JP3196842B2 - 画像処理方法および撮像装置 - Google Patents
画像処理方法および撮像装置Info
- Publication number
- JP3196842B2 JP3196842B2 JP32879798A JP32879798A JP3196842B2 JP 3196842 B2 JP3196842 B2 JP 3196842B2 JP 32879798 A JP32879798 A JP 32879798A JP 32879798 A JP32879798 A JP 32879798A JP 3196842 B2 JP3196842 B2 JP 3196842B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- value
- image signal
- wavelength band
- difference
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Radiation Pyrometers (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は、水面における赤
外線領域の画像を用いた映像監視に好適な画像処理方法
および撮像装置に関する。
外線領域の画像を用いた映像監視に好適な画像処理方法
および撮像装置に関する。
【0002】
【従来の技術】近年、ビデオカメラを用いた遠隔監視
や、ビデオカメラで撮影した画像からコンピュータによ
って所定の物体を抽出して自動監視させる例が増加して
いる。交通監視もその一例であるが、屋外の広範囲の監
視は、可視光による24時間の監視は困難である。
や、ビデオカメラで撮影した画像からコンピュータによ
って所定の物体を抽出して自動監視させる例が増加して
いる。交通監視もその一例であるが、屋外の広範囲の監
視は、可視光による24時間の監視は困難である。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】そこで、太陽光や照明
光の乏しい環境化での物体の監視には赤外線画像が用い
られている。ところが、水上(特に海上)においては波
等の擾乱画像が多く、特定の物体の認識は難しい。
光の乏しい環境化での物体の監視には赤外線画像が用い
られている。ところが、水上(特に海上)においては波
等の擾乱画像が多く、特定の物体の認識は難しい。
【0004】一方、例えば時間的に連続する複数のフレ
ームを平均化したり、相互に視点がわずかに異なる複数
のビデオカメラで撮影した画面を平均化することで、不
規則性の高い(冗長性や相関性の低い)擾乱信号を低減
する方法もあるが、高速性や正確性等の点で問題が多
い。
ームを平均化したり、相互に視点がわずかに異なる複数
のビデオカメラで撮影した画面を平均化することで、不
規則性の高い(冗長性や相関性の低い)擾乱信号を低減
する方法もあるが、高速性や正確性等の点で問題が多
い。
【0005】即ち、従来の赤外線カメラ1台による撮像
方式や赤外線分光器による港湾等の海上監視では、海面
の波と人工物(船舶等)を正確且つ高速に検出すること
はできなかった。
方式や赤外線分光器による港湾等の海上監視では、海面
の波と人工物(船舶等)を正確且つ高速に検出すること
はできなかった。
【0006】この発明は、このような背景の下になされ
たもので、水面のように擾乱画像の多い状況下において
も人工物等を的確且つ高速に検出することができる画像
処理方法および撮像装置を提供することを目的としてい
る。
たもので、水面のように擾乱画像の多い状況下において
も人工物等を的確且つ高速に検出することができる画像
処理方法および撮像装置を提供することを目的としてい
る。
【0007】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項1に記載の発明にあっては、撮影した同
一の被写体画像に対して撮像手段(4)が出力する互い
に異なる波長帯の複数の画像信号の値の相互の差に基づ
いて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域(21、
22、23、24、25)に分け、1フレームを構成す
る複数の画素の各々が前記複数の領域の何れに属するか
を判定し、第1の波長帯に対応する前記画像信号の値と
第2の波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出さ
れる第1の差(S 53 )と、前記第2の波長帯に対応する
前記画像信号の値と第3の波長帯に対応する前記画像信
号の値とから算出される第2の差(S 31 )との組み合わ
せに基づいて前記被写体の性質を所定の範囲毎の複数の
領域に分けるとともに、前記1フレームを構成する複数
の画素の各々が、水面反射画像の性質を示す領域に属す
か、または水面反射画像以外の性質を示す領域に属すか
の何れかを判定することを特徴とする画像処置方法とし
た。また、請求項2に記載の発明にあっては、概ね4〜
5[μm]である前記第1の波長帯に対応する前記画像
信号の値から概ね3〜4[μm]である前記第2の波長
帯に対応する前記画像信号の値を差し引いた前記第1の
差の値が正であり、且つ概ね3〜4[μm]である前記
第2の波長帯に対応する前記画像信号の値から概ね1〜
1.5[μm]である前記第3の波長帯に対応する前記画
像信号の値を差し引いた前記第2の差の値が負である場
合に前記画素が前記水面反射画像の性質を示す領域に属
すと判定することを特徴とする。また、請求項3に記載
の発明にあっては、唯一の集光手段(1)によって前記
被写体画像を集光して縦横各々所定の個数ずつの前記1
フレームを構成し、前記1フレームを構成する複数の画
素の全てに対して順次当該画素が水面反射画像以外の性
質を示すか否かを判定することを特徴とする請求項1ま
たは請求項2の何れかに記載の画像処理方法とした。ま
た、請求項4に記載の発明にあっては、撮影した同一の
被写体画像に対して互いに異なる波長帯の複数の画像信
号を出力する撮像手段と、1フレームを構成する複数の
画素の各々について前記撮像手段が出力する複数の画像
信号の値の相 互の差に基づいて当該画素が示す被写体の
性質を認識する画像処理手段(6)とを具備し、前記画
像処理手段は、前記撮像手段が出力する複数の画像信号
の値の相互の差に基づいて前記被写体の性質を所定の範
囲毎の複数の領域に分けるとともに、前記画像信号の値
の相互の差が前記複数の領域の何れに属するかを判定す
る基準となる弁別データ(D14)が予め設定された領
域設定手段(13)と、前記弁別データに基づいて前記
1フレームを構成する複数の画素の各々が属する前記領
域を判定する判定手段(15)とを具備し、前記画像処
理手段は、第1の波長帯に対応する前記画像信号の値と
第2の波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出さ
れる第1の差と、前記第2の波長帯に対応する前記画像
信号の値と第3の波長帯に対応する前記画像信号の値と
から算出される第2の差との組み合わせに基づいて前記
被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域に分けるとと
もに、前記判定手段は、前記1フレームを構成する複数
の画素の各々が、水面反射画像の性質を示す領域に属す
か、または水面反射画像以外の性質を示す領域に属すか
の何れかを判定することを特徴とする撮像装置とした。
また、請求項5に記載の発明にあっては、前記判定手段
は、概ね4〜5[μm]である前記第1の波長帯に対応
する前記画像信号の値から概ね3〜4[μm]である前
記第2の波長帯に対応する前記画像信号の値を差し引い
た前記第1の差の値が正であり、且つ概ね3〜4[μ
m]である前記第2の波長帯に対応する前記画像信号の
値から概ね1〜1.5[μm]である前記第3の波長帯に
対応する前記画像信号の値を差し引いた前記第2の差の
値が負である場合に前記画素が前記水面反射画像の性質
を示す領域に属すと判定することを特徴とする請求項4
に記載の撮像装置とした。
ために、請求項1に記載の発明にあっては、撮影した同
一の被写体画像に対して撮像手段(4)が出力する互い
に異なる波長帯の複数の画像信号の値の相互の差に基づ
いて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域(21、
22、23、24、25)に分け、1フレームを構成す
る複数の画素の各々が前記複数の領域の何れに属するか
を判定し、第1の波長帯に対応する前記画像信号の値と
第2の波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出さ
れる第1の差(S 53 )と、前記第2の波長帯に対応する
前記画像信号の値と第3の波長帯に対応する前記画像信
号の値とから算出される第2の差(S 31 )との組み合わ
せに基づいて前記被写体の性質を所定の範囲毎の複数の
領域に分けるとともに、前記1フレームを構成する複数
の画素の各々が、水面反射画像の性質を示す領域に属す
か、または水面反射画像以外の性質を示す領域に属すか
の何れかを判定することを特徴とする画像処置方法とし
た。また、請求項2に記載の発明にあっては、概ね4〜
5[μm]である前記第1の波長帯に対応する前記画像
信号の値から概ね3〜4[μm]である前記第2の波長
帯に対応する前記画像信号の値を差し引いた前記第1の
差の値が正であり、且つ概ね3〜4[μm]である前記
第2の波長帯に対応する前記画像信号の値から概ね1〜
1.5[μm]である前記第3の波長帯に対応する前記画
像信号の値を差し引いた前記第2の差の値が負である場
合に前記画素が前記水面反射画像の性質を示す領域に属
すと判定することを特徴とする。また、請求項3に記載
の発明にあっては、唯一の集光手段(1)によって前記
被写体画像を集光して縦横各々所定の個数ずつの前記1
フレームを構成し、前記1フレームを構成する複数の画
素の全てに対して順次当該画素が水面反射画像以外の性
質を示すか否かを判定することを特徴とする請求項1ま
たは請求項2の何れかに記載の画像処理方法とした。ま
た、請求項4に記載の発明にあっては、撮影した同一の
被写体画像に対して互いに異なる波長帯の複数の画像信
号を出力する撮像手段と、1フレームを構成する複数の
画素の各々について前記撮像手段が出力する複数の画像
信号の値の相 互の差に基づいて当該画素が示す被写体の
性質を認識する画像処理手段(6)とを具備し、前記画
像処理手段は、前記撮像手段が出力する複数の画像信号
の値の相互の差に基づいて前記被写体の性質を所定の範
囲毎の複数の領域に分けるとともに、前記画像信号の値
の相互の差が前記複数の領域の何れに属するかを判定す
る基準となる弁別データ(D14)が予め設定された領
域設定手段(13)と、前記弁別データに基づいて前記
1フレームを構成する複数の画素の各々が属する前記領
域を判定する判定手段(15)とを具備し、前記画像処
理手段は、第1の波長帯に対応する前記画像信号の値と
第2の波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出さ
れる第1の差と、前記第2の波長帯に対応する前記画像
信号の値と第3の波長帯に対応する前記画像信号の値と
から算出される第2の差との組み合わせに基づいて前記
被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域に分けるとと
もに、前記判定手段は、前記1フレームを構成する複数
の画素の各々が、水面反射画像の性質を示す領域に属す
か、または水面反射画像以外の性質を示す領域に属すか
の何れかを判定することを特徴とする撮像装置とした。
また、請求項5に記載の発明にあっては、前記判定手段
は、概ね4〜5[μm]である前記第1の波長帯に対応
する前記画像信号の値から概ね3〜4[μm]である前
記第2の波長帯に対応する前記画像信号の値を差し引い
た前記第1の差の値が正であり、且つ概ね3〜4[μ
m]である前記第2の波長帯に対応する前記画像信号の
値から概ね1〜1.5[μm]である前記第3の波長帯に
対応する前記画像信号の値を差し引いた前記第2の差の
値が負である場合に前記画素が前記水面反射画像の性質
を示す領域に属すと判定することを特徴とする請求項4
に記載の撮像装置とした。
【0008】本発明では、1〜1.5[μm]帯、3〜4
[μm]帯、4〜5[μm]帯に感度を有する3台の赤
外線カメラにて同一視野の画像を同時に取得して波長特
性のことなる3種類の画像を取得し、海上の波と人工物
である船舶とを分離・抽出できる。抽出処理では、波と
船舶の波長に対する信号強度特性に着目し、1画素毎に
各波長帯間の信号強度比を算出、パターン化して弁別す
る。
[μm]帯、4〜5[μm]帯に感度を有する3台の赤
外線カメラにて同一視野の画像を同時に取得して波長特
性のことなる3種類の画像を取得し、海上の波と人工物
である船舶とを分離・抽出できる。抽出処理では、波と
船舶の波長に対する信号強度特性に着目し、1画素毎に
各波長帯間の信号強度比を算出、パターン化して弁別す
る。
【0009】
【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して本発明に
ついて説明する。図1は、本発明の一実施の形態にかか
る撮像装置の構成を示すブロック図である。図1に示す
撮像部4が有する集光光学系(レンズ群)1は、目標ま
での距離や画角あるいは分解能に応じて像を結像するこ
とのできる赤外線帯の光を集光させる。
ついて説明する。図1は、本発明の一実施の形態にかか
る撮像装置の構成を示すブロック図である。図1に示す
撮像部4が有する集光光学系(レンズ群)1は、目標ま
での距離や画角あるいは分解能に応じて像を結像するこ
とのできる赤外線帯の光を集光させる。
【0010】集光光学系1を通過した撮像光は、分光光
学系(ダイクロイックミラー群)2によって各々波長帯
の異なる複数の光に分けられ、各々IR(Infrared R
ays:赤外線)カメラ3-1、3-2、3-2に供給される。こ
のIRカメラ3-1は波長1〜1.5[μm]帯のフィルタ
と同帯域に感度を有する検知器とから構成される。また
IRカメラ3-2は3〜4[μm]帯のフィルタと検知
器、そしてIRカメラ3-3は波長4〜5[μm]帯のフ
ィルタと同帯域に感度を有する検知器とから構成され
る。
学系(ダイクロイックミラー群)2によって各々波長帯
の異なる複数の光に分けられ、各々IR(Infrared R
ays:赤外線)カメラ3-1、3-2、3-2に供給される。こ
のIRカメラ3-1は波長1〜1.5[μm]帯のフィルタ
と同帯域に感度を有する検知器とから構成される。また
IRカメラ3-2は3〜4[μm]帯のフィルタと検知
器、そしてIRカメラ3-3は波長4〜5[μm]帯のフ
ィルタと同帯域に感度を有する検知器とから構成され
る。
【0011】各IRカメラ3-1、3-2、3-3から出力さ
れる映像信号は、信号処理装置6が有する各A/D(A
nalog/Digital:アナログ−ディジタル)変換器7-1、
7-2、7-3によってディジタルデータに変換され、対応
する各フレームメモリ10-1、10-2、10-3に保持さ
れる。
れる映像信号は、信号処理装置6が有する各A/D(A
nalog/Digital:アナログ−ディジタル)変換器7-1、
7-2、7-3によってディジタルデータに変換され、対応
する各フレームメモリ10-1、10-2、10-3に保持さ
れる。
【0012】信号処理装置6内にある領域設定回路13
は、撮像環境や目標物等に応じて弁別領域を設定し、弁
別領域データD14を作成する。判定回路15はフレーム
メモリ10-1、10-2、10-3のデータと弁別領域デー
タD14(詳細は後述)とに基づいて比較処理を実行し、
船舶等の画像データを抽出する。
は、撮像環境や目標物等に応じて弁別領域を設定し、弁
別領域データD14を作成する。判定回路15はフレーム
メモリ10-1、10-2、10-3のデータと弁別領域デー
タD14(詳細は後述)とに基づいて比較処理を実行し、
船舶等の画像データを抽出する。
【0013】こうして抽出された結果は、出力I/F
(インターフェイス)16、17を介して信号処理装置
6から出力され、表示装置18によって表示されるとと
もに記録装置19に記録される。
(インターフェイス)16、17を介して信号処理装置
6から出力され、表示装置18によって表示されるとと
もに記録装置19に記録される。
【0014】図2および図3は、目標抽出原理を説明す
るための説明図であり、図2は様々な波の状態における
海面の反射特性例を示す図、図3は図2に示す各波の状
態毎の信号強度の波長依存状態をモデル化した図であ
る。
るための説明図であり、図2は様々な波の状態における
海面の反射特性例を示す図、図3は図2に示す各波の状
態毎の信号強度の波長依存状態をモデル化した図であ
る。
【0015】図2においては、Aは白波が立つ状態の海
面、Bは荒れた海面、Cは穏やかな海面を撮像した場合
の波長毎の信号強度を示している。この図2に示すよう
に、波長[1μm]前後の帯域では、他の波長帯に較べ
て白波であるほど信号強度が高くなる特性がある。
面、Bは荒れた海面、Cは穏やかな海面を撮像した場合
の波長毎の信号強度を示している。この図2に示すよう
に、波長[1μm]前後の帯域では、他の波長帯に較べ
て白波であるほど信号強度が高くなる特性がある。
【0016】そこで本実施の形態では、波の状態を判定
するための情報として撮像光の波長概ね1〜1.5[μ
m]、概ね3〜4[μm]そして概ね4〜5[μm]に
着目する。図3に、こうして上述の各信号および船舶等
の人工物の画像信号(D)の波長依存性をモデル化した
ものを示す。
するための情報として撮像光の波長概ね1〜1.5[μ
m]、概ね3〜4[μm]そして概ね4〜5[μm]に
着目する。図3に、こうして上述の各信号および船舶等
の人工物の画像信号(D)の波長依存性をモデル化した
ものを示す。
【0017】図3に示すモデルによると、白波の立つ状
態での海面の画像信号における3つの波長間の信号強度
比をみると、波長1〜1.5[μm]から波長3〜4[μ
m]までの傾きS31は右下がり(これを“負”と定義す
る)、波長3〜4[μm]から波長4〜5[μm]まで
の傾きS53は右上がり(これを“正”と定義する)であ
ることが判る。
態での海面の画像信号における3つの波長間の信号強度
比をみると、波長1〜1.5[μm]から波長3〜4[μ
m]までの傾きS31は右下がり(これを“負”と定義す
る)、波長3〜4[μm]から波長4〜5[μm]まで
の傾きS53は右上がり(これを“正”と定義する)であ
ることが判る。
【0018】図4は、図3における反射特性の特徴を4
象限のグラフにパターン化して表現したものであり、1
〜1.5[μm]帯から3〜4[μm]帯までの信号強度
の傾きS31を横軸(右方が正)、そして3〜4[μm]
帯から4〜5[μm]帯までの信号強度の傾きS53を縦
軸(上方が正)にとったものである。
象限のグラフにパターン化して表現したものであり、1
〜1.5[μm]帯から3〜4[μm]帯までの信号強度
の傾きS31を横軸(右方が正)、そして3〜4[μm]
帯から4〜5[μm]帯までの信号強度の傾きS53を縦
軸(上方が正)にとったものである。
【0019】また図4では、何れの傾きも小さい場合を
領域21、傾きS53が正で傾きS31が負の場合を領域2
2、傾きS53が正で傾きS31も正の場合を領域23、傾
きS53が負で傾きS31も負の場合を領域24、そして傾
きS53が負で傾きS31が正の場合を領域25としてい
る。上述の弁別領域データD14は、これら領域21〜2
5の各々に対する閾値データである。
領域21、傾きS53が正で傾きS31が負の場合を領域2
2、傾きS53が正で傾きS31も正の場合を領域23、傾
きS53が負で傾きS31も負の場合を領域24、そして傾
きS53が負で傾きS31が正の場合を領域25としてい
る。上述の弁別領域データD14は、これら領域21〜2
5の各々に対する閾値データである。
【0020】図4に示すパターンによると、海面の画像
信号に関する事象A、BおよびCは傾きS53が正で傾き
S31が負であり、領域22に属することが判る。また図
3のモデルより、人工物の画像信号に関する事象Dは傾
きS53が負で傾きS31も負であるので、領域24に属す
ることが判る。
信号に関する事象A、BおよびCは傾きS53が正で傾き
S31が負であり、領域22に属することが判る。また図
3のモデルより、人工物の画像信号に関する事象Dは傾
きS53が負で傾きS31も負であるので、領域24に属す
ることが判る。
【0021】即ち判定回路15は、フレームメモリ10
-1、10-2、10-3のデータと弁別領域データD14とに
基づいて画像信号中に含まれる各事象を図4に示すよう
な4象限のグラフにパターン化し、領域22に分布する
事象は海面反射による画像であると判断し、これ以外の
領域21および領域23〜25に分布する事象を人工物
による反射であると判断すればよいことになる。
-1、10-2、10-3のデータと弁別領域データD14とに
基づいて画像信号中に含まれる各事象を図4に示すよう
な4象限のグラフにパターン化し、領域22に分布する
事象は海面反射による画像であると判断し、これ以外の
領域21および領域23〜25に分布する事象を人工物
による反射であると判断すればよいことになる。
【0022】図5は、本実施の形態における画像信号の
処理手順の一例を示すフローチャートであり、横xドッ
ト、縦yドットで構成される港湾等の海上撮影画像か
ら、船舶等の人工物を認識する画像処理を示している。
処理手順の一例を示すフローチャートであり、横xドッ
ト、縦yドットで構成される港湾等の海上撮影画像か
ら、船舶等の人工物を認識する画像処理を示している。
【0023】まず信号処理装置6は、各IRカメラ
3-1、3-2、3-3から各波長帯の画像信号を取り込み、
各々A/D7-1、7-2、7-3によってディジタルデータ
に変換する(ステップSt1)。なおこのディジタルデ
ータは、一時的に各々フレームメモリ10-1、10-2、
10-3に記憶される。
3-1、3-2、3-3から各波長帯の画像信号を取り込み、
各々A/D7-1、7-2、7-3によってディジタルデータ
に変換する(ステップSt1)。なおこのディジタルデ
ータは、一時的に各々フレームメモリ10-1、10-2、
10-3に記憶される。
【0024】判定回路15はフレームメモリ10-1、1
0-2、10-3から画像データを読み出し、予め各IRカ
メラ3-1、3-2、3-3の感度特性や入射光量に応じて作
成される基準データにより信号強度値を正規化する(ス
テップSt2)。また本実施の形態では、1画面を構成
する画素毎に順次処理するので、ここでx座標のポイン
タiとy座標のポインタjとを0に初期化する(ステッ
プSt3)。
0-2、10-3から画像データを読み出し、予め各IRカ
メラ3-1、3-2、3-3の感度特性や入射光量に応じて作
成される基準データにより信号強度値を正規化する(ス
テップSt2)。また本実施の形態では、1画面を構成
する画素毎に順次処理するので、ここでx座標のポイン
タiとy座標のポインタjとを0に初期化する(ステッ
プSt3)。
【0025】次に判定回路15は、フレームメモリ10
-1、10-2、10-3から画面上の同じ点に対応する3〜
4[μm]帯のデータと4〜5[μm]帯のデータとを
読み出して比較し、この点の傾きS53を算出する(ステ
ップSt4)。そして、この点の傾きS53が海面画像に
特有の傾きを示しているか否かを確認する(ステップS
t5)。
-1、10-2、10-3から画面上の同じ点に対応する3〜
4[μm]帯のデータと4〜5[μm]帯のデータとを
読み出して比較し、この点の傾きS53を算出する(ステ
ップSt4)。そして、この点の傾きS53が海面画像に
特有の傾きを示しているか否かを確認する(ステップS
t5)。
【0026】図4で説明した通り、海面画像の事象は傾
きS53が正の値の領域に分布している。従って、傾きS
53が正の値である場合には、海面画像に特有の傾きを示
していると判断する。
きS53が正の値の領域に分布している。従って、傾きS
53が正の値である場合には、海面画像に特有の傾きを示
していると判断する。
【0027】ステップSt5で、この点の傾きS53が海
面画像特有の傾きであると判断した場合には、同じ点の
1〜1.5[μm]帯のデータを読み出して3〜4[μ
m]帯のデータと比較し、傾きS31を算出する(ステッ
プSt6)。
面画像特有の傾きであると判断した場合には、同じ点の
1〜1.5[μm]帯のデータを読み出して3〜4[μ
m]帯のデータと比較し、傾きS31を算出する(ステッ
プSt6)。
【0028】そして、傾きS31が海面画像に特有の傾き
を示しているか否かを確認する(ステップSt7)。こ
の場合には、やはり図4で説明した通り、海面画像の事
象は傾きS31が負の領域に分布している。従って、傾き
S31が負の値である場合には、海面画像に特有の傾きを
示していると判断する。
を示しているか否かを確認する(ステップSt7)。こ
の場合には、やはり図4で説明した通り、海面画像の事
象は傾きS31が負の領域に分布している。従って、傾き
S31が負の値である場合には、海面画像に特有の傾きを
示していると判断する。
【0029】ステップSt7で、傾きS31が海面画像特
有の傾きであると判断した場合には、この点の画素が図
4に示す領域22に存在するので、海面を撮影した画像
であると決定する(ステップSt8)。一方、上述のス
テップSt5で傾きS53が海面画像特有の傾きでないと
判断した場合、ならびにステップSt7で傾きS31が海
面画像特有の傾きでないと判断した場合には、この点の
画素が図4に示す領域22以外に存在するので、海面以
外(即ち人工物)を撮影した画像であると決定する(ス
テップSt9)。
有の傾きであると判断した場合には、この点の画素が図
4に示す領域22に存在するので、海面を撮影した画像
であると決定する(ステップSt8)。一方、上述のス
テップSt5で傾きS53が海面画像特有の傾きでないと
判断した場合、ならびにステップSt7で傾きS31が海
面画像特有の傾きでないと判断した場合には、この点の
画素が図4に示す領域22以外に存在するので、海面以
外(即ち人工物)を撮影した画像であると決定する(ス
テップSt9)。
【0030】なおこれらステップSt8あるいはステッ
プSt9の処理において、この点の事象が海面であるか
否かを決定した後、例えば海面画像であるか否かに応じ
てこの点の画素の輝度(明度)や色調(色彩)を変える
等の処理を施す。
プSt9の処理において、この点の事象が海面であるか
否かを決定した後、例えば海面画像であるか否かに応じ
てこの点の画素の輝度(明度)や色調(色彩)を変える
等の処理を施す。
【0031】一例を挙げると、海面画像である場合には
この画素の輝度を下げ、海面画像以外である場合にはこ
の画像の輝度を上げたり色調を変化させる。こうするこ
とにより、擾乱画像の多い海面の画像と比較して、人工
物等の画像が強調される。または、こうして抽出した人
工物の位置を逐次認識して針路を求めたり、この人工物
の移動や接近を検出するための構成を備えてもよい。
この画素の輝度を下げ、海面画像以外である場合にはこ
の画像の輝度を上げたり色調を変化させる。こうするこ
とにより、擾乱画像の多い海面の画像と比較して、人工
物等の画像が強調される。または、こうして抽出した人
工物の位置を逐次認識して針路を求めたり、この人工物
の移動や接近を検出するための構成を備えてもよい。
【0032】このような処理の後、1画面(フレーム)
全ての画素について処理が完了したか否かを確認し(ス
テップSt10)、完了していなければポインタiおよ
びポインタjに所定の数値を加算(ステップSt11)
してステップSt4に戻り、次の画素の処理に移る。
全ての画素について処理が完了したか否かを確認し(ス
テップSt10)、完了していなければポインタiおよ
びポインタjに所定の数値を加算(ステップSt11)
してステップSt4に戻り、次の画素の処理に移る。
【0033】1画面の全画素の処理が完了した場合に
は、この1画面分の画像データを表示装置18によって
表示、あるいは必要に応じて記録装置19に記録する
(ステップSt12)。
は、この1画面分の画像データを表示装置18によって
表示、あるいは必要に応じて記録装置19に記録する
(ステップSt12)。
【0034】なお上述の実施の形態では、波長として概
ね1〜1.5[μm]と概ね3〜4[μm]、そして概ね
4〜5[μm]帯に最大感度を有する赤外線カメラによ
って撮影した画像を処理するものを例に挙げて説明した
が、この他にさらに波長8〜12[μm]帯に感度を有
する赤外線カメラ、あるいは可視光カメラ等を備えたも
のであってもよい。これによって、さらに正確あるいは
高速に所定の物体を抽出したり、他の特徴を有する物体
の抽出や擾乱画像の排除が可能になる。
ね1〜1.5[μm]と概ね3〜4[μm]、そして概ね
4〜5[μm]帯に最大感度を有する赤外線カメラによ
って撮影した画像を処理するものを例に挙げて説明した
が、この他にさらに波長8〜12[μm]帯に感度を有
する赤外線カメラ、あるいは可視光カメラ等を備えたも
のであってもよい。これによって、さらに正確あるいは
高速に所定の物体を抽出したり、他の特徴を有する物体
の抽出や擾乱画像の排除が可能になる。
【0035】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、撮影した同一の被写体画像に対して撮像手段が出力
する互いに異なる波長帯の複数の画像信号の値の相互の
差に基づいて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域
に分け、1フレームを構成する複数の画素の各々が複数
の領域の何れに属するかを判定する。また、第1の波長
帯に対応する画像信号の値と第2の波長帯に対応する画
像信号の値とから算出される第1の差と、第2の波長帯
に対応する画像信号の値と第3の波長帯に対応する画像
信号の値とから算出される第2の差との組み合わせに基
づいて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域に分け
るとともに、1フレームを構成する複数の画素の各々
が、水面反射画像の性質を示す領域に属すか、または水
面反射画像以外の性質を示す領域に属すかの何れかを判
定する。また、概ね4〜5[μm]である第1の波長帯
に対応する画像信号の値から概ね3〜4[μm]である
第2の波長帯に対応する画像信号の値を差し引いた第1
の差の値が正であり、且つ概ね3〜4[μm]である第
2の波長帯に対応する画像信号の値から概ね1〜1.5
[μm]である第3の波長帯に対応する画像信号の値を
差し引いた第2の差の値が負である場合に画素が水面反
射画像の性質を示す領域に属すと判定する。また、唯一
の集光手段によって被写体画像を集光して縦横各々所定
の個数ずつの1フレームを構成し、1フレームを構成す
る複数の画素の全てに対して順次画素が水面反射画像以
外の性質を示すか否かを判定する。また、複数の画像信
号の値によって表される1フレームを構成する複数の画
素の各々が有する情報を複数の領域の各々毎に対応して
変化させるので、水面のように擾乱画像の多い状況下に
おいても人工物等を的確且つ高速に検出することができ
る画像処理方法および撮像装置が実現可能であるという
効果が得られる。
ば、撮影した同一の被写体画像に対して撮像手段が出力
する互いに異なる波長帯の複数の画像信号の値の相互の
差に基づいて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域
に分け、1フレームを構成する複数の画素の各々が複数
の領域の何れに属するかを判定する。また、第1の波長
帯に対応する画像信号の値と第2の波長帯に対応する画
像信号の値とから算出される第1の差と、第2の波長帯
に対応する画像信号の値と第3の波長帯に対応する画像
信号の値とから算出される第2の差との組み合わせに基
づいて被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領域に分け
るとともに、1フレームを構成する複数の画素の各々
が、水面反射画像の性質を示す領域に属すか、または水
面反射画像以外の性質を示す領域に属すかの何れかを判
定する。また、概ね4〜5[μm]である第1の波長帯
に対応する画像信号の値から概ね3〜4[μm]である
第2の波長帯に対応する画像信号の値を差し引いた第1
の差の値が正であり、且つ概ね3〜4[μm]である第
2の波長帯に対応する画像信号の値から概ね1〜1.5
[μm]である第3の波長帯に対応する画像信号の値を
差し引いた第2の差の値が負である場合に画素が水面反
射画像の性質を示す領域に属すと判定する。また、唯一
の集光手段によって被写体画像を集光して縦横各々所定
の個数ずつの1フレームを構成し、1フレームを構成す
る複数の画素の全てに対して順次画素が水面反射画像以
外の性質を示すか否かを判定する。また、複数の画像信
号の値によって表される1フレームを構成する複数の画
素の各々が有する情報を複数の領域の各々毎に対応して
変化させるので、水面のように擾乱画像の多い状況下に
おいても人工物等を的確且つ高速に検出することができ
る画像処理方法および撮像装置が実現可能であるという
効果が得られる。
【0036】即ち本発明では、複数(3つ)の波長帯に
感度を有する赤外線カメラによる画像データを用いて、
海面の反射特性と船舶の反射特性とをパターン化した弁
別領域により特徴付けして分離判定処理しているため、
海面の波と船舶等の人工物とが分離できる。
感度を有する赤外線カメラによる画像データを用いて、
海面の反射特性と船舶の反射特性とをパターン化した弁
別領域により特徴付けして分離判定処理しているため、
海面の波と船舶等の人工物とが分離できる。
【図1】本発明の一実施の形態にかかる撮像装置の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図2】様々な波の状態における海面の反射特性例を示
す説明図である。
す説明図である。
【図3】図2に示す各波の状態毎の信号強度の波長依存
状態をモデル化した説明図である。
状態をモデル化した説明図である。
【図4】図3における反射特性の特徴を4象限のグラフ
にパターン化して表現した説明図である。
にパターン化して表現した説明図である。
【図5】同実施の形態における画像信号の処理手順の一
例を示すフローチャートである。
例を示すフローチャートである。
1 集光光学系(集光手段) 2 分光光学系(分光手段) 3-1、3-2、3-3 IRカメラ(カメラ) 4 撮像部(撮像手段) 6 信号処理部(画像処理手段) 7-1、7-2、7-3 A/D 10-1、10-2、10-3 フレームメモリ 13 領域設定回路(領域設定手段) 15 判定回路(判定手段) 16、17 出力I/F 18 表示装置 19 記録装置 21、22、23、24、25 領域 D14 弁別領域データ(弁別データ) S31 傾き(第2の差) S53 傾き(第1の差)
Claims (5)
- 【請求項1】 撮影した同一の被写体画像に対して撮像
手段(4)が出力する互いに異なる波長帯の複数の画像
信号の値の相互の差に基づいて被写体の性質を所定の範
囲毎の複数の領域(21、22、23、24、25)に
分け、 1フレームを構成する複数の画素の各々が前記複数の領
域の何れに属するかを判定し、第1の波長帯に対応する
前記画像信号の値と第2の波長帯に対応する前記画像信
号の値とから算出される第1の差(S 53 )と、 前記第2の波長帯に対応する前記画像信号の値と第3の
波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出される第
2の差(S 31 )との組み合わせに基づいて前記被写体の
性質を所定の範囲毎の複数の領域に分けるとともに、 前記1フレームを構成する複数の画素の各々が、 水面反射画像の性質を示す領域に属すか、または水面反
射画像以外の性質を示す領域に属すかの何れかを判定す
ることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項2】 概ね4〜5[μm]である前記第1の波
長帯に対応する前記画像信号の値から概ね3〜4[μ
m]である前記第2の波長帯に対応する前記画像信号の
値を差し引いた前記第1の差の値が正であり、且つ概ね
3〜4[μm]である前記第2の波長帯に対応する前記
画像信号の値から概ね1〜1.5[μm]である前記第3
の波長帯に対応する前記画像信号の値を差し引いた前記
第2の差の値が負である場合に前記画素が前記水面反射
画像の性質を示す領域に属すと判定することを特徴とす
る請求項1に記載の画像処理方法。 - 【請求項3】 唯一の集光手段(1)によって前記被写
体画像を集光して縦横各々所定の個数ずつの前記1フレ
ームを構成し、 前記1フレームを構成する複数の画素の全てに対して順
次当該画素が水面反射画像以外の性質を示すか否かを判
定することを特徴とする請求項1または請求項2の何れ
かに記載の画像処理方法。 - 【請求項4】 撮影した同一の被写体画像に対して互い
に異なる波長帯の複 数の画像信号を出力する撮像手段
と、 1フレームを構成する複数の画素の各々について前記撮
像手段が出力する複数の画像信号の値の相互の差に基づ
いて当該画素が示す被写体の性質を認識する画像処理手
段(6)とを具備し、 前記画像処理手段は、 前記撮像手段が出力する複数の画像信号の値の相互の差
に基づいて前記被写体の性質を所定の範囲毎の複数の領
域に分けるとともに、 前記画像信号の値の相互の差が前記複数の領域の何れに
属するかを判定する基準となる弁別データ(D14)が
予め設定された領域設定手段(13)と、 前記弁別データに基づいて前記1フレームを構成する複
数の画素の各々が属する前記領域を判定する判定手段
(15)とを具備し、 前記画像処理手段は、 第1の波長帯に対応する前記画像信号の値と第2の波長
帯に対応する前記画像信号の値とから算出される第1の
差と、 前記第2の波長帯に対応する前記画像信号の値と第3の
波長帯に対応する前記画像信号の値とから算出される第
2の差との組み合わせに基づいて前記被写体の性質を所
定の範囲毎の複数の領域に分けるとともに、 前記判定手段は、 前記1フレームを構成する複数の画素の各々が、 水面反射画像の性質を示す領域に属すか、または水面反
射画像以外の性質を示す領域に属すかの何れかを判定す
ることを特徴とする撮像装置。 - 【請求項5】 前記判定手段は、 概ね4〜5[μm]である前記第1の波長帯に対応する
前記画像信号の値から概ね3〜4[μm]である前記第
2の波長帯に対応する前記画像信号の値を差し引いた前
記第1の差の値が正であり、且つ概ね3〜4[μm]で
ある前記第2の波長帯に対応する前記画像信号の値から
概ね1〜1.5[μm]である前記第3の波長帯に対応す
る前記画像信号の値を差 し引いた前記第2の差の値が負
である場合に前記画素が前記水面反射画像の性質を示す
領域に属すと判定することを特徴とする請求項4に記載
の撮像装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP32879798A JP3196842B2 (ja) | 1998-11-05 | 1998-11-05 | 画像処理方法および撮像装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP32879798A JP3196842B2 (ja) | 1998-11-05 | 1998-11-05 | 画像処理方法および撮像装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000148991A JP2000148991A (ja) | 2000-05-30 |
JP3196842B2 true JP3196842B2 (ja) | 2001-08-06 |
Family
ID=18214222
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP32879798A Expired - Fee Related JP3196842B2 (ja) | 1998-11-05 | 1998-11-05 | 画像処理方法および撮像装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3196842B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
USD939980S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-01-04 | Guard, Inc. | Data and sensor system hub |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2817624B1 (fr) * | 2000-12-06 | 2007-03-02 | Poseidon | Procede, systeme et dispositif pour detecter un corps a proximite d'une interface de type eau/air |
WO2002046795A1 (fr) | 2000-12-06 | 2002-06-13 | Poseidon | Procede pour detecter des corps nouveaux dans une scene eclairee |
JP5302511B2 (ja) * | 2007-03-28 | 2013-10-02 | 三菱重工業株式会社 | 2波長赤外線画像処理装置 |
JP5358942B2 (ja) * | 2007-12-21 | 2013-12-04 | 富士通株式会社 | 赤外線撮像画像に対する太陽光クラッタ除去装置および方法 |
-
1998
- 1998-11-05 JP JP32879798A patent/JP3196842B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
USD939980S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-01-04 | Guard, Inc. | Data and sensor system hub |
USD957966S1 (en) | 2019-06-17 | 2022-07-19 | Guard, Inc. | Tile sensor unit |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2000148991A (ja) | 2000-05-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5745175A (en) | Method and system for providing automatic focus control for a still digital camera | |
CN100379265C (zh) | 图像捕捉设备及其控制方法 | |
JP4308319B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
EP1431912B1 (en) | Method and system for determining an area of importance in an archival image | |
US7705908B2 (en) | Imaging method and system for determining camera operating parameter | |
CN100508558C (zh) | 图像捕获设备及控制方法、图像处理设备 | |
US20110317005A1 (en) | Depth-Sensing Camera System | |
US8873881B2 (en) | Dust detection system and digital camera | |
WO2004062275A1 (ja) | 画像処理装置および画像処理プログラム | |
JP4466015B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理プログラム | |
JP2007082026A (ja) | 対象画像の位置検出装置および方法ならびに対象画像の位置検出装置を制御するプログラム | |
KR20000071087A (ko) | 옥외용 거리 계측 장치 | |
JP3196842B2 (ja) | 画像処理方法および撮像装置 | |
JP4466017B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理プログラム | |
CN101625506B (zh) | 数字取像装置的脸部自动对焦方法 | |
JP2009124309A (ja) | 撮像装置 | |
JP4466016B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理プログラム | |
JP4464574B2 (ja) | 路面状態判別方法およびその装置 | |
JPH0726869B2 (ja) | 車輌用ライトの照度測定方法 | |
CN111800605A (zh) | 基于枪球联动的车形、车牌传输的方法及***、设备 | |
JP2906959B2 (ja) | ビデオカメラ | |
JP7039221B2 (ja) | 画像処理装置、撮像装置および画像処理装置の制御方法 | |
JP4212138B2 (ja) | 3次元計測装置 | |
JPH08111810A (ja) | ぶれ補正機能付き撮像装置及び撮像装置のぶれ補正方法 | |
JP4187518B2 (ja) | カメラ |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080608 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090608 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100608 Year of fee payment: 9 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |