JP6964834B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置および画像処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6964834B2 JP6964834B2 JP2021541757A JP2021541757A JP6964834B2 JP 6964834 B2 JP6964834 B2 JP 6964834B2 JP 2021541757 A JP2021541757 A JP 2021541757A JP 2021541757 A JP2021541757 A JP 2021541757A JP 6964834 B2 JP6964834 B2 JP 6964834B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- aerosol
- atmospheric
- radiance
- visibility
- unit
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
図1は、実施の形態1に係る画像処理装置1の構成を示す機能ブロック図である。画像処理装置1は、地表の被撮影領域を観測した光学センサから観測画像を入力する。光学センサは、マルチスペクトルセンサまたはハイパースペクトルセンサと呼ばれるセンサであり、大気を有する惑星の地表の被撮影領域を観測することができるように、人工衛星、航空機または宇宙探査機といったプラットフォームに搭載されている。画像処理装置1は、光学センサを搭載するプラットフォームと通信することによって、当該プラットフォームから観測画像のデータを受信することができる。
Lsensor,i=τi×Li+Lscatt,i ・・・(1)
Lsensor,i=α(band)×DN(band)+β(band)・・・(2)
Ei=Edirect,i+Esky,i ・・・(3)
Edirect,i=τi×E(TOA)cosθ ・・・(4)
ρi=(Lsensor,i−Lscatt,i)/(τi×Ei/π) ・・・(5)
画像処理装置1における放射輝度変換部11、散乱特性検出部12、エアロゾル・視程推定部13、大気特性抽出部14、入射照度算出部15および地表反射率算出部16の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、画像処理装置1は、図4のステップST1からステップST6までの処理を実行する処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリに記憶されたプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)であってもよい。
図9は、実施の形態2に係る画像処理装置1Aの構成を示す機能ブロック図である。図9に示すように、画像処理装置1Aは、スカイライトデータベース17B、地表アルベドデータベース17Cおよびエアロゾルモデルデータベース17Dが格納されたデータ記憶部17を備えている。画像処理装置1Aは、放射輝度変換部11、散乱特性検出部12、エアロゾル・視程推定部13A、大気特性抽出部14、入射照度算出部15、地表反射率算出部16および地表アルベド算出部18を備えている。ここで、スカイライトデータベース17B、放射輝度変換部11、散乱特性検出部12、大気特性抽出部14、入射照度算出部15および地表反射率算出部16の各機能および各構成は、実施の形態1で説明した通りである。
図11は、実施の形態3に係る画像処理装置1Bの構成を示す機能ブロック図である。図11に示すように、画像処理装置1Bは、スカイライトデータベース17B、地表アルベドデータベース17Cおよびエアロゾルモデルデータベース17Dが格納されたデータ記憶部17を備えている。さらに、画像処理装置1Bは、放射輝度変換部11、散乱特性検出部12、エアロゾル・視程推定部13A、大気特性抽出部14、入射照度算出部15、地表反射率算出部16Aおよび地表アルベド算出部18を備えている。また、地表反射率算出部16Aは、補正部19を備えている。
ρi≦ρth ・・・(6)
Ei’=Edirect,i+ri×Esky,i ・・・(7)
ρi’=ρi(Ei/Ei’) ・・・(8)
図14は、実施の形態4に係る画像処理装置1Cの構成を示す機能ブロック図である。図14に示すように、画像処理装置1Cは、スカイライトデータベース17Bおよびエアロゾルモデルデータベース17Eが格納されたデータ記憶部17を備えている。さらに、画像処理装置1Cは、放射輝度変換部11、散乱特性検出部12、エアロゾル・視程推定部13B、大気特性抽出部14、入射照度算出部15および地表反射率算出部16を備えている。エアロゾル・視程推定部13Bは、変換部13Cを備える。なお、スカイライトデータベース17B、放射輝度変換部11、散乱特性検出部12、大気特性抽出部14、入射照度算出部15および地表反射率算出部16の各機能および各構成は、実施の形態1で説明した通りである。
Claims (8)
- 地表の被撮影領域を観測して複数の観測波長帯のそれぞれに対応する複数のマルチスペクトル画像を生成する光学センサから、複数の前記マルチスペクトル画像を入力し、入力した複数の前記マルチスペクトル画像の各画素の画素値を放射輝度に変換する放射輝度変換部と、
複数の前記マルチスペクトル画像の放射輝度値に基づいて、大気散乱光の放射輝度成分である大気散乱放射輝度を前記マルチスペクトル画像から検出する散乱特性検出部と、
エアロゾルに対応する視程と大気散乱放射輝度および大気透過率の分光特性データとが対応付けて設定された複数のエアロゾルモデルから、前記マルチスペクトル画像から検出された大気散乱放射輝度に対応するエアロゾルモデルおよび視程を推定するエアロゾル・視程推定部と、
前記エアロゾル・視程推定部によって推定されたエアロゾルモデルから、推定された視程に対応する大気散乱放射輝度および大気透過率のデータを抽出する大気特性抽出部と、
前記大気特性抽出部によって抽出されたデータを用いて、前記被撮影領域の入射照度を算出する入射照度算出部と、
前記マルチスペクトル画像の放射輝度値、前記大気特性抽出部によって抽出されたデータ、および前記入射照度算出部によって算出された入射照度を用いて、前記被撮影領域における地表面での分光反射率を算出する地表反射率算出部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 前記被撮影領域における地表面のアルベドを算出する地表アルベド算出部を備え、
複数のエアロゾルモデルは、前記アルベドに対応付けられており、
前記エアロゾル・視程推定部は、複数のエアロゾルモデルのうち、前記地表アルベド算出部によって算出された前記アルベドおよび前記マルチスペクトル画像から検出された大気散乱放射輝度に対応するエアロゾルモデルおよび視程を推定すること
を特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 地表と大気との間での光の相互作用に応じた前記分光反射率の変化分を補正する補正部を備えたこと
を特徴とする請求項2記載の画像処理装置。 - 前記エアロゾル・視程推定部は、太陽天頂角が閾値以下である場合、前記マルチスペクトル画像から検出された大気散乱放射輝度が前記太陽天頂角が0度であるときに相当する大気散乱放射輝度に変換された値を、エアロゾルモデルおよび視程の推定に使用すること
を特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項記載の画像処理装置。 - 放射輝度変換部が、地表の被撮影領域を観測して複数の観測波長帯のそれぞれに対応する複数のマルチスペクトル画像を生成する光学センサから、複数の前記マルチスペクトル画像を入力し、入力した複数の前記マルチスペクトル画像の各画素の画素値を放射輝度に変換するステップと、
散乱特性検出部が、複数の前記マルチスペクトル画像の放射輝度値に基づいて、大気散乱光の放射輝度成分である大気散乱放射輝度を前記マルチスペクトル画像から検出するステップと、
エアロゾル・視程推定部が、エアロゾルに対応する視程と大気散乱放射輝度および大気透過率の分光特性データとが対応付けて設定された複数のエアロゾルモデルから、前記マルチスペクトル画像から検出された大気散乱放射輝度に対応するエアロゾルモデルおよび視程を推定するステップと、
大気特性抽出部が、前記エアロゾル・視程推定部によって推定されたエアロゾルモデルから、推定された視程に対応する大気散乱放射輝度および大気透過率の分光特性データを抽出するステップと、
入射照度算出部が、前記大気特性抽出部によって抽出されたデータを用いて、前記被撮影領域の入射照度を算出するステップと、
地表反射率算出部が、前記マルチスペクトル画像の放射輝度値、前記大気特性抽出部によって抽出されたデータ、および前記入射照度算出部によって算出された入射照度を用いて、前記被撮影領域における地表面での分光反射率を算出するステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。 - 地表アルベド算出部が、前記被撮影領域における地表面のアルベドを算出するステップを備え、
複数のエアロゾルモデルは、前記アルベドに対応付けられており、
前記エアロゾル・視程推定部は、複数のエアロゾルモデルのうち、前記地表アルベド算出部によって算出された前記アルベドおよび前記マルチスペクトル画像から検出された大気散乱放射輝度に対応するエアロゾルモデルおよび視程を推定すること
を特徴とする請求項5記載の画像処理方法。 - 補正部が、地表と大気との間での光の相互作用に応じた前記分光反射率の変化分を補正するステップを備えたこと
を特徴とする請求項6記載の画像処理方法。 - 前記エアロゾル・視程推定部が、太陽天頂角が閾値以下である場合、前記マルチスペクトル画像から検出された大気散乱放射輝度が前記太陽天頂角が0度であるときに相当する大気散乱放射輝度に変換された値を、エアロゾルモデルおよび視程の推定に使用するステップを備えたこと
を特徴とする請求項5から請求項7のいずれか1項記載の画像処理方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2019/032984 WO2021038621A1 (ja) | 2019-08-23 | 2019-08-23 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2021038621A1 JPWO2021038621A1 (ja) | 2021-10-21 |
JP6964834B2 true JP6964834B2 (ja) | 2021-11-10 |
Family
ID=74685002
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021541757A Active JP6964834B2 (ja) | 2019-08-23 | 2019-08-23 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6964834B2 (ja) |
WO (1) | WO2021038621A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113092368B (zh) * | 2021-03-16 | 2022-12-13 | 上海机电工程研究所 | 一种基于无人机的红外波段大气透过率测量方法及系统 |
CN113533262B (zh) * | 2021-03-24 | 2022-11-04 | 北京航空航天大学 | 一种大气气溶胶红外散射透过率确定方法 |
CN113218874A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-08-06 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于遥感影像获取地表目标物反射率方法及系统 |
CN115511954A (zh) * | 2022-10-24 | 2022-12-23 | 河北先河环保科技股份有限公司 | 离水辐射光谱计算方法、装置、终端及存储介质 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8073279B2 (en) * | 2008-07-08 | 2011-12-06 | Harris Corporation | Automated atmospheric characterization of remotely sensed multi-spectral imagery |
JP2016126566A (ja) * | 2015-01-05 | 2016-07-11 | 三菱電機株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP6463244B2 (ja) * | 2015-09-29 | 2019-01-30 | 三菱電機株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
-
2019
- 2019-08-23 WO PCT/JP2019/032984 patent/WO2021038621A1/ja active Application Filing
- 2019-08-23 JP JP2021541757A patent/JP6964834B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2021038621A1 (ja) | 2021-10-21 |
WO2021038621A1 (ja) | 2021-03-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6964834B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
US11461994B2 (en) | Methods for in-scene shadow compensation using sunlit and skylit illumination factors | |
US10832390B2 (en) | Atmospheric compensation in satellite imagery | |
US8073279B2 (en) | Automated atmospheric characterization of remotely sensed multi-spectral imagery | |
US11039076B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and storage medium | |
JP2015032205A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
CN115507959A (zh) | 一种用于目标检测的红外辐射特性分析方法 | |
JP6201507B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
WO2018037920A1 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータ読み取り可能記録媒体 | |
JP5921311B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
KR20170087836A (ko) | 해상에서 다중 채널 영상을 이용한 대기 에어로졸 탐지, 광학두께, 입자크기, 유효 고도 측정, 유효성 검사 시스템 및 방법 | |
JP2016126566A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP6541612B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP6463244B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
KR101693705B1 (ko) | 다중 회귀식에 의한 중해상도 모의 위성 영상 제작 방법 및 시스템 | |
CA3077923C (en) | Methods for in-scene compensation using water vapor content | |
JP6747436B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびコンピュータプログラム | |
JP6856066B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびコンピュータプログラム | |
JP7313906B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、撮像システム、および、プログラム | |
JP6556409B2 (ja) | 画像処理装置 | |
Ma et al. | Adjacency effect estimation by ground spectra measurement and satellite optical sensor synchronous observation data | |
Yang et al. | Radiometric calibration for MWIR cameras | |
JP2022185601A (ja) | 画像処理装置、画像処理プログラム、および、画像処理方法 | |
JPWO2018016555A1 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210726 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20210726 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210921 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211019 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6964834 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |