JP3196842B2 - 画像処理方法および撮像装置 - Google Patents
画像処理方法および撮像装置Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、水面における赤
外線領域の画像を用いた映像監視に好適な画像処理方法
および撮像装置に関する。
外線領域の画像を用いた映像監視に好適な画像処理方法
および撮像装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、ビデオカメラを用いた遠隔監視
や、ビデオカメラで撮影した画像からコンピュータによ
って所定の物体を抽出して自動監視させる例が増加して
いる。交通監視もその一例であるが、屋外の広範囲の監
視は、可視光による２４時間の監視は困難である。
や、ビデオカメラで撮影した画像からコンピュータによ
って所定の物体を抽出して自動監視させる例が増加して
いる。交通監視もその一例であるが、屋外の広範囲の監
視は、可視光による２４時間の監視は困難である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】そこで、太陽光や照明
光の乏しい環境化での物体の監視には赤外線画像が用い
られている。ところが、水上（特に海上）においては波
等の擾乱画像が多く、特定の物体の認識は難しい。
光の乏しい環境化での物体の監視には赤外線画像が用い
られている。ところが、水上（特に海上）においては波
等の擾乱画像が多く、特定の物体の認識は難しい。
【０００４】一方、例えば時間的に連続する複数のフレ
ームを平均化したり、相互に視点がわずかに異なる複数
のビデオカメラで撮影した画面を平均化することで、不
規則性の高い（冗長性や相関性の低い）擾乱信号を低減
する方法もあるが、高速性や正確性等の点で問題が多
い。
ームを平均化したり、相互に視点がわずかに異なる複数
のビデオカメラで撮影した画面を平均化することで、不
規則性の高い（冗長性や相関性の低い）擾乱信号を低減
する方法もあるが、高速性や正確性等の点で問題が多
い。
【０００５】即ち、従来の赤外線カメラ１台による撮像
方式や赤外線分光器による港湾等の海上監視では、海面
の波と人工物（船舶等）を正確且つ高速に検出すること
はできなかった。
方式や赤外線分光器による港湾等の海上監視では、海面
の波と人工物（船舶等）を正確且つ高速に検出すること
はできなかった。
【０００６】この発明は、このような背景の下になされ
たもので、水面のように擾乱画像の多い状況下において
も人工物等を的確且つ高速に検出することができる画像
処理方法および撮像装置を提供することを目的としてい
る。
たもので、水面のように擾乱画像の多い状況下において
も人工物等を的確且つ高速に検出することができる画像
処理方法および撮像装置を提供することを目的としてい
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項１に記載の発明にあっては、撮影した同
一の被写体画像に対して撮像手段（４）が出力する互い
に異なる波長帯の複数の画像信号の値の相互の差に基づ
いて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域（２１、
２２、２３、２４、２５）に分け、１フレームを構成す
る複数の画素の各々が前記複数の領域の何れに属するか
を判定し、第１の波長帯に対応する前記画像信号の値と
第２の波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出さ
れる第１の差（Ｓ 53 ）と、前記第２の波長帯に対応する
前記画像信号の値と第３の波長帯に対応する前記画像信
号の値とから算出される第２の差（Ｓ 31 ）との組み合わ
せに基づいて前記被写体の性質を所定の範囲毎の複数の
領域に分けるとともに、前記１フレームを構成する複数
の画素の各々が、水面反射画像の性質を示す領域に属す
か、または水面反射画像以外の性質を示す領域に属すか
の何れかを判定することを特徴とする画像処置方法とし
た。また、請求項２に記載の発明にあっては、概ね４〜
５［μｍ］である前記第１の波長帯に対応する前記画像
信号の値から概ね３〜４［μｍ］である前記第２の波長
帯に対応する前記画像信号の値を差し引いた前記第１の
差の値が正であり、且つ概ね３〜４［μｍ］である前記
第２の波長帯に対応する前記画像信号の値から概ね１〜
１.５[μｍ］である前記第３の波長帯に対応する前記画
像信号の値を差し引いた前記第２の差の値が負である場
合に前記画素が前記水面反射画像の性質を示す領域に属
すと判定することを特徴とする。また、請求項３に記載
の発明にあっては、唯一の集光手段（１）によって前記
被写体画像を集光して縦横各々所定の個数ずつの前記１
フレームを構成し、前記１フレームを構成する複数の画
素の全てに対して順次当該画素が水面反射画像以外の性
質を示すか否かを判定することを特徴とする請求項１ま
たは請求項２の何れかに記載の画像処理方法とした。ま
た、請求項４に記載の発明にあっては、撮影した同一の
被写体画像に対して互いに異なる波長帯の複数の画像信
号を出力する撮像手段と、１フレームを構成する複数の
画素の各々について前記撮像手段が出力する複数の画像
信号の値の相 互の差に基づいて当該画素が示す被写体の
性質を認識する画像処理手段（６）とを具備し、前記画
像処理手段は、前記撮像手段が出力する複数の画像信号
の値の相互の差に基づいて前記被写体の性質を所定の範
囲毎の複数の領域に分けるとともに、前記画像信号の値
の相互の差が前記複数の領域の何れに属するかを判定す
る基準となる弁別データ（Ｄ１４）が予め設定された領
域設定手段（１３）と、前記弁別データに基づいて前記
１フレームを構成する複数の画素の各々が属する前記領
域を判定する判定手段（１５）とを具備し、前記画像処
理手段は、第１の波長帯に対応する前記画像信号の値と
第２の波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出さ
れる第１の差と、前記第２の波長帯に対応する前記画像
信号の値と第３の波長帯に対応する前記画像信号の値と
から算出される第２の差との組み合わせに基づいて前記
被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域に分けるとと
もに、前記判定手段は、前記１フレームを構成する複数
の画素の各々が、水面反射画像の性質を示す領域に属す
か、または水面反射画像以外の性質を示す領域に属すか
の何れかを判定することを特徴とする撮像装置とした。
また、請求項５に記載の発明にあっては、前記判定手段
は、概ね４〜５［μｍ］である前記第１の波長帯に対応
する前記画像信号の値から概ね３〜４［μｍ］である前
記第２の波長帯に対応する前記画像信号の値を差し引い
た前記第１の差の値が正であり、且つ概ね３〜４［μ
ｍ］である前記第２の波長帯に対応する前記画像信号の
値から概ね１〜１.５[μｍ］である前記第３の波長帯に
対応する前記画像信号の値を差し引いた前記第２の差の
値が負である場合に前記画素が前記水面反射画像の性質
を示す領域に属すと判定することを特徴とする請求項４
に記載の撮像装置とした。
ために、請求項１に記載の発明にあっては、撮影した同
一の被写体画像に対して撮像手段（４）が出力する互い
に異なる波長帯の複数の画像信号の値の相互の差に基づ
いて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域（２１、
２２、２３、２４、２５）に分け、１フレームを構成す
る複数の画素の各々が前記複数の領域の何れに属するか
を判定し、第１の波長帯に対応する前記画像信号の値と
第２の波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出さ
れる第１の差（Ｓ 53 ）と、前記第２の波長帯に対応する
前記画像信号の値と第３の波長帯に対応する前記画像信
号の値とから算出される第２の差（Ｓ 31 ）との組み合わ
せに基づいて前記被写体の性質を所定の範囲毎の複数の
領域に分けるとともに、前記１フレームを構成する複数
の画素の各々が、水面反射画像の性質を示す領域に属す
か、または水面反射画像以外の性質を示す領域に属すか
の何れかを判定することを特徴とする画像処置方法とし
た。また、請求項２に記載の発明にあっては、概ね４〜
５［μｍ］である前記第１の波長帯に対応する前記画像
信号の値から概ね３〜４［μｍ］である前記第２の波長
帯に対応する前記画像信号の値を差し引いた前記第１の
差の値が正であり、且つ概ね３〜４［μｍ］である前記
第２の波長帯に対応する前記画像信号の値から概ね１〜
１.５[μｍ］である前記第３の波長帯に対応する前記画
像信号の値を差し引いた前記第２の差の値が負である場
合に前記画素が前記水面反射画像の性質を示す領域に属
すと判定することを特徴とする。また、請求項３に記載
の発明にあっては、唯一の集光手段（１）によって前記
被写体画像を集光して縦横各々所定の個数ずつの前記１
フレームを構成し、前記１フレームを構成する複数の画
素の全てに対して順次当該画素が水面反射画像以外の性
質を示すか否かを判定することを特徴とする請求項１ま
たは請求項２の何れかに記載の画像処理方法とした。ま
た、請求項４に記載の発明にあっては、撮影した同一の
被写体画像に対して互いに異なる波長帯の複数の画像信
号を出力する撮像手段と、１フレームを構成する複数の
画素の各々について前記撮像手段が出力する複数の画像
信号の値の相 互の差に基づいて当該画素が示す被写体の
性質を認識する画像処理手段（６）とを具備し、前記画
像処理手段は、前記撮像手段が出力する複数の画像信号
の値の相互の差に基づいて前記被写体の性質を所定の範
囲毎の複数の領域に分けるとともに、前記画像信号の値
の相互の差が前記複数の領域の何れに属するかを判定す
る基準となる弁別データ（Ｄ１４）が予め設定された領
域設定手段（１３）と、前記弁別データに基づいて前記
１フレームを構成する複数の画素の各々が属する前記領
域を判定する判定手段（１５）とを具備し、前記画像処
理手段は、第１の波長帯に対応する前記画像信号の値と
第２の波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出さ
れる第１の差と、前記第２の波長帯に対応する前記画像
信号の値と第３の波長帯に対応する前記画像信号の値と
から算出される第２の差との組み合わせに基づいて前記
被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域に分けるとと
もに、前記判定手段は、前記１フレームを構成する複数
の画素の各々が、水面反射画像の性質を示す領域に属す
か、または水面反射画像以外の性質を示す領域に属すか
の何れかを判定することを特徴とする撮像装置とした。
また、請求項５に記載の発明にあっては、前記判定手段
は、概ね４〜５［μｍ］である前記第１の波長帯に対応
する前記画像信号の値から概ね３〜４［μｍ］である前
記第２の波長帯に対応する前記画像信号の値を差し引い
た前記第１の差の値が正であり、且つ概ね３〜４［μ
ｍ］である前記第２の波長帯に対応する前記画像信号の
値から概ね１〜１.５[μｍ］である前記第３の波長帯に
対応する前記画像信号の値を差し引いた前記第２の差の
値が負である場合に前記画素が前記水面反射画像の性質
を示す領域に属すと判定することを特徴とする請求項４
に記載の撮像装置とした。
【０００８】本発明では、１〜１.５[μｍ］帯、３〜４
［μｍ］帯、４〜５［μｍ］帯に感度を有する３台の赤
外線カメラにて同一視野の画像を同時に取得して波長特
性のことなる３種類の画像を取得し、海上の波と人工物
である船舶とを分離・抽出できる。抽出処理では、波と
船舶の波長に対する信号強度特性に着目し、１画素毎に
各波長帯間の信号強度比を算出、パターン化して弁別す
る。
［μｍ］帯、４〜５［μｍ］帯に感度を有する３台の赤
外線カメラにて同一視野の画像を同時に取得して波長特
性のことなる３種類の画像を取得し、海上の波と人工物
である船舶とを分離・抽出できる。抽出処理では、波と
船舶の波長に対する信号強度特性に着目し、１画素毎に
各波長帯間の信号強度比を算出、パターン化して弁別す
る。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して本発明に
ついて説明する。図１は、本発明の一実施の形態にかか
る撮像装置の構成を示すブロック図である。図１に示す
撮像部４が有する集光光学系（レンズ群）１は、目標ま
での距離や画角あるいは分解能に応じて像を結像するこ
とのできる赤外線帯の光を集光させる。
ついて説明する。図１は、本発明の一実施の形態にかか
る撮像装置の構成を示すブロック図である。図１に示す
撮像部４が有する集光光学系（レンズ群）１は、目標ま
での距離や画角あるいは分解能に応じて像を結像するこ
とのできる赤外線帯の光を集光させる。
【００１０】集光光学系１を通過した撮像光は、分光光
学系（ダイクロイックミラー群）２によって各々波長帯
の異なる複数の光に分けられ、各々ＩＲ（Ｉnfrared Ｒ
ays:赤外線）カメラ３-1、３-2、３-2に供給される。こ
のＩＲカメラ３-1は波長１〜１.５[μｍ］帯のフィルタ
と同帯域に感度を有する検知器とから構成される。また
ＩＲカメラ３-2は３〜４［μｍ］帯のフィルタと検知
器、そしてＩＲカメラ３-3は波長４〜５［μｍ］帯のフ
ィルタと同帯域に感度を有する検知器とから構成され
る。
学系（ダイクロイックミラー群）２によって各々波長帯
の異なる複数の光に分けられ、各々ＩＲ（Ｉnfrared Ｒ
ays:赤外線）カメラ３-1、３-2、３-2に供給される。こ
のＩＲカメラ３-1は波長１〜１.５[μｍ］帯のフィルタ
と同帯域に感度を有する検知器とから構成される。また
ＩＲカメラ３-2は３〜４［μｍ］帯のフィルタと検知
器、そしてＩＲカメラ３-3は波長４〜５［μｍ］帯のフ
ィルタと同帯域に感度を有する検知器とから構成され
る。
【００１１】各ＩＲカメラ３-1、３-2、３-3から出力さ
れる映像信号は、信号処理装置６が有する各Ａ／Ｄ（Ａ
nalog／Ｄigital:アナログ−ディジタル）変換器７-1、
７-2、７-3によってディジタルデータに変換され、対応
する各フレームメモリ１０-1、１０-2、１０-3に保持さ
れる。
れる映像信号は、信号処理装置６が有する各Ａ／Ｄ（Ａ
nalog／Ｄigital:アナログ−ディジタル）変換器７-1、
７-2、７-3によってディジタルデータに変換され、対応
する各フレームメモリ１０-1、１０-2、１０-3に保持さ
れる。
【００１２】信号処理装置６内にある領域設定回路１３
は、撮像環境や目標物等に応じて弁別領域を設定し、弁
別領域データＤ14を作成する。判定回路１５はフレーム
メモリ１０-1、１０-2、１０-3のデータと弁別領域デー
タＤ14（詳細は後述）とに基づいて比較処理を実行し、
船舶等の画像データを抽出する。
は、撮像環境や目標物等に応じて弁別領域を設定し、弁
別領域データＤ14を作成する。判定回路１５はフレーム
メモリ１０-1、１０-2、１０-3のデータと弁別領域デー
タＤ14（詳細は後述）とに基づいて比較処理を実行し、
船舶等の画像データを抽出する。
【００１３】こうして抽出された結果は、出力Ｉ／Ｆ
（インターフェイス）１６、１７を介して信号処理装置
６から出力され、表示装置１８によって表示されるとと
もに記録装置１９に記録される。
（インターフェイス）１６、１７を介して信号処理装置
６から出力され、表示装置１８によって表示されるとと
もに記録装置１９に記録される。
【００１４】図２および図３は、目標抽出原理を説明す
るための説明図であり、図２は様々な波の状態における
海面の反射特性例を示す図、図３は図２に示す各波の状
態毎の信号強度の波長依存状態をモデル化した図であ
る。
るための説明図であり、図２は様々な波の状態における
海面の反射特性例を示す図、図３は図２に示す各波の状
態毎の信号強度の波長依存状態をモデル化した図であ
る。
【００１５】図２においては、Ａは白波が立つ状態の海
面、Ｂは荒れた海面、Ｃは穏やかな海面を撮像した場合
の波長毎の信号強度を示している。この図２に示すよう
に、波長［１μｍ］前後の帯域では、他の波長帯に較べ
て白波であるほど信号強度が高くなる特性がある。
面、Ｂは荒れた海面、Ｃは穏やかな海面を撮像した場合
の波長毎の信号強度を示している。この図２に示すよう
に、波長［１μｍ］前後の帯域では、他の波長帯に較べ
て白波であるほど信号強度が高くなる特性がある。
【００１６】そこで本実施の形態では、波の状態を判定
するための情報として撮像光の波長概ね１〜１.５[μ
ｍ］、概ね３〜４［μｍ］そして概ね４〜５［μｍ］に
着目する。図３に、こうして上述の各信号および船舶等
の人工物の画像信号（Ｄ）の波長依存性をモデル化した
ものを示す。
するための情報として撮像光の波長概ね１〜１.５[μ
ｍ］、概ね３〜４［μｍ］そして概ね４〜５［μｍ］に
着目する。図３に、こうして上述の各信号および船舶等
の人工物の画像信号（Ｄ）の波長依存性をモデル化した
ものを示す。
【００１７】図３に示すモデルによると、白波の立つ状
態での海面の画像信号における３つの波長間の信号強度
比をみると、波長１〜１.５[μｍ］から波長３〜４［μ
ｍ］までの傾きＳ31は右下がり（これを“負”と定義す
る）、波長３〜４［μｍ］から波長４〜５［μｍ］まで
の傾きＳ53は右上がり（これを“正”と定義する）であ
ることが判る。
態での海面の画像信号における３つの波長間の信号強度
比をみると、波長１〜１.５[μｍ］から波長３〜４［μ
ｍ］までの傾きＳ31は右下がり（これを“負”と定義す
る）、波長３〜４［μｍ］から波長４〜５［μｍ］まで
の傾きＳ53は右上がり（これを“正”と定義する）であ
ることが判る。
【００１８】図４は、図３における反射特性の特徴を４
象限のグラフにパターン化して表現したものであり、１
〜１.５[μｍ］帯から３〜４［μｍ］帯までの信号強度
の傾きＳ31を横軸（右方が正）、そして３〜４［μｍ］
帯から４〜５［μｍ］帯までの信号強度の傾きＳ53を縦
軸（上方が正）にとったものである。
象限のグラフにパターン化して表現したものであり、１
〜１.５[μｍ］帯から３〜４［μｍ］帯までの信号強度
の傾きＳ31を横軸（右方が正）、そして３〜４［μｍ］
帯から４〜５［μｍ］帯までの信号強度の傾きＳ53を縦
軸（上方が正）にとったものである。
【００１９】また図４では、何れの傾きも小さい場合を
領域２１、傾きＳ53が正で傾きＳ31が負の場合を領域２
２、傾きＳ53が正で傾きＳ31も正の場合を領域２３、傾
きＳ53が負で傾きＳ31も負の場合を領域２４、そして傾
きＳ53が負で傾きＳ31が正の場合を領域２５としてい
る。上述の弁別領域データＤ14は、これら領域２１〜２
５の各々に対する閾値データである。
領域２１、傾きＳ53が正で傾きＳ31が負の場合を領域２
２、傾きＳ53が正で傾きＳ31も正の場合を領域２３、傾
きＳ53が負で傾きＳ31も負の場合を領域２４、そして傾
きＳ53が負で傾きＳ31が正の場合を領域２５としてい
る。上述の弁別領域データＤ14は、これら領域２１〜２
５の各々に対する閾値データである。
【００２０】図４に示すパターンによると、海面の画像
信号に関する事象Ａ、ＢおよびＣは傾きＳ53が正で傾き
Ｓ31が負であり、領域２２に属することが判る。また図
３のモデルより、人工物の画像信号に関する事象Ｄは傾
きＳ53が負で傾きＳ31も負であるので、領域２４に属す
ることが判る。
信号に関する事象Ａ、ＢおよびＣは傾きＳ53が正で傾き
Ｓ31が負であり、領域２２に属することが判る。また図
３のモデルより、人工物の画像信号に関する事象Ｄは傾
きＳ53が負で傾きＳ31も負であるので、領域２４に属す
ることが判る。
【００２１】即ち判定回路１５は、フレームメモリ１０
-1、１０-2、１０-3のデータと弁別領域データＤ14とに
基づいて画像信号中に含まれる各事象を図４に示すよう
な４象限のグラフにパターン化し、領域２２に分布する
事象は海面反射による画像であると判断し、これ以外の
領域２１および領域２３〜２５に分布する事象を人工物
による反射であると判断すればよいことになる。
-1、１０-2、１０-3のデータと弁別領域データＤ14とに
基づいて画像信号中に含まれる各事象を図４に示すよう
な４象限のグラフにパターン化し、領域２２に分布する
事象は海面反射による画像であると判断し、これ以外の
領域２１および領域２３〜２５に分布する事象を人工物
による反射であると判断すればよいことになる。
【００２２】図５は、本実施の形態における画像信号の
処理手順の一例を示すフローチャートであり、横ｘドッ
ト、縦ｙドットで構成される港湾等の海上撮影画像か
ら、船舶等の人工物を認識する画像処理を示している。
処理手順の一例を示すフローチャートであり、横ｘドッ
ト、縦ｙドットで構成される港湾等の海上撮影画像か
ら、船舶等の人工物を認識する画像処理を示している。
【００２３】まず信号処理装置６は、各ＩＲカメラ
３-1、３-2、３-3から各波長帯の画像信号を取り込み、
各々Ａ／Ｄ７-1、７-2、７-3によってディジタルデータ
に変換する（ステップＳｔ１）。なおこのディジタルデ
ータは、一時的に各々フレームメモリ１０-1、１０-2、
１０-3に記憶される。
３-1、３-2、３-3から各波長帯の画像信号を取り込み、
各々Ａ／Ｄ７-1、７-2、７-3によってディジタルデータ
に変換する（ステップＳｔ１）。なおこのディジタルデ
ータは、一時的に各々フレームメモリ１０-1、１０-2、
１０-3に記憶される。
【００２４】判定回路１５はフレームメモリ１０-1、１
０-2、１０-3から画像データを読み出し、予め各ＩＲカ
メラ３-1、３-2、３-3の感度特性や入射光量に応じて作
成される基準データにより信号強度値を正規化する（ス
テップＳｔ２）。また本実施の形態では、１画面を構成
する画素毎に順次処理するので、ここでｘ座標のポイン
タｉとｙ座標のポインタｊとを０に初期化する（ステッ
プＳｔ３）。
０-2、１０-3から画像データを読み出し、予め各ＩＲカ
メラ３-1、３-2、３-3の感度特性や入射光量に応じて作
成される基準データにより信号強度値を正規化する（ス
テップＳｔ２）。また本実施の形態では、１画面を構成
する画素毎に順次処理するので、ここでｘ座標のポイン
タｉとｙ座標のポインタｊとを０に初期化する（ステッ
プＳｔ３）。
【００２５】次に判定回路１５は、フレームメモリ１０
-1、１０-2、１０-3から画面上の同じ点に対応する３〜
４［μｍ］帯のデータと４〜５［μｍ］帯のデータとを
読み出して比較し、この点の傾きＳ53を算出する（ステ
ップＳｔ４）。そして、この点の傾きＳ53が海面画像に
特有の傾きを示しているか否かを確認する（ステップＳ
ｔ５）。
-1、１０-2、１０-3から画面上の同じ点に対応する３〜
４［μｍ］帯のデータと４〜５［μｍ］帯のデータとを
読み出して比較し、この点の傾きＳ53を算出する（ステ
ップＳｔ４）。そして、この点の傾きＳ53が海面画像に
特有の傾きを示しているか否かを確認する（ステップＳ
ｔ５）。
【００２６】図４で説明した通り、海面画像の事象は傾
きＳ53が正の値の領域に分布している。従って、傾きＳ
53が正の値である場合には、海面画像に特有の傾きを示
していると判断する。
きＳ53が正の値の領域に分布している。従って、傾きＳ
53が正の値である場合には、海面画像に特有の傾きを示
していると判断する。
【００２７】ステップＳｔ５で、この点の傾きＳ53が海
面画像特有の傾きであると判断した場合には、同じ点の
１〜１.５[μｍ］帯のデータを読み出して３〜４［μ
ｍ］帯のデータと比較し、傾きＳ31を算出する（ステッ
プＳｔ６）。
面画像特有の傾きであると判断した場合には、同じ点の
１〜１.５[μｍ］帯のデータを読み出して３〜４［μ
ｍ］帯のデータと比較し、傾きＳ31を算出する（ステッ
プＳｔ６）。
【００２８】そして、傾きＳ31が海面画像に特有の傾き
を示しているか否かを確認する（ステップＳｔ７）。こ
の場合には、やはり図４で説明した通り、海面画像の事
象は傾きＳ31が負の領域に分布している。従って、傾き
Ｓ31が負の値である場合には、海面画像に特有の傾きを
示していると判断する。
を示しているか否かを確認する（ステップＳｔ７）。こ
の場合には、やはり図４で説明した通り、海面画像の事
象は傾きＳ31が負の領域に分布している。従って、傾き
Ｓ31が負の値である場合には、海面画像に特有の傾きを
示していると判断する。
【００２９】ステップＳｔ７で、傾きＳ31が海面画像特
有の傾きであると判断した場合には、この点の画素が図
４に示す領域２２に存在するので、海面を撮影した画像
であると決定する（ステップＳｔ８）。一方、上述のス
テップＳｔ５で傾きＳ53が海面画像特有の傾きでないと
判断した場合、ならびにステップＳｔ７で傾きＳ31が海
面画像特有の傾きでないと判断した場合には、この点の
画素が図４に示す領域２２以外に存在するので、海面以
外（即ち人工物）を撮影した画像であると決定する（ス
テップＳｔ９）。
有の傾きであると判断した場合には、この点の画素が図
４に示す領域２２に存在するので、海面を撮影した画像
であると決定する（ステップＳｔ８）。一方、上述のス
テップＳｔ５で傾きＳ53が海面画像特有の傾きでないと
判断した場合、ならびにステップＳｔ７で傾きＳ31が海
面画像特有の傾きでないと判断した場合には、この点の
画素が図４に示す領域２２以外に存在するので、海面以
外（即ち人工物）を撮影した画像であると決定する（ス
テップＳｔ９）。
【００３０】なおこれらステップＳｔ８あるいはステッ
プＳｔ９の処理において、この点の事象が海面であるか
否かを決定した後、例えば海面画像であるか否かに応じ
てこの点の画素の輝度（明度）や色調（色彩）を変える
等の処理を施す。
プＳｔ９の処理において、この点の事象が海面であるか
否かを決定した後、例えば海面画像であるか否かに応じ
てこの点の画素の輝度（明度）や色調（色彩）を変える
等の処理を施す。
【００３１】一例を挙げると、海面画像である場合には
この画素の輝度を下げ、海面画像以外である場合にはこ
の画像の輝度を上げたり色調を変化させる。こうするこ
とにより、擾乱画像の多い海面の画像と比較して、人工
物等の画像が強調される。または、こうして抽出した人
工物の位置を逐次認識して針路を求めたり、この人工物
の移動や接近を検出するための構成を備えてもよい。
この画素の輝度を下げ、海面画像以外である場合にはこ
の画像の輝度を上げたり色調を変化させる。こうするこ
とにより、擾乱画像の多い海面の画像と比較して、人工
物等の画像が強調される。または、こうして抽出した人
工物の位置を逐次認識して針路を求めたり、この人工物
の移動や接近を検出するための構成を備えてもよい。
【００３２】このような処理の後、１画面（フレーム）
全ての画素について処理が完了したか否かを確認し（ス
テップＳｔ１０）、完了していなければポインタｉおよ
びポインタｊに所定の数値を加算（ステップＳｔ１１）
してステップＳｔ４に戻り、次の画素の処理に移る。
全ての画素について処理が完了したか否かを確認し（ス
テップＳｔ１０）、完了していなければポインタｉおよ
びポインタｊに所定の数値を加算（ステップＳｔ１１）
してステップＳｔ４に戻り、次の画素の処理に移る。
【００３３】１画面の全画素の処理が完了した場合に
は、この１画面分の画像データを表示装置１８によって
表示、あるいは必要に応じて記録装置１９に記録する
（ステップＳｔ１２）。
は、この１画面分の画像データを表示装置１８によって
表示、あるいは必要に応じて記録装置１９に記録する
（ステップＳｔ１２）。
【００３４】なお上述の実施の形態では、波長として概
ね１〜１.５[μｍ］と概ね３〜４［μｍ］、そして概ね
４〜５［μｍ］帯に最大感度を有する赤外線カメラによ
って撮影した画像を処理するものを例に挙げて説明した
が、この他にさらに波長８〜１２［μｍ］帯に感度を有
する赤外線カメラ、あるいは可視光カメラ等を備えたも
のであってもよい。これによって、さらに正確あるいは
高速に所定の物体を抽出したり、他の特徴を有する物体
の抽出や擾乱画像の排除が可能になる。
ね１〜１.５[μｍ］と概ね３〜４［μｍ］、そして概ね
４〜５［μｍ］帯に最大感度を有する赤外線カメラによ
って撮影した画像を処理するものを例に挙げて説明した
が、この他にさらに波長８〜１２［μｍ］帯に感度を有
する赤外線カメラ、あるいは可視光カメラ等を備えたも
のであってもよい。これによって、さらに正確あるいは
高速に所定の物体を抽出したり、他の特徴を有する物体
の抽出や擾乱画像の排除が可能になる。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、撮影した同一の被写体画像に対して撮像手段が出力
する互いに異なる波長帯の複数の画像信号の値の相互の
差に基づいて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域
に分け、１フレームを構成する複数の画素の各々が複数
の領域の何れに属するかを判定する。また、第１の波長
帯に対応する画像信号の値と第２の波長帯に対応する画
像信号の値とから算出される第１の差と、第２の波長帯
に対応する画像信号の値と第３の波長帯に対応する画像
信号の値とから算出される第２の差との組み合わせに基
づいて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域に分け
るとともに、１フレームを構成する複数の画素の各々
が、水面反射画像の性質を示す領域に属すか、または水
面反射画像以外の性質を示す領域に属すかの何れかを判
定する。また、概ね４〜５［μｍ］である第１の波長帯
に対応する画像信号の値から概ね３〜４［μｍ］である
第２の波長帯に対応する画像信号の値を差し引いた第１
の差の値が正であり、且つ概ね３〜４［μｍ］である第
２の波長帯に対応する画像信号の値から概ね１〜１.５
[μｍ］である第３の波長帯に対応する画像信号の値を
差し引いた第２の差の値が負である場合に画素が水面反
射画像の性質を示す領域に属すと判定する。また、唯一
の集光手段によって被写体画像を集光して縦横各々所定
の個数ずつの１フレームを構成し、１フレームを構成す
る複数の画素の全てに対して順次画素が水面反射画像以
外の性質を示すか否かを判定する。また、複数の画像信
号の値によって表される１フレームを構成する複数の画
素の各々が有する情報を複数の領域の各々毎に対応して
変化させるので、水面のように擾乱画像の多い状況下に
おいても人工物等を的確且つ高速に検出することができ
る画像処理方法および撮像装置が実現可能であるという
効果が得られる。
ば、撮影した同一の被写体画像に対して撮像手段が出力
する互いに異なる波長帯の複数の画像信号の値の相互の
差に基づいて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域
に分け、１フレームを構成する複数の画素の各々が複数
の領域の何れに属するかを判定する。また、第１の波長
帯に対応する画像信号の値と第２の波長帯に対応する画
像信号の値とから算出される第１の差と、第２の波長帯
に対応する画像信号の値と第３の波長帯に対応する画像
信号の値とから算出される第２の差との組み合わせに基
づいて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域に分け
るとともに、１フレームを構成する複数の画素の各々
が、水面反射画像の性質を示す領域に属すか、または水
面反射画像以外の性質を示す領域に属すかの何れかを判
定する。また、概ね４〜５［μｍ］である第１の波長帯
に対応する画像信号の値から概ね３〜４［μｍ］である
第２の波長帯に対応する画像信号の値を差し引いた第１
の差の値が正であり、且つ概ね３〜４［μｍ］である第
２の波長帯に対応する画像信号の値から概ね１〜１.５
[μｍ］である第３の波長帯に対応する画像信号の値を
差し引いた第２の差の値が負である場合に画素が水面反
射画像の性質を示す領域に属すと判定する。また、唯一
の集光手段によって被写体画像を集光して縦横各々所定
の個数ずつの１フレームを構成し、１フレームを構成す
る複数の画素の全てに対して順次画素が水面反射画像以
外の性質を示すか否かを判定する。また、複数の画像信
号の値によって表される１フレームを構成する複数の画
素の各々が有する情報を複数の領域の各々毎に対応して
変化させるので、水面のように擾乱画像の多い状況下に
おいても人工物等を的確且つ高速に検出することができ
る画像処理方法および撮像装置が実現可能であるという
効果が得られる。
【００３６】即ち本発明では、複数（３つ）の波長帯に
感度を有する赤外線カメラによる画像データを用いて、
海面の反射特性と船舶の反射特性とをパターン化した弁
別領域により特徴付けして分離判定処理しているため、
海面の波と船舶等の人工物とが分離できる。
感度を有する赤外線カメラによる画像データを用いて、
海面の反射特性と船舶の反射特性とをパターン化した弁
別領域により特徴付けして分離判定処理しているため、
海面の波と船舶等の人工物とが分離できる。
【図１】本発明の一実施の形態にかかる撮像装置の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】様々な波の状態における海面の反射特性例を示
す説明図である。
す説明図である。
【図３】図２に示す各波の状態毎の信号強度の波長依存
状態をモデル化した説明図である。
状態をモデル化した説明図である。
【図４】図３における反射特性の特徴を４象限のグラフ
にパターン化して表現した説明図である。
にパターン化して表現した説明図である。
【図５】同実施の形態における画像信号の処理手順の一
例を示すフローチャートである。
例を示すフローチャートである。
１ 集光光学系（集光手段） ２ 分光光学系（分光手段） ３-1、３-2、３-3 ＩＲカメラ（カメラ） ４ 撮像部（撮像手段） ６ 信号処理部（画像処理手段） ７-1、７-2、７-3 Ａ／Ｄ １０-1、１０-2、１０-3 フレームメモリ １３ 領域設定回路（領域設定手段） １５ 判定回路（判定手段） １６、１７ 出力Ｉ／Ｆ １８ 表示装置 １９ 記録装置 ２１、２２、２３、２４、２５ 領域 Ｄ14 弁別領域データ（弁別データ） Ｓ31 傾き（第２の差） Ｓ53 傾き（第１の差）
Claims (5)
- 【請求項１】 撮影した同一の被写体画像に対して撮像
手段（４）が出力する互いに異なる波長帯の複数の画像
信号の値の相互の差に基づいて被写体の性質を所定の範
囲毎の複数の領域（２１、２２、２３、２４、２５）に
分け、 １フレームを構成する複数の画素の各々が前記複数の領
域の何れに属するかを判定し、第１の波長帯に対応する
前記画像信号の値と第２の波長帯に対応する前記画像信
号の値とから算出される第１の差（Ｓ 53 ）と、 前記第２の波長帯に対応する前記画像信号の値と第３の
波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出される第
２の差（Ｓ 31 ）との組み合わせに基づいて前記被写体の
性質を所定の範囲毎の複数の領域に分けるとともに、 前記１フレームを構成する複数の画素の各々が、 水面反射画像の性質を示す領域に属すか、または水面反
射画像以外の性質を示す領域に属すかの何れかを判定す
ることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 概ね４〜５［μｍ］である前記第１の波
長帯に対応する前記画像信号の値から概ね３〜４［μ
ｍ］である前記第２の波長帯に対応する前記画像信号の
値を差し引いた前記第１の差の値が正であり、且つ概ね
３〜４［μｍ］である前記第２の波長帯に対応する前記
画像信号の値から概ね１〜１.５[μｍ］である前記第３
の波長帯に対応する前記画像信号の値を差し引いた前記
第２の差の値が負である場合に前記画素が前記水面反射
画像の性質を示す領域に属すと判定することを特徴とす
る請求項１に記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 唯一の集光手段（１）によって前記被写
体画像を集光して縦横各々所定の個数ずつの前記１フレ
ームを構成し、 前記１フレームを構成する複数の画素の全てに対して順
次当該画素が水面反射画像以外の性質を示すか否かを判
定することを特徴とする請求項１または請求項２の何れ
かに記載の画像処理方法。 - 【請求項４】 撮影した同一の被写体画像に対して互い
に異なる波長帯の複 数の画像信号を出力する撮像手段
と、 １フレームを構成する複数の画素の各々について前記撮
像手段が出力する複数の画像信号の値の相互の差に基づ
いて当該画素が示す被写体の性質を認識する画像処理手
段（６）とを具備し、 前記画像処理手段は、 前記撮像手段が出力する複数の画像信号の値の相互の差
に基づいて前記被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領
域に分けるとともに、 前記画像信号の値の相互の差が前記複数の領域の何れに
属するかを判定する基準となる弁別データ（Ｄ１４）が
予め設定された領域設定手段（１３）と、 前記弁別データに基づいて前記１フレームを構成する複
数の画素の各々が属する前記領域を判定する判定手段
（１５）とを具備し、 前記画像処理手段は、 第１の波長帯に対応する前記画像信号の値と第２の波長
帯に対応する前記画像信号の値とから算出される第１の
差と、 前記第２の波長帯に対応する前記画像信号の値と第３の
波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出される第
２の差との組み合わせに基づいて前記被写体の性質を所
定の範囲毎の複数の領域に分けるとともに、 前記判定手段は、 前記１フレームを構成する複数の画素の各々が、 水面反射画像の性質を示す領域に属すか、または水面反
射画像以外の性質を示す領域に属すかの何れかを判定す
ることを特徴とする撮像装置。 - 【請求項５】 前記判定手段は、 概ね４〜５［μｍ］である前記第１の波長帯に対応する
前記画像信号の値から概ね３〜４［μｍ］である前記第
２の波長帯に対応する前記画像信号の値を差し引いた前
記第１の差の値が正であり、且つ概ね３〜４［μｍ］で
ある前記第２の波長帯に対応する前記画像信号の値から
概ね１〜１.５[μｍ］である前記第３の波長帯に対応す
る前記画像信号の値を差 し引いた前記第２の差の値が負
である場合に前記画素が前記水面反射画像の性質を示す
領域に属すと判定することを特徴とする請求項４に記載
の撮像装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32879798A JP3196842B2 (ja) | 1998-11-05 | 1998-11-05 | 画像処理方法および撮像装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32879798A JP3196842B2 (ja) | 1998-11-05 | 1998-11-05 | 画像処理方法および撮像装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000148991A JP2000148991A (ja) | 2000-05-30 |
| JP3196842B2 true JP3196842B2 (ja) | 2001-08-06 |
Family
ID=18214222
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32879798A Expired - Fee Related JP3196842B2 (ja) | 1998-11-05 | 1998-11-05 | 画像処理方法および撮像装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3196842B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USD939980S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-01-04 | Guard, Inc. | Data and sensor system hub |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2817624B1 (fr) * | 2000-12-06 | 2007-03-02 | Poseidon | Procede, systeme et dispositif pour detecter un corps a proximite d'une interface de type eau/air |
| ATE366422T1 (de) | 2000-12-06 | 2007-07-15 | Poseidon | Methode zum entdecken neuer körper in einer beleuchteten umgebung |
| JP5302511B2 (ja) * | 2007-03-28 | 2013-10-02 | 三菱重工業株式会社 | ２波長赤外線画像処理装置 |
| JP5358942B2 (ja) * | 2007-12-21 | 2013-12-04 | 富士通株式会社 | 赤外線撮像画像に対する太陽光クラッタ除去装置および方法 |
-
1998
- 1998-11-05 JP JP32879798A patent/JP3196842B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USD939980S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-01-04 | Guard, Inc. | Data and sensor system hub |
| USD957966S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-07-19 | Guard, Inc. | Tile sensor unit |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000148991A (ja) | 2000-05-30 |
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