"海面上の移動体を撮影した検証対象画像データを、前記移動体を示す移動体画像と前記移動体以外の海面波を含む背景画像とに分離する分離部と、前記分離部が分離した移動体画像内の移動体の縮尺に基づいて、前記背景画像の海面波の3次元座標を推定するスケール推定部と、前記スケール推定部が推定した海面波の3次元座標を高速フーリエ変換し、海面波スペクトラムを取得するFFT処理部と、前記FFT処理部が取得した海面波スペクトラムをハッセルマン変換し、推定合成開口レーダ画像を取得するハッセルマン変換部と、所定領域をあらかじめ設定された時間間隔で撮影した複数の実測画像を、撮影時刻と共に記憶する実測画像記憶部と、前記ハッセルマン変換部が取得した推定合成開口レーダ画像と、前記実測画像記憶部に記憶された各実測画像との類似性を示す類似度を算出し、高い類似度を示す実測画像の撮影時刻を用いて前記検証対象画像データの撮影時刻を推定する評価比較部とを備えた画像処理装置。前記評価比較部は、前記ハッセルマン変換部が取得した推定合成開口レーダ画像と、前記実測画像記憶部に記憶された各実測画像との前記類似度を算出し、算出した類似度と対応する前記実測画像の撮影時刻とを関連付けて示した類似性テーブルを作成する類似性算出部と、前記類似性算出部が作成した類似性テーブルを記憶する類似性テーブル記憶部と、前記類似性テーブル記憶部に記憶された類似性テーブルを参照し、類似度の高い上位2値を選択し、選択した2値の類似度に対応する2つの実測画像の撮影時刻が連続する場合に、前記選択した2値の類似度の大きさで重み付けを行い、類似度が最大となる撮影時刻を前記検証対象画像データの撮影時刻と推定し、前記選択した2値の類似度に対応する2つの実測画像の撮影時刻が連続しない場合に、該2つの実測画像の撮影時刻を前記検証対象画像データの撮影時刻と推定する評価比較部とを備えた請求項1記載の画像処理装置。海面上の移動体を撮影した検証対象画像データを、前記移動体を示す移動体画像と前記移動体以外の海面波を含む背景画像とに分離する分離部と、前記分離部が分離した移動体画像内の移動体の縮尺に基づいて、前記背景画像の海面波の3次元座標を推定するスケール推定部と、前記スケール推定部が推定した海面波の3次元座標を高速フーリエ変換し、検証対象画像海面波スペクトラムを取得するFFT処理部と、所定領域をあらかじめ設定された時間間隔で撮影した複数の実測画像を、撮影時刻と共に記憶する実測画像記憶部と、前記実測画像記憶部に記憶された実測画像をハッセルマン逆変換し、実測画像海面波スペクトラムを取得するハッセルマン逆変換部と、前記ハッセルマン逆変換部が取得した実測画像海面波スペクトラムを、撮影時刻と共に記憶する海面波スペクトラム記憶部と、前記FFT処理部が取得した検証対象画像海面波スペクトラムと、前記海面波スペクトラム記憶部に記憶された実測画像海面波スペクトラムとの類似性を示す類似度を算出し、高い類似度を示す実測画像海面波スペクトラムを有する実測画像の撮影時刻を用いて前記検証対象画像データの撮影時刻を推定する評価比較部とを備えた画像処理装置。前記評価比較部は、前記FFT処理部が取得した検証対象画像海面波スペクトラムと、前記海面波スペクトラム記憶部に記憶された実測画像海面波スペクトラムとの前記類似度を算出し、算出した類似度と対応する前記実測画像の撮影時刻とを関連付けて示した類似性テーブルを作成する類似性算出部と、前記類似性算出部が作成した類似性テーブルを記憶する類似性テーブル記憶部と、前記類似性テーブル記憶部に記憶された類似性テーブルを参照し、類似度の高い上位2値を選択し、選択した2値の類似度に対応する2つの実測画像の撮影時刻が連続する場合に、前記選択した2値の類似度の大きさで重み付けを行い、類似度が最大となる撮影時刻を前記検証対象画像データの撮影時刻と推定し、前記選択した2値の類似度に対応する2つの実測画像の撮影時刻が連続しない場合に、該2つの実測画像の撮影時刻を前記検証対象画像データの撮影時刻と推定する評価比較部とを備えた請求項3記載の画像処理装置。しかしながら、上述した非特許文献1から非特許文献3に開示された従来の合成開口レーダによるリモートセンシング技術では、船舶等の移動目標物と背景の海面との相互の位置関係が実画像と異なる相互位置にあり、撮影時刻が既知の合成開口レーダ画像と、撮影時刻が未知の海面上の船舶の2次元写真とから、移動目標部を手掛かりとして相互に比較することにより、画像が撮影された時刻を推定することは困難であるという課題があった。また、従来の海面波スペクトラムと合成開口レーダ画像の変換アルゴリズムでは、数式で表現された海面波スペクトラムと、合成開口レーダ画像とを、相互に変換/逆変換するのみでは、移動目標物の2次元画像が撮影された時刻を推定することは困難であるという課題があった。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、移動体の撮影画像と背景の海面波の撮影画像から、当該撮影画像が撮影された時刻を推定することを目的とする。この発明に係る画像処理装置は、海面上の移動体を撮影した検証対象画像データを、移動体を示す移動体画像と移動体以外の海面波を含む背景画像とに分離する分離部と、分離部が分離した移動体画像内の移動体の縮尺に基づいて、背景画像の海面波の3次元座標を推定するスケール推定部と、スケール推定部が推定した海面波の3次元座標を高速フーリエ変換し、海面波スペクトラムを取得するFFT処理部と、FFT処理部が取得した海面波スペクトラムをハッセルマン変換し、推定合成開口レーダ画像を取得するハッセルマン変換部と、所定領域をあらかじめ設定された時間間隔で撮影した複数の実測画像を、撮影時刻と共に記憶する実測画像記憶部と、ハッセルマン変換部が取得した推定合成開口レーダ画像と、実測画像記憶部に記憶された各実測画像との類似性を示す類似度を算出し、高い類似度を示す実測画像の撮影時刻を用いて検証対象画像データの撮影時刻を推定する評価比較部とを備えるものである。この発明によれば、移動体の撮影画像と背景の海面波の撮影画像から、当該撮影画像が撮影された時刻を推定することができる。実施の形態1.図1は、この発明の実施の形態1による画像処理装置の構成を示すブロック図である。図1において、画像処理装置10は、読込部1、分離部2、スケール推定部3、FFT処理部4、ハッセルマン変換部5、評価比較部6および実測画像記憶部7で構成されている。なお、この実施の形態1では、海面上の船舶などの移動体を撮影した場合を例に説明する。読込部1は、検証対象となる撮影画像以下、検証対象画像と称するを電子データに変換する。電子データに変換する方法として例えば、紙媒体に印刷された撮影画像を二次元の画素に分割し、それぞれの画素の濃淡をテーブルに保持する方法が挙げられる。該方法以外にも一般的な電子データ変換方法を適用可能である。なお、紙媒体に印刷された撮影画像ではなく、電子データで撮影画像が入力された場合には、電子データの入力の受け付けのみを行う。分離部2は、検証対象画像の電子データから、船舶などの移動体を示す移動体画像と、移動体以外の海面波などを含む背景画像に分離する。移動体画像と背景画像の分離には、移動体と背景の海面波では隣接する画素の輝度が異なることを利用したピクセル差分などの方法を適用する。移動体と背景の海面波の分離に用いる画像認識方法の詳細は上述した非特許文献4などに記載されている。スケール推定部3は、分離部2から入力される移動体画像中の移動体の形状から移動体の種類例えば、船種および大きさを推定し、推定した移動体の種類および大きさに基づいて背景画像中の海面波の大きさを推定して海面波の3次元画像を生成する。FFT処理部4は、海面波の3次元画像に高速フーリエ変換FFT処理を行い、海面波スペクトラムを算出する。ハッセルマン変換部5は、FFT処理部4から入力される海面波スペクトラムにハッセルマン変換を施し、推定合成開口レーダ画像を取得する。なお、ハッセルマン変換の詳細は非特許文献3などに開示されているため、記載を省略する。評価比較部6は、ハッセルマン変換部5から入力される推定合成開口レーダ画像と、実測画像記憶部7に記憶された実測画像とを比較し、読込部1が読み込んだ検証対象画像が撮影された日時を推定し、推定日時情報として出力する。実測画像記憶部7は、あらかじめ所定の時間間隔τ例えば、2時間毎などで、所定の空間を撮影した撮影画像の電子データ以下、実測画像データと称するを、撮影された日時情報や位置情報と共に格納する。時刻を示す時間情報と共に格納する。なお、図1では実測画像記憶部7を画像処理装置10内に設ける構成を示したが、画像処理装置10外の記憶手段として構成してもよい。なお、この実施の形態1では、図1に示すようにユーザから検証対象画像が撮影された日付や大まかな撮影場所に関する情報が提供され、提供された情報から候補領域Lおよび候補時間帯Tを設定し、検証対象画像の撮影時刻を推定するものとする。図2は、実施の形態1による画像処理装置の動作を示すフローチャートである。読込部1は、検証対象画像を読み込み電子データに変換するステップST1。分離部2は、ステップST1で変換された検証対象画像の電子データを移動体画像と背景画像に分離するステップST2。スケール推定部3は、ステップST2で分離された移動物体画像の移動体形状から移動体の種別および大きさを推定し、検証対象画像の縮尺を推定するステップST3。さらにスケール推定部3は、ステップST3で推定した検証対象画像の縮尺およびステップST2で分離された背景画像に基づいて海面波の3次元画像を生成するステップST4。FFT処理部4は、海面波の3次元画像に高速フーリエ変換を行い、海面波スペクトラムを取得するステップST5。ハッセルマン変換部5は、海面波スペクトラムにハッセルマン変換を行い、推定合成開口レーダ画像を取得するステップST6。評価比較部6は、ステップST6で取得された推定合成開口レーダ画像と、実測画像記憶部7に記憶された候補領域Lおよび候補時間帯Tの条件を満たす実測画像とを比較し、検証対象の撮影画像が撮影された時刻を推定しステップST7、推定した時刻を推定日時情報として出力しステップST8、処理を終了する。次に、評価比較部6の詳細について説明する。図1に示すように、評価比較部6は、類似性算出部61、類似性テーブル記憶部62および推定時刻算出部63で構成されている。類似性算出部61には、外部より候補領域Lおよび候補時間帯Tに関する情報が入力される。類似性算出部61は、入力された候補領域Lおよび候補時間帯Tの条件を満たす複数の実測画像を実測画像記憶部7から読み込み、読み込んだ実測画像と、ハッセルマン変換部5から入力される推定合成開口レーダ画像との類似性を示す類似度を算出する。類似性の代表的な算出方法は、二次元の画素毎の相関をとる方法であるが、その他の一般的な方法を適用してもよい。さらに類似性算出部61は、実測画像の撮影時刻と算出した類似度とを対応付けて示した類似性テーブルを作成し、類似性テーブル記憶部62に格納する。図3は、実施の形態1による画像処理装置の類似性テーブル記憶部に記憶される類似性テーブルの一例を示す図である。類似性テーブルは、ある日付の位置c1における時刻tでの推定合成開口レーダ画像と実測画像の類似性を示す表である。図3の例では時刻tは6:00、8:00、、20:00に対応した各類似度が格納されている。時刻tは、候補時間帯Tの条件を満たす実測画像が撮影された時刻であり、所定の時間間隔τで撮影されていることを示している。図3の例では時間間隔τ=2:00で撮影された実測画像との類似度が算出されている。類似度は、推定合成開口レーダ画像と実測画像との相関値0≦類似度≦1を示し、類似度=0の場合には相関が無く、類似度=1の場合には相関が強いことを示している。なお、図3の例では、時刻tと類似度とを対応付けた類似性テーブルを示しているが、日付情報や位置情報などその他の情報も対応付けて格納することが可能である。推定時刻算出部63は、類似性テーブル記憶部62に格納された類似性テーブルを参照し、類似度が最大となる時刻t1および類似度が2番目に大きくなる時刻t2を選択し、選択した時刻t1およびt2に基づいて検証対象画像の撮影時刻を推定する。図3aに示す類似性テーブルを参照した場合、時刻t1として時刻12:00が選択され、時刻t2として時刻14:00が選択される。同様に、図3bに示す類似性テーブルを参照した場合、時刻t1として時刻18:00が選択され、時刻t2として時刻6:00が選択される。次に、評価比較部6の動作を図4および図5を参照しながら説明する。図4は、実施の形態1による画像処理装置の類似性算出部の動作を示すフローチャートである。類似性算出部61は、ハッセルマン変換部5から推定合成開口レーダ画像が入力されるとステップST11、実測画像記憶部7から時刻t、位置cの実測画像を取得するステップST12。次に、ステップST11で取得した推定合成開口レーダ画像と、ステップST12で取得した実測画像の類似度を算出しステップST13、算出した類似度と実測画像の撮影時刻を示す時刻tとを関連付けて類似性テーブルに書き込むステップST14。その後、検証対象の撮影画像が撮影されたと考えられる候補時間内の全ての時刻tについて類似度を算出したか否か判定するステップST15。全ての時刻tについて類似度を算出していないステップST15;NO場合、時刻tに時間間隔τを加算しステップST16、ステップST12の処理に戻る。一方、全ての時刻tについて類似度を算出したステップST15;YES場合、類似性テーブルを類似性テーブル記憶部62に格納しステップST17、処理を終了する。図5は、実施の形態1による画像処理装置の推定時刻算出部の動作を示すフローチャートである。推定時刻算出部63は、類似性テーブル記憶部62に記憶された類似性テーブルを参照し、候補時間帯Tの全ての類似度を読み込むステップST21。ステップST21で読み込んだ類似度のうち、類似度が最大となる時刻t1を選択しステップST22、さらに類似度が2番目に高い時刻t2を選択するステップST23。続いて推定時刻算出部63は、ステップST22で選択した時刻t1と、ステップST23で選択した時刻t2が隣り合う時刻であるか否か、すなわち時刻t1と時刻t2の差が時間間隔τであるか否か判定を行うステップST24。時刻t1と時刻t2が隣り合う時刻である場合ステップST24;YES、時刻t1と時刻t2との間に類似度が1となる時刻が存在すると仮定し、時刻t1と時刻t2の類似度の差分で、時刻t1と時刻t2の間で重み付けを行った時刻twを算出しステップST25、算出した時刻twを推定日時情報として出力しステップST26、処理を終了する。一方、時刻t1と時刻t2が隣り合う時刻でない場合ステップST24;NO、時刻t1と時刻t2の2値を推定日時情報として出力しステップST27、処理を終了する。図5のフローチャートで示した動作を、図3で示した類似性テーブルの具体例を用いて説明する。まず、図3aの類似性テーブルを参照する場合について説明する。推定時刻算出部63は、ステップST22,23として最大の類似度0.9を有する時刻12:00を時刻t1に選択し、2番目に大きい類似度0.7を有する時刻14:00を時刻t2に選択する。ステップST24;YESとして、時刻t1=12:00と時刻t2=14:00の時間間隔がτ=2:00であると判定されることから、ステップST25の処理に進む。ステップST25として、類似度t1=0.9と類似度t2=0.7の差分で、時刻t1と時刻t2間の重み付けを行った時刻tw=12:30を算出する。時刻twの算出を図6に示している。ステップST26として算出した時刻twを推定日時情報として出力する。次に、図3bの類似性テーブルを参照する場合について説明する。推定時刻算出部63は、ステップST22,23として最大の類似度0.9を有する時刻18:00を時刻t1に選択し、2番目に大きい類似度0.8を有する時刻6:00を時刻t2に選択する。ステップST24;NOとして、時刻t1=18:00と時刻t2=6:00の時間間隔がτ=2:00でないと判定されることから、ステップST26として時刻t1=18:00と時刻t2=6:00の2値を推定日時情報として出力する。以上のように、この実施の形態1によれば、移動体画像の移動体の形状から検証対象画像の縮尺を推定し、推定した縮尺に基づいて背景画像から海面波の3次元画像を生成するスケール推定部3と、海面波スペクトラムを取得するFFT処理部4と、海面波スペクトラムから推定合成開口レーダ画像を取得するハッセルマン変換部5と、推定合成開口レーダ画像と実測画像とを比較し、検証対象画像が撮影された時刻を推定する評価比較部6とを備えるように構成したので、移動体画像と背景画像の海面波から、検証対象画像が撮影された時刻を推定することができる。具体的には、撮影時刻が既知の合成開口レーダ画像と、撮影時刻が未知の海面上の移動体の2次元画像とを、当該移動体を基準として相互に比較し、2次元画像の撮影時刻を推定することができる。また、この実施の形態1によれば、複数の実測画像と推定合成開口レーダ画像との類似性を示す類似度を算出し、算出した類似度と実測画像の撮影時刻とを対応付けて示した類似性テーブルを作成する類似性算出部61と、類似度が最大となる時刻t1および類似度が2番目に大きくなる時刻t2を選択し、選択した時刻t1およびt2に基づいて検証対象画像の撮影時刻を推定する推定時刻算出部63とを備えるように構成したので、画像の類似性に基づいて検証対象画像が撮影された時刻を推定することができる。このように、実施の形態1によれば、背景画像の海面波を用いて海面状の移動体が撮影された時刻を推定する際に、合成開口レーダの画像では、船舶などの移動物体と背景との相互位置が実際とはずれて見える場合にも、正しい撮影時刻を算出することができる。これにより、船舶事故の船舶保険、海難審判、環境損害賠償などの判断資料あるいは参考資料として提出される事故状況の写真と、船舶からの申告情報時間、場所等が正しいか否か判定することができる。なお、上述した実施の形態1では、外部から候補領域Lおよび候補時間帯Tに関する情報が評価比較部6に入力される構成を示したが、これらの情報の入力が行われず、実測画像記憶部7に記憶された全ての実測画像と推定合成開口レーダ画像とを比較して類似度を算出するように構成してもよい。また、検証対象画像が電子データで入力された場合には、当該電子データに含まれる撮影時刻から候補時間帯Tを設定してもよい。このように、候補領域Lおよび候補時間帯Tの設定方法は適宜変更可能である。実施の形態2.上述した実施の形態1では、検証対象画像から取得した海面波スペクトラムに対して、ハッセルマン変換を行う構成を示したが、この実施の形態2では実測画像記憶部7に記憶された実測画像にハッセルマン逆変換を行う構成を示す。図7は、実施の形態2の画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、以下では、実施の形態1による画像処理装置10の構成要素と同一または相当する部分には実施の形態1で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。まず、読込部1からFFT処理部4は実施の形態1と同一の構成である。なお、この実施の形態2では、FFT処理部4が生成した海面波スペクトラムを、検証対象海面波スペクトラムと称する。この検証対象海面波スペクトラムは、評価比較部6 ́の類似性算出部61 ́に出力される。ハッセルマン逆変換部8は、読込部1から検証対象画像の読み込みを示す読み込み情報が入力されると、実測画像記憶部7から読み出した実測画像に、ハッセルマン逆変換を施し、実測画像海面波スペクトラムを取得する。取得した実測画像海面波スペクトラムは、日時情報や位置情報などと共に海面波スペクトラム記憶部9に記憶する。ハッセルマン逆変換の詳細は非特許文献3などに開示されているため、記載を省略する。なお、この実施の形態2では、図7に示すようにユーザから検証対象画像が撮影された日付や大まかな撮影場所に関する情報が提供され、提供された情報から候補領域Lおよび候補時間帯Tを設定し、検証対象画像の撮影時刻を推定するものとする。評価比較部6 ́は、類似性算出部61 ́、類似性テーブル記憶部62および推定時刻算出部63で構成される。類似性算出部61 ́は、FFT処理部4から入力される検証対象海面波スペクトラムと、海面波スペクトラム記憶部9に記憶された複数の実測画像海面波スペクトラムとの類似度を算出し、実測画像の撮影時刻と算出した類似度とを対応付けて示した類似性テーブルを作成し、類似性テーブル記憶部62に格納する。推定時刻算出部63が、類似性テーブルに基づいて検証対象の撮影時刻を推定する処理は実施の形態1と同様であり、二次元の画素毎の相関をとる方法や、その他の一般的な方法を適用可能である。次に、実施の形態2の画像処理装置10 ́の動作について説明する。図8は、実施の形態2の画像処理装置の動作を示すフローチャートである。なお、実施の形態1による画像処理装置10と同一のステップには図2で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。FFT処理部4は、ステップST4で生成された海面波の3次元画像に高速フーリエ変換を行い、検証対象海面波スペクトラムを取得するステップST5 ́。一方、ステップST1において検証対象画像が読み込まれると、ハッセルマン逆変換部8は、実測画像記憶部7から候補領域Lおよび候補時間帯Tの条件を満たす実測画像を取得しステップST31、取得した実測画像にハッセルマン逆変換を施し、実測画像海面波スペクトラムを取得し、日時情報や位置情報などと共に海面波スペクトラム記憶部9に格納するステップST32。評価比較部6 ́は、ステップST31で格納された実測画像海面波スペクトラムと、ステップST5 ́で取得された検証対象画像海面波スペクトラムとを比較して検証対象画像が撮影された時刻を推定しステップST33、推定した時刻を推定日時情報として出力しステップST8、処理を終了する。次に、ハッセルマン逆変換部8の動作について説明する。図9は、実施の形態2の画像処理装置のハッセルマン逆変換部の動作を示すフローチャートである。ハッセルマン逆変換部8は、実測画像記憶部7から候補領域Lおよび候補時間帯Tの条件を満たす時刻t、位置cの実測画像を読み出すステップST41。ステップST41で読み出した実測画像にハッセルマン逆変換を行って実測画像海面波スペクトラムを取得しステップST42、取得した実測画像海面波スペクトラムを日時情報や位置情報などと共に海面波スペクトラム記憶部9に格納するステップST43。その後、候補時間帯Tの全ての時刻の実測画像について実測画像海面波スペクトラムを取得したか否か判定するステップST44。全ての時刻の実測画像について実測画像海面波スペクトラムを取得していない場合ステップST44;NO、時刻tに時間間隔τを加算しステップST45、ステップST41の処理に戻る。一方、全ての時刻の実測画像について実測画像海面波スペクトラムを取得した場合ステップST44;YES、処理を終了する。次に、評価比較部6 ́の類似性算出部61 ́の動作について説明する。図10は、実施の形態2の画像処理装置の類似性算出部の動作を示すフローチャートである。なお、実施の形態1の類似性算出部61と同一のステップには図4で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。類似性算出部61 ́は、FFT処理部4から検証対象海面波スペクトラムが入力されるとステップST51、海面波スペクトラム記憶部9から時刻t、位置cの実測画像海面波スペクトラムを取得するステップST52。次に、ステップST51で取得した検証対象海面波スペクトラムと、ステップST52で取得した実測画像海面波スペクトラムの類似度を算出しステップST53、算出した類似度と実測画像の撮影時刻を示す時刻tとを関連付けて類似性テーブルに書き込むステップST14。その後、候補時間帯T内の全ての時刻tについて類似度を算出したか否か判定を行うステップST15。全ての時刻tについて類似度を算出していないステップST15;NO場合、時刻tに時間間隔τを加算しステップST16、ステップST52の処理に戻る。一方、全ての時刻tについて類似度を算出したステップST15;YES場合、類似性テーブルを類似性テーブル記憶部62に格納しステップST17、処理を終了する。上述した類似性算出部61 ́が生成した類似性テーブルを用いた推定時刻算出部63の処理動作は、実施の形態1と同一であるため、説明を省略する。以上のように、この実施の形態2によれば、移動体画像の移動体の形状から検証対象画像の縮尺を推定し、推定した縮尺に基づいて背景画像から海面波の3次元画像を生成するスケール推定部3と、海面波スペクトラムを取得するFFT処理部4と、実測画像にハッセルマン逆変換処理を施し、実測画像海面波スペクトラムを取得するハッセルマン逆変換部8と、検証対象海面波スペクトラムと実測画像海面波スペクトラムとを比較し、検証対象画像が撮影された時刻を推定する評価比較部6 ́とを備えるように構成したので、移動体画像と背景画像の海面波から、検証対象画像が撮影された時刻を推定することができる。具体的には、撮影時刻が既知の実測画像海面波スペクトラムと、撮影時刻が未知の検証対象海面波スペクトラムとを、検証対象画像中の移動体を基準として相互に比較し、検証対象画像の撮影時刻を推定することができる。また、この実施の形態2によれば、検証対象海面波スペクトラムと実測画像海面波スペクトラムとの類似性を示す類似度を算出し、算出した類似度と実測画像の撮影時刻とを対応付けて示した類似性テーブルを作成する類似性算出部61 ́と、類似度が最大となる時刻t1および類似度が2番目に大きくなる時刻t2を選択し、選択した時刻t1およびt2に基づいて検証対象画像の撮影時刻を推定する推定時刻算出部63とを備えるように構成したので、画像の類似性に基づいて検証対象画像が撮影された時刻を推定することができる。このように、実施の形態2によれば、背景画像の海面波を用いて海面状の移動体が撮影された時刻を推定する際に、検証対象海面波スペクトラムでは、船舶などの移動物体と背景との相互位置が実際とはずれて見える場合にも、正しい撮影時刻を算出することができる。これにより、船舶事故の船舶保険、海難審判、環境損害賠償などの判断資料あるいは参考資料として提出される事故状況の写真と、船舶からの申告情報時間、場所等が正しいか否か判定することができる。なお、上述した実施の形態2では、外部から候補領域Lおよび候補時間帯Tに関する情報がハッセルマン逆変換部8に入力される構成を示したが、これらの情報の入力が行われず、実測画像記憶部7に記憶された全ての実測画像に対してハッセルマン逆変換を施して実測画像海面波スペクトラムを取得し、類似性算出部61 ́が類似度を算出するように構成してもよい。また、検証対象画像が電子データで入力された場合には、当該電子データに含まれる撮影時刻から候補時間帯Tを設定してもよい。このように、候補領域Lおよび候補時間帯Tの設定方法は適宜変更可能である。また、上述した実施の形態1および実施の形態2では、候補領域Lに対して1つの位置cを割り当てる例を示したが、候補領域L内に複数の位置c1、c2、cnを設定し、当該位置c1、c2、cnと時刻tについて類似度を算出することも可能である。なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。"