JP2014048130A - 画像処理装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】局所領域の雲の厚みを計測可能な画像処理装置、方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】算出部１２は、空の撮影時における太陽位置から、快晴時に空を撮影した場合の快晴画像の画素値を算出する。厚み推定部１３は、画素値を用いて、空の画像に含まれる雲の厚みを推定する。出力部１４は、雲の厚みに関する情報を出力する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、画像処理装置、方法、及びプログラムに関する。

地上に設置したカメラで撮影した画像の明度と彩度を用いて天気を判定する装置が知られている。しかし、太陽の位置に応じて背景となる空の明るさや色などが変わり、同じ彩度や明度でも雲の厚みが異なるため、この装置では雲の厚みを計測することはできない。

特開２０１２−８０９７号公報

Srinivasa G. Narasimhan, Shree K. Nayar "Shedding Light on the Weather" (Computer Vision and Pattern Recognition 2003/6/16, P.665-672)

発明が解決しようとする課題は、局所領域の雲の厚みを計測可能な画像処理装置、方法、及びプログラムを提供することである。

上記課題を解決するために、本発明の一の実施形態に係る画像処理装置は、算出部と、厚み推定部と、出力部とを備える。

算出部は、空の撮影時における太陽位置から、快晴時に前記空を撮影した場合の快晴画像の画素値を算出する。厚み推定部は、前記画素値を用いて、前記空の画像に含まれる雲の厚みを推定する。出力部は、前記雲の厚みに関する情報を出力する。

第１の実施形態に係る画像処理装置１を表すブロック図。 画像処理装置１の処理を表すフローチャート。 第２の実施形態に係る画像処理装置２を表すブロック図。 画像処理装置２の処理を表すフローチャート。 画像処理装置１，２のハードウェア構成の一例を表すブロック図。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る画像処理装置１は、カメラで撮影した空の画像を用い、上空の雲の厚みを計測するものである。ここで、雲（くも）は、大気中にかたまって浮かぶ水滴又は氷の粒（氷晶）のことをいう。

気象衛星は、赤外線で地上を撮影することで、雲の位置や厚みを測定するが、撮影範囲が非常に広いため、局所領域の天気の把握および予測には解像度が不足してしまう。本実施形態では、以下のようにしてこれを解決する。

画像処理装置１は、入力としてカメラで撮影した空の画像（入力画像）と、当該空の撮影時における太陽の位置とを取得する。画像処理装置１は、太陽の位置から、快晴時に空を撮影した場合の快晴画像における空の明るさや色（画素値）を算出し、撮影した画像と比較することで雲の厚みを推定する。画像処理装置１は、雲を通過する前の光を計算により取得し、通過後の光を観測により取得し、それらを比較することで雲の厚みを推定する。これにより、局所領域の雲の厚みを計測することができる。

図１は、本実施形態の画像処理装置１を表すブロック図である。画像処理装置１は、取得部１１と、算出部１２と、厚み推定部１３と、出力部１４とを備える。

取得部１１は、入力画像と、当該入力画像の撮影時の太陽の位置を取得する。入力画像は、例えば地上や建物に設置されたカメラで空を撮影したものや、魚眼レンズ等を使い全天を撮影したものでもよい。また、入力画像を撮影するカメラは赤外線を用いたものであってもよい。あるいは、特定のスペクトルを撮影するカメラ、又は特定のスペクトルを抽出し画像化するカメラであってもよい。

算出部１２は、取得された太陽の位置から、入力画像の各画素について、当該入力画像に含まれる空を快晴時に撮影した場合の画像である快晴画像の各画素の輝度値を算出する。例えば、算出部１２は、予めカメラの位置と撮影範囲とを計測し、当該カメラの位置と当該撮影範囲と太陽の位置とをから、光の拡散モデルに基づいて当該快晴画像の輝度値を算出してよい。ここで、光の拡散モデルには、非特許文献１記載のものを用いてもよい。

雲は、場所の温度に応じて内部の水の状態（気体・液体・固体）が変わり、光の拡散もそれに応じて変わるため、雲周囲の温度が分かる場合に使用する光の拡散モデルを切り替えてもよい。また、雲の高さから周囲の温度を推定することができるため、シーロメータ（雲高測定器）や画像認識処理を使い、雲の高さ情報が得られる場合に、高さに応じて使用する光の拡散モデルを切り替えてもよい。

また、算出部１２は、予め過去に撮影した画像と、その時の太陽の位置とを記憶しておき、取得された太陽の位置に近い、過去の画像の領域のうちで、輝度を算出すべき画素に雲が存在しない領域を選び、その画素の輝度を用いて、現在の快晴画像の輝度値を算出してよい。ここで、雲が存在しない領域とは、過去に撮影した画像が複数枚ある場合には、輝度値が変化していない領域であってよい。あるいは、輝度を算出すべき画素に雲が存在していないものが複数ある場合には、その平均値から当該快晴画像における輝度値を算出してもよい。

厚み推定部１３は、快晴画像における各画素の輝度値から、入力画像中の各画素が表示する雲の厚みを推定する。厚み推定部１３は、入力画像の各画素について、光の減衰モデルを用いて雲の厚みを推定してよい。これは、快晴時の輝度値から撮影した入力画像の輝度値への減少は雲による光の減衰の影響と考えられるためである。ここで、光の減衰モデルには、非特許文献１記載のものを用いてもよい。例えば、厚み推定部１３は、快晴時の快晴画像の輝度値と、入力画像の輝度値との比の対数を用いて雲の厚みを推定してもよい。

また、上述の理由から、雲の周囲の温度や雲の高さが得られる場合に、それに応じて使用する光の減衰モデルを切り替えてもよい。

出力部１４は、算出された雲の厚みを出力する。例えば、表示ディスプレイに雲の厚みに関する情報を出力してもよい。あるいは、出力部１４は、雲の厚みに関する情報を用いてデータ処理を行なう他の装置等に出力してもよい。

取得部１１と、算出部１２と、厚み推定部１３と、出力部１４とは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｏｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、およびＣＰＵが用いるメモリにより実現されてもよい。また、算出部１２で、予め過去に撮影した画像とその時の太陽位置を記憶しておく場合に、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｔ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード等の磁気的、光学的、または電気的に記憶可能な記憶装置の少なくともいずれかにより実現されてもよい。また、ネットワーク上の一つまたは複数のサーバで構成されてもよい。

以上、画像処理装置１の構成について説明した。

図２は、画像処理装置１の処理を表すフローチャートである。図２のフローチャートに示す処理は、取得部１１が入力画像と、当該入力画像の撮影時における太陽の位置とを取得するたびに行なわれる。

ステップＳ１１において、取得部１１は、入力画像と、当該入力画像の撮影時における太陽の位置とを取得する（Ｓ１１）。取得部１１は、取得した太陽の位置を算出部１２に供給し、入力画像を厚み推定部１３に供給する。

ステップＳ１２において、算出部１２は、取得された太陽の位置から、入力画像の各画素について、当該入力画像に含まれる空を快晴時に撮影した場合の画像である快晴画像の各画素の輝度値を算出する（Ｓ１２）。算出部１２は、算出した輝度値を厚み推定部１３に供給する。

ステップＳ１３において、厚み推定部１３は、快晴画像の各画素の輝度値から、入力画像の各画素が表示する雲の厚みを推定する（Ｓ１３）。厚み推定部１３は、入力画像の各画素について推定した雲の厚みを出力部１４に供給する。

ステップＳ１４において、出力部１４は、入力画像の各画素について推定した雲の厚みを出力する（Ｓ１４）。

本実施形態によれば、狭い領域を高い解像度で観測し、快晴時の画素値とカメラで撮影した画素値を比較することで、光の減衰量から雲の厚みを精度よく推定することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る画像処理装置２は、入力画像のみを取得し、当該入力画像から太陽の位置を推定する点が第１の実施形態の場合と異なる。以下、第１の実施形態と異なる部分について説明する。

図３は、画像処理装置２を表すブロック図である。画像処理装置２は、画像処理装置１と比較して、取得部１１が取得部２１に置き換わり、位置推定部２２が新たに追加される。

取得部２１は、入力画像を取得する。入力画像は、例えば地上や建物に設置されたカメラで空を撮影したものや、魚眼レンズ等を使い全天を撮影したものでもよい。太陽の位置は入力画像の撮影時のものである。

位置推定部２２は、取得した入力画像から太陽の位置を推定する。

図４は、画像処理装置２の処理を表すフローチャートである。図４のフローチャートに示す処理は、取得部２１が入力画像と、当該入力画像の撮影時における太陽の位置とを取得するたびに行なわれる。

ステップＳ２１において、取得部２１は、入力画像を取得する（Ｓ２１）。取得部１１は、入力画像を位置推定部２２と厚み推定部１３とに供給する。

ステップＳ２２において、位置推定部２２は、入力画像から太陽の位置を推定する。例えば、位置推定部２２は、入力画像において輝度が最も高いと画素と、その周辺領域を太陽の位置と推定してよい。位置推定部２２は、算出部１２に推定した太陽の位置を供給する。

図５は、画像処理装置１、２のハードウェア構成の一例を表すブロック図である。図５に示すように、画像処理装置１、２は、ＣＰＵ３１と、画像中から画素値の算出や雲の厚みの推定を行うプログラムを記憶するＲＯＭ３２と、ＲＡＭ３３と、画像入力用のインタフェイスであるＩ／Ｆ３４と、ディスプレイなどの表示装置３５と、表示装置３５とのインタフェイスであるＩ／Ｆ３６とバス３７とを備えている。なおＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２，ＲＡＭ３３、Ｉ／Ｆ３４、Ｉ／Ｆ３６はバス３７を介して互いに接続されている。

画像処理装置１、２では、ＣＰＵ３１がＲＯＭ３２からプログラムをＲＡＭ３３上に読み出して実行することにより、上記各部（取得部、算出部、厚み推定部、出力部）がコンピュータ上で実現される。

なお、画像処理装置１、２にさらにＨＤＤが加わり、プログラムはこのＨＤＤに記憶されていてもよい。また、プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されるようにしてもよい。また、プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

以上のように、画像処理装置１、２では、局所領域の空を撮影した入力画像と撮影時の太陽の位置から、入力画像の各画素に対して快晴時の画素値を算出し、算出した画素値と入力画像の画素値を比較することで、局所領域の雲の厚みを計測することが可能となる。

これまで、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１、２・・・画像処理装置
１１、２１・・・取得部
１２・・・算出部
１３・・・厚み推定部
１４・・・出力部
２２・・・位置推定部

Claims (7)

1. 空の撮影時における太陽位置から、快晴時に前記空を撮影した場合の快晴画像の画素値を算出する算出部と、
   前記画素値を用いて、前記空の画像に含まれる雲の厚みを推定する厚み推定部と、
   前記雲の厚みに関する情報を出力する出力部と
   を備える画像処理装置。
2. 前記空の画像と、前記空の撮影時における前記太陽位置とを取得する取得部をさらに備える、
   請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記算出部は、前記太陽位置と光の拡散モデルとに基づいて、前記画素値を算出する、
   請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記算出部は、前記太陽位置近傍において、過去に撮影した画像に含まれる領域のうち、前記雲の存在しない領域を用いて、前記画素値を算出する、
   請求項２記載の画像処理装置。
5. 前記空の画像を取得する取得部と、
   前記空の画像から、前記太陽位置を推定する位置推定部とをさらに備える、
   請求項１記載の画像処理装置。
6. 空の撮影時における太陽位置から、快晴時に前記空を撮影した場合の快晴画像の画素値を算出し、
   前記画素値を用いて、前記空の画像に含まれる雲の厚みを推定し、
   前記雲の厚みに関する情報を出力する
   画像処理方法。
7. コンピュータを、
   空の撮影時における太陽位置から、快晴時に前記空を撮影した場合の快晴画像の画素値を算出する手段と、
   前記画素値を用いて、前記空の画像に含まれる雲の厚みを推定する手段と、
   前記雲の厚みに関する情報を出力する手段
   として機能させる画像処理プログラム。

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