JP2020123823A - 異常画像領域推定装置及び異常画像領域推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 簡易な方法で特定した光源の位置に基づいて、ゴーストやフレア等の異常画像が形成される領域を推定することができる異常画像領域推定装置及び異常画像領域推定方法を提供する。【解決手段】 撮像装置２を用いて取得した画像Ｐと、記憶部１１に記憶された既知物体の画像と、を用いて、画像Ｐに含まれる既知物体を検知する物体検知部１２と、撮像装置の世界座標を算出する受信部３と、既知物体の影３０Ａの座標Ｐ１Ａ，Ｐ２Ａを検知する影検知部１３と、影３０Ａの世界座標Ｐ１，Ｐ２を算出する影位置座標算出部１４と、光源（太陽４１）の入射方向１０１を算出する光源方向算出部１５と、光源の入射方向１０１に基づいて、撮像装置２の撮像面における光源の結像位置Ｘを算出する光源結像位置算出部１６と、光源の結像位置Ｘに基づいて、光源に起因する異常画像が形成される画像上の異常画像領域１１０を算出する異常画像領域算出部１７と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、ゴーストやフレア等の異常画像の領域を推定する異常画像領域推定装置及び異常画像領域推定方法に関するものである。

従来、ゴーストやフレア等の異常画像の領域を推定する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１には、所定の階調以上の画素が所定の画素数以上集合しているか否かを判断して、光源の位置を決定し、光源の輝度と位置および距離に基づいて、撮像素子に発生するゴーストの位置を決定する撮像装置が開示されている。

特開２０１１−２５９３４４号公報

しかしながら、さらに簡易な方法で特定した光源の位置に基づいて、ゴーストやフレア等の異常画像が形成される領域を推定することが望まれている。

そこで、本発明は、簡易な方法で特定した光源の位置に基づいて、ゴーストやフレア等の異常画像が形成される領域を推定することができる異常画像領域推定装置及び異常画像領域推定方法を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、本発明の異常画像領域推定装置は、所定の既知物体の画像と、大きさに関する情報と、を関連付けて記憶する記憶部と、撮像装置を用いて取得した画像と、前記記憶部に記憶された既知物体の画像と、を用いて、前記撮像装置を用いて取得した画像に含まれる前記既知物体を検知する物体検知部と、衛星から位置情報を受信して、前記撮像装置の世界座標を算出する受信部と、前記撮像装置を用いて取得した画像を用いて、前記物体検知部で検知された前記既知物体の影を検知し、画像上の前記影の座標を検知する影検知部と、前記影検知部で検知された画像上の前記影の座標と、前記受信部で算出された前記撮像装置の世界座標と、を用いて、前記影の世界座標を算出する影位置座標算出部と、前記影の世界座標と、前記既知物体の大きさに関する情報と、に基づいて、光源の入射方向を算出する光源方向算出部と、前記光源の入射方向に基づいて、前記撮像装置の撮像面における前記光源の結像位置を算出する光源結像位置算出部と、前記光源の結像位置に基づいて、前記光源に起因する異常画像が形成される画像上の異常画像領域を算出する異常画像領域算出部と、を備えることを特徴とする。

前記目的を達成するために、本発明の異常画像領域推定方法は、撮像装置を用いて取得した画像と、所定の既知物体の画像と大きさに関する情報とを関連付けて記憶する記憶部に記憶された前記既知物体の画像と、を用いて、前記撮像装置を用いて取得した画像に含まれる前記既知物体を検知するステップと、衛星から位置情報を受信して、前記撮像装置の世界座標を算出するステップと、前記撮像装置を用いて取得した画像を用いて、検知された前記既知物体の影を検知し、画像上の前記影の座標を検知するステップと、検知された画像上の前記影の座標と、算出された前記撮像装置の世界座標と、を用いて、前記影の世界座標を算出するステップと、前記影の世界座標と、前記既知物体の大きさに関する情報と、に基づいて、光源の入射方向を算出するステップと、前記光源の入射方向に基づいて、前記撮像装置の撮像面における前記光源の結像位置を算出するステップと、前記光源の結像位置に基づいて、前記光源に起因する異常画像が形成される画像上の異常画像領域を算出するステップと、を含むことを特徴とする。

このように構成された本発明の異常画像領域推定装置及び異常画像領域推定方法は、簡易な方法で特定した光源の位置に基づいて、ゴーストやフレア等の異常画像が形成される領域を推定することができる。

実施例１の異常画像領域推定システムが稼働する状況を説明する説明図である。 実施例１の異常画像領域推定システムを示す構成図である。 実施例１の既知物体情報を示す図である。 実施例１の撮像装置で撮像した画像を示す図である。 実施例１の光源方向算出部について説明する説明図である。 実施例１の光源結像位置算出部について説明する説明図である。 実施例１の異常画像領域算出部について説明する説明図である。 実施例１の異常画像領域推定処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明による異常画像領域推定装置及び異常画像領域推定方法を実現する実施形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。

実施例１における異常画像領域推定装置は、移動体としての自動車に搭載される。実施例１では、異常画像領域推定装置によって推定した異常画像の領域を表示装置に出力する異常画像領域推定システムについて説明する。

［異常画像領域推定システムが稼働する状況］
図１は、実施例１の異常画像領域推定システムが稼働する状況を説明する説明図である。以下、図１に基づいて、実施例１の異常画像領域推定システムが稼働する状況を説明する。

異常画像領域推定システムは、図１に示すように、自車両Ｅに搭載された撮像装置２によって、光源としての太陽４１により、道路標識３０と、道路標識３０の影３０Ａが撮像されている状況で稼働する。

道路標識３０は、地面５１に設置され、標識部３１と、標識部３１を支持するポール部３２とで形成される。道路標識３０の影３０Ａは、標識部３１に対応する影３１Ａと、ポール部３２に対応する影３２Ａとから構成される。道路標識３０に対しては、太陽４１が建物５２の壁面で反射した、光源としての反射像４２により、影３０Ｂも形成されている。

［異常画像領域推定システムの構成］
図２は、実施例１の異常画像領域推定システムを示す構成図である。図３は、実施例１の既知物体情報を示す図である。図４は、実施例１の撮像装置２で撮像した画像を示す図である。図５は、実施例１の光源方向算出部について説明する説明図である。図６は、実施例１の光源結像位置算出部について説明する説明図である。図７は、実施例１の異常画像領域算出部について説明する説明図である。以下、図１〜図７に基づいて、実施例１の異常画像領域推定システムの構成を説明する。

異常画像領域推定システム１は、図２に示すように、撮像装置２と、受信部３と、異常画像領域推定装置としての制御部１０と、表示装置２０と、を備える。

（撮像装置）
撮像装置２は、被写体からの光を、レンズを通して撮像素子で受け、明るさの強弱を電荷量の大小に変える光電変換を行うことで、画像Ｐを生成する。撮像装置２が生成した画像Ｐは、制御部１０に入力される。

受信部３は、自車両Ｅに搭載され、全地球航法衛星システム（Global Navigation Satellite System）を構成する複数の衛星から撮像装置２の位置情報を受信して、撮像装置２の地球上の世界座標を算出する。すなわち、受信部３は、撮像装置２を搭載した自車両Ｅの世界座標を算出する。受信部３が算出した自車両Ｅの世界座標は、制御部１０に入力される。

（制御部）
制御部１０は、記憶部１１と、物体検知部１２と、影検知部１３と、影位置座標算出部１４と、光源方向算出部１５と、光源結像位置算出部１６と、異常画像領域算出部１７と、出力範囲決定部１８と、を備える。なお、制御部１０は、異常画像領域推定装置の全体の制御を司る。

記憶部１１には、既知物体情報１１ａが記憶される。既知物体情報１１ａは、例えば、道路標識の情報であり、複数の道路標識の画像と、その高さの情報（大きさに関する情報の一例）と、が関連付けて記載された参照テーブルとして構成される。

図３に示すように、参照テーブルの番号１に、道路標識３０の画像と、道路標識３０の高さＨ１と、が関連付けられている。道路標識３０の高さＨ１は、地面５１から標識部３１までの高さであり、ポール部３２の高さである。参照テーブルの番号２に、道路標識１３０の画像と、道路標識１３０の高さＨ２と、が関連付けられている。道路標識１３０の高さＨ２は、ポール部１３２の高さである。参照テーブルの番号３に、道路標識２３０の画像と、道路標識２３０の高さＨ３と、が関連付けられている。道路標識２３０の高さＨ３は、ポール部２３２の高さである。

物体検知部１２は、図４に示すように、既知物体情報１１ａとしての参照テーブルを参照して、画像Ｐから、画像認識により道路標識３０を検知する。すなわち、物体検知部１２は、既知物体情報１１ａとしての参照テーブルを参照して、画像認識をすることで、画像Ｐに含まれる既知物体を検知する。

影検知部１３は、図４に示すように、画像Ｐに基づいて、道路標識３０の影３０Ａを検知する。影検知部１３は、ポール部３２の地面５１に接続する接続部から延びる、周囲の輝度より低い領域を、道路標識３０の影３０Ａとして検知する。すなわち、影検知部１３は、画像Ｐに基づいて、道路標識３０の端部に接続された影３０Ａを検知する。

影検知部１３は、物体検知部１２が検知した道路標識３０の端部に接続された複数の影３０Ａ，３０Ｂを検知可能であり、その数をカウントする。

影検知部１３は、影３０Ａのうち、ポール部３２に対応する影３２Ａのポール部３２と接続する部分の画像座標（画像上の座標）Ｐ１Ａ（Ｘ１Ａ，Ｙ１Ａ）と、影３２Ａが標識部３１に対応する影３１Ａに接続する部分の画像座標Ｐ２Ａ（Ｘ２Ａ，Ｙ２Ａ）と、を算出する。すなわち、影検知部１３は、ポール部３２に対応する影３２Ａの両端部の画像座標を算出する。

影位置座標算出部１４は、図１に示すように、画像座標Ｐ１Ａ（Ｘ１Ａ，Ｙ１Ａ）と、
画像座標Ｐ２Ａ（Ｘ２Ａ，Ｙ２Ａ）と、受信部３が算出した自車両Ｅの世界座標と、に基づいて、撮像装置２のレンズのひずみ特性を考慮して、道路標識３０のポール部３２の影３２Ａの端部の世界座標Ｐ１（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）と、世界座標Ｐ２（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）とを算出する。

光源方向算出部１５は、図５に示すように、世界座標Ｐ１（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）と道路標識３０の高さＨ１に基づいて、ポール部３２の上端の世界座標Ｐ３を算出し、世界座標Ｐ３と世界座標Ｐ２（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）とを結ぶ方向を太陽４１の光の入射方向１０１として算出する。

すなわち、光源方向算出部１５は、影３２Ａの世界座標Ｐ１（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）と世界座標Ｐ２（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）と、物体検知部１２が検知した道路標識３０の高さＨ１と、に基づいて、太陽４１の光の入射方向１０１を算出する。この入射方向１０１は、自車両Ｅに入射する太陽４１の光の方向となる。

光源結像位置算出部１６は、図６に示すように、太陽４１の光が、入射方向１０１で撮像装置２のレンズ２ａに入射され、レンズ２ａで屈折して、出射方向１０２で撮像素子２ｂの撮像面に結像される結像位置Ｘを算出する。すなわち、光源結像位置算出部１６は、太陽４１の光の入射方向１０１に基づいて、撮像装置２の撮像面における太陽４１の結像位置Ｘを算出する。なお、太陽４１が画角の範囲にない場合、太陽４１の光は、撮像素子２ｂの撮像面に結像されない。

異常画像領域算出部１７は、図７に示すように、撮像素子２ｂの撮像面上の輝度を検知し、結像位置Ｘの周辺において、輝度が所定の割合だけ高い部分をゴーストが形成される異常画像領域１１０として算出する。すなわち、異常画像領域算出部１７は、太陽４１の光の結像位置Ｘに基づいて、太陽４１に起因するゴーストが形成される異常画像領域１１０を算出する。なお、異常画像領域算出部１７は、結像位置Ｘの周辺において、輝度が所定の閾値より高い部分を異常画像領域１１０として算出してもよい。

出力範囲決定部１８は、図７に示すように、撮像素子２ｂの撮像面のうち、表示装置２０に出力する出力範囲２ｄを決定する。

異常画像領域算出部１７が算出した異常画像領域１１０は、出力範囲２ｄとともに、表示装置２０に送信される。

（表示装置２０）
表示装置２０は、図２に示すように、例えばモニタであり、出力範囲２ｄにおける異常画像領域１１０を表示する。

［異常画像領域推定処理の流れ］
図８は、実施例１の異常画像領域推定処理の流れを示すフローチャートである。以下、図８に基づいて、実施例１の異常画像領域推定処理の流れを説明する。

図８に示すように、物体検知部１２は、既知物体情報１１ａとしての参照テーブルを参照して、画像Ｐに対して画像認識をすることで、既知物体としての道路標識（３０，１３０，２３０・・・）と同じ物体としての道路標識があるか否かを判断する（ステップＳ１０１）。道路標識（３０，１３０，２３０・・・）と同じ道路標識がないと判断した場合（ステップＳ１０１でＮＯ）、異常画像領域推定処理を終了する。一方、道路標識（３０，１３０，２３０・・・）と同じ道路標識３０があると判断した場合（ステップＳ１０１でＹＥＳ）、ステップＳ１０２に進む。

次いで、影検知部１３は、画像Ｐに基づいて、道路標識３０の端部に接続された影３０Ａがあるか否かを判断する（ステップＳ１０２）。道路標識３０の端部に接続された影３０Ａがないと判断した場合（ステップＳ１０２でＮＯ）、異常画像領域推定処理を終了する。一方、道路標識３０の端部に接続された影３０Ａがあると判断した場合（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、ステップＳ１０３に進む。

次いで、影検知部１３は、道路標識３０の影３０Ａ，３０Ｂの数をカウントする（ステップＳ１０３）。

次いで、影検知部１３は、画像Ｐに基づいて、ポール部３２に対応する影３２Ａの両端部の画像座標Ｐ１Ａ（Ｘ１Ａ，Ｙ２Ａ），Ｐ２Ａ（Ｘ２Ａ，Ｙ２Ａ）を算出する（ステップＳ１０４）。

次いで、制御部１０は、受信部３が算出した自車両Ｅの世界座標を取得する（ステップＳ１０５）。

次いで、影位置座標算出部１４は、画像座標Ｐ１Ａ（Ｘ１Ａ，Ｙ２Ａ），Ｐ２Ａ（Ｘ２Ａ，Ｙ２Ａ）と、自車両Ｅの世界座標と、に基づいて、撮像装置２のレンズのひずみ特定を考慮して、現実世界の道路標識３０のポール部３２の影３２Ａの端部の世界座標Ｐ１（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１），Ｐ２（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）を算出する（ステップＳ１０６）。

次いで，光源方向算出部１５は、影３２Ａの世界座標Ｐ１（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１），Ｐ２（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）と、道路標識３０の高さＨ１と、に基づいて、太陽４１の光の入射方向１０１を算出する（ステップＳ１０７）。

次いで、光源結像位置算出部１６は、太陽４１の光の入射方向１０１に基づいて、撮像装置２の撮像面における太陽４１の結像位置Ｘを算出する（ステップＳ１０８）。

次いで、異常画像領域算出部１７は、太陽４１の光の結像位置Ｘに基づいて、太陽４１に起因するゴーストが形成される異常画像領域１１０を算出する（ステップＳ１０９）。

次いで、制御部１０は、影検知部１３がカウントした数の影３０Ａ，３０Ｂに対して、異常画像領域１１０を算出したか否かを判断する（ステップＳ１１０）。影検知部１３がカウントした数の影３０Ａ，３０Ｂに対して、異常画像領域１１０を算出していないと判断した場合（ステップＳ１１０でＮＯ）、ステップＳ１０４に戻り、異常画像領域１１０を算出していない影３０Ｂに対して異常画像領域１１０を算出する。一方、影検知部１３がカウントした数の影３０Ａ，３０Ｂに対して、異常画像領域１１０を算出したと判断した場合（ステップＳ１１０でＹＥＳ）、ステップＳ１１１に進む。

次いで、出力範囲決定部１８は、撮像素子２ｂの撮像面のうち、表示装置２０に出力する出力範囲２ｄを決定して（ステップＳ１１１）、異常画像領域推定処理を終了する。

［異常画像領域推定装置の作用］
実施例１の異常画像領域推定装置及び異常画像領域推定方法の作用を説明する。実施例１の異常画像領域推定装置（制御部１０）は、所定の既知物体（道路標識３０，１３０，２３０，・・・）の画像と、大きさ（高さＨ１，Ｈ２，Ｈ３，・・・）に関する情報と、を関連付けて記憶する記憶部１１と、撮像装置２を用いて取得した画像Ｐと、記憶部１１に記憶された既知物体（道路標識３０，１３０，２３０，・・・）の画像と、を用いて、撮像装置２を用いて取得した画像Ｐに含まれる既知物体（道路標識３０）を検知する物体検知部１２と、衛星から位置情報を受信して、撮像装置２の世界座標を算出する受信部３と、撮像装置２を用いて取得した画像Ｐを用いて、物体検知部１２で検知された既知物体（道路標識３０）の影３０Ａを検知し、画像Ｐ上の影３０Ａの座標（画像座標Ｐ１Ａ，Ｐ２Ａ）を検知する影検知部１３と、影検知部１３で検知された画像Ｐ上の影３０Ａの座標（画像座標Ｐ１Ａ，Ｐ２Ａ）と、受信部３で算出された撮像装置２の世界座標と、を用いて、影３０Ａの世界座標Ｐ１，Ｐ２を算出する影位置座標算出部１４と、影の世界座標Ｐ１，Ｐ２と、既知物体（道路標識３０）の大きさに関する情報（高さＨ１）と、に基づいて、光源（太陽４１）の入射方向１０１を算出する光源方向算出部１５と、光源（太陽４１）の入射方向１０１に基づいて、撮像装置２の撮像面における光源（太陽４１）の結像位置Ｘを算出する光源結像位置算出部１６と、光源（太陽４１）の結像位置Ｘに基づいて、光源（太陽４１）に起因する異常画像が形成される画像上の異常画像領域１１０を算出する異常画像領域算出部１７と、を備える（図２）。

これにより、簡易な方法で、撮像面上の光源（太陽４１）の位置を特定することができる。そのため、簡易な方法で、光源（太陽４１）に起因する異常画像が形成される領域を推定することができる。その結果、画像認識における物体の誤検知の可能性を減らすことができる。

実施例１の異常画像領域推定装置（制御部１０）では、影検知部１３は、物体検知部１２で検知された既知物体（道路標識３０）の端部に接続する影３０Ａを検知する（図４）。

これにより、簡易な方法で、物体（道路標識３０）の影３０Ａを特定することができる。そのため、簡易な方法で、光源（太陽４１）の入射方向１０１を正確に特定することができる。その結果、撮像面上の光源（太陽４１）の位置を正確に特定することができ、光源（太陽４１）に起因する異常画像が形成される領域を正確に推定することができる。

実施例１の異常画像領域推定装置（制御部１０）では、影検知部１３が、物体検知部１２で検知された既知物体（道路標識３０）に接続された複数の影３０Ａ，３０Ｂを検知した場合、異常画像領域算出部１７は、それぞれの影３０Ａ，３０Ｂについて、異常画像領域１１０を算出する（図１）。

これにより、各光源（太陽４１、反射像４２）に対して形成される異常画像の領域を推定することができる。そのため、画像認識における物体の誤検知の可能性を減らすことができる。

実施例１の異常画像領域推定方法は、撮像装置２を用いて取得した画像Ｐと、所定の既知物体（道路標識３０，１３０，２３０，・・・）の画像と大きさ（高さＨ１，Ｈ２，Ｈ３，・・・）に関する情報とを関連付けて記憶する記憶部１１に記憶された既知物体（道路標識３０，１３０，２３０，・・・）の画像と、を用いて、撮像装置２を用いて取得した画像Ｐに含まれる既知物体（道路標識３０）を検知するステップと、衛星から位置情報を受信して、撮像装置２の世界座標を算出するステップと、撮像装置２を用いて取得した画像Ｐを用いて、検知された既知物体（道路標識３０）の影３０Ａを検知し、画像Ｐ上の影３０Ａの座標（画像座標Ｐ１Ａ，Ｐ２Ａ）を検知するステップと、検知された画像Ｐ上の影３０Ａの座標（画像座標Ｐ１Ａ，Ｐ２Ａ）と、算出された世界座標と、を用いて、影３０Ａの世界座標Ｐ１，Ｐ２を算出するステップと、影３０Ａの世界座標Ｐ１，Ｐ２と、既知物体（道路標識３０）の大きさに関する情報（高さＨ１）と、に基づいて、光源（太陽４１）の入射方向１０１を算出するステップと、光源（太陽４１）の入射方向１０１に基づいて、撮像装置２の撮像面における光源（太陽４１）の結像位置Ｘを算出するステップと、光源（太陽４１）の結像位置Ｘに基づいて、光源（太陽４１）に起因する異常画像が形成される画像上の異常画像領域１１０を算出するステップと、を含む。

これにより、簡易な方法で、撮像面上の光源（太陽４１）の位置を特定することができる。そのため、簡易な方法で、光源（太陽４１）に起因する異常画像が形成される領域を推定することができる。その結果、画像認識における物体の誤検知の可能性を減らすことができる。

以上、本発明の異常画像領域推定装置及び異常画像領域推定方法を実施例１に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成については、この実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や、追加等は許容される。

実施例１では、既知物体情報１１ａを道路標識の情報とする例を示した。しかし、既知物体情報は、この態様に限定されず、地面５１に設置された、信号機、遮断機、ガードレール、街頭、電信柱、ポスト等であってもよい。

実施例１では、画像Ｐの中の１つの道路標識３０について異常画像領域１１０を算出する例を示した。しかし、画像Ｐの中の複数の道路標識について異常画像領域１１０を算出してもよい。

実施例１では、光源を太陽４１と反射像４２とする例を示した。しかし、光源としては、この態様に限定されず、街頭や、ヘッドライト等であってもよい。

実施例１では、異常画像をゴーストとする例を示した。しかし、異常画像としては、この態様に限定されず、例えばフレアであってもよい。

実施例１では、異常画像領域１１０を、輝度が所定の割合だけ高い部分とする例を示した。しかし、異常画像領域１１０としては、太陽の結像位置から所定の範囲としてもよい。例えば、ゴーストは、光源の光の結像位置から、画面中心を基準に対称の位置に所定の範囲で形成される。また、ゴーストは、入射方向を撮像面に垂直投影した線の方向に所定の範囲で形成される。

１ 異常画像領域推定システム
２ 撮像装置
３ 受信部
１０ 制御部（異常画像領域推定装置）
１１ 記憶部
１２ 物体検知部
１３ 影検知部
１４ 影位置座標算出部
１５ 光源方向算出部
１６ 光源結像位置算出部
１７ 異常画像領域算出部
３０，１３０，２３０，・・・ 道路標識（既知物体の一例）
３０Ａ，３０Ｂ 影
４１ 太陽（光源の一例）
４２ 反射像（光源の一例）
１０１ 入射方向
１１０ 異常画像領域
Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，・・・ 高さ（大きさに関する情報の一例）
Ｐ 画像
Ｐ１，Ｐ２ 世界座標
Ｘ 結像位置

Claims (4)

1. 所定の既知物体の画像と、大きさに関する情報と、を関連付けて記憶する記憶部と、
   撮像装置を用いて取得した画像と、前記記憶部に記憶された既知物体の画像と、を用いて、前記撮像装置を用いて取得した画像に含まれる前記既知物体を検知する物体検知部と、
   衛星から位置情報を受信して、前記撮像装置の世界座標を算出する受信部と、
   前記撮像装置を用いて取得した画像を用いて、前記物体検知部で検知された前記既知物体の影を検知し、画像上の前記影の座標を検知する影検知部と、
   前記影検知部で検知された画像上の前記影の座標と、前記受信部で算出された前記撮像装置の世界座標と、を用いて、前記影の世界座標を算出する影位置座標算出部と、
   前記影の世界座標と、前記既知物体の大きさに関する情報と、に基づいて、光源の入射方向を算出する光源方向算出部と、
   前記光源の入射方向に基づいて、前記撮像装置の撮像面における前記光源の結像位置を算出する光源結像位置算出部と、
   前記光源の結像位置に基づいて、前記光源に起因する異常画像が形成される画像上の異常画像領域を算出する異常画像領域算出部と、を備える
   ことを特徴とする、異常画像領域推定装置。
2. 前記影検知部は、前記物体検知部で検知された前記既知物体の端部に接続する影を検知する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の異常画像領域推定装置。
3. 前記影検知部が、前記物体検知部で検知された前記既知物体に接続された複数の前記影を検知した場合、
   前記異常画像領域算出部は、それぞれの前記影について、前記異常画像領域を算出する
   ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の異常画像領域推定装置。
4. 撮像装置を用いて取得した画像と、所定の既知物体の画像と大きさに関する情報とを関連付けて記憶する記憶部に記憶された前記既知物体の画像と、を用いて、前記撮像装置を用いて取得した画像に含まれる前記既知物体を検知するステップと、
   衛星から位置情報を受信して、前記撮像装置の世界座標を算出するステップと、
   前記撮像装置を用いて取得した画像を用いて、検知された前記既知物体の影を検知し、画像上の前記影の座標を検知するステップと、
   検知された画像上の前記影の座標と、算出された前記撮像装置の世界座標と、を用いて、前記影の世界座標を算出するステップと、
   前記影の世界座標と、前記既知物体の大きさに関する情報と、に基づいて、光源の入射方向を算出するステップと、
   前記光源の入射方向に基づいて、前記撮像装置の撮像面における前記光源の結像位置を算出するステップと、
   前記光源の結像位置に基づいて、前記光源に起因する異常画像が形成される画像上の異常画像領域を算出するステップと、を含む
   ことを特徴とする、異常画像領域推定方法。