JP2015011014A

JP2015011014A - 計測装置及び計測プログラム

Info

Publication number: JP2015011014A
Application number: JP2013139009A
Authority: JP
Inventors: 智一河原; Tomokazu Kawahara; 雄毅羽生; Yuki Habu; 満柿元; Mitsuru Kakimoto; 米澤　実; Minoru Yonezawa; 実米澤; 小林　英樹; Hideki Kobayashi; 英樹小林
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2013-07-02
Filing date: 2013-07-02
Publication date: 2015-01-19
Also published as: US20150010200A1

Abstract

【課題】雲の位置と雲密度を簡単に計測できる計測装置を提供する。
【解決手段】雲と参照物体とを含む計測画像を取得する取得部１２と、計測画像中の参照物体の表示領域を特定する特定部１４と、参照物体の手前に雲が存在するか否かを判定する判定部１６と、参照物体の手前に雲が存在する場合に、計測画像中の雲の雲領域と参照物体の高さと位置から、雲の位置を推定する位置推定部１８と、計測画像の雲領域の輝度である計測輝度と、参照画像の雲領域に相当する領域の輝度である参照輝度を算出し、計測輝度と参照輝度から光の減衰率を算出する減衰率算出部２０と、前記減衰率と雲の位置から雲密度を算出する密度算出部２２と、雲の位置と雲密度を出力する出力部２４とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、計測装置及び計測プログラムに関する。

気象予報などにおいて、雲の位置は重要な情報の１つであり、従来より、地上に設置した２台の全天カメラを用いて第１画像と第２画像を撮影し、この２つの画像を用いて、雲の位置を算出する技術が提案されている。

特開２０１２−２４２３２２号公報

しかし、上記技術においては、雲の位置を推定するのに２台の全天カメラが必要な上に、雲に対する視差を得るために２台の全天カメラの距離を離す必要があり、設置範囲が広くなるという問題点があった。また、この技術では雲密度も計測することができないという問題点があった。

そこで、本発明の実施形態は上記問題点に鑑み、雲の位置と雲密度を簡単に計測できる計測装置及び計測プログラムを提供することを目的とする。

本発明の実施形態は、参照物体の高さと位置を格納する情報格納部と、雲のない状態の前記参照物体が撮影された参照画像を格納する画像格納部と、雲と前記参照物体とを含む計測画像を取得する取得部と、前記計測画像中の前記参照物体の表示領域を特定する特定部と、前記参照物体の手前に前記雲が存在するか否かを判定する判定部と、前記参照物体の手前に前記雲が存在する場合に、前記計測画像中の前記雲の雲領域と前記情報格納部から取得した前記参照物体の高さと位置から、前記雲の位置を推定する位置推定部と、前記計測画像の前記雲領域の輝度である計測輝度と、前記画像格納部から取得した前記参照画像の前記雲領域に相当する領域の輝度である参照輝度を算出し、前記計測輝度と前記参照輝度から光の減衰率を算出する減衰率算出部と、前記減衰率と前記雲の位置から雲密度を算出する密度算出部と、前記雲の位置と前記雲密度を出力する出力部と、を有する計測装置である。

本実施形態の計測装置のブロック図。カメラと山と雲との位置関係を示す対応図。山と雲が撮影された計測画像。雲のない晴天の山が撮影された参照画像。計測装置の動作状態を示すフローチャート。ビルと雲を撮影した計測画像。航空機と雲を撮影した計測画像。気球と雲を撮影した計測画像。計測装置のハードウェア構成の一例を表すブロック図。

以下、一実施形態の計測装置１について図１〜図９に基づいて説明する。

計測装置１は、雲の位置と雲密度を計測するものであり、ここで「雲」とは、大気中に無数の水滴や氷の結晶が塊となって浮かんでいるものをいい、「雲密度」とは、大気１ｋｇ当たりの水の重さ（ｋｇ）（単位が無次元）や単位体積当たりの水滴や氷の重さ（単位がｋｇ／ｍ^３）や結晶の数（単位が／ｍ^３）を意味する。

計測装置１の構成について、図１に基づいて説明する。図１は、計測装置１のブロック図である。図１に示すように、計測装置１は、カメラ１０、取得部１２、特定部１４、判定部１６、位置推定部１８、減衰率算出部２０、密度算出部２２、出力部２４、情報格納部２６及び画像格納部２８を有している。

カメラ１０は、図２に示すように、１台であって、ＣＣＤ素子を用いて計測画像を撮影する。図３に示すように、計測画像に高さが既知の参照物体（例えば、山、丘、ビル、タワー、飛行中の航空機、浮かぶ気球など）が写るように、カメラ１０が撮影位置Ｏに固定されている。撮影位置Ｏは、予めＧＰＳによって位置を特定しておく。以下の説明では、図２に示すように、参照物体として山２を用いて説明する。なお、計測画像の参考として、図６にビル４を参照物体として撮影した場合、図７に航空機５を参照物体として撮影した場合、図８に気球６を参照物体として撮影した場合を示す。

取得部１２は、カメラ１０から無線回線、有線回線で図３に示す計測画像を取得する。なお、取得部１２とカメラ１０が一体でもよい。

特定部１４は、計測画像中に表示された参照物体の表示領域（図３の点線で囲まれた領域参照）を特定する。計測画像に山２が参照物体として撮影されているので、その山２が表示されている表示領域を画素位置などで特定する。表示領域を特定する方法としては、次の方法がある。

第１の方法は、ユーザが手動で表示領域を特定する。

第２の方法は、雲のない晴天の参照物体のみの画像を予め撮影しておき、撮影した画像において輝度、色などから空以外の範囲を参照物体の表示領域として特定する。なお、雲のない晴天の山２の画像は、後から説明する画像格納部２８から取得する。ここで「雲のない」晴天とは、参照する山に雲のない画像である。

第３の方法は、計測画像の中心部に参照物体を撮影するという条件を与えておき、計測画像の中心から所定範囲の領域を参照物体の表示領域として特定する。

判定部１６は、計測画像に関して山２の手前に雲３が存在するか否かを判定する。判定方法について説明する。

まず、判定部１６は、カメラ１０で計測画像を撮影した同じ撮影位置、天球中の太陽位置が同じ時に撮影した画像（以下、「参照画像」という、図４参照）を画像格納部２８から呼び出す。

次に、判定部１６は、図４に示す雲のない晴天の参照画像と、図３に示す計測画像とを比較し、計測画像に関しては参照物体の手前に撮影され、かつ、参照画像では撮影されていない白、グレー、黒の領域を、計測画像中の雲３の雲領域と特定する。

なお、画像格納部２８は、雲のない晴天の参照物体を、撮影位置（必要なら撮影方向）、月、日、時刻に分類して格納している。判定部１６が参照画像を画像格納部２８から取得するときには、カメラ１０の撮影位置（必要なら撮影方向）、撮影の月日時を指示する。画像格納部２８は、その指示された撮影位置、撮影の月日時に対応した参照画像を判定部１６に出力する。但し、判定部１６が参照画像と計測画像とを比較する場合に、撮影位置（又は撮影方向）は一致する必要がある。しかし、撮影時刻と撮影月日は、完全に一致する必要はなく、太陽の位置がほぼ同じであるならば、光量や影のでき方は同じであるため、撮影時刻に関しては例えば、３０分前後ずれてもよく、撮影月日に関しても例えば、１０日前後ずれてもよい。

次に、位置推定部１８が、雲３の位置を推定する方法について説明する。なお、情報格納部２６は、参照物体の高さＨ及び位置（例えば、山頂Ａの経度と緯度の情報）が格納されている。

まず、位置推定部１８は、計測画像に撮影された参照物体（山２）の高さＨと山頂Ａの位置を情報格納部２６から取得する。

次に、位置推定部１８は、判定部１６で特定した雲領域における雲底高度ｈ１、雲頂高度ｈ２を、参照物体の高さ（山２の高さ）Ｈを用いて算出する。例えば、参照物体が山２であるので、山２の八合目まで雲３に覆われている場合には、雲底高度ｈ１は、山２の高さＨの０．８倍となる。

次に、位置推定部１８は、雲領域の左端Ｃ１、右端Ｃ２、左端Ｃ１と右端Ｃ２の距離を、山２の高さＨと山頂Ａの位置を基準に算出する。

以下では、雲３の位置とは、雲底高度ｈ１、雲頂高度ｈ２、雲領域の左端Ｃ１の位置、右端Ｃ２の位置、左端Ｃ１と右端Ｃ２の距離をいう。但し、雲領域の左端Ｃ１が計測画像に撮影されていない場合や全天雲３に覆われている場合などのように、全ての情報を推定できない場合は、推定できなかった情報に関しては計測不可を表すフラグを立てる。

減衰率算出部２０は、画像格納部２８に格納されている同じ時刻、同じ日時の参照画像と計測画像とを比較し、雲領域における光の減衰率を算出する。

すなわち、参照画像においては雲３による光の減衰が全くないものとし、計測画像においては雲３によってどの程度、光の減衰が行われているかを推定する。そのために、計測画像の雲領域の計測輝度Ｉ１と、参照画像における雲領域に相当する領域の参照輝度Ｉ０をそれぞれ求め、その減衰率Ｇ＝Ｉ１／Ｉ０を計算する。

なお、計測画像の計測輝度Ｉ１は、雲領域に含まれる複数の画素の輝度の平均値を用いる。参照輝度Ｉ０についても同様である。また、計測輝度Ｉ１は、計測画像の雲領域の最高輝度又は最低輝度を用いてもよい。

密度算出部２２は、減衰率Ｇ（参照輝度Ｉ０と計測輝度Ｉ１の比率）と、雲３の厚みｄに基づいて雲密度ｘを計算する。

非特許文献１（”Contrast Restoration of Weather Degraded Images”,Srinivasa G. Narasimhan and Shree K. Nayar. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.25, No.6, June 2003）によると、参照輝度Ｉ０と計測輝度Ｉ１と雲３の厚みｄには、（１）式の関係がある。

Ｉ１＝｛Ｉ０×ｅｘｐ（−ｘ×ｄ）｝／ｄ^２・・・（１）

したがって、

ｘ＝｛ｌｏｇ（ｄ^２×Ｉ１／Ｉ０）｝／ｄ

＝｛ｌｏｇ（ｄ^２／Ｇ）｝／ｄ・・・（２）

となる。

但し、雲３の厚みｄについては、直接観測できないため、密度算出部２２が、次のようなパターン認識を行って算出する。

まず、密度算出部２２は、雲の種類（巻雲、巻積雲、巻層雲、高積雲、高層雲、乱層雲、層積雲、積雲、積乱雲）毎に、その雲形状を表したテンプレートと、雲の種類のテンプレート毎に、その雲の正規化した厚みを記憶している。

ここで正規化した厚みとは、雲の左端Ｃ１と右端Ｃ２の距離が所定の長さのときの厚みをいう。例えば、このテンプレートのデータを作成するときに、観測した雲の種類が積雲であって、観測したときの左端Ｃ１と右端Ｃ２の距離が２０ｋｍ、厚みが１０ｋｍのときに、その距離を１０ｋｍに換算して、正規化した厚みを５ｋｍとして記憶しておく。なお、雲の厚みを正規化するのは、雲３は同じ種類でも大きさがそれぞれ異なるからである。

次に、密度算出部２２は、計測画像中の雲領域に、雲の種類に基づいたテンプレートを順番にあててパターン認識を行い、類似度の最も高い雲の種類を選択し、その雲の種類に対応した雲の厚みを呼び出す。ここで、この雲の厚みは上記したように正規化されているので、計測された雲３の左端Ｃ１と右端Ｃ２の距離から実際の厚みｄに換算する。雲領域の左端Ｃ１と右端Ｃ２の距離は、位置推定部１８で算出したデータを使用する。

なお、テンプレートに、その種類の雲の雲底高度も記憶させておき、この雲底高度と位置算出部１８で求めた雲３の雲底高度ｈ１を比較して、あまり雲の高度がかけ離れた種類のテンプレートは、パターン認識から外してもよい。例えば、雲底高度ｈ１が約２ｋｍなら、巻雲、巻積雲、巻層雲などの高層雲のテンプレートを排除してもよい。

密度算出部２２は、上記のように雲の厚みｄを求めた後に、雲の厚みｄと減衰率Ｇとを（２）式に代入して、雲密度ｘを算出する。

出力部２４は、密度算出部２２で推定した雲密度ｘと、位置推定部１８で推定した雲３の位置を気象予報システムなどに出力する。

次に、計測装置１の動作状態について図５のフローチャートに基づいて説明する。

ステップＳ１において、カメラ１０で計測画像を撮影して、取得部１２が図３に示す計測画像を取得する。そして、特定部１４が、取得した計測画像中における参照物体（山２）の表示領域を特定し、ステップＳ２に進む。

ステップＳ２において、判定部１６は、特定部１４が特定した山２の表示領域の手前に雲３が存在するか否かを判定し、雲３が存在しなればステップＳ２に戻り、雲３が存在すれば計測画像中の雲領域を特定しステップＳ４に進む。

ステップＳ４において、位置推定部１８は、情報格納部２６から山２の高さＨと位置を取得し、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５において、位置推定部１８は、山２の高さＨに基づいて、雲３の高さ（雲底高度ｈ１、雲頂高度ｈ２）を含む雲３の位置を推定してステップＳ５に進む。

ステップＳ６において、減衰率算出部２０は、画像格納部２８から図４に示す雲のない晴天の参照画像を取得し、ステップＳ７に進む。

ステップＳ７において、減衰率算出部２０は、雲領域における計測画像の計測輝度Ｉ１と、雲のない晴天の参照画像における参照輝度Ｉ０を算出した後、光の減衰率Ｇを算出し、ステップＳ８に進む。

ステップＳ８において、密度算出部２２が、撮影された雲３についてテンプレートを当てて雲３の厚みｄを求める。そして、密度算出部２２は、雲３の厚みｄと減衰率Ｇを用いて（２）式から雲密度ｘを算出し、ステップＳ９に進む。

ステップＳ９において、出力部２４は、雲３の位置と雲密度ｘを出力して終了する。

以上により本実施形態の計測装置１によれば、１台のカメラによって参照物体の手前にある雲３を撮影するだけで、その雲３の位置と雲密度ｘを計測できる。

また、気象庁や民間気象会社が用いているような専門の観測機器でなく、カメラ１０で計測画像を撮影するだけでその周囲の雲密度ｘを計測できる。

また、気象庁の気象台、測候所、気象レーダーに加えてアメダスによっても各地域の気象状況を監視しているが、これらの観測網だけでは、ユーザが希望する天気を予報し難い。そのため、本実施形態のようにユーザが希望する位置にカメラ１０を固定して、その周りの雲密度ｘや雲の位置を計測することにより、そのカメラ１０の固定位置における天気をより正確に予報できる。

密度算出部２２が、雲３の厚みｄを計算する変更例について図２に基づいて説明する。

まず、密度算出部２２は、位置推定部１８が求めた雲底高度ｈ１と雲頂高度ｈ２を取得する。

次に、密度算出部２２は、カメラ１０と山２までの距離Ｍを求める。距離Ｍは、カメラ１０の位置ＯのＧＰＳ情報と山２の位置（地図から山頂Ａの位置の緯度、経度を求める）から算出する。

次に、密度算出部２２は、カメラＯと山頂Ａまでの直線距離Ｌを求める。直線距離Ｌは（３）式によって求まる。

Ｌ＝√（Ｈ^２＋Ｍ^２）・・・（３）

すると下記のような（４）式が成立する。

Ｌ：ｄ＝Ｈ：（ｈ２−ｈ１）・・・（４）

したがって、密度算出部２２は、（５）式から雲の厚みｄを算出できる。

ｄ＝（ｈ２−ｈ１）×Ｌ／Ｈ・・・（５）

なお、全てが曇って雲頂が見えない場合は、ｈ２＝Ｈとなる。また、Ｈ以上であるという付加情報（０なら計算通り、１なら計算値以上というフラグ）を加えてもよい。

図９は、計測装置１のハードウェア構成の一例を表すブロック図である。図９に示すように、計測装置１は、ＣＰＵ１０１と、計測プログラムなどを記憶するＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、情報格納部２６及び画像格納部２８に対応したＨＤＤ１０４と、ＨＤＤ１０４とのインターフェイスであるＩ／Ｆ１０５と、カメラ１０からの計測画像入力用のインターフェイスであるＩ／Ｆ１０６と、マウスやキーボードなどの入力装置１０７と、入力装置１０７とのインターフェイスであるＩ／Ｆ１０６と、ディスプレイなどの表示装置１０８と、表示装置１０８とのインターフェイスであるＩ／Ｆ１１０と、バス１１１とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。なお、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、Ｉ／Ｆ１０５、Ｉ／Ｆ１０６、Ｉ／Ｆ１１６、及びＩ／Ｆ１１０は、バス１１１を介して互いに接続されている。

計測装置１では、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２からプログラムをＲＡＭ１０３上に読み出して実行することにより、上記各部（取得部１２、特定部１４、判定部１６、位置推定部１８、減衰率算出部２０、密度算出部２２、出力部２４）がコンピュータ上で実現され、ＨＤＤ１０４に記憶されている情報格納部２６及び画像格納部２８のデータ等を用いて、Ｉ／Ｆ１０６からの上記処理を行う。

なお、計測プログラムはＨＤＤ１０４に記憶されていてもよい。また、計測プログラムは、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）、ＵＳＢメモリ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、計測プログラムを、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。

上記では本発明の一実施形態を説明したが、この実施形態は、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、発明の主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共に、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。

１０・・・計測装置、１２・・・取得部、１４・・・特定部、１６・・・判定部、１８・・・位置推定部、２０・・・減衰率算出部、２２・・・密度算出部、２４・・・出力部、２６・・・情報格納部、２８・・・画像格納部

Claims

参照物体の高さと位置を格納する情報格納部と、
雲のない状態の前記参照物体が撮影された参照画像を格納する画像格納部と、
雲と前記参照物体とを含む計測画像を取得する取得部と、
前記計測画像中の前記参照物体の表示領域を特定する特定部と、
前記参照物体の手前に前記雲が存在するか否かを判定する判定部と、
前記参照物体の手前に前記雲が存在する場合に、前記計測画像中の前記雲の雲領域と前記情報格納部から取得した前記参照物体の高さと位置から、前記雲の位置を推定する位置推定部と、
前記計測画像の前記雲領域の輝度である計測輝度と、前記画像格納部から取得した前記参照画像の前記雲領域に相当する領域の輝度である参照輝度を算出し、前記計測輝度と前記参照輝度から光の減衰率を算出する減衰率算出部と、
前記減衰率と前記雲の位置から雲密度を算出する密度算出部と、
前記雲の位置と前記雲密度を出力する出力部と、
を有する計測装置。
前記密度算出部は、前記減衰率と、前記雲の位置から求めた前記雲の厚みから、前記雲密度を算出する、
請求項１に記載の計測装置。
前記密度算出部は、予め記憶した雲の種類に対応した複数種類のテンプレートを前記計測画像における前記雲領域にあててパターン認識を行い、前記雲の厚みを算出する、
請求項２に記載の計測装置。
前記密度算出部は、前記計測画像の撮影位置、前記参照物体の高さ、前記雲の位置に含まれる前記雲の高さから前記雲の厚みを算出する、
請求項２に記載の計測装置。
前記参照物体は、山、丘、建造物、又は、飛行物体である、
請求項１に記載の計測装置。
参照物体の高さと位置を格納する情報格納機能と、
雲のない状態の前記参照物体が撮影された参照画像を格納する画像格納機能と、
雲と前記参照物体とを含む計測画像を取得する取得機能と、
前記計測画像中の前記参照物体の表示領域を特定する特定機能と、
前記参照物体の手前に前記雲が存在するか否かを判定する判定機能と、
前記参照物体の手前に前記雲が存在する場合に、前記計測画像中の前記雲の雲領域と前記情報格納機能で格納している前記参照物体の高さと位置から、前記雲の位置を推定する位置推定機能と、
前記計測画像の前記雲領域の輝度である計測輝度と、前記画像格納機能で格納している前記参照画像の前記雲領域に相当する領域の輝度である参照輝度を算出し、前記計測輝度と前記参照輝度から光の減衰率を算出する減衰率算出機能と、
前記減衰率と前記雲の位置から雲密度を算出する密度算出機能と、
前記雲の位置と前記雲密度を出力する出力機能と、
をコンピュータに実現させるための計測プログラム。