JP7369018B2

JP7369018B2 - 油膜検出装置及び油膜検出方法

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Publication number: JP7369018B2
Application number: JP2019214094A
Authority: JP
Inventors: 剛渡辺; 義文堂之前; 紀良水越
Original assignee: IHI Corp
Current assignee: IHI Corp
Priority date: 2019-11-27
Filing date: 2019-11-27
Publication date: 2023-10-25
Anticipated expiration: 2039-11-27
Also published as: JP2021085730A

Description

本発明は、海面上における油膜を検出する油膜検出装置及び油膜検出方法に関する。

衛星画像から、海面上における油膜（オイルスリック）を検出する方法がある。衛星画像で表示される油膜は、暗色で表示される。よって、従来では、衛生画像において、海面上において、暗色に表示されている領域（以下、「暗色領域」という。）を検出することで、油膜を検出していた。

特開平６－２２９９２０号公報

しかしながら、衛生画像における暗色領域は、必ずしも油膜であるとは限らない。よって、衛星画像における暗色領域を検出するだけの方法では、油膜を精度よく検出することができない場合がある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、海面上における油膜の検出精度を向上させることである。

（１）本発明の一態様は、海面を含むＳＡＲ画像から海面上における油膜を検出する油膜検出装置であって、前記ＳＡＲ画像において海面よりも暗い暗色領域を特定する暗色領域特定部と、前記暗色領域の面積及び外周長を含む特徴量に基づいて、前記暗色領域が油膜であるか否かを判定する油膜判定部と、を備える油膜検出装置である。

（２）上記（１）の油膜検出装置であって、前記特徴量は、前記面積に対する前記外周長の比である面積外周比を有し、前記油膜判定部は、前記暗色領域の前記面積外周比が判定閾値以上であるか否かを判定する判定処理を実行し、前記判定処理の結果、前記面積外周比が判定閾値以上である場合には、当該暗色領域が油膜であると判定してもよい。

（３）上記（２）の油膜検出装置であって、前記暗色領域特定部は、前記ＳＡＲ画像から標準偏差画像を生成する標準偏差画像生成部と、前記標準偏差画像に対して二値化処理を実行し、前記標準偏差画像の各画素のうち、輝度値が二値化閾値よりも高い画素に第１画素値を割り当て、前記輝度値が二値化閾値以下の画素に第２画素値を割り当てることで二値化画像を生成する二値化処理部と、前記二値化画像の画素値において、前記第２画素値が連続した画素に共通のラベルを付与するラベリング処理部と、を有し、前記油膜判定部は、前記二値化画像において、共通のラベルが付与された複数の画素の領域を一つの暗色領域として前記判定処理を実行してもよい。

（４）上記（３）の油膜検出装置であって、前記二値化処理部は、前記二値化閾値を変えながら前記二値化処理を実行することで複数の二値化画像を生成し、前記油膜判定部は、前記複数の二値化画像のそれぞれにおいて前記判定処理を実行し、異なる二値化画像間で複数の暗色領域が包含関係にある場合には、前記複数の暗色領域のうち、前記面積外周比が判定閾値以上であって前記面積外周比が最も高い暗色領域の形状を前記油膜の形状としてもよい。

（５）本発明の一態様は、海面を含むＳＡＲ画像から海面上における油膜を検出する油膜検出方法であって、前記ＳＡＲ画像において海面よりも暗い暗色領域を特定する暗色領域特定ステップと、前記暗色領域の面積及び外周長を含む特徴量に基づいて、前記暗色領域が油膜であるか否かを判定する油膜判定ステップと、を含む油膜検出方法である。

以上説明したように、本発明によれば、海面上における油膜の検出精度を向上させることができる。

本実施形態に係る油膜検出装置を有する海洋監視システム１の概略構成の一例を示す図である。オイルスリックの判定に用いる特徴量である、外周長Ｌと面積Ｓを説明する図である。本実施形態に係る暗色領域特定部１２の概略構成図である。本実施形態に係る判定処理を説明する図である。本実施形態に係る油膜検出部１１の動作のフロー図である。

以下、本実施形態に係る油膜検出装置及び油膜検出方法を、図面を用いて説明する。

図１は、本実施形態に係る油膜検出装置を有する海洋監視システム１の概略構成の一例を示す図である。本実施形態における海洋監視システム１は、所定海域における海面上の油膜（オイルスリック）を検出するシステムである。
例えば、オイルスリックは、船舶、臨海工場、海底油田などから油（例えば、重油）が海に流出することで形成される。

図１に示すように、海洋監視システム１は、ＳＡＲ衛星２、地上受信局３、データセンタ４、ＶＰＮ（Virtual Private Network）５及び表示装置６を備える。データセンタ４は、本発明の「油膜検出装置」の一例である。なお、油膜検出装置は、データセンタ４及び表示装置６を備えてもよい。

ＳＡＲ衛星２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２は、所定の時間間隔かつ所定期間に亘って所定波長のマイクロ波（送信波）を地球の監視対象領域（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）を受信することによりＳＡＲ画像を取得する。

上記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２からの緯度経度情報を伴う距離を示す二次元のグレースケール画像である。ＳＡＲ衛星２は、合成開口レーダにおける上記送信波及び反射波に基づいてＳＡＲ画像を生成し、当該ＳＡＲ画像を地上受信局３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２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３ｍ～１００ｍ程度のＳＡＲ画像を取得する。

地上受信局３は、地上の所定場所に設けられ、上記ＳＡＲ衛星２からＳＡＲ画像を受信する通信設備である。地上受信局３は、ＳＡＲ衛星２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２が間欠的に送信してくるＳＡＲ画像を受信してデータセンタ４に出力する。

データセンタ４は、地上受信局３から順次入力されるＳＡＲ画像に基づいて海面上のオイルスリックを検出する。その際、データセンタ４は、ＳＡＲ画像において、海面上の暗色に表示されている領域（以下、「暗色領域」という。）を特定し、その特定した暗色領域の特徴量に基づいて海面上のオイルスリックを検出する。ここで、海面上に流出したオイルスリックは、単純な円形や楕円形の形状ではなく、海流の流れなどによって、周囲に突起が現れたように複雑な形状（以下、「複雑形状」という。）を有する。よって、データセンタ４は、暗色領域が複雑形状を有しているか否かを判定し、複雑形状を有していれば、暗色領域がオイルスリックであると判定する。上記特徴量は、複雑形状を有するか否かを判定するためのパラメータであって、図２に示すように、暗色領域の面積Ｓと外周長Ｌとを含む。図２は、オイルスリックの形状の一例を示す図である。なお、「海面上に流出したオイルスリックは、単純な円形や楕円形の形状ではなく、海流の流れなどによって、周囲に突起が現れたように複雑な形状を有する」との知見は、本発明者らによって得られたものである。
データセンタ４は、オイルスリックの検出結果を、ＶＰＮ５を介して表示装置６に送信する。

ＶＰＮ５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る。ＶＰＮ５は、例えばインターネットを構成している。ＶＰＮ５は、海洋監視システム１の利用者が接続可能な通信回線である。

表示装置６は、ＶＰＮ５に接続される通信端末であり、データセンタ４で検出されたオイルスリックの検出結果をダウンロードする事ができる。表示装置６は、ダウンロードしたオイルスリックの検出結果を専用ソフトで表示画面に表示することができる。表示装置６は、利用者が管理する通信端末であり、ＶＰＮ５を介してデータセンタ４にオイルスリックの検出結果の提供を要求すると共に、当該提供要求に応じてデータセンタ４が提供するオイルスリックの検出結果を表示、保存及び転送処理することが可能である。なお、図１では便宜的に１台の表示装置６を示しているが、表示装置６の個数は、複数台であってもよい。例えば、表示装置６は、パーソナルコンピュータ用のモニタ等の表示装置であってよい。また、表示装置６は、ユーザにより可搬可能な携帯情報端末（例えば、スマートフォンやタブレット端末）の表示デバイスであってもよい。

以下において、本実施形態におけるデータセンタ４の構成について説明する。

データセンタ４は、画像サーバ１０及び油膜検出部１１を備える。油膜検出部１１は、本発明の「油膜検出装置」の一例である。

画像サーバ１０は、地上受信局３から順次入力されるＳＡＲ画像を蓄積すると共に、油膜検出部１１の要求に応じてＳＡＲ画像を油膜検出部１１に提供するデータサーバである。例えば、画像サーバ１０は、多数のＳＡＲ画像を記憶する画像記憶装置を備え、油膜検出部１１の要求に応じて上記画像記憶装置を検索することにより、油膜検出部１１が要求するＳＡＲ画像を読み出して油膜検出部１１に出力する。

油膜検出部１１は、画像サーバ１０から取得した、海面を含むＳＡＲ画像からオイルスリックを検出する。一例として、油膜検出部１１は、暗色領域特定部１２、油膜判定部１３及び画像記憶部１４を備える。

暗色領域特定部１２は、海面が含まれるＳＡＲ画像内において、海面よりも暗い暗色領域を特定する。ここで、ＳＡＲ画像は、グレースケール画像である。ＳＡＲ画像において、船舶は白く（明色）表示され、海面は黒く（暗色）表示される。そして、ＳＡＲ画像では、オイルスリックは、海面よりも黒く表示される。したがって、暗色領域特定部１２は、海面とオイルスリックとを分ける閾値（二値化閾値）Ｗｔｈを設定し、閾値Ｗｔｈよりも低い領域を暗色領域として特定する特定処理を実行する。例えば、ＳＡＲ画像においてオイルスリックは海面よりも輝度が低い領域として映し出される。よって、暗色領域特定部１２は、ＳＡＲ画像（後述の前処理済画像であってもよい）を構成する各画素の輝度に関する平均値、標準偏差あるいはヒストグラムを計算し、オイルスリックを他の物体や海面から的確に区画し得る閾値Ｗｔｈを１つ以上決定する。ここで、暗色領域特定部１２は、暗色領域を特定するにあたって、ＳＡＲ画像に対して前処理を実行してもよい。ただし、前処理は、本発明の必須な構成ではなく、実行しなくてもよい。例えば、暗色領域特定部１２は、前処理として、以下の処理を実行してもよい。

例えば、前処理は、横方向及び縦方向に所定の画素数で構成された二次のグレースケール画像であるＳＡＲ画像について、陸地であることが明白な部分にマスキング処理を施して海域だけを明確化したり、またＳＡＲ画像に撮影状態等に起因する全体的な輝度むらが発生している場合に当該輝度むらの補正等を実行する処理である。以下において、前処理を実行した後のＳＡＲ画像を前処理済画像と称する場合がある。このような前処理を先行して行うことにより、暗色領域の抽出精度が高めることができる。ただし、上述したように、前処理は必須の処理ではなく、ＳＡＲ画像の状態によっては省略することが可能である。

一例として、本実施形態に係る暗色領域特定部１２の特定処理を実行する機能部の構成について、図３を用いて説明する。図３は、本実施形態に係る暗色領域特定部１２の概略構成図である。

暗色領域特定部１２は、標準偏差画像生成部２０、二値化処理部２１及びラベリング処理部２２を備える。

標準偏差画像生成部２０は、ＳＡＲ画像又は前処理済画像から標準偏差画像を生成する標準化処理を実行する。具体的には、標準偏差画像生成部２０は、ＳＡＲ画像又は前処理済画像の画素ごとの輝度の平均値を求め、その平均値を用いて、画素ごとに標準偏差を算出する。そして、標準偏差画像生成部２０は、この標準偏差を各画素の輝度データとした標準偏差画像を作成する。ただし、標準化処理は、本発明の必須な構成ではなく、ＳＡＲ画像の状態などによっては省略可能である。

二値化処理部２１は、標準偏差画像に対して、閾値Ｗｔｈを用いた二値化処理を実行する。すなわち、二値化処理部２１は、標準偏差画像において、輝度値が閾値Ｗｔｈよりも高い画素に第１画素値（例えば、１）を割り当て、輝度値が閾値Ｗｔｈ以下の画素に第２画素値（例えば、０）を割り当てることで二値化画像Ｇを生成する。二値化画像Ｇにおいて、第２画素値の領域は、暗色領域となる。なお、第１画素値は、第２画素値と値が異なっていればよい。

ここで、二値化処理部２１は、二値化処理を行うにあたって、標準偏差画像の階調値（明度、色相、彩度など）について定義されたｎ個の閾値を、その適用順（例えば、値の降順または昇順）に保持し、その順番に従って１つの閾値を閾値Ｗｔｈとして設定してもよい。以下において、ｎ個の閾値から１つの閾値を閾値Ｗｔｈとして設定する閾値設定処理の一例について説明する。

例えば、二値化処理部２１は、所定の階調範囲において連続する階調値の全てを閾値Ｗｔｈとして設定してもよい。例えば、二値化処理部２１は、標準偏差画像が２５６階調の濃淡画像である場合、０～２５５の範囲において連続する２５６個の階調値の全てを閾値Ｗｔｈとして順番に設定してもよい。また、二値化処理部２１は、０～２５５の範囲において、所定の範囲（例えば、５０～２００の範囲）において連続する階調値の全てを閾値Ｗｔｈとして順番に設定してもよい。

また、例えば、二値化処理部２１は、予め作成した画像の累積ヒストグラムに基づいて、全画素数に対する累積画素数の百分率が所定間隔の値となるｎ個の階調値を閾値Ｗｔｈとして順に設定してもよい。所定値は、例えば、０％、１０％、２０％、…となるような等間隔の値である。

また、例えば、二値化処理部２１は、所定の階調範囲において、等間隔に閾値Ｗｔｈを順番に設定してもよい。例えば、標準偏差画像が２５６階調のグレースケール画像である場合、二値化処理部２１は、階調値０，５，１０，１５，２０，２５,…２５５といったように所定の間隔をおいて連続するｎ個の階調値を閾値Ｗｔｈとして順番に設定してもうよい。
以上、閾値設定処理について説明したが、二値化処理部２１は、閾値設定処理を実行しなくてもよく、一つの閾値Ｗｔｈを用いて二値化処理を実行してもよい。

ラベリング処理部２２は、二値化画像Ｇに対してラベリング処理を実行する。具体的には、ラベリング処理部２２は、二値化画像Ｇの画素値において、第２画素値が連続した画素に共通のＩＤ（ラベル）を付与するラベリング処理を行う。共通のＩＤが付与された第２画素値の画素の集合体が暗色領域となる。なお、一つの二値化画像Ｇにおいて、複数の暗色領域が特定されることもある。
ラベリング処理部２２は、二値化処理部２１によりｎ個の閾値を用いて閾値設定処理が実行された場合には、１～ｎ個の各二値化画像Ｇ１～Ｇｎのそれぞれに対してラベリング処理を実行して暗色領域を特定する。

油膜判定部１３は、暗色領域特定部１２が特定した暗色領域の特徴量を暗色領域ごとに算出する。特徴量は、暗色領域の面積Ｓに対する外周長Ｌの比（以下、「面積外周比Ｋ」という。）であって、例えば、外周長Ｌを面積Ｓで割った値（＝Ｌ／Ｓ）である。この面積外周比Ｋが高い値ほど、暗色領域の形状が複雑であることを示す。油膜判定部１３は、暗色領域ごとに面積外周比Ｋを求め、面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ（判定閾値）以上である場合には当該暗色領域がオイルスリックであると判定する判定処理を実行する。

以下において、図４を用いて判定処理を具体的に説明する。図２は、本実施形態に係る判定処理を説明する図である。なお、図４に示す例では、ｎ＝４である。

例えば、図４に示すように、閾値設定処理として４つの閾値（９０，８０，７０，６０）を閾値Ｗｔｈとして用いたとする。そして、暗色領域特定部１２は、閾値Ｗｔｈ＝９０による二値化処理により二値化画像Ｇ１を生成し、二値化画像Ｇ１に対するラベリング処理によりＩＤ＝ａ，ｂ，ｃが付与された３つの暗色領域を特定したとする。また、暗色領域特定部１２は、閾値Ｗｔｈ＝８０による二値化処理により二値化画像Ｇ２を生成し、二値化画像Ｇ２に対するラベリング処理によりＩＤ＝ｄ，ｅ，ｆが付与された３つの暗色領域を特定したとする。また、暗色領域特定部１２は、閾値Ｗｔｈ＝７０による二値化処理により二値化画像Ｇ３を生成し、二値化画像Ｇ３に対するラベリング処理によりＩＤ＝ｇ，ｈ，ｉが付与された３つの暗色領域を特定したとする。また、暗色領域特定部１２は、閾値Ｗｔｈ＝６０による二値化処理により二値化画像Ｇ４を生成し、二値化画像Ｇ４に対するラベリング処理によりＩＤ＝ｊ，ｋ，ｌが付与された３つの暗色領域を特定したとする。
この場合において、例えば、油膜判定部１３は、暗色領域特定部１２が特定した暗色領域ごとに面積外周比Ｋを求め、各面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ以上であるか否かの判定を二値化画像Ｇごとに行う。

具体的には、油膜判定部１３は、二値化画像Ｇ１において、ＩＤ＝ａ，ｂ，ｃの各暗色領域の面積外周比Ｋ１～Ｋ３を算出し、面積外周比Ｋ１～Ｋ３のそれぞれが閾値Ｋｔｈ以上か否かを判定する。図４に示す例では、面積外周比Ｋ１～Ｋ３のそれぞれは、すべて閾値Ｋｔｈ未満であるため、ＩＤ＝ａ，ｂ，ｃの各暗色領域は、オイルスリックではないと判定する。この場合には、油膜判定部１３は、二値化画像Ｇ１からＩＤ＝ａ，ｂ，ｃの各暗色領域をクリアした画像である判定後画像Ｇ１´を生成してもよい。

油膜判定部１３は、二値化画像Ｇ２において、ＩＤ＝ｄ，ｅ，ｆの各暗色領域の面積外周比Ｋ４～Ｋ６を算出し、面積外周比Ｋ４～Ｋ６のそれぞれが閾値Ｋｔｈ以上か否かを判定する。図４に示す例では、面積外周比Ｋ４～Ｋ６のそれぞれは、すべて閾値Ｋｔｈ未満であるため、ＩＤ＝ｄ，ｅ，ｆの各暗色領域は、オイリックスではないと判定する。この場合には、油膜判定部１３は、二値化画像Ｇ２からＩＤ＝ｄ，ｅ，ｆの各暗色領域をクリアした画像である判定後画像Ｇ２´を生成してもよい。

油膜判定部１３は、二値化画像Ｇ３において、ＩＤ＝ｇ，ｈ，ｉの各暗色領域の面積外周比Ｋ７～Ｋ９を算出し、面積外周比Ｋ７～Ｋ９のそれぞれが閾値Ｋｔｈ以上か否かを判定する。図４に示す例では、ＩＤ＝ｇの暗色領域の面積外周比Ｋ７だけが閾値Ｋｔｈ以上となる。そのため、油膜判定部１３は、ＩＤ＝ｇの暗色領域がオイリックスであると判定する。この場合には、油膜判定部１３は、二値化画像Ｇ３からＩＤ＝ｈ，ｉの各暗色領域をクリアした画像である判定後画像Ｇ３´を生成してもよい。

油膜判定部１３は、二値化画像Ｇ４において、ＩＤ＝ｊ，ｋ，ｌの各暗色領域の面積外周比Ｋ１０～Ｋ１２を算出し、面積外周比Ｋ１０～Ｋ１２のそれぞれが閾値Ｋｔｈ以上か否かを判定する。図４に示す例では、ＩＤ＝ｊの暗色領域の面積外周比Ｋ１０だけが閾値Ｋｔｈ以上となる。そのため、油膜判定部１３は、ＩＤ＝ｊの暗色領域がオイリックスであると判定する。この場合には、油膜判定部１３は、二値化画像Ｇ４からＩＤ＝ｋ，ｆの各暗色領域をクリアした画像である判定後画像Ｇ４´を生成してもよい。

ここで、図４に示す例では、ＩＤがａ，ｄ，ｇ，ｊの各暗色領域は、二値化画像Ｇ１～Ｇ４の階層構造において、包含関係（第１包含関係）にある。ＩＤがｂ，ｅ，ｈ，ｋの各暗色領域は、二値化画像Ｇ１～Ｇ４の階層構造において、包含関係（第２包含関係）にある。ＩＤがｃ，ｆ，ｉ，ｌの各暗色領域は、二値化画像Ｇ１～Ｇ４の階層構造において、包含関係（第３包含関係）にある。第２包含関係にある暗色領域及び第３包含関係にある暗色領域は、どれも面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ未満であるため、オイルスリックではない。一方、第１包含関係の暗色領域のうち、ＩＤ＝ｇの暗色領域及びＩＤ＝ｊの暗色領域は、面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ以上となる。そのため、第１包含関係の暗色領域はオイルスリックである。ただし、ＩＤ＝ｇの暗色領域及びＩＤ＝ｊの暗色領域の各面積外周比Ｋは両方とも閾値Ｋｔｈ以上となるため、オイルスリックの領域が確定しない。そこで、油膜判定部１３は、第１包含関係において、オイルスリックであると判定された暗色領域が複数ある場合には、面積外周比Ｋが最も高い暗色領域をオイルスリックの領域とする。すなわち、油膜判定部１３は、第１包含関係において、面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ以上であって、且つ、面積外周比Ｋが最も高い暗色領域をオイルスリックであると判定する。

換言すれば、油膜判定部１３は、面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ以上である場合には当該暗色領域がオイルスリック候補であると判定し、判定の結果、複数のオイルスリック候補が包含関係にある場合には、最も面積外周比Ｋが高いオイルスリック候補をオイルスリックと判定し、包含関係がないオイルスリック候補の場合には、当該オイルスリック候補をオイルスリックと判定する。

例えば、油膜判定部１３は、「面積外周比Ｋ７」＞「面積外周比Ｋ１０」である場合には、ＩＤ＝ｇの暗色領域がオイルスリックであると判定する。すなわち、オイリックスの領域は、ＩＤ＝ｇの暗色領域となる。油膜判定部１３は、ＩＤ＝ｇの暗色領域がオイルスリックであると判定すると、その判定結果の情報を付加した画像である判定済画像を画像記憶部１４に記憶する。例えば、判定済画像は、ＩＤ＝ｇの所定領域がオイルスリックであることが利用者に知らせることができる画像であればよく、ＩＤ＝ｇの暗色領域のみが映っている画像であってもよく、ＩＤ＝ｇの暗色領域のみが他の暗色領域と区別できるように他の暗色領域とは異なる態様（色が異なるなど）で表示した画像であってもよい。

画像記憶部１４は、油膜判定部１３が生成した判定済画像を蓄積する不揮発性記憶装置である。油膜検出部１１は、ＶＰＮ６を介して表示装置６から判定済画像の提供要求を受信すると、判定済画像を画像記憶部１４から読み出して表示装置６に送信する。

次に、本実施形態に係る油膜検出部１１の動作の流れを、図５を用いて説明する。

暗色領域特定部１２は、画像サーバ１０からＳＡＲ画像を取得し（ステップＳ１０１）、そのＳＡＲ画像から標準偏差画像を生成する（ステップＳ１０２）。暗色領域特定部１２は、標準偏差画像の各画素のうち、輝度値が閾値Ｗｔｈよりも高い画素に第１画素値（例えば、１）を割り当て、輝度値が閾値Ｗｔｈ以下の画素に第２画素値（例えば、０）を割り当てることで二値化画像Ｇを生成する二値化処理を実行する。ここで、暗色領域特定部１２は、標準偏差画像の階調値（明度、色相、彩度など）について定義されたｎ個の閾値のうち、所定の順番（例えば、値の降順または昇順）に従って１つの閾値を閾値Ｗｔｈとして選択し、選択した閾値Ｗｔｈごとに二値化処理を実行する。よって、暗色領域特定部１２は、ｎ個の二値化画像を生成する（ステップＳ１０３）。

暗色領域特定部１２は、ｎ個の二値化画像Ｇに対してラベリング処理を実行する（ステップＳ１０４）。すなわち、暗色領域特定部１２は、ｎ個の二値化画像Ｇの画素値において、第２画素値が連続した画素に共通のＩＤを付与するラベリング処理を行う。これにより、暗色領域特定部１２は、共通のＩＤが付与された第２画素値の画素の集合体を暗色領域として特定する。

油膜判定部１３は、暗色領域特定部１２が特定した暗色領域の面積外周比Ｋを暗色領域ごとに算出する（ステップＳ１０５）。そして、油膜判定部１３は、面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ以上となる暗色領域があるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。油膜判定部１３は、面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ以上となる暗色領域がある場合には、その暗色領域と、当該暗色領域と二値化画像間で包含関係にある複数の暗色領域のそれぞれと、のうち、面積外周比Ｋが最も高い暗色領域をオイルスリックであると判定する（ステップＳ１０７）。そして、油膜判定部１３は、オイルスリックと判定した暗色領域の情報を付加した判定済画像を表示装置６に送信する（ステップＳ１０８）。油膜判定部１３は、ステップＳ１０６において、面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ以上となる暗色領域がないと判定した場合には、海面上にオイルスリックが発生していないと判定する（ステップＳ１０９）なお、油膜判定部１３は、オイルスリックが発生していないと判定した結果を表示装置６に送信してもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

（変形例１）上記実施形態のデータセンタ４は、ＡＩＳサーバを介してＡＩＳ情報を取得してもよい。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。この場合には、データセンタ４は、さらに船舶検出部を備えてもよい。そして、前記船舶検出部は、ＳＡＲ画像を所定の閾値で二値化することで船舶検出用の二値化画像を生成し、ＡＩＳ情報及び当該二値化画像から船舶を検出する。当該閾値は、ＳＡＲ画像における船舶領域の特徴に着目して決定される。すなわち、ＳＡＲ画像において船舶は極端に輝度が高い領域として映し出されるので、前記船舶検出部は、ＳＡＲ画像又は前処理済画像を構成する各画素の輝度に関する平均値、標準偏差あるいはヒストグラムを計算し、船舶を他の物体から的確に区画し得る閾値を決定する。前記船舶検出部は、船舶を検出した判定結果を判定済画像に反映させてもよい。よって、判定済画像は、オイルスリックの領域と、船舶の領域とを含む画像となる。

（変形例２）上記実施形態の油膜判定部１３は、面積外周比の他に、円形度、コントラスト及び面積Ｓの少なくともいずれか、または、全てを特徴量として計算してもよい。例えば、油膜判定部１３は、暗色領域ごとに特徴量を算出し、以下に示す条件（ａ）～（ｄ）のすべて満たす特徴量を有する暗色領域をオイルスリック又はオイルスリック候補であると判定してもよい。
（ａ）円形度が所定の閾値（第１閾値）以下であること。
（ｂ）海面とのコントラストが所定の閾値（第２閾値）以上であること。
（ｃ）面積Ｓが所定の閾値（第３閾値）以下であること。
（ｄ）面積外周比が閾値Ｋｔｈ以上であること。
また、例えば、油膜判定部１３は、面積Ｓが所定の閾値（第３閾値）以下である暗色領域に対して、（ａ）、（ｂ）及び（ｄ）が該当するか否かを判定してもよい。すなわち、油膜判定部は、まず、暗色領域の大きさで選別をして、大きさ（例えば、面積Ｓ）が第３閾値以下の暗色領域に対して、コントラスト及び形状に起因するパラメータ（円形度及び面積外周比）で、オイルスリック（又はオイルスリック候補）か否かを選別してもよい。
また上記(a)～(d)の条件の組み合わせは１種類ではなく、オイルスリックの種類（１）例えば流出直後の比較的暗いが拡散していない状態（２）流出後長時間経過し暗さが減り、形状が複雑化した状態。（３）船舶が航行中に流した比較的細長い状態（４）油田等で発生する自然流出による比較的小さい状態、により複数の条件で抽出することができ、その１種類～3種類だけを抽出して活用することも、全ての種類の抽出結果を合成して用いることもできる。

以上、説明したように、上記実施形態の油膜検出部１１は、海面を含むＳＡＲ画像から海面上における油膜を検出する。具体的には、油膜検出部１１は、ＳＡＲ画像内において、海面よりも暗い暗色領域を特定する暗色領域特定部１２と、暗色領域の面積Ｓ及び外周長Ｌを含む特徴量に基づいて、暗色領域が油膜であるか否かを判定する油膜判定部１３と、を備える。

このような構成によれば、ＳＡＲ画像における暗色領域を検出するだけではなく、暗色領域の形状面積外周比を含む特徴量に基づいてオイルスリックを検出するため、従来よりも精度よく検出することができる。

ここで、ＳＡＲ画像において船舶の航跡波は、オイルスリックに近い輝度値となる。よって、従来のように、暗色領域を検出することでオイルスリックを検出する方法では、航跡波をオイルスリックと誤検知してしまう場合がある。一方、本実施形態では、油膜検出部１１は、暗色領域の面積Ｓ及び外周長Ｌを含む特徴量に基づいて、暗色領域が油膜であるか否かを判定する。よって、油膜検出部１１は、直線形状となる航跡波（面積外周比Ｋが閾値Ｋｔｈ未満となる）をオイルスリックと誤検知することがない。

さらに、油膜検出部１１は、複数の二値化画像Ｇのそれぞれにおいて判定処理を実行し、異なる二値化画像間で複数の暗色領域が包含関係にある場合には、複数の暗色領域のうち、面積外周比Ｋが最も高い暗色領域の形状をオイルスリックの形状とする。これにより、油膜検出部１１は、オイルスリックの形状を正確に検出することができる。

なお、上述した油膜検出部１１の全部または一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。この場合、上記コンピュータは、ＣＰＵ、ＧＰＵなどのプロセッサ及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えてもよい。そして、上記油膜検出部１１の全部または一部の機能をコンピュータで実現するためのプログラムを上記コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムを上記プロセッサに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。ここで、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」、「有する」や「備える」とする時、これは、特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含むことができるということを意味する。

また、明細書に記載の「…部」の用語は、少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアまたはソフトウェアとして具現されてもよいし、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで具現されてもよい。

１海洋監視システム
４データセンタ
６表示装置
１１油膜検出部
１２暗色領域特定部
１３油膜判定部
２０標準偏差画像生成部
２１二値化処理部
２２ラベリング処理部

Claims

海面を含むＳＡＲ画像から海面上における油膜を検出する油膜検出装置であって、
前記ＳＡＲ画像において海面よりも暗い暗色領域を特定する暗色領域特定部と、
前記暗色領域の面積及び外周長を含む特徴量に基づいて、前記暗色領域が油膜であるか否かを判定する油膜判定部と、を備え、
前記特徴量は、前記面積に対する前記外周長の比である面積外周比を有し、
前記油膜判定部は、前記暗色領域の前記面積外周比が判定閾値以上か否かを判定する判定処理を実行し、前記判定処理の結果、前記面積外周比が判定閾値以上である場合には、当該暗色領域が油膜であると判定し、
前記暗色領域特定部は、
前記ＳＡＲ画像から標準偏差画像を生成する標準偏差画像生成部と、
前記標準偏差画像に対して二値化処理を実行し、前記標準偏差画像の各画素のうち、輝度値が二値化閾値よりも高い画素に第１画素値を割り当て、前記輝度値が二値化閾値以下の画素に第２画素値を割り当てることで二値化画像を生成する二値化処理部と、
前記二値化画像の画素値において、前記第２画素値が連続した画素に共通のラベルを付与するラベリング処理部とを有し、
前記油膜判定部は、前記二値化画像において、共通のラベルが付与された複数の画素の領域を一つの暗色領域として前記判定処理を実行し、
前記二値化処理部は、前記二値化閾値を変えながら前記二値化処理を実行することで複数の二値化画像を生成し、
前記油膜判定部は、前記複数の二値化画像のそれぞれにおいて前記判定処理を実行し、異なる二値化画像間で複数の暗色領域が包含関係にある場合には、前記複数の暗色領域のうち、前記面積外周比が判定閾値以上であって前記面積外周比が最も高い暗色領域の形状を前記油膜の形状とする油膜検出装置。