WO2022254651A1 - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム Download PDF

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image
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image data
wake
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優 清水
昇 大石
正芳 土田
啓 諏訪
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三菱電機株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation

Definitions

  • the present disclosure relates to an image processing device, an image processing method, and an image processing program.
  • SAR Synthetic Aperture Radar
  • the most mathematically elucidated wake wave is the Kelvin (or Kelvin) wake, which is a wave that extends symmetrically at 19°28' (approximately 19.47°) with respect to the angle of the ship's hull.
  • the wake wave that is the easiest to observe in SAR images is "The Narrow-V Wake", which has the highest reflection intensity.
  • a narrow V-wake does not appear bilaterally symmetrically with respect to the hull like a Kelvin wake, but only one straight line is observed.
  • a "turbulent wake” is observed along the V-wake like a shadow.
  • a turbulent wake is observed at a reflection intensity lower than that of the water surface.
  • the position of the ship may shift due to Doppler shift depending on the speed of the ship.
  • the apparent position of the ship after the Doppler shift is observed with higher brightness than the water surface, and the true position of the ship before the Doppler shift is observed with lower brightness than the water surface.
  • the Kelvin wake which is the target of detection by the technology described in Patent Document 1, is very thin in SAR images, and it was sometimes difficult to detect it depending on the imaging conditions.
  • the present disclosure has been made to solve the problems described above, and provides an image processing device capable of detecting wake waves or moving objects from image data even when Kelvin wakes are difficult to detect. for the purpose.
  • the image processing device includes an image acquisition unit that acquires image data of a water surface, a filter application unit that applies a filter that extracts image features extending in a specific angular direction to the image data, and a filter. and a detection unit that detects the position of the wake wave or the position of the moving object using the image data after the application.
  • the image processing apparatus includes a filter application unit that applies a filter that extracts an image feature extending in a specific angular direction to image data, and a wake wave position using the image data after applying the filter.
  • a detection unit for detecting the position of a moving object is provided, so that the boundary between a narrow V wake whose reflection intensity is greater than the water surface and a turbulent wake whose reflection intensity is less than the water surface can be detected, and Doppler shift whose brightness is lower than that of the water surface can be detected.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing the configuration of an image processing apparatus 100 according to Embodiment 1;
  • FIG. FIG. 4 is a diagram showing an example of a Gabor filter;
  • FIG. 2 is a conceptual diagram showing examples of wakes and wake waves;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram showing an example of image data after applying a filter;
  • FIG. 10 is a conceptual diagram showing an example of image data after detecting candidates for ships or wake waves;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a specific example of processing for detecting candidates for vessels or wake waves;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a specific example of processing for detecting candidates for vessels or wake waves;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a specific example of processing for detecting candidates for vessels or wake waves;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a specific example of processing for detecting candidates for vessels or wake waves;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a specific example of processing for detecting candidates for vessels or wake waves;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a specific example of processing for identifying the position of a ship or wake waves; 2 is a hardware configuration diagram showing the hardware configuration of the image processing apparatus 100 according to Embodiment 1; FIG. 4 is a flowchart showing operations of the image processing apparatus 100 according to Embodiment 1; 4 is a flow chart showing the operation of the preprocessing unit 120 according to Embodiment 1;
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing the configuration of an image processing apparatus 100 according to Embodiment 1. As shown in FIG. 1
  • the image processing device 100 performs image analysis processing on SAR images and optical images to detect the position of a wake wave or the position of a moving object. Further, although the description below focuses on the detection of wake waves, the technique used for the detection of wake waves can also be applied to the detection of moving objects.
  • the image processing apparatus 100 can be applied not only to ships but also to moving objects that generate wake waves.
  • it can be applied to an aircraft or a flying object flying just above the water surface, or to a water ski running on water.
  • the image processing apparatus 100 can be applied not only to an image of the sea surface, but also to an image of a water surface other than the sea surface, such as a lake or a river.
  • the image processing device 100 includes an image data acquisition section 110 , a preprocessing section 120 , a filter application section 130 , a detection section 140 and a speed estimation section 150 .
  • the image data acquisition unit 110 acquires image data of the water surface.
  • the image data acquisition unit 110 acquires image data by communicating with a server that stores SAR images and optical images in advance.
  • the preprocessing unit 120 preprocesses image data. For example, the preprocessing unit 120 reduces noise by performing multi-look processing. Furthermore, the preprocessing unit 120 adjusts the SAR image to have the same aspect ratio as the actual scale by performing processing of projecting from the slant range to the ground range and resampling processing. In addition, the preprocessing unit 120 can reduce the computational load of subsequent processing by thinning out data as necessary.
  • the filter application unit 130 applies a filter that extracts image features extending in a specific angular direction to image data.
  • the image feature is a feature of an image that can be visually recognized by humans, and includes, for example, an area whose brightness is higher than the background, an area whose brightness is lower than the background, an edge whose brightness changes abruptly, and the like.
  • the background here means a water surface where there are no ships or wake waves.
  • the filter application unit applies a filter for extracting edges as image features to the image data, applies a filter for extracting regions of high luminance as image features to the image data, and applies image features to the image data.
  • a filter for extracting a low-brightness region is applied to the image data.
  • the edge extraction filter is suitable for detecting narrow V-wake and turbulent wake pairs and the true position of the ship (more precisely, the boundary between the true position of the ship and the water surface).
  • a filter that extracts high-brightness regions is suitable for detecting narrow V-wakes and the apparent position of a ship, while a filter that extracts low-brightness regions is suitable for detecting turbulent wakes and the true position of ships. suitable for detection.
  • a Gabor filter g(n) is a complex filter defined as follows as the product of a Gaussian function w(n) and a sine wave s(n) as shown in the following equation.
  • k indicates the strength of the Gaussian envelope.
  • ⁇ 0 represents the frequency, and since the larger the value, the smaller the period of the sine wave, the design of the Gabor filter varies these parameters and selects the optimum value for wake wave or vessel detection.
  • ⁇ is the phase offset amount, which can also be expressed as in Equation 4 from Equations 1, 2, and 3.
  • the Gabor filter created as in Equation 4 has a shape as shown in FIG.
  • the horizontal axis indicates n, and the vertical axis indicates the amplitude of the filter.
  • This is a specific example of a filter for extraction
  • the filter of FIG. 2A multiplied by a negative sign may be used.
  • the wake waves of the ship As shown in Fig. 3, there are four wake waves behind the ship. In the figure, white areas indicate high reflected power, and black areas indicate low reflected power. In this disclosure, we specifically focus on detecting pairs of narrow V-wakes with high brightness (power) and turbulent wakes with lower brightness (power) than the background.
  • the Gabor filter shown in Fig. 2(b) When the Gabor filter shown in Fig. 2(b) is applied to the SAR image, it reacts with a narrow V wake at position A where the power is high and a turbulent wake at position B where the power is low. It becomes a shape suitable for signal extraction of If the BW width in the figure is set to a value approximately equal to the wake width of the SAR image, the Gabor filter becomes more effective in wake detection.
  • a filter represented by the product of a window function and a sine wave, with a sine wave having a phase offset of ⁇ /2 is suitable for edge extraction, and is suitable for signal extraction of narrow V wakes and turbulent wakes. shape.
  • the image processing device 100 applies a two-dimensional Gabor filter to the SAR image.
  • the image processing apparatus 100 creates a plurality of Gabor filters with different azimuth angles for extracting edges, and applies each of them to the SAR image, thereby setting the Gabor filter to the azimuth angle closest to the azimuth angle of the wake wave in the SAR image.
  • the azimuth angle of the wake wave can be detected by constructive interaction with the filter. For example, when a Gabor filter with an azimuth angle interval of 5 degrees is created, the azimuth angle of the wake wave can be detected with an accuracy of 5 degrees.
  • a sine wave or cosine wave may be used to design a two-dimensional Gabor filter on the xy plane as in Equation 5 or Equation 6.
  • ⁇ indicates the azimuth angle of the Gabor filter
  • ⁇ is a parameter for determining the width of attenuation in attenuation due to distance
  • ⁇ is a parameter for determining the wavelength of sine waves and cosine waves.
  • a Gabor filter using a cosine wave and a Gabor filter using a sine wave have a phase shift of ⁇ /2.
  • the filter application unit 130 generates, for example, Gabor filters at intervals of 5 degrees in the range of azimuth angles from 0 degrees to 355 degrees, and applies each Gabor filter to the SAR image.
  • the image resulting from applying the Gabor filter at each azimuth angle can be synthesized by, for example, extracting the maximum luminance value of all azimuth angles for each cell in the application result image, and the synthesized image after application of the filter is shown in FIG. .
  • the cell here may be the pixel of the minimum unit, or multiple pixels may be grouped into one cell, and the average value of the luminance of those pixels is used to extract and synthesize the maximum value.
  • an image having the highest average luminance value or an image having pixels with the highest luminance among the filter application result images may be used for subsequent processing without performing the synthesis processing.
  • the wake wave can be detected with high accuracy even when the wake wave draws a curve.
  • the image after applying the filter refers to a synthesized image obtained by synthesizing each image after applying the filter, and an image after applying the filter selected to be used for later processing without performing synthesis. It shall contain both images.
  • the detection unit 140 detects the position of the wake wave or the position of the vessel using the filtered image data.
  • the candidate detection unit 141 detects a candidate position of a wake wave or a vessel using image data after applying a filter. For example, the candidate detection unit 141 arranges cells in a circular shape in an image represented by the image data after applying the filter, sets a pair of cells positioned in the diameter direction, and determines the brightness of the paired cells. Calculate the total value and assume that the wake exists in the diametrical direction of the pair with the largest total value. The details of this processing will be described later.
  • the candidate detection unit 141 applies a threshold in order to extract the necessary wake wave coordinates from the filtered image as shown in FIG.
  • the threshold applied here is used to reduce the number of line segments that are candidates for wake waves. You may
  • the candidate detection unit 141 performs maximum value detection to detect the cell with the maximum brightness from the cells with brightness exceeding the threshold.
  • the maximum value obtained here is used as the starting position in the wake candidate detection process. Note that the maximum value does not necessarily have to be the starting point.
  • the candidate detection unit 141 When the maximum value is detected, the candidate detection unit 141 performs candidate detection processing using the maximum value detection result. In the candidate detection process, for example, as shown in FIG. 5, a plurality of line segments that are candidates for wake waves or vessels are detected.
  • FIGS. 6 to 8 are conceptual diagrams showing specific examples of candidate detection processing.
  • the candidate detection unit 141 sets the cell having the maximum luminance value (power value) detected above as a test cell as shown in FIG. Set a circular sample cell for any radial direction.
  • the sample cells are paired with the sample cells in the diameter direction passing through the test cell, and the total value of the luminance (power value) of the pair is calculated.
  • the candidate detection unit 141 estimates that the direction of the cell with the highest total brightness value of the pair is the traveling direction of the wake wave. As shown in FIG. 8, the next test cell selects one of the cells located in the direction of the wake estimated in FIG. Here, if a cell close to the test cell is selected from the test cell candidates as the next test cell, the wake wave detection interval becomes finer, and the shape of the wake wave can be accurately detected.
  • the candidate detection unit 141 After selecting the next test cell, the candidate detection unit 141 returns to FIG. 6 and repeats the same processing. Thereby, the wake wave candidate can be detected.
  • the end condition for candidate detection may be set as when a cell at the edge of the image is detected, or as when an arbitrary number of cells is detected.
  • the once detected candidate is excluded from the detection candidates in order not to detect the same line segment as the once detected trail wave or vessel candidate.
  • the candidate mask may include the area around the line segment detected as a candidate, that is, the area around the line segment detected as a candidate may also be excluded from the detection candidates.
  • the candidate detection unit 141 After applying the candidate mask, the candidate detection unit 141 returns to maximum value detection, detects the maximum value, and repeats the candidate detection process until the maximum value is no longer detected.
  • the candidate detection unit 141 performs candidate detection processing by searching for a pair of sample cells having the largest sum of luminance using circular sample cells as shown in FIGS.
  • this may be replaced with Radon Transform or Hough Transform for processing.
  • the Radon transform and the Hough transform result in line segment extraction in a straight line shape, it is preferable to cut the region finely before applying it so as to cope with a wake having a curvature.
  • the identification unit 142 identifies the position of the wake wave or the ship from among the candidate positions of the wake wave or the ship detected by the candidate detection unit 141 .
  • the trail wave or ship candidate detected by the candidate detection unit 141 is detected as a plurality of line segments, for example, as shown in FIG. From these line segments, for example, as shown in FIG. 9, the true wake wave is specified by specifying the wake wave located behind the ship. If the ship's position is unknown, the true wake wave may be identified by, for example, the length of the candidate line segment or the brightness level. Generally, a wake wave is longer than a ship. From the length of the candidate line segment it is possible to distinguish between vessels and wakes. When comparing wake wave candidates, it is highly likely that the one with the highest brightness is the true wake wave, so the candidate with the highest brightness should be identified as the true wake wave. may
  • the true position of the ship can be identified by searching for a ship candidate that is shifted in the azimuth direction from the position after the Doppler shift of the ship. That is, it is sufficient to extract a line segment located at range coordinates that are approximately the same as the range coordinates of the ship coordinates.
  • the true position of a ship is observed in the original image data with lower brightness than the surface of the water, it is extracted by comparing the line segments of other wake candidates with their brightness (power).
  • the wake wave determination process can be performed by extracting the coordinates of a line segment located in either the front or back region with respect to the longitudinal direction of the ship and having high brightness. .
  • the direction of travel is known, it can be processed as an extraction of a line segment positioned backward with respect to the longitudinal direction of the ship. can be difficult.
  • the speed estimation unit 150 estimates the speed of the ship based on the Doppler shift amount of the position of the ship.
  • the Doppler shift amount of the position of the ship is the distance in the azimuth direction between the true position of the ship (position before Doppler shift) and the apparent position of the ship on the image (position after Doppler shift). is.
  • the position of the ship may shift due to Doppler shift depending on the speed of the ship. Since it is known that the Doppler shift amount and the ship speed have the following relationship, the ship speed can be estimated by using the coordinates of the ship before and after the Doppler shift.
  • V ship,est is the estimated velocity
  • V plf is the satellite velocity
  • ⁇ sq is the squint angle
  • R 0 is the slant range between the ship and the satellite
  • ⁇ x shift is the distance difference in the azimuth direction due to Doppler shift.
  • the distance difference ⁇ x shift in the azimuth direction due to the Doppler shift represented by Equation 7 can be calculated, for example, from the difference between the line segment determined as the position of the ship before the Doppler shift in FIG. 9 and the coordinates of the apparent position of the ship. .
  • FIG. 10 is a hardware configuration diagram showing the hardware configuration of the image processing apparatus 100 according to the first embodiment.
  • the hardware shown in FIG. 10 includes a processing device 10000 such as a CPU (Central Processing Unit), and a storage device 10001 such as a ROM (Read Only Memory) or hard disk.
  • a processing device 10000 such as a CPU (Central Processing Unit)
  • a storage device 10001 such as a ROM (Read Only Memory) or hard disk.
  • each function of the image processing apparatus 100 shown in FIG. is not limited to the combination of the above-described hardware and program, but may be realized by hardware alone such as LSI (Large Scale Integrated Circuit) in which the program is implemented in the processing unit.
  • LSI Large Scale Integrated Circuit
  • some of the functions may be implemented by dedicated hardware, and some may be implemented by a combination of a processor and a program.
  • the image processing apparatus 100 according to Embodiment 1 is configured as described above.
  • FIG. 11 is a flow chart showing the operation of the image processing apparatus 100 according to the first embodiment.
  • the operation of the image processing apparatus 100 corresponds to the image processing method
  • the program for causing the computer to execute the operation of the image processing apparatus 100 corresponds to the image processing program.
  • “part” may be read as "process” as appropriate.
  • step S1 the image data acquisition unit 110 acquires image data of the water surface.
  • step S2 the preprocessing unit 120 preprocesses the image data acquired in step S1. For example, as shown in FIG. 12, preprocessing is executed in the order of multi-look processing (step S201), resampling (step S202), and data thinning (step S203).
  • step S3 the filter applying unit 130 generates a Gabor filter.
  • a Gabor filter represented by Equation 5 or Equation 6 is generated according to parameters input by the user.
  • step S4 the filter application unit 130 applies the filter generated in step S3 to the preprocessed image data. Then, the filter application unit 130 generates a synthesized image by synthesizing the images after the filter application.
  • step S5 the candidate detection unit 141 performs threshold processing on the image data after applying the filter.
  • step S6 the candidate detection unit 141 performs maximum value detection processing to detect the cell with the maximum brightness from the cells with brightness exceeding the threshold.
  • step S7 the candidate detection unit 141 determines whether the cell with the maximum luminance has been detected.
  • the process proceeds to step S8.
  • step S10 if the user has set to detect wake waves, the process proceeds to step S10, and if the user has set to detect ships, the process proceeds to step S11.
  • the maximum value cannot be detected, for example, when the entire area of the image is covered with the candidate mask, when a threshold is set, and when a cell having a luminance equal to or higher than a predetermined threshold cannot be detected. be.
  • step S8 the candidate detection unit 141 detects candidate positions of wake waves or vessels. For example, as described above, a method using test cells or a method using coordinate transformation such as Hough transformation can be applied.
  • step S9 the candidate detection unit 141 applies a candidate mask to prevent the same candidate from being detected again, and performs the process of step S6 again using the image after applying the candidate mask.
  • step S7 If it is determined No in step S7 and the wake wave is set to be detected, the process proceeds to step S10 to specify the true position of the wake wave. For example, if the ship's position is known, it is possible to identify that the candidate for the wake existing behind it is the true wake.
  • step S7 If it is determined No in step S7 and the ship is set to be detected, the process proceeds to step S11, and the identifying unit 142 identifies the true position of the ship. For example, when the position of the ship on the image is known by visual observation or the like, the ship candidate position shifted in the azimuth direction from the position of the ship on the image is identified as the true position of the ship. Also, if the position of the ship on the image is not known, for example, the area with the highest brightness on the image or the one with the highest brightness among the ship candidates may be set as the position on the image of the ship.
  • step S12 the speed estimator 150 estimates the speed of the ship from the Doppler shift amount of the ship. The operation of the image processing apparatus 100 is now completed.
  • the image processing apparatus 100 can detect a narrow V-wake with a high reflection intensity, a turbulent wake with a reflection intensity smaller than the water surface, or detect a turbulent wake with a lower reflection intensity than the water surface.
  • the image processing apparatus 100 detects the candidate positions of the ship or the ship and identifies the position of the ship or the ship from among the candidate positions, the position of the ship or the ship can be determined according to the imaging conditions or the like. It is possible to detect the vessel or the wake wave with high accuracy even when noise that may be confused with the wake wave occurs on the image.
  • the image processing apparatus 100 applies a filter for detecting edges in a specific angular direction, a narrow V wake with high reflection intensity is adjacent to the narrow V wake, and the reflection intensity can detect boundaries with turbulent wakes where is smaller than the surface of the water.
  • the image processing apparatus 100 according to Embodiment 1 uses a Gabor filter, the narrow V wake and the turbulent wake can be accurately detected by adjusting the BW width to match the width of the wake wave. can be detected.
  • steps S10 and S11 either one of wake wave detection and ship detection is performed, but both may be detected.
  • detecting the wake wave after specifying the position of the vessel can facilitate specifying the true position of the wake wave.
  • the filter is not limited to this as long as it can detect an image feature extending in a specific angular direction.
  • a Gabor filter design example using a Gaussian envelope, sine wave, and cosine wave was shown, but the filter shape can be designed using various functions, such as filter design using wavelet functions. Also, the window function may be changed to another function such as a rectangular function.
  • the image processing device 100 is suitable for use in detecting wake waves and ships.
  • 100 image processing device 110 image data acquisition unit, 120 preprocessing unit, 130 filter application unit, 140 detection unit, 141 candidate detection unit, 142 identification unit, 150 speed estimation unit, 10000 processing device, 10001 storage device.

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Abstract

ケルビンウェーキが検出困難場合であっても、画像データから航跡波又は移動物を検出することができる画像処理装置を得る。　本開示に係る画像処理装置は、水面を写した画像データを取得する画像取得部と、画像データに、特定の角度方向に延伸する画像特徴を抽出するフィルタを適用するフィルタ適用部と、フィルタを適用した後の画像データを用いて、航跡波の位置又は移動物の位置を検出する検出部と、を備えた。

Description

画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
　本開示は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
　海洋を撮像したＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ　Ａｐｅｒｔｕｒｅ　Ｒａｄａｒ；合成開口レーダ）画像や光学画像を用いて、航跡波（ウェーキ）や船舶等の移動物を検出する技術が研究、開発されている。
　ＳＡＲ画像において、航跡波は４本の線が観測される。航跡波として最も数学的な解明をされているものはケルビン（またはケルヴィン）ウェーキであり、船体の角度に対して、１９°２８’（約１９．４７°）で左右対称に伸びる波である。
　例えば、特許文献１には、航跡波の一つであるケルビンウェーキが船体に対して一定の角度で左右対称に発生する特性を利用して、ＳＡＲ画像に対してハフ変換を用いることにより、ケルビンウェーキを検出する技術が開示されている。
　また、ＳＡＲ画像で最も観測しやすい航跡波は、反射強度が最も大きい“狭いＶウェーキ（Ｔｈｅ　Ｎａｒｒｏｗ－Ｖ　Ｗａｋｅ）”である。狭いＶウェーキは、ケルビンウェーキのように船体に対して左右対称に現れるものではなく、１本の直線のみ観測される。また、狭いＶウェーキの脇には、影のようにＶウェーキに沿って、“乱流ウェーキ（Ｔｕｒｂｕｌｅｎｔ　ｗａｋｅ）”が観測される。乱流ウェーキは水面の反射強度よりも低い反射強度で観測される。
　また、ＳＡＲ画像中の船舶が速度を持って運動している場合、船舶速度に応じて船舶の位置がドップラーシフトによりずれる場合がある。この場合、ドップラーシフト後の船舶の見かけ上の位置は水面より輝度が高く、ドップラーシフト前の船舶の真の位置は水面より輝度が低く観測される。
特許第６２０７３６２号公報
　特許文献１に記載の技術が検出の対象とするケルビンウェーキは、ＳＡＲ画像では非常に薄く、撮像条件によっては検出が困難な場合があった。
　本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、ケルビンウェーキが検出困難場合であっても、画像データから航跡波又は移動物を検出することができる画像処理装置を得ることを目的とする。
　本開示に係る画像処理装置は、水面を写した画像データを取得する画像取得部と、画像データに、特定の角度方向に延伸する画像特徴を抽出するフィルタを適用するフィルタ適用部と、フィルタを適用した後の画像データを用いて、航跡波の位置又は移動物の位置を検出する検出部と、を備えた。
　本開示に係る画像処理装置は、画像データに、特定の角度方向に延伸する画像特徴を抽出するフィルタを適用するフィルタ適用部と、フィルタを適用した後の画像データを用いて、航跡波の位置又は移動物の位置を検出する検出部とを備えたので、反射強度が水面より大きい狭いＶウェーキと反射強度が水面より小さい乱流ウェーキとの境界を検出したり、水面より輝度が低いドップラーシフト前の移動物を検出したりすることにより、ケルビンウェーキが検出困難な場合であっても、画像データから航跡波又は移動物を検出することができる。
実施の形態１に係る画像処理装置１００の構成を示す構成図である。 ガボールフィルタの例を示す図である。 航跡及び航跡波の例を示す概念図である。 フィルタを適用した後の画像データの例を示す概念図である。 船舶又は航跡波の候補を検出した後の画像データの例を示す概念図である。 船舶又は航跡波の候補を検出する処理の具体例を説明するための概念図である。 船舶又は航跡波の候補を検出する処理の具体例を説明するための概念図である。 船舶又は航跡波の候補を検出する処理の具体例を説明するための概念図である。 船舶又は航跡波の位置を特定する処理の具体例を説明するための概念図である。 実施の形態１に係る画像処理装置１００のハードウェア構成を示すハードウェア構成図である。 実施の形態１に係る画像処理装置１００の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る前処理部１２０の動作を示すフローチャートである。
　実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る画像処理装置１００の構成を示す構成図である。
　画像処理装置１００は、ＳＡＲ画像や光学画像に対して画像解析処理を行い、航跡波の位置又は移動物の位置を検出するものである。また、以下では航跡波の検出を中心に説明するが、航跡波の検出に用いる手法は移動物の検出にも適用可能である。
　また、以下では移動物が船舶の場合を中心に説明するが、画像処理装置１００は、船舶に限らず、航跡波を発生させるような移動物に対して適用可能である。例えば、水面ぎりぎりを飛行している航空機や飛翔体、水上を走行する水上スキー等にも適用可能である。
　また、画像処理装置１００は、海面を写した画像に限らず、湖や川等の海面以外の水面を写した画像に対しても適用可能である。
　画像処理装置１００は、画像データ取得部１１０、前処理部１２０、フィルタ適用部１３０、検出部１４０、速度推定部１５０を備える。
　画像データ取得部１１０は、水面を写した画像データを取得するものである。例えば、画像データ取得部１１０は、予めＳＡＲ画像や光学画像を蓄積したサーバと通信を行うことにより、画像データを取得する。
　前処理部１２０は、画像データに対して前処理を行うものである。例えば、前処理部１２０は、マルチルック処理を実施することにより、ノイズの低減を行う。さらに、前処理部１２０は、スラントレンジからグランドレンジへと投影する処理やリサンプリング処理を実施することにより、ＳＡＲ画像を実スケールと同様のアスペクト比となるように調整する。また、前処理部１２０は、必要に応じて、データを間引くことにより、後段の処理の演算負荷を低減させることができる。 
　フィルタ適用部１３０は、画像データに、特定の角度方向に延伸する画像特徴を抽出するフィルタを適用するものである。ここで、画像特徴とは、人間が視覚によって認識できる画像上の特徴であり、例えば、輝度が背景よりも高い領域や輝度が背景よりも低い領域、輝度が急激に変化するエッジ等である。また、ここでの背景とは、船舶や航跡波が存在しない水面を意味する。
　すなわち、フィルタ適用部は、より具体的には、画像特徴としてエッジを抽出するフィルタを画像データに適用したり、画像特徴として輝度の高い領域を抽出するフィルタを画像データに適用したり、画像特徴として輝度の低い領域を抽出するフィルタを画像データに適用したりするものである。詳細は後述するが、エッジを抽出するフィルタは狭いＶウェーキと乱流ウェーキのペアや、船舶の真の位置（より正確には、船舶の真の位置と水面の境界）を検出するのに適しており、輝度の高い領域を抽出するフィルタは狭いＶウェーキや船舶の見かけ上の位置を検出するのに適しており、輝度の低い領域を抽出するフィルタは乱流ウェーキや船舶の真の位置を検出するのに適している。
　具体例として、フィルタ適用部１３０がガボールフィルタを用いる場合について説明する。ガボールフィルタｇ（ｎ）は、次式に示すようにガウス関数ｗ（ｎ）と正弦波ｓ（ｎ）の積として以下のように定義された複素数のフィルタである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ここで、ｋはガウシアン包絡線の強度を示している。ω0は周波数を表しており、この値が大きくなると正弦波の周期が小さくなるため、ガボールフィルタの設計では、これらのパラメータを変化させ、航跡波又は船舶の検出に最適な値を選択する。また、φは位相オフセット量であり、数式１、数式２及び数式３から、数式４のように表現することもできる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　数式４のように作成されたガボールフィルタは、図２で示されるような形状のフィルタである。横軸がｎ、縦軸がフィルタの振幅を示す。図２（ａ）は位相オフセットφ＝０であり、図２（ｂ）は位相オフセットφ＝π／２ずらしたガボールフィルタのイメージであり、φ＝０のフィルタが画像特徴として輝度の高い領域を抽出するフィルタの具体例であり、φ＝π／２のフィルタが画像特徴としてエッジを抽出するフィルタの具体例である。ここでは位相オフセットφ＝π／２の例を示しているが、φ＝－π／２としてもよい。また、輝度の低い領域を抽出したい場合には、図２（ａ）のフィルタに負号を乗じたものを用いればよい。
　ところで、船舶の航跡波は、図３に示す様に、船舶の後方に４本の航跡波が存在する。図中では、白色の箇所は反射電力が高く、黒色の箇所は反射電力の低い領域を示している。本開示では、特に輝度（電力）が高い狭いＶウェーキと、背景よりも輝度（電力）が低い乱流ウェーキのペアの検出に着目している。
　図２（ｂ）のようなガボールフィルタをＳＡＲ画像に適用した場合、電力が高い位置Ａでは狭いＶウェーキと、電力が低い位置Ｂでは乱流ウェーキと反応するため、狭いＶウェーキと乱流ウェーキの信号抽出に適した形状となる。なお、図中のＢＷ幅は、ＳＡＲ画像のウェーキの幅程度の値になるように設定すると、ウェーキ検出により効果的なガボールフィルタとなる。このように、窓関数と正弦波の積で表され、正弦波の位相オフセット量がπ/2であるフィルタは、エッジの抽出に適しており、狭いＶウェーキと乱流ウェーキの信号抽出に適した形状となっている。
　画像処理装置１００は、２次元ガボールフィルタをＳＡＲ画像に適用する。画像処理装置１００は、エッジを抽出する方位角の異なる複数のガボールフィルタを作成し、それぞれをＳＡＲ画像に適用することで、ＳＡＲ画像中の航跡波の方位角と最も近い方位角に設定したガボールフィルタとが強め合うことで、航跡波の方位角を検出することができる。例えば、方位角５度間隔のガボールフィルタを作成した際は、５度の精度で航跡波の方位角の検出が可能となる。
　また、正弦波や余弦波を用いて、数式５又は数式６のようにｘ－ｙ平面上に２次元のガボールフィルタを設計してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここで、θは、ガボールフィルタの方位角を示しており、αは距離による減衰における減衰の幅を決めるためのパラメータであり、βは正弦波や余弦波の波長を決めるためのパラメータである。余弦波を用いたガボールフィルタと、正弦波を用いたガボールフィルタでは、位相がπ／２ずれたフィルタとなる。
　フィルタ適用部１３０は、例えば方位角０度から３５５度の範囲で５度間隔のガボールフィルタを生成し、それぞれのガボールフィルタをＳＡＲ画像に対して適用する。各方位角におけるガボールフィルタの適用結果画像は、例えば、適用結果画像中のセル毎の全方位角の輝度の最大値を抽出することで合成でき、合成したフィルタ適用後のイメージを図４に示す。ここでのセルは、最小単位の画素でもよいし、複数の画素をまとめたものを一つのセルとして、それらの画素の輝度の平均値等を用いて、最大値の抽出及び合成を行うようにしてもよい。
　また、合成処理を行わずに、例えば、フィルタ適用結果画像のうち、最も輝度の平均値が大きい画像や、最も輝度が高い画素を持つ画像を後の処理に用いるようにしてもよいが、合成画像を用いることにより、航跡波が曲線を描いている場合にも航跡波を精度良く検出することができる。
　また、本開示において、フィルタを適用した後の画像とは、フィルタ適用後の各画像を合成して得られる合成画像と、合成を行わずに後の処理に用いると選択されたフィルタ適用後の画像の両方を含むものとする。
　検出部１４０は、フィルタを適用した後の画像データを用いて、航跡波の位置又は船舶の位置を検出するものであり、実施の形態１においては、候補検出部１４１及び特定部１４２を備える。
　候補検出部１４１は、フィルタを適用した後の画像データを用いて、航跡波又は船舶の候補位置を検出するものである。
　例えば、候補検出部１４１は、フィルタを適用した後の画像データが示す画像に対して、円周形状にセルを配置し、直径方向に位置するセルのペアを設定し、ペアのセルの輝度の合計値を計算し、合計値の最も大きいペアの直径方向に航跡波が存在すると推定する。この処理の詳細については後述する。
　候補検出部１４１、図４に示すようなフィルタ適用後のイメージ画像から必要な航跡波の座標を抽出するため、閾値を適用する。ここで適用する閾値は、航跡波の候補となる線分の数を減らすために使用するものであり、例えば標準偏差σを利用して、輝度が高い信号の１σ程度を残す、というように設定してもよい。
　候補検出部１４１は、閾値を超えた輝度をもつセルから、最大の輝度を持つセルを検出する最大値検出を実施する。ここで求めた最大値は、ウェーキ候補の検出処理における開始位置として用いる。なお、必ずしも最大値を始点とする必要はない。 
　候補検出部１４１は、最大値が検出された場合、最大値が検出された結果を用いて候補検出処理を行う。候補検出処理では、例えば図５に示すように複数の航跡波候補又は船舶候補となる線分が検出される。
　図６から図８は候補検出処理の具体例を示す概念図である。まず、候補検出部１４１は、航跡波候補又は船舶候補を検出するため、図６に示すように上記で検出した最大の輝度値（電力値）をもつセルをテストセルとして設定し、その周囲に任意の半径方向に対してサンプルセルを円形設定する。サンプルセルは、テストセルを通る直径方向のサンプルセルをペアとして、ペアの輝度（電力値）の合計値を算出する。
　次に、候補検出部１４１は、図７に示すように、ペアの輝度の合計値が最も高いセルの方向が、航跡波の進行方向であると推定する。図８に示すように、次のテストセルは、図７で推定した航跡波の方向に位置するセルのいずれかを選択する。ここで、次のテストセルは、テストセル候補の中でテストセルに近いセルを選択すると、航跡波の検出間隔が細かくなり、航跡波の形状を正確に検出することができる。
　候補検出部１４１は、次のテストセルを選択した後、図６に戻って同じ処理を繰り返す。これにより、航跡波候補を検出することができる。
　なお、候補検出の終了条件は、画像の端部のセルを検出したときとして設定してもよいし、任意のセル数まで検出したときとして設定してもよい。
　次の航跡波候補を検出する際に、候補検出の始点の選択では、一度検出した航跡波又は船舶の候補と同じ線分を検出しないようにするため、一度検出した候補を検出候補から除外する候補マスクを適用する。ここで、候補マスクは、候補として検出した線分の周辺の領域も含むようにしてもよい、すなわち候補として検出した線分の周辺の領域も検出候補から除外するようにしてもよい。
　候補検出部１４１は、候補マスクを適用した後、再び最大値検出に戻り、最大値を検出し、以降最大値が検出されなくなるまで、候補検出処理を繰り返す。
　なお、上記では、候補検出部１４１は、候補検出処理を、図６から図８に示すような円形のサンプルセルを用いて、輝度の合計値が最も大きいサンプルセルのペアを探索することにより行っていたが、例えばこれをラドン変換（Ｒａｄｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）やハフ変換（Ｈｏｕｇｈ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）に置き換えて処理をしてもよい。しかし、ラドン変換やハフ変換では、直線形状での線分抽出となってしまうため、曲率をもつウェーキにも対応するように、領域を細かく切り取った上で適用することが好ましい。
　特定部１４２は、候補検出部１４１で検出された航跡波又は船舶の候補位置の中から、航跡波又は船舶の位置を特定するものである。
　候補検出部１４１が検出した航跡波又は船舶の候補は、例えば図５に示すように複数の線分として検出される。これらの線分から、例えば、図９に示すように船舶の後方に位置する航跡波を特定することにより、真の航跡波を特定する。船舶の位置が不明な場合には、例えば、候補の線分の長さや輝度の大きさによって真の航跡波を特定するようにしてもよい。一般に船舶よりも航跡波の方がその全長は長く、例えば、船舶の大きさが数百メートルであるとき、航跡波は数キロメートル程度の長さになる場合があり、このような場合には、候補の線分の長さから船舶か航跡波かを区別することができる。また、航跡波の候補同士を比較する場合には、最も輝度の大きいものが真の航跡波である可能性が高いため、最も輝度の高い航跡波の候補を真の航跡波として特定するようにしてもよい。
　また、船舶のドップラーシフト後の位置（見かけ上の位置）は、船舶のドップラーシフト前の位置（真の位置）からアジマス方向（衛星の進行方向）にずれることが知られているため、船舶のドップラーシフト後の位置が目視等により既知である場合、船舶のドップラーシフト後の位置からアジマス方向にずれて存在する船舶候補を探索することにより、船舶の真の位置を特定することができる。すなわち、船舶座標のレンジ座標と同程度のレンジ座標に位置する線分を抽出するようにすればよい。また、船舶の真の位置は、元の画像データにおいて、水面より輝度が低く観測されることが知られているため、他のウェーキ候補の線分と輝度（電力）を比較して抽出するようにしてもよい。
　航跡波の判定処理は、例えば船舶の座標が既知である場合、船舶の長手方向に対する前後どちらかの領域に位置する線分であり、かつ輝度が高い座標を抽出することで判定が可能となる。なお、船舶の座標に加えて、進行方向が既知である場合は、船舶の長手方向に対して後方に位置する線分の抽出として処理可能であるが、ＳＡＲ画像から船舶の進行方向を推定するのは困難である場合がある。
　速度推定部１５０は、船舶の位置のドップラーシフト量に基づき、船舶の速度を推定するものである。ここで、船舶の位置のドップラーシフト量とは、船舶の真の位置（ドップラーシフト前の位置）と、画像上での船舶の見かけ上の位置（ドップラーシフト後の位置）とのアジマス方向の距離である。
　ＳＡＲ画像中の船舶が速度を持って運動している場合、船舶速度に応じて船舶の位置がドップラーシフトによりずれが生じる場合がある。ドップラーシフト量と船舶速度は次式のような関係性を持つことが分かっているため、ドップラーシフト前後の船舶の座標を用いることにより、船舶速度の推定が可能となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　ここで、Ｖｓｈｉｐ，ｅｓｔは速度の推定値であり、Ｖｐｌｆは衛星の速度、θｓｑはスクイント角、Ｒ０は船舶と衛星のスラントレンジ、Δｘｓｈｉｆｔはドップラーシフトによるアジマス方向の距離差分である。
　数式７で表されるドップラーシフトによるアジマス方向の距離差分Δｘｓｈｉｆｔは、例えば図９のドップラーシフト前の船舶位置と判定された線分と、船舶の見かけ上の位置の座標との差分から算出できる。
　次に、実施の形態１に係る画像処理装置１００のハードウェア構成について説明する。
　図１０は、実施の形態１に係る画像処理装置１００のハードウェア構成を示すハードウェア構成図である。
　図１０に示したハードウェアは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の処理装置１００００、及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）やハードディスク等の記憶装置１０００１を備える。
　図１に示した画像処理装置１００の各機能は、記憶装置１０００１に記憶されたプログラムが処理装置１００００で実行されることにより実現される。また、各機能を実現する方法は、上記したハードウェアとプログラムの組み合わせに限らず、処理装置にプログラムをインプリメントしたＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）のような、ハードウェア単体で実現するようにしてもよいし、一部の機能を専用のハードウェアで実現し、一部を処理装置とプログラムの組み合わせで実現するようにしてもよい。
　以上のように、実施の形態１に係る画像処理装置１００は構成される。
　次に、実施の形態１に係る画像処理装置１００の動作について説明する。
　図１１は、実施の形態１に係る画像処理装置１００の動作を示すフローチャートである。
　ここで、画像処理装置１００の動作が画像処理方法に対応し、画像処理装置１００の動作をコンピュータに実行させるプログラムが画像処理プログラムに対応する。
　また、「部」は「工程」に適宜読み替えてよい。
　まず、ステップＳ１で、画像データ取得部１１０は、水面を写した画像データを取得する。
　次に、ステップＳ２で、前処理部１２０は、ステップＳ１で取得した画像データに対して前処理を行う。例えば、図１２に示すように、マルチルック処理（ステップＳ２０１）、リサンプリング（ステップＳ２０２）、データ間引き（ステップＳ２０３）の順に前処理を実行する。
　図１１に戻り説明を続ける。ステップＳ２の次に、ステップＳ３で、フィルタ適用部１３０は、ガボールフィルタを生成する。例えば、ユーザから入力されたパラメータに応じて数式５や数式６で表されるガボールフィルタを生成する。
　次に、ステップＳ４でフィルタ適用部１３０は、前処理後の画像データにステップＳ３で生成したフィルタを適用する。そして、フィルタ適用部１３０は、フィルタ適用後の各画像を合成することにより、合成画像を生成する。
　次に、ステップＳ５で候補検出部１４１は、フィルタを適用した後の画像データに閾値処理を実施する。
　次に、ステップＳ６で候補検出部１４１は、閾値を超えた輝度をもつセルから、最大の輝度を持つセルを検出する最大値検出処理を実施する。
　次に、ステップＳ７で候補検出部１４１は、最大の輝度を持つセルを検出できたかを判定する。ここで、候補検出部１４１が、検出できたと判定した場合、ステップＳ８に進み、検出できなかったと判定した場合、ステップＳ１０又はステップＳ１１に進む。ここで、ユーザの入力により、航跡波の検出を行うよう設定されている場合、ステップＳ１０に進み、船舶の検出を行うように設定されている場合、ステップＳ１１に進む。ここで、最大値が検出できない場合とは、例えば、画像の全領域が候補マスクで覆われた場合や、閾値を設定する場合、所定の閾値以上の輝度を持つセルが検出できなくなった場合である。
　ステップＳ７で候補検出部１４１が、最大の輝度を持つセルを検出できたと判定した場合、ステップＳ８に進む。ステップＳ８で候補検出部１４１は、航跡波又は船舶の候補位置を検出する。例えば、上述したように、テストセルを用いる方法や、ハフ変換等の座標変換を用いる方法を適用することができる。
　次に、ステップＳ９で候補検出部１４１は、同じ候補を再度検出しないようにするための候補マスクを適用し、候補マスク適用後の画像を用いて再度ステップＳ６の処理を実施する。
　ステップＳ７でＮｏと判定され、かつ、航跡波の検出を行うよう設定されている場合、ステップＳ１０に進み、航跡波の真の位置を特定する。例えば、船舶の位置が既知である場合、その後方に存在する航跡波の候補が真の航跡波であると特定することができる。
　ステップＳ７でＮｏと判定され、かつ、船舶の検出を行うように設定されている場合、ステップＳ１１に進み、特定部１４２は、船舶の真の位置を特定する。例えば、船舶の画像上の位置が目視等により既知である場合、船舶の画像上の位置からアジマス方向にずれている船舶候補位置を船舶の真の位置と特定する。また、船舶の画像上の位置が既知でない場合、例えば、画像上で最も輝度が高い領域、又は船舶候補のうち最も輝度が高いものを船舶の画像上の位置として設定するようにしてもよい。
　次に、ステップＳ１２に進み、速度推定部１５０は、船舶のドップラーシフト量から、船舶の速度を推定する。以上で画像処理装置１００は動作を終了する。
　以上のような動作により、実施の形態１に係る画像処理装置１００は、反射強度が大きな狭いＶウェーキや、反射強度が水面より小さい乱流ウェーキを検出したり、水面より輝度が低くなっている船舶のドップラーシフト前の位置を検出したりすることにより、ケルビンウェーキが検出困難な場合であっても、画像データから航跡波又は船舶を検出することができる。
　また、実施の形態１に係る画像処理装置１００は、航跡波又は船舶の候補位置を検出し、候補位置の中から船舶又は航跡波の位置を特定するようにしたので、撮像条件等により、船舶や航跡波と紛らわしいノイズが画像上に生じた場合にも、精度よく船舶又は航跡波を検出することができる。
　また、実施の形態１に係る画像処理装置１００は、特定の角度方向のエッジを検出するフィルタを適用するようにしたので、反射強度が大きな狭いＶウェーキと、狭いＶウェーキと隣り合い、反射強度が水面より小さい乱流ウェーキとの境界を検出することができる。
　また、実施の形態１に係る画像処理装置１００は、ガボールフィルタを用いるようにしたので、ＢＷ幅を航跡波の幅と合うように調整することにより、精度良く、狭いＶウェーキと乱流ウェーキを検出することができる。
　また、ステップＳ１０とステップＳ１１で、航跡波の検出と船舶の検出のどちらか一方を行う構成としたが、両方を検出する構成としてもよい。例えば、船舶の位置を特定した後に、航跡波の検出を行うことにより、航跡波の真の位置を特定しやすくすることができる。
　また、上記では、画像データに適用するフィルタの例として、ガボールフィルタを用いる場合について説明したが、特定の角度方向に延伸する画像特徴を検出することができるフィルタであれば、これに限らない。
　例えば、ガウシアン包絡線および正弦波、余弦波を用いたガボールフィルタの設計例を示したが、ウェーブレット関数を使ったフィルタ設計等、フィルタ形状はさまざまな関数により設計可能である。また、窓関数を矩形関数等、他の関数に変更してもよい。
　本開示に係る画像処理装置１００は、航跡波や船舶の検出に用いるのに適している。
　１００　画像処理装置、１１０　画像データ取得部、１２０　前処理部、１３０　フィルタ適用部、１４０　検出部、１４１　候補検出部、１４２　特定部、１５０　速度推定部、１００００　処理装置、１０００１記憶装置。

Claims (13)

  1. 　水面を写した画像データを取得する画像取得部と、
    　前記画像データに、特定の角度方向に延伸する画像特徴を抽出するフィルタを適用するフィルタ適用部と、
    　前記フィルタを適用した後の前記画像データを用いて、航跡波の位置又は移動物の位置を検出する検出部と、
    　を備える画像処理装置。
  2. 　前記フィルタ適用部は、前記画像特徴としてエッジを抽出する前記フィルタを前記画像データに適用することを特徴とする
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 　前記フィルタ適用部は、前記画像特徴として輝度の高い領域を抽出する前記フィルタを前記画像データに適用することを特徴とする
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  4. 　前記フィルタ適用部は、前記画像特徴として輝度の低い領域を抽出する前記フィルタを前記画像データに適用することを特徴とする
    　請求項１に記載の画像処理装置。
  5. 　前記検出部は、
    　前記フィルタを適用した後の前記画像データを用いて、前記航跡波又は前記移動物の候補位置を検出する候補検出部と、
    　前記候補検出部で検出された前記航跡波又は前記移動物の候補位置の中から、前記航跡波の位置又は前記移動物の位置を特定する特定部と、
    　を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれ一項に記載の画像処理装置。
  6. 　前記フィルタ適用部は、前記フィルタとして、窓関数と正弦波の積で表され、前記正弦波の位相オフセット量がπ／２又は－π／２であるフィルタを適用する
    　ことを特徴とする請求項２または請求項５に記載の画像処理装置。
  7. 　前記フィルタ適用部は、前記フィルタとして、ガボールフィルタを適用する
    　ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  8. 　前記検出部は、前記フィルタを適用した後の前記画像データが示す画像に対して、円周形状にセルを配置し、直径方向に位置するセルのペアを設定し、前記ペアのセルの輝度の合計値を計算し、前記合計値の最も大きいペアの前記直径方向に航跡波が存在すると推定する
    　ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  9. 　前記検出部は、前記フィルタを適用した後の前記画像データに対して、ハフ変換又はラドン変換を適用することにより、前記航跡波の位置又は前記移動物の位置を検出することを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  10. 　前記検出部は、前記移動物の位置として、前記移動物のドップラーシフト前の位置を検出する
    　ことを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  11. 　前記移動物の位置のドップラーシフト量に基づき、前記移動物の速度を推定する速度推定部
    　をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
  12. 　水面を写した画像データを取得する画像取得工程と、
    　前記画像データに、特定の角度方向に延伸する画像特徴を抽出するフィルタを適用するフィルタ適用工程と、
    　前記フィルタを適用した後の前記画像データを用いて、航跡波の位置又は移動物の位置を検出する検出工程と、
    　を含む画像処理方法。
  13. 　請求項１２に記載の全工程をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000067400A (ja) * 1998-08-26 2000-03-03 Mitsubishi Electric Corp 自動船舶航跡検出装置
JP2001004398A (ja) * 1999-06-25 2001-01-12 Mitsubishi Space Software Kk 衛星ｓａｒ画像に基づく移動体の移動情報検出方法
JP2015105868A (ja) * 2013-11-29 2015-06-08 三菱電機株式会社 レーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法
WO2020161843A1 (ja) * 2019-02-06 2020-08-13 日本電気株式会社 船舶行動解析装置、船舶行動解析方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000067400A (ja) * 1998-08-26 2000-03-03 Mitsubishi Electric Corp 自動船舶航跡検出装置
JP2001004398A (ja) * 1999-06-25 2001-01-12 Mitsubishi Space Software Kk 衛星ｓａｒ画像に基づく移動体の移動情報検出方法
JP2015105868A (ja) * 2013-11-29 2015-06-08 三菱電機株式会社 レーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法
WO2020161843A1 (ja) * 2019-02-06 2020-08-13 日本電気株式会社 船舶行動解析装置、船舶行動解析方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体

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