JP2006252178A - 画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像から背景部分を除去して目標の類識別を確実に支援することの可能な画像処理方法および画像処理装置を提供すること。
【解決手段】海面の波状の性質とその特徴を表現するために適するエントロピーに注目し、９連結画素にエントロピーオペレータを作用させてエントロピー値を算出する。海面の波などの不規則な形状を示す画像は人間の目では識別が困難な平均濃度レベルの低い領域であり、エントロピーは大きな値を示す。これに対して船舶のエッジ部分や輪郭などのエントロピー値は比較的小さい。これをもとに二値化処理により背景と船体のエントロピー値の差を求め、その結果に基づいて背景となる海面を除去する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、目標類識別処理などと組み合わせて用いられる画像処理方法および画像処理装置に関する。

海上を捜索する哨戒機などにおいては、撮影した画像から目標を識別することが従来から行われている。例えば艦船を類識別するには、特徴点（マスト、艦橋、レーダなど）の艦首からの長さを画像から読み取り、艦長に対する各特徴点の相対的な位置関係から艦名を特定するようにしている（例えば、特許文献１を参照）。
特開２００２−３６５３６３号公報

ところで、望遠スコープなどから取得されたままの画像データは海面上の波や上空の雲などの背景画像を含むので、これらが邪魔となって確実な類識別を行いにくい。原画像から不要な背景部分を除去し、より確実な類識別を支援するための手法の提供が待たれている。
この発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、画像から背景部分を除去して目標の類識別を確実に支援することの可能な画像処理方法および画像処理装置を提供することにある。

上記目的を達成するために本発明の一態様によれば、複数の画素を含む画像データを輝度変換して輝度画像データを生成する輝度変換ステップと、前記輝度画像データにエントロピーオペレータを作用させて前記画素ごとにエントロピー値を算出する算出ステップと、前記エントロピー値が閾値以上である画素を前記画像データから除去する除去ステップとを具備することを特徴とする画像処理方法が提供される。

このような手段を講じることにより画像データは、エントロピーの大きい画素とエントロピーの小さい画素とに、閾値を境界として切り分けられる。一般に、波や雲などの不規則な画像のエントロピーは大きく、これを除去することにより目標の境界線や輪郭線などが際立ってくる。従って、エントロピー値の大きい画素を除去することで画像から背景部分を除去することができ、これにより目標の類識別を確実に支援することが可能となる。

この発明によれば、画像から背景部分を除去して目標の類識別を確実に支援することの可能な画像処理方法および画像処理装置を提供することができる。

図１は、この発明に係わる画像処理装置が用いられるシステムの一例を示す図である。図１において対潜哨戒機などの航空機１０は、望遠スコープなどにより海上を捜索する。捜索により船舶などの目標が捕捉されると、哨戒機１０の搭乗員は直ちに目標の類識別処理を開始するが、それに先立ち画像データを前処理して輪郭をより際立たせた画像を生成する。以下ではその手法につき一例を開示する。

図２は、この発明に係わる画像処理装置の実施の形態を示す機能ブロック図である。この画像処理装置は航空機１０に搭載される。図２において、望遠スコープ２０を介して監視領域が撮像され、撮像部３０により可視の画像データが生成される。この画像データは画像処理部４０に入力され、画像処理される。

画像処理部４０は、HOTLinkなどのインタフェースにより転送される画像データをインタフェース部４１を介して受信する。この画像データは記憶部４３に一時的に記憶され、入出力部５０を介したオペレータ操作により適宜読み出されて表示部６０に表示される。記憶部４３にはエントロピー画像処理プログラム４３ａも記憶されており、このプログラムに基づくＣＰＵ（Central Processing Unit）４２の演算処理により、この実施形態に係わる画像処理が実施される。

図３は、図２のＣＰＵ４２の処理手順を示すフローチャートである。図３において画像データが入力されると（ステップＳ１）、ＣＰＵ４２はこの画像データに含まれる画素の画素値を輝度変換し、て輝度値のみの輝度画像データを生成する（ステップＳ２）。次にＣＰＵ４２は、輝度画像データを複数の連結画素領域に分割する（ステップＳ３）。ここでは輝度画像データを３×３の連結画素領域分け、各領域に９つの画素が含まれるとする。

次にＣＰＵ４２は、この９連結画素間にエントロピーオペレータを作用させ、画素ごとのエントロピー値を計算する（ステップＳ４）。具体的には、各画素の輝度値をＡijとして３×３行列とし、この行列に次式のエントロピーオペレータＥを作用させることにより、３×３のエントロピー行列Ｂijが算出される。なお次式においてｌｎは自然対数である。

このステップでは、全ての画素を分割して個々の連結画素ごとにエントロピー値を算出し、全ての画素に対する演算が完了するまでこれを繰り返すようにする。このようにある程度少数の画素ごとにエントロピー演算を行うことにより、過大な演算負荷かかかることを防止できる。ＣＰＵ４２の処理能力に応じて４×４、あるいは８×８などの領域を単位としても良い。

次にＣＰＵ４２は、各画素のエントロピー値の平均値を求め、その値を閾値として二値化処理を行い、閾値以上のエントロピー値を持つ画素を画像データから除去する（ステップＳ５）。以上の手順により、図４に示す撮像されたままの画像データから、図５に示すような、より輪郭の浮き出た船体画像が抽出される。

このように本実施形態では、海面の波状の性質とその特徴を表現するために適するエントロピーに注目し、９連結画素にエントロピーオペレータを作用させてエントロピー値を算出する。海面の波などの不規則な形状を示す画像は人間の目では識別が困難な平均濃度レベルの低い領域であり、エントロピーは大きな値を示す。これに対して船舶のエッジ部分や輪郭などのエントロピー値は比較的小さい。これをもとに二値化処理により背景と船体のエントロピー値の差を求め、その結果に基づいて背景となる海面を除去するようにしている。これにより、ノイズ成分となる背景を除去することができ、平滑化およびエッジ抽出された画像を得ることができる。従って、画像から背景部分を除去して目標の類識別を確実に支援することの可能な画像処理方法および画像処理装置を提供することが可能となる。

なお、この発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

この発明に係わる画像処理装置が用いられるシステムの一例を示す図。 この発明に係わる画像処理装置の実施の形態を示す機能ブロック図。 図２のＣＰＵ４２の処理手順を示すフローチャート。 撮像された画像データを示す図。 エントロピー画像処理された画像データを示す図。

符号の説明

１０…航空機、２０…望遠スコープ、３０…撮像部、４０…画像処理部、４１…インタフェース部、４２…ＣＰＵ（Central Processing Unit）、４３…記憶部、４３ａ…エントロピー画像処理プログラム、５０…入出力部、６０…表示部

Claims (6)

1. 複数の画素を含む画像データを輝度変換して輝度画像データを生成する輝度変換ステップと、
   前記輝度画像データにエントロピーオペレータを作用させて前記画素ごとにエントロピー値を算出する算出ステップと、
   前記エントロピー値が閾値以上である画素を前記画像データから除去する除去ステップとを具備することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記算出ステップは、
   前記輝度画像データを複数の連結画素領域に分割し、この前記連結画素流域を単位としてこの連結画素流域に含まれる画素ごとに前記エントロピーオペレータを作用させることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記除去ステップは、前記画素ごとのエントロピー値の平均値を閾値としてこの平均値以上のエントロピー値を持つ画素を前記画像データから除去することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
4. 複数の画素を含む画像データを生成する撮像部と、
   前記画像データを入力される画像処理部とを具備し、
   この画像処理部は、
   前記画像データを輝度変換して輝度画像データを生成し、
   前記輝度画像データにエントロピーオペレータを作用させて前記画素ごとにエントロピー値を算出し、
   前記エントロピー値が閾値以上である画素を前記画像データから除去することを特徴とする画像処理装置。
5. 前記画像処理部は、
   前記輝度画像データを複数の連結画素領域に分割し、この前記連結画素流域を単位としてこの連結画素流域に含まれる画素ごとに前記エントロピーオペレータを作用させることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記画像処理部は、前記画素ごとのエントロピー値の平均値を閾値としてこの平均値以上のエントロピー値を持つ画素を前記画像データから除去することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。

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