JP2005106744A - 画像解析装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 台風の中心位置の識別精度を向上させるとともに、画像解析を自動化させた画像解析装置を提供する。
【解決手段】 気象観測衛星により撮影された地表上の雲分布を示す画像データから台風の中心位置を識別可能な画像解析装置１であって、上記画像データについて画素ごとの輝度レベルを量子化する輝度量子化処理部２と、上記画像データから、所定サイズのエリアであって、輝度レベルが所定の閾値以上である画素がエリア内に所定数以上存在するエリアを識別エリアとして抽出するエリア抽出部３と、量子化された輝度レベルを異なる２つの方向にそれぞれ画素位置ごとに積算する第１の輝度積算処理部４と、積算結果に基づいて台風の中心位置を識別する中心位置識別処理部５により構成される。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像解析装置に係り、さらに詳しくは、気象観測衛星などの気象観測手段により撮影された地表の気象状態を示す画像データから台風の中心位置を識別可能な画像解析装置の改良に関する。

気象観測の結果から台風の進路や大きさを予測するには、台風の中心位置を識別する必要がある。台風（熱帯低気圧のうち、中心付近の最大風速が所定値以上であるもの）の中心位置の識別は、例えば、気象観測衛星（気象庁の気象衛星「ひまわり」などの静止衛星）から配信される画像データに基づいて行われ、気象観測衛星によって撮影された地表上の雲分布を示す画像（雲画像）から中心位置が識別される。

図９は、台風の中心位置を識別可能な従来の画像解析装置の構成を示したブロック図である。この画像解析装置１００は、判定エリア入力部１０１、量子化処理部１０２、台風中心追跡処理部１０３及び表示部１０４からなり、画像データの各画素について輝度レベルを量子化し、量子化後の画像データに基づいて台風の中心位置の識別を行っている（例えば、特許文献１）。

画像解析装置１００では、まず、判定エリア入力部１０１におけるユーザ操作に基づいて、台風の中心位置の解析を行うためのエリア（判定エリア）が指定される。量子化処理部１０２は、気象観測衛星から配信された画像データのうち、判定エリア入力部１０１において指定された判定エリアについて、輝度レベルの量子化処理を行っている。この量子化処理は、所定の閾値に基づいて画素ごとの輝度レベルを２値化（「０」または「１」）することにより行われる。この量子化された輝度レベルは、雲が存在するか否かに対応している。

台風中心追跡処理部１０３は、量子化後の画像データに基づいて、台風の中心位置の識別を行っている。中心位置は、量子化された輝度レベルから雲が存在しない領域を判別し、この領域の最大幅を求めることによって識別される。雲が存在しない領域（台風の「目」に相当）の最大幅は、直交する２つの方向についてそれぞれ求められ、各最大幅における中心線の交点が中心位置であるとみなされる。次に、台風中心追跡処理部１０３は、識別した台風の中心位置を中心とするエリアを指定し、新たに配信される画像データに対して同様の識別処理を行う。この様にして、台風の中心位置が順次に識別されるので、台風の進路を表示部１０４に時系列に表示させることができる。

図１０は、気象観測衛星により撮影された雲画像を示した図であり、図１１は、従来の画像解析装置における量子化後の画像データについて要部を拡大して示した図である。ユーザは、この雲画像１１０に基づいて、台風１１１の中心付近において雲が存在していない領域（台風の目１１２）を含むエリアを判定エリア１１３として指定する。量子化処理部１０２は、雲画像１１０のうち、ユーザにより指定された判定エリア１１３内の輝度レベルを量子化する。この量子化処理では、雲が存在すれば「１」、雲が存在しなければ「０」が画素ごとに割り振られる。すなわち、「０」が集まっている領域が雲のない領域、つまり、台風の目１１２であり、この領域の最大幅から台風１１１の中心位置１１６が識別される。具体的には、Ｘ方向（経度方向）の最大幅の中心線１１４と、Ｙ方向（緯度方向）の最大幅の中心線１１５との交点が中心位置１１６であると識別される。

上述した従来の画像解析装置では、台風の中心位置の識別精度が低いという問題があった。一般に、台風の目の形は、完全な円であるものは少なく、円とは異なる歪な形状であったり、螺旋形状であったりする。ところが、従来の識別処理では、単純に雲が存在しない領域の最大幅から中心位置が決定されるので、正確な中心位置が得られない場合が多いと考えられる。また、中心位置の解析を行うためのエリアを予めユーザが指定しなければならないので、エリア指定のための操作入力が煩わしいとともに、画像解析の自動化が困難であるという問題もあった。
特開２０００−９８０５５号公報

上述した通り、従来の画像解析装置では、台風の中心位置の識別精度が低いという問題があった。また、中心位置の解析を行うためのエリアを予めユーザが指定しなければならないので、エリア指定のための操作入力が煩わしいとともに画像解析の自動化が困難であるという問題があった。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、台風の中心位置の識別精度を向上させた画像解析装置を提供することを目的としている。また、入力作業を軽減することができる画像解析装置を提供することを目的としている。さらに、画像解析の自動化が容易な画像解析装置を提供することを目的としている。

本発明による画像解析装置は、気象観測手段により撮影された地表の気象状態を示す画像データから台風の中心位置を識別可能な画像解析装置であって、上記画像データについて画素ごとの輝度レベルを量子化する輝度量子化手段と、量子化された輝度レベルを異なる２つの方向にそれぞれ画素位置ごとに積算する第１の輝度積算手段と、積算結果に基づいて台風の中心位置を識別する中心位置識別手段により構成される。

この様な構成によれば、量子化した輝度レベルを画素位置ごとに積算することによって中心位置が識別されるので、台風の目の形が完全な円でない場合であっても、正確な中心位置を得ることができる。具体的には、上記第１の輝度積算手段が、直交する第１の積算方向及び第２の積算方向にそれぞれ輝度レベルを積算し、上記中心位置識別手段が、上記第１の積算方向についての積算結果が最小となる画素位置、及び、上記第２の積算方向についての積算結果が最小となる画素位置から台風の中心位置を識別することにより、中心位置を高精度に決定することができる。

また、本発明による画像解析装置は、上記構成に加え、上記画像データから、所定サイズのエリアであって、輝度レベルが所定の閾値以上である画素がエリア内に所定数以上存在するエリアを識別エリアとして抽出するエリア抽出手段を備え、上記中心位置識別手段が、上記第１の輝度積算手段が上記識別エリアについて積算した輝度レベルの積算結果に基づいて中心位置を識別するように構成される。この様な構成によれば、画像データから識別エリアが抽出され、抽出された識別エリアについて積算された輝度レベルの積算結果に基づいて中心位置の識別処理が行われるので、エリアを指定するための操作入力を行う必要がなく、中心位置を識別するための画像解析を自動化することができる。

本発明による画像解析装置によれば、量子化した輝度レベルを画素位置ごとに積算することによって台風の中心位置が識別されるので、中心位置を高精度で求めることができる。また、画像データから識別エリアが抽出され、識別エリアについての積算結果に基づいて中心位置の識別処理が行われるので、エリアを指定するための操作入力を行う必要がなく、入力作業を軽減することができるとともに、中心位置を識別するための画像解析を自動化することができる。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１による画像解析装置の一構成例を示したブロック図である。本実施の形態による画像解析装置１は、輝度量子化処理部２、エリア抽出部３、第１の輝度積算処理部４、中心位置識別処理部５及び表示部６により構成され、気象観測衛星により撮影された画像データについて量子化した輝度レベルを積算することによって、台風の中心位置の識別を行っている。上記画像データは、地表上の雲分布に対応する輝度データからなる。

輝度量子化処理部２は、気象観測衛星から配信された画像データについて、画素ごとに輝度レベルの量子化処理を行っている。この量子化処理は、入力された画像データの全領域に対して行われ、所定の閾値に基づいて輝度レベルが２値化される。ここでは、「０」または「１」に量子化されるものとし、「０」は雲が存在していない状態に対応し、「１」は雲が存在している状態に対応する。

エリア抽出部３は、量子化後の画像データから、台風の中心位置の解析を行うためのエリア（識別エリア）の抽出を行っている。識別エリアの抽出は、輝度量子化処理部２による量子化処理後の画像データに基づいて行われ、所定サイズのエリア内に輝度レベルが所定の閾値以上である画素が所定数以上存在するエリアが識別エリアとして抽出される。つまり、雲画像の中で雲がある程度纏まって存在する領域を識別エリアとして自動的に抽出することができる。なお、識別エリアが複数抽出された場合には、全ての識別エリアに対し順次に以下の処理が行われるものとする。

第１の輝度積算処理部４は、量子化された輝度レベルの積算処理を行っている。輝度レベルの積算処理は、エリア抽出部３により抽出された識別エリアに対して行われ、異なる２つの方向にそれぞれ輝度レベルが積算される。ここでは、直交するＸ方向（経度方向）及びＹ方向（緯度方向）をそれぞれ積算方向とし、輝度レベルがこれらの方向に画素位置ごとに積算されるものとする。

中心位置識別処理部５は、輝度レベルの積算結果に基づいて台風の中心位置の識別処理を行っている。この識別処理は、第１の輝度積算処理部４により積算された輝度レベルの積算値に基づいて行われ、各積算方向についての積算値が最小となる画素位置から中心位置が求められる。すなわち、Ｘ方向についての積算値が最小となる画素位置と、Ｙ方向についての積算値が最小となる画素位置とから中心位置を決定することができる。この様にして識別された台風の中心位置は、表示部６に雲画像とともに表示される。

図２は、図１の画像解析装置において量子化後の画像データから抽出されたエリア内における画素ごとの輝度レベルの一例を示した図である。本実施の形態では、まず、気象観測衛星により撮影された雲画像から台風の目を含む領域がエリア抽出部３によって識別エリア１１として抽出される。

この識別エリア１１内の量子化された輝度レベルの積算値に基づいて台風の中心位置１２の識別が行われる。すなわち、Ｙ方向に輝度レベル（「０」または「１」）を積算（加算）した積算値が、Ｘ方向の画素位置ごとに求められ、この積算値が最小となる画素位置Ａ１が判別される。同様にして、Ｘ方向に輝度レベルを積算した積算値が、Ｙ方向の画素位置ごとに求められ、この積算値が最小となる画素位置Ａ２が判別される。これらの判別結果から、中心位置１２は、（Ａ１，Ａ２）であると決定することができる。

図３のステップＳ１０１〜Ｓ１０５は、図１の画像解析装置における画像データの解析動作の一例を示したフローチャートである。まず、輝度量子化処理部２は、気象観測衛星から地表上の雲分布を示す画像データが入力されると（ステップＳ１０１）、全領域について輝度レベルの量子化処理を行う（ステップＳ１０２）。

次に、エリア抽出部３は、量子化後の画像データから台風の目を含む領域を識別エリアとして抽出する（ステップＳ１０３）。第１の輝度積算処理部４は、抽出された識別エリアについて輝度レベルの積算処理を行い（ステップＳ１０４）、中心位置識別処理部５によって積算結果から台風の中心位置が識別される（ステップＳ１０５）。

本実施の形態によれば、量子化した輝度レベルを画素位置ごとに積算することによって中心位置の識別が行われるので、雲の分布に応じた重み付けを行うことができる。従って、台風の目の形が完全な円でない場合や、目の輪郭が歪な形である場合であっても、正確な中心位置を推定することができる。また、画像データから識別エリアが抽出され、この識別エリアについての積算結果に基づいて中心位置の識別処理が行われるので、エリアを指定するための操作入力を行う必要がなく、中心位置を識別するための画像解析を自動化することができる。

なお、本実施の形態では、識別エリアの抽出において、エリア内に輝度レベルが所定の閾値以上である画素が所定数以上存在するエリアが識別エリアとして抽出される場合の例について説明したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、量子化後の画像データから雲領域（雲が集まっている領域）の輪郭を判別し、この雲領域の中心をエリアの中心とするエリアが識別エリアとして抽出されるようなものであっても良い。この場合、雲領域の中心の判別には、従来技術として説明した方法を用いることができる。すなわち、雲領域のＸ方向における最大幅と、Ｙ方向における最大幅とをそれぞれ求め、各最大幅における中心線の交点が当該雲領域の中心であるとみなされる。このようにしても、台風の中心位置の解析を行うためのエリアを自動抽出することができる。

また、本実施の形態では、気象観測衛星により撮影された画像データについて、台風の中心位置の解析が行われる場合の例について説明したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、地表上に設置された複数の気象観測レーダーにより撮影された画像データに基づいて、中心位置の解析が行われるようなものであっても良い。一般に、台風の中心付近では、激しい降雨を伴うことが多い。このため、地表上の降水分布に対応する輝度データからなる画像データを配信する気象観測レーダーを用いることによっても、台風の中心位置を高精度で求めることができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、量子化された輝度レベルの積算結果を直接用いて台風の中心位置の識別が行われる場合の例について説明した。これに対し、本実施の形態では、積算結果を最適化して用いることによって識別精度を向上させている。

図４は、本発明の実施の形態２による画像解析装置の一構成例を示したブロック図である。本実施の形態による画像解析装置２０は、図１の画像解析装置１（実施の形態１）と比較すれば、最適化処理部２１を備えている点で異なる。この最適化処理部２１は、第１の輝度積算処理部４により積算された画素位置ごとの積算値を最適化する統計処理を行っている。この統計処理は、Ｘ方向及びＹ方向についての積算値をそれぞれ最小２乗法に基づいて最適化することによって行われる。例えば、画素位置ごとの積算値データに対して、多項式や有理関数を用いて曲線近似が行われる。

中心位置識別処理部５は、最適化処理部２１による最適化処理後の積算値に基づいて中心位置の識別処理を行っている。すなわち、Ｘ方向についての積算値の近似曲線が最小となる画素位置と、Ｙ方向についての積算値の近似曲線が最小となる画素位置とから中心位置が決定される。

本実施の形態によれば、積算値のばらつきを抑制することができるので、より正確に中心位置を識別することができる。

実施の形態３．
図５は、本発明の実施の形態３による画像解析装置の一構成例を示したブロック図である。本実施の形態による画像解析装置３０は、図１の画像解析装置１（実施の形態１）と比較すれば、第２の輝度積算処理部３１を備えている点で異なる。この画像解析装置３０では、識別した台風の中心位置に基づいて、識別結果の妥当性の検査や台風の目の大きさの推定を行うことができる。

第２の輝度積算処理部３１は、中心位置識別処理部５により識別された中心位置を中心とする異なる半径の円について、円周方向に輝度レベルを積算する積算処理を行っている。この積算処理は、量子化された輝度レベルを異なる半径の円ごとに積算することによって行われ、中心位置からの雲の分布を判別することができる。すなわち、表示部６に表示される積算結果に基づいて、ユーザは、識別された中心位置の妥当性を検査したり、台風の目の大きさを推定することができる。

図６は、図５の画像解析装置において識別された中心位置を中心とする異なる円の一例を示した図である。本実施の形態では、識別された中心位置１２を中心とする異なる半径の円３２ごとに輝度レベルの積算処理が行われる。この積算処理は、識別エリア１１について行われ、中心からの距離ごとに円周方向の積算値が求められる。雲が存在しない領域では、積算値はゼロとなり、円周上に雲が多く存在すれば、積算値は大きくなるので、この様な中心位置１２からの雲の分布に基づいて、中心位置１２が妥当であるか否かを検査することができる。

また、中心位置１２が妥当である場合、積算値に適切な閾値Ｂ１を設けることによって、台風の目の大きさを判別することができる。すなわち、積算値が閾値Ｂ１と一致するときの中心からの距離Ｃ１が台風の目の大きさ（半径）とみなすことができる。

本実施の形態によれば、識別結果の妥当性の検査や台風の目の大きさの推定を行うことができる。

実施の形態４．
実施の形態３では、円周方向に輝度レベルを積算することによって中心位置の妥当性が検査される場合の例について説明した。これに対し、本実施の形態では、中心位置識別処理部５により識別された中心位置を中心とする螺旋線分について、輝度レベルを積算することによって、中心位置の妥当性が検査される場合について説明する。

図７は、本発明の実施の形態４による画像解析装置において識別された中心位置を中心とする螺旋線分の一例を示した図である。本実施の形態では、中心位置識別処理部５により識別された中心位置１２を中心とする２以上の異なる螺旋線分３３について、輝度レベルの積算処理が行われる。この積算処理では、各螺旋線分３３に沿って輝度レベルがそれぞれ積算され、積算値の和が求められる。一般に、台風の雲の形は、螺旋状である場合が多い。このため、中心位置１２と上記積算値の和との間には、相関があると考えられる。従って、この様な螺旋線分についての積算結果によっても、中心位置１２の妥当性を検査することができる。

実施の形態５．
実施の形態１では、量子化後の画像データを直接用いて台風の中心位置の解析が行われる場合の例について説明した。これに対し、本実施の形態では、量子化後の画像データから雲領域を抽出し、抽出した雲領域の輪郭を平滑化して用いることによって識別精度を向上させている。

図８は、本発明の実施の形態５による画像解析装置の一構成例を示したブロック図である。本実施の形態による画像解析装置４０は、図１の画像解析装置１（実施の形態１）と比較すれば、雲領域抽出部４１及び平滑化処理部４２を備えている点で異なる。

雲領域抽出部４１は、第１の輝度量子化処理部２による量子化後の画像データから雲領域の抽出を行っている。この雲領域の抽出は、量子化された輝度レベルに基づいて行われ、雲領域の輪郭が判別される。平滑化処理部４２は、雲領域抽出部４１により抽出された雲領域の輪郭を平滑化するスムージング処理を行っている。平滑化処理後の画像データは、エリア抽出部３へ出力され、中心位置の解析が行われる。

本実施の形態によれば、量子化後の画像データから雲領域を抽出し、抽出した雲領域の輪郭を平滑化することによって、台風の中心位置を推定するのを妨げる雲部分が除去されるので、中心位置の識別精度を向上させることができる。

なお、上記各実施の形態による画像解析装置は、台風を観測するための種々のシステムに適用することができる。例えば、台風を観測する気象観測手段としての気象観測衛星又は気象観測レーダー、気象観測手段から配信される画像データを受信する受信装置、受信データを解析する解析装置及び解析結果を表示する表示装置からなる台風観測システムに適用することができる。

本発明の実施の形態１による画像解析装置の一構成例を示したブロック図である。 図１の画像解析装置において量子化後の画像データから抽出されたエリア内における画素ごとの輝度レベルの一例を示した図である。 図１の画像解析装置における画像データの解析動作の一例を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態２による画像解析装置の一構成例を示したブロック図である。 本発明の実施の形態３による画像解析装置の一構成例を示したブロック図である。 図５の画像解析装置において識別された中心位置を中心とする異なる円の一例を示した図である。 本発明の実施の形態４による画像解析装置において識別された中心位置を中心とする螺旋線分の一例を示した図である。 本発明の実施の形態５による画像解析装置の一構成例を示したブロック図である。 従来の画像解析装置の構成を示したブロック図である。 気象観測衛星により撮影された雲画像を示した図である。 従来の画像解析装置における量子化後の画像データについて要部を拡大して示した図である。

符号の説明

１，２０，３０，４０ 画像解析装置、２ 輝度量子化処理部、３ エリア抽出部、
４ 第１の輝度積算処理部、５ 中心位置識別処理部、６ 表示部、１１ 識別エリア、１２ 台風の中心位置、２１ 最適化処理部、３１ 第２の輝度積算処理部、
４１ 雲領域抽出部、４２ 平滑化処理部、Ａ１，Ａ２ 画素位置。

Claims (9)

1. 気象観測手段により撮影された地表の気象状態を示す画像データから台風の中心位置を識別可能な画像解析装置において、
   上記画像データについて画素ごとの輝度レベルを量子化する輝度量子化手段と、
   量子化された輝度レベルを異なる２つの方向にそれぞれ画素位置ごとに積算する第１の輝度積算手段と、
   積算結果に基づいて台風の中心位置を識別する中心位置識別手段とを備えたことを特徴とする画像解析装置。
2. 上記第１の輝度積算手段は、直交する第１の積算方向及び第２の積算方向にそれぞれ輝度レベルを積算し、
   上記中心位置識別手段は、上記第１の積算方向についての積算結果が最小となる画素位置、及び、上記第２の積算方向についての積算結果が最小となる画素位置から台風の中心位置を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
3. 最小２乗法に基づいて、上記第１の積算方向及び上記第２の積算方向についての積算結果をそれぞれ最適化する最適化手段を備え、
   上記中心位置識別手段は、最適化された積算結果が最小となる画素位置から中心位置を識別することを特徴とする請求項２に記載の画像解析装置。
4. 上記画像データから、所定サイズのエリアであって、輝度レベルが所定の閾値以上である画素がエリア内に所定数以上存在するエリアを識別エリアとして抽出するエリア抽出手段を備え、
   上記中心位置識別手段は、上記第１の輝度積算手段が上記識別エリアについて積算した輝度レベルの積算結果に基づいて中心位置を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
5. 上記中心位置識別手段により識別された中心位置を中心とする異なる半径の円について、円周方向に輝度レベルを積算する第２の輝度積算手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
6. 上記中心位置識別手段により識別された中心位置を中心とする２以上の螺旋線分について、螺旋線分に沿って輝度レベルを積算する第２の輝度積算手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
7. 量子化後の画像データから雲領域を抽出する雲領域抽出手段と、
   抽出された雲領域の輪郭を平滑化する平滑化手段とを備え、
   上記中心位置識別手段は、上記第１の輝度積算手段が平滑化後の画像データに基づいて積算した輝度レベルの積算結果に基づいて、中心位置を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
8. 上記気象観測手段が地表を撮影する気象観測衛星であり、上記画像データが地表上の雲分布に対応する輝度データからなることを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
9. 上記気象観測手段が地表上に設置された複数の気象観測レーダーであり、上記画像データが地表上の降水分布に対応する輝度データからなることを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。

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