JPH1123726A - 対流場変化予測推定装置 - Google Patents
対流場変化予測推定装置Info
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- JPH1123726A JPH1123726A JP9177183A JP17718397A JPH1123726A JP H1123726 A JPH1123726 A JP H1123726A JP 9177183 A JP9177183 A JP 9177183A JP 17718397 A JP17718397 A JP 17718397A JP H1123726 A JPH1123726 A JP H1123726A
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
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- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 非剛体で非線形な移動ベクトル変化から湧き
だしと吸い込み領域を予測する対流場変化予測推定装置
を提供する。 【解決手段】 本発明は、画像入力する画像入力手段
と、入力された画像を時系列画像として蓄積する画像蓄
積手段と、画像蓄積手段に蓄積されている連続する２つ
以上の２次元画像間で画像処理を行って、画像特徴量を
抽出しながら画像中の物体の移動速度を検出する移動速
度検出手段と、さまざまな画像特徴量から検出される複
数の移動速度を初期移動速度として、移動平均フィルタ
ーを反復的に適用して初期の移動速度をゼロ速度領域へ
伝播させる反復的移動速度伝播手段と、移動速度を初期
値として、渦度と流れ関数を連立させて、渦度と流れ関
数の変化を算出する対流場算出手段と、渦度と流れ関数
の密度分布から流れ場の変動を予測する対流度予測手段
と、予測結果を出力する出力手段を有する。
だしと吸い込み領域を予測する対流場変化予測推定装置
を提供する。 【解決手段】 本発明は、画像入力する画像入力手段
と、入力された画像を時系列画像として蓄積する画像蓄
積手段と、画像蓄積手段に蓄積されている連続する２つ
以上の２次元画像間で画像処理を行って、画像特徴量を
抽出しながら画像中の物体の移動速度を検出する移動速
度検出手段と、さまざまな画像特徴量から検出される複
数の移動速度を初期移動速度として、移動平均フィルタ
ーを反復的に適用して初期の移動速度をゼロ速度領域へ
伝播させる反復的移動速度伝播手段と、移動速度を初期
値として、渦度と流れ関数を連立させて、渦度と流れ関
数の変化を算出する対流場算出手段と、渦度と流れ関数
の密度分布から流れ場の変動を予測する対流度予測手段
と、予測結果を出力する出力手段を有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、時系列画像中の非
剛体の物体の移動速度を検出し、同時に、その予測を行
うことが必要とされる気象レーダーエコー画像からの降
水量の変化予測、流体工学における流体の挙動の解析
等、非剛体の動きを検出してその挙動を予測する分野に
属する。
剛体の物体の移動速度を検出し、同時に、その予測を行
うことが必要とされる気象レーダーエコー画像からの降
水量の変化予測、流体工学における流体の挙動の解析
等、非剛体の動きを検出してその挙動を予測する分野に
属する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像中の剛体系の物体の移動ベク
トルを検出する場合は、剛体系の物体上の照明変化がほ
とんどないモデルを採用していることが多い。その検出
方法には、オプティカルフローや相互相関法に基づいた
方法が中心的である（文献［１］）。（［１］Dona H.B
allard，“コンピュータビジョン”、日本コンピュータ
ビジョン協会）。
トルを検出する場合は、剛体系の物体上の照明変化がほ
とんどないモデルを採用していることが多い。その検出
方法には、オプティカルフローや相互相関法に基づいた
方法が中心的である（文献［１］）。（［１］Dona H.B
allard，“コンピュータビジョン”、日本コンピュータ
ビジョン協会）。
【０００３】一方、非剛体の物体に対する適切な移動ベ
クトルはないと言える。これは、連続する画像間であっ
ても、非剛体の物体の輪郭線、濃淡値等の属性が同時に
変化するために、明確な対応づけを行えないことに起因
する。即ち、複雑な非剛体の物体に対しては、統計的な
類似性を追従していく相互相関法が適用されることが多
い。例えば、気象レーダーエコー画像を用いた場合、降
水パターンは非剛体的に変化するものの、刻々変化する
画像間に相互相関法が適用されている。
クトルはないと言える。これは、連続する画像間であっ
ても、非剛体の物体の輪郭線、濃淡値等の属性が同時に
変化するために、明確な対応づけを行えないことに起因
する。即ち、複雑な非剛体の物体に対しては、統計的な
類似性を追従していく相互相関法が適用されることが多
い。例えば、気象レーダーエコー画像を用いた場合、降
水パターンは非剛体的に変化するものの、刻々変化する
画像間に相互相関法が適用されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、最近では、降
水パターンの変化予測が必要とされつつあるが、移動ベ
クトルを線形に外挿する方法をとっている。これによ
り、降水パターンの移動が表現できるが、非線形な軌跡
を示すことが多い場合には、この外挿方法によると未来
の移動ベクトルほど、精度は大きく下がってしまう問題
がある。
水パターンの変化予測が必要とされつつあるが、移動ベ
クトルを線形に外挿する方法をとっている。これによ
り、降水パターンの移動が表現できるが、非線形な軌跡
を示すことが多い場合には、この外挿方法によると未来
の移動ベクトルほど、精度は大きく下がってしまう問題
がある。
【０００５】また、検出された流れ場から、対流変化を
予測する方法が取り入れられていないために、降水量の
変化、特に、湧きだしと吸い込み領域を予測することが
できなく、短時間気象予測で必要とされる擾乱の変化に
対応することができない。
予測する方法が取り入れられていないために、降水量の
変化、特に、湧きだしと吸い込み領域を予測することが
できなく、短時間気象予測で必要とされる擾乱の変化に
対応することができない。
【０００６】本発明の目的は、非剛体で非線形な移動ベ
クトル変化から湧きだしと吸い込み領域を予測する対流
場変化予測推定装置を提供することである。
クトル変化から湧きだしと吸い込み領域を予測する対流
場変化予測推定装置を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の対流場変化予測
推定装置は、湧き出しと吸い込み領域を場として有する
対流場変化予測推定装置であって、画像入力する画像入
力手段と、入力された画像を時系列画像として蓄積する
画像蓄積手段と、画像蓄積手段に蓄積されている連続す
る２つ以上の２次元画像間で画像処理を行って、画像特
徴量を抽出しながら画像中の物体の移動速度を検出する
移動速度検出手段と、さまざまな画像特徴量から検出さ
れる複数の移動速度を初期移動速度として、移動平均フ
ィルターを反復的に適用して初期の移動速度をゼロ速度
領域へ伝播させる反復的移動速度伝播手段と、移動速度
を初期値として、渦度と流れ関数を連立させて、渦度と
流れ関数の変化を算出する対流場算出手段と、渦度と流
れ関数の密度分布から流れ場の変動を予測する対流度予
測手段と、対流度予測手段の予測結果を出力する出力手
段を有する。
推定装置は、湧き出しと吸い込み領域を場として有する
対流場変化予測推定装置であって、画像入力する画像入
力手段と、入力された画像を時系列画像として蓄積する
画像蓄積手段と、画像蓄積手段に蓄積されている連続す
る２つ以上の２次元画像間で画像処理を行って、画像特
徴量を抽出しながら画像中の物体の移動速度を検出する
移動速度検出手段と、さまざまな画像特徴量から検出さ
れる複数の移動速度を初期移動速度として、移動平均フ
ィルターを反復的に適用して初期の移動速度をゼロ速度
領域へ伝播させる反復的移動速度伝播手段と、移動速度
を初期値として、渦度と流れ関数を連立させて、渦度と
流れ関数の変化を算出する対流場算出手段と、渦度と流
れ関数の密度分布から流れ場の変動を予測する対流度予
測手段と、対流度予測手段の予測結果を出力する出力手
段を有する。
【０００８】また、画像入力手段は、気象レーダーエコ
ー画像とドップラー画像から観測された情報を入力する
画像入力手段を有する。
ー画像とドップラー画像から観測された情報を入力する
画像入力手段を有する。
【０００９】また、移動速度検出手段は、画像を複数の
小領域に分割して、連続する画像の各小領域間での相互
相関係数を解析して、最も相関係数の高い点を求めて小
領域の移動ベクトルとして検出する移動速度検出手段を
有する。
小領域に分割して、連続する画像の各小領域間での相互
相関係数を解析して、最も相関係数の高い点を求めて小
領域の移動ベクトルとして検出する移動速度検出手段を
有する。
【００１０】更に、移動速度検出手段は、渦度と流れ関
数の密度分布に基づいて、画像の濃淡値を変数にもつ流
体方程式の湧きだし項と吸い込み項に特定な比例定数を
含み、湧きだしと吸い込み領域の移動速度を検出する移
動速度検出手段を有する。
数の密度分布に基づいて、画像の濃淡値を変数にもつ流
体方程式の湧きだし項と吸い込み項に特定な比例定数を
含み、湧きだしと吸い込み領域の移動速度を検出する移
動速度検出手段を有する。
【００１１】本発明では、限られた画像情報から局所的
に移動ベクトルを検出し、ゼロ領域へ反復法により局所
移動ベクトルを伝播させた後、流れ場の移動ベクトルを
渦度と流れ関数に置き換えて、渦度と流れ関数を連立し
て解き、その時間的な推移を求めながら、渦度と流れ関
数の密度分布の関係から、対流に伴った擾乱する領域の
予測を反復していく。
に移動ベクトルを検出し、ゼロ領域へ反復法により局所
移動ベクトルを伝播させた後、流れ場の移動ベクトルを
渦度と流れ関数に置き換えて、渦度と流れ関数を連立し
て解き、その時間的な推移を求めながら、渦度と流れ関
数の密度分布の関係から、対流に伴った擾乱する領域の
予測を反復していく。
【００１２】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照して、詳細に説明する。
て、図面を参照して、詳細に説明する。
【００１３】図１は、本発明の一実施形態の対流場変化
予測推定装置の構成図である。本装置は、画像入力する
画像入力部１００と、入力された画像を時系列画像とし
て蓄積する画像蓄積部１１０と、画像蓄積部に蓄積され
ている連続する２つ以上の２次元画像間で画像処理を行
って、画像特徴量を抽出しながら画像中の物体の移動速
度を検出する移動速度検出部１２０と、さまざまな画像
特徴量から検出される複数の移動速度を初期移動速度と
して、移動平均フィルターを反復的に適用して初期の移
動速度をゼロ速度領域へ伝播させる反復的移動速度伝播
部１３０と、移動速度を初期値として、渦度と流れ関数
を連立させて、渦度と流れ関数の変化を算出する対流場
算出部１４０と、渦度と流れ関数の密度分布から流れ場
の変動を予測する対流度予測部１５０と、その予測結果
を出力する出力部１６０により構成されている。
予測推定装置の構成図である。本装置は、画像入力する
画像入力部１００と、入力された画像を時系列画像とし
て蓄積する画像蓄積部１１０と、画像蓄積部に蓄積され
ている連続する２つ以上の２次元画像間で画像処理を行
って、画像特徴量を抽出しながら画像中の物体の移動速
度を検出する移動速度検出部１２０と、さまざまな画像
特徴量から検出される複数の移動速度を初期移動速度と
して、移動平均フィルターを反復的に適用して初期の移
動速度をゼロ速度領域へ伝播させる反復的移動速度伝播
部１３０と、移動速度を初期値として、渦度と流れ関数
を連立させて、渦度と流れ関数の変化を算出する対流場
算出部１４０と、渦度と流れ関数の密度分布から流れ場
の変動を予測する対流度予測部１５０と、その予測結果
を出力する出力部１６０により構成されている。
【００１４】移動速度検出部１２０は、２つの異なる時
刻の画像だけを用いても移動量の検出等の画像処理を行
うことができるが、実際の降水パターンが複雑に、非定
常的に変化しているため平均処理を含める必要があり、
具体的には、例えば、過去６回の画像を前半、後半の３
画像の平均を求め、更に前半、後半の値の平均を求め、
２つ以上の２次元画像間で画像処理を行って、画像特徴
量を抽出しながら画像中の物体の移動速度を検出する。
刻の画像だけを用いても移動量の検出等の画像処理を行
うことができるが、実際の降水パターンが複雑に、非定
常的に変化しているため平均処理を含める必要があり、
具体的には、例えば、過去６回の画像を前半、後半の３
画像の平均を求め、更に前半、後半の値の平均を求め、
２つ以上の２次元画像間で画像処理を行って、画像特徴
量を抽出しながら画像中の物体の移動速度を検出する。
【００１５】図２は局所的に検出された移動ベクトルか
ら渦度・流れ関数による対流場を予測する流れについて
画像の特徴を示した推移図である。図の２００は、従来
から用いられている小ブロック相互相関法を気象レーダ
ーエコー画像（降水量・降水域）に適用して局所的な移
動ベクトルを検出する。図の２１０と２２０は、移動平
均フィルターにより、水平方向と垂直方向とに独立に局
所移動ベクトルを伝播させた結果である。図の２３０と
２４０は、適当な反復回数の後、流れ関数、渦度関数
（ψ、ζ）を変数とする式（１）と（２）の各画素
（ｕ、ｖ）の移動ベクトル値を当てはめながら、連立方
程式を解く。
ら渦度・流れ関数による対流場を予測する流れについて
画像の特徴を示した推移図である。図の２００は、従来
から用いられている小ブロック相互相関法を気象レーダ
ーエコー画像（降水量・降水域）に適用して局所的な移
動ベクトルを検出する。図の２１０と２２０は、移動平
均フィルターにより、水平方向と垂直方向とに独立に局
所移動ベクトルを伝播させた結果である。図の２３０と
２４０は、適当な反復回数の後、流れ関数、渦度関数
（ψ、ζ）を変数とする式（１）と（２）の各画素
（ｕ、ｖ）の移動ベクトル値を当てはめながら、連立方
程式を解く。
【００１６】
【数１】 上式（１）（２）は、差分法に従って、時間項は前進差
分、１次微分項は中心差分、２次微分は位置に関して２
次オーダーの差分公式で離散化される。即ち、図の２３
０と２４０が示すように、時間積分を施すことで、流れ
関数と渦度の時間的な変化が予測される。
分、１次微分項は中心差分、２次微分は位置に関して２
次オーダーの差分公式で離散化される。即ち、図の２３
０と２４０が示すように、時間積分を施すことで、流れ
関数と渦度の時間的な変化が予測される。
【００１７】図３は、渦度と流れ関数の密度分布に従っ
て、湧きだし領域と吸い込み領域が予測された結果を示
す図である。渦度の密度が高い領域３００は湧きだしの
候補領域となり、逆に密度が低い領域３１０は吸い込み
の候補領域となる。
て、湧きだし領域と吸い込み領域が予測された結果を示
す図である。渦度の密度が高い領域３００は湧きだしの
候補領域となり、逆に密度が低い領域３１０は吸い込み
の候補領域となる。
【００１８】図４は、実際の降水パターンでの３時間の
湧きだし領域と吸い込み領域の予測的中率を示す。な
お、的中率は、面積と位置についての関数である。その
結果、湧きだし領域よりも、吸い込み領域を予測するこ
とが難しいことがわかる。しかしながら、従来このよう
な予測は試みられていないため、本発明の対流場変化予
測推定装置は、対流の急激な変化による異常降水現象の
予測への適用が非常に有効であると言える。
湧きだし領域と吸い込み領域の予測的中率を示す。な
お、的中率は、面積と位置についての関数である。その
結果、湧きだし領域よりも、吸い込み領域を予測するこ
とが難しいことがわかる。しかしながら、従来このよう
な予測は試みられていないため、本発明の対流場変化予
測推定装置は、対流の急激な変化による異常降水現象の
予測への適用が非常に有効であると言える。
【００１９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
限られた画像情報から局所的に移動ベクトルを検出し、
ゼロ領域へ反復法により局所移動ベクトルを伝播させた
後、流れ場の移動ベクトルを渦度と流れ関数に置き換え
て、渦度と流れ関数を連立して解き、その時間的な推移
を求めながら、渦度と流れ関数の密度分布の関係から、
対流に伴った擾乱する領域を予測していくことができる
と言う効果がある。
限られた画像情報から局所的に移動ベクトルを検出し、
ゼロ領域へ反復法により局所移動ベクトルを伝播させた
後、流れ場の移動ベクトルを渦度と流れ関数に置き換え
て、渦度と流れ関数を連立して解き、その時間的な推移
を求めながら、渦度と流れ関数の密度分布の関係から、
対流に伴った擾乱する領域を予測していくことができる
と言う効果がある。
【図１】本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】局所移動ベクトルから渦度・流れ関数の算出と
予測による推移図である。
予測による推移図である。
【図３】渦度分布と湧き出し・吸い込みの候補領域の予
測出力図である。
測出力図である。
【図４】湧き出し領域と吸い込み領域の予測の評価結果
を示す図である。
を示す図である。
１００ 画像入力部 １１０ 画像蓄積部 １２０ 移動速度検出部 １３０ 反復的移動速度伝播部 １４０ 流れ場算出部 １５０ 対流度予測部 １６０ 出力部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｔ 7/20 Ｇ０６Ｆ 15/70 ４００
Claims (4)
- 【請求項１】 湧き出しと吸い込み領域を場として有す
る対流場変化予測推定装置であって、 画像入力する画像入力手段と、 入力された画像を時系列画像として蓄積する画像蓄積手
段と、 前記画像蓄積手段に蓄積されている連続する２つ以上の
２次元画像間で画像処理を行って、画像特徴量を抽出し
ながら画像中の物体の移動速度を検出する移動速度検出
手段と、 前記のさまざまな画像特徴量から検出される複数の移動
速度を初期移動速度として、移動平均フィルターを反復
的に適用して初期の移動速度をゼロ速度領域へ伝播させ
る反復的移動速度伝播手段と、 移動速度を初期値として、渦度と流れ関数を連立させ
て、渦度と流れ関数の変化を算出する対流場算出手段
と、 渦度と流れ関数の密度分布から流れ場の変動を予測する
対流度予測手段と、 前記対流度予測手段の予測結果を出力する出力手段を有
する対流場変化予測推定装置。 - 【請求項２】 前記画像入力手段が、 気象レーダーエコー画像とドップラー画像から観測され
た情報を入力する画像入力手段を有する請求項１記載の
対流場変化予測推定装置。 - 【請求項３】 前記移動速度検出手段が、 画像を複数の小領域に分割して、連続する画像の各小領
域間での相互相関係数を解析して、最も相関係数の高い
点を求めて前記小領域の移動ベクトルとして検出する移
動速度検出手段を有する請求項１記載の対流場変化予測
推定装置。 - 【請求項４】 前記移動速度検出手段が、 渦度と流れ関数の密度分布に基づいて、画像の濃淡値を
変数にもつ流体方程式の湧きだし項と吸い込み項に特定
な比例定数を含み、湧きだしと吸い込み領域の移動速度
を検出する移動速度検出手段を有する請求項１記載の対
流場変化予測推定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17718397A JP3377078B2 (ja) | 1997-07-02 | 1997-07-02 | 対流場変化予測推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17718397A JP3377078B2 (ja) | 1997-07-02 | 1997-07-02 | 対流場変化予測推定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1123726A true JPH1123726A (ja) | 1999-01-29 |
| JP3377078B2 JP3377078B2 (ja) | 2003-02-17 |
Family
ID=16026640
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17718397A Expired - Fee Related JP3377078B2 (ja) | 1997-07-02 | 1997-07-02 | 対流場変化予測推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3377078B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007286690A (ja) * | 2006-04-12 | 2007-11-01 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 移動ベクトル検出装置、移動ベクトル検出方法および移動ベクトル検出プログラム |
| JP2009110379A (ja) * | 2007-10-31 | 2009-05-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | パターン予測装置、パターン予測方法及びパターン予測プログラム |
| CN102435411A (zh) * | 2011-09-05 | 2012-05-02 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 可压缩湍流雷诺应力的全场测量系统及方法 |
| CN110770610A (zh) * | 2017-05-01 | 2020-02-07 | I.M.系统集团公司 | 模拟、记录和预测对流气象的自学习即时预报系统 |
-
1997
- 1997-07-02 JP JP17718397A patent/JP3377078B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007286690A (ja) * | 2006-04-12 | 2007-11-01 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 移動ベクトル検出装置、移動ベクトル検出方法および移動ベクトル検出プログラム |
| JP2009110379A (ja) * | 2007-10-31 | 2009-05-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | パターン予測装置、パターン予測方法及びパターン予測プログラム |
| JP4499775B2 (ja) * | 2007-10-31 | 2010-07-07 | 日本電信電話株式会社 | パターン予測装置、パターン予測方法及びパターン予測プログラム |
| CN102435411A (zh) * | 2011-09-05 | 2012-05-02 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 可压缩湍流雷诺应力的全场测量系统及方法 |
| CN110770610A (zh) * | 2017-05-01 | 2020-02-07 | I.M.系统集团公司 | 模拟、记录和预测对流气象的自学习即时预报系统 |
| CN110770610B (zh) * | 2017-05-01 | 2022-03-08 | I.M.系统集团公司 | 模拟、记录和预测对流气象的自学习即时预报系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3377078B2 (ja) | 2003-02-17 |
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