JPH11126251A - 画像の変化量抽出装置 - Google Patents
画像の変化量抽出装置Info
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- JPH11126251A JPH11126251A JP9290200A JP29020097A JPH11126251A JP H11126251 A JPH11126251 A JP H11126251A JP 9290200 A JP9290200 A JP 9290200A JP 29020097 A JP29020097 A JP 29020097A JP H11126251 A JPH11126251 A JP H11126251A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ２つの画像にノイズが残っている場合でも画
像の変化量を正しく抽出する。 【解決手段】 飛翔体に搭載されたセンサにより２つの
異なる日時に観測した地上の固定目標の画像の変化量抽
出装置において、画像全体の画素値の統計量を求める手
段と、この統計量を用いて画像船体の画素値を置き換え
る画素値置換手段と、各画素値を周囲の画素値から推定
する画素値推定手段と、この推定結果から画素値を決定
する画素値決定手段を備えた。
像の変化量を正しく抽出する。 【解決手段】 飛翔体に搭載されたセンサにより２つの
異なる日時に観測した地上の固定目標の画像の変化量抽
出装置において、画像全体の画素値の統計量を求める手
段と、この統計量を用いて画像船体の画素値を置き換え
る画素値置換手段と、各画素値を周囲の画素値から推定
する画素値推定手段と、この推定結果から画素値を決定
する画素値決定手段を備えた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、人工衛星や航空
機などの飛翔体に搭載したセンサによるリモートセンシ
ング画像における変化量抽出装置に関するものである。
機などの飛翔体に搭載したセンサによるリモートセンシ
ング画像における変化量抽出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】飛翔体に搭載されたセンサの分解能が高
くなるにつれ、災害等における自然状況の変化や、地上
での目標物の変化の様子をリモートセンシング画像から
得ようとする動きが進んでいる。そのため、観測時刻は
異なり観測目標が同じである２つの画像からその変化量
を抽出する処理が行われている。従来の変化量抽出装
置、および処理を図１０、図１１をもとに説明する。
くなるにつれ、災害等における自然状況の変化や、地上
での目標物の変化の様子をリモートセンシング画像から
得ようとする動きが進んでいる。そのため、観測時刻は
異なり観測目標が同じである２つの画像からその変化量
を抽出する処理が行われている。従来の変化量抽出装
置、および処理を図１０、図１１をもとに説明する。
【０００３】図１０において１は２つの異なる日時に観
測した地上の固定目標の画像を格納する画像格納メモリ
である。２はノイズ除去手段であり、画像格納メモリ１
から２つの画像を読み出しそれぞれの画像に対してノイ
ズを取り除くための処理を行い、この結果を処理画像格
納メモリ３に書き込む。４は画素値差算出手段であり、
処理画像格納メモリ３から２つの画像を読み出し、同じ
画素番号の画素値どうしで差をとり、この結果を処理画
像格納メモリ３に上書きする。
測した地上の固定目標の画像を格納する画像格納メモリ
である。２はノイズ除去手段であり、画像格納メモリ１
から２つの画像を読み出しそれぞれの画像に対してノイ
ズを取り除くための処理を行い、この結果を処理画像格
納メモリ３に書き込む。４は画素値差算出手段であり、
処理画像格納メモリ３から２つの画像を読み出し、同じ
画素番号の画素値どうしで差をとり、この結果を処理画
像格納メモリ３に上書きする。
【０００４】次に処理フローを図１１のフローチャート
に従い説明する。図において２９は２つの異なる日時に
観測した地上の固定目標の画像、３０は画像２９のノイ
ズ除去処理結果画像、３１は画像３０の各画素値の差の
画像（以下、差分画像という）、３２は画像３１にさら
にノイズ除去処理を施した結果の画像であり、変化量抽
出後の画像である。まず始めに、２つの異なる日時に観
測した地上の固定目標の画像２９を用意し、この２つの
画像それぞれに対して画像に付加されているノイズを取
り除くための処理を行う（Ｓ１３）。このノイズ除去処
理には、局所平均フィルタ等の方法が使われている。続
いて、ここで得られた２つのノイズ除去処理結果画像３
０に対して、同じ画素番号の画素毎に画素値の差を計算
し（Ｓ１４）、これを全画素に対して行う。このように
して得られた画像３１に対して、必要に応じてノイズを
取り除くための処理をさらに行う（Ｓ１５）ことによっ
て、最終結果である変化量抽出後の画像３２が得られて
いた。
に従い説明する。図において２９は２つの異なる日時に
観測した地上の固定目標の画像、３０は画像２９のノイ
ズ除去処理結果画像、３１は画像３０の各画素値の差の
画像（以下、差分画像という）、３２は画像３１にさら
にノイズ除去処理を施した結果の画像であり、変化量抽
出後の画像である。まず始めに、２つの異なる日時に観
測した地上の固定目標の画像２９を用意し、この２つの
画像それぞれに対して画像に付加されているノイズを取
り除くための処理を行う（Ｓ１３）。このノイズ除去処
理には、局所平均フィルタ等の方法が使われている。続
いて、ここで得られた２つのノイズ除去処理結果画像３
０に対して、同じ画素番号の画素毎に画素値の差を計算
し（Ｓ１４）、これを全画素に対して行う。このように
して得られた画像３１に対して、必要に応じてノイズを
取り除くための処理をさらに行う（Ｓ１５）ことによっ
て、最終結果である変化量抽出後の画像３２が得られて
いた。
【０００５】図１１中、ノイズ除去処理（Ｓ１３）に使
われる局所平均フィルタについて図５により説明する。
図において１７は画像、１８は推定したい画素、１９は
画像１７のうち画素１８を中心として周囲Ｎ×Ｎ画素を
切り出したものである。この処理は、画素１８を中心と
する周囲Ｎ×Ｎ画素１９の画素値の平均値を出力するも
のである。平均値の算出式を数１に示す。ここで周囲Ｎ
×Ｎ画素１９の画素値をＸｉ、画素数（Ｎ×Ｎ）をＭ、
平均値すなわち画素１８の推定後の値をμとする。この
平均値μを２つの異なる日時に観測した地上の固定目標
の画像２９それぞれの全画素に対して計算したものが、
ノイズ除去処理結果画像３０である。
われる局所平均フィルタについて図５により説明する。
図において１７は画像、１８は推定したい画素、１９は
画像１７のうち画素１８を中心として周囲Ｎ×Ｎ画素を
切り出したものである。この処理は、画素１８を中心と
する周囲Ｎ×Ｎ画素１９の画素値の平均値を出力するも
のである。平均値の算出式を数１に示す。ここで周囲Ｎ
×Ｎ画素１９の画素値をＸｉ、画素数（Ｎ×Ｎ）をＭ、
平均値すなわち画素１８の推定後の値をμとする。この
平均値μを２つの異なる日時に観測した地上の固定目標
の画像２９それぞれの全画素に対して計算したものが、
ノイズ除去処理結果画像３０である。
【０００６】
【数１】
【０００７】続いて図１１中、画素値差の計算（Ｓ１
４）について説明する。これは２つのノイズ除去処理結
果画像３０の全画素について、同じ画素番号の画素毎に
画素値の差を計算するものである。ここで一方の画像の
画素値をａij、他方の画像の画素値をｂij、画素値の差
をｃijとすると、この計算は数２のように示される。こ
の結果得られる画像が差分画像３１である。
４）について説明する。これは２つのノイズ除去処理結
果画像３０の全画素について、同じ画素番号の画素毎に
画素値の差を計算するものである。ここで一方の画像の
画素値をａij、他方の画像の画素値をｂij、画素値の差
をｃijとすると、この計算は数２のように示される。こ
の結果得られる画像が差分画像３１である。
【０００８】
【数２】
【０００９】この差分画像３１に対して、さらにノイズ
を取り除くための処理を行う（Ｓ１５）が、この内容は
先のノイズ除去処理（Ｓ１３）と同様である。この結果
得られる画像が、変化量抽出後画像３２である。
を取り除くための処理を行う（Ｓ１５）が、この内容は
先のノイズ除去処理（Ｓ１３）と同様である。この結果
得られる画像が、変化量抽出後画像３２である。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】従来の変化量抽出方法
では、２つの画像の変化量を抽出する際、２つの画像に
それぞれノイズを取り除くための処理を施した後、同じ
画素番号の画素毎に画素値の差を計算していた。しか
し、２つの画像それぞれにノイズを取り除くための処理
を施してもノイズが残っている場合には、画素によって
ノイズどうしの差でさらにノイズが強調されることにな
り、変化量が埋もれたり、誤った変化量を抽出すること
になる。また、ノイズを取り除くための処理を施した
際、各画像のノイズに加えノイズ以外の変化量も落とし
てしまった場合にも、同様に誤った変化量を抽出するこ
とになる。これらを防ぐために、差分画像に対してノイ
ズを取り除くための処理をさらに行うが、ここでも先に
述べたことと同様にノイズが落とせなかったり、誤った
変化量を抽出することがある。したがって、２つの画像
それぞれにノイズが残っている場合でも、変化量を正し
く抽出する必要があった。
では、２つの画像の変化量を抽出する際、２つの画像に
それぞれノイズを取り除くための処理を施した後、同じ
画素番号の画素毎に画素値の差を計算していた。しか
し、２つの画像それぞれにノイズを取り除くための処理
を施してもノイズが残っている場合には、画素によって
ノイズどうしの差でさらにノイズが強調されることにな
り、変化量が埋もれたり、誤った変化量を抽出すること
になる。また、ノイズを取り除くための処理を施した
際、各画像のノイズに加えノイズ以外の変化量も落とし
てしまった場合にも、同様に誤った変化量を抽出するこ
とになる。これらを防ぐために、差分画像に対してノイ
ズを取り除くための処理をさらに行うが、ここでも先に
述べたことと同様にノイズが落とせなかったり、誤った
変化量を抽出することがある。したがって、２つの画像
それぞれにノイズが残っている場合でも、変化量を正し
く抽出する必要があった。
【００１１】
【課題を解決するための手段】第１の発明による画像の
変化量抽出装置は、画像全体の画素値の統計量を求める
手段と、この統計量を用いて画像全体の画素値を置き換
える画素値置換手段と、各画素値を周囲の画素値から推
定する複数の画素値推定手段と、この複数の推定結果か
ら画素値を決定する画素値決定手段を備えたものであ
る。
変化量抽出装置は、画像全体の画素値の統計量を求める
手段と、この統計量を用いて画像全体の画素値を置き換
える画素値置換手段と、各画素値を周囲の画素値から推
定する複数の画素値推定手段と、この複数の推定結果か
ら画素値を決定する画素値決定手段を備えたものであ
る。
【００１２】第２の発明による画像の変化量抽出装置
は、上記画素値置換手段が、画像全体の画素値の統計量
を用いて画素値を置き換える手段を備えたものである。
は、上記画素値置換手段が、画像全体の画素値の統計量
を用いて画素値を置き換える手段を備えたものである。
【００１３】第３の発明による画像の変化量抽出装置
は、上記画素値推定手段が、推定する画素の前後各々の
画素値の平均を比較し、もとの画素値に近いほうの値を
この画素での値とする手段を備えたものである。
は、上記画素値推定手段が、推定する画素の前後各々の
画素値の平均を比較し、もとの画素値に近いほうの値を
この画素での値とする手段を備えたものである。
【００１４】第４の発明による画像の変化量抽出装置
は、画素値決定手段が、画素値推定手段による結果を比
較して１番多かった値を採用する手段を備えたものであ
る。
は、画素値決定手段が、画素値推定手段による結果を比
較して１番多かった値を採用する手段を備えたものであ
る。
【００１５】
実施の形態１．図１は、この発明の実施の形態１に使用
する装置のブロック図、図２はこの発明の動作を示すフ
ローチャートである。図１において１は２つの異なる日
時に観測した地上の固定目標の画像を格納する画像格納
メモリである。２はノイズ除去手段であり、画像格納メ
モリ１から２つの画像を読み出しそれぞれノイズを取り
除くための処理を行い、この結果を処理画像格納メモリ
３に書き込む。４は画素値差算出手段であり、処理画像
格納メモリ３から２つの画像を読み出し、同じ画素番号
の画素値どうしで差をとり、この結果を処理画像格納メ
モリ３に上書きする。５は統計量算出手段であり、処理
画像格納メモリ３から読み出した画像の画素値を用いて
画像全体の統計値を算出し、この結果を統計量格納メモ
リ６に格納する。７は画素値置換手段であり、処理画像
格納メモリ３から読み出した画像の画素値を、統計量格
納メモリ６から読み出した統計値を用いて置き換え、こ
の結果を処理画像格納メモリ３に上書きする。８は画素
値推定手段であり、処理画像格納メモリ３から読み出し
た画像の各画素に対して複数の推定手段を施し、この結
果を処理画像格納メモリ３に上書きする。この複数の結
果を処理画像格納メモリ３から読み出し、画素毎に比較
し決定するのが画素値決定手段９である。この結果を処
理画像格納メモリ３に上書きする。
する装置のブロック図、図２はこの発明の動作を示すフ
ローチャートである。図１において１は２つの異なる日
時に観測した地上の固定目標の画像を格納する画像格納
メモリである。２はノイズ除去手段であり、画像格納メ
モリ１から２つの画像を読み出しそれぞれノイズを取り
除くための処理を行い、この結果を処理画像格納メモリ
３に書き込む。４は画素値差算出手段であり、処理画像
格納メモリ３から２つの画像を読み出し、同じ画素番号
の画素値どうしで差をとり、この結果を処理画像格納メ
モリ３に上書きする。５は統計量算出手段であり、処理
画像格納メモリ３から読み出した画像の画素値を用いて
画像全体の統計値を算出し、この結果を統計量格納メモ
リ６に格納する。７は画素値置換手段であり、処理画像
格納メモリ３から読み出した画像の画素値を、統計量格
納メモリ６から読み出した統計値を用いて置き換え、こ
の結果を処理画像格納メモリ３に上書きする。８は画素
値推定手段であり、処理画像格納メモリ３から読み出し
た画像の各画素に対して複数の推定手段を施し、この結
果を処理画像格納メモリ３に上書きする。この複数の結
果を処理画像格納メモリ３から読み出し、画素毎に比較
し決定するのが画素値決定手段９である。この結果を処
理画像格納メモリ３に上書きする。
【００１６】次に処理フローを図２のフローチャートに
従い説明する。図において１０は入力画像、１１は入力
画像１０の画素値が置き換えられた画像、１２は出力画
像である。これらは各処理に必要な、もしくは処理後に
得られる画像を示している。この入力画像１０とは、２
つの異なる日時に観測した地上の固定目標の画像から得
られた差分画像である。まず始めに、この入力画像１０
に対して画像全体の統計値を算出し（Ｓ１）、この統計
値を用いて入力画像１０の画素値の置き換えを行う（Ｓ
２）。ここで生成される画像が置換画像１１である。続
いて、この置換画像１１の各画素に対して画素値推定手
段を全種類実施し（Ｓ３）、この複数の結果を比較し
（Ｓ４）画素値を決定する（Ｓ５）。この画素値の推定
（Ｓ３）と画素値の比較決定（Ｓ４，Ｓ５）を置換画像
１１の全画素に対して実施し（Ｓ５）、その結果得られ
るのが最終結果にあたる出力画像１２である。これによ
り、各種のノイズを取り除く手法を取り入れたため、に
変化量が正しく現われなかった場合にでも修正が可能で
ある。
従い説明する。図において１０は入力画像、１１は入力
画像１０の画素値が置き換えられた画像、１２は出力画
像である。これらは各処理に必要な、もしくは処理後に
得られる画像を示している。この入力画像１０とは、２
つの異なる日時に観測した地上の固定目標の画像から得
られた差分画像である。まず始めに、この入力画像１０
に対して画像全体の統計値を算出し（Ｓ１）、この統計
値を用いて入力画像１０の画素値の置き換えを行う（Ｓ
２）。ここで生成される画像が置換画像１１である。続
いて、この置換画像１１の各画素に対して画素値推定手
段を全種類実施し（Ｓ３）、この複数の結果を比較し
（Ｓ４）画素値を決定する（Ｓ５）。この画素値の推定
（Ｓ３）と画素値の比較決定（Ｓ４，Ｓ５）を置換画像
１１の全画素に対して実施し（Ｓ５）、その結果得られ
るのが最終結果にあたる出力画像１２である。これによ
り、各種のノイズを取り除く手法を取り入れたため、に
変化量が正しく現われなかった場合にでも修正が可能で
ある。
【００１７】ここで算出する統計値（Ｓ１）とは、入力
画像１の全画素の平均値μと標準偏差σである。ここ
で、入力画像１０の画素値をＸｉ、画素数Ｎとすると、
平均値μは数３、標準偏差σは数４を用いて求められ
る。
画像１の全画素の平均値μと標準偏差σである。ここ
で、入力画像１０の画素値をＸｉ、画素数Ｎとすると、
平均値μは数３、標準偏差σは数４を用いて求められ
る。
【００１８】
【数３】
【００１９】
【数４】
【００２０】次に画素値の置換（Ｓ２）では、上記平均
値μと標準偏差σを用いて入力画像１０の画素値を置き
換える。この処理フローを図３に示す。ここでは平均値
μと、標準偏差σの差、平均値μと標準偏差σの和を境
界値として３つの値のいずれかに置き換える。各画素値
が平均値μと標準偏差σの差より小さかったら（Ｓ７）
画素値を０（Ｓ８）、平均値μと標準偏差σの差より大
きく、平均値μと標準偏差σの和より小さかったら（Ｓ
９）画素値を１（Ｓ１０）、それ以外、すなわち平均値
μと標準偏差σの和より大きかったら画素値を２とする
（Ｓ１１）。この処理を全画素に施す（Ｓ１２）ことに
より、入力画像１０の全画素値が０，１，２のいずれか
となった置換画像１１が得られる。
値μと標準偏差σを用いて入力画像１０の画素値を置き
換える。この処理フローを図３に示す。ここでは平均値
μと、標準偏差σの差、平均値μと標準偏差σの和を境
界値として３つの値のいずれかに置き換える。各画素値
が平均値μと標準偏差σの差より小さかったら（Ｓ７）
画素値を０（Ｓ８）、平均値μと標準偏差σの差より大
きく、平均値μと標準偏差σの和より小さかったら（Ｓ
９）画素値を１（Ｓ１０）、それ以外、すなわち平均値
μと標準偏差σの和より大きかったら画素値を２とする
（Ｓ１１）。この処理を全画素に施す（Ｓ１２）ことに
より、入力画像１０の全画素値が０，１，２のいずれか
となった置換画像１１が得られる。
【００２１】ここで、入力画像１０と置換画像１１の例
を図４に示す。図において１３は入力画像１０のうちＮ
画素分についてプロファイル表示したものである。１４
は平均値と標準偏差の和、１５は平均値と標準偏差の差
のラインであり、この１４と１５の２つのラインを境に
画素値を置き換えたものが１６である。これにより変化
の凹凸をはっきりさせ、変化部分の境界を明らかにする
ことができる。
を図４に示す。図において１３は入力画像１０のうちＮ
画素分についてプロファイル表示したものである。１４
は平均値と標準偏差の和、１５は平均値と標準偏差の差
のラインであり、この１４と１５の２つのラインを境に
画素値を置き換えたものが１６である。これにより変化
の凹凸をはっきりさせ、変化部分の境界を明らかにする
ことができる。
【００２２】次に画素値の推定方法（Ｓ３）について説
明する。ここでは、メディアンフィルタ、局所平均フィ
ルタ、推定する画素の前後各々の画素値の平均を比較し
もとの画素値に近いほうの値をこの画素での値とする方
法を使用する。
明する。ここでは、メディアンフィルタ、局所平均フィ
ルタ、推定する画素の前後各々の画素値の平均を比較し
もとの画素値に近いほうの値をこの画素での値とする方
法を使用する。
【００２３】まずはメディアンフィルタについて図５に
より説明する。図において１７は画像、１８は推定した
い画素、１９は画像１７のうち画素１８を中心として周
囲Ｎ×Ｎ画素を切り出したものである。この処理は、画
素１８を中心とする周囲Ｎ×Ｎ画素１９の値を小さい順
に並べたときの、ちょうど中間の順位にあたる値を出力
するものである。この例を図６に示す。図において２０
は画素１８を中心とする周囲Ｎ×Ｎ画素１９の値につい
てプロファイル表示したもの、２１はプロファイル表示
２０の値を小さい順に並べたもの、２２はプロファイル
表示２１から中間の順位にあたる値を抽出しプロファイ
ル表示したものである。画素１８を中心とする周囲３×
３画素の値が（２，１，２，１，０，２，１，１，０）
であったとする。ここで使用する画像は置換画像１１で
あるので画素値は０，１，２のいずれかである。これを
小さい順に並べると（０，０，１，１，１，１，２，
２，２）となり、ちょうど中間の順位にあたる値（１）
がこの画素１８の値となる。
より説明する。図において１７は画像、１８は推定した
い画素、１９は画像１７のうち画素１８を中心として周
囲Ｎ×Ｎ画素を切り出したものである。この処理は、画
素１８を中心とする周囲Ｎ×Ｎ画素１９の値を小さい順
に並べたときの、ちょうど中間の順位にあたる値を出力
するものである。この例を図６に示す。図において２０
は画素１８を中心とする周囲Ｎ×Ｎ画素１９の値につい
てプロファイル表示したもの、２１はプロファイル表示
２０の値を小さい順に並べたもの、２２はプロファイル
表示２１から中間の順位にあたる値を抽出しプロファイ
ル表示したものである。画素１８を中心とする周囲３×
３画素の値が（２，１，２，１，０，２，１，１，０）
であったとする。ここで使用する画像は置換画像１１で
あるので画素値は０，１，２のいずれかである。これを
小さい順に並べると（０，０，１，１，１，１，２，
２，２）となり、ちょうど中間の順位にあたる値（１）
がこの画素１８の値となる。
【００２４】続いて局所平均フィルタについて説明す
る。これは先に述べたとおり、画素１８を中心とする周
囲Ｎ×Ｎ画素１９の画素値の平均値を出力するものであ
る。平均値の算出式は数１で示したとおりであり、周囲
Ｎ×Ｎ画素１９の画素値をＸｉ、画素数（Ｎ×Ｎ）をＭ
とすればよい。しかし、ここでは処理結果が０，１，２
以外の実数値になる可能性があるため、その場合には、
処理結果を四捨五入することにより０，１，２のいずれ
かの値となるようにする。例えば先のメディアンフィル
タでの例と同様、画素１８を中心とする周囲３×３画素
の値が（２，１，２，１，０，２，１，１，０）であっ
たとすると、平均値は数１より約１．１１となるので四
捨五入によりこの画素１８の値は（１）となる。
る。これは先に述べたとおり、画素１８を中心とする周
囲Ｎ×Ｎ画素１９の画素値の平均値を出力するものであ
る。平均値の算出式は数１で示したとおりであり、周囲
Ｎ×Ｎ画素１９の画素値をＸｉ、画素数（Ｎ×Ｎ）をＭ
とすればよい。しかし、ここでは処理結果が０，１，２
以外の実数値になる可能性があるため、その場合には、
処理結果を四捨五入することにより０，１，２のいずれ
かの値となるようにする。例えば先のメディアンフィル
タでの例と同様、画素１８を中心とする周囲３×３画素
の値が（２，１，２，１，０，２，１，１，０）であっ
たとすると、平均値は数１より約１．１１となるので四
捨五入によりこの画素１８の値は（１）となる。
【００２５】続いて推定する画素の前後各々の画素値の
平均を比較しもとの画素値に近いほうの値をこの画素で
の値とする方法について図７により説明する。図におい
て１７は画像、１８は推定したい画素、２３は画像１７
のうち画素１８を中心として周囲Ｎ画素を切り出したも
の、２４は周囲Ｎ画素２２の画素値のプロットである。
例えば、推定する画素１８の直前直後のそれぞれ連続す
る画素値を３つずつ抽出し、これらの平均値を出す。推
定する画素１８の直前の連続する３つの画素の値をａ
１，ａ２，ａ３、この平均値をμａ、直後の連続する３
つの画素の値をｂ１，ｂ２，ｂ３、この平均値をμｂと
すると、平均値μａ、μｂは数５のように求められる。
このμａ、μｂを推定する画素１８のもとの値と比較
し、近い方の値をこの画素での値とするものである。た
だし、ここでも処理結果が０，１，２以外の実数値にな
る可能性があるため、その場合には、出力結果を四捨五
入することにより０，１，２のいずれかの値となるよう
にする。この例を図８に示す。図において２５は画素１
８を中心とする周囲Ｎ画素２３の値についてプロファイ
ル表示したもの、２６は処理後の画素値をプロファイル
表示したもの、２７は平均値μａ、２８は平均値μｂで
ある。例えば、画素１８の直前の３画素の値を（１，
２，２）、直後の３画素の値を（０，１，１）、画素１
８の値を（２）とすると、数５によりそれぞれの平均値
はμａ＝１．６、μｂ＝０．６６となり、画素１８の値
（２）に近い方の値１．６６を四捨五入した（２）が画
素１８での値となる。
平均を比較しもとの画素値に近いほうの値をこの画素で
の値とする方法について図７により説明する。図におい
て１７は画像、１８は推定したい画素、２３は画像１７
のうち画素１８を中心として周囲Ｎ画素を切り出したも
の、２４は周囲Ｎ画素２２の画素値のプロットである。
例えば、推定する画素１８の直前直後のそれぞれ連続す
る画素値を３つずつ抽出し、これらの平均値を出す。推
定する画素１８の直前の連続する３つの画素の値をａ
１，ａ２，ａ３、この平均値をμａ、直後の連続する３
つの画素の値をｂ１，ｂ２，ｂ３、この平均値をμｂと
すると、平均値μａ、μｂは数５のように求められる。
このμａ、μｂを推定する画素１８のもとの値と比較
し、近い方の値をこの画素での値とするものである。た
だし、ここでも処理結果が０，１，２以外の実数値にな
る可能性があるため、その場合には、出力結果を四捨五
入することにより０，１，２のいずれかの値となるよう
にする。この例を図８に示す。図において２５は画素１
８を中心とする周囲Ｎ画素２３の値についてプロファイ
ル表示したもの、２６は処理後の画素値をプロファイル
表示したもの、２７は平均値μａ、２８は平均値μｂで
ある。例えば、画素１８の直前の３画素の値を（１，
２，２）、直後の３画素の値を（０，１，１）、画素１
８の値を（２）とすると、数５によりそれぞれの平均値
はμａ＝１．６、μｂ＝０．６６となり、画素１８の値
（２）に近い方の値１．６６を四捨五入した（２）が画
素１８での値となる。
【００２６】
【数５】
【００２７】これを図９に示すように、上下、左右、斜
め２方向の合計４方向について実施する。これにより、
前後左右斜め各方法の画素値の動きから推定でき、また
多面的に推定することができる。
め２方向の合計４方向について実施する。これにより、
前後左右斜め各方法の画素値の動きから推定でき、また
多面的に推定することができる。
【００２８】画素値の推定方法（Ｓ３）の７つめの手法
は画素値そのものである。
は画素値そのものである。
【００２９】最後に、画素値の判定および決定（Ｓ４，
Ｓ５）について説明する。これは７種類の推定結果のう
ち１番多かった値を最終結果とするものである。１番多
かった値を採用しているので、推定結果に対してより正
しいと思われる結果を選択することができる。
Ｓ５）について説明する。これは７種類の推定結果のう
ち１番多かった値を最終結果とするものである。１番多
かった値を採用しているので、推定結果に対してより正
しいと思われる結果を選択することができる。
【００３０】
【発明の効果】第１の発明によれば、それぞれの画像に
ノイズが残っている場合でも変化量を正しく推定できる
という効果がある。各種のノイズを取り除く手法を取り
入れたために変化量が正しく現われなかった場合にでも
修正が可能になるという効果がある。
ノイズが残っている場合でも変化量を正しく推定できる
という効果がある。各種のノイズを取り除く手法を取り
入れたために変化量が正しく現われなかった場合にでも
修正が可能になるという効果がある。
【００３１】また第２の発明によれば、画素値置換手段
において、画像全体の画素値の統計量を用いて３つの画
素値のいずれかに置き換えるので、変化の凹凸をはっき
りさせ、変化部分の境界を明らかにすることができると
いう効果がある。
において、画像全体の画素値の統計量を用いて３つの画
素値のいずれかに置き換えるので、変化の凹凸をはっき
りさせ、変化部分の境界を明らかにすることができると
いう効果がある。
【００３２】また第３の発明によれば、画素値推定手段
において、推定する画素の前後各々の画素値の平均を比
較し、もとの画素値に近いほうの値をこの画素での値と
する方法を含む手法を採用しているので、前後左右斜め
各方法の画素値の動きから推定できるという効果があ
る。また多面的に推定することができるという効果があ
る。
において、推定する画素の前後各々の画素値の平均を比
較し、もとの画素値に近いほうの値をこの画素での値と
する方法を含む手法を採用しているので、前後左右斜め
各方法の画素値の動きから推定できるという効果があ
る。また多面的に推定することができるという効果があ
る。
【００３３】また第４の発明によれば、画素値判定手段
において、画素値推定手段による結果推定値を比較して
１番多かった値を採用しているので、推定結果に対して
より正しいと思われる結果を選択できるという効果があ
る。
において、画素値推定手段による結果推定値を比較して
１番多かった値を採用しているので、推定結果に対して
より正しいと思われる結果を選択できるという効果があ
る。
【図１】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１を示すブロック図である。
１を示すブロック図である。
【図２】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１による処理のフローチャートである。
１による処理のフローチャートである。
【図３】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１による統計量算出手段の処理フロー図である。
１による統計量算出手段の処理フロー図である。
【図４】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１による画素値置換手段の処理例を示した図である。
１による画素値置換手段の処理例を示した図である。
【図５】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１による画素値推定手段における画素の切り出しを説明
した図である。
１による画素値推定手段における画素の切り出しを説明
した図である。
【図６】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１による画素値推定手段のうちメディアンフィルタの処
理例を示した図である。
１による画素値推定手段のうちメディアンフィルタの処
理例を示した図である。
【図７】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１による画素値推定手段における画素の切り出しとプロ
ファイルを説明した図である。
１による画素値推定手段における画素の切り出しとプロ
ファイルを説明した図である。
【図８】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１による画素値推定手段のうち平均値比較処理の処理例
を示した図である。
１による画素値推定手段のうち平均値比較処理の処理例
を示した図である。
【図９】 この発明による変化量抽出装置の実施の形態
１による画素値推定手段における処理方向を示した図で
ある。
１による画素値推定手段における処理方向を示した図で
ある。
【図１０】 従来の変化量抽出装置のブロック図であ
る。
る。
【図１１】 従来の変化量抽出処理のフローチャートで
ある。
ある。
１ 画像格納メモリ、２ ノイズ除去手段、３ 処理結
果画像格納メモリ、４画素値差算出手段、５ 統計量算
出手段、６ 統計量格納メモリ、７ 画素値置換手段、
８ 画素値推定手段、９ 画素値決定手段、１０ 入力
画像、１１置換画像、１２ 出力画像、１３ 入力画像
１０の一部プロファイル、１６ 置換画像１１の一部プ
ロファイル、１７ 画像、１８ 画素、２０ メディア
ンフィルタ処理前画像のプロファイル、２２ メディア
ンフィルタ処理後画像のプロファイル、２４ Ｎ画素２
３の画素値のプロファイル、２５ 平均値比較処理の処
理前画像のプロファイル、２６ 平均値比較処理の処理
後画像のプロファイル。
果画像格納メモリ、４画素値差算出手段、５ 統計量算
出手段、６ 統計量格納メモリ、７ 画素値置換手段、
８ 画素値推定手段、９ 画素値決定手段、１０ 入力
画像、１１置換画像、１２ 出力画像、１３ 入力画像
１０の一部プロファイル、１６ 置換画像１１の一部プ
ロファイル、１７ 画像、１８ 画素、２０ メディア
ンフィルタ処理前画像のプロファイル、２２ メディア
ンフィルタ処理後画像のプロファイル、２４ Ｎ画素２
３の画素値のプロファイル、２５ 平均値比較処理の処
理前画像のプロファイル、２６ 平均値比較処理の処理
後画像のプロファイル。
Claims (4)
- 【請求項１】 飛翔体に搭載されたセンサにより２つの
異なる日時に観測した地上の固定目標画像の変化量を抽
出する装置において、入力画像に対して画像全体の画素
値の統計量を求める手段と、この統計量を用いて画像全
体の画素値を置き換える画素値置換手段と、この手段に
より置き換えられた置換画像の各画素値を周囲の画素値
から推定する複数の画素値推定手段と、この複数の推定
結果から最終的な画素値を決定する画素値決定手段とを
具備したことを特徴とする画像の変化量抽出装置。 - 【請求項２】 上記画素値置換手段は、画像全体の画素
値の統計量を用いて画素値を置き換えることを特徴とす
る、請求項１記載の画像の変化量抽出装置。 - 【請求項３】 上記画素値推定手段は、推定する画素の
前後各々の画素値の平均を比較し、もとの画素値に近い
ほうの値をこの画素での値とすることを特徴とする、請
求項１記載の画像の変化量抽出装置。 - 【請求項４】 上記画素値決定手段は、上記画素値推定
手段による推定結果を比較して１番多かった値を採用す
ることを特徴とする、請求項１記載の画像の変化量抽出
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9290200A JPH11126251A (ja) | 1997-10-23 | 1997-10-23 | 画像の変化量抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9290200A JPH11126251A (ja) | 1997-10-23 | 1997-10-23 | 画像の変化量抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11126251A true JPH11126251A (ja) | 1999-05-11 |
Family
ID=17753058
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9290200A Pending JPH11126251A (ja) | 1997-10-23 | 1997-10-23 | 画像の変化量抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11126251A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001097509A1 (en) * | 2000-06-15 | 2001-12-20 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Noise filtering an image sequence |
-
1997
- 1997-10-23 JP JP9290200A patent/JPH11126251A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001097509A1 (en) * | 2000-06-15 | 2001-12-20 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Noise filtering an image sequence |
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