JP7509197B2 - 画像処理方法 - Google Patents

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Description

本発明は、画像処理方法、画像処理システム、プログラムに関する。
衛星画像などの撮影画像を用いて、海上を航行する船舶を検出して、海上を監視することが行われている。特に、撮影画像として、上空から地表を撮影した合成開口レーダ（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ）画像を用いることで、天候に左右されない海上の監視が可能となる。
そして、ＳＡＲ画像を用いて船舶を検出する一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、撮影画像を二値化して、高輝度の領域を船舶候補として抽出している。
特開２０１９－１７５１４２号公報
しかしながら、上述した特許文献１に開示の技術では、陸地に接岸した船舶については、陸地に設置された陸上物との干渉により、精度よく検出することができない、という問題が生じる。つまり、船舶が接岸する陸地には、桟橋やクレーンなどの陸上物が存在しているため、これらの陸上物の干渉により、船舶を精度よく検出することができない。具体的には、陸上物が高輝度である場合には、二値化を行う際に閾値とする輝度値を適切に設定することが困難であり、陸上物と船舶とを精度よく区別することができない場合がある。また、陸上物そのものを船舶として誤検出してしまう場合も生じうる。そして、船舶を検出する場合に限らず、また、撮影画像内の水域に限らず、特定の領域に位置する移動体を検出する場合にも、上述同様に精度よく検出することができない、という問題が生じる。
このため、本発明の目的は、上述した課題である、撮影画像内の移動体を精度よく検出することができない、ことを解決することができる画像処理方法、画像処理システム、プログラムを提供することにある。
本発明の一形態である画像処理方法は、
移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成し、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する、
という構成をとる。
また、本発明の一形態である画像処理装置は、
移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成する画像生成手段と、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する検出手段と、
を備えた、
という構成をとる。
また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成する画像生成手段と、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する検出手段と、
を実現させる、
という構成をとる。
本発明は、以上のように構成されることにより、撮影画像内の移動体を精度よく検出することができる。
本発明の実施形態１における画像処理装置の構成を示すブロック図である。 図１に開示した画像処理装置による画像処理の様子を示す図である。 図１に開示した画像処理装置による画像処理の様子を示す図である。 図１に開示した画像処理装置による画像処理の様子を示す図である。 図１に開示した画像処理装置による画像処理の様子を示す図である。 図１に開示した画像処理装置による画像処理の様子を示す図である。 図１に開示した画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態２における画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態２における画像処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態２における画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図７を参照して説明する。図１は、画像処理装置の構成を説明するための図であり、図２乃至図７は、画像処理装置の処理動作を説明するための図である。
［構成］
本実施形態における画像処理装置１０は、合成開口レーダ（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ）による衛星画像などの撮影画像から、海上を監視する目的で、海上を航行する船舶を検出するためのものである。但し、画像処理装置１０は、必ずしも海上といった領域を撮影することに限らず、いかなる領域を撮影してもよい。また、画像処理装置１０は、撮影画像から船舶を検出することに限定されず、いかなる移動体を検出してもよい。例えば、画像処理装置１０は、後述するように、飛行場といった領域を撮影して、航空機といった移動体を検出してもよい。また、画像処理装置１０が処理する画像は、合成開口レーダによる衛星画像に限定されず、いかなる画像であってもよい。
上記画像処理装置１０は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。そして、画像処理装置１０は、図１に示すように、差分画像生成部１１、二値画像生成部１２、候補画素抽出部１３、移動体検出部１４、を備える。差分画像生成部１１、二値画像生成部１２、候補画素抽出部１３、移動体検出部１４のそれぞれの機能は、演算装置が記憶装置に格納された各機能を実現するためのプログラムを実行することにより、実現することができる。また、画像処理装置１０は、注目画像記憶部１５、背景画像記憶部１６、差分画像記憶部１７、地理情報記憶部１８、を備える。注目画像記憶部１５、背景画像記憶部１６、差分画像記憶部１７、地理情報記憶部１８は、記憶装置により構成される。以下、各構成について詳述する。
上記注目画像記憶部１５は、移動体である船舶を検出する対象となる領域（対象領域）である海上の画像である注目画像（対象画像）を記憶している。注目画像は、例えば、図２上図に示すような合成開口レーダによる衛星画像であり、主に海上を撮影した画像であるが、海上に接した陸地及び当該陸地に設置された陸上物も含まれる。なお、注目画像における画素の輝度値は、主に、陸地及び陸上物や船舶が高輝度値となり、海上である水域は低輝度値となる。なお、注目画像は、衛星画像であることから、衛星の軌道や撮影装置の設定などの情報に基づく地球上における緯度・経度といった位置情報が関連付けられている。
上記背景画像記憶部１６は、上記注目画像と同様に合成開口レーダによる衛星画像であり、図２中央図に示すように、注目画像の対象領域に対応する領域、つまり、対象領域とほぼ同一の領域である海上を撮影した画像である背景画像（対応画像）を記憶している。特に、背景画像は、海上といった対象領域に、当該領域内を移動する船舶が存在していないときの撮影画像である。このため、背景画像は、対象領域に船舶が存在しないとされる時間帯に撮影された画像であったり、あるいは、過去の複数の対象領域の画像をもとに船舶である移動体を取り除く画像処理を実施した画像にて構成される。例えば、背景画像は、後述するように、過去に対象領域を撮影した複数の撮影画像の位置合わせを行い、画素ごとに最小値を選択することで、船舶と判定されうる高輝度値の画素を取り除く処理が行われ、生成される。なお、背景画像は、衛星画像そのものあるいは衛星画像から生成されたものであるため、衛星の軌道や撮影装置の設定などの情報に基づく地球上における緯度・経度といった位置情報が関連付けられている。
上記差分画像記憶部１７は、上記注目画像と上記背景画像との差分を表す差分画像を記憶する。具体的に、差分画像は、後述するように、注目画像と背景画像との相互に対応する画素の輝度値の差分を新たな画素値として生成される画像である。このため、差分画像は、例えば図２下図に示すように、注目画像において背景画像に対して輝度値の変化がある箇所が高輝度値となり、このため、特に、移動体が背景画像には存在していないが注目画像には存在している箇所が、周囲に対して高輝度値で表される画像となる。なお、差分画像は、衛星画像である注目画像と背景画像から生成されるものであるため、衛星の軌道や撮影装置の設定などの情報に基づく地球上における緯度・経度といった位置情報が関連付けられている。
上記地理情報記憶部１８は、上記注目画像と上記背景画像とが撮影される対象領域の地図情報を記憶する。特に、地図情報は、対象領域の陸地の位置情報を含み、例えば、陸地の地球上における緯度・経度といった位置情報を含む。
上記差分画像生成部１１（画像生成手段）は、注目画像記憶部１５から船舶を検出する処理の対象となる所定時刻に撮影された注目画像を読み出すと共に、背景画像記憶部１６から背景画像を読み出し、注目画像と背景画像とから差分画像を生成して、差分画像記憶部１７に記憶する。例えば、差分画像生成部１１は、図２上図に示す注目画像と、図２中央図に示す背景画像と、を位置情報や画像内の地形の類似度などに基づいて位置合わせし、相互に対応する画素の輝度値の差分を算出する。そして、差分画像生成部１１は、かかる差分を新たな画素値として、図２下図に示すような差分画像を生成する。これにより、生成される差分画像は、注目画像において背景画像に対して輝度値の変化がある箇所、つまり、特に移動体の箇所が、周囲に対して高輝度値で表される画像となる。ただし、差分画像は、上記以外の方法で生成されてもよい。例えば、衛星によって同一軌道で撮影されていない注目画像と背景画像との組み合わせを用いる場合には、軌道ごとの画像上の歪み方の違いを除いた変化を抽出できるような技術を適用して、注目画像と背景画像との位置合わせを行い、差分画像を生成してもよい。
なお、差分画像生成部１１は、差分画像の生成に用いる背景画像を生成する機能を有していてもよい。この場合、差分画像生成部１１は、予め背景画像記憶部１６に記憶されている過去の複数の対象領域の撮影画像を取得し、これら複数の撮影画像を位置情報や画像内の地形の類似度などに基づいて位置合わせを行い、画素ごとに最小値を選択することで船舶と判定されうる高輝度値の画素を取り除く処理を行って、背景画像を生成する。但し、背景画像はいかなる方法で生成されてもよい。
上記二値画像生成部１２（検出手段）は、上述した注目画像、背景画像、差分画像を、それぞれ二値化する処理を行う。このとき、二値画像生成部１２は、各画像において二値化する際の輝度値の閾値を決定する。以下では、まず、二値画像生成部１２による閾値設定処理について説明する。
二値画像生成部１２は、まず、地理情報記憶部１８に記憶されている地理情報を用いて、注目画像上における水域（特定領域）を設定する。具体的に、二値画像生成部１２は、注目画像に含まれる位置情報と、陸地の位置情報を含む地理情報とから、注目画像上における陸地の位置を表す陸地領域（除外領域）を特定する。そして、二値画像生成部１２は、陸地領域の水域に隣接する陸地の縁を、さらに水域側に所定距離だけ広げた拡張陸地領域（拡張除外領域）を設定する。例えば、二値画像生成部１２は、注目画像において２０ピクセルほど、つまり、対象領域において２０ｍほど、陸地領域の水域に隣接する縁を水域側に拡張して、拡張陸地領域を設定する。そして、二値画像生成部１２は、注目画像全体の対象領域から拡張陸地領域を除外して、残りの領域を水域として設定する。これにより、二値画像生成部１２は、図３上図の点線で囲う領域で示すように、注目画像上に水域を設定する。
また、二値画像生成部１２は、上述同様に、図３中央図の点線で囲う領域で示すように、背景画像に水域を設定し、図３下図の点線で囲う領域で示すように、差分画像に水域を設定する。以上のようにすることで、上述した陸地領域（除外領域）の精度では当該陸地領域に陸上物が完全に包含されていなかった場合であっても、陸地に隣接して位置する所定領域の水域が拡張陸地領域として除外される。このため、陸地に設置されるような桟橋やクレーンなどの陸上物を除外した水域を設定することができる。但し、二値画像生成部１２は、必ずしも上述した拡張陸地領域を設定して水域を設定することに限定されず、単に陸地領域を対象領域から除外して水域を設定してもよく、他の方法で水域を設定してもよい。
続いて、二値画像生成部１２は、注目画像、背景画像、差分画像にそれぞれ設定した水域の画素の輝度値の分布を生成し、かかる分布から、二値化する際の輝度値の閾値を設定する。具体的に、二値画像生成部１２は、注目画像については、まず、図３上図の点線で囲う水域として設定した領域内の全ての画素の輝度値の分布を生成する。このとき、二値画像生成部１２は、例えば、輝度値の分布を何らかの関数に近似することによって、画素の輝度値の分布を生成する。そして、二値画像生成部１２は、生成した分布から、注目画像を二値化する輝度値の閾値を設定する。特に、二値画像生成部１２は、注目画像内の水域において、水域であると考えられる海上の輝度値と、水域に存在する物体と考えられる輝度値と、を切り分けられるような輝度値の閾値を設定する。そして、二値画像生成部１２は、注目画像について設定した閾値を用いて、注目画像全体における各画素の輝度値を二値化した二値画像（変換画像）を生成する。これにより、二値画像生成部１２は、注目画像から、図４上図に示すような二値画像を生成する。
そして、二値画像生成部１２は、背景画像と差分画像とについても、それぞれ注目画像に対して行った処理と同様の処理を行い、それぞれの二値画像を生成する。具体的に、二値画像生成部１２は、背景画像について、図３中央図の点線で囲う水域として設定した領域内の全ての画素の輝度値の分布を生成し、かかる分布から、背景画像を二値化する輝度値の閾値を設定し、かかる閾値を用いて、背景画像から、図４中央図に示すような二値画像を生成する。このとき、二値画像生成部１２は、背景画像内の水域において、水域であると考えられる海上の輝度値と、水域に存在する物体と考えられる輝度値と、を切り分けられるような輝度値の閾値を設定する。また、二値画像生成部１２は、差分画像について、図３下図の点線で囲う水域として設定した領域内の全ての画素の輝度値の分布を生成し、かかる分布から、差分画像を二値化する輝度値の閾値を設定し、かかる閾値を用いて、差分画像から、図４下図に示すような二値画像を生成する。このとき、二値画像生成部１２は、差分画像内の水域において、水域であると考えられる海上の輝度値と、水域に存在する物体と考えられる輝度値と、を切り分けられるような輝度値の閾値を設定する。これにより、差分画像の二値画像は、注目画像と背景画像とで輝度値に変化がない画素と変化がある画素、つまり、水域であると考えられる画素と水域に存在する物体とかんがえられる画素、を区別可能な二値画像となる。
上記候補画素抽出部１３（検出手段）は、上述したように生成した、注目画像、背景画像、差分画像のそれぞれの二値画像を用いて、船舶候補となる画素を抽出する。このとき、候補画素抽出部１３は、各二値画像において、各画素が水域（特定領域）であるか否かを二値画像毎にそれぞれ判定し、二値画像毎の判定結果に基づいて船舶候補となる画素を抽出する。例えば、候補画素抽出部１３は、着目した画素が、注目画像の二値画像では水域ではない、背景画像の二値画像では水域である、差分画像の二値画像では、水域ではない、つまり、画素値に変化がある、ことを満たす場合に、かかる画素を船舶候補となる画素として抽出する。これにより、例えば、図５の点線の矩形で囲った領域の画素が、船舶候補として抽出されることとなる。
上記移動体検出部１４（検出手段）は、上述したように船舶候補として抽出した画素に基づいて、注目画像上に位置する船舶である移動体を検出する。例えば、移動体検出部１４は、船舶候補として抽出した画素間の距離に基づいて、複数の画素にて構成される図形を成形する。一例として、移動体検出部１４は、船舶候補として抽出した画素同士が相互に隣接するか一定の距離の範囲内に位置する場合に、これらの画素の集合を１つの図形として成形する。そして、移動体検出部１４は、例えば、成形した図形と、予め用意された船舶の形状を表すテンプレートと、を比較して、成形した図形がテンプレートと略同一であると判定した場合に、かかる成形した図形を船舶であるとして検出する。そして、移動体検出部１４は、図６に示すように、注目画像上において、実線の矩形で囲った白色の図形が船舶であることを検出する。なお、一つの図形として成形する画素の集合の判定基準は、多様な船舶の大きさに合わせて複数設定されていてもよい。
［動作］
次に、上述した画像処理装置１０の動作を、主に図７のフローチャートを参照して説明する。まず、画像処理装置１０は、事前に撮影した過去の複数の対象領域の画像を背景画像記憶部１６に記憶しており、船舶を検出する対象領域を撮影した注目画像を注目画像記憶部１５に記憶している。また、画像処理装置１０は、対象領域の陸地の位置情報を含む地理情報を地図情報記憶部１８に記憶している。
まず、画像処理装置１０は、予め背景画像記憶部１６に記憶されている過去の複数の対象領域の撮影画像を取得する。そして、画像処理装置１０は、これら複数の撮影画像を位置情報に基づいて位置合わせを行い、画素ごとに最小値を選択することで船舶と判定されうる高輝度値の画素を取り除く処理を行って、背景画像を生成し、背景画像記憶部１６に記憶する（ステップＳ１）。例えば、画像処理装置１０は、図２中央図に示すような背景画像を生成する。なお、背景画像を生成する処理は無くてもよく、予め船舶といった移動体が存在しないと判定される画像を背景画像として記憶していてもよい。
続いて、画像処理装置１０は、注目画像記憶部１５から船舶を検出する処理の対象となる所定時刻に撮影された図２上図に示すような注目画像を読み出すと共に、背景画像記憶部１６から図２中央図に示すような背景画像を読み出す。そして、画像処理装置１０は、注目画像と背景画像とから、相互に対応する画素の輝度値の差分を算出し、かかる差分を新たな画素値として差分画像を生成して、差分画像記憶部１７に記憶する（ステップＳ２）。例えば、画像処理装置１０は、図２下図に示すような差分画像を生成する。
続いて、画像処理装置１０は、上述した注目画像、背景画像、差分画像のそれぞれに水域を設定する（ステップＳ３）。例えば、画像処理装置１０は、注目画像については、地理情報記憶部１８に記憶されている地理情報を用いて、注目画像上における陸地の位置を表す陸地領域を特定し、かかる陸地領域の水域に隣接する縁をさらに水域側に所定距離だけ広げた拡張陸地領域を設定する。そして、画像処理装置１０は、注目画像全体の対象領域から拡張陸地領域を除外して、残りの領域を水域として設定する。これにより、画像処理装置１０は、例えば、図３上図の点線で囲う領域で示すように、注目画像上に水域を設定する。そして、画像処理装置１０は、上述同様に、背景画像、差分画像にも、それぞれ図３中央図の点線、図３下図の点線に示すように水域を設定する。
続いて、画像処理装置１０は、注目画像、背景画像、差分画像にそれぞれ設定した水域毎に、当該水域の画素の輝度値の分布を生成する（ステップＳ４）。例えば、画像処理装置１０は、輝度値の分布を何らかの関数に近似することによって、画素の輝度値の分布を生成する。そして、画像処理装置１０は、注目画像、背景画像、差分画像について生成したそれぞれの分布から、各画像をそれぞれ二値化する際の輝度値の閾値を設定する（ステップＳ５）。例えば、画像処理装置１０は、注目画像、背景画像、差分画像のそれぞれについて、水域であると考えられる海上の輝度値と、水域に存在する物体と考えられる輝度値と、を切り分けられるような輝度値の閾値を設定する。なお、差分画像については、注目画像と背景画像とで輝度値に変化がない画素と変化がある画素、を切り分けられるような輝度値の閾値を設定するともいえる。
そして、画像処理装置１０は、注目画像、背景画像、差分画像を、それぞれについて設定した閾値を用いて、各画素の輝度値を二値化した二値画像を生成する（ステップＳ６）。これにより、画像処理装置１０は、注目画像、背景画像、差分画像のそれぞれから、図４上図、図４中央図、図４下図にそれぞれに示すような二値画像を生成する。
続いて、画像処理装置１０は、上述したように生成した、注目画像、背景画像、差分画像のそれぞれの二値画像を用いて、船舶候補となる画素を抽出する（ステップＳ７）。例えば、画像処理装置１０は、各二値画像において、各画素が水域であるか否かを二値画像毎にそれぞれ判定し、二値画像毎の判定結果に基づいて船舶候補となる画素を抽出する。本実施形態では、特に、画像処理装置１０は、着目した画素が、注目画像の二値画像では水域ではない、背景画像の二値画像では水域である、差分画像の二値画像では、水域ではない、つまり、画素値に変化がある、ことを満たす場合に、かかる画素を船舶候補となる画素として抽出する。これにより、例えば、図５の点線の矩形で囲った領域の画素が、船舶候補として抽出されることとなる。
その後、画像処理装置１０は、上述したように船舶候補として抽出した画素に基づいて、注目画像上に位置する船舶である移動体を検出する（ステップＳ８）。例えば、画像処理装置１０は、船舶候補として抽出した画素間の距離に基づいて、複数の画素にて構成される図形を成形し、かかる図形がテンプレートなどの基準を満たす場合に、船舶として検出する。例えば、画像処理装置１０は、図６に示すように、注目画像上において、実線の矩形で囲った白色の図形が船舶であることを検出する。
以上のように、本実施形態では、船舶である移動体を検出する対象となる対象画像と、背景画像と、これらの差分画像と、を用いることで、陸地や陸上物の影響を抑制し、精度よく船舶を検出することができる。特に、本実施形態では、対象画像と背景画像と差分画像との二値画像を用いたり、対象画像と背景画像と差分画像とにそれぞれ設定した水域の輝度値分布を用いて二値化したり、このとき拡張した陸地を取り除いた水域を設定することで、より精度よく船舶を検出することができる。
ここで、上記では、画像処理装置１０は、注目画像に出現した船舶を検出する場合を例示したが、上述した候補画素抽出部１３において、船舶候補として画素を抽出する基準を変更することで、様々な船舶の検出に対応することができる。例えば、候補画素抽出部１３において以下の容易に候補画素を抽出する基準を変更することで、背景画像から消失した船舶、つまり、背景画像では停泊していた船舶が注目画像では消失した船舶、を検出することも可能である。この場合、候補画素抽出部１３は、着目した画素が、注目画像の二値画像では水域である、背景画像の二値画像では水域ではない、差分画像の二値画像では、水域ではない、つまり、画素値に変化がある、ことを満たす場合に、かかる画素を消失した船舶の候補となる画素として抽出する。
また、画像処理装置１０は、水域である海上の船舶を検出することに限らず、いかなる領域において、いかなる移動体を検出することにも対応することができる。例えば、画像処理装置１０は、飛行場といった領域を撮影して、航空機といった移動体を検出してもよい。この場合、まず、上述した水域（特定領域）を、舗装された地面、として置き換える。つまり、上述した二値画像生成部１２は、注目画像、背景画像、差分画像から、図３の点線で示す水域に代わって、舗装された地面の領域を設定する。そして、かかる舗装された地面の領域の輝度値の分布を生成し、二値化する際の閾値を決定し、注目画像、背景画像、差分画像の二値画像をそれぞれ生成する。そして、上述した候補画素抽出部１３は、着目した画素が、注目画像の二値画像では舗装地面ではない、背景画像の二値画像では舗装地面である、差分画像の二値画像では、舗装地面ではない、つまり、画素値に変化がある、ことを満たす場合に、かかる画素を航空機の候補となる画素として抽出する。
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図８乃至図１０を参照して説明する。図８乃至図９は、実施形態２における画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図１０は、画像処理装置の動作を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、上述した実施形態で説明した画像処理装置及び画像処理方法の構成の概略を示している。
まず、図８を参照して、本実施形態における画像処理装置１００のハードウェア構成を説明する。画像処理装置１００は、一般的な情報処理装置にて構成されており、一例として、以下のようなハードウェア構成を装備している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ１０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群１０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
そして、画像処理装置１００は、プログラム群１０４をＣＰＵ１０１が取得して当該ＣＰＵ１０１が実行することで、図９に示す画像生成手段１２１と検出手段１２２とを構築して装備することができる。なお、プログラム群１０４は、例えば、予め記憶装置１０５やＲＯＭ１０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ１０１がＲＡＭ１０３にロードして実行する。また、プログラム群１０４は、通信ネットワーク１１１を介してＣＰＵ１０１に供給されてもよいし、予め記憶媒体１１０に格納されており、ドライブ装置１０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ１０１に供給してもよい。但し、上述した画像生成手段１２１と検出手段１２２とは、かかる手段を実現させるための専用の電子回路で構築されるものであってもよい。
なお、図８は、画像処理装置１００である情報処理装置のハードウェア構成の一例を示しており、情報処理装置のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、情報処理装置は、ドライブ装置１０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。
そして、画像処理装置１００は、上述したようにプログラムによって構築された画像生成手段１２１と検出手段１２２との機能により、図１０のフローチャートに示す画像処理方法を実行する。
図１０に示すように、画像処理装置１００は、
移動体を検出する対象となる領域の画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域の他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成し（ステップＳ１０１）、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する（ステップＳ１０２）、
という処理を実行する。
本発明は、以上のように構成されることにより、移動体を検出する対象となる対象画像と、背景画像と、これらの差分画像と、を用いることで、移動体が移動しうる場所とは異なる領域やかかる領域に存在する物体の影響を抑制し、精度よく移動体を検出することができる。
なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、上述した画像生成手段１２１と検出手段１２２との機能のうちの少なくとも一以上の機能は、ネットワーク上のいかなる場所に設置され接続された情報処理装置で実行されてもよく、つまり、いわゆるクラウドコンピューティングで実行されてもよい。
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における画像処理方法、画像処理装置、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
（付記１）
移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成し、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する、
画像処理方法。
（付記２）
付記１に記載の画像処理方法であって、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域内から予め定められた基準により特定されるそれぞれの特定領域内の画素の輝度値に基づいて、前記移動体を抽出する、
画像処理方法。
（付記３）
付記２に記載の画像処理方法であって、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域内から予め定められた基準により特定される除外領域をさらに広げた拡張除外領域を設定し、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域から前記拡張除外領域を除外した残りの領域をそれぞれの前記特定領域とする、
画像処理方法。
（付記４）
付記２又は３に記載の画像処理方法であって、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について当該特定領域内の画素の輝度値の分布を生成し、それぞれの前記特定領域について生成した前記分布に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理方法。
（付記５）
付記４に記載の画像処理方法であって、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について生成した前記分布に基づいて、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれについて前記特定領域を検出可能な画像である変換画像をそれぞれ生成し、それぞれ生成した前記変換画像に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理方法。
（付記６）
付記５に記載の画像処理方法であって、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について生成した前記分布に基づいて、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれを二値化する輝度値の閾値をそれぞれ設定し、当該閾値を用いて前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とを二値化した前記変換画像をそれぞれ生成し、それぞれ生成した前記変換画像に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理方法。
（付記７）
付記５又は６に記載の画像処理方法であって、
前記変換画像のそれぞれに基づいて、当該各変換画像内の画素が前記特定領域であるか否かを判定し、判定結果に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理方法。
（付記８）
付記５乃至７のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記変換画像のそれぞれに基づいて、前記対象画像においては前記特定領域ではなく、前記対応画像においては前記特定領域であり、前記差分画像においては輝度値の変化がある、と判定される画素を検出し、当該検出した画素に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理方法。
（付記９）
付記２乃至８のいずれかに記載の画像処理方法であって、
前記特定領域は、水域である、
画像処理方法。
（付記１０）
移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成する画像生成手段と、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する検出手段と、
を備えた画像処理装置。
（付記１１）
付記１０に記載の画像処理装置であって、
前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域内から予め定められた基準により特定されるそれぞれの特定領域内の画素の輝度値に基づいて、前記移動体を抽出する、
画像処理装置。
（付記１２）
付記１１に記載の画像処理装置であって、
前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域内から予め定められた基準により特定される除外領域をさらに広げた拡張除外領域を設定し、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域から前記拡張除外領域を除外した残りの領域をそれぞれの前記特定領域とする、
画像処理装置。
（付記１３）
付記１１又は１２に記載の画像処理装置であって、
前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について当該特定領域内の画素の輝度値の分布を生成し、それぞれの前記特定領域について生成した前記分布に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理装置。
（付記１４）
付記１３に記載の画像処理装置であって、
前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について生成した前記分布に基づいて、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれについて前記特定領域を検出可能な画像である変換画像をそれぞれ生成し、それぞれ生成した前記変換画像に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理装置。
（付記１５）
付記１４に記載の画像処理装置であって、
前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について生成した前記分布に基づいて、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれを二値化する輝度値の閾値をそれぞれ設定し、当該閾値を用いて前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とを二値化した前記変換画像をそれぞれ生成し、それぞれ生成した前記変換画像に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理装置。
（付記１６）
付記１４又は１５に記載の画像処理装置であって、
前記検出手段は、前記変換画像のそれぞれに基づいて、当該各変換画像内の画素が前記特定領域であるか否かを判定し、判定結果に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理装置。
（付記１７）
付記１４乃至１６のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記検出手段は、前記変換画像のそれぞれに基づいて、前記対象画像においては前記特定領域ではなく、前記対応画像においては前記特定領域であり、前記差分画像においては輝度値の変化がある、と判定される画素を検出し、当該検出した画素に基づいて前記移動体を抽出する、
画像処理装置。
（付記１８）
情報処理装置に、
移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成する画像生成手段と、
前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する検出手段と、
を実現させるためのプログラムを記憶したコンピュータにてより取り可能な記憶媒体。
１０ 画像処理装置
１１ 差分画像生成部
１２ 二値画像生成部
１３ 候補画素抽出部
１４ 移動体検出部
１５ 注目画像記憶部
１６ 背景画像記憶部
１７ 差分画像記憶部
１８ 地理情報記憶部
１００ 画像処理装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ プログラム群
１０５ 記憶装置
１０６ ドライブ装置
１０７ 通信インタフェース
１０８ 入出力インタフェース
１０９ バス
１１０ 記憶媒体
１１１ 通信ネットワーク
１２１ 画像生成手段
１２２ 検出手段

Claims (8)

  1. 移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成する画像生成手段と、
    前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する検出手段と、
    を備え、
    前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域内から予め定められた基準により特定されるそれぞれの特定領域内の画素の輝度値に基づいて、前記移動体を抽出する際に、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について当該特定領域内の画素の輝度値の分布を生成し、それぞれの前記特定領域について生成した前記分布に基づいて、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれについて前記特定領域を検出可能な画像である変換画像をそれぞれ生成し、それぞれ生成した前記変換画像に基づいて前記移動体を抽出する、
    画像処理装置。
  2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
    前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域内から予め定められた基準により特定される除外領域をさらに広げた拡張除外領域を設定し、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域から前記拡張除外領域を除外した残りの領域をそれぞれの前記特定領域とする、
    画像処理装置。
  3. 請求項１又は２に記載の画像処理装置であって、
    前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について生成した前記分布に基づいて、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれを二値化する輝度値の閾値をそれぞれ設定し、当該閾値を用いて前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とを二値化した前記変換画像をそれぞれ生成し、それぞれ生成した前記変換画像に基づいて前記移動体を抽出する、
    画像処理装置。
  4. 請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
    前記検出手段は、前記変換画像のそれぞれに基づいて、当該各変換画像内の画素が前記特定領域であるか否かを判定し、判定結果に基づいて前記移動体を抽出する、
    画像処理装置。
  5. 請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置であって、
    前記検出手段は、前記変換画像のそれぞれに基づいて、前記対象画像においては前記特定領域ではなく、前記対応画像においては前記特定領域であり、前記差分画像においては輝度値の変化がある、と判定される画素を検出し、当該検出した画素に基づいて前記移動体を抽出する、
    画像処理装置。
  6. 請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置あって、
    前記特定領域は、水域である、
    画像処理装置。
  7. 移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成し、
    前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出し、
    さらに、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域内から予め定められた基準により特定されるそれぞれの特定領域内の画素の輝度値に基づいて、前記移動体を抽出する際に、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について当該特定領域内の画素の輝度値の分布を生成し、それぞれの前記特定領域について生成した前記分布に基づいて、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれについて前記特定領域を検出可能な画像である変換画像をそれぞれ生成し、それぞれ生成した前記変換画像に基づいて前記移動体を抽出する、
    画像処理方法。
  8. 情報処理装置に、
    移動体を検出する対象となる領域を含む画像である対象画像と、当該対象画像の領域に対応する領域を含む他の画像である対応画像と、の差分を表す差分画像を生成する画像生成手段と、
    前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とに基づいて、前記対象画像から前記移動体を検出する検出手段と、
    を実現させると共に、
    前記検出手段は、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる領域内から予め定められた基準により特定されるそれぞれの特定領域内の画素の輝度値に基づいて、前記移動体を抽出する際に、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれに含まれる前記特定領域について当該特定領域内の画素の輝度値の分布を生成し、それぞれの前記特定領域について生成した前記分布に基づいて、前記対象画像と前記対応画像と前記差分画像とのそれぞれについて前記特定領域を検出可能な画像である変換画像をそれぞれ生成し、それぞれ生成した前記変換画像に基づいて前記移動体を抽出する、
    ことを実現させるためのプログラム。
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