JP2016095250A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】大気の状態に応じた色の雲を含む空を含む画像を生成することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】所定範囲内にある複数の領域の少なくとも１つの領域の大気の状態を示す気象データを記憶する記憶装置と、前記気象データを用いて前記少なくとも１つの領域についての雲の色を算出する制御装置と、を備える画像処理装置とする。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムに関する。

スーパーコンピュータ等のコンピュータの性能向上に伴い、気象シミュレーションによって得られる気象データの量は、以前と比べて桁違いに大きくなっている。しかし、気象シミュレーションの結果の可視化は大きく進化していない。例えば、テレビ等における天気予報では、依然として、上空から地表を見下ろした２次元的な画像しか作成されてない。

特開２００１−２０２５２７号公報 特開平８−１９０６３９号公報 特開２０１３−５４００５号公報 特開平６−２３１２７７号公報 特開平１１−５３５７６号公報

従来の雲の可視化は、気象衛星写真のように、上空から地表を見下ろすものであり、雲による太陽光（短波）の反射（散乱）光を対象に行われていた。そのため雲の色は、白色とすることで問題がなかった。

新しい雲の可視化として、地上から上空を見た雲の描画を行うことがある。しかし、上空から見た場合と同じように雲の色を白色とすると、雲の可視化画像として、違和感が生じることがある。また、上空から地表を見下ろした場合であっても、例えば雲を斜め上方から見たとき等には、雲の色を白色とすると、雲の可視化画像として、違和感が生じることがある。よって、上空を見上げた際等の気象データの可視化において、気象状況に応じて雲の色を決定することが求められる。

本件開示の技術は、大気の状態に応じた色の雲を含む画像を生成することができる画像処理装置を提供することを課題とする。

開示の技術は、上記課題を解決するために、以下の手段を採用する。
即ち、第１の態様は、
所定範囲内にある複数の領域の少なくとも１つの領域の大気の状態を示す気象データを記憶する記憶装置と、
前記気象データを用いて前記少なくとも１つの領域についての雲の色を算出する制御装置と、
を備える画像処理装置とする。
第１の態様によると、制御装置は、前記気象データを用いて前記少なくとも１つの領域について算出した雲の色を算出する。気象データに基づいて雲の色が算出されることによって、気象状況に応じた色の雲を含む画像を生成することができる。
第１の態様では、記憶装置は、複数の領域についての２以上の領域の大気の状態を示す気象データを記憶するようにしてもよい。この場合、各領域の雲の色は、対応する領域の
気象データに基づいて算出されるようにしてもよく、対応する領域を含んだ２以上の領域の気象データに基づいて算出されてもよい。

第２の態様は、さらに、前記少なくとも１つの領域について算出した雲の色に基づいて、残りの領域の少なくとも１つの領域の雲の色を算出する画像処理装置である。
第２の態様によると、１つの領域の気象データに基づいて、複数の領域の雲の色を算出することができる。これによって、計算量の削減、記憶容量の削減を図ることができる。

第３の態様は、さらに、雲を含む画像を生成する場合における当該画像の視点位置が属する領域を前記少なくとも１つの領域とした雲の色の算出を行う画像処理装置である。

第４の態様は、さらに、前記気象データを用いて前記少なくとも１つの領域における雲の影の色および不透明度を算出する画像処理装置とする。

第５の態様は、さらに、前記気象データは下向き短波放射量である画像処理装置とする。

第６の態様は、さらに、前記制御装置が、前記所定範囲内の地表面又は前記地表面上の構造物を含む写真画像と前記算出した色を有する雲の画像とを合成した画像を作成する画像処理装置とする。

開示の態様は、プログラムが情報処理装置によって実行されることによって実現されてもよい。即ち、開示の構成は、上記した態様における各手段が実行する処理を、情報処理装置に対して実行させるためのプログラム、或いは当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として特定することができる。また、開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を情報処理装置が実行する方法をもって特定されてもよい。開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を行う情報処理装置を含むシステムとして特定されてもよい。

開示の技術によれば、大気の状態に応じた色の雲を含む画像を生成することができる画像処理装置を提供することができる。

図１は、情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。 図２は、気象シミュレーションの対象となる空間的範囲およびグリッドの例を示す図である。 図３は、画像処理装置の動作フローの例を示す図である。 図４は、視点位置と気象シミュレーションの対象の範囲との例を示す図である。 図５は、気象シミュレーションの可視化の具体例１−１を示す図である。 図６は、気象シミュレーションの可視化の具体例１−２を示す図である。 図７は、気象シミュレーションの可視化の具体例２−１を示す図である。 図８は、気象シミュレーションの可視化の具体例２−２を示す図である。 図９は、画像処理システムの例を示す図である。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。実施形態の構成は例示であり、開示の構成は、開示の実施形態の具体的構成に限定されない。開示の構成の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。

〔実施形態〕
一般に、上空が厚い雲で覆われている時の雲の色は、黒色に近い灰色であり、晴れの時の雲の色は、白色に近い。地上から上空を見上げた場合の雲の色には、太陽光の反射（散乱）の他に、太陽光の透過が影響するからである。よって、雲の色は、常に白色ではなく、上空の状態によって異なる。

太陽光の反射と透過に関する物理法則に忠実に従って雲の色を計算して決定することは可能ではあるが、この場合、計算量が膨大になり、このようにして雲の色を決定することは非現実的である。

本実施形態の画像処理装置は、初期条件としての気象データ及び地形データに基づく気象シミュレーションにより、ある時刻における気象データを算出し、算出された気象データに基づいて当該時刻の地上等から仰望した雲を含む上空の画像を生成する装置である。ここで、地形データは、地球の表面の形状等を表すデータである。気象データは、大気等の状態を表すデータである。

（構成例）
図１は、本実施形態の画像処理装置の構成例を示す図である。図１に示す画像処理装置１００は、一般的なコンピュータ（情報処理装置）の構成を有している。図１の画像処理装置１００は、プロセッサ１０２、メモリ１０４、記憶装置１０６、入力装置１０８、出力装置１１０、通信インタフェース１１２を有する。これらは、互いにバスによって接続される。メモリ１０４及び記憶装置１０６は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。情報処理装置のハードウェア構成は、図１に示される例に限らず、適宜構成要素の省略、置換、追加が行われてもよい。

画像処理装置１００は、ＰＣ（Personal Computer）、ワークステーション（ＷＳ、Work Station）、携帯電話、カーナビゲーションのような専用または汎用のコンピュータ、
あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。

情報処理装置１００は、プロセッサ１０２が記録媒体に記憶されたプログラムをメモリ１０４の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部等が制御されることによって、所定の目的に合致した機能を実現することができる。

プロセッサ１０２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital
Signal Processor）である。プロセッサ１０２は、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）を含んでもよい。

プロセッサ１０２は、地形データ及び気象データ等から大気の状態等を算出する気象シミュレーションを実行する。気象シミュレーションについては、後に説明する。
また、プロセッサ１０２は、気象シミュレーションの結果などから、出力装置１１０で表示する画像データを算出する。プロセッサ１０２は、制御装置の一例である。

メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。メモリ１０４は、主記憶装置とも呼ばれる。

記憶装置１０６は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディ
スクドライブ（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ、Solid
State Drive）である。また、記憶装置１０６は、リムーバブルメディア、即ち可搬記録媒体を含むことができる。リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial
Bus）メモリ、あるいは、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）のようなディスク記録媒体である。記憶装置１０６は、二次記憶装置とも呼ばれる。

記憶装置１０６は、少なくとも気象シミュレーションおよび画像処理を実施するための各種のプログラム、各種のデータ及び各種のテーブルを格納する。記憶装置１０６には、オペレーティングシステム（Operating System :ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納される。記憶装置１０６に格納される情報は、メモリ１０４に格納されてもよい。また、メモリ１０４に格納される情報は、記憶装置１０６に格納されてもよい。各種のデータ等は、通信インタフェース１１２によって外部の装置等から受信されてもよい。

記憶装置１０６は、利用者等によって入力される時刻データ及び視点データ、初期条件としての地形データ及び気象データ、気象シミュレーションの結果である気象データを格納する。また、記憶装置１０６は、気象データ等に基づいて作成される色、不透明度のデータ、描画の際に使用される地表面、建物等の構造物、背景等の画像データ、地表面などの３次元座標等を格納する。地表面、建物等の構造物等の画像データは、例えば、現実の地表面等を撮影した写真画像のデータである。地表面と建物等の構造物等とが区別されずに、これらを合わせて地表面としてもよい。建物等の構造物は、地表面上に存在する構造物である。記憶装置１０６は、色、不透明度等に基づいて作成される、ポリゴンデータ、テクスチャデータ等を含む画像データを格納する。

入力装置１０８は、キーボード、ポインティングデバイス、ワイヤレスリモコン、タッチパネル等を含む。また、入力装置１０８は、カメラのような映像や画像の入力装置や、マイクロフォンのような音声の入力装置を含むことができる。
入力装置１０８は、利用者からの可視化対象の位置等、地形データ及び気象データ等の入力を受け付ける。

出力装置１１０は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、ＥＬ（Electroluminescence）パネル
等の表示装置、プリンタ等の出力装置を含む。また、出力装置１１０は、スピーカのような音声の出力装置を含むことができる。

出力装置１１０は、プロセッサ１０２で算出された画像データに基づいて、画像を表示する。出力装置１１０は、画像処理装置１００の外部の表示装置に画像を表示させてもよい。また、出力装置１１０は、は、画像処理装置１００の外部の情報処理装置に当該画像データを送信し、当該外部の情報処理装置の表示装置に当該画像データによる画像を表示させてもよい。

通信インタフェース１１２は、他の装置と接続し、情報処理装置１００と他の装置との間の通信を制御する。通信インタフェース１１２は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースボード、無線通信のための無線通信回路、電話通信のための通信回路である。ＬＡＮインタフェースボードや無線通信回路は、インターネット等のネットワークに接続される。

画像処理装置１００は、プロセッサ１０２が記憶装置１０６に記憶されているプログラムをメモリ１０４にロードして実行することによって、後に説明する各動作を実現する。

プログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくても、並列的または個別に実行される処理を含む。プログラムを記述するステップの一部が省略されてもよい。
一連の処理は、ハードウェアにより実行させることも、ソフトウェアにより実行させる
こともできる。ハードウェアの構成要素は、ハードウェア回路であり、例えば、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ゲートアレ
イ、論理ゲートの組み合わせ、アナログ回路等がある。ハードウェアは制御装置の一例である。

（気象シミュレーション）
気象シミュレーションでは、気象モデルにしたがって、地形データ、気象データ等から、所定の空間的範囲の、所定の期間の、大気の風速、密度、圧力、熱放射、雲分布、下向き短波放射量等の気象データが算出される。雲分布は、雲水量、雨水量、雲氷量、雪量、霰量を含む。

地形データには、例えば、気象シミュレーションの対象となる空間的範囲内の、地表面の位置、地質等が含まれる。地質は、地表面の属性（裸地、芝生、舗装面等の地面の特性）等を表す。地質は、地表面の放射率に影響を与える。放射率は、地表面の属性の１つである。地質の相違によって、地表面の放射率が相違する。

気象データには、例えば、気象シミュレーションの対象となる範囲内の全部又は一部の地点の、位置、風（風向、風速等）、気温、気圧、湿度、水蒸気量、太陽からの日射量等が含まれる。

気象シミュレーションの対象となる範囲内の位置は、直交座標系、極座標系等、どのような座標系によって与えられてもよい。

気象シミュレーションでは、気象シミュレーションの対象となる空間的範囲を、所定の大きさの複数のグリッド（領域）に分割する。グリッドの形状は、例えば、直方体である。各グリッドは、例えば、底面が水平面に平行であり、側面が南北方向及び東西方向に平行である。１つのグリッドの大きさは、例えば、南北方向に５００ｍ、東西方向に５００ｍ、高さ方向に２００ｍである。気象モデルで使用されるグリッドの大きさは、位置により変化してもよい。グリッドの大きさは、例えば、計算負荷等を考慮して決定される。

図２は、気象シミュレーションの対象となる空間的範囲およびグリッドの例を示す図である。図２の例では、直方体の気象シミュレーションの対象となる空間的範囲内に、直方体のグリッドが存在している。気象シミュレーションの対象となる空間的範囲及びグリッドの形状は、直方体以外の形状であってもよい。

気象シミュレーションにおける気象モデルとして、例えば、非静力学・大気大循環モデル（ＭＳＳＧ−Ａ、Atmospheric component of the Multi-Scale Simulator for the Geoenvironment）が使用される。気象モデルは、これに限定されず、どのような気象モデル
が使用されてもよい。

非静力学・大気大循環モデルでは、初期条件として地形データ、ある時刻の、風、気温、湿度、圧力等の気象データを与えると、地形データに基づいた、当該時刻の計算領域全体の風、気温、湿度、圧力等の気象データがグリッド毎に算出される。非静力学・大気大循環モデルでは、これらの気象データに基づいて、大気中の、雲水量、雨水量、雲氷量、雪量、霰量、下向き短波放射量等の気象データが、グリッド毎に算出される。これらの気象データは、大気の状態を表すデータである。さらに、非静力学・大気大循環モデルでは、これらの気象データに基づいて、微小時間経過後の気象データが、グリッド毎に算出される。ここで、下向き短波放射量は、グリッドの下面において下向きに放射される短波のエネルギーである。短波は波長４μｍ以下の波長の電磁波である。下向き短波放射量は、波長４μｍ以下の重複しない複数の波長帯の下向き放射量について算出されたものを足し
合わせたものとして算出されてもよい。下向き短波放射量として、可視光領域のみの下向きの放射量が使用されてもよい。気象データの雲水量、雲氷量、下向き短波放射量は、雲を描画する際に使用される気象データの例である。

（動作例）
画像処理装置１００の動作例について説明する。画像処理装置１００のプロセッサ１０２は、プログラムの実行を通じて、気象シミュレーションにより所定の範囲、期間の気象データを算出し、気象データ等から、可視化の対象となる範囲、期間の、地面から見た上空の雲や、地面と雲との間から見た上空の雲や地表面の雲の影等を含む画像を生成する。
図３は、画像処理装置の動作フローの例を示す図である。

ステップＳ１０１では、画像処理装置１００のプロセッサ１０２は、気象シミュレーションの対象となる空間的範囲、期間を決定する。画像処理装置１００に対し、利用者等から入力装置１０８により、気象シミュレーションの結果を可視化する際の時刻データ、視点データが入力される。時刻データは、気象シミュレーションにおいて模擬する時刻のデータである。当該時刻は、時間幅を有する期間であってもよい。視点データには、例えば、気象シミュレーションを可視化する画像の、視点の座標（視点位置）、視線の方向（視軸）、表示する範囲、画像の大きさ、視野角等が含まれる。視野角は、例えば、画像に表される空間的範囲の水平方向の角度及び鉛直方向の角度である。視点の座標は、例えば、地表面上、地面と雲との間の上空、雲の上の上空などである。視点データによって、気象シミュレーションを可視化する画像に表される空間的範囲が決定される。時刻データの時刻と視線データの視点位置等とは対応付けられて入力される。即ち、利用者等によって、指定の時刻における指定の視点位置等の可視化を行うことが入力される。時刻データ及び視点データは、連続する時刻に応じて視点位置等が変化するように指定されてもよい。また、１つの時刻について、複数の視点位置が、指定されてもよい。入力された時刻データ、視線データは、記憶装置１０６に格納される。可視化される画像に表される空間的範囲は、視点位置、視線方向、表示する範囲、画像の大きさ、視野角等によって決定される。空間的範囲は、所定範囲の一例である。

プロセッサ１０２は、例えば、視線データで指定される視点位置から東西南北にそれぞれ１０ｋｍ、高さ２０ｋｍの範囲を気象シミュレーションの対象の空間的範囲として決定する。また、プロセッサ１０２は、当該視線データに対応する時刻データで指定される時刻までを、気象シミュレーションの対象の期間として決定する。複数の視点位置が存在する場合には、それぞれについて、プロセッサ１０２は、気象シミュレーションの対象の空間的範囲及び期間を決定する。

気象シミュレーションの対象の空間的範囲として、さらに広い範囲が、気象シミュレーションの対象とされてもよい。気象シミュレーションの対象の範囲の高さは、大気が存在する範囲、雲が存在する範囲等を基準に決められる。また、気象シミュレーションの対象の空間的範囲は、視点位置と視線の方向等が考慮されて、決定されてもよい。気象シミュレーションの対象の範囲は、視点位置から雲を視認できる距離を基準として決定されてもよい。

図４は、視点位置と気象シミュレーションの対象の範囲との例を示す図である。図４の例では、視線の方向の側のみを気象シミュレーションの対象の範囲としている。即ち、ここでは、図４のように、視線の方向が東向きである場合、視点を中心として南北方向に２０ｋｍ、視点から東に１０ｋｍ、高さ２０ｋｍの範囲を、気象シミュレーションの対象の範囲とする。プロセッサ１０２は、可視化される画像に表される空間的範囲を包含する範囲を、気象シミュレーションの対象の空間的範囲とする。

ステップＳ１０２では、画像処理装置１００のプロセッサ１０２は、気象シミュレーションの対象となる空間的範囲（エリア）の、所定時刻（ｔｓとする）の、地形データ及び気象データを取得する。取得された地形データ及び気象データは、メモリ１０４又は記憶装置１０６に格納される。ここで取得される地形データ及び気象データは、気象シミュレーションを行う際に使用される入力データ（初期条件）である。気象シミュレーションの対象の期間は、所定時刻（ｔｓ）から時刻データで指定される時刻までの期間となる。地形データ及び気象データは、入力装置１０８から入力されて、記憶装置１０６等に格納されてもよく、通信インタフェース１１２で外部の装置から受信されて、記憶装置１０６等に格納されてもよい。複数の可視化対象の視点位置が、存在する場合には、それぞれについて、気象シミュレーションの対象の空間的範囲の、所定時刻（ｔｓ）の、地形データ及び気象データが取得される。

プロセッサ１０２は、時刻ｔに、ｔｓを代入する。時刻ｔは、気象シミュレーションで使用される。気象シミュレーションでは、時刻ｔ＝ｔｓの気象データ及び地形データを初期条件として、気象シミュレーション対象の空間的範囲、期間の気象データが算出される。

ステップＳ１０３では、画像処理装置１００のプロセッサ１０２は、気象モデルに基づいて、ステップＳ１０２で取得された地形データ、及び、時刻ｔの気象データ等を用いて、気象シミュレーションを行う。気象シミュレーションでは、時刻ｔから微小時間Δｔ経過後（t＋Δｔ）の、気象シミュレーションの対象の空間的範囲の気象データが算出され
る。プロセッサ１０２は、グリッド毎に気象データを算出する。算出された気象データは、時刻ｔ＋Δｔにおける気象データとして、記憶装置１０６に格納される。

ステップＳ１０４では、プロセッサ１０２は、気象シミュレーション対象の期間についての、気象シミュレーションが終了したか否かを判定する。画像処理装置１００には、気象シミュレーション対象の期間が、あらかじめ与えられている。プロセッサ１０２は、気象シミュレーション対象の期間についての、気象シミュレーションが終了したか否かを判定する。終了した場合（Ｓ１０４；ＹＥＳ）、処理がステップＳ１０５に進む。終了していない場合（Ｓ１０４；ＮＯ）、算出部１０４は時刻ｔにｔ＋Δｔを代入する。その後、処理がステップＳ１０３に戻る。

ステップＳ１０３、ステップＳ１０４の処理は、複数の可視化対象の視点位置が存在する場合には、それぞれについての気象シミュレーションの対象の空間的範囲及び期間に対して、実行される。

ステップＳ１０５では、プロセッサ１０２は、気象シミュレーションによって算出されたグリッド毎の気象データから、大気中及び地面についての、グリッド毎の色及び不透明度を算出する。算出されたグリッド毎の色、不透明度は、記憶装置１０６に格納される。プロセッサ１０２は、気象シミュレーションの対象の期間についてのグリッド毎の色及び不透明度を算出する。グリッド毎の色及び不透明度は、ステップＳ１０３の気象シミュレーションにおける気象データの算出の際に、雲水量等の気象データとともに算出されてもよい。大気中の色や不透明度は、大気中の雲に対応する。

ここで、不透明度Ｐは、気象データのグリッド毎の雲水量ｒｑｃ[ｋｇ／ｍ^３]、雲氷量ｒｑｉ[ｋｇ／ｍ^３]の関数として、次のように表される。不透明度Ｐは、透明度Ｔと、Ｐ＝１−Ｔの関係にある。不透明度Ｐは、不透明度の度合いを示し、１のとき不透明であり、０のとき透明であることを意味する。

ここで、ｘは、有効散乱雲量（ｋｇ／ｍ^３）である。有効散乱雲量ｘは、雲の不透明度に影響する度合を示す。雲水と雲氷とでは、短波放射（日射）を散乱する度合いが異なる。係数ａは、雲水による散乱を基準とした雲氷による散乱の度合いを示す。係数ａは、例えば、０．１である。また、例えば、Ｐ_ＭＡＸ＝０．６６６、ｘ_ｍｉｎ＝０ｋｇ／ｍ^３、ｘ_ＭＡＸ＝０．０００２ｋｇ／ｍ^３とする。有効散乱雲量には、雲水量、雲氷量の他に、雨水量、雪量、霰量が反映されてもよい。

また、色（Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青））は、気象データのグリッド毎の下向き短波放射量Ｓ[Ｗ／ｍ^２]の関数として、次のように表される。この色は、雲の色に相当する。各グリッドの雲の色は、各グリッドの下向き短波放射量に依存する。あるグリッドの下向き短波放射量が小さいことは、当該グリッドの日射量が小さいことを意味する。雲の色は、下向き短波放射量が小さくなるのにともなって黒色に近くなる。また、雲の色は、下向き短波放射量が大きくなるのにともなって白色に近くなる。ここでは、色がＲＧＢで表されているが、ＣＭＹ、ＹＵＶなどの他の形式で表されてもよい。

ここでは、Ｒ、Ｇ、Ｂの値を８ビット（０から２５５）で与えているが、Ｒ、Ｇ、Ｂの値は８ビットに限定されるものではない。
さらに、色は、グリッド毎の下向き短波放射量Ｓの関数として、次のいずれかのように表されてもよい。

さらに、プロセッサ１０２は、気象シミュレーションによって算出された気象データから、地表面における雲の影に相当する色及び不透明度を算出する。地表面における雲の影の色及び不透明度は、気象データの地表面の各地点の下向き短波放射量Ｓの関数として、次のように表される。地表面における雲の影は、下向き短波放射量が小さくなるのにともなって暗くなる。

Ｐ_ＭＡＸは、０以上１以下の値をとりうる。Ｐ_ＭＡＸは、例えば、１５５／２５５とする。地表面における雲の影に相当する色及び不透明度が描画の際に地表面の画像等に重ねられることによって、地表面に雲の影が描画される。
大気中の雲や地面の雲の影に相当する不透明度及び色は、他の式によって表されてもよい。

ステップＳ１０６では、プロセッサ１０２は、グリッド毎の色、不透明度、地表面等の３次元座標及び地表面等の画像等から、ポリゴンデータ、テクスチャデータを作成する。ポリゴンデータ、テクスチャデータは、出力装置１１０に画像を表示するための画像データを作成する際に使用されるデータである。プロセッサ１０２は、可視化の対象の時刻について、ステップＳ１０５で算出されたグリッド毎の色、不透明度等から画像データを作成する。地表面等の画像が地表面等を撮影した写真画像である場合、写真画像と雲とを合成した画像の画像データが作成される。

プロセッサ１０２は、気象データから作成された色、不透明度、地表面等の情報に基づいてポリゴンデータ、テクスチャデータを作成する。ここでは、ポリゴンデータは、スライス面データとして作成される。ポリゴンデータは、スライス面の頂点の３次元座標、法線ベクトル、テクスチャ座標を含む。プロセッサ１０２は、気象データから作成された色
、不透明度に基づいて、複数のスライス面データを作成する。各スライス面データのスライス面は、互いに平行である。１群の複数のスライス面データは、スライス面群データともいう。複数のスライス面群データが作成されてもよい。テクスチャデータは、ポリゴンにテクスチャをマッピングするためのデータである。テクスチャデータは、座標毎に、色および透明度（不透明度）等の情報を含む。地表面においては、地表面等の画像に、ステップＳ１０５で算出された雲の影に相当する色および不透明度が重ねられる。

ステップＳ１０７では、画像処理装置１００は、記憶装置１０６に格納される視点データに基づいて、画像データを作成する際に使用するスライス面群データを決定する。画像処理装置１００は、例えば、スライス面の法線方向と視軸の方向とが平行に近いスライス面群データを、使用するスライス面群データとして決定する。

プロセッサ１０２は、視点データに基づいて、決定したスライス面群データの各スライス面データを、２次元座標空間のスライス面データに変換する。ここでは、各スライス面の各頂点の座標が、表示画面内の位置を示す２次元のスクリーン座標と、表示画面内の奥行きを示すＺ値とに変換される。変換されたデータは、記憶装置１０６に格納される。プロセッサ１０２は、変換された２次元座標空間のスライス面データの各スライス面内の各頂点に囲まれる範囲内のすべての座標点について、各スライス面の頂点のスクリーン座標及びＺ値に基づいて、Ｚ値を算出する。また、プロセッサ１０２は、各スライス面の頂点のテクスチャ座標及びテクスチャデータに基づいて、各スライス面のピクセル毎の色データ及び透明度データを算出し、Ｚ値とともに記憶装置１０６に格納する。

プロセッサ１０２は、各頂点のテクスチャ座標、テクスチャデータ、各スライス面についてのスクリーン座標毎のＺ値などに基づいて、画面表示用の画像データを生成するレンダリング処理を行い、画像データを記憶装置１０６に格納する。レンダリング処理では、各視線方向に存在するスライス面の色や不透明度を積層して、画面内の各座標の色が表現される。

ここでは、画像処理装置１００のプロセッサ１０２は、ステップＳ１０６及びステップＳ１０７のように、スライス図ベースの描画法により画像データを作成している。プロセッサ１０２は、ステップＳ１０５で算出された色および不透明度の情報を用いて、スライス図ベースの描画法に限らず、レイマーチングによる描画法等の他の描画法で、画像データを生成して、記憶装置１０６に格納してもよい。

気象シミュレーションの可視化対象の視点データが、連続する時刻ごとにされている場合、プロセッサ１０２は、気象シミュレーション結果に基づいて、各時刻について、指定された視点データに基づく画像データを作成する。プロセッサ１０２は、これらの画像を時刻順につなげて、画像データを動画像として生成してもよい。このとき、気象シミュレーションの可視化対象の視点データが、固定されていてもよい。また、１つの時刻について、気象シミュレーションの可視化対象の複数の視点データが、指定されてもよい。このとき、プロセッサ１０２は、気象シミュレーション結果に基づいて、指定された時刻について、指定されたそれぞれの視点データにおける画像を作成する。プロセッサ１０２は、これらの画像をつなげて、視点データで指定されるように、視点位置、視点方向、表示する範囲等が変化する動画像として生成してもよい。画像処理装置１００は、例えば、所定の日時にＡ駅を列車で出発してからＢ駅に到着するまでの列車の車両の左側の窓から見える上空の様子を含む景色の動画像を作成することができる。

ステップＳ１０８では、画像処理装置１００の出力装置１１０は、記憶装置１０６に格納される画像データに基づいて、画像を表示する。出力装置１１０は、外部の表示装置に画像を表示させてもよい。また、出力装置１１０は、他の情報処理装置に画像データを通
信ネットワーク等を介して送信し、当該他の情報処理装置の表示部に当該画像データによる画像を表示させてもよい。

気象シミュレーションが画像処理装置１００以外の他の装置によって行われて、画像処理装置１００は、当該他の装置から受信して気象シミュレーションの結果である気象データを受信して、当該気象データに基づいて画像を作成してもよい。

（具体例１）
図５、図６は、気象シミュレーションの可視化の具体例１を示す図である。図５、図６の例は、地上から上空を見上げた例であり、画像下側に視点付近の地表面及び建物（構造物）等と画像上側に上空の雲とが表示されている。図５の例は、雲の描画の際に、下向き短波放射量を考慮せずに、各グリッドの色を白（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５）とした例である。雲は、雲氷量、雲水量に基づいて描画されている。雲が厚く下向き短波放射量が小さい場合であっても、雲の色は明るくなる。一方、図６の例は、雲の描画の際に、各グリッドの色を、下向き短波放射量を考慮して、上記の式（２）に基づいて、雲の色を決定した例である。即ち、雲は、下向き短波放射量、雲氷量、雲水量に基づいて描画されている。雲の色は、下向き短波放射量が反映されて、図５の例に比べて暗くなっている。図６の例は、下向き短波放射量が小さい時の現実の雲の色に則している。

（具体例２）
図７、図８は、気象シミュレーションの可視化の具体例２を示す図である。図７、図８の例は、地面と雲との間の高さから地表面及び雲を見た例であり、画像下側に地表面等と画像上側に上空の雲とが表示されている。図７の例は、地表面の描画の際に、下向き短波放射量を考慮していない例である。地表面には、雲の影が描画されていない。よって、質表面において、下向き短波放射量が大きくても小さくても地表面の明るさは変わらない。一方、図８の例は、地表面の描画の際に、地表面の下向き短波放射量を考慮して、上記の式（５）（６）に基づいて、雲の影の色及び不透明度を決定した例である。例えば、図８の画像の中央付近の地面は、地表面の下向き短波放射量が小さいため、雲の影により暗くなっている。

なお、図５から図８の画像は、Ｇｏｏｇｌｅ社のソフトウェアＧｏｏｇｌｅ ｅａｒｔｈ（商標）を利用して、上記で計算された雲及び雲の影の色、不透明度等を用いて、地表面等の画像と合成することによって、描画されたものである。本実施形態の画像処理装置１００による画像の作成は、当該ソフトウェア以外のソフトウェアによる画像の作成であってもよい。

（変形例１）
上記の例では、グリッド毎の下向き短波放射量からグリッド毎に色を決定したが、作成する画像の視点位置の下向き短波放射量に基づいて、上記の関係式により、すべてのグリッドの色を決定してもよい。このとき、画像処理装置１００は、グリッド毎に雲の色を決定しなくてもよいので、上記の例に比べて、計算量が削減される。また、画像処理装置１００は、すべてのグリッドの下向き短波放射量が得られなくても、視点位置の下向き短波放射量が得られれば、雲の色を決定することができる。視点位置の下向き短波放射量は、視点位置を含むグリッドの下向き短波放射量であってもよい。

（変形例２）
画像処理装置１００における処理は、サーバ装置及びクライアント装置に分割して行われてもよい。サーバ装置およびクライアント装置は、上記の画像処理装置１００と同様の機能を有する。上記の例と共通する部分については、説明を省略する。

図９は、本変形例の画像処理システムの例を示す図である。図８の画像処理システム１０は、サーバ装置２００およびクライアント装置３００を含む。サーバ装置２００およびクライアント装置３００は、互いに、ネットワークを介して接続される。

サーバ装置２００は、プロセッサ２０２、メモリ２０４、記憶装置２０６、入力装置２０８、出力装置２１０、通信インタフェース２１２を備える。クライアント装置３００は、プロセッサ２０２、メモリ２０４、記憶装置２０６、入力装置２０８、出力装置２１０、通信インタフェース２１２を備える。

また、クライアント装置３００は、クライアント装置３００の利用者などにより、入力装置３０８により、時刻データ及び視点データの入力を受け付ける。サーバ装置２００の通信インタフェース２１２は、クライアント装置３００の通信インタフェース３１２から時刻データ及び視点データを受信する。サーバ装置２００は、クライアント装置３００から受信したデータに基づいて、上記の画像処理装置１００と同様に、気象シミュレーションを行い、気象データから雲の色等を算出し、画像データを作成する。サーバ装置２００は、クライアント装置３００に、作成した画像データを送信する。クライアント装置３００は、サーバ装置２００から画像データを受信すると、画像データに基づく画像を出力装置３１０に表示する。

画像データの作成をサーバ装置２００で行うことにより、クライアント装置３００における計算負荷が軽減する。従って、クライアント装置３００がリソースの少ないハードウェアであっても、気象シミュレーションの結果を表示することができる。

サーバ装置２００およびクライアント装置３００は、ＰＣ（Personal Computer）、ワ
ークステーション（ＷＳ、Work Station）、携帯電話、カーナビゲーションのような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。

（実施形態の作用、効果）
画像処理装置１００、地形データや気象データ等に基づいて、所定の空間的範囲、期間について、気象シミュレーションを行い、気象データの算出を行う。画像処理装置１００は、気象シミュレーションで算出された気象データのグリッド毎の雲水量、雲氷量に基づいて、グリッド毎の雲の不透明度を算出する。画像処理装置１００は、気象シミュレーションで算出された気象データの下向き短波放射量に基づいて、雲の色を算出する。また、画像処理装置１００は、気象シミュレーションで算出された気象データの地表面の下向き短波放射量に基づいて、地表面の雲の影の色及び不透明度を決定する。

画像処理装置１００によれば、下向き短波放射量を反映して、雲や地表面を描画することができる。さらに、画像処理装置１００によれば、下向き短波放射量を使用することで、光の３次元散乱理論等の物理法則に基づいて雲の色等を計算するのに比べ、少ない計算コストで、現実に近い雲の色等を算出することができる。

画像処理装置１００は、気象シミュレーション等による気象データに基づいて、空を見上げた際の雲を含む画像を、実際の雲の色と合うように、作成することができる。
以上の実施形態、変形例は、可能な限りこれらを組み合わせて実施され得る。

１００ 画像処理装置
１０２ プロセッサ
１０４ メモリ
１０６ 記憶装置
１０８ 入力装置
１１０ 出力装置
１１２ 通信インタフェース

Claims (8)

1. 所定範囲内にある複数の領域の少なくとも１つの領域の大気の状態を示す気象データを記憶する記憶装置と、
   前記気象データを用いて前記少なくとも１つの領域についての雲の色を算出する制御装置と、
   を備える画像処理装置。
2. 前記制御装置は、前記少なくとも１つの領域について算出した雲の色に基づいて、残りの領域の少なくとも１つの領域の雲の色を算出する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記制御装置は、雲を含む画像を生成する場合における当該画像の視点位置が属する領域を前記少なくとも１つの領域とした雲の色の算出を行う
   請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記制御装置は、前記気象データを用いて前記少なくとも１つの領域における雲の影の色および不透明度を算出する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記気象データは、下向き短波放射量を含む、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記制御装置は、前記所定範囲内の地表面又は前記地表面上の構造物を含む写真画像と前記算出した色を有する雲の画像とを合成した画像を作成する
   請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. コンピュータが、
   所定範囲内にある複数の領域の少なくとも１つの領域の大気の状態を示す気象データを記憶し、
   前記気象データを用いて前記少なくとも１つの領域についての雲の色を算出する
   ことを含む画像処理方法。
8. コンピュータに、
   所定範囲内にある複数の領域の少なくとも１つの領域の大気の状態を示す気象データを記憶させ、
   前記気象データを用いて前記少なくとも１つの領域についての雲の色を算出させることを実行させる画像処理プログラム。

Images