JP2000113159A - マルチスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置 - Google Patents
マルチスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置Info
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- 238000005286 illumination Methods 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
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- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 マルチスペクトル画像処理において、画像の
明るさ（照度等）を測定しなくても、目標抽出を可能と
し、またしきい値の設定を容易に行えることを実現す
る。 【解決手段】 ｎ次元マルチスペクトル画像を（ｎ−
１）次元角度座標に変換し、目標抽出を行う。
明るさ（照度等）を測定しなくても、目標抽出を可能と
し、またしきい値の設定を容易に行えることを実現す
る。 【解決手段】 ｎ次元マルチスペクトル画像を（ｎ−
１）次元角度座標に変換し、目標抽出を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は人工衛星、航空機、地
上車両等に搭載し、任意の明るさで撮影したマルチスペ
クトル画像と、目標物の色の比データから、マルチスペ
クトル画像内で雑音に埋もれた目標物の位置を確定する
ことが可能なマルチスペクトル画像処理を用いた目標抽
出装置に関する。
上車両等に搭載し、任意の明るさで撮影したマルチスペ
クトル画像と、目標物の色の比データから、マルチスペ
クトル画像内で雑音に埋もれた目標物の位置を確定する
ことが可能なマルチスペクトル画像処理を用いた目標抽
出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】リモートセンシングなどに使われている
マルチスペクトルセンシング技術で、最近代表的なもの
としては、波長帯域で、0.4 〜0.5 μｍ（青）、0.5 〜
0.6 μｍ（緑）、0.6 〜0.7 μｍ（赤）、0.75〜0.9 μ
ｍ（近赤外）等を用いた４バンドのマルチスペクトル撮
像装置がある。このマルチスペクトル画像を用いて目標
物を抽出するための手法として、従来のものは、撮像し
た画像の明るさ（照度等）を測定し、目標物の色データ
から目標物の光の反射強度を求めて、目標抽出を行って
いた。
マルチスペクトルセンシング技術で、最近代表的なもの
としては、波長帯域で、0.4 〜0.5 μｍ（青）、0.5 〜
0.6 μｍ（緑）、0.6 〜0.7 μｍ（赤）、0.75〜0.9 μ
ｍ（近赤外）等を用いた４バンドのマルチスペクトル撮
像装置がある。このマルチスペクトル画像を用いて目標
物を抽出するための手法として、従来のものは、撮像し
た画像の明るさ（照度等）を測定し、目標物の色データ
から目標物の光の反射強度を求めて、目標抽出を行って
いた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の方式では、撮像
画面内に反射率が既知の反射板等を設置し、目標物と同
時に撮像することで画像の明るさ（照度等）を知る必要
があった。また画像の明るさ（照度）が変わるとしきい
値設定のための目標物の座標が変化するため、しきい値
の設定が複雑になり、マルチスペクトル処理のためのバ
ンド数をむやみに増やすことができなかった。
画面内に反射率が既知の反射板等を設置し、目標物と同
時に撮像することで画像の明るさ（照度等）を知る必要
があった。また画像の明るさ（照度）が変わるとしきい
値設定のための目標物の座標が変化するため、しきい値
の設定が複雑になり、マルチスペクトル処理のためのバ
ンド数をむやみに増やすことができなかった。
【０００４】本発明は上記事情に艦みてなされたもの
で、画像の明るさ（照度等）を測定しなくても目標の抽
出を可能とし、また画像の明るさが変化したりバンド数
が増えたりしても、しきい値の設定が容易にできるマル
チスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置を提供する
ことを目的としている。
で、画像の明るさ（照度等）を測定しなくても目標の抽
出を可能とし、また画像の明るさが変化したりバンド数
が増えたりしても、しきい値の設定が容易にできるマル
チスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置を提供する
ことを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明に係わるマルチス
ペクトル画像処理を用いた目標抽出装置は、ｎ個の波長
帯域で取得したデジタル化されたｎバンドのマルチスペ
クトル画像と、既知である抽出したい目標物の色の比デ
ータから、マルチスペクトル画像各点のｎ次元の色強度
データを（ｎ−１）次元の角度データに変換する。（ｎ
−１）次元の角度座標の中心に目標物の座標を位置さ
せ、目標物の色の比データの分散と雑音源の座標とその
分散からしきい値を設定する。しきい値の内部空間に含
まれる角度データを目標物と判定し、マルチスペクトル
画像上で、抽出結果を表示する。
ペクトル画像処理を用いた目標抽出装置は、ｎ個の波長
帯域で取得したデジタル化されたｎバンドのマルチスペ
クトル画像と、既知である抽出したい目標物の色の比デ
ータから、マルチスペクトル画像各点のｎ次元の色強度
データを（ｎ−１）次元の角度データに変換する。（ｎ
−１）次元の角度座標の中心に目標物の座標を位置さ
せ、目標物の色の比データの分散と雑音源の座標とその
分散からしきい値を設定する。しきい値の内部空間に含
まれる角度データを目標物と判定し、マルチスペクトル
画像上で、抽出結果を表示する。
【０００６】
【作用】画像の明るさ（照度等）を知る必要が無く、ま
たしきい値の設定が容易である。
たしきい値の設定が容易である。
【０００７】
【実施例】まず簡単のために、３バンドのマルチスペク
トル画像処理について説明する。波長の感度帯域が図２
で表される３つのセンサを用いて取得したマルチスペク
トル画像を図３とする。マルチスペクトル画像データ
は、Ｘij＝（Ｂ，Ｒ，Ｎ）で、表される。ここでＸijは
図４に示すように画像の中の任意の点の位置を示す。
Ｂ、Ｒ、Ｎはその点の青（Ｂ）の信号強度、赤（Ｒ）の
信号強度、近赤外（Ｎ）の信号強度である。従来の方法
では、この強度データを図４の全画面にわたって計算
し、ベクトルとして３次元座標上にプロットしていき、
図５の様な結果を得る。目標の周りにしきい値を設定す
ることにより、目標抽出を行う。しかしながらこの方法
では、しきい値を設定するために画像の明るさ（照度
等）に関する情報が必要で、またしきい値自体も明るさ
により３次元座標の中で動いてしまう。
トル画像処理について説明する。波長の感度帯域が図２
で表される３つのセンサを用いて取得したマルチスペク
トル画像を図３とする。マルチスペクトル画像データ
は、Ｘij＝（Ｂ，Ｒ，Ｎ）で、表される。ここでＸijは
図４に示すように画像の中の任意の点の位置を示す。
Ｂ、Ｒ、Ｎはその点の青（Ｂ）の信号強度、赤（Ｒ）の
信号強度、近赤外（Ｎ）の信号強度である。従来の方法
では、この強度データを図４の全画面にわたって計算
し、ベクトルとして３次元座標上にプロットしていき、
図５の様な結果を得る。目標の周りにしきい値を設定す
ることにより、目標抽出を行う。しかしながらこの方法
では、しきい値を設定するために画像の明るさ（照度
等）に関する情報が必要で、またしきい値自体も明るさ
により３次元座標の中で動いてしまう。
【０００８】本発明は、以下のような手法でこの問題を
解決する。
解決する。
【０００９】反射率計またはマルチスペクトル画像から
直接求めた目標物の色の比データの平均値を（ＴB ，Ｔ
R ，ＴN ）とおく。この平均値は比データなので任意の
比例定数ｋを用いて（ｋＴB ，ｋＴR ，ｋＴN ）と各要
素をｋ倍したものを用いても構わない。画像の任意の点
の画像データをＸij＝（Ｂ，Ｒ，Ｎ）とした時に Ｙ＝（Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 ）
直接求めた目標物の色の比データの平均値を（ＴB ，Ｔ
R ，ＴN ）とおく。この平均値は比データなので任意の
比例定数ｋを用いて（ｋＴB ，ｋＴR ，ｋＴN ）と各要
素をｋ倍したものを用いても構わない。画像の任意の点
の画像データをＸij＝（Ｂ，Ｒ，Ｎ）とした時に Ｙ＝（Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 ）
【００１０】
【数１】
【００１１】なるベクトルＹを定義する。Ｙを３次元空
間上で図示すると図６の様になるが、この時画像の明る
さ（照度等）によって、Ｙの大きさは変化するが、向き
は変わらないので、Ｙ' ＝ｋＹ（ｋは比例定数）と定義
されるベクトルＹ' は、同一物体を明るさを変えて撮像
したときのベクトルと考えられる。そこで、ベクトルＹ
を表すために図６に示される角度θ1 、θ2 を用いる。
間上で図示すると図６の様になるが、この時画像の明る
さ（照度等）によって、Ｙの大きさは変化するが、向き
は変わらないので、Ｙ' ＝ｋＹ（ｋは比例定数）と定義
されるベクトルＹ' は、同一物体を明るさを変えて撮像
したときのベクトルと考えられる。そこで、ベクトルＹ
を表すために図６に示される角度θ1 、θ2 を用いる。
【００１２】θ1 、θ2 は、式を用いて次のように計
算される。
算される。
【００１３】
【数２】
【００１４】
【数３】
【００１５】ここでθ1 、θ2 の値の範囲は、Ｘ1 , Ｘ
2 , Ｘ3 ≧０であることから、０〜π／２（rad ）であ
る。また式でＸ3 を√２倍しているのは、目標物をθ
1 θ2 平面上で常に座標（π／４，π／４）に位置させ
るためである。
2 , Ｘ3 ≧０であることから、０〜π／２（rad ）であ
る。また式でＸ3 を√２倍しているのは、目標物をθ
1 θ2 平面上で常に座標（π／４，π／４）に位置させ
るためである。
【００１６】この（θ1 ，θ2 ）を２次元座標軸上でプ
ロットすると、図７の様になる。この時、目標物の色デ
ータ平均値は、式から Ｙ（目標）＝（Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 ）
ロットすると、図７の様になる。この時、目標物の色デ
ータ平均値は、式から Ｙ（目標）＝（Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 ）
【００１７】
【数４】
【００１８】となる。、、式よりθ1 ＝π／４(r
ad) 、θ2 ＝π／４(rad) となり、図７の座標上で、目
標物の色データ平均値はθ1 θ2 平面上で常に座標（π
／４，π／４）に位置する。そこで、改めてθ1 −π／
４をθ1 、θ2 −π／４をθ2とおけば、目標物の色デ
ータ平均値は図８に示すように、θ1 θ2 平面上で常に
（０，０）に位置し、座標の中心に位置させることがで
きる。
ad) 、θ2 ＝π／４(rad) となり、図７の座標上で、目
標物の色データ平均値はθ1 θ2 平面上で常に座標（π
／４，π／４）に位置する。そこで、改めてθ1 −π／
４をθ1 、θ2 −π／４をθ2とおけば、目標物の色デ
ータ平均値は図８に示すように、θ1 θ2 平面上で常に
（０，０）に位置し、座標の中心に位置させることがで
きる。
【００１９】しきい値の設定は、以上の方法により、θ
1 θ2 平面上で目標物色データ平均値が常に座標の中心
にあり、明るさ（照度等）の変化でしきい値が動くこと
が無いため、設定が容易になる。図８の例では、目標物
の色の比データの分散と雑音源の座標とその分散から、
しきい値の集合が楕円を形成するように設定している。
（θ1 ，θ2 ）が楕円の内部に入った時に目標と判定す
る。
1 θ2 平面上で目標物色データ平均値が常に座標の中心
にあり、明るさ（照度等）の変化でしきい値が動くこと
が無いため、設定が容易になる。図８の例では、目標物
の色の比データの分散と雑音源の座標とその分散から、
しきい値の集合が楕円を形成するように設定している。
（θ1 ，θ2 ）が楕円の内部に入った時に目標と判定す
る。
【００２０】抽出結果の表示は、図４で示される画面上
で、任意の色で目標物と認識された位置に点を打つこと
により行う。
で、任意の色で目標物と認識された位置に点を打つこと
により行う。
【００２１】以上３バンドの場合について説明したが、
次に一般的なｎバンドのマルチスペクトル画像の処理法
について説明する。反射率計またはマルチスペクトル画
像から直接求めた目標物の色の比データの平均値を（Ｔ
1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 ，・・・，Ｔn ）とおく。この平均値は
比データなので任意の比例定数ｋを用いて（ｋＴ1 ，ｋ
Ｔ2 ，ｋＴ3 ，・・・，ｋＴn ）と各要素をｋ倍したも
のを用いても構わない。画像の任意の点の画像データを
Ｘij＝（Ｄ1 ，Ｄ2 ，Ｄ3 ，・・・，Ｄn ）とした時に Ｙ＝（Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 , ・・・，Ｘn-1 ，Ｘn ）
次に一般的なｎバンドのマルチスペクトル画像の処理法
について説明する。反射率計またはマルチスペクトル画
像から直接求めた目標物の色の比データの平均値を（Ｔ
1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 ，・・・，Ｔn ）とおく。この平均値は
比データなので任意の比例定数ｋを用いて（ｋＴ1 ，ｋ
Ｔ2 ，ｋＴ3 ，・・・，ｋＴn ）と各要素をｋ倍したも
のを用いても構わない。画像の任意の点の画像データを
Ｘij＝（Ｄ1 ，Ｄ2 ，Ｄ3 ，・・・，Ｄn ）とした時に Ｙ＝（Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 , ・・・，Ｘn-1 ，Ｘn ）
【００２２】
【数５】
【００２３】なるベクトルＹを定義する。Ｙはｎ次元空
間上のベクトルと考えられる。この時画像の明るさ（照
度等）によって、Ｙの大きさは変化するが、向きは変わ
らないので、Ｙ’＝ｋＹ（ｋは比例定数）と定義される
ベクトルＹ’は、同一物体を明るさを変えて撮像したと
きのベクトルと考えられる。そこで、ｎ次元ベクトルＹ
を表すのに（ｎ−１）個の角度θ1 、θ2 、・・・、θ
n-1 を用いる。
間上のベクトルと考えられる。この時画像の明るさ（照
度等）によって、Ｙの大きさは変化するが、向きは変わ
らないので、Ｙ’＝ｋＹ（ｋは比例定数）と定義される
ベクトルＹ’は、同一物体を明るさを変えて撮像したと
きのベクトルと考えられる。そこで、ｎ次元ベクトルＹ
を表すのに（ｎ−１）個の角度θ1 、θ2 、・・・、θ
n-1 を用いる。
【００２４】θ1 、θ2 、・・・、θn-1 は、式を用
いて次のように計算される。
いて次のように計算される。
【００２５】
【数６】
【００２６】
【数７】
【００２７】
【数８】
【００２８】ここでθ1 、θ2 、・・・、θn-1 の値の
範囲は、Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 , ・・・,Ｘn ≧０であるこ
とから、０〜π／２（rad ）である。また式でＸ3 を
√２倍、式でＸn を√（ｎ−１）倍しているのは、目
標物をθ1 θ2 ・・・θn-1 空間面上で常に座標（π／
４，π／４，・・・，π／４）に位置させるためであ
る。
範囲は、Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 , ・・・,Ｘn ≧０であるこ
とから、０〜π／２（rad ）である。また式でＸ3 を
√２倍、式でＸn を√（ｎ−１）倍しているのは、目
標物をθ1 θ2 ・・・θn-1 空間面上で常に座標（π／
４，π／４，・・・，π／４）に位置させるためであ
る。
【００２９】この（θ1 ，θ2 ，・・・，θn-1 ）は、
（ｎ−１）次元の直交空間を形作る。この時、目標物の
色データ平均値は、式から Ｙ（目標）＝（Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 , ・・・, Ｘn ）
（ｎ−１）次元の直交空間を形作る。この時、目標物の
色データ平均値は、式から Ｙ（目標）＝（Ｘ1 , Ｘ2 , Ｘ3 , ・・・, Ｘn ）
【００３０】
【数９】
【００３１】となる。、、、式よりθ1 ＝θ2
＝・・・＝θn-1 ＝π／４(rad) となり、目標物の色デ
ータ平均値は、（ｎ−１）次元の直交空間上で常に座標
（π／４，π／４，・・・，π／４）に位置する。そこ
で改めて、θ1 −π／４をθ1、θ2 −π／４をθ2 、
・・・、θn-1 −π／４をθn-1 とおけば、目標物の色
データ平均値は（ｎ−１）次元の直交空間上で常に
（０，０，・・・，０）に位置し、座標の中心に位置さ
せることができる。
＝・・・＝θn-1 ＝π／４(rad) となり、目標物の色デ
ータ平均値は、（ｎ−１）次元の直交空間上で常に座標
（π／４，π／４，・・・，π／４）に位置する。そこ
で改めて、θ1 −π／４をθ1、θ2 −π／４をθ2 、
・・・、θn-1 −π／４をθn-1 とおけば、目標物の色
データ平均値は（ｎ−１）次元の直交空間上で常に
（０，０，・・・，０）に位置し、座標の中心に位置さ
せることができる。
【００３２】しきい値の設定は、（θ1 ，θ2 ，・・
・，θn-1 ）が構成する（ｎ−１）次元直交空間上で、
θ1 ＝θ2 ＝・・・＝θn-1 ＝０(rad) の点の周りに、
しきい値空間を設定し、その内部に（θ1 ，θ2 ，・・
・，θn-1 ）が入ったときに目標と判断する。そのしき
い値空間の設定法は、例えば目標物の色の比データの分
散と雑音源の座標とその分散を考慮し、お互いをうまく
分離するような（ｎ−１）次元の楕円面を描いて、その
内部に（θ1 ，θ2 ，・・・，θn-1 ）が入った時に目
標と判定する。これはコンピューター上で容易にプログ
ラムが可能である。
・，θn-1 ）が構成する（ｎ−１）次元直交空間上で、
θ1 ＝θ2 ＝・・・＝θn-1 ＝０(rad) の点の周りに、
しきい値空間を設定し、その内部に（θ1 ，θ2 ，・・
・，θn-1 ）が入ったときに目標と判断する。そのしき
い値空間の設定法は、例えば目標物の色の比データの分
散と雑音源の座標とその分散を考慮し、お互いをうまく
分離するような（ｎ−１）次元の楕円面を描いて、その
内部に（θ1 ，θ2 ，・・・，θn-1 ）が入った時に目
標と判定する。これはコンピューター上で容易にプログ
ラムが可能である。
【００３３】抽出結果の表示は、図４で示される画面上
で、任意の色で目標物と認識された位置に点を打つこと
により行う。
で、任意の色で目標物と認識された位置に点を打つこと
により行う。
【００３４】
【発明の効果】以上述べたように、本発明に係わるマル
チスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置によれば、
従来の方式では成し得なかった画像の明るさ（照度等）
の測定を行わずに目標の抽出を可能とし、また画像の明
るさが変化したりバンド数が増えたりしても、しきい値
を容易に設定することが可能となる。
チスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置によれば、
従来の方式では成し得なかった画像の明るさ（照度等）
の測定を行わずに目標の抽出を可能とし、また画像の明
るさが変化したりバンド数が増えたりしても、しきい値
を容易に設定することが可能となる。
【００３５】
【図１】本装置の処理の流れである。
【図２】３種類のセンサのバンド幅と感度の一例であ
る。
る。
【図３】マルチスペクトル画像の一例である。
【図４】画像の座標値を示す。
【図５】従来方式の目標抽出法の一例である。
【図６】３次元座標を２次元角度座標で表現した図であ
る。
る。
【図７】２次元角度座標上の目標と雑音の一例である。
【図８】２次元角度座標を用いた目標抽出の一例であ
る。
る。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１１年９月１３日（１９９９．９．１
３）
３）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
Claims (5)
- 【請求項１】 任意の明るさで異なるｎ個の光の波長帯
域を利用して撮影されたｎバンドのマルチスペクトル画
像と、既知である抽出したい目標物の色の比データをコ
ンピュータに取り込む手段。（図１）。 - 【請求項２】 ｎバンドのマルチスペクトル画像データ
を（ｎ−１）次元の角度データに変換する手段。 - 【請求項３】 角度０〜π／２（rad ）の範囲で定義さ
れた（ｎ−１）次元角度座標上で、目標物の座標を中心
に位置させる手段。 - 【請求項４】 （ｎ−１）次元角度座標上で、目標物の
座標の周囲にしきい値を設定する手段。 - 【請求項５】 （ｎ−１）次元角度座標上で、任意の明
るさで撮像された目標物を抽出し、マルチスペクトル画
像上で、抽出結果を表示する手段。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28147198A JP3012927B1 (ja) | 1998-10-02 | 1998-10-02 | マルチスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28147198A JP3012927B1 (ja) | 1998-10-02 | 1998-10-02 | マルチスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP3012927B1 JP3012927B1 (ja) | 2000-02-28 |
| JP2000113159A true JP2000113159A (ja) | 2000-04-21 |
Family
ID=17639657
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28147198A Expired - Lifetime JP3012927B1 (ja) | 1998-10-02 | 1998-10-02 | マルチスペクトル画像処理を用いた目標抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3012927B1 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010137172A1 (ja) * | 2009-05-29 | 2010-12-02 | トヨタ自動車 株式会社 | 移動体用スペクトル測定装置 |
| WO2010137173A1 (ja) * | 2009-05-29 | 2010-12-02 | トヨタ自動車 株式会社 | 移動体用スペクトル測定装置 |
| WO2010137175A1 (ja) * | 2009-05-29 | 2010-12-02 | トヨタ自動車 株式会社 | 移動体用スペクトル測定装置 |
| JP2010276556A (ja) * | 2009-05-29 | 2010-12-09 | Toyota Motor Corp | 移動体用スペクトル測定装置 |
| JP2010276557A (ja) * | 2009-05-29 | 2010-12-09 | Toyota Motor Corp | 移動体用スペクトル測定装置 |
| CN102428356A (zh) * | 2009-05-29 | 2012-04-25 | 丰田自动车株式会社 | 移动体用光谱测定装置 |
| US9036147B2 (en) | 2009-05-29 | 2015-05-19 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Spectrum measuring apparatus |
| CN111739309A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-02 | 湖南星图空间信息技术有限公司 | 一种基于遥感技术的车流监控装置 |
-
1998
- 1998-10-02 JP JP28147198A patent/JP3012927B1/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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