JP2016217899A - Object identification device, object identification system, object identification method, and object identification program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、物体同定装置、物体同定システム、物体同定方法および物体同定プログラムに関し、特に偏光ハイパースペクトルカメラ装置が用いられた物体同定装置、物体同定システム、物体同定方法および物体同定プログラムに関する。 The present invention relates to an object identification device, an object identification system, an object identification method, and an object identification program, and more particularly to an object identification device, an object identification system, an object identification method, and an object identification program using a polarization hyperspectral camera device.
数十バンド(種類)以上に分光されたスペクトルであるハイパースペクトルの情報を取得できるハイパースペクトルカメラがある。ハイパースペクトルカメラは、ハイパースペクトル情報を1画素ごとに取得することによって、空間情報とハイパースペクトル情報を同時に取得できるカメラである。 There is a hyperspectral camera that can acquire hyperspectral information, which is a spectrum that has been split into several tens of bands (types). A hyperspectral camera is a camera that can simultaneously acquire spatial information and hyperspectral information by acquiring hyperspectral information for each pixel.
一般的なハイパースペクトル情報による照合処理では、1画素ごとに、画素の空間情報に対応する波長の情報が含まれるハイパースペクトル情報が、スペクトルライブラリに記憶されているスペクトルデータと照合される。スペクトルデータと照合されることによって、各画素が示す物体が何の物体であるか同定される。 In the verification process using general hyperspectral information, hyperspectral information including wavelength information corresponding to pixel spatial information is verified for each pixel with spectral data stored in the spectrum library. By comparing with the spectrum data, it is identified what object the object indicated by each pixel is.
しかし、1画素ずつハイパースペクトル情報とスペクトルデータを照合する方法は、取得された画素の数だけ照合が行われるため、多くの時間を要する。 However, the method of collating hyperspectral information and spectral data pixel by pixel requires a lot of time because collation is performed by the number of acquired pixels.
上記の問題を解決する方法として、取得されたハイパースペクトルデータをクラスタリングし、クラスタリングされた各クラスタとスペクトルライブラリに記憶されている各スペクトルデータを照合する方法がある。スペクトルデータの照合が取得された全ての画素に対して行われないため、全ての照合処理が完了するまでの時間が短縮される。照合され各クラスタに対応する物体が同定された後、取得されたハイパースペクトルデータの各画素に、画素が対応するクラスタに対応する物体の情報が反映される。 As a method of solving the above problem, there is a method of clustering acquired hyperspectral data and collating each clustered cluster with each spectrum data stored in a spectrum library. Spectral data verification is not performed on all the acquired pixels, so that the time until all verification processing is completed is shortened. After the collation and the object corresponding to each cluster are identified, the information of the object corresponding to the cluster corresponding to the pixel is reflected in each pixel of the acquired hyperspectral data.
クラスタリングが用いられた同定方法は、地表面の鉱物の分布や森林の樹種の分布などの、おおまかなスペクトルの分布傾向を把握する用途に適している。 The identification method using clustering is suitable for the purpose of grasping the general distribution tendency of the spectrum such as the distribution of minerals on the ground surface and the distribution of forest tree species.
クラスタリングが用いられた同定方法以外にも、全ての画素に対して照合処理を行わない物体同定方法が、特許文献1に記載されている。特許文献1には、ハイパースペクトル画像の各画素に記録されたスペクトルデータから複数のエンドメンバのいずれかを除去し、除去後の画素のスペクトルデータと、データベース内のスペクトルデータを照合することによって、画素に記録された物体を特定する画像解析装置が記載されている。 In addition to the identification method using clustering, Patent Document 1 describes an object identification method that does not perform matching processing on all pixels. In Patent Document 1, any one of a plurality of end members is removed from spectral data recorded in each pixel of a hyperspectral image, and the spectral data of the pixel after removal is compared with spectral data in a database. An image analysis device for specifying an object recorded in a pixel is described.
また、画像に示される物体を高精度に認識する、リモートセンシング画像を用いた画像処理装置が特許文献2に記載されている。 Patent Document 2 describes an image processing apparatus using a remote sensing image that recognizes an object shown in an image with high accuracy.
上記のクラスタリングが用いられた同定方法等は、例えばクラスタリングの精度や手法、および照合や同定の手法によって同定結果が異なるという問題がある。また、例えばクラスタリングの処理自体に多くの時間を要するという問題がある。 The identification method using the above clustering has a problem that the identification result varies depending on, for example, the accuracy and method of clustering, and the matching and identification methods. In addition, for example, the clustering process itself requires a long time.
そこで、本発明は、ハイパースペクトルデータを用いて物体を短時間で同定できる物体同定装置、物体同定システム、物体同定方法および物体同定プログラムを提供することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide an object identification device, an object identification system, an object identification method, and an object identification program that can identify an object in a short time using hyperspectral data.
本発明による物体同定装置は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部と、同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する物体情報を記憶部から抽出し、抽出された物体情報の中から取得されたハイパースペクトルデータに対応する物体情報を抽出する抽出部とを備えることを特徴とする。 The object identification device according to the present invention stores object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object and polarization information indicating the polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data. And the object corresponding to the hyperspectral data acquired from the extracted object information by extracting the object information corresponding to the polarization information acquired at the time of acquiring the hyperspectral data of the object to be identified. And an extraction unit for extracting information.
本発明による物体同定装置は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部と、同定対象の物体からの光に基づいて、同定対象の物体のハイパースペクトルデータを取得するカメラ部と、同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する物体情報を記憶部から抽出し、抽出された物体情報の中からカメラ部により取得されたハイパースペクトルデータに対応する物体情報を抽出する抽出部とを備えることを特徴とする。 The object identification device according to the present invention stores object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object and polarization information indicating the polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data. A storage unit, a camera unit for acquiring hyperspectral data of the identification target object based on light from the identification target object, and an object corresponding to the polarization information acquired when the hyperspectral data of the identification target object is acquired And an extraction unit that extracts information from the storage unit and extracts object information corresponding to the hyperspectral data acquired by the camera unit from the extracted object information.
本発明による物体同定システムは、同定対象の物体が反射した反射光が入射する偏光フィルタと、カメラと、物体同定装置と、表示装置とを含む物体同定システムであって、カメラは、偏光フィルタを透過した光に基づいて、同定対象の物体のハイパースペクトルデータを取得するカメラ部を含み、物体同定装置は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部と、偏光フィルタの回転角度を検知する角度検知部と、検知された回転角度に対応する偏光方向を示す偏光情報に対応する物体情報を記憶部から抽出し、抽出された物体情報の中からカメラ部により取得されたハイパースペクトルデータに対応する物体情報を抽出する抽出部とを含み、表示装置は、抽出された物体情報を表示することを特徴とする。 An object identification system according to the present invention is an object identification system including a polarization filter on which reflected light reflected by an object to be identified enters, a camera, an object identification device, and a display device. The camera includes a polarization filter. The camera includes a camera unit that acquires hyperspectral data of an object to be identified based on transmitted light. The object identification device receives hyperspectral data corresponding to a predetermined object and an image sensor that acquires the hyperspectral data. A storage unit that stores object information including polarization information indicating the polarization direction of light from a predetermined object, an angle detection unit that detects a rotation angle of the polarization filter, and a polarization direction corresponding to the detected rotation angle Hyper-spectrum obtained by extracting object information corresponding to polarization information from the storage unit, and by the camera unit from the extracted object information It includes an extraction unit for extracting the object information corresponding to the over data, display device, and displaying the extracted object information.
本発明による物体同定方法は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部を備える物体同定装置において実行される物体同定方法であって、同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する物体情報を記憶部から抽出し、抽出された物体情報の中から取得されたハイパースペクトルデータに対応する物体情報を抽出することを特徴とする。 The object identification method according to the present invention stores object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object and polarization information indicating the polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data. An object identification method executed in an object identification apparatus including a storage unit that extracts object information corresponding to polarization information acquired when hyperspectral data of an object to be identified is acquired from the storage unit, and the extracted object Object information corresponding to hyperspectral data acquired from the information is extracted.
本発明による物体同定プログラムは、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部を備えるコンピュータにおいて実行される物体同定プログラムであって、コンピュータに、同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する物体情報を記憶部から抽出する第1抽出処理、および抽出された物体情報の中から取得されたハイパースペクトルデータに対応する物体情報を抽出する第2抽出処理を実行させることを特徴とする。 The object identification program according to the present invention stores object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object and polarization information indicating the polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data. An object identification program executed in a computer including a storage unit that extracts from the storage unit object information corresponding to polarization information acquired when hyperspectral data of an object to be identified is acquired. And a second extraction process for extracting object information corresponding to the hyperspectral data acquired from the extracted object information.
本発明によれば、ハイパースペクトルデータを用いて物体を短時間で同定できる。 According to the present invention, an object can be identified in a short time using hyperspectral data.
最初に、ハイパースペクトルイメージング技術を以下に説明する。 First, hyperspectral imaging techniques are described below.
ハイパースペクトルイメージング技術では、地上設置型カメラ、航空機、または人工衛星などに、ハイパースペクトルイメージング用のカメラが設置される。設置されたカメラが、地上または上空から撮影する。 In the hyperspectral imaging technology, a camera for hyperspectral imaging is installed in a ground-mounted camera, an aircraft, or a satellite. The installed camera takes pictures from the ground or above.
ハイパースペクトルイメージング用のカメラのレンズ後段には、分光装置が存在する。分光装置は、可視光線、近赤外線、または遠赤外線のいずれかに相当する光を、所定の波長幅ごとに分光する。なお、可視光線、近赤外線、または遠赤外線のいずれかに相当する光の波長の範囲は、例えば、300nm〜1200nmである。 A spectroscopic device exists behind the lens of the camera for hyperspectral imaging. The spectroscopic device splits light corresponding to any one of visible light, near infrared light, and far infrared light for each predetermined wavelength width. In addition, the range of the wavelength of light corresponding to any of visible light, near infrared light, or far infrared light is, for example, 300 nm to 1200 nm.
ハイパースペクトルイメージング用のカメラの撮像素子は、分光された光を受光し、受光した光を光信号から電気信号に変換する。撮像素子は、変換した電気信号に基づいて、水平方向に空間軸を、垂直方向に波長軸を取る画像を作成し、作成した画像を出力する。撮像素子が出力する画像がハイパースペクトルイメージに相当する。 The imaging device of the camera for hyperspectral imaging receives the dispersed light, and converts the received light from an optical signal to an electrical signal. The imaging device creates an image having a spatial axis in the horizontal direction and a wavelength axis in the vertical direction based on the converted electrical signal, and outputs the created image. An image output from the image sensor corresponds to a hyperspectral image.
所定の空間軸に対応する画像は、一次元の明暗のパターンのみを示す。すなわち、撮像素子は、空間軸方向において線状に一列に配置されたラインセンサに相当する。よって、地上設置型カメラに設置されたハイパースペクトルイメージング用のカメラは、例えば、ミラースキャン式でデータを取得する。また、航空機および人工衛星に設置されたハイパースペクトルイメージング用のカメラは、例えば、プッシュブルーム式でデータを取得する。 An image corresponding to a predetermined spatial axis shows only a one-dimensional light / dark pattern. That is, the imaging device corresponds to a line sensor arranged in a line in a line in the spatial axis direction. Therefore, a camera for hyperspectral imaging installed in a ground-mounted camera acquires data by a mirror scan method, for example. In addition, cameras for hyperspectral imaging installed on aircraft and artificial satellites acquire data by, for example, a push bloom method.
ハイパースペクトルイメージの各画素(ピクセル)が表す物質を識別するためには、観測対象領域に分布する物質がスペクトルとしてどのように取得されるか、予め把握することが求められる。スペクトルライブラリには、各物質に対応するスペクトルの情報が蓄積されている。 In order to identify the substance represented by each pixel (pixel) of the hyperspectral image, it is required to grasp in advance how the substance distributed in the observation target region is acquired as a spectrum. In the spectrum library, spectrum information corresponding to each substance is accumulated.
また、スペクトルライブラリには、実験室や実環境などにおける分光光度計による計測スペクトル、またはハイパースペクトルイメージから得られた端成分(エンドメンバー)スペクトルなどのスペクトル特性や、スペクトル特性以外の情報がまとめられた状態で保存されている。 In addition, the spectral library summarizes spectral characteristics such as the spectrum measured by a spectrophotometer in the laboratory or the actual environment, or the end component (end member) spectrum obtained from the hyperspectral image, and information other than the spectral characteristics. It is saved in the state.
なお、スペクトル特性以外の情報は、例えば、物質名、観測条件、波長軸、スペクトル分解能、および観測誤差である。スペクトル特性以外の情報は、スペクトルのメタデータとしてスペクトルライブラリに保存される。 The information other than the spectral characteristics is, for example, the substance name, observation conditions, wavelength axis, spectral resolution, and observation error. Information other than the spectral characteristics is stored in the spectral library as spectral metadata.
既存のスペクトルライブラリには、例えば、USGS(U.S.Geological Survey)、NASA JPL(Jet Propulsion Laboratory)、JHU(Johns−Hopkins University)などの研究機関が配布しているライブラリがある。各研究機関が配布しているライブラリには、各研究機関により計測された数百〜数千のスペクトルがそれぞれ含まれている。 Examples of the existing spectral library include libraries distributed by research institutions such as USGS (US Geologic Survey), NASA JPL (Jet Propulsion Laboratory), and JHU (Johns-Hopkins University). The library distributed by each research institution includes hundreds to thousands of spectra measured by each research institution.
取得されたハイパースペクトルデータとスペクトルライブラリに含まれているスペクトルデータを照合する手法は、主に3つある。 There are mainly three methods for collating the acquired hyperspectral data with the spectral data included in the spectral library.
第1の手法は、全画素のハイパースペクトルデータをそれぞれスペクトルライブラリに含まれているスペクトルデータと照合し、一致度の高いスペクトルデータが示すスペクトルを画素のスペクトルに決定する手法である。決定されたスペクトルに対応する物体が、画素が示す物体として同定される。 The first method is a method in which hyperspectral data of all pixels is collated with spectral data included in a spectral library, and a spectrum indicated by spectral data having a high degree of coincidence is determined as a pixel spectrum. An object corresponding to the determined spectrum is identified as an object indicated by the pixel.
第1の手法は、画素ごとに照合処理が行われるため、全画素の照合処理を終えるまでに多くの時間を要する。すなわち、第1の手法が利用された場合、水平方向に空間軸を、垂直方向に波長軸を取る2次元画像の各画素のハイパースペクトルデータが、スペクトルライブラリに含まれているスペクトルデータとそれぞれ照合されることによって、各画素が示す物体が同定される。第1の手法では、取得された画素の数だけ照合処理が行われるため、全画素の照合処理を終えるまでに多くの時間を要する。 In the first method, since the matching process is performed for each pixel, it takes a lot of time to finish the matching process for all the pixels. That is, when the first method is used, the hyperspectral data of each pixel of a two-dimensional image having a spatial axis in the horizontal direction and a wavelength axis in the vertical direction is collated with the spectral data contained in the spectral library. As a result, the object indicated by each pixel is identified. In the first method, since the matching process is performed by the number of acquired pixels, it takes a lot of time to finish the matching process for all the pixels.
第2の手法は、取得されたハイパースペクトルデータ全体の中でデータが類似する画素ごとにクラスタリングを行い、各クラスタの代表的なハイパースペクトルデータをそれぞれスペクトルライブラリに含まれているスペクトルデータと照合する手法である。照合された結果、一致度の高いスペクトルデータが示すスペクトルが、クラスタに含まれる全ての画素のスペクトルに決定される。決定されたスペクトルに対応する物体が、クラスタに含まれる全ての画素が示す物体として同定される。 In the second method, clustering is performed for each pixel having similar data in the entire acquired hyperspectral data, and representative hyperspectral data of each cluster is collated with spectral data included in the spectrum library. It is a technique. As a result of the collation, the spectrum indicated by the spectrum data having a high degree of coincidence is determined as the spectrum of all pixels included in the cluster. An object corresponding to the determined spectrum is identified as an object indicated by all the pixels included in the cluster.
第2の手法は、森林や岩石などの広域に分布する自然物を分類する用途に適している。しかし、自然物の中に隠れた人工物を探知および識別する用途には適していない。また、第2の手法は、クラスタリングに時間がかかるため、即時性に欠ける。 The second method is suitable for use in classifying natural objects distributed over a wide area such as forests and rocks. However, it is not suitable for use in detecting and identifying artifacts hidden in natural objects. Further, the second method lacks immediacy because it takes time for clustering.
第3の手法は、周囲の画素のハイパースペクトルデータと特徴が異なるハイパースペクトルデータを持つ画素(すなわち、異常点の画素)を抽出し、異常点の画素のハイパースペクトルデータをスペクトルライブラリに含まれているスペクトルデータと照合する手法である。照合された結果、一致度の高いスペクトルデータが示すスペクトルが、異常点の画素のスペクトルに決定される。決定されたスペクトルに対応する物体が、異常点の画素が示す物体として同定される。 The third method is to extract pixels having hyperspectral data whose characteristics are different from the hyperspectral data of surrounding pixels (that is, abnormal point pixels), and the hyperspectral data of the abnormal point pixels are included in the spectrum library. This is a method of collating with existing spectral data. As a result of the collation, the spectrum indicated by the spectrum data having a high degree of coincidence is determined as the spectrum of the pixel at the abnormal point. An object corresponding to the determined spectrum is identified as an object indicated by the pixel of the abnormal point.
第3の手法では、スペクトルデータが照合される画素が絞り込まれている。しかし、第3の手法においても、異常点の画素の抽出に時間がかかる。また、異常点の画素のハイパースペクトルデータがスペクトルライブラリに含まれているスペクトルデータ全体と照合されるため、第3の手法も即時性に欠ける。 In the third method, the pixels with which the spectral data is collated are narrowed down. However, even in the third method, it takes time to extract abnormal point pixels. In addition, since the hyperspectral data of the abnormal point pixels is collated with the entire spectrum data included in the spectrum library, the third method also lacks immediacy.
すなわち、第1〜第3の手法はいずれも多くの時間を要する。多くの時間を要するため、人工物を即時に検知および識別する物体の即時検知処理、または即時に近い状態で検知および識別する物体の検知処理には、上記の手法が適用されないという問題がある。 That is, all of the first to third methods require a lot of time. Since a lot of time is required, there is a problem in that the above-described method is not applied to an immediate detection process of an object that immediately detects and identifies an artifact or an object detection process that detects and identifies an artificial object in a state close to immediate.
以下、上記の問題を解決する本発明の各実施形態を説明する。 Each embodiment of the present invention that solves the above problems will be described below.
実施形態1.
[構成の説明]
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。図1は、本発明による物体同定システムの第1の実施形態の例を示す説明図である。図1に示す例は、地上設置型ハイパースペクトルカメラに本発明が適用された例に対応する。
Embodiment 1. FIG.
[Description of configuration]
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an example of a first embodiment of an object identification system according to the present invention. The example shown in FIG. 1 corresponds to an example in which the present invention is applied to a ground-mounted hyperspectral camera.
物質が反射する光には、少なからず偏光が含まれる。物体、特に人工物は、光を反射する際に、特定の偏光を反射することが多い。 The light reflected by the material includes not only polarized light. Objects, especially artifacts, often reflect a specific polarization when reflecting light.
上記の性質を利用した本実施形態における物体同定システム100に含まれる物体同定装置は、「特定の偏光」による絞り込みと、「特定のスペクトル」による絞り込みの2段階の絞り込みを行う検索手法を用いる。2段階の絞り込みを行う検索手法を用いることによって、物体同定装置は、対象のスペクトルが抽出されるまでの時間を短縮する。
The object identification apparatus included in the
物体同定装置は、波長情報と偏光角度情報を併せて保存するスペクトルライブラリを備える。スペクトルライブラリに波長情報と偏光角度情報が併せて保存されると、「特定の偏光を用いて取得されたスペクトル」の照合処理および同定処理の時間が短縮される。すなわち、物体同定装置は、対象のスペクトルを探索するまでの時間、および物体を識別するまでの時間を短縮できる。また、複数の情報が用いられるので、物体同定装置は、照合処理および同定処理の精度を向上できる。 The object identification device includes a spectrum library that stores wavelength information and polarization angle information together. When the wavelength information and the polarization angle information are stored together in the spectrum library, the time required for the collation process and the identification process of “spectrum acquired using specific polarization” is shortened. That is, the object identification device can shorten the time required to search for the target spectrum and the time required to identify the object. In addition, since a plurality of pieces of information are used, the object identification device can improve the accuracy of the matching process and the identification process.
また、ユーザが予め取得された特定の偏光角度情報を有するスペクトルデータの探索および物体の識別を行いたい場合、物体同定装置は、スペクトルライブラリに登録されている任意のスペクトルデータに対応する偏光角度情報を用いて、偏光フィルタを回転させてもよい。 In addition, when the user wants to search for spectrum data having specific polarization angle information acquired in advance and to identify an object, the object identification device can obtain polarization angle information corresponding to arbitrary spectrum data registered in the spectrum library. May be used to rotate the polarizing filter.
取得された任意の偏光に基づいたハイパースペクトルデータは、偏光フィルタの回転に用いられた偏光角度情報に対応するスペクトルデータに適合する可能性が高い。すなわち、物体同定装置がスペクトルデータに対応する偏光角度情報を用いて偏光フィルタを回転させた場合、容易に対象のスペクトルデータが探索され、対応する物体が識別される。 The hyperspectral data based on the acquired arbitrary polarization is highly likely to match the spectral data corresponding to the polarization angle information used for rotating the polarization filter. That is, when the object identification device rotates the polarization filter using the polarization angle information corresponding to the spectrum data, the target spectrum data is easily searched and the corresponding object is identified.
図2は、本発明による物体同定システムの第1の実施形態の構成例を示すブロック図である。図2に示すように、物体同定システム100は、物体同定装置200と、偏光フィルタ回転装置300と、角度検知装置301と、偏光フィルタ400と、ハイパースペクトルカメラ500と、スキャンミラー600と、表示装置700とを含む。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the first embodiment of the object identification system according to the present invention. As shown in FIG. 2, the
物体同定装置200は、偏光角度制御部201と、データ入出力部202と、カメラ制御部203と、偏光情報付スペクトルライブラリ204と、ミラー制御部205とを含む。
The
偏光角度制御部201は、制御線を介して偏光フィルタ回転装置300による偏光フィルタ400の回転操作を制御する制御信号を出力する機能を有する。また、偏光角度制御部201は、ハイパースペクトルデータ取得時に偏光角度情報を取得し、記録する機能を有する。偏光角度制御部201は、信号線を介して角度検知装置301が取得した偏光角度情報を受信する。
The polarization
データ入出力部202は、ハイパースペクトルライブラリ構築時に偏光角度情報をハイパースペクトルデータと共に記録することによって、偏光角度と物体のスペクトルという、2つの特徴的な指標を併せて記録する機能を有する。データ入出力部202は、偏光角度制御部201から入力された偏光角度情報と、カメラ制御部203から入力されたハイパースペクトルデータを、偏光情報付スペクトルライブラリ204に併せて登録する。
The data input /
また、データ入出力部202は、偏光角度と物体のスペクトルの2つの指標を用いて、物体を同定および識別する機能を有する。偏光角度とスペクトルの2つの指標が用いられることによって、物体同定処理の精度が高まる。
In addition, the data input /
データ入出力部202は、偏光角度制御部201から入力された偏光角度情報に対応するスペクトルデータを偏光情報付スペクトルライブラリ204から抽出する。次いで、データ入出力部202は、抽出されたスペクトルデータと、入力されたハイパースペクトルデータを照合することによって、物体を同定および識別する。
The data input /
また、データ入出力部202は、ユーザが探知および識別したい対象物に対応する、ハイパースペクトルライブラリに蓄積された偏光角度情報を取得する機能を有する。偏光角度制御部201は、取得された偏光角度情報に基づいて、偏光フィルタ回転装置300を介して偏光板である偏光フィルタ400を回転させる。偏光フィルタ400の回転角度が予め所定値に設定された状態でハイパースペクトルデータが取得されることによって、対象物が効率よく検知される。
The data input /
カメラ制御部203は、制御線を介してカメラ503の撮影に関するパラメータを制御する制御信号、およびカメラ503の撮影信号を出力する機能を有する。また、カメラ制御部203は、撮影されたハイパースペクトルデータを、信号線を介してカメラ503から受信する機能を有する。
The
偏光情報付スペクトルライブラリ204は、偏光角度情報およびハイパースペクトルデータを記憶する機能を有する。偏光情報付スペクトルライブラリ204が構築される時、ハイパースペクトルデータと偏光フィルタ400の回転角度の情報が取得される。
The spectrum library with
取得された回転角度に対応する偏光角度情報が、取得されたハイパースペクトルデータと併せて偏光情報付スペクトルライブラリ204に登録される。その結果、偏光情報付スペクトルライブラリ204を備えた物体同定装置200は、偏光角度情報を用いて、ハイパースペクトルデータを識別できる。
The polarization angle information corresponding to the acquired rotation angle is registered in the
本実施形態において、偏光情報付スペクトルライブラリ204に登録される偏光角度情報が示す偏光フィルタ400の回転角度は、対象物からの反射光が偏光フィルタ400を最もよく透過する角度である。なお、偏光角度情報が示す偏光フィルタ400の回転角度は、対象物からの反射光が偏光フィルタ400を最もよく透過する角度以外の角度でもよい。
In the present embodiment, the rotation angle of the
以上により、偏光角度情報を含むスペクトルライブラリが構築される。本実施形態における偏光角度情報とスペクトルデータとを用いた照合処理および同定処理では、上記のようにデータが蓄積された偏光情報付スペクトルライブラリ204が用いられる。
As described above, a spectrum library including polarization angle information is constructed. In the collation processing and identification processing using the polarization angle information and the spectrum data in the present embodiment, the polarization information-added
ミラー制御部205は、スキャンミラー600の撮影角度を制御する制御信号を、制御線を介してスキャンミラー600に出力する機能を有する。スキャンミラー600は、出力された制御信号に基づいて回転する。
The
ハイパースペクトルカメラ500は、レンズ501と、分光器502と、カメラ503とを含む。レンズ501は分光器502に接続されており、また分光器502はカメラ503に接続されている。レンズ501、分光器502、およびカメラ503は、一体として動作する。
The
カメラ503は、カメラ制御部203と制御線および信号線を介して通信可能に接続する。また、カメラ503は、撮影されたハイパースペクトルデータを、信号線を介してカメラ制御部203に送信する。
The
カメラ503には、二次元イメージセンサであるCCD(Charge−Coupled Device)イメージセンサ、またはCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサが搭載されている。図2に示す受光センサ504が、搭載されているイメージセンサに相当する。
The
カメラ503に搭載されているイメージセンサは、横軸に空間軸を、縦軸に波長軸を取る画像を出力する。すなわち、イメージセンサは、所定の空間軸に対してラインセンサに相当する。イメージセンサが出力する画像が1次元空間情報のみを有する場合であっても、スキャンミラー600が使用されることによって、ハイパースペクトルカメラ500は、2次元空間情報を取得できる。
The image sensor mounted on the
ハイパースペクトルカメラ500のレンズ501の前端に、偏光フィルタ400、偏光フィルタ回転装置300、および角度検知装置301がそれぞれ取り付けられる。
The
偏光フィルタ400は、レンズ501に固定される面と、回転可能な面とで構成される。すなわち、偏光フィルタ400は、二重構造をとる。
The
偏光フィルタ回転装置300は、偏光フィルタ400の回転可能な面を回転させる機能を有する。偏光フィルタ回転装置300は、偏光角度制御部201と制御線を介して通信可能に接続する。偏光フィルタ回転装置300は、制御線を介して偏光角度制御部201から受信した制御信号に基づいて、偏光フィルタ400の回転可能な面を回転させる。
The polarization
角度検知装置301は、偏光フィルタ400の回転可能な面の、基準角からの回転角を検知する機能を有する。角度検知装置301は、偏光角度制御部201と信号線を介して通信可能に接続する。角度検知装置301は、検知した回転角度の情報を、信号線を介して偏光角度制御部201に送信する。
The
スキャンミラー600は、ミラー制御部205と制御線を介して通信可能に接続する。スキャンミラー600は、予め設定された撮影角度の範囲で回転する。なお、スペクトルライブラリに登録されるデータが作成される場合、スキャンミラー600は、使用されなくてもよい。
The
ミラー制御部205は、スキャンミラー600を、中心を軸として回転させることができる。スキャンミラー600を回転させることによって、物体同定装置200は、2次元空間情報を取得できる。すなわち、スキャンミラー600を使用すれば、固定設置されたハイパースペクトルカメラ500が、2次元の空間軸と、1次元の波長軸を有する3次元スペクトルデータを取得できる。3次元スペクトルデータは、ハイパースペクトルキューブとも呼ばれる。
The
表示装置700は、物体同定装置200による物体同定処理の結果等を表示する機能を有する。
The
以下、本実施形態における物体同定装置200のハードウェア構成の具体例を説明する。図3は、本発明による物体同定装置のハードウェア構成例を示す説明図である。
Hereinafter, a specific example of the hardware configuration of the
図3に示す物体同定装置200は、CPU(Central Processing Unit)211と、主記憶部212と、通信部213と、補助記憶部214とを備える。また、人が操作するための入力部215や、人に処理結果または処理内容の経過を提示するための出力部216を備えてもよい。
The
主記憶部212は、データの作業領域やデータの一時退避領域として用いられる。主記憶部212は、例えばRAM(Random Access Memory)である。
The
通信部213は、有線または無線のネットワーク(情報通信ネットワーク)を介して、周辺機器との間でデータを入力および出力する機能を有する。
The
補助記憶部214は、ハードディスク装置などの記憶装置である。補助記憶部214は、例えばROM(Read Only Memory)である。
The
入力部215は、データや処理命令を入力する機能を有する。入力部215は、例えばキーボードやマウスである。
The
出力部216は、データを出力する機能を有する。出力部216は、例えば液晶ディスプレイ装置等の表示装置、またはプリンタ等の印刷装置である。
The
また、図3に示すように、物体同定装置200において、各構成要素は、システムバス217に接続されている。
As shown in FIG. 3, in the
補助記憶部214は、例えば、図2に示す偏光角度制御部201、データ入出力部202、カメラ制御部203、およびミラー制御部205をそれぞれ実現するためのプログラムを記憶している。
The
また、主記憶部212は、例えば、偏光情報付スペクトルライブラリ204の記憶領域として利用される。
The
偏光角度制御部201、カメラ制御部203、およびミラー制御部205は、通信部213を介して、制御信号を送信する。また、偏光角度制御部201、およびカメラ制御部203は、通信部213を介して、データを受信する。
The polarization
なお、物体同定装置200は、ハードウェアにより実現されてもよい。例えば、物体同定装置200は、内部に図2に示すような機能を実現するプログラムが組み込まれたLSI(Large Scale Integration)等のハードウェア部品が含まれる回路が実装されてもよい。
The
また、物体同定装置200は、図3に示すCPU211が図2に示す各構成要素が有する機能を提供するプログラムを実行することによって、ソフトウェアにより実現されてもよい。
Further, the
ソフトウェアにより実現される場合、CPU211が補助記憶部214に格納されているプログラムを、主記憶部212にロードして実行し、物体同定装置200の動作を制御することによって、各機能がソフトウェアにより実現される。
When implemented by software, the
[動作の説明]
以下、本実施形態の物体同定装置200の動作を図4〜図7を参照して説明する。
[Description of operation]
Hereinafter, the operation of the
最初に、偏光情報付スペクトルライブラリ204を構築する時の物体同定装置200の動作を、図4〜図5を参照して説明する。図4は、第1の実施形態における物体同定装置200による偏光情報付スペクトルライブラリ構築処理の動作を示すフローチャートである。また、図5は、偏光情報付スペクトルライブラリ構築時の物体同定装置200によるデータ処理を示す説明図である。
First, the operation of the
図5に示す光源からの光を、対象の試料が反射する(ステップS101)。光源が発する光は、ハロゲン灯が発する光などの、波長が均一な光である。試料が反射した光には、偏光が含まれる。 The target sample reflects the light from the light source shown in FIG. 5 (step S101). The light emitted from the light source is light having a uniform wavelength, such as light emitted from a halogen lamp. The light reflected by the sample includes polarized light.
試料から反射された光は、偏光フィルタ400に入射する(ステップS102)。偏光フィルタ400は、入射した光のうち、偏光フィルタ400の偏光方向と異なる偏光方向に振動する偏光成分を除去する。
The light reflected from the sample enters the polarizing filter 400 (step S102). The
偏光フィルタ400は、偏光フィルタ回転装置300により回転させられる。偏光フィルタ回転装置300は、試料からの反射光が偏光フィルタ400を最もよく透過するように、偏光フィルタ400の回転角度を設定する。
The
角度検知装置301は、試料からの反射光が偏光フィルタ400を最もよく透過する時の偏光フィルタ400の回転角度を検知する。次いで、角度検知装置301は、検知した回転角度を角度信号に変換する。角度検知装置301は、変換した角度信号を、信号線を介して偏光角度制御部201に送信する(ステップS103)。
The
偏光フィルタ400の偏光方向と異なる偏光方向に振動する偏光成分が除去された試料からの反射光は、レンズ501に入射する(ステップS104)。レンズ501で集光された光は、分光器502に到達する。
The reflected light from the sample from which the polarization component that vibrates in a polarization direction different from the polarization direction of the
反射光は、分光器502で分光される(ステップS105)。分光された各光は、受光センサ504に到達する(ステップS106)。 The reflected light is split by the spectroscope 502 (step S105). Each split light reaches the light receiving sensor 504 (step S106).
受光センサ504は、受光した各光を、光信号から電気信号に変換する。次いで、受光センサ504は、変換した電気信号に基づいて、ハイパースペクトルデータを作成する。カメラ503は、作成されたハイパースペクトルデータをカメラ制御部203に送信する(ステップS107)。
The
図5に示すように、ステップS103において送信された角度信号が示す回転角度の情報と、ステップS107において送信されたハイパースペクトルデータはマージ(併合)され、偏光情報付スペクトルライブラリ204に登録される。
As shown in FIG. 5, the rotation angle information indicated by the angle signal transmitted in step S103 and the hyperspectral data transmitted in step S107 are merged and registered in the
すなわち、データ入出力部202は、角度信号が示す回転角度に対応する偏光角度情報を、対応するハイパースペクトルデータのメタデータとして、偏光情報付スペクトルライブラリ204に登録する(ステップS108)。
That is, the data input /
物体同定装置200は、ステップS101〜ステップS108の処理を、対象の試料ごとに繰り返し実施する。図4に示す処理が繰り返し実施されることによって、偏光角度情報を含むハイパースペクトルライブラリが構築される。対象の試料のハイパースペクトルデータを全て登録した後、物体同定装置200は、偏光情報付スペクトルライブラリ構築処理を終了する。
The
なお、表示装置700は、偏光情報付スペクトルライブラリ構築処理において、データが正しく登録されたことや、何らかの原因によりデータが正しく登録されなかったこと、または処理が終了したことをユーザに向けて表示してもよい。
Note that the
次に、取得されたハイパースペクトルデータと偏光情報付スペクトルライブラリ204に登録されているデータを照合することによって物体を同定する時の物体同定装置200の動作を、図6〜図7を参照して説明する。
Next, the operation of the
図6は、第1の実施形態における物体同定装置200による物体同定処理の動作を示すフローチャートである。また、図7は、取得されたハイパースペクトルデータと偏光情報付スペクトルライブラリ204に登録されているデータの照合時の物体同定装置200によるデータ処理を示す説明図である。
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the object identification process by the
図7に示す光源からの光を、図7に示す被写体が反射する(ステップS201)。なお、光源は、例えば太陽やハロゲン灯である。被写体が反射した光には、偏光が含まれる。 The subject shown in FIG. 7 reflects the light from the light source shown in FIG. 7 (step S201). The light source is, for example, the sun or a halogen lamp. The light reflected by the subject includes polarized light.
被写体から反射された偏光を含む光は、スキャンミラー600で反射される(ステップS202)。スキャンミラー600で反射された光は、偏光フィルタ400に入射する(ステップS203)。
The light including the polarized light reflected from the subject is reflected by the scan mirror 600 (step S202). The light reflected by the
光源からの光が偏光フィルタ400に入射する時に、偏光角度制御部201は、偏光フィルタ回転装置300に回転角度の情報が含まれる制御信号を送信する。制御信号を受信した偏光フィルタ回転装置300は、偏光フィルタ400を適切な角度に回転させる。適切な角度は、所定の幅を有する値である。
When light from the light source enters the
角度検知装置301は、偏光フィルタ400の回転角度を計測する。次いで、角度検知装置301は、計測した回転角度を角度信号に変換する。角度検知装置301は、変換した角度信号を、信号線を介して偏光角度制御部201に送信する(ステップS204)。
The
偏光フィルタ400は、入射した光のうち、偏光フィルタ400の偏光方向と異なる偏光方向に振動する偏光成分を除去する。すなわち、偏光フィルタ400の偏光方向と同じ偏光方向に振動する偏光成分のみを有する光がレンズ501に入射し、集光される(ステップS205)。
The
レンズ501で集光された光は、分光器502に入射する。反射光は、分光器502で分光される(ステップS206)。分光された各光は、受光センサ504に到達する(ステップS207)。
The light collected by the
受光センサ504は、受光した各光を、光信号から電気信号に変換する。次いで、受光センサ504は、変換した電気信号に基づいて、ハイパースペクトルデータを作成する。カメラ503は、作成されたハイパースペクトルデータをカメラ制御部203に送信する(ステップS208)。
The
次いで、データ入出力部202は、角度検知装置301から送信された偏光フィルタ400の偏光角度情報、およびカメラ503から送信されたハイパースペクトルデータを用いて、被写体を特定するための照合処理および同定処理を行う。
Next, the data input /
図7に示すように、データ入出力部202は、送信された偏光フィルタ400の偏光角度情報と、偏光情報付スペクトルライブリ204に登録されている偏光角度情報とを照合する。照合した結果、データ入出力部202は、偏光角度情報が示す偏光フィルタ400の偏光方向に、対応付けられている偏光角度情報が示す偏光方向が対応するスペクトルデータのみを抽出する(ステップS209)。
As shown in FIG. 7, the data input /
次いで、図7に示すように、データ入出力部202は、抽出されたスペクトルデータと、送信されたハイパースペクトルデータをピクセルごとに照合する。照合した結果、データ入出力部202は、抽出されたスペクトルデータのうち、一致度の高いスペクトルデータが示すスペクトルを照合されたピクセルのスペクトルとする(ステップS210)。すなわち、データ入出力部202は、ピクセルが示す物質が、一致度の高いスペクトルに対応する物質であるとする。
Next, as shown in FIG. 7, the data input /
データ入出力部202は、全てのピクセルに対して、抽出されたスペクトルデータと、送信されたハイパースペクトルデータとの照合処理および同定処理を行う。全てのピクセルに対して照合処理および同定処理を終えた後、物体同定装置200は、物体同定処理を終了する。
The data input /
なお、表示装置700は、物体同定処理の結果や、物体同定処理が終了したことをユーザに向けて表示してもよい。
Note that the
[効果の説明]
本実施形態の物体同定装置は、データ入出力部202が偏光フィルタの回転角度を示す偏光情報を用いてフィルタリングすることによって、例えばハイパースペクトルキューブと照合される対象になる、スペクトルライブラリから抽出されるスペクトルデータを減らすことができる。すなわち、物体同定装置は、照合処理および同定処理をより高速に実施できる。
[Description of effects]
The object identification apparatus according to the present embodiment is extracted from a spectrum library, which is a target to be verified with, for example, a hyperspectral cube, when the data input /
また、本実施形態の物体同定システムは、偏光情報付ハイパースペクトルライブラリから、抽出したいスペクトルデータの偏光情報を用いて偏光フィルタ回転装置300が予め偏光フィルタの回転角度を設定することによって、容易に対象のスペクトルデータを抽出し、対象の物体を同定できる。
In addition, the object identification system of the present embodiment can be easily obtained by setting the rotation angle of the polarization filter in advance by the polarization
実施形態2.
[構成の説明]
次に、本発明の第2の実施形態を、図面を参照して説明する。図8は、本発明による物体同定システムの第2の実施形態の例を示す説明図である。
Embodiment 2. FIG.
[Description of configuration]
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the second embodiment of the object identification system according to the present invention.
図8に示すように、物体同定システム100は、飛行体に搭載されている。本実施形態における物体同定装置200は、飛行体に搭載されているハイパースペクトルセンサに接続されている。なお、図8に示す飛行体は、例えば、航空機やヘリコプタである。
As shown in FIG. 8, the
図9は、本発明による物体同定システムの第2の実施形態の他の例を示す説明図である。図9には、航空機に搭載されている物体同定システム100が示されている。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing another example of the second embodiment of the object identification system according to the present invention. FIG. 9 shows an
図9に示す例において、航空機に搭載されているハイパースペクトルセンサは、航空機の進行方向へのプッシュブルームセンサとして動作する。プッシュブルームセンサは、1ライン分の光検知素子を並べて、1方向(進行方向)にのみ走査を行うセンサである。走査は像面上で行われるため、プッシュブルームセンサにおいて走査光学系は不要である。 In the example shown in FIG. 9, the hyperspectral sensor mounted on the aircraft operates as a push bloom sensor in the traveling direction of the aircraft. The push bloom sensor is a sensor that performs scanning only in one direction (traveling direction) by arranging light detection elements for one line. Since scanning is performed on the image plane, no scanning optical system is required in the push bloom sensor.
図10は、本発明による物体同定システムの第2の実施形態の構成例を示すブロック図である。進行方向にのみ走査が行われるため、本実施形態の物体同定システム100は、図10に示すようにスキャンミラーを含まない。
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration example of the second embodiment of the object identification system according to the present invention. Since scanning is performed only in the traveling direction, the
実施形態3.
[構成の説明]
次に、本発明の第3の実施形態を、図面を参照して説明する。図11は、本発明による物体同定システムの第3の実施形態の例を示す説明図である。
Embodiment 3. FIG.
[Description of configuration]
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of the third embodiment of the object identification system according to the present invention.
図11に示すように、物体同定システム100〜101は、船舶に搭載されている。本実施形態の物体同定装置200は、船舶に搭載されているハイパースペクトルセンサに接続されている。
As shown in FIG. 11, the
本実施形態の物体同定装置200は、第1の実施形態における地上設置型の物体同定装置200と比較して、動揺補正部を含む点が異なる。動揺補正部は、センサ全体に対する船舶の揺れを吸収する機能を有する。
The
次に、本発明の概要を説明する。図12は、本発明による物体同定装置の概要を示すブロック図である。本発明による物体同定装置10は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部11(例えば、偏光情報付スペクトルライブラリ204)と、同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する物体情報を記憶部11から抽出し、抽出された物体情報の中から取得されたハイパースペクトルデータに対応する物体情報を抽出する抽出部12(例えば、データ入出力部202)とを備える。
Next, the outline of the present invention will be described. FIG. 12 is a block diagram showing an outline of an object identification device according to the present invention. The
そのような構成により、物体同定装置は、ハイパースペクトルデータを用いて物体を短時間で同定できる。 With such a configuration, the object identification device can identify an object in a short time using hyperspectral data.
また、物体同定装置10は、ハイパースペクトルデータを取得する画像センサが受光する同定対象の物体からの光が画像センサに受光される前に入射する偏光フィルタを、物体情報に含まれる偏光情報を用いて制御する制御部(例えば、偏光角度制御部201)を備えてもよい。
In addition, the
そのような構成により、物体同定装置は、対象の物体を効率よく同定できる。 With such a configuration, the object identification device can efficiently identify the target object.
また、物体同定装置10は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報とを含む物体情報を記憶部11に保存するデータ保存部(例えば、データ入出力部202)を備えてもよい。
The
そのような構成により、物体同定装置は、偏光情報が含まれるハイパースペクトルライブラリを構築できる。 With such a configuration, the object identification device can construct a hyperspectral library including polarization information.
図13は、本発明による物体同定装置の他の概要を示すブロック図である。本発明による物体同定装置20は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部21(例えば、偏光情報付スペクトルライブラリ204)と、同定対象の物体からの光に基づいて、同定対象の物体のハイパースペクトルデータを取得するカメラ部22(例えば、カメラ503)と、同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する物体情報を記憶部21から抽出し、抽出された物体情報の中からカメラ部22により取得されたハイパースペクトルデータに対応する物体情報を抽出する抽出部23(例えば、データ入出力部202)とを備える。
FIG. 13 is a block diagram showing another outline of the object identification device according to the present invention. The
そのような構成により、物体同定装置は、ハイパースペクトルデータを用いて物体を短時間で同定できる。 With such a configuration, the object identification device can identify an object in a short time using hyperspectral data.
また、物体同定装置20は、カメラ部22が受光する同定対象の物体からの光がカメラ部22に受光される前に入射する偏光フィルタを、物体情報に含まれる偏光情報を用いて制御する制御部を(例えば、偏光角度制御部201)を備えてもよい。
The
そのような構成により、物体同定装置は、対象の物体を効率よく同定できる。 With such a configuration, the object identification device can efficiently identify the target object.
また、物体同定装置20は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報とを含む物体情報を記憶部21に保存するデータ保存部(例えば、データ入出力部202)を備えてもよい。
The
そのような構成により、物体同定装置は、偏光情報が含まれるハイパースペクトルライブラリを構築できる。 With such a configuration, the object identification device can construct a hyperspectral library including polarization information.
図14は、本発明による物体同定システムの概要を示すブロック図である。本発明による物体同定システム30は、同定対象の物体が反射した反射光が入射する偏光フィルタ40と、カメラ50と、物体同定装置60と、表示装置70とを含む物体同定システムであって、カメラ50は、偏光フィルタ40を透過した光に基づいて、同定対象の物体のハイパースペクトルデータを取得するカメラ部51(例えば、カメラ503)を含み、物体同定装置60は、所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部61(例えば、偏光情報付スペクトルライブラリ204)と、偏光フィルタ40の回転角度を検知する角度検知部62(例えば、角度検知装置301)と、検知された回転角度に対応する偏光方向を示す偏光情報に対応する物体情報を記憶部61から抽出し、抽出された物体情報の中からカメラ部51により取得されたハイパースペクトルデータに対応する物体情報を抽出する抽出部63(例えば、データ入出力部202)とを含み、表示装置70(例えば、表示装置700)は、抽出された物体情報を表示する。
FIG. 14 is a block diagram showing an outline of an object identification system according to the present invention. An
そのような構成により、物体同定システムは、ハイパースペクトルデータを用いて物体を短時間で同定できる。 With such a configuration, the object identification system can identify an object in a short time using hyperspectral data.
また、物体同定装置60は、物体情報に含まれる偏光情報を用いて偏光フィルタ40を制御する制御部(例えば、偏光角度制御部201)を含んでもよい。
Further, the
そのような構成により、物体同定装置は、対象の物体を効率よく同定できる。 With such a configuration, the object identification device can efficiently identify the target object.
本発明は、防衛分野における草や雪に偽装した車両や人物の検知および識別の用途、フェイスマスクをかぶって変装した人物の検知の用途に好適に適用可能である。また、本発明は、洋上に遭難した人物や洋上の浮き輪の抽出などの洋上浮遊物の検知および識別の用途、災害時などの目視で人物を発見することが困難な状況での人物の探知および識別の用途に好適に適用可能である。また、本発明は、偽装された食品の識別や、食品中の異物の検知の用途に好適に適用可能である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be suitably applied to the use of detection and identification of a vehicle or person camouflaged with grass or snow in the defense field, or the detection of a person disguised with a face mask. In addition, the present invention can be used for detection and identification of offshore floating objects such as extraction of floating persons on the ocean and offshore floating rings, and detection of persons in situations where it is difficult to visually detect persons such as during disasters. And can be suitably applied to identification applications. In addition, the present invention can be suitably applied to the use of identification of a disguised food or detection of a foreign substance in food.
10、20、60、200 物体同定装置
11、21、61 記憶部
12、23、63 抽出部
62 角度検知部
22、51 カメラ部
30、100〜101 物体同定システム
40、400 偏光フィルタ
50、503 カメラ
70、700 表示装置
201 偏光角度制御部
202 データ入出力部
203 カメラ制御部
204 偏光情報付スペクトルライブラリ
205 ミラー制御部
211 CPU
212 主記憶部
213 通信部
214 補助記憶部
215 入力部
216 出力部
217 システムバス
300 偏光フィルタ回転装置
301 角度検知装置
500 ハイパースペクトルカメラ
501 レンズ
502 分光器
504 受光センサ
600 スキャンミラー
10, 20, 60, 200
212
Claims (10)
同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する前記物体情報を前記記憶部から抽出し、抽出された前記物体情報の中から取得された前記ハイパースペクトルデータに対応する前記物体情報を抽出する抽出部とを備える
ことを特徴とする物体同定装置。 A storage unit for storing object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object; and polarization information indicating a polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data;
The object information corresponding to the hyperspectral data acquired from the extracted object information is extracted from the storage unit, the object information corresponding to the polarization information acquired when acquiring the hyperspectral data of the object to be identified An object identification apparatus comprising: an extraction unit that extracts information.
請求項1記載の物体同定装置。 A control unit that controls a polarization filter that is incident before light from an object to be identified received by an image sensor that acquires hyperspectral data is received by the image sensor, using polarization information included in the object information. The object identification device according to claim 1.
請求項1または請求項2記載の物体同定装置。 The object identification device according to claim 1, further comprising: a data storage unit that stores object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object and polarization information acquired at the time of acquiring the hyperspectral data in a storage unit. .
同定対象の物体からの光に基づいて、前記同定対象の物体のハイパースペクトルデータを取得するカメラ部と、
前記同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する前記物体情報を前記記憶部から抽出し、抽出された前記物体情報の中から前記カメラ部により取得された前記ハイパースペクトルデータに対応する前記物体情報を抽出する抽出部とを備える
ことを特徴とする物体同定装置。 A storage unit for storing object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object; and polarization information indicating a polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data;
A camera unit for acquiring hyperspectral data of the object to be identified based on light from the object to be identified;
The hyperspectral data obtained by extracting the object information corresponding to the polarization information acquired when the hyperspectral data of the identification target object is acquired from the storage unit and acquired by the camera unit from the extracted object information An object identification apparatus comprising: an extraction unit that extracts the object information corresponding to
請求項4記載の物体同定装置。 5. The object according to claim 4, further comprising: a control unit configured to control a polarization filter that is incident before light from the identification target object received by the camera unit is received by the camera unit, using polarization information included in the object information. Identification device.
請求項4または請求項5記載の物体同定装置。 The object identification device according to claim 4 or 5, further comprising: a data storage unit that stores object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object and polarization information acquired at the time of acquiring the hyperspectral data in a storage unit. .
前記カメラは、
前記偏光フィルタを透過した光に基づいて、前記同定対象の物体のハイパースペクトルデータを取得するカメラ部を含み、
前記物体同定装置は、
所定の物体に対応するハイパースペクトルデータと、前記ハイパースペクトルデータを取得した画像センサが受光した前記所定の物体からの光の偏光方向を示す偏光情報とを含む物体情報を記憶する記憶部と、
前記偏光フィルタの回転角度を検知する角度検知部と、
検知された回転角度に対応する偏光方向を示す前記偏光情報に対応する前記物体情報を前記記憶部から抽出し、抽出された前記物体情報の中から前記カメラ部により取得された前記ハイパースペクトルデータに対応する前記物体情報を抽出する抽出部とを含み、
前記表示装置は、
抽出された前記物体情報を表示する
ことを特徴とする物体同定システム。 An object identification system including a polarizing filter on which reflected light reflected by an object to be identified enters, a camera, an object identification device, and a display device,
The camera
A camera unit for acquiring hyperspectral data of the object to be identified based on light transmitted through the polarizing filter;
The object identification device includes:
A storage unit for storing object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object; and polarization information indicating a polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data;
An angle detector for detecting a rotation angle of the polarizing filter;
The object information corresponding to the polarization information indicating the polarization direction corresponding to the detected rotation angle is extracted from the storage unit, and the hyperspectral data acquired by the camera unit is extracted from the extracted object information. An extraction unit for extracting the corresponding object information,
The display device
An object identification system characterized by displaying the extracted object information.
請求項7記載の物体同定システム。 The object identification system according to claim 7, wherein the object identification device includes a control unit that controls the polarization filter using polarization information included in the object information.
同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する前記物体情報を前記記憶部から抽出し、
抽出された前記物体情報の中から取得された前記ハイパースペクトルデータに対応する前記物体情報を抽出する
ことを特徴とする物体同定方法。 An object including a storage unit that stores object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object and polarization information indicating a polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data. An object identification method executed in an identification device,
Extracting the object information corresponding to the polarization information acquired at the time of acquiring hyperspectral data of the object to be identified from the storage unit;
The object identification method, wherein the object information corresponding to the hyperspectral data acquired from the extracted object information is extracted.
前記コンピュータに、
同定対象の物体のハイパースペクトルデータ取得時に取得された偏光情報に対応する前記物体情報を前記記憶部から抽出する第1抽出処理、および
抽出された前記物体情報の中から取得された前記ハイパースペクトルデータに対応する前記物体情報を抽出する第2抽出処理
を実行させるための物体同定プログラム。 A computer including a storage unit that stores object information including hyperspectral data corresponding to a predetermined object and polarization information indicating a polarization direction of light from the predetermined object received by the image sensor that has acquired the hyperspectral data. An object identification program executed in
In the computer,
A first extraction process for extracting the object information corresponding to the polarization information acquired when the hyperspectral data of the object to be identified is acquired from the storage unit; and the hyperspectral data acquired from the extracted object information The object identification program for performing the 2nd extraction process which extracts the said object information corresponding to.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113646619A (en) * | 2019-02-14 | 2021-11-12 | 开米美景公司 | Extended particle swarm band selection |
WO2022264644A1 (en) * | 2021-06-18 | 2022-12-22 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Inspection system, inspection method, model generation system, determination system, model generation method, and program |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010539464A (en) * | 2007-09-14 | 2010-12-16 | カスケード テクノロジーズ リミテッド | Spectral polarization hyperspectral imaging device |
JP2012526269A (en) * | 2009-05-07 | 2012-10-25 | テールズ | Method for identifying scenes from multiwavelength polarization images |
US20130202214A1 (en) * | 2010-04-21 | 2013-08-08 | National Ict Australia Limited | Shape and photometric invariants recovery from polarisation images |
WO2014020046A1 (en) * | 2012-08-02 | 2014-02-06 | Centre National De La Recherche Scientifique | Method for analysing the crystal structure of a polycrystalline semiconductor |
-
2015
- 2015-05-21 JP JP2015103510A patent/JP6524794B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010539464A (en) * | 2007-09-14 | 2010-12-16 | カスケード テクノロジーズ リミテッド | Spectral polarization hyperspectral imaging device |
JP2012526269A (en) * | 2009-05-07 | 2012-10-25 | テールズ | Method for identifying scenes from multiwavelength polarization images |
US20130202214A1 (en) * | 2010-04-21 | 2013-08-08 | National Ict Australia Limited | Shape and photometric invariants recovery from polarisation images |
WO2014020046A1 (en) * | 2012-08-02 | 2014-02-06 | Centre National De La Recherche Scientifique | Method for analysing the crystal structure of a polycrystalline semiconductor |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113646619A (en) * | 2019-02-14 | 2021-11-12 | 开米美景公司 | Extended particle swarm band selection |
WO2022264644A1 (en) * | 2021-06-18 | 2022-12-22 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Inspection system, inspection method, model generation system, determination system, model generation method, and program |
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