JP2010044623A - 植生検出装置および方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】(1)第1の波長帯域のみを透過させる第1の光学フィルタを有する第1の撮像部と、(2)第2の波長帯域のみを透過させる第2の光学フィルタを有する第2の撮像部と、(3)撮像された画像を画像中の水平線で切り分け、水平線より下の画像は全て地面の平面上にあると仮定して、第1の射影変換を行い、第1の撮像部によって取得された観測データと第2の撮像部によって取得された観測データとを対応付ける対応付け部と、(4)対応付けられた観測データに関して、第1の撮像部によって取得された観測データに基づいて算出される反射率と、第2の撮像部によって取得された観測データに基づいて算出される反射率との比を算出する反射率比算出部と、(5)前記反射率比を所定の閾値と比較することによって、観測対象物が植物か否かを判別する判別部と、を具備する。
【選択図】図1
Description
多少関連する植生検出装置として、衛星写真のように違う波長を観測するカメラを並べて植物を見つけ出す技術は存在する(例えば、特許文献1参照)。
図12に示すように、レンズ131を通過した光は、特定の周波数を反射するダイクロイックミラー(又はハーフミラー)132によって、近赤外の所定の波長帯の光のみを透過するフィルタ133へ進む光と、水が吸収する波長の光を透過するフィルタ136へ進む光とに分けられる。フィルタ133へ進んだ光は、レンズ134を経て、CCD受光素子135に到達する。一方、フィルタ136へ進んだ光は、レンズ137を経て、CCD受光素子138に到達する。
ただし、この方法を用いると装置が重くなったり、大きくなったりするといった問題などが起き易くなってしまう。
対応する観測点について第1の撮像部の画像上の位置と第2の撮像部の画像上の位置をP2=HP1と変換することにある。
fx,fy:力メラのx軸、y軸の焦点距離[画素]、cx,cy:力メラの焦点中心座標[画素]
Rは第1の撮像部から第2の撮像部への座標変換回転行列
tは第1の撮像部から第2の撮像部への力メラ座標軸中心の位置変換ベクトル
nは撮像部座標系での地面の法線ベクトル
dは地面からの撮像部の高さ
本発明の第6の特徴は、前記対応付けステップは、さらに、水平線より上の画像は全て無限遠の平面上にあると仮定して、第2の射影変換を行い、第1の撮像ステップによって取得された観測データと第2の撮像ステップによって取得された観測データとを対応付けることにある。
本発明の第7の特徴は、前記第1の射影変換を、射影変換行列H=A2(R+tnt/d)A1 -1を用いて行い、対応する観測点について第1の撮像ステップによって取得された画像上の位置と第2の撮像ステップによって取得された画像上の位置をP2=HP1と変換することにある。
本発明の第8の特徴は、前記第2の射影変換を、射影変換行列H=A2RA1 -1を用いて行い、対応する観測点について第1の撮像ステップによって取得された画像上の位置と第2の撮像ステップによって取得された画像上の位置をP2=HP1と変換することにある。
図1は、本発明の植生検出装置の全体構成図である。同図に示すように、本発明の 植生検出装置10は、植物の葉で吸収されない波長(波長800〜1300nmのうち、幅50nm以上の帯域)の画像を撮影するカメラ11(第1の撮像部)と、葉で吸収される波長(クロロフィル吸収波長帯600〜700nmのうち、幅50nm以上の帯域)の画像を撮影するカメラ12(第2の撮像部)とを具備する。
図1中の対応付け部14により、別のカメラ画像での位置を座標変換で求める事で2つのカメラで同じ場所を撮影した画素同士を対応付ける。この対応する各周波数帯での輝度値(もしくは、その2つの輝度の比率)を利用して後段の反射率比算出部15が反射率比の計算を行う。
対応付け部14では以下のようにして、対となっているカメラの画像上で同じものを見ているはずの対応位置を算出する。
図7にはカメラ間の座標変換のために仮定している位置関係を示す。対応する点を結びつける際、図7に示すように、水平線より下の画像は全て地面の平面上にあると仮定し、水平線より上の画像は全て無限遠の平面上にあると仮定して、近似で対応付けを行う。
このように仮定することによって、以下のように射影変換・座標変換を簡単に計算できる。図8を用いて変換方法を説明する。図3に、植生検出処理の流れを示す。
(1)まず、図8に示すように、まず対応付けを行う画像を画像中の水平線できりわける(図3、ステップS11)。
水平線は車体にジャイロを搭載して現在の傾きを計測し、その傾きから画像上の水平線の位置を推測する方法や、各車輪の車体からの上下方向の伸びを推定し、車輪の位置から地面と車体が成す角度を求め画像上の水平線の位置を推定する方法がある。これらの水平線推定方法により決定された画像上の水平線位置を用いて処理を進める。
(2)次に、水平より上の画像は全て無限遠の平面上にあると仮定して、画像中の位置変換を行い対応付けを行う(図3、ステップS12)。
具体的には、射影変換行列H=A2RA1 -1を用いた射影変換によって対応付けられる。
(3)次に、水平より下の画像は全て地面の平面上にあると仮定して、画像中の位置変換を行い対応付けを行う(図3、ステップS13)。
具体的には、射影変換行列H=A2(R+tnt/d)A1 -1を用いた射影変換によって対応付けられる。
車体と地面の関係、力メラと車体の関係から、力メラに対する地面の姿勢は求まっているものとする。
動揺が発生している場合には、車輪のサスペンションの伸びなどから車体と地面の関係を逐次求めるほうが良いが、動揺が小さいうちは、固定でも、また、別の手段で求めても良い。
対応する点の別力メラの画像上の位置をP2=HP1と変換できる。
x2,y2:第2の撮像部(カメラ12)での座標
fx,fy:力メラのx軸、y軸の焦点距離[画素]、cx,cy:力メラの焦点中心座標[画素]
Rは第1の撮像部(カメラ11)から第2の撮像部(カメラ12)への座標変換回転行列
tは第1の撮像部(カメラ11)から第2の撮像部(カメラ12)への力メラ座標軸中心の位置変換ベクトル
nは撮像部座標系での地面の法線ベクトル
dは地面からの撮像部の高さ
そして、判定部16は、反射率比と閾値とを比較し、観測対象物が植物か否かを判定する(図3、ステップS15)。
反射率比算出部15では以下のようにして反射率比を求める。
重ね合わせる画像同士を以下のように単位時間あたりの受光光量I=V/(E・K)で正規化した値を求め、その2つの値から得られる商により、反射率比RefRateを求める(V:画素値、E:露光時間、K:撮影ゲイン)。カメラ内での効率Qは以下に示すRefBase(反射率比を求めるための外部要因を総合した係数)に吸収してある。
t=initはキャリブレーション時,A=近赤外用カメラ,B=600〜700nm(クロロフィル吸収帯)用カメラをあらわす。
Et f:カメラf、時刻tの露光時間
Kt f:カメラf、時刻tのゲイン
Rf:周波数帯域fでのキャリブレーション被写体の反射率(既知)。
光源の分光の光量の比率が変化する場合には、画像の端にキャリブレーション用の被写体を常時撮影できるようにしておいて、キャリブレーションを常時行っても良い。キャリブレーション用の被写体とは、たとえば全ての可視から短波長赤外までで反射率の変化が5%以内となる標準反射板などである。
以上の計算についての詳細な導出は、[反射率比に関する導出]以降に記述する。
標準反射板のデータを常に用いる必要が無くなり(標準反射板のデータを時々用いれば良くなり)、別の光源の(色の異なる)光が標準反射板に差し込んでも、その時のRefBaseは採用せず、信頼性の高いときのRefBase及びそれらを積算してノイズを取り除いたRefBaseを用いることで、より正確性が高い計測が可能になる。
NDVI=(Ra-Rb)/(Ra+Rb)=F(RefRate)に相当する。
反射率比の推定方法には以下のような補正を行うバリエーションが考えられる。
日付、時刻をパラメータとして又は太陽の傾きをパラメータとしてRefBaseを補正する補正係数Mod(t)を予め求めておき、
補正後のRefBase=補正前のRefBase×Mod(t)
によって補正後のRefBaseを算出する。
判定部16では以下のようにして判定を行う。
屋外に一般的に存在する材質の近赤外(800〜1000nmで計測)、および、可視光赤(600〜700nmで計測)の反射率を表1に示す。
この表1が示すように植物の葉は非常に大きい反射率比を持っている。このため、反射率比の閾値(表からは2.0付近が望ましいと読み取れる)で判定を行い、画像中でそれより大きい値を示す場所を植生、それより小さい値を示す場所を非植生と判定する。
この後、必要に応じて、ノイズ除去を実施する。これには、例えば、1画素(ないし数画素)の孤立した場所を周囲の判定と同じものとして塗りつぶす処理などがある。
前述の近似による座標変換における対応付けによって、車両が行動するために植物かどうかを知るべき範囲において、正しい判別が行えることを以下に示す。
レンズは、視野を広く取るため焦点距離8mm、受光素子8.8mm×6.6mmとする。カメラは、VGAサイズの画素を持つものとする。
カメラの設置位置は、遠くまで見通すため車両の上に設置するため、地上高さ2mで、向きは水平とする。
このとき地面が見える位置は約5m前方となる。
カメラと対象物との距離が短い程、視差の影響を受ける。このため、重ね合わせ誤差は5mの位置が最大となる。
観測対象エリアは地上400mmまでとする。なぜなら、車の車輪径が700mm前後であり、その半径までが行動の判定に重要であり、そこまでが植物で構成されているかを知ることが重要である。
Lreal=5000mmにおける実際に発生している視差は9.6画素、計算上の位置であるLreal=6250mmにより補正で修正される視差は7.8画素となり、補正後の位置誤差は2画素未満となる。
ここで、平射影とは、前記のように、(1)対応付けを行う画像を画像中の水平線で切り分け、(2)水平より上の画像は無限遠にあると仮定し、(3)水平より下の画像はすべて地面の平面上にあると仮定して行う位置変換を言う。
図11を用いて反射率比の導出を説明する。反射率比算出のための計算式は後述のとおりであり、観測した画素値からリアルタイムに求めることができる。
各カメラ上の位置X,Yの画素値:VA(XA,YA), VB(XB,YB)
各カメラの露光時間:EA,EB
各カメラのゲイン設定:KA,KB
観測対象の座標(x,y,z)
光源の各波長での光量:LA,LB
観測対象の各帯域での反射率RA(x,y,z),RB(x,y,z)
観測対象の入射角(ψ)、観測角(λ)依存の反射率D(ψ、λ)
光源から観測対象までの経路上でのロス(光源から観測対象への向きに光量分布を含む:
PA(x,y,z),PB(x,y,z)
観測対象から受光面までの経路上でのロス:WA(x,y,z),WB(x,y,z)
(大気中・近距離なので、レンズのF値から求まる値となる)
受光面での変換効率:QA,QB
(受光面積と変換効率の積となる。)
既知の反射特性Rref Aを観測したときのパラメータをI A のようにアンダーバー付きで書くと以下のようになる。
IA (XA,YA)/I A =
{LA・PA(x,y,z)・RA(x,y,z)・D(ψ、λ)・WA(x,y,z)・QA}/
{L A ・P A (x,y,z)・Rref A・R A (x,y,z)・W A (x,y,z)・QA}
Q,Wが固定でLの変動が少ないと考えると以下のようになる。
IA (XA,YA)/I A =RA(x,y,z)・{PA(x,y,z)・D(ψ、λ)/P A (x,y,z)・Rref A}・・・(C)
IB (XB,YB)/I B =RB(x,y,z)・{PB(x,y,z)・D(ψ、λ)/P B (x,y,z)・Rref B}・・・(D)
(C)÷(D)より
太陽の角度(時刻・季節)と雲量(その季節・時刻本来の明るさと照度計によって計測した照度により推測)から各周波数の透過率のテーブル(もしくは、近似式)をつくっておき、キャリブレーション時と現在の角度・雲量を以下の式
クロロフィルだけでなく、水(吸収波長1400-1500nm, 1850-2050nm)、カロティン(400-500nm)、又はセルロース(2100nm周辺)の吸収帯を利用して植生を検出することもできる。
11 第1の撮像部
12 第2の撮像部
14 対応付け部
15 反射率比算出部
16 判定部
17 記憶部
Claims (8)
- 第1の波長帯域のみを透過させる第1の光学フィルタを有する第1の撮像部と、
第2の波長帯域のみを透過させる第2の光学フィルタを有する第2の撮像部と、
撮像された画像を画像中の水平線で切り分け、水平線より下の画像は全て地面の平面上にあると仮定して、第1の射影変換を行い、第1の撮像部によって取得された観測データと第2の撮像部によって取得された観測データとを対応付ける対応付け部と、
対応付けられた観測データに関して、第1の撮像部によって取得された観測データに基づいて算出される反射率と、第2の撮像部によって取得された観測データに基づいて算出される反射率との比を算出する反射率比算出部と、
前記反射率比を所定の閾値と比較することによって、観測対象物が植物か否かを判別する判別部と、
を具備することを特徴とする植生検出装置。 - 前記対応付け部は、さらに、水平線より上の画像は全て無限遠の平面上にあると仮定して、第2の射影変換を行い、第1の撮像部によって取得された観測データと第2の撮像部によって取得された観測データとを対応付けることを特徴とする請求項1記載の植生検出装置。
- 前記第2の射影変換を、射影変換行列H=A2RA1 -1を用いて行い、
対応する観測点について第1の撮像部の画像上の位置と第2の撮像部の画像上の位置をP2=HP1と変換することを特徴とする請求項1又は2記載の植生検出装置。 - 第1の波長帯域のみを透過させる第1の光学フィルタを用いて撮像する第1の撮像ステップと、
第2の波長帯域のみを透過させる第2の光学フィルタを用いて撮像する第2の撮像ステップと、
撮像された画像を画像中の水平線で切り分ける切り分けステップと、
水平線より下の画像は全て地面の平面上にあると仮定して、第1の射影変換を行い、第1の撮像部によって取得された観測データと第2の撮像部によって取得された観測データとを対応付ける第1の対応付けステップと、
対応付けられた観測データに関して、第1の撮像ステップによって取得された観測データに基づいて算出される反射率と、第2の撮像ステップによって取得された観測データに基づいて算出される反射率との比を算出する反射率比算出ステップと、
前記反射率比を所定の閾値と比較することによって、観測対象物が植物か否かを判別する判別ステップと、
を含むことを特徴とする植生検出方法。 - 前記対応付けステップは、さらに、水平線より上の画像は全て無限遠の平面上にあると仮定して、第2の射影変換を行い、第1の撮像ステップによって取得された観測データと第2の撮像ステップによって取得された観測データとを対応付けることを特徴とする請求項5記載の植生検出方法。
- 前記第1の射影変換を、射影変換行列H=A2(R+tnt/d)A1 -1を用いて行い、
対応する観測点について第1の撮像ステップによって取得された画像上の位置と第2の撮像ステップによって取得された画像上の位置をP2=HP1と変換することを特徴とする請求項5又は6記載の植生検出方法。
fx,fy:力メラのx軸、y軸の焦点距離[画素]、cx,cy:力メラの焦点中心座標[画素]
Rは第1の撮像部から第2の撮像部への座標変換回転行列
tは第1の撮像部から第2の撮像部への力メラ座標軸中心の位置変換ベクトル
nは撮像部座標系での地面の法線ベクトル
dは地面からの撮像部の高さ - 前記第2の射影変換を、射影変換行列H=A2RA1 -1を用いて行い、
対応する観測点について第1の撮像ステップによって取得された画像上の位置と第2の撮像ステップによって取得された画像上の位置をP2=HP1と変換することを特徴とする請求項5又は6記載の植生検出方法。
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