JP2006284525A - 砕水画像を用いた水質推定方法、及び砕水画像処理式水質推定システム - Google Patents

砕水画像を用いた水質推定方法、及び砕水画像処理式水質推定システム Download PDF

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Abstract

【課題】 撮影作業が容易で、撮影時の条件に左右されずに水域の水質推定が可能な方法を提供する。
【解決手段】 砕水箇所Ｂの風景をビデオカメラ１で撮影してパーソナル・コンピュータ２に入力し、コンピュータ内のＣＰＵ２２は、撮影時間中の最高輝度を画素値とする最高輝度画像データを生成し、最高輝度画像内の第１輝度判別値以上の画素を抽出して砕水画像領域Ｚ１を抽出し、撮影時間中の最低輝度を画素値とする最低輝度画像データを生成し、最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１内の第２輝度判別値未満の画素を抽出して非砕水画像領域Ｚ２を抽出し、画素輝度の時間的平均値を非砕水画像領域Ｚ２の全画素について算出した後、空間的平均を非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、この画像処理を各画素の光三原色成分について行い、ＬG／ＬBを葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBを濁度指標値として出力する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、水が砕ける箇所（以下、「砕水箇所」という。）の風景をビデオカメラで撮影したビデオ画像（以下、「砕水画像」という。）を用いて富栄養化や汚濁等の水質悪化を推定する方法、及びビデオカメラとコンピュータを用いて砕水画像を処理して水質を推定するシステムに関するものである。
従来、湖沼や内海などの閉鎖性水域において、いわゆる生ゴミや家庭排水等が流入すると、水中の窒素やリンの濃度が高まり、水が「富栄養化」の状態となる。水が富栄養化すると、水中の植物プランクトンなどの栄養分となる塩類の濃度が上昇し、植物プランクトンの大量増殖を引き起こし、いわゆる「赤潮」という現象が発生する。
このため、水域の水質をつねに監視するモニタリングが必要であるが、そのための方法としては、地球の上空を周回する人工衛星から地上の水域等（以下、「地上被写体」という。）を撮影し、得られた画像に種々の処理を施すことにより、水域の水質の状態を推定する、という「人工衛星リモートセンシング」という手法が公知である（特許文献１を参照）。
しかし、上記した人工衛星リモートセンシングでは、雲によって地上が覆われている場合には地上被写体を撮影できないこと、人工衛星が同一箇所の直上に来る頻度は非常に少ないため定期的な水質モニタリングは非常に困難であること等の問題があった。
このため、水域の水質モニタリング方法として、他の方法も提案されている。この方法（以下、「高所斜め撮影式水質モニタリング方法」という。）は、ビルディングのような高い建築物等の上から水域の風景を撮影し、得られた画像に所定の処理を施すことにより水域の水質の状態を推定する、というものである（特許文献１を参照）。
しかし、この高所斜め撮影式水質モニタリング方法でも、太陽の高度により水質推定結果の値は大きく変動すること（例えば、同じ海域でも太陽高度の低い早朝の水面画像と太陽高度の高い正午頃の水面画像とでは水質推定結果の値が異なる等）、水域の水の色により水質推定結果の値は異なること（例えば、同じ海域でも冬の鉛色の海と夏の明るい紺色の海とでは水質推定結果の値が異なる等）、波が存在の有無や波の画像の量の大小が異なると水質推定結果の値は大きく変動すること、撮影時の空の色が水に反映し水質推定結果の値に少なからぬ影響を与えること等の問題があり、水質モニタリング方法として十分満足できるものではなかった。
特開平０８−０３０７６５号公報
本発明は上記の問題を解決するためになされたものであり、本発明の解決しようとする課題は、撮影作業が容易で、撮影時の条件に左右されずに水域の水質推定が可能な方法を提供することにある。
上記課題を解決するため、本発明の請求項１に係る砕水画像を用いた水質推定方法は、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ個（ｋ：４以上の自然数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が白色に近いか、又は前記ビデオ撮影全時間中の前記画素の輝度の変化が大きい場合に、当該画素を砕水画像領域内の画素として採用することを全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が黒色に近い場合に、当該画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記砕水画像領域Ｚ１の範囲内の全部の画素について行い、前記砕水画像領域Ｚ１の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
を特徴とする。
また、本発明の請求項２に係る砕水画像を用いた水質推定方法は、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ個（ｋ：４以上の自然数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が白色に近いか、又は前記ビデオ撮影全時間中の前記画素の輝度の変化が大きい場合に、当該画素を砕水画像領域内の画素として採用することを全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が黒色に近い場合に、当該画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記砕水画像領域Ｚ１の範囲内の全部の画素について行い、前記砕水画像領域Ｚ１の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとし、各色成分の輝度空間平均値の総和（ＬR＋ＬG＋ＬB）をＬSUMとしたとき、ＬG／ＬSUMの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬSUMの値をもって濁度指標値とすること
を特徴とする。
また、本発明の請求項３に係る砕水画像を用いた水質推定方法は、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ個（ｋ：４以上の自然数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が白色に近いか、又は前記ビデオ撮影全時間中の前記画素の輝度の変化が大きい場合に、当該画素を砕水画像領域内の画素として採用することを全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が黒色に近い場合に、当該画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記砕水画像領域Ｚ１の範囲内の全部の画素について行い、前記砕水画像領域Ｚ１の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／（ＬR＋ＬB）の値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／（ＬG＋ＬB）の値をもって濁度指標値とすること
を特徴とする。
また、本発明の請求項４に係る砕水画像を用いた水質推定方法は、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素の値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像を生成し、
画素の輝度が第１輝度判別値以上となる画素を砕水画像領域内の画素として採用することを前記最高輝度画像の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素の値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像を生成し、
画素の輝度が第２輝度判別値未満となる画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
を特徴とする。
また、本発明の請求項５に係る砕水画像を用いた水質推定方法は、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
ビデオ撮影全時間中の輝度の最高値と最低値の差である最大変化の値が最大となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最大変化輝度画像を生成し、
画素の最大変化値が第１輝度変化判別値以上となる画素を砕水画像領域内の画素として採用することを前記最高変化輝度画像の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素の値としてを採用することを全部の画素について行って最低輝度画像を生成し、
画素の輝度が第３輝度判別値未満となる画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
を特徴とする。
また、本発明の請求項６に係る砕水画像を用いた水質推定方法は、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素の値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像を生成し、
画素の輝度が第４輝度判別値未満となる画素を１次抽出画像領域内の画素として採用することを前記最低輝度画像の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を１次画像領域Ｚ３１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素の値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像を生成し、
画素の輝度が第５輝度判別値以上となる画素を２次抽出画像領域内の画素として採用することを前記最高輝度画像内の１次抽出画像領域Ｚ３１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を２次抽出画像領域Ｚ３２して抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記２次抽出画像領域Ｚ３２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記２次抽出画像領域Ｚ３２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
を特徴とする。
また、本発明の請求項７に係る砕水画像処理式水質推定システムは、
ビデオカメラと、当該ビデオカメラに電気的に接続されるコンピュータを備え、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景を前記ビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素データで構成される１枚分のビデオ画像データを毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ前記コンピュータが得られるようにし、
前記コンピュータは、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像データを生成し、
画素の輝度が第１輝度判別値以上となる画素データを砕水画像領域内の画素データとして採用することを前記最高輝度画像データの全部の画素について行い、前記ビデオ画像データの一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像データを生成し、
画素の輝度が第２輝度判別値未満となる画素データを非砕水画像領域内の画素データとして採用することを前記最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像データの一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値として出力すること
を特徴とする。
また、本発明の請求項８に係る砕水画像処理式水質推定システムは、
ビデオカメラと、当該ビデオカメラに電気的に接続されるコンピュータを備え、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景を前記ビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素データで構成される１枚分のビデオ画像データを毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ前記コンピュータが得られるようにし、
前記コンピュータは、
ビデオ撮影全時間中の輝度の振幅値が最大となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最大変化輝度画像データを生成し、
画素の輝度振幅値が第１輝度振幅判別値以上となる画素データを砕水画像領域内の画素データとして採用することを前記最大変化輝度画像データの全部の画素について行い、前記ビデオ画像データの一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素データの値としてを採用することを全部の画素について行って最低輝度画像データを生成し、
画素の輝度が第３輝度判別値未満となる画素データを非砕水画像領域内の画素データとして採用することを前記最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
を特徴とする。
また、本発明の請求項９に係る砕水画像処理式水質推定システムは、
ビデオカメラと、当該ビデオカメラに電気的に接続されるコンピュータを備え、
水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素データで構成される１枚分のビデオ画像データを毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ前記コンピュータが得られるようにし、
前記コンピュータは、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像データを生成し、
画素の輝度が第４輝度判別値未満となる画素データを１次抽出画像領域内の画素データとして採用することを前記最低輝度画像の全部の画素について行い、前記ビデオ画像データの一部を１次画像領域Ｚ３１として抽出し、
ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像データを生成し、
画素の輝度が第５輝度判別値以上となる画素データを２次抽出画像領域内の画素データとして採用することを前記最高輝度画像内の１次抽出画像領域Ｚ３１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を２次抽出画像領域Ｚ３２して抽出し、
前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記２次抽出画像領域Ｚ３２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記２次抽出画像領域Ｚ３２の全範囲について行い、
上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
を特徴とする。
本発明に係る砕水画像を用いた水質推定方法、及び砕水画像処理式水質推定システムにおいては、例えば、砕水箇所の風景をビデオカメラで撮影してコンピュータに入力し、コンピュータは、撮影時間中の最高輝度を画素値とする最高輝度画像データを生成し、最高輝度画像内の第１輝度判別値以上の画素を抽出して砕水画像領域Ｚ１を抽出し、撮影時間中の最低輝度を画素値とする最低輝度画像データを生成し、最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１内の第２輝度判別値未満の画素を抽出して非砕水画像領域Ｚ２を抽出し、画素輝度の時間的平均値を非砕水画像領域Ｚ２の全画素について算出した後、空間的平均を非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、この画像処理を各画素の光三原色成分について行うようにしたものであり、ＬG／ＬBを葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBを濁度指標値として出力することができる、という利点を有している。
以下に説明する実施例は、砕水箇所Ｂの風景をビデオカメラ１で撮影してパーソナル・コンピュータ２に入力し、コンピュータ内のＣＰＵ２２は、撮影時間中の最高輝度を画素値とする最高輝度画像データを生成し、最高輝度画像内の第１輝度判別値以上の画素を抽出して砕水画像領域Ｚ１を抽出し、撮影時間中の最低輝度を画素値とする最低輝度画像データを生成し、最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１内の第２輝度判別値未満の画素を抽出して非砕水画像領域Ｚ２を抽出し、画素輝度の時間的平均値を非砕水画像領域Ｚ２の全画素について算出した後、空間的平均を非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、この画像処理を各画素の光三原色成分について行うようにしたものであり、ＬG／ＬBを葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBを濁度指標値として出力することができ、本発明を実現するための構成として最良の形態である。
以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明を行う。図１は、本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システム１０１の構成を示す図であり、図１（Ａ）は砕水画像処理式水質推定システム１０１の全体構成を、図１（Ｂ）は砕水画像処理式水質推定システム１０１に用いられるビデオカメラ２の詳細な構成を、それぞれ示している。
図１（Ａ）に示すように、第１実施例の砕水画像処理式水質推定システム１０１は、ビデオカメラ１とパーソナル・コンピュータ２を備えて構成されている。図１（Ａ）及び図１（Ｂ）に示すように、ビデオカメラ１は、斜め方向Ｄ１の砕水箇所Ｂ１から到来する映像光線Ｖが、鏡筒１１の中に設けられたレンズ系１２を通ってＣＣＤ撮像素子１３の上に投影され、ＣＣＤ撮像素子１３が投影された映像光線Ｖをアナログ電気信号に変換してＡ／Ｄコンバータ１４に送り、Ａ／Ｄコンバータ１４はアナログ電気信号をディジタル化（２値化）しディジタル画像信号として出力端子１５に出力し、出力端子１５からビデオカメラデータ線１６を経て、パーソナル・コンピュータ２にディジタル画像信号が送られる。
ここに、ＣＣＤ撮像素子１３のＣＣＤは、Ｃｈａｒｇｅ−ｃｏｕｐｌｅｄ ｉｍａｇｅ ｄｅｖｉｃｅ（電荷結合デバイス）の略語であり、図示はしていないが、数ミリメートル角の半導体チップに数十万〜数百万の光電変換要素が、網の目ように縦横にマトリクス状に並べて設置されており、各光電変換要素は、受光した光をアナログ電気信号（画像信号）に変換して出力するようになっている。光電変換要素の１つが出力した画像信号は、画面上で、全体画像の中の１つの部分（以下、「画素」という。）となり、これらの画素が、半導体チップ上での各光電変換要素の配列状態と同一の配置に集合されることにより、１つの画像が構成される。
ここに、砕水箇所Ｂ１とは、水が砕ける箇所のことである。図２は、本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システム１０１におけるビデオカメラ１の具体例１Ａが撮影する砕水箇所Ｂ１の具体例と撮影方法の具体例を説明する図である。図２に示すように、砕水箇所としては、例えば、船舶５１の推進機関であるスクリュープロペラ５２により、水面Ｓ１のうち船舶５１の船尾側に生じる波だった箇所Ｂ２などが用いられる。撮影時の撮影方向線は図２に示すＤ２のように斜め方向となっている。
上記したパーソナル・コンピュータ２は、図１（Ａ）に示すように、本体部２１と、入力装置２６と、表示装置２７と、ディスク装置２８と、プリンタ２９を有して構成されている。
また、本体部２１は、入出力インタフェース２２と、ＣＰＵ２２と、ＲＯＭ２４と、ＲＡＭ２５を有して構成されている。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：中央演算処理装置）２２は、図示はしていないが、ＣＰＵ２２の内部での電流（信号）の授受を行うための信号線である内部バスを有しており、この内部バスに、演算部と、レジスタと、クロック生成部と、命令処理部等が接続され、各種データに対して、四則演算（加算、減算、乗算、及び除算）を行い、又は論理演算（論理積、論理和、否定、排他的論理和など）を行い、又はデータ比較、若しくはデータシフトなどの処理を実行し、制御を行う。
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：読出し専用メモリ）２４は、ＣＰＵ２２を制御するための制御プログラムや、ＣＰＵ２２が用いる各種データ等を格納している部分である。ＲＯＭとしては、半導体チップにより構成されるものと、ハードディスク装置等が用いられる。ハードディスク装置は、図示はしていないが、その内部に、円盤状の磁気ディスクを有しており、この磁気ディスクをディスク駆動機構により回転駆動し、磁気ヘッドをヘッド駆動機構によって磁気ディスクの任意位置に移動させ、磁気ディスク表面の磁性膜を磁気ヘッドからの書込電流によって磁化することによりデータを記録し、磁化された磁性膜の上を磁気ヘッドが移動する際に磁気ヘッドのコイル等に流れる電流を検出することにより記録データを読み出す装置である。
上記した制御プログラムは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等のＣＰＵ２２の基本ソフトウェアのほか、各種の処理や分析演算等をＣＰＵ２２に実行させるための命令等の処理手順が、所定のプログラム用言語で記述された文字や記号の集合である。
また、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：随時書込み読出しメモリ）２５は、ＣＰＵ２２により演算された途中のデータ等を一時記憶する部分である。ＲＡＭは、半導体チップにより構成されるものが主である。
上記のような構成により、ＣＰＵ２２は、ビデオカメラ１の出力端子１５からビデオカメラデータ線１６を経てパーソナル・コンピュータ２へ送られ、入出力インタフェース２２を経て入力されたディジタル画像信号を、以下に説明するデータ処理方法によって処理し、その結果を接続線２０ｂによって表示装置２７に出力する。表示装置２７は、ＣＲＴ（ブラウン管式画像表示装置）、液晶表示器等を有しており、ＣＰＵ２２から送られてきた信号を画像、文字等として画面に表示させることができる。
図１（Ａ）において、符号２６で図示された入力装置は、キーボードやポインティング・デバイス等を有しており、ＣＰＵ２２への処理指令やデータの入力等が行われる。ポインティング・デバイスとは、表示装置２７の画面上に、矢印状の図形（ポインタ）が表示され、操作によってポインタを移動することができ、かつ画面の任意の位置をクリック等によって選択可能な装置であり、マウスのほか、パッド状のもの、回転可能なボール状のものなどがある。入力装置２６に入力された操作指令やデータは、入出力インタフェース２２を経て、本体部２１内のＣＰＵ２２へ送られる。
なお、入力部装置２６としては、いわゆるタッチパネル装置を用いてもよい。タッチパネル装置とは、表示装置（例えば２７）の表面に配置された透明電極を有し、この透明電極が押圧されることによりスイッチ操作が行われる装置である。また、入力装置２６としては、いわゆるライトペンも使用可能である。ライトペンは、表示装置（例えば２７）の表示面の表面に、光の照射により直接入力を行う装置である。
また、ＣＰＵ２２は、その処理結果を接続線２０ｃによってプリンタ２９に出力し、紙等に図又は文字等としてプリントさせることができる。
また、ＣＰＵ２２は、その処理結果を接続線２０ｄによってディスク装置２８に出力し、記録ディスクにデータとして記録させ、またデータが記録された記録ディスクからデータを読み出すことができる。
次に、本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システム１０１における画像データ処理の内容について、以下に詳細に説明する。データ処理の説明に先立ち、ビデオカメラ１（又は１Ａ）によって撮影された画像（又は画像データ）の構成について、図３の概念図を参照しつつ説明する。
図３に示すように、ビデオ画像７０は、画素Ｐｉｊの集合により構成されている。１枚のビデオ画像は、図３における上下方向にｍ個（ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数）、図３における水平方向にｎ個（ｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）で、合計ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数）の微少部分（画素）Ｐ１１〜Ｐｍｎによって構成されている。
以下、本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システム１０１においては、風景をビデオカメラ１（又は１Ａ）で撮影した場合には、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像７０が、毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるものとする。したがって、砕水箇所Ｂ１（又はＢ２）を含む風景をビデオカメラ１（又は１Ａ）で撮影時間ｔ秒の間撮影した場合には、総計（ａ×ｔ）枚のビデオ画像７０（０１）〜７０（ａｔ）が得られ、ディジタル画像信号としてＣＰＵ２２へ送られることになる。なお、ビデオカメラ１（又は１Ａ）が１秒間に出力するビデオ画像の枚数ａとしては、例えば、２４、３０等の、２０〜４０の範囲の適宜の値が採用される。
これらのディジタル画像信号に対して、ＣＰＵ２２は、以下のような処理を行う。
まず、ＣＰＵ２２は、ビデオ撮影全時間ｔ秒の期間中、各画像の各画素について、その輝度（その画素の光度を画素面積で割った（除算した）値）を監視する。図４は、本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システム１０１のビデオカメラ画像における画素輝度データの例を示した図であり、図４（Ａ）は、ある画素Ｐ１のｔ秒間の画素輝度の値の変化を示したグラフであり、図４（Ｂ）は、他の画素Ｐ２のｔ秒間の画素輝度の値の変化を示したグラフである。
ＣＰＵ２２は、画素Ｐ１のすべての輝度データ（図４（Ａ））を大小比較し、ｔ秒間のうち画素Ｐ１の輝度としての最高値Ｌmax1を、画素Ｐ１の「最高輝度」とする。同様にして、ＣＰＵ２２は、画素Ｐ２のすべての輝度データ（図４（Ｂ））を大小比較し、ｔ秒間のうち画素Ｐ２の輝度としての最高値Ｌmax2を、画素Ｐ２の「最高輝度」とする。このようにして、図３に示すような１枚のビデオ画像データを構成する全ての画素Ｐ１１〜Ｐｍｎについて同様の処理を行う。この結果、ＣＰＵ２２は、全部の画素Ｐ１１〜Ｐｍｎの輝度が、その画素のｔ秒間の期間中の最高輝度の値を採用して作成された仮想の画像を得る。この仮想の画像を、以下、「最高輝度画像」といい、そのディジタルデータを、以下、「最高輝度画像データ」という。
また、ＣＰＵ２２は、画素Ｐ１のすべての輝度データ（図４（Ａ））を大小比較し、ｔ秒間のうち画素Ｐ１の輝度としての最低値Ｌmin1を、画素Ｐ１の「最低輝度」とする。同様にして、ＣＰＵ２２は、画素Ｐ２のすべての輝度データ（図４（Ｂ））を大小比較し、ｔ秒間のうち画素Ｐ２の輝度としての最低値Ｌmin2を、画素Ｐ２の「最低輝度」とする。このようにして、図３に示すような１枚のビデオ画像データを構成する全ての画素Ｐ１１〜Ｐｍｎについて同様の処理を行う。この結果、ＣＰＵ２２は、全部の画素Ｐ１１〜Ｐｍｎの輝度が、その画素のｔ秒間の期間中の最低輝度の値を採用して作成された仮想の画像を得る。この仮想の画像を、以下、「最低輝度画像」といい、そのディジタルデータを、以下、「最低輝度画像データ」という。
また、ＣＰＵ２２は、上記のようにして得られた最高輝度画像データの個々の画素データから、以下の処理を行う。すなわち、最高輝度画像データの個々の画素の輝度の値が、ある判別値（以下、「第１輝度判別値」という。）以上となる画素データを、「砕水画像領域」内の画素データである、と判別して採用する。最高輝度画像データの画素の輝度の値が、第１輝度判別値未満となる画素データは、「砕水画像領域」を構成する画素データとしては採用されない。このことを、最高輝度画像データの全部の画素データについて行い、ビデオ画像データの一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出する。
この処理の内容を、図で示したものが、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）である。図５（Ａ）は、図２に示す撮影方法によって得られた船舶５１の船尾からの波立つ水面の斜め方向のビデオ画像のうち、ｔ秒間の撮影時間のうちのある１枚を図示したものである。このビデオ画像７０Ａのうち、符号７１Ａは水平線を示しており、７２Ａは船尾の輪郭の一部を示している。また、符号７３Ａで示した部分は、スクリュープロペラ５２により撹拌され波だった水面（砕水箇所）を示している。また、符号７４Ａで示した部分は、水面のうち、７３Ａのように波だってはいない通常の水面を示している。上述したように、ｔ秒間ビデオカメラ１（又は１Ａ）で撮影すると、７０Ａのようなビデオ画像が総計（ａ×ｔ）枚分、得られることになる。図５（Ａ）は、総計（ａ×ｔ）枚のビデオ画像のうちの１枚分のみを例として示したものである。
図５（Ｂ）は、ＣＰＵ２２が上記した処理を行い、ビデオ画像データの一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出した結果を、図として示した例である。図５（Ｂ）に示すビデオ画像７０Ｂのうち、符号７１Ｂは水平線を示しており、７２Ｂは船尾の輪郭の一部を示している。また、符号Ｚ１で示した部分は、抽出された「砕水画像領域」、すなわちスクリュープロペラ５２により撹拌され波だった水面（砕水箇所）に相当する領域を示している。また、符号７４Ｂで示した部分は、水面のうち、Ｚ１以外の領域、すなわち、波だってはいない通常の水面に相当する領域を示している。図５（Ｂ）からわかるように、「砕水画像領域」は、「最高輝度画像」のうちの一部であり、抜けている部分（砕水画像領域には含まれない領域）もでてくる。
また、ＣＰＵ２２は、上記のようにして得られた最低輝度画像データの個々の画素データから、以下の処理を行う。すなわち、画素の輝度の値が、第１輝度判別値とは異なる他の判別値（以下、「第２輝度判別値」という。）未満となる画素データを、「非砕水画像領域」内の画素データである、と判別して採用することを、最低輝度画像のうち、上記した砕水画像領域Ｚ１の範囲内に入る全部の画素について行う。これにより、ビデオ画像データの一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出する。
この処理の内容を、図で示したものが、図５（Ｃ）である。図５（Ｃ）は、ＣＰＵ２２が上記した処理を行い、ビデオ画像データの一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出した結果を、図として示した例である。図５（Ｃ）に示すビデオ画像７０Ｃのうち、符号７１Ｃは水平線を示しており、７２Ｃは船尾の輪郭の一部を示している。また、符号Ｚ２で示した部分は、砕水画像領域Ｚ１の全範囲から抽出された「非砕水画像領域」Ｚ２を示している。この非砕水画像領域Ｚ２は、砕水画像領域Ｚ１の領域内にも、ほとんど波だっていない通常の水面があることを示しており、この非砕水画像領域Ｚ２は、ＣＰＵ２２のデータ処理により、砕水画像領域Ｚ１の領域内に存在するほとんど波だっていない通常の水面に相当する画像領域を抽出させたものである。このような領域は、その背景が、波立った（例えば白色に近い）画像領域であることから、水の色がつねに同じような状態で得られる、と考えられる。したがって、抽出された領域Ｚ２を元にして、後述する演算を行えば、水質の悪化を示す指標値を、つねに同じような条件（砕水箇所での画像取得）のもとに得ることができる、と考えられる。なお、図５（Ｃ）に示すビデオ画像７０Ｃのうち、符号７４Ｃで示した部分は、水面のうち、Ｚ１以外の領域、すなわち、波だってはいない通常の水面に相当する領域を示している。図５（Ｃ）からわかるように、「非砕水画像領域Ｚ２」は、「砕水画像領域Ｚ１」のうちの一部であり、抜けている部分（砕水画像領域には含まれない領域）もでてくる。
また、ＣＰＵ２２は、図４において、画素Ｐ１のすべての輝度データ（図４（Ａ））から、画素の輝度の値のｔ秒間の時間的平均を行った値Ｌave1（以下、「輝度時間平均値」という。）を算出する。同様に、ＣＰＵ２２は、画素Ｐ２のすべての輝度データ（図４（Ｂ））から、画素の輝度の値のｔ秒間の時間的平均を行った値Ｌave2（以下、「輝度時間平均値」という。）を算出する。ＣＰＵ２２は、このような処理を、非砕水画像領域Ｚ２の範囲内となる全部の画素について行う。その後、ＣＰＵ２２は、非砕水画像領域Ｚ２の範囲内となる全部の画素（画素輝度は輝度時間平均値となっている）について、空間的平均（非砕水画像領域Ｚ２の範囲内となる全部の画素の画素輝度値を総和し、非砕水画像領域Ｚ２の範囲内となる全部の画素の個数で割り算（除算）すること）を行う。この結果として、１つの値（以下、「輝度空間平均値」という。）が算出される。
ＣＰＵ２２は、このような画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行う。現在、ビデオカメラ１（又は１Ａ）のデータは、その基本データ様式において、光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂに分かれている。
その結果、ＣＰＵ２２は、赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとして得る。
最後に、ＣＰＵ２２は、ＬG／ＬBの除算を行う。この結果の値は、青色成分Ｂの輝度空間平均値ＬBに対する緑色成分Ｇの輝度空間平均値ＬGの比（割合）であり、これは、全体に対する緑色成分Ｇの比を示している、と考えることができる。葉緑素（例えばクロロフィルａ）は、緑色を呈する。したがって、ＬG／ＬBの値は、水の中の葉緑素（例えばクロロフィルａ）の濃度の指標として用いることができると考えられる。第１実施例の砕水画像処理式水質推定システム１０１においては、ＣＰＵ２２は、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値として出力し、表示装置２７に画像や文字（数字）として表示させ、あるいは、プリンタ２９でプリントさせ、ディスク装置２８において記録ディスクＭにデータを記録させる。
また、ＣＰＵ２２は、ＬR／ＬBの除算を行う。この結果の値は、青色成分Ｂの輝度空間平均値ＬBに対する赤色成分Ｒの輝度空間平均値ＬRの比（割合）であり、これは、全体に対する赤色成分Ｒの比を示している、と考えることができる。水の成分のうち、青色に見える物は水自体であり、緑色に見える物が葉緑素（例えばクロロフィルａ）であるとすると、ＬR／ＬBの値は、水の中の汚濁物質の濃度の指標として用いることができると考えられる。第１実施例の砕水画像処理式水質推定システム１０１においては、ＣＰＵ２２は、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値として出力し、表示装置２７に画像や文字（数字）として表示させ、あるいは、プリンタ２９でプリントさせ、ディスク装置２８において記録ディスクＭにデータを記録させる。
上記した本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システム１０１においては、種々の実験により、以下のような特徴・利点があることがわかった。
曇天どの気象状況によって水質推定値に影響を受けることが少ない。また、人工衛星とは異なり、いつでも定期的な水質推定モニタリングが実施可能である。また、太陽の高度により水質推定結果が変化することはほとんどない。また、水域の水の色により水質推定結果の値は異なることもない。水の色は、結局、青色成分として検出できるからである。また、本発明は、波の存在を積極的に水質推定に利用しており、波の有無や波の画像の量の大小が異なっても水質推定結果の値への影響は少ない。また、ビデオ撮影時の空の色が水に反映し水質推定結果の値に影響を与えることも少ない。
上記した第１実施例において、パーソナル・コンピュータ２は、特許請求の範囲におけるコンピュータに相当している。
なお、本発明は、上記した第１実施例に限定されるものではない。第１実施例は、例示であり、本発明の特許請求の範囲に記載された技術的思想と実質的に同一な構成を有し、同様な作用効果を奏するものは、いかなるものであっても本発明の技術的範囲に包含される。
例えば、コンピュータとしては、パーソナル・コンピュータ２だけでなく、ワーク・ステーションも利用可能である。また、ビデオカメラとしては、Ａ／Ｄコンバータ１４をビデオカメラ内に内蔵し、外部にディジタル画像信号を出力する、いわゆる「ディジタル・ビデオカメラ」だけでなく、撮影した画像をＣＣＤでアナログ電気信号に電気変換したものを、そのままアナログ画像信号として磁気テープであるビデオテープに録画したり、外部にアナログ画像信号を出力する、いわゆる「アナログ・ビデオカメラ」も利用可能である。アナログ・ビデオカメラを使用する場合には、アナログ・ビデオカメラとコンピュータの間、又はコンピュータ内に、Ａ／Ｄコンバータ（図示せず）を設け、アナログ・ビデオカメラから送られてきたアナログ電気信号の画像信号を、Ａ／Ｄコンバータによってディジタル化（２値化）してディジタル電気信号であるディジタル画像信号に変換したうえで、上記した第１実施例と同様の画像信号処理・演算等を行うようにすればよい。
また、砕水箇所としては、上記した船舶の船尾の航跡水面の波だった箇所のほか、図６（Ａ）に示すような水面が泡だっている発泡箇所Ｂ３でもよい。このような発泡箇所Ｂ３の近傍には、符号Ｓ２で示すような略鉛直な水面が存在することがあるからである。また、砕水箇所としては、図６（Ｂ）に示すような、水Ｗ１が滝の水Ｗ２のように落下して水面に当たって砕けるような箇所Ｂ４でもよい。このような砕水箇所Ｂ４の中にも、砕けた水（白色部分）を背景として水の色を検出可能な領域が存在することがあるからである。
また、砕水箇所は、海だけでなく、湖沼、河川等でも応用可能である。
また、コンピュータ（例えばパーソナル・コンピュータ２）の処理としては、他の処理方法も可能である。例えば、上記の第１実施例のデータ処理において、画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行った後、このような画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとし、各色成分の輝度空間平均値の総和（ＬR＋ＬG＋ＬB）をＬSUMとしたとき、ＬG／ＬSUMの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬSUMの値をもって濁度指標値とする、というような処理方法である。
また、コンピュータ（例えばパーソナル・コンピュータ２）の処理としては、さらに他の処理方法も可能である。例えば、上記の第１実施例のデータ処理において、画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行った後、このような画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとし、各色成分の輝度空間平均値の総和（ＬR＋ＬG＋ＬB）をＬSUMとしたとき、ＬG／（ＬR＋ＬB）の値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／（ＬG＋ＬB）の値をもって濁度指標値とする、というような処理方法である。
あるいは、コンピュータ（例えばパーソナル・コンピュータ２）の処理としては、さらに他の処理方法も可能である。例えば、コンピュータが、ビデオ撮影全時間中の輝度の振幅値が最大となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最大変化輝度画像データを生成し、画素の輝度振幅値が第１輝度振幅判別値以上となる画素データを砕水画像領域内の画素データとして採用することを最大変化輝度画像データの全部の画素について行い、ビデオ画像データの一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素データの値としてを採用することを全部の画素について行って最低輝度画像データを生成し、画素の輝度が第３輝度判別値未満となる画素データを非砕水画像領域内の画素データとして採用することを最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、ビデオ画像の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とする、というような処理方法である。
あるいは、コンピュータ（例えばパーソナル・コンピュータ２）の処理としては、さらに他の処理方法も可能である。例えば、コンピュータが、ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像データを生成し、画素の輝度が第４輝度判別値未満となる画素データを１次抽出画像領域内の画素データとして採用することを最低輝度画像の全部の画素について行い、ビデオ画像データの一部を１次画像領域Ｚ３１として抽出し、ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像データを生成し、画素の輝度が第５輝度判別値以上となる画素データを２次抽出画像領域内の画素データとして採用することを最高輝度画像内の１次抽出画像領域Ｚ３１の全部の画素について行い、ビデオ画像の一部を２次抽出画像領域Ｚ３２して抽出し、画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを２次抽出画像領域Ｚ３２の範囲内の全部の画素について行い、輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを２次抽出画像領域Ｚ３２の全範囲について行い、上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とする、というような処理方法である。
あるいは、上記以外の水質推定方法も可能である。例えば、水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ個（ｋ：４以上の自然数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、ビデオ撮影全時間中の大部分で画素が白色に近いか、又はビデオ撮影全時間中の画素の輝度の変化が大きい場合に、当該画素を砕水画像領域内の画素として採用することを全部の画素について行い、ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が黒色に近い場合に、当該画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを砕水画像領域Ｚ１の範囲内の全部の画素について行い、砕水画像領域Ｚ１の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とする、というような水質推定方法である。
上記した各種の画像信号処理及び演算等は、コンピュータだけでなく、人間が手計算で行ったり、いわゆるポケット・コンピュータや卓上電気計算機（電卓）等の計算機を用いて計算し処理をするようにしてもよい。
本発明は、水域において漁業等を行う第一次産業、水域において各種物品の製造等を行う第二次産業、水域を利用して観光事業等を行う第三次産業、港湾等の新設工事・補修作業等を行う土木・建設業等で実施可能であり、これらの産業で利用可能である。
本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システムの構成を示す図である。 本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システムにおけるビデオカメラが撮影する砕水箇所と撮影方法を説明する図である。 本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システムにおけるビデオカメラの画像の構成を示す図である。 本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システムのビデオカメラ画像における画素輝度データの例を示す図である。 本発明の第１実施例である砕水画像処理式水質推定システムにおける画像のデータ処理の手順の一例を説明する図である。 本発明の他の実施例である砕水画像処理式水質推定システムにおけるビデオカメラが撮影する砕水箇所と撮影方法を説明する図である。
符号の説明
１〜１Ｃ ビデオカメラ
２ パーソナル・コンピュータ
１１ 鏡筒
１２ レンズ系
１３ ＣＣＤ撮像素子
１４ Ａ／Ｄコンバータ
１５ 出力端子
１６ ビデオカメラデータ線
２０ａ〜２０ｄ 接続線
２１ 本体部
２２ 入出力インタフェース
２３ ＣＰＵ
２４ ＲＯＭ
２５ ＲＡＭ
２６ 入力装置
２７ 表示装置
２８ ディスク装置
２９ プリンタ
５１ 船舶
５２ スクリュープロペラ
７０〜７０Ｃ ビデオ画像
７１Ａ〜７１Ｃ 水平線
７２Ａ〜７２Ｃ 船尾の一部
７３Ａ 砕水箇所
７４Ａ〜７４Ｃ 通常の水面
１０１ 砕水画像処理式水質推定システム
Ｂ１〜Ｂ４ 砕水箇所
Ｂ３１ 発泡箇所
Ｄ１〜Ｄ４ 撮影方向線
Ｌave1、Ｌave2 平均輝度
Ｌmax1、Ｌmax2 最高輝度
Ｌmin1、Ｌmin2 最低輝度
Ｍ 記録ディスク
Ｐ１１〜Ｐｍｎ 画素
Ｓ１ 水面
Ｓ２ 略鉛直な水面
Ｖ 映像光線
Ｗ１ 落下直前の水
Ｗ２ 落下中の水
Ｗ３ 落下箇所から離れた水
Ｚ１ 砕水画像領域
Ｚ２ 非砕水画像領域

Claims (9)

  1. 水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ個（ｋ：４以上の自然数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
    ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が白色に近いか、又は前記ビデオ撮影全時間中の前記画素の輝度の変化が大きい場合に、当該画素を砕水画像領域内の画素として採用することを全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が黒色に近い場合に、当該画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記砕水画像領域Ｚ１の範囲内の全部の画素について行い、前記砕水画像領域Ｚ１の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
    を特徴とする砕水画像を用いた水質推定方法。
  2. 水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ個（ｋ：４以上の自然数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
    ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が白色に近いか、又は前記ビデオ撮影全時間中の前記画素の輝度の変化が大きい場合に、当該画素を砕水画像領域内の画素として採用することを全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が黒色に近い場合に、当該画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記砕水画像領域Ｚ１の範囲内の全部の画素について行い、前記砕水画像領域Ｚ１の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとし、各色成分の輝度空間平均値の総和（ＬR＋ＬG＋ＬB）をＬSUMとしたとき、ＬG／ＬSUMの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬSUMの値をもって濁度指標値とすること
    を特徴とする砕水画像を用いた水質推定方法。
  3. 水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ個（ｋ：４以上の自然数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
    ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が白色に近いか、又は前記ビデオ撮影全時間中の前記画素の輝度の変化が大きい場合に、当該画素を砕水画像領域内の画素として採用することを全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の大部分で前記画素が黒色に近い場合に、当該画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記砕水画像領域Ｚ１の範囲内の全部の画素について行い、前記砕水画像領域Ｚ１の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／（ＬR＋ＬB）の値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／（ＬG＋ＬB）の値をもって濁度指標値とすること
    を特徴とする砕水画像を用いた水質推定方法。
  4. 水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素の値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像を生成し、
    画素の輝度が第１輝度判別値以上となる画素を砕水画像領域内の画素として採用することを前記最高輝度画像の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素の値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像を生成し、
    画素の輝度が第２輝度判別値未満となる画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
    を特徴とする砕水画像を用いた水質推定方法。
  5. 水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
    ビデオ撮影全時間中の輝度の最高値と最低値の差である最大変化の値が最大となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最大変化輝度画像を生成し、
    画素の最大変化値が第１輝度変化判別値以上となる画素を砕水画像領域内の画素として採用することを前記最高変化輝度画像の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素の値としてを採用することを全部の画素について行って最低輝度画像を生成し、
    画素の輝度が第３輝度判別値未満となる画素を非砕水画像領域内の画素として採用することを前記最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
    を特徴とする砕水画像を用いた水質推定方法。
  6. 水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素で構成される１枚分のビデオ画像が毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ得られるようにし、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素の値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像を生成し、
    画素の輝度が第４輝度判別値未満となる画素を１次抽出画像領域内の画素として採用することを前記最低輝度画像の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を１次画像領域Ｚ３１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素の値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像を生成し、
    画素の輝度が第５輝度判別値以上となる画素を２次抽出画像領域内の画素として採用することを前記最高輝度画像内の１次抽出画像領域Ｚ３１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を２次抽出画像領域Ｚ３２して抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記２次抽出画像領域Ｚ３２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記２次抽出画像領域Ｚ３２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
    を特徴とする砕水画像を用いた水質推定方法。
  7. ビデオカメラと、当該ビデオカメラに電気的に接続されるコンピュータを備え、
    水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景を前記ビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素データで構成される１枚分のビデオ画像データを毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ前記コンピュータが得られるようにし、
    前記コンピュータは、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像データを生成し、
    画素の輝度が第１輝度判別値以上となる画素データを砕水画像領域内の画素データとして採用することを前記最高輝度画像データの全部の画素について行い、前記ビデオ画像データの一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像データを生成し、
    画素の輝度が第２輝度判別値未満となる画素データを非砕水画像領域内の画素データとして採用することを前記最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像データの一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値として出力すること
    を特徴とする砕水画像処理式水質推定システム。
  8. ビデオカメラと、当該ビデオカメラに電気的に接続されるコンピュータを備え、
    水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景を前記ビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素データで構成される１枚分のビデオ画像データを毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ前記コンピュータが得られるようにし、
    前記コンピュータは、
    ビデオ撮影全時間中の輝度の振幅値が最大となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最大変化輝度画像データを生成し、
    画素の輝度振幅値が第１輝度振幅判別値以上となる画素データを砕水画像領域内の画素データとして採用することを前記最大変化輝度画像データの全部の画素について行い、前記ビデオ画像データの一部を砕水画像領域Ｚ１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素データの値としてを採用することを全部の画素について行って最低輝度画像データを生成し、
    画素の輝度が第３輝度判別値未満となる画素データを非砕水画像領域内の画素データとして採用することを前記最低輝度画像内の砕水画像領域Ｚ１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を非砕水画像領域Ｚ２として抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記非砕水画像領域Ｚ２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
    を特徴とする砕水画像処理式水質推定システム。
  9. ビデオカメラと、当該ビデオカメラに電気的に接続されるコンピュータを備え、
    水が砕ける箇所である砕水箇所を含む風景をビデオカメラで撮影時間ｔ秒の間撮影し、ｋ（＝ｍ×ｎ）個（ｋ：４以上の自然数、ｍ：２以上の自然数である上下方向画素数、かつｎ：２以上の自然数である水平方向画素数）の画素データで構成される１枚分のビデオ画像データを毎秒ａ枚分（ａ：自然数）ずつ前記コンピュータが得られるようにし、
    前記コンピュータは、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最低となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最低輝度画像データを生成し、
    画素の輝度が第４輝度判別値未満となる画素データを１次抽出画像領域内の画素データとして採用することを前記最低輝度画像の全部の画素について行い、前記ビデオ画像データの一部を１次画像領域Ｚ３１として抽出し、
    ビデオ撮影全時間中の輝度が最高となるものを画素データの値として採用することを全部の画素について行って最高輝度画像データを生成し、
    画素の輝度が第５輝度判別値以上となる画素データを２次抽出画像領域内の画素データとして採用することを前記最高輝度画像内の１次抽出画像領域Ｚ３１の全部の画素について行い、前記ビデオ画像の一部を２次抽出画像領域Ｚ３２して抽出し、
    前記画素の輝度の時間的平均を行った値である輝度時間平均値を算出することを前記２次抽出画像領域Ｚ３２の範囲内の全部の画素について行い、前記輝度時間平均値の空間的平均を行った値である輝度空間平均値を算出することを前記２次抽出画像領域Ｚ３２の全範囲について行い、
    上記画像処理を、各画素の光三原色成分である赤色成分Ｒと緑色成分Ｇと青色成分Ｂの各々について行い、前記赤色成分Ｒの輝度空間平均値をＬRとし、前記緑色成分Ｇの輝度空間平均値をＬGとし、前記青色成分Ｂの輝度空間平均値をＬBとしたとき、ＬG／ＬBの値をもって葉緑素量指標値とし、ＬR／ＬBの値をもって濁度指標値とすること
    を特徴とする砕水画像処理式水質推定システム。
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