JP2015032205A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】スペクトルセンサの観測領域内に広範囲に一様かつ平坦な被写体が分布している場合でも、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正して、大気の影響を除くことができるようにする。【解決手段】放射輝度パターン設定部４により設定された１以上の放射輝度パターンの中で、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体の放射輝度パターンと最も合致している放射輝度パターンを特定し、地表面分光反射率記憶部３から最も合致している放射輝度パターンを有する既知の低反射物体に対応する地表面の分光反射率ρｉを取得する分光反射率取得部５を設けている。【選択図】図１

Description

この発明は、例えば、スペクトルセンサにより計測された放射輝度のスペクトルを解析して、その放射輝度のスペクトル解析結果を画像化する画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。

例えば、衛星や航空機に搭載されるマルチスペクトルセンサやハイパースペクトルセンサ（以下、「スペクトルセンサ」と称する）が地球の地表面を観測し、これらのスペクトルセンサの観測結果である地表面の放射輝度を示す画像を取得すれば、地表面の分光特性を解析することができる。
また、地表面の分光特性を解析することで、土地利用分類、植生分類や地質分類などを行うことができる。

しかし、衛星や航空機に搭載されているスペクトルセンサの出力信号（画像信号）は、大気の影響が無ければ、地表面に存在している被写体から放射される信号と一致するが、実際には大気の影響を受けているため、地表面に存在している被写体から放射される信号と相違している。したがって、スペクトルセンサの出力信号が示す分光特性は、地表面で測定される分光特性と異なるものとなる。
そのため、スペクトルセンサの出力信号を用いて、地表面の分光特性を解析する場合には、大気の影響を補正する必要がある。

この補正量は、スペクトルセンサの波長帯や撮像条件（例えば、日照条件、エアロゾルのような撮像日・撮像場所に関する要因、ポインティングのような撮像設定に関する要因など）によって異なるため、撮像条件を変更する度に補正量を算出する必要がある。
例えば、以下の特許文献１には、ユーザの目視によって被写体の陰影部を抽出し、陰影部の画像出力値から大気補正量を推定する画像処理装置が開示されている。
また、以下の特許文献２には、地形データから海面の領域を特定し、海面の領域の画像出力値から大気補正量を推定する画像処理装置が開示されている。

特開２００５−１５７５６１号公報（段落番号［０００７］） 特開平６−３００８４５号公報（段落番号［０００８］）

従来の画像処理装置は以上のように構成されているので、スペクトルセンサの観測領域の中に、被写体の陰影部又は海面の領域が存在していれば、大気補正量を推定することができる。しかし、スペクトルセンサの観測領域内に、例えば、砂漠や、南極・北極などの雪原のように、広範囲に一様かつ平坦な被写体が分布している場合、被写体の陰影部や、海面の領域が存在していないことがある。このような領域を観測する場合、大気の補正量を推定することができず、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正することができない課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、スペクトルセンサの観測領域内に広範囲に一様かつ平坦な被写体が分布している場合でも、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正して、大気の影響を除くことができる画像処理装置及び画像処理方法を得ることを目的とする。

この発明に係る画像処理装置は、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を示す画像から、地表面に存在している物体の中で最も反射率が低い物体である低反射物体の放射輝度を抽出する放射輝度抽出手段と、放射輝度抽出手段により抽出された低反射物体の放射輝度から、地表面の分光反射率を特定する分光反射率特定手段と、分光反射率特定手段により特定された分光反射率を用いて、地表面の放射輝度を算出する地表面放射輝度算出手段とを設け、放射輝度補正手段が、放射輝度抽出手段により抽出された低反射物体の放射輝度及び地表面放射輝度算出手段により算出された地表面の放射輝度を用いて、太陽光が大気によって散乱された散乱光の放射輝度を算出し、散乱光の放射輝度を用いて、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正するようにしたものである。

この発明によれば、低反射物体の放射輝度から、地表面の分光反射率を特定する分光反射率特定手段と、その分光反射率を用いて、地表面の放射輝度を算出する地表面放射輝度算出手段とを設け、放射輝度補正手段が、低反射物体の放射輝度及び地表面の放射輝度を用いて、太陽光が大気によって散乱された散乱光の放射輝度を算出し、散乱光の放射輝度を用いて、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正するように構成したので、スペクトルセンサの観測領域内に広範囲に一様かつ平坦な被写体が分布している場合でも、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正して、大気の影響を除くことができる効果がある。

この発明の実施の形態１による画像処理装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１による画像処理装置の処理内容を示すフローチャートである。 地表面の放射輝度が大気によって減衰され、減衰された地表面の放射輝度と散乱光（太陽光が大気によって散乱された光）の放射輝度とがスペクトルセンサに入射される様子を示す大気伝搬モデルの概念図である。 地表面の反射成分がほぼ０（地表面の放射輝度がほぼ０）である場合の大気散乱量モデルを示すイメージ図である。 地表面の反射成分が存在している場合の大気散乱量モデルを示すイメージ図である。 この発明の実施の形態２による画像処理装置を示す構成図である。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による画像処理装置を示す構成図である。
図１において、画像入力部１は例えば、衛星や航空機に搭載されているスペクトルセンサ（例えば、マルチスペクトルセンサ、ハイパースペクトルセンサなど）に対するインタフェース機器を実装しており、そのスペクトルセンサにより計測された放射輝度を示す画像を入力する処理を実施する。
ヒストグラム解析部２は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、画像入力部１により入力された画像（スペクトルセンサが有する各バンド（波長帯）の画像）をヒストグラム解析することで、各バンドの放射輝度を算出するとともに、各バンドの放射輝度から、地表面に存在している物体の中で最も反射率が低い物体である低反射物体の放射輝度（各バンドの放射輝度を示す放射輝度パターン）を抽出する処理を実施する。
なお、画像入力部１及びヒストグラム解析部２から放射輝度抽出手段が構成されている。

地表面分光反射率記憶部３は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、少なくとも１以上の既知の低反射物体に対応する地表面の分光反射率を記憶している。
放射輝度パターン設定部４はデータの入力インタフェースを備えており、少なくとも１以上の既知の低反射物体における各波長帯の放射輝度を示す放射輝度パターンを入力し、それらの放射輝度パターンを地表判定条件として分光反射率取得部５に設定する処理を実施する。

分光反射率取得部５は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、放射輝度パターン設定部４により設定された１以上の放射輝度パターンの中で、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体の放射輝度パターンと最も合致している放射輝度パターンを特定し、地表面分光反射率記憶部３から最も合致している放射輝度パターンを有する既知の低反射物体に対応する地表面の分光反射率を取得する処理を実施する。
なお、地表面分光反射率記憶部３、放射輝度パターン設定部４及び分光反射率取得部５から分光反射率特定手段が構成されている。

地表面放射輝度算出部６は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、分光反射率取得部５により取得された分光反射率を用いて、地表面の放射輝度を算出する処理を実施する。なお、地表面放射輝度算出部６は地表面放射輝度算出手段を構成している。
センサパラメータ記憶部７は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、予め設定されている大気透過率を記憶しているほか、各種のセンサパラメータを記憶している。
大気伝搬補正部８は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体の放射輝度及び地表面放射輝度算出部６により算出された地表面の放射輝度を用いて、太陽光が大気によって散乱された散乱光の放射輝度を算出し、その散乱光の放射輝度を用いて、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正する処理を実施する。なお、大気伝搬補正部８は放射輝度補正手段を構成している。

大気散乱光放射輝度算出部９はヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体の放射輝度及び地表面放射輝度算出部６により算出された地表面の放射輝度を用いて、太陽光が大気によって散乱された散乱光の放射輝度を算出する処理を実施する。
大気散乱光放射輝度補正部１０はスペクトルセンサにより計測された放射輝度から大気散乱光放射輝度算出部９により算出された散乱光の放射輝度を減算することで、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正する処理を実施する。
大気透過率補正部１１は大気散乱光放射輝度補正部１０による補正後の放射輝度をセンサパラメータ記憶部７により記憶されている大気透過率で除算することで、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正する処理を実施する。

スペクトル解析部１２は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、大気伝搬補正部８により補正された放射輝度のスペクトルを解析する処理を実施する。
画像出力部１３は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、スペクトル解析部１２による放射輝度のスペクトル解析結果を画像化して、その画像を出力する処理を実施する。
なお、スペクトル解析部１２及び画像出力部１３から画像化手段が構成されている。

図１の例では、画像処理装置の構成要素である画像入力部１、ヒストグラム解析部２、 地表面分光反射率記憶部３、放射輝度パターン設定部４、分光反射率取得部５、地表面放射輝度算出部６、センサパラメータ記憶部７、大気伝搬補正部８、スペクトル解析部１２及び画像出力部１３のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
画像処理装置がコンピュータで構成されている場合には、地表面分光反射率記憶部３及びセンサパラメータ記憶部７をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構築するとともに、画像入力部１、ヒストグラム解析部２、放射輝度パターン設定部４、分光反射率取得部５、地表面放射輝度算出部６、大気伝搬補正部８、スペクトル解析部１２及び画像出力部１３の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図２はこの発明の実施の形態１による画像処理装置の処理内容を示すフローチャートである。

次に動作について説明する。
図３は地表面の放射輝度が大気によって減衰され、減衰された地表面の放射輝度と散乱光（太陽光が大気によって散乱された光）の放射輝度とがスペクトルセンサに入射される様子を示す大気伝搬モデルの概念図である。
この実施の形態１では、以下、ペクトルセンサの総バンド数がｎであるものとして説明する。
スペクトルセンサに入射される任意のバンドｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}は、地表面から放射された後、大気によって減衰された放射輝度（以下、「被写体放射輝度」と称する）Ｌ_ｉと、太陽光が大気中の粒子によって散乱された光の放射輝度（以下、「大気散乱光放射輝度」と称する）Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}との和になる。

ここで、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を示す画像における画素位置をｘ，ｙ（ｘはライン方向の画素位置、ｙはカラム方向の画素位置）で表すと、画素位置（ｘ，ｙ）におけるバンドｉの放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）は、下記の式（１）のように表される。

式（１）において、τ_ｉはバンドｉの大気透過率である。

したがって、画素位置（ｘ，ｙ）におけるバンドｉの被写体放射輝度Ｌ_ｉ（ｘ，ｙ）は、下記の式（２）より求めることができる。

なお、スペクトルセンサに入射される放射輝度と、そのスペクトルセンサの出力値との間には、既知の比例関係があるため、スペクトルセンサに入射されるバンドｉの放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）は、そのスペクトルセンサの出力値から算出することが可能である。

以下、図１の画像処理装置の処理内容を具体的に説明する。
まず、画像入力部１は、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を示す画像（スペクトルセンサが有するバンド１〜ｎの画像）を入力する（図２のステップＳＴ１）。
ヒストグラム解析部２は、画像入力部１がバンド１〜ｎの画像を入力すると、図４及び図５に示すように、その画像をヒストグラム解析することで、その画像における各バンドの放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）を算出する（ステップＳＴ２）。
ヒストグラム解析部２は、バンド１〜ｎの放射輝度を算出すると、各バンドの放射輝度から、地表面に存在している物体の中で最も反射率が低い物体である低反射物体の放射輝度を抽出する（ステップＳＴ３）。
例えば、バンドｉの画像を構成している画素の中で、輝度値が最小の画素の画素位置が（ｘ_０，ｙ_０）である場合、低反射物体の放射輝度として、Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）が抽出される。

ここで、図４は地表面の反射成分がほぼ０（地表面の放射輝度がほぼ０）である場合の大気散乱量モデルを示すイメージ図である。
図４の例では、地表面の反射成分がほぼ０であるため、スペクトルセンサに入射される放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）は、概ね大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}と一致する。
また、図５は地表面の反射成分が存在している場合の大気散乱量モデルを示すイメージ図である。
図５の例では、地表面の反射成分が存在しているため、スペクトルセンサに入射される放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）は、地表面の反射成分（大気によって減衰された被写体放射輝度Ｌ_ｉ）と、大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}とを含んでいる。

地表面分光反射率記憶部３には、少なくとも１以上の既知の低反射物体に対応するバンド１〜ｎの地表面の分光反射率ρ_ｉが記憶されている。
既知の低反射物体としては、砂漠や雪原などのように、広範囲に一様かつ平坦な被写体が分布しているものだけでなく、被写体の陰影部や、海面の領域なども含んでいる。
放射輝度パターン設定部４は、外部から少なくとも１以上の既知の低反射物体における各波長帯の放射輝度を示す放射輝度パターンを入力すると、それらの放射輝度パターンを地表判定条件として分光反射率取得部５に設定する（ステップＳＴ４）。
ここで、既知の低反射物体については、放射輝度パターンが事前に観測又はシミュレーション等によって得られているものとする。
例えば、既知の低反射物体が、砂漠、雪原、被写体の陰影部及び海面の領域の４種類である場合、４種類の低反射物体についての放射輝度パターンを入力し、それらの放射輝度パターンを地表判定条件として設定する。

分光反射率取得部５は、放射輝度パターン設定部４が地表判定条件として、１以上の放射輝度パターンを設定すると、それらの放射輝度パターンと、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体における各バンドの放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）を示す放射輝度パターンとのフィッティング処理を実施する。フィッティング処理は、２つの放射輝度パターン間の合致度を算出処理であり、フィッティング処理自体は公知の技術であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
分光反射率取得部５は、放射輝度パターン間のフィッティング処理が完了すると、放射輝度パターン設定部４により設定された１以上の放射輝度パターンの中で、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体が有する放射輝度パターンと最も合致している放射輝度パターンを特定する。

分光反射率取得部５は、最も合致している放射輝度パターンを特定すると、地表面分光反射率記憶部３により記憶されている既知の低反射物体に対応する地表面の分光反射率ρ_ｉの中から、最も合致している放射輝度パターンを有する既知の低反射物体に対応する地表面の分光反射率ρ_ｉを選択し、その地表面の分光反射率ρ_ｉを地表面放射輝度算出部６に出力する（ステップＳＴ５）。
例えば、最も合致している放射輝度パターンが、砂漠の放射輝度パターンであれば、砂漠の分光反射率ρ_ｉを選択し、最も合致している放射輝度パターンが、海面の領域の放射輝度パターンであれば、海面の領域の分光反射率ρ_ｉを選択する。

地表面放射輝度算出部６は、分光反射率取得部５から地表面の分光反射率ρ_ｉを受けると、下記の式（３）に示すように、その分光反射率ρ_ｉを用いて、地表面における各バンドの放射輝度Ｌ_{ｇｒｏｕｎｄ，ｉ}を算出する（ステップＳＴ６）。

式（３）において、Ｅ_ｉは地表面に到達する太陽照度を示す既知のパラメータであり、事前に地表面放射輝度算出部６に設定されているものとする。

大気伝搬補正部８の大気散乱光放射輝度算出部９は、地表面放射輝度算出部６が地表面における各バンドの放射輝度Ｌ_{ｇｒｏｕｎｄ，ｉ}を算出すると、地表面における各バンドの放射輝度Ｌ_{ｇｒｏｕｎｄ，ｉ}と、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体における各バンドの放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）を用いて、大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}を算出する（ステップＳＴ７）。
以下、大気散乱光放射輝度算出部９による大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}の算出処理を具体的に説明する。

まず、大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}は、下記の式（４）に示すように、スペクトルセンサのバンドに依存する成分α_ｉと、撮像環境条件に依存する成分Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}とからなっている。

即ち、大気散乱は、分子や微粒子によって光線が散乱されるミー散乱や、レイリー散乱が支配的である。これらの散乱は、光線の波長に依存する成分と、大気中に含まれる粒子の構成（粒子サイズや粒子数）に依存する成分とがそれぞれ独立しており、これらの独立した成分の積に比例して散乱の大きさが決定される。式（４）は、このような散乱特性を模擬したものである。

スペクトルセンサのバンドに依存する成分α_ｉは、スペクトルセンサが有するバンドの波長帯で決定される既値であり、この実施の形態１では、事前にセンサパラメータ記憶部７に記憶されているものとする。したがって、大気散乱光放射輝度算出部９は、大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}を算出する際、センサパラメータ記憶部７から成分α_ｉを取得すればよい。
撮像環境条件に依存する成分Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}は、大気中に含まれる分子やエアロゾルなどの粒子の大きさや数によって変化する。したがって、季節、日照条件、撮像地域などの撮像環境が変化すれば、これらの粒子の大きさや数が変化する。また、センサの視軸方向のような撮像設定によって観測方向に含まれる粒子が変化する。
このため、撮像環境条件に依存する成分Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}は、撮像環境や撮像設定の変化に応じて推定する必要がある。

そこで、大気散乱光放射輝度算出部９は、地表面放射輝度算出部６により算出された地表面の放射輝度Ｌ_{ｇｒｏｕｎｄ，ｉ}と、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）を用いて、撮像環境条件に依存する成分Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}を推定する。
例えば、式（１）における被写体放射輝度Ｌ_ｉをβ×Ｌ_{ｇｒｏｕｎｄ，ｉ}で表すと、下記の式（５）に示すような関係が得られる。

式（５）において、未知の変数は、βとＬ_{ｓｃａｔｔ０}の２つであり、スペクトルセンサのバンドに依存する成分α_ｉは、上述したように、センサパラメータ記憶部７から得られる。

例えば、低反射物体が広範囲に一様かつ平坦な被写体が分布しているものである場合（例えば、砂漠、雪原、海面など）には、地表面の分光反射率ρ_ｉがほぼ０であるため、式（５）の右辺第１項が０となる。この場合には、少なくとも１バンド以上の画像から得られた低反射物体の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）を用いることで、式（５）から撮像環境条件に依存する成分Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}を推定することができる（図４を参照）。
また、低反射物体が、上記の低反射物体と異なり、ある程度の地表の反射成分を有している場合、２つの未知変数β，Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}を推定する必要がある。そのため、少なくとも２バンド以上の画像から低反射物体の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）をそれぞれ取得し、２バンド以上の低反射物体の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）を用いることで、式（５）から撮像環境条件に依存する成分Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}を推定する（図５を参照）。

大気散乱光放射輝度算出部９は、撮像環境条件に依存する成分Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}を推定すると、その成分Ｌ_{ｓｃａｔｔ０}と、センサパラメータ記憶部７から取得したスペクトルセンサのバンドに依存する成分α_ｉとを式（４）に代入することで、大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}を算出する。

大気散乱光放射輝度補正部１０は、大気散乱光放射輝度算出部９が大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}を算出すると、スペクトルセンサに入射されるバンドｉの放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）から大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}を減算することで、その放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）を補正する（ステップＳＴ８）。大気散乱光放射輝度補正部１０による放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）の補正は、大気散乱光の影響を補正したものであり、式（２）における分子の減算処理に相当する。

大気透過率補正部１１は、大気散乱光放射輝度補正部１０から補正後の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）を受けると、センサパラメータ記憶部７から大気透過率τ_ｉを取得する。
大気透過率τ_ｉは、気候などの大気条件依存性よりも、波長帯依存性による変化が大きいため、スペクトルセンサの波長帯に合わせて蓄積された透過率データを用いることで、精度の高い見積もりが可能である。
また、大気透過率τ_ｉのデータとしては、搭載されているスペクトルセンサを用いた実測値でもよいし、大気伝搬のシミュレーションによって算出された値を使用してもよい。
様々な気候条件やセンサ撮像条件に対する大気透過率の平均をτ_ｉとして用いることで、統計的に確度の高い大気透過率を設定することができる。
大気透過率補正部１１は、大気散乱光放射輝度補正部１０による補正後の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）を大気透過率τ_ｉで除算することで、その放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）を更に補正する（ステップＳＴ９）。大気透過率補正部１１による放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）の補正は、大気での減衰の影響を補正したものであり、式（２）における右辺の除算処理に相当する。

スペクトル解析部１２は、大気伝搬補正部８から補正後の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）を受けると、その放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）のスペクトルを解析することで、地表面の分光特性を解析する（ステップＳＴ１０）。
例えば、ＮＤＶＩ値（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）を算出して、植生・非植生の識別や植生の種類を判別するようにしてもよいし、地表面温度を解析するようにしてもよい。
画像出力部１３は、スペクトル解析部１２による放射輝度のスペクトル解析結果を画像化して、その画像を出力する（ステップＳＴ１１）。例えば、画像をディスプレイに表示するようにしてもよいし、画像をファイルとして保存するようにしてもよい。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、放射輝度パターン設定部４により設定された１以上の放射輝度パターンの中で、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体の放射輝度パターンと最も合致している放射輝度パターンを特定し、地表面分光反射率記憶部３から最も合致している放射輝度パターンを有する既知の低反射物体に対応する地表面の分光反射率ρ_ｉを取得する分光反射率取得部５と、分光反射率取得部５により取得された分光反射率ρ_ｉを用いて、地表面の放射輝度Ｌ_{ｇｒｏｕｎｄ，ｉ}を算出する地表面放射輝度算出部６とを設け、大気伝搬補正部８が、ヒストグラム解析部２により抽出された低反射物体の放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）及び地表面放射輝度算出部６により算出された地表面の放射輝度Ｌ_{ｇｒｏｕｎｄ，ｉ}を用いて、大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}を算出し、その大気散乱光放射輝度Ｌ_{ｓｃａｔｔ，ｉ}を用いて、スペクトルセンサに入射される放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）を補正するように構成したので、スペクトルセンサの観測領域内に広範囲に一様かつ平坦な被写体が分布している場合でも、スペクトルセンサに入射される放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）を補正して、大気の影響を除くことができる効果を奏する。

なお、この実施の形態１では、ヒストグラム解析部２が低反射物体の放射輝度を抽出する際、バンドｉの画像を構成している画素の中で、輝度値が最小の画素を特定し、その画素の輝度値Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ_０，ｙ_０）を低反射物体の放射輝度として抽出するものを示したが、スペクトルセンサの画素の中には、不良画素が含まれていることがある。また、内部回路に不具合が存在していることがある。このため、スペクトルセンサの画素の中には、入射輝度に対応する適正な輝度値を出力しない画素が存在する。不良画素は、輝度値として、ゼロ値または飽和値を出力するものが多い。
そこで、ヒストグラム解析部２が低反射物体の放射輝度を抽出する際、ヒストグラムの最小値からの累積数が全体の画素数のｘ％（例えば、１％）の輝度値を低反射物体の放射輝度として抽出するようにしてもよい。即ち、バンドｉの画像を構成している画素の中で、輝度値が最小の画素よりも、少し大きい輝度値を低反射物体の放射輝度として抽出するようにしてもよい。
この場合、低反射物体の放射輝度を抽出する際、不良画素の影響を除去することができる。

また、この実施の形態１では、スペクトルセンサに入射される放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）は、そのスペクトルセンサの出力値から算出されるものとして説明したが、スペクトルセンサの出力値が、スペクトルセンサに入射されるバンドｉの放射輝度Ｌ_{ｓｅｎｓｏｒ，ｉ}（ｘ，ｙ）として取り扱うようにしてもよい。

実施の形態２．
図６はこの発明の実施の形態２による画像処理装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
地表面分光反射率記憶部２１は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、スペクトルセンサにより計測される各地表面の位置（例えば、砂漠、雪原、被写体の陰影部、海面の領域など）に対応する分光反射率を記憶している。
撮像位置情報入力部２２はデータの入力インタフェースを備えており、スペクトルセンサにより放射輝度が計測された地表面の位置（スペクトルセンサの撮像位置）を示す位置情報を入力する処理を実施する。

分光反射率取得部２３は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、地表面分光反射率記憶部２１により記憶されている各地表面の位置に対応する分光反射率の中から、撮像位置情報入力部２２により入力された位置情報が示す位置に対応する分光反射率を取得する処理を実施する。
なお、地表面分光反射率記憶部２１、撮像位置情報入力部２２及び分光反射率取得部２３から分光反射率特定手段が構成されている。

図６の例では、画像処理装置の構成要素である画像入力部１、ヒストグラム解析部２、地表面分光反射率記憶部２１、撮像位置情報入力部２２、分光反射率取得部２３、地表面放射輝度算出部６、センサパラメータ記憶部７、大気伝搬補正部８、スペクトル解析部１２及び画像出力部１３のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
画像処理装置がコンピュータで構成されている場合には、地表面分光反射率記憶部２１及びセンサパラメータ記憶部７をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構築するとともに、画像入力部１、ヒストグラム解析部２、撮像位置情報入力部２２、分光反射率取得部２３、地表面放射輝度算出部６、大気伝搬補正部８、スペクトル解析部１２及び画像出力部１３の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。

次に動作について説明する。
ただし、地表面分光反射率記憶部２１、撮像位置情報入力部２２及び分光反射率取得部２３以外の処理部は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、地表面分光反射率記憶部２１、撮像位置情報入力部２２及び分光反射率取得部２３の処理内容だけを説明する。

撮像位置情報入力部２２は、地表判定条件として、スペクトルセンサにより放射輝度が計測された地表面の位置を示す位置情報を入力する。
地表面の位置を示す位置情報として、例えば、衛星画像が持つメタデータから取得される観測位置を示す緯度・経度情報などが考えられる。
分光反射率取得部２３は、撮像位置情報入力部２２が地表面の位置を示す位置情報を入力すると、地表面分光反射率記憶部２１により記憶されている各地表面の位置（例えば、砂漠、雪原、被写体の陰影部、海面の領域など）に対応する分光反射率の中から、その位置情報が示す位置に対応する分光反射率ρ_ｉを取得し、その分光反射率ρ_ｉを地表面放射輝度算出部６に出力する。

以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、分光反射率取得部２３が、地表面分光反射率記憶部２１により記憶されている各地表面の位置に対応する分光反射率の中から、撮像位置情報入力部２２により入力された位置情報が示す位置に対応する分光反射率ρ_ｉを取得するように構成したので、図１の分光反射率取得部５のようなフィッティング処理を実施することなく、分光反射率ρ_ｉを取得することができるようになり、処理の簡略化と高速化を図ることができる効果を奏する。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

１ 画像入力部（放射輝度抽出手段）、２ ヒストグラム解析部（放射輝度抽出手段）、３ 地表面分光反射率記憶部（分光反射率特定手段）、４ 放射輝度パターン設定部（分光反射率特定手段）、５ 分光反射率取得部（分光反射率特定手段）、６ 地表面放射輝度算出部（地表面放射輝度算出手段）、７ センサパラメータ記憶部、８ 大気伝搬補正部（放射輝度補正手段）、９ 大気散乱光放射輝度算出部、１０ 大気散乱光放射輝度補正部、１１ 大気透過率補正部、１２ スペクトル解析部（画像化手段）、１３ 画像出力部（画像化手段）、２１ 地表面分光反射率記憶部（分光反射率特定手段）、２２ 撮像位置情報入力部（分光反射率特定手段）、２３ 分光反射率取得部（分光反射率特定手段）。

Claims (6)

1. スペクトルセンサにより計測された放射輝度を示す画像から、地表面に存在している物体の中で最も反射率が低い物体である低反射物体の放射輝度を抽出する放射輝度抽出手段と、
   前記放射輝度抽出手段により抽出された低反射物体の放射輝度から、前記地表面の分光反射率を特定する分光反射率特定手段と、
   前記分光反射率特定手段により特定された分光反射率を用いて、前記地表面の放射輝度を算出する地表面放射輝度算出手段と、
   前記放射輝度抽出手段により抽出された低反射物体の放射輝度及び前記地表面放射輝度算出手段により算出された地表面の放射輝度を用いて、太陽光が大気によって散乱された散乱光の放射輝度を算出し、前記散乱光の放射輝度を用いて、前記スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正する放射輝度補正手段と
   を備えた画像処理装置。
2. 前記放射輝度補正手段により補正された放射輝度のスペクトルを解析し、前記放射輝度のスペクトル解析結果を画像化する画像化手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記分光反射率特定手段は、
   少なくとも１以上の既知の低反射物体に対応する地表面の分光反射率を記憶している記憶部と、
   前記既知の低反射物体における各波長帯の放射輝度を示す放射輝度パターンを設定する放射輝度パターン設定部と、
   前記放射輝度パターン設定部により設定された１以上の放射輝度パターンの中で、前記放射輝度抽出手段により抽出された低反射物体における各波長帯の放射輝度を示す放射輝度パターンと最も合致している放射輝度パターンを特定し、前記記憶部から前記放射輝度パターンを有する既知の低反射物体に対応する地表面の分光反射率を取得する分光反射率取得部とから構成されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記分光反射率特定手段は、
   前記スペクトルセンサにより計測される各地表面の位置に対応する分光反射率を記憶している記憶部と、
   前記スペクトルセンサにより放射輝度が計測された地表面の位置を示す位置情報を取得し、前記記憶部により記憶されている各地表面の位置に対応する分光反射率の中から、前記位置情報が示す位置に対応する分光反射率を取得する分光反射率取得部とから構成されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
5. 前記放射輝度補正手段は、
   前記放射輝度抽出手段により抽出された低反射物体の放射輝度及び前記地表面放射輝度算出手段により算出された地表面の放射輝度を用いて、太陽光が大気によって散乱された散乱光の放射輝度を算出する散乱光放射輝度算出部と、
   前記スペクトルセンサにより計測された放射輝度から前記散乱光放射輝度算出部により算出された散乱光の放射輝度を減算するとともに、その減算結果を予め設定されている大気透過率で除算し、前記スペクトルセンサにより計測された放射輝度の補正結果として、その除算結果を出力する放射輝度補正部とから構成されていることを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の画像処理装置。
6. 放射輝度抽出手段が、スペクトルセンサにより計測された放射輝度を示す画像から、地表面に存在している物体の中で最も反射率が低い物体である低反射物体の放射輝度を抽出する放射輝度抽出処理ステップと、
   分光反射率特定手段が、前記放射輝度抽出処理ステップで抽出された低反射物体の放射輝度から、前記地表面の分光反射率を特定する分光反射率特定処理ステップと、
   地表面放射輝度算出手段が、前記分光反射率特定処理ステップで特定された分光反射率を用いて、前記地表面の放射輝度を算出する地表面放射輝度算出処理ステップと、
   放射輝度補正手段が、前記放射輝度抽出処理ステップで抽出された低反射物体の放射輝度及び前記地表面放射輝度算出処理ステップで算出された地表面の放射輝度を用いて、太陽光が大気によって散乱された散乱光の放射輝度を算出し、前記散乱光の放射輝度を用いて、前記スペクトルセンサにより計測された放射輝度を補正する放射輝度補正処理ステップと
   を備えた画像処理方法。

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