JP2020159946A - 船舶検出装置及び方法 - Google Patents

船舶検出装置及び方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2020159946A
JP2020159946A JP2019061241A JP2019061241A JP2020159946A JP 2020159946 A JP2020159946 A JP 2020159946A JP 2019061241 A JP2019061241 A JP 2019061241A JP 2019061241 A JP2019061241 A JP 2019061241A JP 2020159946 A JP2020159946 A JP 2020159946A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
ship
ship detection
sar
threshold value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2019061241A
Other languages
English (en)
Inventor
剛 渡辺
Takeshi Watanabe
剛 渡辺
堂之前 義文
Yoshibumi Dounomae
義文 堂之前
紀良 水越
Noriyoshi Mizukoshi
紀良 水越
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
IHI Corp
IHI Jet Service Co Ltd
Original Assignee
IHI Corp
IHI Jet Service Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by IHI Corp, IHI Jet Service Co Ltd filed Critical IHI Corp
Priority to JP2019061241A priority Critical patent/JP2020159946A/ja
Publication of JP2020159946A publication Critical patent/JP2020159946A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

【課題】SAR画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることができる船舶検出装置及び方法を提供する。【解決手段】偏波が異なる複数のSAR画像の合成画像を生成する画像合成部と、合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化部と、二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出部とを備える、という手段を採用することにより、SAR画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることを可能にする。【選択図】図2

Description

本発明は、船舶検出装置及び方法に関する。
下記特許文献1には、SAR(Synthetic Aperture Radar)画像等の衛星画像から船舶候補領域を抽出し、この船舶候補領域における船舶を判定する船舶画像処理システムが開示されている。この船舶画像処理システムは、船舶候補領域から抽出された船舶諸元を用いて船舶を判定することにより判定精度の向上を図るものである。なお、上記SAR画像は、合成開口レーダによって得られるグレースケール画像である。
特開2004−302557号公報
しかしながら、上述した従来技術は検出精度が不十分なために実用化が難しいのが現状である。SAR画像を用いた船舶検出技術を実用化させるためには、船舶の検出精度をさらに向上させることが極めて重要である。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、SAR画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることを目的とするものである。
上記目的を達成するために、本発明では、船舶検出装置に係る第1の解決手段として、偏波が異なる複数のSAR画像の合成画像を生成する画像合成部と、前記合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化部と、前記二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出部とを備える、という手段を採用する。
本発明では、船舶検出装置に係る第2の解決手段として、上記第1の解決手段において、前記画像合成部は、複数の前記SAR画像を相乗平均処理あるいは相加平均処理することにより合成する、という手段を採用する。
本発明では、船舶検出装置に係る第3の解決手段として、上記第1または第2の解決手段において、前記二値化部は、前記合成画像を構成する複数の画素の輝度ヒストグラムに基づいて前記閾値を設定する、という手段を採用する。
本発明では、船舶検出装置に係る第4の解決手段として、上記第1〜第3のいずれかの解決手段において、前記二値化部は、前記合成画像の小領域に含まれる画素の輝度ヒストグラムに基づいて前記小領域毎に前記閾値を設定する、という手段を採用する。
本発明では、船舶検出装置に係る第5の解決手段として、上記第4の解決手段において、前記二値化部は、前記小領域の前記閾値に連続化処理を施したものを最終閾値とする、という手段を採用する。
また、本発明では、船舶検出方法に係る第1の解決手段として、偏波が異なる複数のSAR画像の合成画像を生成する画像合成処理と、前記合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化処理と、前記二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出処理とを有する、という手段を採用する。
また、本発明では、船舶検出方法に係る第2の解決手段として、上記第1の解決手段において、前記画像合成処理では、複数の前記SAR画像を相乗平均処理あるいは相加平均処理することにより合成する、という手段を採用する。
また、本発明では、船舶検出方法に係る第3の解決手段として、上記第1または第2の解決手段において、前記閾値は、複数の前記SAR画像の小領域毎に設定される、という手段を採用する。
本発明によれば、SAR画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることが可能である。
本発明の一実施形態に係る船舶検出装置が設けられる海洋監視システムのシステム構成図である。 本発明の一実施形態に係る船舶検出装置を用いた船舶検出方法を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態における合成画像の生成を示す模式図(a)及び閾値Rの生成を示す模式図(b)である。
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
本実施形態における海洋監視システムは、所定海域における船舶の航行を監視するシステムであり、本実施形態に係る船舶検出装置を内包する。この海洋監視システムは、図1に示すように、SAR衛星1、地上受信局2、画像サーバ3、船舶検出装置4、AISサーバ5、VPN(Virtual Private Network)6及びブラウザ端末7A〜7Cを備える。
SAR衛星1は、合成開口レーダ(SAR:Synthetic Aperture Radar)を備えた人工衛星であり、例えば周知の地球資源衛星1号、陸域観測技術衛星あるいは/及び陸域観測技術衛星2号である。SAR衛星1は、所定の時間間隔かつ所定期間に亘って所定波長かつ所定偏波のマイクロ波(送信波)を地上の監視対象領域(二次元領域)に向けて送信し、当該送信波が地表で反射して生成されるマイクロ波(反射波)の所定偏波を受信することにより、監視対象領域に関する偏波が異なる複数種類のSAR画像を取得する。
ここで、一般に監視対象領域は、SAR衛星1のマイクロ波の照射領域よりも広いので、SAR衛星1は、照射領域を順次変位するとこにより監視対象領域をカバーする複数枚のSAR画像を取得する。したがって、監視対象領域のある小領域に対応するSAR画像の周縁画像部は、当該小領域に隣接する小領域に対応するSAR画像の周縁画像部に対して画像としての連続性が必ずしも十分に確保されていない場合がある。
このようなSAR画像は、上記監視対象領域(二次元領域)の状態、つまりSAR衛星1からの緯度経度情報を伴う一定距離間隔毎にサンプリングされた二次元のグレースケール画像であり、二次元的に配列する複数の画素の集合体である。また、このようなSAR画像は、送信波の偏波状態と受信波の偏波面との組み合わせによって異なる輝度的特徴を有する。送信波の偏波状態は一般的に直線偏波であり、水平偏波Hsと垂直偏波Vsとがある。また、SAR衛星1で受信する反射波の偏波面(受信波)にも水平偏波Hjと垂直偏波Vjとがある。
SAR画像は、このような4つの偏波つまり水平偏波Hs、垂直偏波Vs、水平偏波Hj及び垂直偏波Vjの組み合わせに応じて輝度状態が異なる。例えば、SAR画像は、水平偏波Hsと垂直偏波Vjの組み合わせでは海と陸地とのコントラストが比較的高いグレースケール画像となるが、垂直偏波Vsと垂直偏波Vjの組み合わせでは、海と陸地とのコントラストが比較的低いグレースケール画像となる。
SAR衛星1は、合成開口レーダにおける水平偏波Hsあるいは垂直偏波Vsの送信波及び水平偏波Hjあるいは垂直偏波Vjの受信波に基づいて偏波が異なる複数種類のSAR画像を生成し、当該SAR画像を地上受信局2に送信する。例えば、SAR衛星1は、2種類のSAR画像、つまり水平偏波Hsと水平偏波Hjとの組み合わせに基づくSAR画像GHH(第1の元画像)と水平偏波Hsと垂直偏波Vjとの組み合わせに基づくSAR画像GHV(第2の元画像)とを取得して地上受信局2に送信する。
なお、合成開口レーダで一般的に使用されるマイクロ波の波長帯には、Lバンド、Cバンド及びXバンドが存在するが、本実施形態におけるSAR衛星1は、Lバンド、Cバンド、Xバンドのマイクロ波を用いて画像分解能が1m〜100m程度のSAR画像を取得する。
地上受信局2は、地上の所定場所に設けられ、上記SAR衛星1から偏波が異なる複数種類のSAR画像を受信する通信設備である。すなわち、この地上受信局2は、SAR衛星1と無線通信を行うための無線アンテナ及び無線通信機を少なくとも備え、SAR衛星1が間欠的に送信してくる複数種類のSAR画像を受信して画像サーバ3に出力する。
画像サーバ3は、上記地上受信局2から順次入力される複数種類のSAR画像を蓄積すると共に、船舶検出装置4の要求に応じて偏波が異なる複数種類のSAR画像を提供するデータサーバである。すなわち、この画像サーバ3は、多数の監視対象領域に関すると共に偏波が異なる複数種類のSAR画像を記憶する画像記憶装置を備え、船舶検出装置4の要求に応じて画像記憶装置を検索することにより、船舶検出装置4が要求する監視対象領域のSAR画像を読み出して船舶検出装置4に出力する。
船舶検出装置4は、この海洋監視システムにおいて最も特徴的な構成機器である。すなわち、この船舶検出装置4は、所定の検出アルゴリズムに基づいて複数種類のSAR画像に所定の画像処理を施すことにより、地表の監視対象領域(二次元領域)に存在する船舶を検出する。上記検出アルゴリズムの詳細については船舶検出装置4の動作説明として後述するが、船舶検出装置4は、上記検出アルゴリズムに基づくソフトウエア的な機能構成要素として、図1に示すように画像合成部4a、二値化部4b、閾値生成部4c、船舶検出部4d及び画像記憶部4eを備えている。
画像合成部4aは、偏波が異なる複数種類のSAR画像に所定の合成アルゴリズムで画像合成することにより合成画像Gを生成する。この画像合成部4aは、合成画像Gを船舶検出部4dに出力する。上記合成アルゴリズムは、例えば第1の元画像GHHと第2の元画像GHVとの相乗平均処理あるいは相加平均処理である。
二値化部4bは、上記合成画像Gを所定の閾値Rを用いて二値化することにより二値化画像Gを生成する。すなわち、二値化部4bは、合成画像Gの各画素を閾値Rと順次比較することにより白あるいは黒の何れかを示す画素の集合体である二値化画像Gを生成する。
閾値生成部4cは、上記合成画像Gに基づいて閾値Rを生成する。すなわち、この閾値生成部4cは、合成画像Gの小領域に含まれる複数の画素の輝度ヒストグラムに基づいて小領域毎に閾値Rを設定する。詳細については後述するが、合成画像Gを縦横に複数に分割することのより複数の画素からなる小領域を複数設定し、各小領域に含まれる複数の画素について輝度ヒストグラムを求め、最高輝度から所定順番目の輝度値を閾値Rとする。
船舶検出部4dは、二値化画像Gに基づいて船舶を検出する機能構成要素である。すなわち、船舶検出部4dは、二値化画像Gから船舶候補となる白画像部を抽出し、この船舶候補が所定の判定条件を満足するか否かを評価することによって実船舶を検出する。例えば、二値化画像Gにおける海面は輝度が極めて低いが、船舶は海面に比べて輝度が極端に高い。したがって、二値化画像Gにおいて点状の白部は、船舶候補となる画像部であるが、周囲の画像状態や後述するAIS情報等の判定条件を満足しない場合には実船舶ではない場合もある。
画像記憶部4eは、船舶検出部4dの検出結果を付加した評価画像を蓄積する不揮発性記憶装置である。船舶検出装置4は、VPN6を介してブラウザ端末7A〜7Cから受信する船舶検知情報の提供要求に対して、船舶検出部4dの検出結果を付加した評価画像を画像記憶部4eから読み出すことによりブラウザ端末7A〜7Cに送信する。
AISサーバ5は、既設のAIS情報センタから監視対象領域を航行する船舶のAIS情報を取得して蓄積するデータサーバである。AISサーバ5は、自らが蓄積したAIS情報を上述した判定条件の1つとして船舶検出装置4に出力する。なお、AIS情報は、船舶に搭載が国際的に義務付けられている自動船舶識別装置(AIS:Automatic Identification System)が外部に対して発信する船舶の識別符号、船名、位置、針路、速力、目的地等を含む船舶情報である。
VPN6は、機密を保持することができる専用線であり、複数の有線通信網及び無線通信網の集合体であり、例えばインターネットを構成している。すなわち、このVPN6は、海洋監視システムの利用者が接続可能な通信回線である。
ブラウザ端末7A〜7Cは、上記VPN6に接続された通信端末であり、データセンターで船舶情報を処理された結果データをダウンロードする事ができ、ダウンロードした船舶情報を専用ソフトで閲覧することができる。これらブラウザ端末7A〜7Cは、各々個別の利用者が管理する通信端末であり、VPN6を介して船舶検出装置4に船舶検知情報の提供を要求すると共に、当該提供要求に応じて船舶検出装置4が提供する船舶検知情報を表示、保存及び転送処理する。なお、この図1では便宜的に3台のブラウザ端末7A〜7Cを示しているが、ブラウザ端末の個数に制限はない。
次に、本実施形態に係る海洋監視システムの時系列的な動作、特に船舶検出装置4による船舶の検出動作(船舶検出方法)について、図2及び図3を参照して詳しく説明する。
SAR衛星1は、地球周回軌道を飛行する際し、監視対象領域の上空を飛行する度に監視対象領域のSAR画像を取得して地上受信局2に送信する。このSAR画像は、複数種類を含むものであり、少なくとも第1の元画像GHHと第2の元画像GHVとを含むものである。地上受信局2は、このようなSAR画像をSAR衛星1から受信する度に画像サーバ3に出力する。この結果、画像サーバ3には、監視対象領域に関し、時系列的な複数のSAR画像が蓄積される。
そして、船舶検出装置4は、このような画像サーバ3から監視対象領域のSAR画像を順次取得し、AISサーバ5から別途取得したAIS情報を用いることにより監視対象領域に実船舶が存在するか否かを判断する。そして、船舶検出装置4は、上記判断の結果をVPN6を介してブラウザ端末7A〜7Cのいずれか1つあるいは複数に送信する。
このような流れが海洋監視システムの全体的な動作であるが、船舶検出装置4は、以下のようにして監視対象領域における実船舶を検出する。最初に画像合成部4aは、図3(a)に示すように、第1の元画像GHHと第2の元画像GHVとに画像合成処理を施すことにより合成画像Gを取得する(ステップS1)。
この画像合成処理は、下式(1)に示す相乗平均処理あるいは下式(2)に示す相加平均処理である。すなわち、画像合成部4aは、式(1)に示すように第1の元画像GHHと第2の元画像GHVとを乗算処理した後に二乗根を求めることにより合成画像Gを生成する。あるいは、画像合成部4aは、式(2)に示すように第1の元画像GHHと第2の元画像GHVとを加算処理した後に2で除算処理することにより合成画像Gを生成する。
=(GHH・GHV1/2 (1)
=(GHH+GHV)/2 (2)
ここで、第1の元画像GHHは、送信波の海面反射が比較的顕著に現れるので海面反射を実船舶と誤認し易いが、S/N比が比較的高いという特徴を有するSAR画像である。これに対して、第2の元画像GHVは、送信波の海面反射が極めて少ないので海面反射を実船舶と誤認し難いが、オフナディア角が大きいとS/N比が低くなり、また監視対象領域上で互いに隣り合う画像同士の継ぎ目を実船舶と誤認し易いという特性を有する。
このような第1の元画像GHHと第2の元画像GHVとを相乗平均処理して得られる合成画像Gは、第1の元画像GHH及び第2の元画像GHVの欠点を補う画像であり、ランダムノイズが低減されてS/N比が比較的高いと共に、海面反射及び継ぎ目が比較的抑制されて実船舶が強調された画像である。すなわち、合成画像Gは、外乱を抑えて実船舶がより強調された画像である。
そして、閾値生成部4cは、合成画像Gに基づいて閾値Rを生成する(ステップS2)。すなわち、閾値生成部4cは、合成画像Gの縦横を所定の画素数毎に区分けすることにより合成画像Gを複数の小領域に分割し、当該小領域毎に画素の輝度ヒストグラムを作成する。そして、閾値生成部4cは、各小領域の輝度ヒストグラムについて最高輝度から所定順番目の輝度値を閾値Rとする。
例えば、図3(b)に示すように1億9600万個(14000×14000)の画素からなる合成画像Gについて100万個(1000×1000)の画素からなる各小領域A11〜Addが設定されている場合、合計196個(14×14)の小領域A11〜Addの輝度ヒストグラムは、100万個の各画素の輝度値を輝度順に並べた棒グラフとなる。閾値生成部4cは、このような各小領域A11〜Addの輝度ヒストグラムについて、最高輝度から例えば1万番目の輝度値を抽出して各小領域A11〜Addの閾値Rとする。
すなわち、このように生成された各小領域の閾値Rは、監視対象領域上で比較的近い地域の輝度状態に基づく、つまり監視対象領域上で離れた地域の輝度状態の影響を排除したものであり、各小領域の輝度的な特徴に即したものである。しかしながら、このような閾値Rは、各小領域毎に異なり得る値をとして生成されるので、例えば監視対象領域上で隣り合う小領域において値が極端に乖離することがあり得る。すなわち、このような各小領域の閾値Rは、隣り合う小領域の境界近傍に存在する物体を船舶候補として的確に抽出し得ない虞がある。
このような問題点を軽減するために、閾値生成部4cは、各小領域の閾値Rに連続化処理を施したものを最終閾値Rとする。すなわち、監視対象領域上で隣り合う小領域に関する複数の閾値R(閾値群)は離散値なので、閾値生成部4cは、複数の閾値R(閾値群)に補間処理を施すことにより連続値である最終閾値Rを生成する。
上記補間処理として、閾値生成部4cは、例えばコンピューターによる画像処理で画像の回転・拡大・変形を行うときの画素補間法に基づいて複数の閾値R(閾値群)を連続化する。すなわち、閾値生成部4cは、画素補間法として周知のニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法、ガウシアンフィルター法、周波数の異なるガウシアンフィルター処理結果の最大値や最小値を用いる方法、あるいは、これらのバイリニア方法、バイキュービック法、ガウシアンフィルター法、周波数の異なるガウシアンフィルター処理結果の最大値や最小値を用いる方法による算出結果を、元画像の相関に基づき重み付け加算する方法等を用いて複数の閾値R(閾値群)に補間処理を施すことにより連続値である最終閾値Rを生成する。
このようにして閾値生成部4cが最終閾値Rを生成すると、二値化部4bは、合成画像Gcを最終閾値Rを用いて二値化処理することにより二値化画像Gを生成する(ステップS3)。この二値化画像Gは、船舶候補等を白画像部として表し、海を黒画像部として表す白黒画像であるが、実船舶ではないもの、例えば波、陸、島、人工構造物、SAR画像の継ぎ目、電波的ノイズ及びSAR画像特有のノイズ等を含んでいる。
続いて、船舶検出部4dは、二値化画像Gに基づいて実船舶を検出する船舶検出処理を行う。すなわち、船舶検出部4dは、船舶検出処理における第1処理として、二値化画像Gから船舶候補となる白画像部を抽出し(ステップS4)、第2処理として上記船舶候補(白画像部)の特徴量を計算する(ステップS5)。すなわち、船舶検出部4dは、個々の船舶候補(白画像部)について幅、長さ及び角度等を計算し、幅、長さ及び角度を船幅、船長及び針路方向とちて検出する。そして、船舶検出部4dは、第3処理として各船舶候補(白画像部)について論理チェックを行う(ステップS6)。
すなわち、船舶検出部4dは、上記論理チェックにおける最初の処理として、各船舶候補について特徴量とAIS情報とを比較照合することにより、AIS情報に合致する船舶候補とAIS情報に合致しない船舶候補とをグループ分けする。監視対象領域を航行する実船舶の中には、国際協定に従ってAIS情報を外部に発信するものだけではなく、AIS情報を外部に発信しないものも存在し得る。このようなAIS情報を外部に発信しない船舶は、不審船と呼べるものであり、最も重要な監視対象である。船舶検出部4dは、AIS情報に合致する船舶候補を実船舶として検出する。
本実施形態によれば、第1の元画像GHHと第2の元画像GHVと画像合成して得られる合成画像Gを用いて実船舶を検出するので、SAR画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることが可能である。
また、本実施形態によれば、最終閾値Rを用いて生成された二値化画像Gから船舶候補を抽出するので、これによっても船舶の検出精度を従来よりも向上させることが可能である。
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような変形例が考えられる。
(1)上記実施形態では、第1の元画像GHHと第2の元画像GHVと画像合成した合成画像Gを用いて実船舶を検出したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、本発明における合成画像は、合成画像Gに限定されず、他の画像合成方法に基づいて生成された合成画像Gを採用してもよい。
例えば、第1の元画像GHH及び第2の元画像GHVに加えて第1の元画像GHH及び第2の元画像GHVとは偏波が異なる第3の元画像Gあるいは/及び第4の元画像Gを画像合成することにより合成画像Gを生成してもよい。この場合、例えば相乗平均処理によって合成画像Gを生成する場合の演算式は以下の式(3)、(4)の通りである。
=(GHH・GHV・G1/3 (3)
=(GHH・GHV・G・G1/4 (4)
なお、第1の元画像GHH、第2の元画像GHV、第3の元画像Gあるいは/及び第4の元画像Gの相加平均処理によって合成画像Gを生成する場合の演算式は以下の式(5)、(6)の通りである。
=(GHH+GHV+G)/3 (5)
=(GHH+GHV+G+G)/4 (6)
ここで、第3の元画像G及び第4の元画像Gは、送信波に関する水平偏波Hs及び垂直偏波Vs並びに受信波に関する水平偏波Hj及び垂直偏波Vjのうち、画像合成することによって外乱を抑制して実船舶を強調する組み合わせのものが選択される。
(2)上記実施形態では、最終閾値Rを用いて二値化画像Gを生成したが、本発明はこれに限定されない。小領域毎に生成した複数の閾値Rをそのまま用いて二値化画像Gnを生成してもよい。また、場合によっては、合成画像Gの小領域毎に閾値Rを生成するのではなく、合成画像Gを構成する全画素の輝度ヒストグラムに基づいて単一の閾値を生成して二値化画像を生成してもよい。
1 SAR衛星
2 地上受信局
3 画像サーバ
4 船舶検出装置
4a 画像合成部
4b 二値化部
4c 閾値生成部
4d 船舶検出部
4e 画像記憶部
5 AISサーバ
6 VPN
7A〜7C ブラウザ端末
HH 第1の元画像(SAR画像)
HV 第2の元画像(SAR画像)
合成画像

Claims (8)

  1. 偏波が異なる複数のSAR画像の合成画像を生成する画像合成部と、
    前記合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化部と、
    前記二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出部と
    を備えることを特徴とする船舶検出装置。
  2. 前記画像合成部は、複数の前記SAR画像を相乗平均処理あるいは相加平均処理することにより合成することを特徴とする請求項1に記載の船舶検出装置。
  3. 前記二値化部は、前記合成画像を構成する複数の画素の輝度ヒストグラムに基づいて前記閾値を設定することを特徴とする請求項1または2に記載の船舶検出装置。
  4. 前記二値化部は、前記合成画像の小領域に含まれる画素の輝度ヒストグラムに基づいて前記小領域毎に前記閾値を設定することを特徴とする請求項1または2に記載の船舶検出装置。
  5. 前記二値化部は、前記小領域の前記閾値に連続化処理を施したものを最終閾値とすることを特徴とする請求項4に記載の船舶検出装置。
  6. 偏波が異なる複数のSAR画像の合成画像を生成する画像合成処理と、
    前記合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化処理と、
    前記二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出処理と
    を有することを特徴とする船舶検出方法。
  7. 前記画像合成処理では、複数の前記SAR画像を相乗平均処理あるいは相加平均処理することにより合成することを特徴とする請求項6に記載の船舶検出方法。
  8. 前記閾値は、複数の前記SAR画像の小領域毎に設定されることを特徴とする請求項6または7に記載の船舶検出方法。
JP2019061241A 2019-03-27 2019-03-27 船舶検出装置及び方法 Pending JP2020159946A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019061241A JP2020159946A (ja) 2019-03-27 2019-03-27 船舶検出装置及び方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019061241A JP2020159946A (ja) 2019-03-27 2019-03-27 船舶検出装置及び方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2020159946A true JP2020159946A (ja) 2020-10-01

Family

ID=72642983

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019061241A Pending JP2020159946A (ja) 2019-03-27 2019-03-27 船舶検出装置及び方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2020159946A (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113298839A (zh) * 2021-05-18 2021-08-24 中国矿业大学 一种sar影像半自动阈值提取方法
JP7048705B1 (ja) 2020-11-13 2022-04-05 株式会社東芝 対象物認識装置、対象物認識方法、およびプログラム

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6122272A (ja) * 1984-07-11 1986-01-30 Natl Space Dev Agency Japan<Nasda> 合成開口レ−ダ
JPH05284356A (ja) * 1992-02-13 1993-10-29 Seiko Epson Corp 画像情報2値化方法および画像情報2値化
JPH08166447A (ja) * 1994-12-13 1996-06-25 Mitsubishi Electric Corp 合成開口レーダ
JPH0943348A (ja) * 1995-08-03 1997-02-14 Toshiba Corp レーダイメージ信号処理装置
JP2003344532A (ja) * 2002-05-30 2003-12-03 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置
JP2010197337A (ja) * 2009-02-27 2010-09-09 Mitsubishi Space Software Kk 人工物検出装置及び人工物検出方法及び人工物検出プログラム
WO2011138744A2 (en) * 2010-05-04 2011-11-10 Eads Singapore Pte. Ltd. System for the verification of authenticity of automatic identification system (ais) signatures by means of remote sensing
JP2012063280A (ja) * 2010-09-16 2012-03-29 Toshiba Corp 画像識別装置および検出装置
JP2012063196A (ja) * 2010-09-15 2012-03-29 Mitsubishi Space Software Kk 船舶探知装置、船舶探知プログラムおよび船舶探知装置の船舶探知方法
WO2018155683A1 (ja) * 2017-02-24 2018-08-30 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 飛翔体、及びプログラム
US20180335518A1 (en) * 2014-08-08 2018-11-22 Urthecast Corp. Apparatus and methods for quad-polarized synthetic aperture radar

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6122272A (ja) * 1984-07-11 1986-01-30 Natl Space Dev Agency Japan<Nasda> 合成開口レ−ダ
JPH05284356A (ja) * 1992-02-13 1993-10-29 Seiko Epson Corp 画像情報2値化方法および画像情報2値化
JPH08166447A (ja) * 1994-12-13 1996-06-25 Mitsubishi Electric Corp 合成開口レーダ
JPH0943348A (ja) * 1995-08-03 1997-02-14 Toshiba Corp レーダイメージ信号処理装置
JP2003344532A (ja) * 2002-05-30 2003-12-03 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置
JP2010197337A (ja) * 2009-02-27 2010-09-09 Mitsubishi Space Software Kk 人工物検出装置及び人工物検出方法及び人工物検出プログラム
WO2011138744A2 (en) * 2010-05-04 2011-11-10 Eads Singapore Pte. Ltd. System for the verification of authenticity of automatic identification system (ais) signatures by means of remote sensing
JP2012063196A (ja) * 2010-09-15 2012-03-29 Mitsubishi Space Software Kk 船舶探知装置、船舶探知プログラムおよび船舶探知装置の船舶探知方法
JP2012063280A (ja) * 2010-09-16 2012-03-29 Toshiba Corp 画像識別装置および検出装置
US20180335518A1 (en) * 2014-08-08 2018-11-22 Urthecast Corp. Apparatus and methods for quad-polarized synthetic aperture radar
WO2018155683A1 (ja) * 2017-02-24 2018-08-30 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 飛翔体、及びプログラム

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7048705B1 (ja) 2020-11-13 2022-04-05 株式会社東芝 対象物認識装置、対象物認識方法、およびプログラム
JP2022078758A (ja) * 2020-11-13 2022-05-25 株式会社東芝 対象物認識装置、対象物認識方法、およびプログラム
CN113298839A (zh) * 2021-05-18 2021-08-24 中国矿业大学 一种sar影像半自动阈值提取方法
CN113298839B (zh) * 2021-05-18 2023-08-15 中国矿业大学 一种sar影像半自动阈值提取方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10782403B2 (en) System and method of underground water detection
KR101732111B1 (ko) 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법
Pe’eri et al. Satellite remote sensing as a reconnaissance tool for assessing nautical chart adequacy and completeness
JP6991089B2 (ja) 船舶検出装置及び方法
Buono et al. A multipolarization analysis of coastline extraction using X-band COSMO-SkyMed SAR data
JP6977873B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム
US9285475B1 (en) System and method of underground water detection
JP5580621B2 (ja) エコー信号処理装置、レーダ装置、エコー信号処理方法、およびエコー信号処理プログラム
Gambardella et al. A physical full-resolution SAR ship detection filter
CN111126335B (zh) 一种结合显著性和神经网络的sar船只识别方法及系统
JP2020159946A (ja) 船舶検出装置及び方法
Frost et al. Automated iceberg detection using high-resolution X-band SAR images
CN113408547B (zh) 一种多时相多极化sar滑坡提取方法
JP6366935B2 (ja) 擬似カラー化画像処理システム
Flemming Design of semi-automatic algorithm for shoreline extraction using Synthetic Aperture Radar (SAR) images
Pieralice et al. An innovative methodological approach in the frame of Marine Strategy Framework Directive: A statistical model based on ship detection SAR data for monitoring programmes
WO2005043187A1 (en) System and method for suppression of sea clutter in radar image
Kim et al. Application of bimodal histogram method to oil spill detection from a satellite synthetic aperture radar image
JP2012141189A (ja) 代表位置検出装置、表示装置、レーダ装置、代表位置検出方法及び代表位置検出プログラム
Addesso et al. Robustified smoothing for enhancement of thermal image sequences affected by clouds
Hong et al. Automatic mapping technique of sea ice in the coastal waters of the Arctic Ocean using Sentinel-1 data
JP6006750B2 (ja) 信号処理装置、レーダ装置及び信号処理方法
CN117452391B (zh) 海上风电桩基的冲刷监测方法、装置、设备、系统及介质
Rani et al. Water and Land Surface Detection from Sentinel C band Dual Polarimetric SAR Satellite Imagery
Oshio et al. Generating DTM from DSM Using a Conditional GAN in Coastal Urban Areas of Japan

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190426

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211111

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220930

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221101

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221226

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230314

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20230912