成蹊大学理工学研究報告
J. Fac. Sci. Tech., Seikei Univ.
Vol.44 No.1 (2007) pp.63-76

油膜画像検出用 TV カメラ（スリックカメラ）の設計
滝沢

國治*1，米倉和也*2，金蓮花*3

Design considerations of a slick camera for detection of images of oil slicks floatingon the ocean surface
Kuniharu TAKIZAWA, Kazuya YONEKURA, Lianhua JIN
ABSTRACT：This paper describes a TV camera system that automatically picks out exclusive images ofoil slicks floating on the surface of the sea. The slick camera includes two band-pass filters (BPFs), twocharge coupled device (CCD) arrays and a differential image circuit that produces an absolute value of adifference signal between two output images from CCDs. The operating principle is based on the fact
that, due to the multiple-beam interference from the oil film, there is a marked difference of intensity
between light reflected from the surface of the sea and that from an oil film. Two types of BPF, i.e., aspace-invariant BPF and a space-variant BPF, were investigated and it was found that the space-variant
BPF was far superior to the space-invariant BPF.
Keywords ： Oil slick, Sensor, Television camera, Interference, Wavelength filter(Received March 26, 2007)

１. まえがき

入射光のスペクトル分布が一様であり，スリックの厚さや屈折率が分かっているという仮定の下に初歩的な解析

国際化の進展とともに空や海の交通は過密化し，航空と実験を行い，静止した海水面に浮かぶスリックの画像

機や船舶同士の衝突や荒天による遭難など様々な事故がだけを正確に抽出できることを明らかにした。

増加している。これらの海難事故における遭難者の救助

しかし，実際の海難事故ではスリックの厚さや屈折率には，遭難現場の迅速で正確な発見が不可欠である。現は不明である。また，海上は波やうねりがあり，太陽光

在は，空や海上から救援者が目視で遭難現場を探索してのスペクトル分布も複雑である。この論文では，これらいるため，発見までに多くの時間を費やすことが多い。

の現実的な状況においても遭難現場を迅速に発見できる

遭難現場の特定には，遭難者，燃料や貨物の油および遭

新しいテレビカメラ—スリックカメラ—を提案する。は難に関連した様々な浮遊物などの発見が大きな手がかり

じめに，静止した海面におけるスリックと海面の反射特になるが，広い公海での目視探索ではこれらを見落とし性を計算する。つぎに，波やうねりの影響を考慮した場てしまうという危険を常に抱えている。また，探査域を合のスリックの反射特性を求め，海面が荒れていてもス

隈なく調べるということは非常に困難である。

リック画像を検出できることを示す。さらに，2 種類のこの問題を解決するため，我々は，中心波長の異なる

波長フィルタ（スペースインバリアントフィルタおよび２つのバンドパスフィルタ（BPF），TV カメラおよびフスペースバリアントフィルタ）を用いたときのスリック

レームメモリからなる撮像システムを用いて，静かな海

検出確率を計算する。これらの結果は，提案するスリッ

水面に浮かぶ油膜(オイルスリックあるいはスリック)のクカメラが高いポテンシャルを有していることを示して画像だけを抽出する論文を報告した。1)いる。

この論文では，

スリックカメラは海難事故だけでなく，タンカー事故*1に伴う油流出 2)-5) にも応用可能である。この分野には，

物質生命理工学科教授 (takizawa@st.seikei.ac.jp)*2 物理情報工学専攻大学院生

合成開口レーダシステム 6)， 航空機搭載型可視光線/赤*3 物質生命理工学科助手

－63－

B
Sunligh

Slick camera
Color filter

A

Seawater

Sunlight

Reflected light
φ1

Air

n1
φ

d

Slick

L

Seawater
φ3

図１

n2
n3

穏やかな海面に浮かぶ油膜を自動的に認識するスリックカメラの原理

外線画像分光システム 7)，ハイパワーレーザスキャンシ

第４章では，スリック画像を自動検出する 2 種類のスリ

ステム 8)，など様々な観測方式が提案されている。これ

ックカメラの基本システムを述べる。つぎに第 5 章では，らのシステムは数 100μm 以上の厚さを有するスリック

光の強度や受光素子のの発見を対象とする技術である。しかし，1990 年代に東光電変換特性が波長依存性をもたない理想的な条件の京湾で発生したナフサ流出事故が示すように，薄いスリ

もとで，光の反射角度やスリックの厚さなどを変えたとックが広範囲に流出する事故も発生しており，厚いスリ

き，スリック画像を検出できる確率を解析的に求める。

ック検出技術のみならず，薄膜検出技術の早期開発が望

この検出確率を飛躍的に向上させるため，第 6 章では，まれているのが現状である。スリックカメラは，100μスペースバリアント型 BPF を提案し，そのスリック検m から 0.5μm の範囲のスリック検出に適しており，従出確率を求める。第７章は結論である。

来のスリック検出システムの苦手な領域をカバーするこ

２. 穏やかな海面に浮かぶスリックを検出する原理とができる。
さらに，このカメラは河川，湖沼，ダム，貯水池などの油汚染の監視に適している。2002 年におけるわが国の

この章では，穏やかな海面に浮かぶスリックの反射率

1 級河川の汚染事故は 683 件に上るが，その約 80％は油と波長の関係を解析し，スリック画像認識の原理を明ら汚染によるものである。9) 淡水の油汚染を監視する装置

かにする。穏やかでも海面は常に揺らいでいるため，全は幾つか実用化されており，それぞれ優れた検出能力をての反射光をスリックカメラに取り込むことは出来ない。

有している。10),11)

しかし，監視範囲が狭い，実時間検図１の上図に示すように，カメラは光線 A をキャッチで出が困難，静かな水面が必要などいくつかの問題を抱えきるが，光線 B を見ることは出来ない。勿論，カメラのている。スリックカメラはこれらの問題を解決できる可代わりに人が見ても光線 B を見ることは出来ない。カメ

能性を有しており，河川や湖沼だけでなく，水道水や工ラは人と同じように被写体を見るだけである。波やうね

業用水の汚染監視，廃棄油の海洋への不法投棄の監視なりにさえぎられた部分は人もカメラも見ることは出来など様々な分野への応用が考えられる。

いから，この論文ではカメラに到達しない反射光につい

本論文はこの章を含み，７章から構成される。まず第ては議論しない。このカメラの新規性は，人と同じよう

2 章および 2 章で，穏やかな海面とうねりや波立ちのあに海面を探索し，その海面にスリックがあるとき，人のる海面におけるスリック画像検出の原理を明らかにする。

指示なしに（教師なしで）スリックの存在を認識する機－64－

能をもつことである。この論文では，このカメラがスリ

r2 s =

ックを見たとき，それを認識する確率を明らかにし，その認識率をどのようにしたら向上できるかを議論する。

n3 cosφ3 − n2 cosφ 2
n3 cosφ3 + n2 cosφ 2(5)凪のように穏やかな海面を１ｍｍ程度の狭い範囲に限定すれば，図 1 の下図に示すように，空気，スリックおここで，n1，n2，n3 は空気，スリック，海水の屈折率

よび海面からなる平坦な 3 層構造と見なせる。このスリである。φ1 は空気からスリックへ光が入るときの入射ック層に太陽光が入射すると多重反射を繰り返しながら，

角度，φ2 およびφ3 は，スリック内あるいは海水内にお空気中への反射光と海中への透過光に分かれる。海中でける屈折角度である。n1，n2，φ1，φ2 の間には，次のは 480 nm 以下の青色光がよく透過する。青色光は海中

スネルの法則が成り立つ。

で強く散乱され，海上にいる我々の目に入る。一方，波長 650 nm 以上の赤色光は海面から数 10cm も進むと半n1 sin φ1 = n 2 sin φ 2分程度吸収されてしまう。12) レーリーの散乱法則に従え(6)ば赤色光の散乱強度は青色光のそれの約 1/6 である。13)
したがって，海上からは散乱した長波長光を殆ど見るこ式(1)の L はスリック内部での光の進む距離であり，Ψとができない。この特性は海水が青緑色に見える原因のは隣り合う光ビームの位相差である。L およびΨは下式

１つにもなっている。このような海水の波長特性に基づで与えられる。

き，本論文では，600 nm より波長の長い領域について
解析する。

L=

スリックに入射する光(波長λ)の強度を 1 に規格化す
ると，スリックのパワー反射率 RX(λ)は以下の式で与えられる。1)ここで添え字 x は p 波あるいは s 波を示す。

Ψ=

r12X + [r2 X exp(− 2αL )]dcosφ 24π

λn2 dcosφ 2

(7)

(8)

2

RX (λ ) =− 2r1 X r2 X exp(− 2αL ) cos Ψ

1 + r12X [r2 X exp(− 2αL )]2

ここで，λは光の真空中での波長，d はスリックの厚
(1)

さである。
海水の屈折率分散デ-タ 15)および A 重油の屈折率分散− 2r1 X r2 X exp(− 2αL ) cos Ψ

デ-タおよび光透過率分散デ-タ 1)を式(1)～式(8)に代入し，
無偏光のパワー反射率 R = Rp+Rs と波長λの関係を計算( x = p, s )した。計算結果の一例を図 2-図 4 に示す。これらの図か

ただし，αはスリックの光吸収率である。r1X は空気とス

ら以下のことが明らかになる。

リックの界面における電界反射率，r2X はスリックと海水(1) スリックのパワー反射率は波長，入射角度，スリッの界面における電界反射率であり，それぞれ以下のフレネルの式で表される。14)

クの厚さに強く依存する。
(2) 海面のパワー反射率の波長依存性は非常に少ない。

r1 p =

n2 cosφ1 − n1cosφ 2n 2 cosφ1 + n1cosφ 2

n cos φ1 − n 2 cos φ 2
r1s = 1n1 cos φ1 + n 2 cos φ 2
r2 p =

n2 cosφ 3 − n3 cosφ 2n 2 cosφ3 + n3 cosφ 2(2)

ここで，2 つのバンドパスフィルタ(BPF：中心光波長：λ1,λ2 )で 2 波長だけを抜き出してそれぞれ別のCCD に入射して 2 つの映像信号を作り，両者の差信号(3)を求めるとしよう。図 2-4 から明らかなように，異なる
波長λ1，λ2 で形成される 2 つのスリック画像信号からは一般に大きな差信号が得られる。一方，同じ波長にお(4)ける海面画像の間の差信号は殆どゼロである。従って，中心波長の異なる 2 つの BPF を通過した画像を引き算し，その絶対値が大きいとき，海面にスリックがあると判断できる。これがスリックカメラの原理である。

－65－

(a)

(a) φ1＝10°
0.12

φ1＝10°

0.12

0.08

0.08

Oil SlickR

R

Oil Slick

0.04

0.04
Sea Surface

0.00
600

650

700 λ(nm) 750

800

Sea Surface

0.00

850

600

650

(b) φ1＝20°700 λ(nm) 750

(b)

0.12

850

800

850

800

850

800

850

φ1＝20°

0.12

0.08

0.08
Oil SlickR

R

Oil Slick

0.04

0.04
Sea Surface

Sea Surface

0.00
600

650

700 λ(nm) 750

(c)

800

0.00

850

600

650

700

(c)

φ1＝40°

0.12

λ(nm)

750

φ1＝40°

0.12

0.08

0.08
Oil SlickR

R

Oil Slick

0.04

0.04
Sea Surface

Sea Surface

0.00
600

650

700 λ(nm) 750

(d)

800

0.00

850

600

650

700 λ(nm) 750(d)

φ1＝60°

φ1＝60°

0.12

0.12

Oil Slick

Oil Slick

0.08
R

R

0.08
Sea Surface

0.04

Sea Surface

0.04
0.00

0.00
600

図２

800

650

700 λ(nm) 750

800

600

850

厚さ d = 1μm のスリックと海水のパワー反射率の波長依存性曲線はスリックの反射率，直線は海水の反射率.

図３

650

厚さ d = 2μm のスリックと海水のパワー反射率の
波長依存性

－66－

700 λ(nm) 750

(a) φ1＝10°

３．荒れた海面上のスリックを検出する原理

0.12

3. 1 小さな曲率半径をもつ波頭における２光束干渉

0.08
ROil Slick

強風や荒天のとき様々な波やうねりが海面に起こるため，図１の平坦な 3 層構造でスリックの反射率を計算す

0.04

るのは適当ではない。この節では波を小半球にモデル化

Sea Surface

0.00
600

650

700 λ(nm) 750

(b)

800

し，2 つの反射光の干渉を解析する。

850

φ1＝20°

Lens

0.12
0.08
R

Oil SlickSlick
2σ camera

h

Air

0.04
Sea Surface

0.00
600

650

700

λ(nm)

750

(c)

φ1＝40°

800

850

Seawater

0.12
0.08

Reflected ray

Oil SlickR

Air (n1)φ1
Incident ray

0.04
Sea Surface

A

0.00
600

650

700

λ(nm)

750

800

850

C

φ2
d

(d)

D

E

Oil slick (n2)rBφ0φ1＝60°

0.12
Oil SlickR

0.08

Seawater (n3)Sea Surface

0.04
0.00
600

650

700

λ(nm)

750

800

850

O
図５

図４

曲率半径ｒのスリックにおける 2 ビーム干渉

厚さ d = 4μm のスリックと海水のパワー反射率の解析を容易にするために，図 5 の上図に示すように急

波長依存性

峻な波面の形を半球状とする。この半球の半径を r とすると， AB および BO は次式で与えられる。

－67－

80

AB = r 2 + (r − d ) − 2r (r − d ) cos φ 022

h = 50 m
φφ1( r)⋅

BO = (r − d ) = AB + r 2 − 2r AB cos φ 2
2

2

(9)

φφ2( r)⋅この 2 つの式と式(6)のスネルの公式を用いると，次の
式を得る。



[r − (r − d )cosφ0 ]φ1 = sin n2 1 − 2
2
r + (r − d ) − 2r(r − d ) cosφ0 

2

−1

φmax (deg)2

φφ3( r)⋅φφ4( r)⋅

180
π

60

180
π

180

100

40

π

200

180 20π

400(10)ただし，空気の屈折率 n1 を 1 とした。

0

カメラレンズの半径をσ，カメラと半球状スリックま

0

0.1

0.2

0.3

0.4

r

r (mm)

での距離ｈをとすると，カメラの最大入射半角ξは次の式で与えられる。
図６

tan ξ = σ h(11)

スリックへの入射角度φ１とスリックの曲率半径ｒの関係

図 6 より次のことが明らかになる。
(1) 波頭の曲率半径が大きいほど CCD で干渉可能な最図 3 に示すように曲率半径ｒのスリックから反射した

大入射角度φmax が大きくなる。

2 つのビームが CCD で干渉するためには２ビームの開(2) 海面と探査機の距離 ｈ が短いほど φmax が大きくな

き半角φ0 とξの間に次の関係が成立しなければならなる。

い。

例えば，h = 400 m で r = 0.1 ｍm のときは，φmax ＝2°であり，被写体に入射する光は探査機自身に遮られφ0 ≤ ξ

てしまう可能性がある。一方，h ＝100 ｍ，ｒ = 0.2 ｍ(12)ｍのときのφmax は 15°であり，散乱した太陽光は被写体で反射して容易にカメラに取り込まれる。これより，

φ0 = ξ

のときは， tan φ 0 = σh

低空探索ならば r = 数 10 μm，数 100 ｍの高空探索なであるから，

らばｒ = 数 100 μm 以上の曲率半径をもつ波頭におい式(10)は次の式で表される。



φ1 = sin −1 n2 1 −


κ =


(r − κ )22
r 2 + (r − d ) − 2κ ても 2 光束干渉をカメラで撮影できることがわかった。

3. 2 スリックの屈折率と反射特性の関係(13)

この節では，スリックの反射率を変化させて，スリッ
クのパワー反射率 R と入射光波長λの関係を計算し，実r − d

質的に 2 光束干渉とみなせる状態でも R とλの関係は図1 + (σ h )22 と類似の特性を示すことを明らかにする。
図１の下図に示すような簡単な 3 層構造において，境界面での振幅反射率が十分小さければ，干渉信号のパワ

式(13)を用いれば，2 つの反射光が CCD で干渉する入ーは最初の 2 つの反射光の干渉だけに依存することが知

射角度φ1 の最大値と曲率半径 r の関係を計算できる。σ

られている。16) スリックと空気との電界反射率を r1，ス

＝ 0.1m，入射光の波長を 650 nm，スリックの厚さを１リックと海面の電界反射率を r2 とすると，スリックと海μm としたときの，φ1 と r の関係を図 6 に示す。

水の界面を 1 回および 2 回反射する 1 次反射光および 2次反射光の電界強度比の絶対値は，光吸収率αを無視す
ると， p 波光では|r1pr2p|で，また，ｓ波光では|r1sr2s|で与えられる。

－68－スリックの屈折率 no を 1.46～1.35 まで変化させたとかな場合はもとより，荒天のときも十分その機能を発揮

き の |r1pr2p| お よ び |r1sr2s| の 入 射 角 度 依 存 性 を 図できると言えるだろう。

7(a),(b)に示す。ここで，スリックの厚さは 1μm，海水の屈折率は 1.33 とした。図 7(a)は p 波光，(b)はｓ波光

no = 1.46の電界強度比である。これより，no = 1.35 のケースは，
2 光束干渉と看做される。

R

2 次反射光の電界強度は 1 次反射光の 1.6％以下であり，Slick

Seawaterno = 1.46

1.40

(a)

λ (nm)

no = 1.40

1.37
R

Slick

1.35

Seawaterλ (nm)

φ1 (deg)no= 1.37

(b)

R

Slick
no = 1.46

1.37

Seawater

1.40
λ (nm)

no = 1.35

1.35
R

Slick

φ1 (deg)

図７

Seawater

1 次反射光と 2 次反射光の電界強度の比と入射角度の関係(a) ｐ波光 (b)ｓ波光λ (nm)
図８

スリックのパワー反射率Ｒと波長λの関係

スリックの屈折率 no が 1.35 以下では多光束干渉

図８は，スリックの屈折率 no をパラメータとする，スは 2 光束干渉と看做される。曲線はスリックの反リックのパワー反射率の入射波長依存性である。この図

射率,直線は海水の反射率。

は，no = 1.35 の場合もスリックの反射率の波長依存性は海水のそれよりも大きいことを示している。図 7 および
図 8 の結果より，数 100μｍ以下の小さな曲率半径をもつ波頭でも，スリックによって 2 光束干渉が生まれ，多光束干渉とよく似た反射率対波長特性を示すことが明らかになった。これより，スリックカメラは，海上が穏や－69－

この方式に従うスリックカメラは，
図 10 に示すように，

４. スリック画像検出カメラ

垂直同期信号にシンクロして動作する可変波長フィルタ，
スリック画像を自動検出する方法として，並列画像処CCD や VC などを含む TV カメラ，偶数フレームと奇数

理方式および時系列画像処理方式の２つの方法を提案すフレームをそれぞれ 1 つずつ記録するフレームメモリ

る。ここでは，両者の構成とその特徴を述べる。

FM，垂直同期信号に同期してフレームメモリに映像信号を入出力する映像スイッチ回路 SW および差分画像信

4. 1号の絶対値を形成する DIC 回路などで構成される。

並列画像処理方式

並列画像処理方式は，可視光全域の情報をもつ入力光

図 10 を用いて，時系列画像処理方式の動作を簡単に画像から 2 つ波長成分からなる光画像を同時に選択し，述べる。海面で反射した散乱光がこのカメラに入射する

両者の差分画像を作るシステムである。このシステムはと，VC 回路で形成された垂直同期信号をクロックとし

図 9 に示すように，ハーフミラー，2 個の BPF，2 個のて，映像は奇数フレームと偶数フレームに分けられる。

CCD，2 個の映像信号処理回路(VC)および 2 つの映像信奇数フレーム画像１は映像スイッチ回路 SW１によりフ号の差の絶対値をとる差信号形成回路(DIC)および 2 つレームメモリ FM1 に記録される。このとき SW2 は FM2の画像のレジストレーションを調整する機構などで構成に接続されている。33 ミリ秒後の次の垂直同期信号でされる。VC は普通の TV カメラと同じ信号処理回路でSW1 および SW2 は，それぞれ FM2 および FM1 に接続さ

A/D 変換器，信号処理れる。このとき FM1 に記録されていた映像信号 1 は，別回路，同期信号発生器などから構成される。この構成は配線から供給される映像信号 2 とともに DIC 回路に供給

太陽光が均一のスペクトル分布を持つと仮定した理想的され，２つの画像の差分絶対値が計算され，出力信号とな場合に適した基本システムである。CCD に必要な特性なる。この動作は垂直同期信号にシンクロして連続的には，アナログ映像信号をデジタル映像信号に変換するた行われる。

あり，自動利得制御回路(AGC),

めの量子化ビット数が大きいことである。通常の TV カ

このシステムの要は波長可変フィルタである。波長可メラでは 8 ビットの階調があれば十分であるが，スリッ変フィルタの候補としては，

クカメラでは 8～10 ビット程度の分解能を持つことが望

①

ましい。

変調素子とポラロイド偏光フィルムを多段接続した

このシステムは，通常の TV レートあるいはそれ以上

波長可変液晶フィルタ(LCTF) 18)の速度で画像処理を行うことができるため，荒天の海面②を撮影しても測定誤差が少ないという利点をもつ。ただ二酸化テルル結晶やモリブデン酸鉛結晶からなる音
響光学波長可変フィルタ(AOTF) 19)

し，正しい差分画像を得るためには，2 つの CCD のす③

べての画素の配置が一致していることが望まれる。このため，精密なレジストレーション調整が不可欠である。

回折格子を機械的に駆動するメカニカルなデバイスなどが挙げられる。

さらに，CCD の量子効率の波長依存性や太陽光の複雑なスペクトル分布の補正も必要である。17)

ホモジニアス配列のネマティック液晶からなる位相①はカメラレンズと同サイズの大きさを有し，カメラ

これらの問題をとの一体化も容易であるという利点をもつ。欠点は，応解決するためには，スペクトル分布に基づく差分信号の答速度が遅いため，水面が穏やかでないと使えないこと

誤差を解消する差信号補正を行わなければならない。こである。②は数マイクロ秒で応答できるため，実時間処の問題はつぎの時系列画像処理方式にも当てはまるスリ

理に好適である。欠点は，サイズの上限が 1cm2 であり，

ックカメラの基本的課題の１つである。本論文では，照通常のカメラ光学系に馴染まないことである。③は上記

明光や CCD が理想的な均一スペクトル分布をもつと仮２つのデバイスに比べて，選択波長幅を狭くできるとい定して，以降の解析を進めることとする。スペクト分布う利点をもつ。欠点は，メカニカルな動作機構が必要なの補正方法については，別の論文で改めて議論する予定

ことと，光学系が大型になることである。

である。

4. 2 時系列画像処理方式
1 個の CCD で 2 波長の画像を順次撮像すれば，レジストレーション調整という厄介な作業を省略することができる。これに合致するのが時系列画像処理方式である。

－70－

VC
V
OutputOutpu
signal
signa

∆
CCD
CC

t

DIC

BPF
Color
Color
Reflected
Reflecte
sunlighsunlight
d
t
Lens

Hal
Half
mirro
fmirror

Len

VVC

CCD

CC

TransmittanceTransmittance

図９ 並列画像処理型スリックカメラの基本構成. DIC は差信号の絶対値を形成する電子回路。

λ1

Odd
Oddframes
framesλ2λ0Wavelength
Wavelength

λ1

TunableTunablewavelength
Wavelength
filterfilter

5

CCD
CCD

3

VC
VC

1

FM1 1
FM

SW11
SW

SW
SW22

654321

FM22
FM

DIC
DIC

OutputOutputsignalsignalReflected sunlight
Reflected sunlightimagesimagesEven
Evenframes
frames66543214

2

図 10 時系列画像処理型スリックカメラの基本構成。波長可変フィルタは垂直同期信号をクロックとして２つの波長λ0とλ1 を選択する。FM はフレームメモリ,SW は垂直同期信号に同期して動作する映像スイッチ回路。

－71－

時系列画像処理方式の機能は，波長可変フィルタに大で表される。a は CCD の量子効率や映像処理回路 VC のきく依存しているが，スリックカメラの基本特性を確認

利得などを含む定数である。この論文では，CCD を構成するには好都合なシステムである。本論文はスリックカ

するフォトダイオードはすべて同じ受光感度特性を持つ

メラの基本的な特性を把握することを目的としているたと仮定しているから，レジストレーション調整が完全でめ，これ以降は並列画像処理方式を対象として解析を続あるならば，ΔV は２つの CCD の同一のアドレスをもける。

つ 2 個のピクセルの差信号と考えてよい。ここで，アナログ映像信号をｍビットのデジタル映像信号に A/D 変

５. スペースインバリアントフィルタを用いたス

換するときは，ΔV が量子化ステップ以上になる条件は，

リックカメラのスリック検出確率

下式で与えられる。

BPF の特性を決めるパラメータは中心波長と通過波∆V = Vmax 2m

長帯域幅である。文献 1)では，図２-図４に示す反射率と(17)波長の関係から，最大反射率と最小反射率に対応する波ただし，Vmax は映像信号の最大値である。

長を BPF の中心波長と定めた。しかしこれが通用するのは，スリックの屈折率や厚さおよび光の入射角度など

ΔV や Vmax などの映像信号は入射光量および海水面

全てのパラメータが明らかな場合だけである。海難事故

やスリックの反射率に依存するため，天候や海水面の波などではこれらのパラメータは何一つ分かっていないた立ちなどによって大きく変化する。天候が変化すると画め，この方法は適さない。

面全体の映像信号が変化するため，TV カメラの AGC 回

そこで本論文では，1 つの BPF の中心波長λ1 を任意路および自動アイリスにより，その変化をある程度抑えの波長に固定すること，および 2 つの BPF は同じバン

ることが出来る。しかし，海水面の波立ちやうねりによド幅を持つことを仮定する。それ以外のパラメータ～もる局所的な反射率変化に伴う映像信号の変化は，これらうひとつの BPF の中心波長λ2，スリックの厚さ，光のの単純なフィードバック機構では補償することが出来な

入射角度は自由に設定する。BPF は設計者がそのパラメい。これは，映像信号のローカルな変化が主として海水ータを自由に設定できるデバイスであり，こう仮定して面とスリックの反射率 R に依存することを意味している。

も不自然ではない。ただし，計算の見通しを良くするた

最大反射率は入射角度φ1 = 90°の反射率である Rmax

め，本論文では太陽の放射エネルギーおよび CCD の受= 1 であるから，最大映像信号は Vmax = a である。しか光感度は波長に依存しないと仮定する。

し，入射角度φ1 が 50°以下では Vmax に相当する反射率

２つの BPF をバンド幅 W のレクタングル関数で近似の最大値は高々Rmax = 0.07 に過ぎない。2 つの数値は大し，それらの中心波長をλ1 およびλ2 とすると，２つのきく異なっており，多くの場合，信号であるΔV が小さ

CCD に入射する無偏波反射光の規格化強度 R1(λ)およ

くなり過ぎるため，雑音の影響を受け易くなる。言い換び R2(λ)は以下の式で与えられる。

えると，Rmax = 1 に相当する Vmax を最大映像信号にするのは得策でない。
そこで我々は，光がφ1 = 70°の角度で入射するとき

λ1 +W 21R1 (λ ) =[ R p (λ ) + Rs (λ )]dλW λ1 −∫W 2(14)の海水面の反射率を Rmax (λ)で表し，最大映像信号を

Vmax = aRmax(λ)と定めた。こう定めると，φ1 ＞ 70°
では映像信号は飽和するため，スリックと海水の区別がλ +W 21 2
R2 (λ ) =[ R p (λ ) + Rs (λ )]dλW λ2 −∫W 2(15)

出来なくなり，エラーの原因になる。本章および第 6 章のスリック発見確率の計算は，このエラーも含んでいる。

Rmax (λ)を用いると式(13)は，次の式で表される。
この反射光を図 9 のスリックカメラで 2 つの映像信号に変換すると，その映像信号のレベル差ΔV の絶対値は，∆V = a R1 (λ ) − R2 (λ )R1 (λ ) − R 2 (λ )R max (λ )

(16)

－72－

≥

1
2m

(18)

波長λ，入射角度φ1，スリックの厚さｄ，BPF のバ
ンド幅 W などを変数として(18)式を計算すれば，各パラメータの変動範囲におけるスリック検出確率を計算することができる。我々は，λ0 = 700 nm に固定し，リーズ
ナブルな範囲でパラメータを変化させて確率を求めた。

(a) λ1 ＝ 650 nm

全てのパラメータをきめ細かく変化させると膨大な計算量になるため，ここでは，人為的に決定できるパラメー
タは少なめに選び，制御不能なパラメータを多めに変化させることにした。具体的には，バンド幅 W を
1,5,10,・・,30 nm から，また量子化ビット m を 1,2,・・
8 からそれぞれ選んだ。また，λ1 を 600 nm～900 nm，d (μm)

d を 0.01 μm～5 μm，φ1 を 0,1,2,3・・・89°まで変(b) λ1 ＝ 750 nm化させて，式(18)を満足するスリック発見確率 P を求めた。
図 11 は，BPF のバンド幅を W = 30 nm のスペースイ
ンバリアント BPF を用いた発見確率 P とスリック厚さｄの関係である。図 12 は，バンド幅 W とスリック発見
確率 P との関係である。両図のパラメータは，量子化ビ
ット数 m である。これらの図から以下のことが分かる。
(1)

発見確率 P は m の増加とともに増大する。

(2)

P は d に依存し，m が小さいときはその依存性が大(3)

m = 8 の場合でも P ＜ 90％であり，一回の観測でd (μm)(c) λ1 ＝ 800 nm

きい。
はスリックを見落とし易い。
(4)

BPF のバンド幅 W が大きくなると発見確率Ｐは低d (μm)

下するが，その変化はごく緩やかである。

(d) λ1 ＝ 850 nm
これらの結果から 2 つの BPF を用いただけでは，ビット数を大きくしても 1 回の観測でスリックを確実に発見することは困難であるということが分かった。

d (μm)

図 11 スペースインバリアントフィルタ(λ0=700 nm)を用いたスリックカメラのスリック検出確率Ｐとスリック厚さ d の関係。 パラメータ m はカメラの量子化ビット数。
(a) λ1 = 650 nm (b) λ１ = 750 nm(c) λ１ = 800 nm (d) λ１ = 850 nm－73－

６. スペースバリアント波長フィルタを用いた場合のスリック発見確率
スリック検出確率をさらに向上させるには，中心波長の異なる複数の BPF を同時に用いればよい。ここでは，
2 つの BPF の一方を図 13 に示すようなスペースバリア(a) λ1 ＝ 650 nm

ント波長フィルタ(SBPF)に換えることを提案する。BPF
はフィルタの全領域で同じ波長特性を有しているが，
SBPF は，1 枚の波長フィルタを中心波長の異なる i 個の BPF に分割した構成をもつ。海上におけるスリックの探索では航空機やヘリコプターが用いられるため，探査航空機の進行方向と直交するように SBPF の領域を設ければ，映像は航空機の速度で i 個の BPF を通過するかW (nm)

ら，i 台のスリックカメラを用いたことと等価になり，(b) λ1 ＝ 750 nm

スリックの検出確率は大幅に向上する。
これを確かめるため，中心波長λ0 = 700 nm の BPFと中心波長λ1 = 600～850 nm の i 個( i = 2～8)の BPFからなる SBPF を用いた場合の発見確率 Pi(d)とスリッ
ク厚さ d の関係を計算し，次の式を用いて SBPF を用いた場合の発見確率 Ps を計算した。

W (nm)

Ps = 1 − [1 − P1 (d )] ⋅ [1 − P2 (d )](c) λ1 ＝800 nm⋅ ⋅ ⋅ [1 − Pi (d )].

(19)

計算結果の一例を図 14 に示す。この図より，以下の結論を導くことが出来る。
(1) m ≧ 4 では，SBPF の分割数 i が増加すると，発見

W (nm)

確率 Ps は急激に増大する。

(d) λ1 ＝ 850 nm(2) m ≦ 3 では，Pi(d)が小さいため，i が増加しても Ps
はそれほど改善されない。

λ0

λ1
λ2
λ3

W (nm)

λi
Wavelength
Wavelength
filter

図 12 スペースインバリアントフィルタ(λ0 = 700 nm)を用いたスリックカメラのスリック検出確率Ｐとフィルタの通過帯域幅Ｗの関係。パラメータ m はカメラの量子化ビット数。
(a)λ1 = 650 nm (b)λ1 = 750 nm(c)λ1 = 800 nm (d)λ1 = 850 nm

filterSpace-variant
Space-variantWavelength
wavelength
filterfilter

スペースバリアントフィルタの一例.λ0,λ1,
λ2・・・λi はバンドパスフィルタの中心波長。矢

図 13

印はカメラの移動方向。

－74－

７．結 論
海面に浮かぶスリックの映像を自動的に抽出するスリ
ックカメラを提案した。スリックカメラは波長の異なる
２つの光画像を同時に処理する並列画像処理方式と 2 画
像を時間順に処理する時系列画像処理方式に分類される。
この論文では，動画像処理に適した並列画像処理方式について検討した。時系列画像処理方式は，スリックカメラの基本性能を確認する基礎実験に適している。本論文
ではさらに，2 つの BPF がそれぞれ 1 つの中心波長しか持たないスペースインバリアントフィルタ方式と，一方の BPF が複数の中心波長を持つスペースバリアント方式の 2 種類について検討した。それぞれのスリック画像
検出確率 P の計算から，スペースバリアント方式が格段に優れていることが明らかになった。P の増大を図るには，量子化ビット数ｍを少なくとも 4 より大きくすることが非常に有効であることも分かった。
このカメラの応用は海難救助だけに留まらない。例えば，飲料水の安全確保，工業排水の汚染観測，ダムや湖水の汚染の監視，タンカーからの重油の流出や船舶からの廃液の不法投棄の監視など様々な環境問題の改善に役立つであろう。
今後は，時系列画像処理方式によるスリックカメラの基本性能の確認実験，並列画像処理方式のスリックカメ
ラの試作および動画像処理の基礎実験，海あるいは湖沼などにおけるフィールド実験の順に研究・開発を進める
予定である。

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図 14 スペースバリアントフィルタ(中心周波数λi)を用いたスリックカメラのスリック発見確率Ｐs とスリ
ック厚さ d の関係。パラメータｍはカメラの量子化ビット数。 (a) i = 1 (λ1 = 650 nm), (b) i = 2 (λ1 = 650
nm,λ2 = 800 nm), (c) i = 4 (λ1 = 600 nm,λ2 = 650
nm,λ3 = 750 nm,λ4 = 800 nm), (d) i = 8 (λ1 = 600
nm,λ2 = 625 nm,λ3 = 650 nm,λ4 = 725 nm,λ5 =750 nm,λ6 = 800 nm,λ7 = 825 nm,λ8 = 850 nm)。

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