JP2017003491A - 処理プログラム、処理方法、及び処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】被写体の向きと色票の向きが相違している場合にも、被写体の色を精度良く計測可能な画像を得る方法を提供する。【解決手段】処理装置は、測色対象の被写体７０及び測色値が既知の色票６６が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定し、前記状況で被写体７０及び色票６６を撮像した画像４を、当該画像４中の色票６６に対応する領域８の色及び色票６６の測色値に基づき、画像４中の被写体７０に対応する領域６の色から被写体７０の測色値を求める色補正を行うための画像４として取得する。【選択図】図３

Description

本発明は、処理プログラム、処理方法、及び処理装置に関する。

従来、田畑等の圃場で栽培する農作物の生育状況は、人が圃場に出向いて農作物の生育状況を観察し、人の経験に基づいて判断されることが多かった。しかし、近年、農業分野へのＩＣＴ（Information and Communications Technology）の導入が盛んに行われ、例えば農作物をカメラで撮像した画像、または農作物によって反射した光の波長を計測した結果を用いて農作物の生育状況を調べる技術が提案されている。

農作物を撮像した画像から農作物の生育状況を調べる場合は、画像に写る農作物の葉色等を参考にして農作物の生育状況を判断される。画像に写る農作物等の被写体の色を計測する手法としては、例えば、複数の色見本を含むカラーチャート（以降、色票という）に表示された基準色と、被写体の色と、を比較する技術が提案されている。

また、圃場は屋外に設けられていることが多いため、場合によっては、農作物の一部分を影が覆うことで、同じ農作物を撮像した画像内に明暗差が生じることがある。すなわち、同じ葉色であっても、明るい部分と暗い部分とが生じた場合、農作物の葉色から農作物の生育状況を正しく計測できないことがある。従って、撮像された画像の明暗差を利用して、画像から影の位置を判定する技術が提案されている。

特開平５−２２３６４２号公報 特開２０１３−１９５２４３号公報 特開２００６−１９５６２２号公報 特開２０１０−２３７９７６号公報 特開２００２−１６８７７１号公報 特開２０１１−２７６００号公報 特開２００４−３８７８号公報 特開２００５−１１７５２４公報

すなわち、これまでは、屋外にある圃場の農作物をカメラで撮像した画像から、農作物の生育状況を判断するには、カメラの同じ撮像領域内に農作物と色票とが入るよう、農作物の傍に色票を配置する。そして、農作物の葉色と色票に表示される色見本の色とを比較して、農作物の葉色を計測するものであった。

この際、被写体の色が共に同じ色であっても、太陽光の反射状況が異なると異なる色に見える場合があるため、農作物の葉、及び色票の向きがカメラに対して同じ向きとなるように、農作物の葉、及び色票の配置角度を調整する必要がある。更に、農作物の葉、及び色票の向きをカメラに対して同じ向きに調整しても、農作物の葉、及び色票での反射光の光量が所定の光量を超えると、農作物の葉、及び色票が白っぽく見える「てかり」と呼ばれる状況が発生することがある。従って、カメラの位置から見て、農作物の葉及び色票でてかりが発生しないように、更に、カメラに対する農作物の葉、及び色票の配置角度を調整する必要がある。

しかも、農作物は日々成長するため、農作物の葉の向きが変化する。従って、農作物をカメラで撮像する都度、農作物の葉の向きを調整する必要がある。

すなわち、撮像位置及び撮像範囲を固定したカメラで農作物を撮像しても、農作物の葉の向きを調整することなく、カメラに対する農作物の葉、及び色票の向きが同じ向きになる状況は発生し難い。従って、この場合、カメラでの撮像毎に農作物の葉の向きを調整する場合と比較して、農作物の葉色を精度よく計測することは困難である。

一つの側面として、本発明は、被写体の向きと色票の向きが相違している場合にも、被写体の色を精度良く計測可能な画像を得ることを目的とする。

一つの態様では、処理プログラムは、コンピュータに、測色対象の被写体及び測色値が既知の色票が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定させる。そして、処理プログラムは、コンピュータに、前記状況で被写体及び色票を撮像した画像を、当該画像中の色票に対応する領域の色及び色票の測色値に基づき、画像中の前記被写体に対応する領域の色から被写体の測色値を求める色補正を行う画像として取得させる。

一つの側面として、本発明は、被写体の向きと色票の向きが相違している場合にも、被写体の色を精度良く計測可能な画像を得ることができる、という効果を有する。

圃場に照射される光の種類の説明に用いる模式図である。 農作物を撮像する際の状況の一例を示す模式図である。 撮像した画像の一例を示す図である。 第１実施形態に係る処理装置の構成の一例を示す図である。 第１実施形態に係る処理装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。 第１実施形態に係る計測処理の流れの一例を示すフローチャートである。 明度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 影領域判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る処理装置の構成の一例を示す図である。 第２実施形態に係る処理装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。 第２実施形態に係る計測処理の流れの一例を示すフローチャートである。 影入り情報の一例を示す図である。

以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、同じ働きを担う構成要素または処理には、全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を適宜省略する場合がある。

図１は、屋外の圃場５８に照射される光の種類について説明する図である。図１に示すように、屋外の圃場には太陽５０からの光、すなわち太陽光が照射されるが、圃場５８に照射される太陽光は、直接光５４及び天空光５６の２種類の光に大別される。

直接光５４とは、太陽５０から圃場５８に直接照射される光のことである。従って、直接光５４は、太陽５０と圃場５８とを結ぶ直線に沿った一方向から、圃場５８を照射する。

一方、天空光５６とは、太陽５０からの光が雲５２及び図示しない塵等によってあらゆる方向に散乱した散乱光のうち、圃場５８に到達した散乱光のことをいう。すなわち、天空光５６は散乱光であるため、直接光５４とは異なり、あらゆる方向から圃場５８を照射する。

このように、直接光５４は圃場５８を一方向から照射するため、農作物の葉の向きによっては、農作物の葉による反射光の光量が所定の光量を越えやすくなり、てかりが発生することがある。一方、天空光５６は圃場５８をあらゆる方向から照射するため、天空光５６が照射された場合の農作物の葉による反射光も分散し、直接光５４に比べて、てかりが発生しにくい。

また、直接光５４の色温度は天空光５６の色温度に比べて低く、物体に直接光５４が照射されると、物体は赤から黄色にかけての色味を帯びやすくなる。一方、物体に直接光５４より高い色温度を有する天空光５６が照射されると、物体は青い色味を帯びやすくなる。

農作物はその生育状況に応じて、農作物の葉色が緑から黄色にかけての範囲で変化する。すなわち、農作物の生育状況は、農作物の葉色の明るさ（明度）ではなく色相から判断できる。従って、農作物が直接光５４及び天空光５６の何れか一方の光で照射されていれば、各々の光の色温度が概ね分かっていることから、一方の光の色温度による色相への影響を農作物の画像から取り除くよう補正することで、実際の農作物の葉色を推定できる。

しかし、農作物が、強調されやすい色相が異なる直接光５４及び天空光５６が混在した光で照射されると、各々の光の混在比に応じて葉色の色相に複雑な影響を与えてしまい、農作物を撮像した画像から、実際の農作物の葉色を正確に推定することが困難になる。

そこで、発明者は上記内容に関して検討を行った結果、直接光５４が遮られ、天空光５６が農作物に照射されている状態で、農作物をカメラで撮像すればよいことを見出した。直接光５４が遮られた状態で撮像することで、農作物の葉に生じるてかりを抑えることができる。しかも、直接光５４は、太陽５０と圃場５８とを結ぶ直線に沿った方向からしか照射されないため、あらゆる方向から照射される天空光５６と比較して、遮光物で遮光しやすいという特徴がある。換言すれば、天空光５６に比べ遮光物で遮光されやすい直接光５４は、撮像の際、農作物を照らす光源としては、安定した光源でないと言える。

当然のことながら、遮光物によって直接光５４を遮光した領域は影に覆われる。この影に覆われる領域は、天空光５６が照射された領域と見なすことができるため、影に覆われる農作物の画像から、天空光５６の色温度による色相への影響を取り除くように補正することで、実際の農作物の葉色が推定できる。

しかし、農作物は太陽光を浴びて成長することから、例えば圃場５８全体に、遮光物の一例である屋根を設置して、農作物が常に影に覆われるようにすることはできない。更に言えば、圃場５８の広さが例えば数ｈａ以上あるような場合には、圃場５８全体に屋根を設置することは現実的でない。従って、圃場５８の一部分に屋根を設置し、圃場５８の一部分を影で覆う方法が考えられる。

図２は、圃場５８において農作物を撮像する際の状況の一例を模式的に示した図である。図２に示すように、圃場５８の敷地の一部には、屋根６０Ａ及び色票６６を取り付けた支柱６８Ａ、及び、屋根６０Ｂを取り付けた支柱６８Ｂが設置される。また、圃場５８の周囲には、カメラ７６を取り付けた支柱６８Ｃが設置されると共に、カメラ７６とケーブル７４で接続された処理装置７２が設置される。図２では、処理装置７２は屋外に設置されているが、処理装置７２を屋内に設置してもよいことは言うまでもない。

屋根６０Ａにより、直接光５４が所定の方向から入射される時間に、色票６６全体を影で覆う影領域６４Ａが形成されると共に、屋根６０Ｂにより、同じ時間に、圃場５８で栽培される農作物の一部を影で覆う影領域６４Ｂが形成される。なお、以降では、影領域６４Ａ及び影領域６４Ｂを区別して説明する必要がない場合、影領域６４Ａと影領域６４Ｂとをあわせた領域を影領域６４と表す。

カメラ７６は、直接光５４が所定の方向から入射される時間に、影領域６４Ａ内の色票６６と、影領域６４Ｂ内の農作物と、が共に撮像範囲内に入るように、取り付け位置及び取り付け方向が調整されている。

なお、支柱６８Ｃの設置場所は圃場５８の周囲に限られず、例えば圃場５８の敷地の中であってもよい。また、ここでは農作物を撮像するカメラ７６の台数を１台として説明するが、２台以上の複数のカメラ７６を設置して、処理装置７２に接続するようにしてもよい。また、カメラ７６と処理装置７２とをケーブル７４ではなく、例えば無線方式の通信回線で接続してもよく、更に、カメラ７６と処理装置７２とを、インターネットを経由して接続するようにしてもよい。また、処理装置７２とカメラ７６とが１つの筐体に収められ、支柱６８Ｃに取り付けられる形態であってもよい。更に、カメラ７６はモータ等の駆動力により圃場５８内を移動可能で、撮像方向が調整可能としてもよい。

色票６６は、予め測色されて測色値が既知である複数の色の色見本を配置した票であり、色測定を行いたい対象物の色と、色票６６の色見本の色と、を比較することで、対象物の測色値を推定することが可能である。用いる色票６６の種類に特に制限はないが、例えば、圃場５８等の自然界に存在する色を再現する２４色の色見本を配置した「マクベスチャート」等が用いられる。なお、色票６６は平面状のものに限らず、立体状であってもよい。

各々の色見本の測色値は、赤(Red)、緑(Green)、及び青(Blue)の各色成分の濃度を、例えば０〜２５５の８ビットで表したＲＧＢ値によって表される。なお、ＲＧＢ値のビット数は一例であり、８ビット以外のビット数でＲＧＢの濃度を表すようにしてもよい。また、色見本の測色値はシアン(Cyan)、マゼンタ(Magenta)、黄色(Yellow)、及び黒(Black)の各色成分の濃度としても表すことができる。

図３は、カメラ７６で撮像した画像の一例を示す図である。画像４は、例えばＲＧＢ値で表される画素値を有する画素の集合であり、画像４には、影領域６４Ａの影で覆われた色票６６と、影領域６４Ｂの影で覆われた農作物７０と、が撮像されており、一部の農作物７０は影領域６４Ｂの影で覆われている。説明の便宜上、画像４のうち、農作物７０の外郭で囲まれた領域を被写体領域６といい、色票６６の外郭によって囲まれる領域を色票領域８という。ここで、被写体とは、色の計測対象となっている物体をいう。

屋根６０Ａによって形成される影領域６４Ａ、及び屋根６０Ｂによって形成される影領域６４Ｂの位置、形状、及び大きさは、日付及び時刻によって変化する。従って、色票６６の全体、及び、生育状況の測定対象である農作物７０が、共に影で覆われているとは限らない。

従って、以下に示す第１実施形態では、色票６６の全体及び農作物７０が共に影で覆われているか否かを判定して、カメラ７６で画像４を撮像する例について説明する。

（第１実施形態）
図４は、処理装置７２の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。処理装置７２は、撮像部１０、影判定部１２、抽出部１４、計測部１６、出力部１８、及び基準色情報２８を含む。更に、抽出部１４は、被写体領域抽出部２０、色票領域抽出部２２、被写体領域色情報抽出部２４、及び色票領域色情報抽出部２６を含む。なお、基準色情報２８は、色票６６の各色見本に測色を行うことで得られたＲＧＢ値（基準色）の情報を含んでいる。

撮像部１０は、カメラ７６に対して撮像を指示し、カメラ７６で撮像した画像４を影判定部１２に出力する。

影判定部１２は、撮像部１０から受け付けた画像４に含まれる影領域６４の位置を判定する。また、影判定部１２は、農作物７０及び色票６６が、共に影領域６４に含まれているか否かを判定する。

抽出部１４は、農作物７０及び色票６６が共に、影判定部１２で判定された影領域６４に含まれている場合に、農作物７０の色情報、及び色票６６の各色見本の色情報を画像４から抽出する。そして、抽出部１４は、画像４から抽出した農作物７０の色情報、及び色票６６の各色見本の色情報を計測部１６に出力する。ここで、色情報には、例えば対象物のＲＧＢ値が含まれる。

具体的には、抽出部１４に含まれる被写体領域抽出部２０が、影領域６４に含まれる農作物７０、すなわち被写体領域６を画像４から抽出する。そして、被写体領域色情報抽出部２４が、被写体領域６の色情報を被写体領域抽出部２０によって抽出された被写体領域６から抽出し、抽出した被写体領域６の色情報を計測部１６に出力する。また、抽出部１４に含まれる色票領域抽出部２２が、影領域６４に含まれる色票６６、すなわち色票領域８を画像４から抽出すると共に、色票領域８に含まれる各色見本の領域（色見本領域）を抽出する。そして、色票領域色情報抽出部２６が、色票領域８に含まれる各色見本領域の色情報を色票領域抽出部２２によって抽出された色票領域８から抽出し、抽出した各色見本領域の色情報を計測部１６に出力する。

計測部１６は、色見本領域毎に、抽出部１４から受け付けた色票領域８に含まれる色見本領域の色情報と、基準色情報２８に含まれる前記色見本領域に対応する色見本の基準色の色情報と、の差分から補正量を算出する。この補正量は、色票領域８に含まれる色見本の色情報を、対応する色見本の基準色へ補正できるように算出される。そして、計測部１６は、抽出部１４から受け付けた被写体領域６の色情報を、算出した補正量で補正することで、カメラ７６の被写体である農作物７０の実際の葉色を計測し、計測結果を出力部１８に出力する。

なお、各色見本の基準色に関する色情報は基準色情報２８に含まれ、計測部１６は、基準色情報２８から基準色の色情報を取得することができる。

出力部１８は、計測部１６から受け付けた計測結果を、例えばディスプレイに表示する等により、画像４から推定される農作物７０の実際の葉色に関する情報を、農作物７０の生産者等に出力する。

次に、図５に、処理装置７２をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す。

コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２、メモリ１０４、及び不揮発性の記憶部１０６を含む。ＣＰＵ１０２、メモリ１０４、及び記憶部１０６は、バス１０８を介して互いに接続される。また、コンピュータ１００は、入力装置１１２、出力装置１１４、及びカメラ７６と、コンピュータ１００と、を接続して、互いにデータを送受信するためのＩ／Ｏ（Input/Output）１１０を備え、Ｉ／Ｏ１１０はバス１０８に接続される。

入力装置１１２は、コンピュータ１００の操作者がコンピュータ１００に指示を与えるためのデバイス、例えばキーボード及びマウスを含む。また、入力装置１１２は、例えばＣＤ−ＲＯＭ又はフラッシュメモリ等といった記録媒体１１６に記録されるデータを読み取るための読取装置を含んでもよい。

出力装置１１４は、コンピュータ１００での処理結果を出力するための装置、例えばディスプレイ等を含む。また、出力装置１１４は、記録媒体１１６にコンピュータ１００での処理結果を書き込むための書込み装置を含んでもよい。

なお、Ｉ／Ｏ１１０に接続される各種装置は一例であり、例えば、必ずしもＩ／Ｏ１１０に入力装置１１２が接続される必要はなく、また、図５に図示していない他の装置がＩ／Ｏ１１０に接続されてもよい。また、記憶部１０６は、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリ等によって実現できる。

記憶部１０６には、コンピュータ１００を図４に示す処理装置７２として機能させるための処理プログラム１２０が記憶される。記憶部１０６に記憶される処理プログラム１２０は、撮像プロセス１２２、影判定プロセス１２４、被写体領域抽出プロセス１２６、色票領域抽出プロセス１２８、被写体領域色情報抽出プロセス１３０、及び色票領域色情報抽出プロセス１３２を含む。更に、処理プログラム１２０は、計測プロセス１３４、及び出力プロセス１３６を含む。

ＣＰＵ１０２は、処理プログラム１２０を記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、処理プログラム１２０に含まれる各プロセスを実行する。

ＣＰＵ１０２が、処理プログラム１２０を記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、処理プログラム１２０を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す処理装置７２として動作する。

また、ＣＰＵ１０２が撮像プロセス１２２を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す撮像部１０として動作する。また、ＣＰＵ１０２が影判定プロセス１２４を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す影判定部１２として動作する。また、ＣＰＵ１０２が被写体領域抽出プロセス１２６を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す被写体領域抽出部２０として動作する。また、ＣＰＵ１０２が色票領域抽出プロセス１２８を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す色票領域抽出部２２として動作する。また、ＣＰＵ１０２が被写体領域色情報抽出プロセス１３０を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す被写体領域色情報抽出部２４として動作する。また、ＣＰＵ１０２が色票領域色情報抽出プロセス１３２を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す色票領域色情報抽出部２６として動作する。また、ＣＰＵ１０２が計測プロセス１３４を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す計測部１６として動作する。また、ＣＰＵ１０２が出力プロセス１３６を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す出力部１８として動作する。

なお、ＣＰＵ１０２が被写体領域抽出プロセス１２６、色票領域抽出プロセス１２８、被写体領域色情報抽出プロセス１３０、及び色票領域色情報抽出プロセス１３２を実行することで、コンピュータ１００が図４に示す抽出部１４として動作する。

更に、ＣＰＵ１０２が、基準色情報格納領域１３８に格納された基準色情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に基準色情報２８が記憶される。

なお、コンピュータ１００は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。

次に、処理装置７２の作用について説明する。処理装置７２は、例えば農作物７０の葉色の計測を開始する指示を入力装置１１２から受け付けることにより、計測処理を実行する。

図６は、処理装置７２で実行する計測処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１０において、撮像部１０は、カメラ７６に撮像指示を出力し、カメラ７６で撮像した画像４を取得し、例えばメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ２０において、影判定部１２は、メモリ１０４に記憶した画像４を複数のブロックに分割し、分割したブロック毎に明度を算出する明度算出処理を実行する。なお、明度算出処理の詳細については後ほど説明する。

ステップＳ３０において、影判定部１２は、ステップＳ２０の処理で算出したブロック毎の明度に基づいて、ブロック毎に、ブロックにおける明度と、各ブロックの明度の平均値とを比較する。そして、影判定部１２は、各ブロックの明度の平均値より低い明度となっているブロックの集合によって表される領域を影領域６４と判定し、例えば影領域６４に含まれると判定したブロックに、影領域６４に含まれるブロックであることを示す識別子を対応付ける。なお、ステップＳ３０における処理（影領域判定処理）の詳細については後ほど説明する。

なお、天候が晴天でなければ農作物７０及び色票６６に直接光５４が照射される可能性は低い。従って、例えば、画像４のブロック毎の明度を平均した画像４の平均明度と、晴天時の画像４の明度を示す閾値と、を比較し、画像４の平均明度が閾値よりも高く、天候が晴天と判断できる場合に、ステップＳ３０の処理を行うようにしてもよい。

一方、画像の平均明度が閾値以下で、天候が晴天でないと判断できる場合には、ステップＳ３０〜Ｓ５０の処理を省略し、後述する影領域６４から被写体領域６の抽出を行うステップＳ６０以降の処理を行うようにしてもよい。また、画像４の平均明度と閾値とを比較して天候状況を判断することに代えて、例えば、晴天か否かを判断することができる天候状況に関する情報を、処理装置７２の外部から取得するようにしてもよい。

ステップＳ４０において、影判定部１２は、ステップＳ３０の処理で判定した影領域６４に被写体が含まれているか、すなわち影領域６４に被写体領域６が含まれているか否かを判定する。影判定部１２は、例えばsobelフィルタまたはハフ変換等の公知のエッジ抽出技術によって影領域６４から抽出した物体の輪郭データと、メモリ１０４の予め定めた領域に予め記憶されている農作物７０の外郭を示す輪郭データと、を比較する。そして、影判定部１２は、影領域６４から抽出した物体の輪郭データと、農作物７０の外郭を示す輪郭データと、の類似度を算出し、算出した類似度が閾値より高い場合に、影領域６４に被写体領域６が含まれていると判定する。なお、ステップＳ４０における判定方法は一例であり、他の公知の画像認識手法によって影領域６４に被写体領域６が含まれているか否かを判定してもよい。

ステップＳ４０の判定処理が否定判定、すなわち、影領域６４に被写体領域６が含まれていない場合は、生育状況の測定対象である農作物７０が影で覆われていないことを意味するため、図６に示す計測処理を終了する。一方、肯定判定の場合には、ステップＳ５０に移行する。

ステップＳ５０において、影判定部１２は、ステップＳ３０の処理で判定した影領域６４に色票６６が含まれているか、すなわち影領域６４に色票領域８が含まれているか否かを判定する。

影判定部１２は、農作物７０の外郭を示す輪郭データの替わりに、色票６６の外郭を示す輪郭データを用いることで、ステップＳ４０の判定処理と同様の手法によって、影領域６４に色票領域８が含まれているか判定できる。なお、色票６６の輪郭データは、例えばメモリ１０４の予め定めた領域に予め記憶しておけばよい。

ステップＳ５０の判定処理が否定判定、すなわち、影領域６４に色票領域８が含まれない場合は、色票６６が影で覆われていないことを意味するため、図６に示す計測処理を終了する。一方、肯定判定の場合には、ステップＳ６０に移行する。

ステップＳ６０において、被写体領域抽出部２０は、ステップＳ４０の判定処理で影領域６４から抽出した農作物７０の輪郭データによって囲まれる領域を被写体領域６として、画像４から抽出する。具体的には、影領域６４から抽出した農作物７０の輪郭データによって囲まれる領域に含まれるブロックに、被写体領域６であることを示す識別子を対応付ける。

ステップＳ７０において、色票領域抽出部２２は、ステップＳ５０の判定処理で影領域６４から抽出した色票６６の輪郭データによって囲まれる領域を色票領域８として、画像４から抽出する。具体的には、影領域６４から抽出した色票６６の輪郭データによって囲まれる領域に含まれるブロックに、色票領域８であることを示す識別子を対応付ける。

ステップＳ８０において、被写体領域色情報抽出部２４は、被写体領域６のＲＧＢ値を算出する。被写体領域色情報抽出部２４は、例えば、ステップＳ６０の処理で画像４から抽出した被写体領域６に含まれる全ての画素の画素値であるＲＧＢ値を、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、及び青（Ｂ）毎に平均した平均ＲＧＢ値を算出する。そして、被写体領域色情報抽出部２４は、例えばこの平均ＲＧＢ値を被写体領域６のＲＧＢ値として、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

なお、前述の例では、被写体領域６に含まれる全ての画素のＲＧＢ値の平均を被写体領域６のＲＧＢ値としたが、被写体領域６のＲＧＢ値の算出方法はこれに限られない。例えば、被写体領域６の重心点における画素のＲＧＢ値を被写体領域６のＲＧＢ値とする等、他の算出方法を用いてもよい。

ステップＳ９０において、色票領域抽出部２２は、ステップＳ７０の処理で画像４から抽出した色票領域８の中から、更に、個々の色見本に対応する色見本領域を各々抽出する。色見本領域の抽出方法は、農作物７０の外郭を示す輪郭データの替わりに、色見本領域の外郭を示す輪郭データを用いることで、ステップＳ４０の判定処理と同様の手法を用いることができる。

なお、色票６６には、複数の色見本が含まれるため、ステップＳ９０の処理によって複数の色見本領域が色票領域８から抽出される。この際、色票６６における各色見本の配置場所は既知であるため、例えば色票６６における各色見本の配置順を表す配置情報を、例えばメモリ１０４に予め記憶しておく。そして、メモリ１０４に記憶される色見本の配置情報に基づいて、色見本の色と、色票領域８から抽出した色見本領域と、を対応付けることによって、色票領域８から抽出した各色見本領域の色が判明する。

ステップＳ１００において、色票領域色情報抽出部２６は、ステップＳ９０の処理で色票領域８から抽出した色見本領域毎に、色見本領域のＲＧＢ値を算出する。色票領域色情報抽出部２６は、例えば、色見本領域毎に、色見本領域に含まれる全ての画素のＲＧＢ値を、Ｒ、Ｇ、及びＢ毎に平均した平均ＲＧＢ値を算出する。そして、色票領域色情報抽出部２６は、例えば算出した平均ＲＧＢ値を該当する色見本領域のＲＧＢ値として、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

なお、色見本領域のＲＧＢ値の算出方法はこれに限られない。例えば、色見本領域の重心点における画素のＲＧＢ値を当該色見本領域のＲＧＢ値とする等、他の算出方法を用いてもよい。

ステップＳ１１０において、計測部１６は、色票６６に含まれる各色見本の基準色情報を基準色情報２８から各々取得する。なお、基準色情報は、例えばＲＧＢ値で示されているものとする。

画像４上の色見本領域の色は、例えば、カメラ７６の撮像素子の特性、色票６６を覆う影の影響を含む測色時との照明条件の相違によって、ステップＳ１１０で取得した基準色情報が表す基準色と異なっている。そして、色票６６及び農作物７０は、同じカメラ７６によって共に影に覆われた状況で撮像されているため、色票６６の色見本の色の変化量と同様に、画像４に含まれる農作物７０の葉色の色も変化していると考えることができる。従って、色票６６の色見本の色の変化分だけ被写体領域６の色を補正すれば、被写体領域６の色から農作物７０の実際の葉色を推定することができる。

そこで、ステップＳ１２０において、計測部１６は、色見本領域毎に、ステップＳ１００の処理で算出した色見本領域のＲＧＢ値と、ステップＳ１１０の処理で取得した、当該色見本領域の基準色情報のＲＧＢ値と、の差分を算出する。当該差分は、例えば（Ｒ，Ｇ、Ｂ）＝（０、０、０）を原点とするＲＧＢ色空間上のベクトルとして表される。

そして、計測部１６は、例えば色見本領域毎に算出した差分ベクトルの平均に相当するベクトルを補正量（補正ベクトル）として求める。なお、補正量（補正ベクトル）の算出方法はこれに限られず、公知の手法を用いることができる。例えば、色見本領域毎に算出した差分ベクトルに重みをつけて平均化した結果を補正量（補正ベクトル）とする等、他の手法を用いてもよい。

計測部１６は、ステップＳ８０の処理で算出した被写体領域６のＲＧＢ値のＲＧＢ色空間上の位置を、算出した補正量（補正ベクトル）によって移動（補正）させることで得られたＲＧＢ値を、農作物７０の推定される本来の葉色として推定する。

ステップＳ１３０において、出力部１８は、ステップＳ１２０の処理で推定した、農作物７０の葉色を示すＲＧＢ値が表す色を、例えば図５に示す出力装置１１４の一例であるディスプレイに表示する。この際、出力部１８は、農作物７０の葉色だけでなく、例えば葉色に対応するＲＧＢ値を更に表示するようにしてもよい。

また、出力部１８は、例えばインターネットを経由して、農作物７０の葉色を示すＲＧＢ値を、インターネットに接続されるコンピュータ等の他の電子機器に出力するようにしてもよい。この場合、例えば農作物７０の生産者とは異なる、農作物７０の栽培に関する専門家等に、農作物７０の生育状況の判断を依頼したり、アドバイスを受けたりすることが可能である。

次に、前述したステップＳ２０における明度算出処理について説明する。図７は、処理装置７２で実行する明度算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ２００において、影判定部１２は、画像４を複数の領域、すなわちブロックに分割して、ブロック毎に明度を算出するため、まず、画像４の分割単位であるブロックの大きさを決定する。

後ほど説明するように、画像４における影領域６４はブロック単位で判定する。従って、ブロックの大きさを、より大きく設定するに従い、実際には影で覆われていない領域を影領域６４として画像４から抽出する状況が発生しやすくなるため、影領域６４の判定精度が低くなる。しかし、ブロックの大きさを、より大きく設定するに従い、画像４を分割するブロック数が少なくなるため、ステップＳ２０における明度算出処理、及びステップＳ３０における影領域判定処理に要する処理時間は短くなる。従って、影領域６４の判定精度、及び処理時間の兼ね合いに基づいて、ブロックの大きさを決定する。

ここでは、一例として、処理装置７２の実機による実験、または処理装置７２の設計仕様に基づくコンピュータシミュレーション等により、影領域６４の判定精度、及び処理時間を予め検討して設定したブロックの大きさを使用する。なお、予め設定されたブロックの大きさは、例えばメモリ１０４の予め定めた領域に予め記憶しておけばよい。

ステップＳ２１０において、影判定部１２は、図６のステップＳ１０の処理で取得した画像４を、ステップＳ２００の処理で決定した大きさのブロックに分割する。そして、影判定部１２は、分割したブロックの各々に、ブロック番号を重複しないよう対応付ける。なお、ブロック番号には、例えば０から１ずつ増加する整数が用いられる。

ステップＳ２２０において、影判定部１２は、選択ブロック番号Ｎを０に設定し、選択ブロック番号Ｎ（＝０）をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ２３０において、影判定部１２は、ステップＳ２１０の処理でブロック番号を対応付けたブロックの中から、ブロック番号が選択ブロック番号Ｎに対応するブロック（注目ブロック）を取得する。そして、影判定部１２は、注目ブロックにおける明度を算出する。

具体的には、影判定部１２は、注目ブロックに含まれる全ての画素の平均ＲＧＢ値を算出する。そして、影判定部１２は、算出した平均ＲＧＢ値を、ＲＧＢ色空間からＣＩＥ(Commission Internationale de l'Eclairage)−Ｌ^＊Ａ^＊Ｂ^＊色空間上の値に変換して、注目ブロックにおける明度を算出する。ＣＩＥ−Ｌ^＊Ａ^＊Ｂ^＊色空間では、明度を表す値Ｌ^＊、並びに、色度を表す値Ａ^＊及び値Ｂ^＊によって色が表現される。従って、平均ＲＧＢ値から値Ｌ^＊を算出することにより、注目ブロックにおける明度を算出することができる。

そのためには、平均ＲＧＢ値を一旦ＣＩＥ−ＸＹＺ色空間上の値（ＸＹＺ値）に変換し、ＸＹＺ値を更にＣＩＥ−Ｌ^＊Ａ^＊Ｂ^＊色空間上の値に変換する。そこで、ＣＩＥが規定する標準光源Ｄ６５を用いた場合での、ＲＧＢ値をＸＹＺ値に変換する変換式を（１）式に示す。

ここで、Ｍは変換行列であり（２）式で表される。

明度Ｌ^＊は、（１）式によって得られるＸＹＺ値のうち、Ｙを用いて（３）式で算出される。

ここで、値Ｙ_ｎは、反射率が１００％の反射面である完全拡散反射面における値Ｙを表し、Ｙ_ｎ＝１．００００が用いられる。

なお、ステップＳ２３０の処理では、画像４から影領域６４を抽出するため、ブロックの明度を算出している。しかし、画像４から影領域６４を抽出するにはブロックの明るさが分かればよいことから、ブロックの明るさを示す他の指標、例えば輝度を算出するようにしてもよい。

従って、明度Ｌ^＊の替わりに、（４）式を用いて平均ＲＧＢ値からブロックの輝度Ｌを算出するようにしてもよい。

なお、明度Ｌ^＊を算出したブロックには、算出した明度Ｌ^＊、及び、明度Ｌ^＊が算出済みであることを示す識別子を対応づけて、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ２４０において、影判定部１２は、ステップＳ２１０の処理で画像４から分割した全てのブロックに対して、ステップＳ２３０の処理でブロックの明度Ｌ^＊を算出したか否かを判定する。当該判定は、ブロックに明度Ｌ^＊が算出済みであることを示す識別子が対応付けられているか否かを参照することで実行される。そして、否定判定の場合には、ステップＳ２５０に移行する。

ステップＳ２５０において、影判定部１２は、選択ブロック番号Ｎを１つ増加し、値を更新した選択ブロック番号Ｎをメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。そして、ステップＳ２３０〜Ｓ２５０の処理を繰り返すことにより、ステップＳ２１０の処理で画像４から分割した各々のブロックについて、ブロックの明度Ｌ^＊を算出することができる。

一方、ステップＳ２４０の判定処理が肯定判定、すなわち、ステップＳ２１０の処理で画像４から分割した各々のブロックについて、ブロックの明度Ｌ^＊が算出済みである場合には、図７に示す明度算出処理を終了する。

次に、前述したステップＳ３０における影領域判定処理について説明する。図８は、処理装置７２で実行する影領域判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ３００において、影判定部１２は、画像４から分割した各々のブロックの明度Ｌ^＊をメモリ１０４から取得し、取得した各々のブロックの明度Ｌ^＊の平均値（平均明度）を算出する。

ステップＳ３１０において、影判定部１２は、選択ブロック番号Ｎを０に設定し、選択ブロック番号Ｎ（＝０）をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ３２０において、影判定部１２は、画像４から分割した各々のブロックの中から、ブロック番号が選択ブロック番号Ｎに対応するブロック、すなわち注目ブロックの明度Ｌ^＊を取得する。そして、影判定部１２は、注目ブロックの明度Ｌ^＊が、ステップＳ３００の処理で算出した平均明度より低いか否かを判定する。否定判定の場合には、ステップＳ３３０に移行する。

なお、影判定部１２は、明度Ｌ^＊を平均明度と比較したブロックには、平均明度と比較済みであることを示す識別子を対応づけて、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ３３０において、影判定部１２は、選択ブロック番号Ｎを１つ増加し、値を更新した選択ブロック番号Ｎをメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。そして、ステップＳ３２０に移行し、更新した選択ブロック番号Ｎに対応する注目ブロックに対して、注目ブロックの明度Ｌ^＊と、平均明度と、を比較する処理を繰り返し実行する。

一方、ステップＳ３２０の判定処理が肯定判定の場合には、ステップＳ３４０に移行する。

ステップＳ３４０において、影判定部１２は、注目ブロックの明度Ｌ^＊が平均明度より低いことから、当該注目ブロックは影で覆われた領域、すなわち影領域６４に含まれるブロックであると認識する。従って、影判定部１２は、注目ブロックに影領域６４であることを示す識別子を対応付け、当該対応付けをメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ３５０において、影判定部１２は、画像４から分割した各々のブロックについて、ステップＳ３２０の処理で、ブロックの明度Ｌ^＊と平均明度とを比較したか否かを判定する。当該判定は、ブロックに平均明度と比較済みであることを示す識別子が対応付けられているか否かを参照することで実行される。そして、否定判定の場合には、ステップＳ３３０に移行する。

既に説明したように、ステップＳ３３０の処理で、影判定部１２は、選択ブロック番号Ｎを１つ増加しステップＳ３２０に移行する。従って、ステップＳ３２０〜Ｓ３５０の処理を繰り返すことで、影領域６４に含まれる全てのブロックを判定することができる。

このように第１実施形態によれば、処理装置７２は、農作物７０及び色票６６が共に影に覆われているかを画像４の明暗差から判定する。そして、処理装置７２は、被写体領域６及び色票領域８を、農作物７０及び色票６６が共に影に覆われていると判定した画像４から抽出し、色票領域８に含まれる色見本領域の色と、色見本領域の基準色と、の差分に基づいて被写体領域６の色を補正する。

従って、太陽５０及びカメラ７６に対する農作物７０及び色票６６の向きが異なっている場合であっても、共に影に覆われた農作物７０及び色票６６が含まれる画像４を用いることで、農作物７０及び色票６６に発生するてかりが抑制される。すなわち、農作物７０及び色票６６の少なくとも一方が影に覆われていない画像４を用いる場合に比べて、農作物７０の葉色を精度よく計測することができる。

また、農作物７０の実際の葉色を推定する際、農作物７０及び色票６６が共に影に覆われている際の画像４を用いることから、画像４には、直接光５４及び天空光５６が混在した光ではなく、天空光５６で照らされた農作物７０及び色票６６が写っている。従って、直接光５４及び天空光５６が混在した光で照らされた農作物７０及び色票６６が写った画像４を用いる場合に比べて、農作物７０の葉色を精度よく推定することができる。

（第２実施形態）
第１実施形態に係る処理装置７２では、影領域６４を画像４から抽出し、被写体領域６及び色票領域８が共に影領域６４に含まれていると判定した場合に、農作物７０の葉色を計測する。しかし、農作物７０及び色票６６が共に影に覆われていることが明らかな画像４を農作物７０の葉色の計測に用いる場合、影領域６４を画像４から抽出し、被写体領域６及び色票領域８が共に影領域６４に含まれているか判定する処理は不要となる。

従って、第２実施形態では、農作物７０及び色票６６が存在する場所の位置情報から、予め農作物７０及び色票６６が共に影に覆われている時間帯を算出しておく。そして、当該時間帯に合わせてカメラ７６で画像４を撮像することで、農作物７０及び色票６６が共に影に覆われている画像４を取得する。

図９は、第２実施形態に係る処理装置７２Ａの機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。処理装置７２Ａが第１実施形態に係る処理装置７２と異なる点は、影判定部１２が影判定部１２Ａに置き換えられ、影入り情報３０が新たに追加された点である。また、被写体領域抽出部２０が被写体領域抽出部２０Ａに、色票領域抽出部２２が色票領域抽出部２２Ａにそれぞれ置き換えられ、この置き換えに伴い、抽出部１４が抽出部１４Ａに置き換えられる。

影判定部１２Ａは、農作物７０及び色票６６が共に影に覆われている時間帯に関する情報を影入り情報３０から取得し、当該時間帯に、撮像を開始する指示を撮像部１０に出力し、カメラ７６で撮像した画像４を撮像部１０から受け付ける。そして、影判定部１２は、撮像部１０から受け付けた画像４に含まれる影領域６４の位置を判定し、農作物７０及び色票６６が、共に影領域６４に含まれているか否かを判定する。

被写体領域抽出部２０Ａは、被写体領域抽出部２０と異なり、影領域６４に被写体領域６が含まれているか否かを判定することなく、被写体領域６を画像４から抽出する。

また、色票領域抽出部２２Ａも色票領域抽出部２２と異なり、影領域６４に色票領域８が含まれているか否かを判定することなく、色票領域８を画像４から抽出すると共に、色見本領域を色票領域８から抽出する。

次に、図１０に、処理装置７２Ａをコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す。図１０に示すコンピュータ１００Ａの構成が、図５に示す第１実施形態に係るコンピュータ１００の構成と異なる点は、影判定プロセス１２４が影判定プロセス１２４Ａに置き換えられ、影入り情報格納領域１４０が新たに追加された点である。また、被写体領域抽出プロセス１２６が被写体領域抽出プロセス１２６Ａに、色票領域抽出プロセス１２８が色票領域抽出プロセス１２８Ａに、それぞれ置き換えられる。

ＣＰＵ１０２は、処理プログラム１２０Ａを記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、処理プログラム１２０Ａに含まれる各プロセスを実行する。

ＣＰＵ１０２が、処理プログラム１２０Ａを記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、処理プログラム１２０Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図９に示す処理装置７２Ａとして動作する。

また、ＣＰＵ１０２が影判定プロセス１２４Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図９に示す影判定部１２Ａとして動作する。また、ＣＰＵ１０２が被写体領域抽出プロセス１２６Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図９に示す被写体領域抽出部２０Ａとして動作する。また、ＣＰＵ１０２が色票領域抽出プロセス１２８Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図９に示す色票領域抽出部２２Ａとして動作する。

更に、ＣＰＵ１０２が、影入り情報格納領域１４０に格納された影入り情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に影入り情報３０が記憶される。

なお、コンピュータ１００Ａは、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。

次に、処理装置７２Ａの作用について説明する。処理装置７２Ａは、例えば処理装置７２Ａの電源がオンされて起動したことを契機として、計測処理を実行する。

図１１は、処理装置７２Ａで実行する計測処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示す計測処理のフローチャートが、図６に示す第１実施形態に係る計測処理のフローチャートと異なる点は、ステップＳ２〜Ｓ８が追加され、替わりにステップＳ４０及びＳ５０の処理が削除された点である。従って、以下に、第１実施形態に係る計測処理のフローチャートと異なる点について説明する。

まず、ステップＳ２において、影判定部１２Ａは、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶される影入り情報３０を取得する。

図１２は、影入り情報３０の一例を示す図である。図１２に示すように、影入り情報３０は、番号、日付、影入り時刻、及び影出時刻が行方向に対応付けられた情報である。番号は、影入り情報３０の行方向に対応付けられた行データを一意に識別するための番号であり、日付は、年月日の情報を示す。また影入り時刻は、農作物７０及び色票６６が、図２に示す屋根６０Ａ及び屋根６０Ｂによって、共に影に覆われる期間の開始時刻を示し、影出時刻は、農作物７０及び色票６６が、共に影で覆われる期間の終了時刻を示している。

例えば、番号１で表される行データの場合、２０００年１月１日の１２時３０分から１３時００分まで、農作物７０及び色票６６が共に影で覆われていることを示している。このような日付毎の影入り時刻及び影出時刻は、屋根６０Ａ及び６０Ｂの大きさと設置高さ、太陽の軌道、並びに、農作物７０及び色票６６が存在する経度と緯度から予め算出することが可能であり、算出結果が影入り情報３０としてメモリ１０４に記憶されている。

影判定部１２Ａは、例えばＣＰＵ１０２に内蔵されるカレンダ機能を利用して、現在の日付を取得する。そして、影判定部１２Ａは、現在の日付と一致する影入り情報３０の行データを、メモリ１０４から取得する。

ステップＳ４において、影判定部１２Ａは、例えばＣＰＵ１０２に内蔵されるカレンダ機能を利用して、現在の時刻（現在時刻）を取得する。そして、影判定部１２Ａは、取得した現在時刻が、ステップＳ２の処理で取得した行データに含まれる影入り時刻より後であるか否かを判定する。否定判定の場合、すなわち、現在時刻が影入り時刻以前であれば、農作物７０及び色票６６は、共に影で覆われていないとみなし、ステップＳ８に移行する。

そして、ステップＳ８において、影判定部１２Ａは、所定時間（例えば１分）が経過するまで待機し、再びステップＳ４の処理を実行する。一方、ステップＳ４の判定処理が肯定判定の場合、ステップＳ６に移行する。

ステップＳ６において、影判定部１２Ａは、ステップＳ４の処理で取得した現在時刻が、ステップＳ２の処理で取得した行データに含まれる影出時刻より前であるか否かを判定する。否定判定の場合、すなわち、現在時刻が影出時刻以降であれば、農作物７０及び色票６６は、共に影で覆われていないとみなし、ステップＳ８に移行し、所定時間待機する。

一方、ステップＳ６の判定処理が肯定判定の場合、現在時刻が、始期を影入り時刻、及び終期を影出時刻とする時間帯に含まれるため、ステップＳ１０に移行する。そして、ステップＳ１０において、影判定部１２Ａは、撮像を開始する指示を撮像部１０に出力し、カメラ７６で撮像した画像４を撮像部１０から受け付け、例えばメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

撮像した画像４は、影入り時刻から影出時刻までの時間帯に撮像した画像４であることから、農作物７０及び色票６６が共に影で覆われていることは明らかである。従って、図６での、影領域６４に被写体領域６が含まれているか否かを判定するステップＳ４０の処理、及び、影領域６４に色票領域８が含まれているか否かを判定するステップＳ５０の処理は、図１１に示すフローチャートから削除される。

以降、処理装置７２Ａは、既に第１実施形態において説明したステップＳ２０、Ｓ３０、及びＳ６０〜Ｓ１３０の各処理を実行することで、農作物７０の葉色を計測することができる。なお、図１１に示す計測処理が終了した場合、ステップＳ２から再び実行することで、翌日以降の農作物７０の葉色を計測することができる。

なお、現在の日付及び時刻は、例えば入力装置１１２の一例としてＩ／Ｏ１１０に接続される時計等の装置から取得するようにしてもよい。

このように第２実施形態によれば、処理装置７２Ａは、予め農作物７０及び色票６６が共に影で覆われている時間帯に撮像した画像４に基づいて、農作物７０の葉色を計測する。この場合、第１実施形態に示したように、画像４の影領域６４に農作物７０及び色票６６が含まれるか判定する処理が不要になり、第１実施形態に係る計測処理と比較して、計測処理の高速化が期待できる。

なお、第１実施形態に係る処理装置７２、及び第２実施形態に係る処理装置７２Ａは、カメラ７６に撮像指示を出力して画像４を撮像したが、画像４の取得方法はこれに限られない。例えば既に撮像済みの画像４のデータを、Ｉ／Ｏ１１０を経由して取得してメモリ１０４に記憶し、図６及び図１１のステップＳ２０以降の処理を実行するようにしてもよい。この際、第２実施形態に係る処理装置７２Ａでは、農作物７０及び色票６６が共に影で覆われている撮像済みの画像４を、Ｉ／Ｏ１１０を経由して取得するようにすればよい。また、カメラ７６で定期的に撮像を行い、第１実施形態に係る処理装置７２は、撮像された複数の画像４の中から農作物７０の葉色の推定に用いる画像４を選択する態様に適用することも可能である。

また、第１実施形態及び第２実施形態では農作物７０の葉色を計測する例を説明したが、処理装置７２及び処理装置７２Ａによる色の計測対象は農作物７０に限られないことは言うまでもない。開示の技術は、屋外にある物体、例えば建物の壁等の色計測にも適用可能である。計測した建物の壁を色と、新築時の壁の色と比較することで、壁の補修時期を判断する際の参考資料として利用することができる。

以上、各実施形態を用いて開示の技術を説明したが、開示の技術は各実施形態に記載の範囲には限定されない。開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で各実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、当該変更又は改良を加えた形態も開示の技術の技術的範囲に含まれる。例えば、開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で処理の順序を変更してもよい。

以上の第１実施形態及び第２実施形態を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
コンピュータに、
測色対象の被写体及び測色値が既知の色票が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定し、
前記状況で前記被写体及び前記色票を撮像した画像を、当該画像中の前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記画像中の前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行うための画像として取得する
ことを含む処理を実行させるための処理プログラム。

（付記２）
前記コンピュータに、
取得した前記画像から、前記画像中の前記色票に対応する領域及び前記被写体に対応する領域を各々抽出し、前記色票に対応する領域の色及び前記被写体に対応する領域の色を各々求め、
前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行う
ことを含む処理を更に実行させる付記１記載の処理プログラム。

（付記３）
前記被写体及び前記色票を撮像した前記画像から明度が閾値未満の低明度領域を抽出し、前記画像中の前記色票に対応する領域及び前記被写体に対応する領域が前記低明度領域に含まれるか否かに基づいて、前記被写体及び前記色票が共に前記光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する
付記１又は付記２記載の処理プログラム。

（付記４）
前記光源から前記被写体及び前記色票への直接光が遮光物によって遮られる期間を予め記憶しておき、
日時が前記期間に含まれるか否かに基づいて、前記被写体及び前記色票が共に前記光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する
付記１又は付記２記載の処理プログラム。

（付記５）
コンピュータに、
測色対象の被写体及び測色値が既知の色票が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定し、
前記状況で前記被写体及び前記色票を撮像した画像を、当該画像中の前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記画像中の前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行うための画像として取得する
ことを含む処理を実行させる処理方法。

（付記６）
前記コンピュータに、
取得した前記画像から、前記画像中の前記色票に対応する領域及び前記被写体に対応する領域を各々抽出し、前記色票に対応する領域の色及び前記被写体に対応する領域の色を各々求め、
前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行う
ことを含む処理を更に実行させる付記５記載の処理方法。

（付記７）
前記被写体及び前記色票を撮像した前記画像から明度が閾値未満の低明度領域を抽出し、前記画像中の前記色票に対応する領域及び前記被写体に対応する領域が前記低明度領域に含まれるか否かに基づいて、前記被写体及び前記色票が共に前記光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する
付記５又は付記６記載の処理方法。

（付記８）
前記光源から前記被写体及び前記色票への直接光が遮光物によって遮られる期間を予め記憶しておき、
日時が前記期間に含まれるか否かに基づいて、前記被写体及び前記色票が共に前記光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する
付記５又は付記６記載の処理方法。

（付記９）
測色対象の被写体及び測色値が既知の色票が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する影判定部と、
前記状況で前記被写体及び前記色票を撮像した画像を、当該画像中の前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記画像中の前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行うための画像として取得する撮像部と、
を含む処理装置。

（付記１０）
取得した前記画像から、前記画像中の前記色票に対応する領域及び前記被写体に対応する領域を各々抽出し、前記色票に対応する領域の色及び前記被写体に対応する領域の色を各々求める抽出部と、
前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行う計測部と、
を更に含む付記９記載の処理装置。

（付記１１）
前記影判定部は、前記被写体及び前記色票を撮像した前記画像から明度が閾値未満の低明度領域を抽出し、前記画像中の前記色票に対応する領域及び前記被写体に対応する領域が前記低明度領域に含まれるか否かに基づいて、前記被写体及び前記色票が共に前記光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する
付記９又は付記１０記載の処理装置。

（付記１２）
前記光源から前記被写体及び前記色票への直接光が遮光物によって遮られる期間を予め記憶しておき、
前記影判定部は、日時が前記期間に含まれるか否かに基づいて、前記被写体及び前記色票が共に前記光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する
付記９又は付記１０記載の処理装置。

（付記１３）
コンピュータに、
測色対象の被写体及び測色値が既知の色票が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定し、
前記状況で前記被写体及び前記色票を撮像した画像を、当該画像中の前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記画像中の前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行うための画像として取得する
ことを含む処理を実行させるための処理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。

４・・・画像、６・・・被写体領域、８・・・色票領域、１０（１０Ａ）・・・撮像部、１２・・・影判定部、１４（１４Ａ）・・・抽出部、１６・・・計測部、１８・・・出力部、２０（２０Ａ）・・・被写体領域抽出部、２２（２２Ａ）・・・色票領域抽出部、２４・・・被写体領域色情報抽出部、２６・・・色票領域色情報抽出部、２８・・・基準色情報、３０・・・影入り情報、５０・・・太陽、５２・・・雲、５４・・・直接光、５６・・・天空光、５８・・・圃場、６０Ａ（６０Ｂ）・・・屋根、６４（６４Ａ，６４Ｂ）・・・影領域、６６・・・色票、７０・・・農作物、７２（７２Ａ）・・・処理装置、７６・・・カメラ、１００（１００Ａ）・・・コンピュータ、１０２・・・ＣＰＵ、１０４・・・メモリ、１０６・・・記憶部、１０８・・・バス、１１２・・・入力装置、１１４・・・出力装置、１１６・・・記録媒体、１２０（１２０Ａ）・・・処理プログラム

Claims (6)

1. コンピュータに、
   測色対象の被写体及び測色値が既知の色票が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定し、
   前記状況で前記被写体及び前記色票を撮像した画像を、当該画像中の前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記画像中の前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行うための画像として取得する
   ことを含む処理を実行させるための処理プログラム。
2. 前記コンピュータに、
   取得した前記画像から、前記画像中の前記色票に対応する領域及び前記被写体に対応する領域を各々抽出し、前記色票に対応する領域の色及び前記被写体に対応する領域の色を各々求め、
   前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行う
   ことを含む処理を更に実行させる請求項１記載の処理プログラム。
3. 前記被写体及び前記色票を撮像した前記画像から明度が閾値未満の低明度領域を抽出し、前記画像中の前記色票に対応する領域及び前記被写体に対応する領域が前記低明度領域に含まれるか否かに基づいて、前記被写体及び前記色票が共に前記光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する
   請求項１又は請求項２記載の処理プログラム。
4. 前記光源から前記被写体及び前記色票への直接光が遮光物によって遮られる期間を予め記憶しておき、
   日時が前記期間に含まれるか否かに基づいて、前記被写体及び前記色票が共に前記光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する
   請求項１又は請求項２記載の処理プログラム。
5. コンピュータに、
   測色対象の被写体及び測色値が既知の色票が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定し、
   前記状況で前記被写体及び前記色票を撮像した画像を、当該画像中の前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記画像中の前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行うための画像として取得する
   ことを含む処理を実行させる処理方法。
6. 測色対象の被写体及び測色値が既知の色票が共に光源からの直接光が照射されていない状況か否かを判定する影判定部と、
   前記状況で前記被写体及び前記色票を撮像した画像を、当該画像中の前記色票に対応する領域の色及び前記色票の測色値に基づき、前記画像中の前記被写体に対応する領域の色から前記被写体の測色値を求める色補正を行うための画像として取得する撮像部と、
   を含む処理装置。