JPH04504921A - 実時間画像修正方法 - Google Patents
実時間画像修正方法Info
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
実時間画像修正方法
本発明は、静止衛星から送られる画像を実時間で修正する方法に関する。
現在軌道上にある静止気象衛星(地球の赤道から約36,000km離れた軌道
を有し、かつ、軌道周期が24時間であるために常に、地球上の同一地点の上空
にあって静止しているように見える衛星)は、ヨーロッパの衛星メテオサット(
METEOSATI 、アメ!jカの衛星ボーズl:GOEs) 、B本の衛星
ジ−エムニスCGMS)であり、それらは気象画像の撮影に利用されている。こ
れらの衛星はすべて、地球を走査するために互いに同一の原理を利用しており、
すなわちその原理においては、データのラインが、各衛星がそれの縦軸であって
地球の北−雨(N−S)軸に平行に保たれるものの回りに自転することによって
作成される。
しかし、地球に対して完全に静止しているとみなし得るような静止衛星は存在し
ない。衛星の軌道、姿勢、自転速度および走査開始点はすべて、理想値に対して
終始変動するからである。そのため、画像は、理想的な状!’!(すなわち、衛
星か完全に安定している状態)の下で撮影されるはずである基準画像から歪んだ
ものとなる。
このような状況ゆえ、画像の歪みを正確に決定し、衛星から送信されて地球で受
信された画像に関するデータをその利用前に修正することが必要となる。
前述の各衛星については、そのような修正は地球の完全な像が受信された後にに
しか行うことかできない。そのため、特にメテオサット等の衛星については、修
正された画像が利用者の手に渡るのが遅れる。この遅れは、画像のうち地球の南
半球に対応する部分で40分はど、ヨーロッパに対応する部分で20分はどにな
る。その程度の遅れは、気象関係者か一週間までの期間で通常の天気予報を行な
うべく画像を利用する場合には理論的には許容できるか、2時間後までの推定に
より得られる予報(ときに′ナラキャスティングと呼ばれるもの。B、バットリ
ック(Battrick)とE、ロルフエ(Rolfe )により、スウェーデ
ンのノルチェビングにおいて1984年9月3〜7日に編集された”ナラキャス
ティングに関する第2回国際シンポジウム報告”の序論におけるに、 A、ブラ
ウニング(Browning)による定義を参照)を伴う気象の詳細な説明を行
う場合には、その遅れは全く許容できない。
本発明に最も近い先行技術は、ヨーロッパのメテオサット衛星に関するものであ
り、この衛星は、自身の軸の回りに自転することによって安定させられ、地球の
画像1枚を30分ごとに撮影する。受信された画像の間の30分という周期は”
スロット“と呼ばれる。4枚の画像が同時に撮影され、1枚は赤外バンド、2枚
は可視バンド、そして残る1枚は水蒸気バンドで撮影される。望遠鏡(tele
scOp)か南−北(S−N)方向に18°走査させられることにより、25分
間で、2,500本のラインから成る地球全体の走査−回か行なわれる。熱赤外
画像と水蒸気画像とをそれぞれ構成する2、500本のラインの各々は2,50
0個の画素を持つ。一方、個々の可視チャンネルは、各々5,000個の画素か
ら成る2、500本のラインを持ち、2個の可視チャンネルはそれぞれ、互い違
いの画像ラインをルックしつつ同時に作動させられるため、全体で5.000本
の可視データが得られ、1枚の可視画像が5,000X5,000個の画素から
成るものとされる。
画像データは、データ アクイジション テレコマンド アンド トラッキング
ステーション(DATTS)で受信され、そこから、ドイツのダルムシュタッ
トにあるヨーロッパ スペース オペレーション センタ(ESOC)のメテオ
サット 地上 コンピュータ システム(MGC3)に送信される。
ヨーロッパのメテオサット衛星システムは、1977年12月9日からサービス
を開始している。メテオサットは赤道上の経度0(グリニッジ)の上空にある。
それの画像システムは常に地球表面の約3分の1をカバーする。放射計が25分
間で地球を”サンプル”し、生画像を出力する。ミラーシステムは放射線を3個
のスペクトルバンドに分割し、対応する3個の検出器に入射させる。すなわち、
3個の検出器の一つは、光(500〜1.000nm)を感知し、もう1つは、
10.500〜12,500nmの範囲の赤外放射線(熱放射線)を感知し、3
番目は、同様に赤外放射線ではあるか5,700〜7.loonmの範囲(水蒸
気バンド)を感知する。各検出器からの信号は増幅され、フィルタを通され、ア
ナログ信号からデジタル信号に変換され、その後、記憶される(36,000k
mの上空から見える地球は角度にして18°を占める)。
メテオサット衛星のメイン地上ステーションはドイツのフランクフルトの南東に
ある。受信された生画像はそこからケーブルでESOCに送信される。画像はそ
こで処理システムにより、幾何学的に修正され、較正され、評価される。
可視画像は、各々5.000個の点から成る5、000本のラインを有する。
換言すれば、2.500万個の画素を有する。各画素は64段階の異なる輝度を
取り得る。赤外画像は、各々2,500個の点から成る2、500本のラインを
有し、各点は256値にコード化される。そして、水蒸気画像は、赤外画像と同
様に625万個の点を有し、各点は韮6僅にコード化される。 ゛上述の各点〔
画素〕は、可視光で2.5km、赤外線で5kmの解像度に相当する。もっとも
、これら最適値は衛星直下の地球表面(ギニア湾)上で成立する。
生画像は、気象研究上有用なものとなるべく、ダルムシュタットのセンタで種々
の手法で処理され、評価される。メテオサットはまた、選ばれた画像を種々の気
象センタ、研究施設、その他の関連団体に送信するための放送中継としても使用
される。処理された画像がダルムシュタットの地上ステーションから衛星に送信
さ札その衛星により適当な周波数で再送信されるのである。
メテオサットについての更に詳しい情報は、”メテオサット オペレーション・
システムの紹介(ESA−BR32,1987年9月)”や、”メテオサットの
ための画像幾何学モデル”と題する論文(ヴオルフ(Wolff ) 、 ro
t、 J、リモートセンシング、1986年、第6巻、第10号、pp、159
9〜1606)に開示されている。
現在、画像データはライン毎にフロントエンドコンピュータシステムに供給され
て生データとしてディスクメモリに記憶される。このデータは、添付の図面の図
1に示される3つの主工程によって順に処理される。すなわち、それら工程は、
(al 画像システムの幾何学パラメータを決定する工程と、(bl 歪み行列
(すなわち、実画像と基準画像との差)を算出する工程と、(C1歪み行列の情
報に基づいて生画像を修正する工程とである。
上述の3つの工程は、正規な画像を幾何学的に再構成することに関する科学文献
に紹介されている”幾何学的画像処理”に相当する。
修正された画像は、メテオサット衛星を介して、国立の気象予報センタのみなら
ずアマチュアを含む多くの利用者に送信される。
生画像がコンピュータ処理されることにより、スロットに−1に対応する生画像
の幾何学歪みをめるのに必要なパラメータ〔幾何学パラメータ〕か決定される。
この−組のパラメータ(以下、単にPk−1で表す)か、所定数の格子点(本発
明の適用例では26X26)上での幾何学歪みを算出するために利用される。
その場合に、以下の変数〔幾何学パラメータ〕が考慮される。
(i) 衛星の縦軸回りの回転速度(すなわち自転速度)(i i) 衛星の軌
道および姿勢
(由)センサポインティング(3次元座標系における)に関する衛星パラメータ
(iv) 画像中の地球の円板(the Earth disk)の東−西(E
−W)中心(v) 北および南地平線の位置
衛星の自転速度は衛星の計時システムによって計測される。
衛星の軌道と姿勢は、メテオサットのテレメトリデータからオフラインで決定さ
れ、翌日以後の予測かなされる。軌道情報については変更なしで利用される。
テレメトリに基づく姿勢は初期値として使用さね、赤外画像の北および南地平線
か姿勢の高精度化のために利用される。この高精度化は、メテオサットが経済的
理由からスターマツパ(star mapper )のような高性能な姿勢計測
システムを有しておらず、そのため、計測された姿勢は幾何学的処理にとって充
分な精度を持つものではないために、必要となるものである。
生画像中の東および画壇平線は、東−西中心の位置の高精度化を行うために利用
され、一方、北および南地平線は、画像における北および南地平線の位置の高精
度化を行うために利用される。
このようにして高精度化された一組のパラメータPい、は、前述の格子点上での
生画像の歪みを決定するために利用される。各格子点上での歪みのベクトルは、
ライン間方向(N−8方向〕における歪みのベクトルと、画素間方向(E−W方
向〕における歪みのベクトルとの和である。これらの歪みに関する一組の値は、
歪み行列Dk−1として集められる。この行列を正確に決定する方法は、”画像
データおよび軌道情報から抽出される地平線に基づいてメテオサットの画像歪み
の問題を解決する簡単なアプローチ(ヴオルフ2国際シンポジウム報告、スペー
スクラフト フライト ダイナミクス、ダルムシュタット、ドイツ、1981年
5月18〜22B、ESA 5P−160,1981年8月)”と題された論文
、および、同人による前記論文に記載されている。この歪み行列は、前述の格子
点における歪みを内挿(interpolate ) して画像の各画素におけ
る歪みを見つける修正プログラムに入力され、また、この歪みは生画像の各画素
の位置を修正するために利用される。
衛星がその縦軸の回りに自転することによって安定させられるという単純な原理
は、前記幾何学パラメータの精度を高めるために画像データ自体を使用すること
と共同して、そのRMS誤差を2画素未満に抑える。このRMS誤差は所定の基
準点(control points)を基準データと相関させることによって
測定される(ムンドカート地図製作データベース(MUNDOCART Car
tographical Database ) 。
ペトロコンサルタント(Petroconsultants) 、CES社、ケ
ンブリッジ、イギリス参照)。この測定法は、J、アダムソン(Adamson
) 、 G、 W、カー(Kerr)およびG、 H,P、ヤコブズ(Jac
obs)による″メテオサットの画像の修正品質評価(ESAジャーナル、第4
2巻、 pp、467〜482.1988年)″と題された論文に詳細に記載さ
れている。
しかし、現方法を用いる限り、幾何学的画像処理は、地球全体の輪郭が得られた
後でなければ開始することができない(すべての赤外地平線が利用される)。
スロットに−1の画像は、図1に示されるように、スロットにの画像か受信され
ている間に処理される。画像の処理には約6〜8分が必要であり、その後に画像
データがメテオサットの利用者に送信される。その結果、南半球の利用者は自分
たちの地域をカバーする画像を受け取るまでに約40分待たなければならず、一
方、ヨーロッパの利用者は自分たちの地域の画像を受け取るまでに約20分待た
なければならない。
本発明の目的は、静止衛星を次のような衛星にめられる前述の現実的な要求に一
層適正に応え得るものとすることにある。その衛星とは、既知の目的と同様な目
的を有するが、画像歪み修正を実時間で、かつ、衛星への高性能な姿勢検出器の
搭載を必要とすることなく行うことを目的とするものである。
そして、本発明は、地球の自転軸に平行な自転軸を有してその自転軸の回りに自
転させられることによりて安定させられる静止衛星上で用いられ、その衛星の自
転軸の方向において地球を走査することによって地球の像を撮影する放射計測器
から与えられるリモートセンシング画像のデータに対して実時間で、前記放射計
測器の向きを表すボインティングパラメータを含む複数の衛星パラメータを決定
することによって行われる修正を行う実時間画像修正方法であって、偉) 先行
する画像から統計解析により、今回の画像に対して前記修正を行うのに必要なパ
ラメータの値を予測し、
(bl 前記今回の画像が前記走査の方向において分割されるべき複数の生画像
ラインのうち走査開始側に位置する限定数の生画像ラインを読み取り、読み取ら
れた生画像ラインから実時間で、今回の画像における地球の南および北地平線の
うち前記走査開始側に位置する走査開始側地平線の位置を決定し、(C1前記読
み取られた生画像ラインから前記衛星の自転速度を決定し、前記今回の画像の残
りの部分に対応する自転速度の変化を予測し、(dJ 前記決定された走査開始
側地平線の位置を用いることにより、前記衛星からのテレメトリデータに基づい
て決定された衛星の姿勢および前記ボインティングパラメータの精度を向上させ
、
(61前記決定された走査開始側地平線の位置と、地球の極手径を含む幾何学デ
ータとを用いることにより、前記今回の画像における走査終了側地平線の位置お
よび今回の画像の中心の位置を計算し、げ)前記走査開始側地平線の位置決定直
後であって、前記自転速度の決定と、前記衛星の姿勢および前記ボインティング
パラメータの高精度化と、前記走査終了側地平線の位置および前記今回の画像の
中心の位置の計算との終了後に、それら走査開始側地平線の位置、自転速度、衛
星の姿勢、ボインティングパラメータ。
走査終了側地平線の位置および今回の画像の中心の位置を用いることにより、今
回の画像と基準画像との差を規定する歪み行列をめ、回の画像を修正することを
要旨とする。
本発明の望ましい実施態様としては、前記放射計測器を、ヨーロッパのメテオサ
ット衛星に搭載されている放射計を含むものとすることができる。
本発明は添付の図面の図2を参照しつつ為された以下の記載からよりよく理解さ
れるであろう。図2は本発明方法を示すブロック図であり、本発明と図1に模型
的に示された先行技術との相違を明瞭に示している。
本発明の実時間画像修正方法は、本発明のシステムにおける幾何学的画像処理も
また次の3つの工程に基づくものであるため、現システムといくつかの点で共通
する。3つの工程とは、
(i) パラメータ〔幾何学パラメータ〕の決定工程(ii) 歪み行列の決定
工程
(iii) 修正工程
である。
図2はこの実時間修正におけるデータの流れを図で表している。図1と図2との
対応関係は極めて明瞭であるので、特に説明は要しないであろう。すなわち、図
2のブロック11,2°、3”、4°は図1のブロック1. 2. 3. 4に
それぞれ対応し、シリンダ5°〜7°と5〜7はそれぞれディスクメモリに対応
しているのである。
衛星パラメータ〔幾何学パラメータ〕に影響を及ぼす要因のほとんどが完全に周
期的なものであるとすれば、今回のスロットに対応する歪み行列はそれに先行す
るスロットについて決定された情報の統計解析のみに基づいて算出できるとする
のが論理的であろう。しかしながら、本出願人は、そのようなシステムでは充分
な精度が得られないことを経験上知っている。
本発明における実時間修正は、先行するスロットについて作成されたパラメータ
の統計解析に基づいて推定され得るパラメータと、今回のデータから決定され得
るパラメータとを組み合わせる新規な手法を採用する。
このように、推定(外挿)されたパラメータと測定されたパラメータとを組み合
わせる場合にのみ充分な精度か確保される。
以下に説明する方法は、地球の、南から北に向かう走査に基づくものであるが、
本発明に係る方法は、北から南に向かって走査する衛星放射計測器にも適用でき
る。
一組のパラメータP、の実時間推定方法は、画像Kについてスロットにの開始後
直ちに行なわれる。この時点では、本発明の修正スキームで使用される東、西。
北の地平線の位置はまだ取得されていない。もっとも、少なくともいくつかの画
像データが現に両地平線を含まないうちは、画像データを修正して送信すること
は有益でないことか判っている。そこで、両地平線の位置がパラメータ〔幾何学
パラメータ〕の精度を高めるために使用され得る。このことは、修正開始前には
、両地平線の位置が計測され得ることに加えて、東−画壇平線の位置が決定され
得ることを意味する。さらに、このことは、衛星の軸回りの自転速度のずれか、
最初のいくつかの画像ラインにおけるタイミング情報から決定され得るという利
点を生じさせる。
このような状況の下、この時点でまだ決定されていないパラメータは、画像内に
おける北地平線の位置に加えて、高精度化された姿勢および高精度化された放射
計測器ポインティングパラメータのみである。
しかし、姿勢の精度および放射計測器ボインティングパラメータの一つの精度は
両地平線のみを用いて向上させられ得る。さらに、他のボインティングパラメー
タは1スロツトの間一定であると仮定することが可能であり、このことは、他の
ボインティングパラメータは前回の画像について同じであり得ることを意味する
。そして、北地平線の位置が、今回の画像における両地平線の位置と、衛星の位
置と、地球の極手径を含む幾何学データと、ボインティングパラメータとを用い
て予測され得る。
衛星の軸回りの自転変動は、カルマンフィルタ(A、ゲルブ(Galb) 、“
応用最適推定(Applied optiml estimation) ’
、 M I Tブレス、1974年、参照)という名称で知られる適当なアルゴ
リズムの一部を成す一次微分方程式を用いて考慮することかできる。
本出願人は、歪み行列を算出しまたパラメータを推定するシステムの試作機を開
発し、数か月にわたってテストしたところ、本方法の精度および質の高さが証明
された。このテストは、メテオサットを比較の基礎として考慮しつつ行った。
本発明の方法は、道路および航空交通管理において必要とされる即時気象予報に
適用することができる。
国際調査報告
Claims (2)
- 1.地球の自転軸に平行な自転軸を有してその自転軸の回りに自転させられるこ とによって安定させられる静止衛星上で用いられ、その衛星の自転軸の方向にお いて地球を走査することによって地球の像を撮影する放射計測器から与えられる リモートセンシング画像のデータに対して実時間で、前記放射計測器の向きを表 すポインティングパラメータを含む複数の衛星パラメータを決定することによっ て行われる修正を行う実時間画像修正方法であって、(a)先行する画像から統 計解析により、今回の画像に対して前記修正を行うのに必要なパラメータの値を 予測し、 (b)前記今回の画像が前記走査の方向において分割されるべき複数の生画像ラ インのうち走査開始側に位置する限定数の生画像ラインを読み取り、読み取られ た生画像ラインから今回の画像における地球の南および北地平線のうち前記走査 開始側に位置する走査開始側地平線の位置を決定し、(c)前記読み取られた生 画像ラインから前記衛星の自転速度を決定し、前記今回の画像の残りの部分に対 応する自転速度の変化を予測し、(d)実時間で決定された走査開始側地平線の 情報を用いることにより、前記衛星からのテレメトリデータに基づいて決定され た衛星の姿勢および前記ポインティングパラメータの精度を向上させ、 (e)前記決定された走査開始側地平線の位置と、地球の極半径を含む幾何学デ ータとを用いることにより、前記今回の画像における走査終了側地平線の位置お よび今回の画像の中心の位置を計算し、(f)前記走査開始側地平線の決定後に 前記今回の画像と基準画像との差を規定する歪み行列を求め、 (g)その歪み行列を用いて前記今回の画像を実時間で修正することを特徴とす る実時間画像修正方法。
- 2.前記放射計測器が、ヨーロッパのメテオサット衞星に搭載されている放射計 を含んでいる請求項1記載の実時間画像修正方法。
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US8994822B2 (en) | 2002-08-28 | 2015-03-31 | Visual Intelligence Lp | Infrastructure mapping system and method |
US6928194B2 (en) * | 2002-09-19 | 2005-08-09 | M7 Visual Intelligence, Lp | System for mosaicing digital ortho-images |
USRE49105E1 (en) | 2002-09-20 | 2022-06-14 | Vi Technologies, Llc | Self-calibrated, remote imaging and data processing system |
US8275170B2 (en) * | 2006-12-08 | 2012-09-25 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for detecting horizon in sea image |
KR100932897B1 (ko) * | 2007-07-13 | 2009-12-21 | 한국전자통신연구원 | 정지궤도 위성의 원격명령 실행 장치 및 그 방법, 위성관제 시스템의 원격명령 실행 검증 장치 및 그 방법 |
CN111986522B (zh) * | 2020-07-29 | 2022-03-22 | 广州市新航科技有限公司 | 基于ads-b信号的机载设备定位方法、机载设备及其存储介质 |
CN114593736B (zh) * | 2022-01-27 | 2024-04-19 | 中南大学 | 一种摆扫式卫星的地理定位方法、定位误差分析方法及其系统 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4752884A (en) * | 1985-07-18 | 1988-06-21 | Hughes Aircraft Company | Precision platform pointing controller for a dual-spin spacecraft |
US4827422A (en) * | 1986-12-04 | 1989-05-02 | Barnes Engineering Company | Fan scan horizon sensor for a spin stabilized satellite |
FR2630705B1 (fr) * | 1988-04-28 | 1990-08-24 | Rhone Poulenc Sa | Procede d'observation par balayage d'un corps celeste et de mesure d'une vitesse angulaire d'un vehicule spatial, systeme d'observation pour sa mise en oeuvre, et vehicule spatial le comportant |
US5109346A (en) * | 1990-02-01 | 1992-04-28 | Microcosm, Inc. | Autonomous spacecraft navigation system |
-
1989
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