価部２０は、特徴抽出部１８によって抽出された緑色の領域の面積に基づいて、緑色の領域の面積が大きいほど、当該植物の乾燥耐性が高いと評価する。
【００３７】
図６に、トウモロコシの乾燥耐性の評価結果の一例を示す。図６に示す例では、溶液Ａ〜Ｄを用いて生育された被検試料の植物について、緑色の領域の面積が算出されている。
【００３８】
図６に示す表の各行は、特定の条件下において生育されている各検体を表す。また、表内の各値は、緑色の領域部分の面積を表す。
【００３９】
また、図６に示す各棒グラフは、各条件で育成された植物の緑色の領域の面積の平均を表す。従って、溶液Ａ及びＢで育成された植物よりも、溶液Ｃ及びＤで育成された植物の乾燥耐性が高いことがわかる。
【００４０】
出力部２２は、評価部２０によって得られた評価結果を結果として出力する。
【００４１】
次に、本実施の形態に係る画像処理装置１０の作用について説明する。
【００４２】
まず、ユーザが画像スキャナ１２を用いて植物を含む画像を撮像し、撮像された画像がコンピュータ１４に入力される。
【００４３】
ユーザから画像が入力され、画像に含まれる植物の乾燥耐性を評価するように指示が入力されると、コンピュータ１４は図７に示す画像処理ルーチンを実行する。
【００４４】
まず、ステップ１００において、画像取得部１６は、画像スキャナ１２によって得られた植物を含む画像を取得して、メモリ（図示省略）に一時的に格納する。
【００４５】
そして、ステップ１０２において、特徴抽出部１８は、上記ステップＳ１００でメモリ（図示省略）に格納された植物を含む画像の色情報に基づいて、特定の緑色を表す画素からなる領域の面積を抽出する。
【００４６】
次のステップ１０４において、評価部２０は、特徴抽出部１８によって抽出された緑色の領域の面積に基づいて、植物の乾燥耐性を評価する。
【００４７】
そして、ステップ１０６において、上記ステップＳ１０４で得られた評価結果が出力部２２により出力され、画像処理ルーチンを終了する。
【００４８】
＜実験例＞
次に、イネの乾燥耐性を評価する実験の一例を説明する。本実験では、イネの乾燥耐性における、溶液Ａ、溶液Ｂ、溶液Ｃ、溶液Ｄによる各処理の影響を調査した。図８（Ａ）に示す画像は、溶液Ａ、溶液Ｂ、溶液Ｃ、溶液Ｄによる各処理を４日、乾燥処理を４日、再吸水処理を１０日行ったイネの画像である。また、生存率については、各処理が施された５つのイネのうち生存しているイネの割合を表す。また、図８（Ｂ）に示すグラフは、各処理が行われたイネの生重量を表す。
【００４９】
本実験では、各処理、乾燥処理、及び再吸水処理の日数を変化させて、イネの乾燥耐性に関する比較実験を行った。以下では、各処理を４日、乾燥処理を４日、再吸水処理を１０日行った例を挙げて説明する。
【００５０】
画像スキャナによって取得された画像に基づいて、図９に示すように、ユーザによって閾値を設定した。図９（Ａ）に示す画像では、選択されていない緑色の領域が存在しているため、ユーザがグラフィカルユーザインターフェース４０を用いて閾値を調整し、図９（Ｂ）に示すように、緑色の領域が選択されるように閾値を設定した。
【００５１】
図１０に、上記図８に示したイネから取得された画像に対する画像処理結果を示す。図１０（Ａ）は上記図８（Ｂ）に示したグラフを表しており、図１０（Ｂ）は本実施の形態に係る画像処理装置によって得られた評価結果のグラフを表している。また、図１０（Ｃ）は、本実施の形態に係る画像処理装置によって得られた、イネの緑色の領域の面積を表している。
【００５２】
図１０（Ａ）のグラフと、図１０（Ｂ）に示すグラフとを比較すると、図１０（Ａ）に示した重量測定よりも、本実施の形態に係る画像処理装置によって得られた画像処理結果による結果の方が、枯死と生存との差が明確であり、クリアな結果を得ることが出来ている。また、本実施の形態では、画像スキャナによって植物を密着させて画像を取得しているため、色見本の色調、サイズが一定となり、画像ごとに補正する必要がなくなる。
【００５３】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る画像処理装置によれば、植物を含む画像から抽出された特徴量に基づいて、画像に含まれる植物の性質又は状態を評価することにより、植物の性質又は状態を精度よく評価することができる。
【００５４】
また、画像スキャナによって取得された遮光下の植物の画像を解析することより、枯死面積を定量的に計測し、乾燥耐性など植物の環境ストレス耐性を定量化することができる。また、画像の取得条件を一定にすることができ、天候にも左右されないため、圃場など屋外においても簡便な装置を用いて実施が可能である。特に、野外の植物を含む画像を用いる従来の方法と比較し、色彩及び明度について時刻及び天候の影響を受けずに、植物の性質又は状態を評価することができる。
【００５５】
また、植物を含む画像から抽出された緑色の領域の面積に基づいて、植物が枯死しているか否かを判定することができ、環境ストレス耐性の一例である乾燥耐性を精度よく評価することができる。
【００５６】
また、画像スキャナによって生育されている状態の植物の画像を取得することができるため、植物が枯死に至る途上の評価も可能である。また、非侵襲的（植物に手を加えない）な手法であるため、被検植物の生育を妨げず、乾燥ストレスの経時的評価が可能であり、また水分測定なども不要である。
【００５７】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５８】
また、上記実施の形態では、閾値を設定する色空間の一例としてＬａｂ空間を説明したが、これに限定されるものではなく、他の色空間を用いて閾値を設定してもよい。
【００５９】
また、上記実施の形態では、緑色の領域の面積を特徴量として抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の色の領域の面積を特徴量として抽出してもよい。この場合、他の色の領域の面積に応じて、植物の性質又は状態を評価することができる。
【００６０】
また、上記実施の形態では、緑色の領域の面積に基づいて、植物の性質を評価する場合を例に説明したが、緑色の領域の面積と他の色の領域の面積との比率に基づいて、植物の性質又は状態を評価してもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１０   画像処理装置
１２   画像スキャナ
１４   コンピュータ
１６   画像取得部
１８   特徴抽出部
２０   評価部
２２   出力部
３０   色見本
４０   グラフィカルユーザインターフェース
【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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【図１０】
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