JP3367597B2 - 制御機能付流速推定装置 - Google Patents
制御機能付流速推定装置Info
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- JP3367597B2 JP3367597B2 JP32291997A JP32291997A JP3367597B2 JP 3367597 B2 JP3367597 B2 JP 3367597B2 JP 32291997 A JP32291997 A JP 32291997A JP 32291997 A JP32291997 A JP 32291997A JP 3367597 B2 JP3367597 B2 JP 3367597B2
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、時系列画像中の物
体の移動速度を制御量を適応的に変化させながら推定
し、気象レーダーエコー画像から降水量の変化予測や流
体工学における流体の挙動の解析など、非剛体の動きで
生成・消滅が著しい対象の移動速度を安定に検出する流
速推定装置に関する。
体の移動速度を制御量を適応的に変化させながら推定
し、気象レーダーエコー画像から降水量の変化予測や流
体工学における流体の挙動の解析など、非剛体の動きで
生成・消滅が著しい対象の移動速度を安定に検出する流
速推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像中の剛体系の物体の移動ベク
トルを推定する場合は、物体上の照明変化がほとんどな
いモデルを採用していることが多い。その検出方法に
は、ホーン・アンド・シュンクのオプティカルフロー法
（以下、ＯＰ法と称する。文献：B.K.P. Horn and B.G.
Schunk “Determing optical flow”, Artificial,Int
elligence, Vol. 17, pp.185-203. 1981）や相互相関法
に基づいた方法が中心的である。
トルを推定する場合は、物体上の照明変化がほとんどな
いモデルを採用していることが多い。その検出方法に
は、ホーン・アンド・シュンクのオプティカルフロー法
（以下、ＯＰ法と称する。文献：B.K.P. Horn and B.G.
Schunk “Determing optical flow”, Artificial,Int
elligence, Vol. 17, pp.185-203. 1981）や相互相関法
に基づいた方法が中心的である。
【０００３】一方、非剛体の物体に対する適切な移動ベ
クトルはないと言える。これは、連続する画像間であっ
ても、物体の輪郭線、濃淡値等の属性が同時に変化する
ために、明確な対応づけを行えないことに起因する。す
なわち、複雑な物体に対しては、統計的な類似性を追従
していく相互相関法が適用されることが多い。例えば、
気象レーダーエコー画像を用いた場合、降水パターンは
非剛体的に変化するが、相互相関法が適用されている。
クトルはないと言える。これは、連続する画像間であっ
ても、物体の輪郭線、濃淡値等の属性が同時に変化する
ために、明確な対応づけを行えないことに起因する。す
なわち、複雑な物体に対しては、統計的な類似性を追従
していく相互相関法が適用されることが多い。例えば、
気象レーダーエコー画像を用いた場合、降水パターンは
非剛体的に変化するが、相互相関法が適用されている。
【０００４】ＯＰ法では、２枚の画像から正則化と呼ば
れる枠組みで対象の動き速度を推定する。ここで推定式
は次のように導出される。まず、２枚の画像に基づいて
誤差評価関数（式１）として定義され、この式を変分法
（もしくはEuler-Lagrange法）にしたがって、連立１次
方程式（式２，３）を得る。この連立１次方程式を緩和
法（relaxation）により反復誤差が小さくなるまで繰り
返す。このようにして、収束した解が２枚の画像間にお
ける、対象の移動速度ベクトル（ｕ，ｖ）が推定され
る。ただし、安定にかつ精度よく対象の移動速度を推定
するためには、推定式に含まれる拘束条件（制御量α）
に対する重みづけ量を試行錯誤的に調節する必要があ
る。
れる枠組みで対象の動き速度を推定する。ここで推定式
は次のように導出される。まず、２枚の画像に基づいて
誤差評価関数（式１）として定義され、この式を変分法
（もしくはEuler-Lagrange法）にしたがって、連立１次
方程式（式２，３）を得る。この連立１次方程式を緩和
法（relaxation）により反復誤差が小さくなるまで繰り
返す。このようにして、収束した解が２枚の画像間にお
ける、対象の移動速度ベクトル（ｕ，ｖ）が推定され
る。ただし、安定にかつ精度よく対象の移動速度を推定
するためには、推定式に含まれる拘束条件（制御量α）
に対する重みづけ量を試行錯誤的に調節する必要があ
る。
【０００５】誤差評価関数：
【０００６】
【数１】
連立方程式：
【０００７】
【数２】
ただし、上式において、Ｉは２次元画像の濃淡値、Ｉ
x ，Ｉy ，Ｉt はそれぞれ、濃淡値の水平方向、垂直方
向の１次微分値、２つの画像の同一画素における差分値
である。αは制御量（拘束条件）、（ｕ，ｖ）は、対象
の移動速度成分、ｋは緩和法における反復回数である。
x ，Ｉy ，Ｉt はそれぞれ、濃淡値の水平方向、垂直方
向の１次微分値、２つの画像の同一画素における差分値
である。αは制御量（拘束条件）、（ｕ，ｖ）は、対象
の移動速度成分、ｋは緩和法における反復回数である。
【０００８】
【数３】
ｖについても同様に与えられる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上述したＯＰ法では、
対象の動き速度を制御量αを試行錯誤的に与えて推定し
ているので、手間がかかるとともに高い推定精度が得ら
れ難いという欠点がある。
対象の動き速度を制御量αを試行錯誤的に与えて推定し
ているので、手間がかかるとともに高い推定精度が得ら
れ難いという欠点がある。
【００１０】本発明の目的は、制御量を試行錯誤的に与
えることなく精度の高い非剛体系物体の移動ベクトルの
速度をＯＲ法により推定する流速推定装置を提供するこ
とである。
えることなく精度の高い非剛体系物体の移動ベクトルの
速度をＯＲ法により推定する流速推定装置を提供するこ
とである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明の制御機構付流速
推定装置は、時系列画像中の流体の移動速度をオプティ
カルフロー法を用いて推定する流速推定装置において、
移動する対象を含む２次元画像を入力する画像入力手段
と、前記画像入力手段に入力された画像を時系列画像と
して蓄積する画像蓄積手段と、前記画像蓄積手段に蓄積
されている２次元時系列画像の空間周波数分布を解析す
る画像解析手段と、前記画像解析手段で得られた画像の
一定しきい値以上の空間周波数の帯域と制御量の関係か
ら、対象の移動速度を推定するための拘束条件として最
適な制御量を割当てる拘束条件制御手段と、オプティカ
ルフロー法を用い、連続する２枚の画像から前記割当て
られた最適制御量のもとで移動する対象の速度を正則化
に基づいた方法で推測する速度算出手段とを有する。
推定装置は、時系列画像中の流体の移動速度をオプティ
カルフロー法を用いて推定する流速推定装置において、
移動する対象を含む２次元画像を入力する画像入力手段
と、前記画像入力手段に入力された画像を時系列画像と
して蓄積する画像蓄積手段と、前記画像蓄積手段に蓄積
されている２次元時系列画像の空間周波数分布を解析す
る画像解析手段と、前記画像解析手段で得られた画像の
一定しきい値以上の空間周波数の帯域と制御量の関係か
ら、対象の移動速度を推定するための拘束条件として最
適な制御量を割当てる拘束条件制御手段と、オプティカ
ルフロー法を用い、連続する２枚の画像から前記割当て
られた最適制御量のもとで移動する対象の速度を正則化
に基づいた方法で推測する速度算出手段とを有する。
【００１２】このような構成とすることによって、対象
の移動速度を推定するための最適な制御量が空間周波数
分布の特徴にしたがって適応的に決定されるので、安定
した流速の推定精度が得られる。
の移動速度を推定するための最適な制御量が空間周波数
分布の特徴にしたがって適応的に決定されるので、安定
した流速の推定精度が得られる。
【００１３】前記画像解析手段は、２次元時系列画像の
空間周波数分布を解析する際、フーリエ変換および高速
フーリエ変換を用いて時間領域の画像情報を空間周波数
情報に変換するものであってもよい。
空間周波数分布を解析する際、フーリエ変換および高速
フーリエ変換を用いて時間領域の画像情報を空間周波数
情報に変換するものであってもよい。
【００１４】前記画像解析手段は、２次元時系列画像の
空間周波数分布を解析する際、幾つかの画像の空間周波
数の平均周波数を求めて前記拘束条件制御手段に出力す
るものであってもよい。
空間周波数分布を解析する際、幾つかの画像の空間周波
数の平均周波数を求めて前記拘束条件制御手段に出力す
るものであってもよい。
【００１５】前記画像解析手段は、移動する対象がレー
ダーから得られた降水パターンであるとき、海、山とい
うような地形条件に応じて、予め対象を地形特徴ごとに
セグメンテーション、すなわち対象の領域分割を行い、
分割された各領域ごとに画像の空間周波数を求めて、そ
れぞれ独立に前記拘束条件制御手段へ出力するものを含
む。
ダーから得られた降水パターンであるとき、海、山とい
うような地形条件に応じて、予め対象を地形特徴ごとに
セグメンテーション、すなわち対象の領域分割を行い、
分割された各領域ごとに画像の空間周波数を求めて、そ
れぞれ独立に前記拘束条件制御手段へ出力するものを含
む。
【００１６】前記拘束条件制御手段は、対象の濃淡値分
布についての１次微分値を制御量とし、前記速度算出手
段は、正則化に基づいた方法にホーン・アンド・シュン
クのオプティカルフロー法を適用するものであってもよ
い。
布についての１次微分値を制御量とし、前記速度算出手
段は、正則化に基づいた方法にホーン・アンド・シュン
クのオプティカルフロー法を適用するものであってもよ
い。
【００１７】前記拘束条件制御手段は、各対象の面積の
大きさと基準とする面積との比率を求め、該比率によっ
て空間周波数分布におけるエネルギー分布を補正するも
のを含む。
大きさと基準とする面積との比率を求め、該比率によっ
て空間周波数分布におけるエネルギー分布を補正するも
のを含む。
【００１８】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００１９】図１は本発明の制御機能付流速推定装置の
一実施形態のブロック図、図２は図１の拘束条件制御部
４で割り当てられる制御量αと動きが既知な対象との移
動速度推定精度比較を示す図、図３は拘束条件制御部４
での処理に用いられる降水パターンにおける空間周波数
分布の平均分布を示す図、図４は拘束条件制御部４で割
り当てられる制御量αと空間周波数の関係を示すグラ
フ、図５は拘束条件制御部４における同一帯域で面積が
異なる対象の空間周波数分布としきい値設定の関係を示
すグラフである。
一実施形態のブロック図、図２は図１の拘束条件制御部
４で割り当てられる制御量αと動きが既知な対象との移
動速度推定精度比較を示す図、図３は拘束条件制御部４
での処理に用いられる降水パターンにおける空間周波数
分布の平均分布を示す図、図４は拘束条件制御部４で割
り当てられる制御量αと空間周波数の関係を示すグラ
フ、図５は拘束条件制御部４における同一帯域で面積が
異なる対象の空間周波数分布としきい値設定の関係を示
すグラフである。
【００２０】この制御機能付流速推定装置は図１に示す
ように、画像入力部１と画像蓄積部２と画像解析部３と
拘束条件制御部４と速度算出部５と出力部６とから構成
されている。
ように、画像入力部１と画像蓄積部２と画像解析部３と
拘束条件制御部４と速度算出部５と出力部６とから構成
されている。
【００２１】画像入力部１には移動する対象を含んでい
る２次元の時系列画像が入力される。画像蓄積部２には
画像入力部１から入力した過去の時系列画像が蓄積され
ている。画像解析部３は画像蓄積部２に蓄積された過去
の時系列画像の空間周波数分布をフーリエ変換、または
高速フーリエ変換を用いて時間領域の画像情報を周波数
情報に変換して求める。
る２次元の時系列画像が入力される。画像蓄積部２には
画像入力部１から入力した過去の時系列画像が蓄積され
ている。画像解析部３は画像蓄積部２に蓄積された過去
の時系列画像の空間周波数分布をフーリエ変換、または
高速フーリエ変換を用いて時間領域の画像情報を周波数
情報に変換して求める。
【００２２】拘束条件制御部４は設定されている適当な
しきい値以上のエネルギーの帯域と空間周波数分布との
関係から最適な制御量αを入力画像毎に割り当てる。
しきい値以上のエネルギーの帯域と空間周波数分布との
関係から最適な制御量αを入力画像毎に割り当てる。
【００２３】速度算出部５は、高速制御部４によって入
力画像毎に割り当てられた制御量αを拘束条件として用
い、既知のホーン・アンド・シュンク（Horn & Schunk)
のＯＰ法によって、正則化に基づいた方法で過去の２枚
の画像から対象の移動速度値を推定する。
力画像毎に割り当てられた制御量αを拘束条件として用
い、既知のホーン・アンド・シュンク（Horn & Schunk)
のＯＰ法によって、正則化に基づいた方法で過去の２枚
の画像から対象の移動速度値を推定する。
【００２４】出力部６は、速度算出部５が推定した各画
素毎における対象の移動速度値を出力する。
素毎における対象の移動速度値を出力する。
【００２５】図２は、制御量αを様々に変化させたとき
の、同一の既知な動きをもつ降水パターンに対して推定
された移動速度の結果を示している。一般的に言って、
αの大きさは、対象の濃淡値分布にノイズによるばらつ
きが大きい場合、大きくする。図２のシミューレーショ
ンでは、斜め方向に実際のレーダー画像中の、降水パタ
ーンを等速に平行移動させている。その結果、αが小さ
いときほど、実際とは異なる様々な移動速度ベクトルが
推定され、大きいときほど、実際よりも小さい移動速度
ベクトルが得られている。またαが、大きいときは、実
際よりも少ない移動速度ベクトルが得られているのがわ
かる。この例では、αが５０もしくは７０のときに推定
精度がよい。この降水パターンの濃淡値分布は中央部で
高くやや一様であり、周辺に行くほど、濃淡値は低い。
すなわち、テクスチャーとしては、高空間周波数成分よ
りも低空間周波数成分が多い特徴がある。
の、同一の既知な動きをもつ降水パターンに対して推定
された移動速度の結果を示している。一般的に言って、
αの大きさは、対象の濃淡値分布にノイズによるばらつ
きが大きい場合、大きくする。図２のシミューレーショ
ンでは、斜め方向に実際のレーダー画像中の、降水パタ
ーンを等速に平行移動させている。その結果、αが小さ
いときほど、実際とは異なる様々な移動速度ベクトルが
推定され、大きいときほど、実際よりも小さい移動速度
ベクトルが得られている。またαが、大きいときは、実
際よりも少ない移動速度ベクトルが得られているのがわ
かる。この例では、αが５０もしくは７０のときに推定
精度がよい。この降水パターンの濃淡値分布は中央部で
高くやや一様であり、周辺に行くほど、濃淡値は低い。
すなわち、テクスチャーとしては、高空間周波数成分よ
りも低空間周波数成分が多い特徴がある。
【００２６】また、ここには示していないが、高空間周
波数が多い降水パターンの場合では、αを７０よりも大
きくすることで、移動速度の推定精度が向上しているこ
とが実験的に確かめられている。
波数が多い降水パターンの場合では、αを７０よりも大
きくすることで、移動速度の推定精度が向上しているこ
とが実験的に確かめられている。
【００２７】これらのことから、制御量はノイズが多い
場合、すなわち、高空間周波数成分が多い場合は制御量
αを大きくし、逆に、低空間周波数成分が多い場合は制
御量αを小さくすれば、移動速度の推定精度が安定に得
られると言える。
場合、すなわち、高空間周波数成分が多い場合は制御量
αを大きくし、逆に、低空間周波数成分が多い場合は制
御量αを小さくすれば、移動速度の推定精度が安定に得
られると言える。
【００２８】図３は、過去数年間分のレーダー上に映し
出された降水パターンの空間周波数分布の平均値の例を
示している。図の縦軸はエネルギー、横軸は２次元の空
間周波数帯域である。降水パターンには様々な形状とテ
クスチャーが存在しているが、平均してみると、ほとん
どの降水パターンが低空間周波数成分であり、高空間周
波数成分ほど少ないことがわかる。このように、複雑な
形状をもった降水パターンの場合でもテクスチャーに着
目すればその特徴量はある帯域の範囲内に存在する。こ
れについては、他のテクスチャーをもった物体について
もこのような傾向がある場合は、空間周波数の帯域に制
限がある。なお、空間周波数を適用するのは、対象の画
像中の位置に依存しない結果を期待するためである。
出された降水パターンの空間周波数分布の平均値の例を
示している。図の縦軸はエネルギー、横軸は２次元の空
間周波数帯域である。降水パターンには様々な形状とテ
クスチャーが存在しているが、平均してみると、ほとん
どの降水パターンが低空間周波数成分であり、高空間周
波数成分ほど少ないことがわかる。このように、複雑な
形状をもった降水パターンの場合でもテクスチャーに着
目すればその特徴量はある帯域の範囲内に存在する。こ
れについては、他のテクスチャーをもった物体について
もこのような傾向がある場合は、空間周波数の帯域に制
限がある。なお、空間周波数を適用するのは、対象の画
像中の位置に依存しない結果を期待するためである。
【００２９】図４は空間周波数の帯域と制御量αとの関
係を示している。ここでは簡単に線形の関係を与えてい
るが、式（１）を見てわかるように、αは２乗という非
線形で反映する。
係を示している。ここでは簡単に線形の関係を与えてい
るが、式（１）を見てわかるように、αは２乗という非
線形で反映する。
【００３０】図５（ａ）および（ｂ）はテクスチャーが
同じ分布でも面積とエネルギーが異なる場合の例を示し
ている。このような場合、エネルギーに同一のしきい値
を設定すると（ａ）のように面積が小さい場合は帯域β
は狭くなり、（ｂ）のように面積が大きい場合は帯域β
は広くなる。このことから、図４のような制御量と空間
周波数の関係を与えようとするならば、しきい値を何ら
か可変しなくてはならなくなる問題が生じてしまう。
同じ分布でも面積とエネルギーが異なる場合の例を示し
ている。このような場合、エネルギーに同一のしきい値
を設定すると（ａ）のように面積が小さい場合は帯域β
は狭くなり、（ｂ）のように面積が大きい場合は帯域β
は広くなる。このことから、図４のような制御量と空間
周波数の関係を与えようとするならば、しきい値を何ら
か可変しなくてはならなくなる問題が生じてしまう。
【００３１】そこで、面積の大きさはエネルギーの大き
さに比例することから、面積についての正則化を施す。
まず、基準となる対象の面積を設定して、その対象に対
して切り取る帯域を設定する。そのときの帯域に対する
エネルギーの値を求めて、この値をしきい値とする。実
際には、フーリエ変換で対象の空間周波数分布を求める
前に、基準とした面積との比率ρを求める。この比率と
面積の変化の関係は２乗のオーダーで比例して与えられ
る。したがって、対象の空間周波数分布にエネルギーが
求められたのならば、全体にわたってエネルギーの値を
比率ρで補正する。その上でしきい値を置いて、その対
象の帯域を求める。
さに比例することから、面積についての正則化を施す。
まず、基準となる対象の面積を設定して、その対象に対
して切り取る帯域を設定する。そのときの帯域に対する
エネルギーの値を求めて、この値をしきい値とする。実
際には、フーリエ変換で対象の空間周波数分布を求める
前に、基準とした面積との比率ρを求める。この比率と
面積の変化の関係は２乗のオーダーで比例して与えられ
る。したがって、対象の空間周波数分布にエネルギーが
求められたのならば、全体にわたってエネルギーの値を
比率ρで補正する。その上でしきい値を置いて、その対
象の帯域を求める。
【００３２】このようにすれば、対象の面積の大きさに
左右されずに、空間周波数分布のエネルギーにおいて、
同一のしきい値を設定しておくことができる。
左右されずに、空間周波数分布のエネルギーにおいて、
同一のしきい値を設定しておくことができる。
【００３３】本実施形態の制御機能付流速推定装置は、
流体の移動速度を推定する際、最適な制御量が対象の空
間周波数分布の特徴にしたがって適応的に決定されるの
で、流速の安定した推定精度を得ることができる。
流体の移動速度を推定する際、最適な制御量が対象の空
間周波数分布の特徴にしたがって適応的に決定されるの
で、流速の安定した推定精度を得ることができる。
【００３４】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、時系列画
像の空間周波数分布を解析して得られた空間周波数の帯
域と制御量の関係から最適制御量を割り当てることによ
り、移動対象の流速を算定する際に試行錯誤的に制御量
を割り当てる必要がなく、安定した推定精度が得られ、
また、対象の面積についての正則化を取り入れることに
より、面積の大きさに左右されずに、一定のしきい値を
与えておけばよく、流速推定の精度と効率が著しく向上
するという効果がある。
像の空間周波数分布を解析して得られた空間周波数の帯
域と制御量の関係から最適制御量を割り当てることによ
り、移動対象の流速を算定する際に試行錯誤的に制御量
を割り当てる必要がなく、安定した推定精度が得られ、
また、対象の面積についての正則化を取り入れることに
より、面積の大きさに左右されずに、一定のしきい値を
与えておけばよく、流速推定の精度と効率が著しく向上
するという効果がある。
【図１】本発明の制御機能付流速推定装置の一実施形態
のブロック図である。
のブロック図である。
【図２】図１の拘束条件制御部４で割り当てられる制御
量αと動きが既知な対象との移動速度推定精度比較を示
す図である。
量αと動きが既知な対象との移動速度推定精度比較を示
す図である。
【図３】拘束制御部４での処理に用いられる降水パター
ンにおける空間周波数分布の平均分布を示す図である。
ンにおける空間周波数分布の平均分布を示す図である。
【図４】拘束制御部４で割り当てられる制御量αと空間
周波数の関係を示すグラフである。
周波数の関係を示すグラフである。
【図５】拘束条件制御部４における同一帯域で面積が異
なる対象の空間周波数分布としきい値設定を示すグラフ
であって、（ａ）は面積が小さい場合、（ｂ）は面積が
大きい場合を示す。
なる対象の空間周波数分布としきい値設定を示すグラフ
であって、（ａ）は面積が小さい場合、（ｂ）は面積が
大きい場合を示す。
１ 画像入力部
２ 画像蓄積部
３ 画像解析部
４ 速度算出部
５ 出力部
α 制御量
β 帯域
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平８−248045（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−178764（ＪＰ，Ａ)
特開 平８−83345（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−306952（ＪＰ，Ａ)
特公 平５−19751（ＪＰ，Ｂ２)
落合慶広、鈴木智、大塚和弘、小田寿
則、境野英朋、安達文夫，“局地・短時
間気象予測システム：Ｍｙ Ｗｅａｔｈ
ｅｒ”，電子情報通信学会技術研究報
告，日本，社団法人電子情報通信学会,
1997年７月25日，第97巻、第213号，ｐ.
87−94
境野英朋、堀越力、鈴木智，“反復的
移流速度推定法によるレーダー降水画像
の変化予測方法”，電子情報通信学会情
報・システムソサイエティ大会講演論文
集，日本，社団法人電子情報通信学会,
1997年８月13日，Ｄ−11−73，ｐ．165
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01W 1/00 - 1/18
G01P 3/36
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (6)
- 【請求項１】 時系列画像中の流体の移動速度をオプテ
ィカルフロー法を用いて推定する流速推定装置におい
て、 移動する対象を含む２次元画像を入力する画像入力手段
と、 前記画像入力手段に入力された画像を時系列画像として
蓄積する画像蓄積手段と、 前記画像蓄積手段に蓄積されている２次元時系列画像の
空間周波数分布を解析する画像解析手段と、 前記画像解析手段で得られた画像の一定しきい値以上の
空間周波数の帯域と制御量の関係から、対象の移動速度
を推定するための拘束条件として最適な制御量を割当て
る拘束条件制御手段と、 オプティカルフロー法を用い、連続する２枚の画像から
前記割当てられた最適制御量のもとで移動する対象の速
度を正則化に基づいた方法で推定する速度算出手段とを
有することを特徴とする制御機能付流速推定装置。 - 【請求項２】 前記画像解析手段は、２次元時系列画像
の空間周波数分布を解析する際、フーリエ変換および高
速フーリエ変換を用いて時間領域の画像情報を空間周波
数情報に変換する請求項１記載の制御機能付流速推定装
置。 - 【請求項３】 前記画像解析手段は、２次元時系列画像
の空間周波数分布を解析する際、幾つかの画像の空間周
波数の平均周波数を求めて前記拘束条件制御手段に出力
する請求項１または２記載の制御機能付流速推定装置。 - 【請求項４】 前記画像解析手段は、移動する対象がレ
ーダーから得られた降水パターンであるとき、海、山と
いうような地形条件に応じて、予め対象を地形特徴ごと
にセグメンテーション、すなわち対象の領域分割を行
い、分割された各領域ごとに画像の空間周波数を求め
て、それぞれ独立に前記拘束条件制御手段へ出力する請
求項１ないし３のいずれか１記載の制御機能付流速推定
装置。 - 【請求項５】 前記拘束条件制御手段は、対象の濃淡値
分布についての１次微分値を制御量とし、 前記速度算出手段は、正則化に基づいた方法にホーン・
アンド・シュンクの方法を適用する請求項１ないし４の
いずれか１記載の制御機能付流速推定装置。 - 【請求項６】 前記拘束条件制御手段は、各対象の面積
の大きさと基準とする面積との比率を求め、該比率によ
って空間周波数分布におけるエネルギー分布を補正する
請求項１ないし５のいずれか１記載の制御機能付流速推
定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32291997A JP3367597B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 制御機能付流速推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32291997A JP3367597B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 制御機能付流速推定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11160335A JPH11160335A (ja) | 1999-06-18 |
| JP3367597B2 true JP3367597B2 (ja) | 2003-01-14 |
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ID=18149101
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32291997A Expired - Fee Related JP3367597B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 制御機能付流速推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3367597B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7729875B2 (en) | 2004-10-29 | 2010-06-01 | Hitachi, Ltd. | Long infrastructure management system and program |
| JP2007195141A (ja) | 2005-12-20 | 2007-08-02 | Nissan Motor Co Ltd | 画像速度算出装置及び画像速度算出方法 |
-
1997
- 1997-11-25 JP JP32291997A patent/JP3367597B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 境野英朋、堀越力、鈴木智，"反復的移流速度推定法によるレーダー降水画像の変化予測方法"，電子情報通信学会情報・システムソサイエティ大会講演論文集，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９７年８月１３日，Ｄ−１１−７３，ｐ．１６５ |
| 落合慶広、鈴木智、大塚和弘、小田寿則、境野英朋、安達文夫，"局地・短時間気象予測システム：Ｍｙ Ｗｅａｔｈｅｒ"，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９７年７月２５日，第９７巻、第２１３号，ｐ．８７−９４ |
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|---|---|
| JPH11160335A (ja) | 1999-06-18 |
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