JP6208076B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを記録した記録媒体に関し、人工衛星等の飛翔体に搭載されたセンサにより得られる光学衛星画像を処理する画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを記録した記録媒体に適用して好適なるものである。

人工衛星等の飛翔体に搭載されたセンサにより得られる光学衛星画像には、高分解能のモノクロ画像（以降、該モノクロ画像をパンクロマチック画像と称して説明する。）と、低分解能のカラー画像（以降、該カラー画像をマルチスペクトル画像と称して説明する。マルチスペクトル画像は色情報を青バンド、緑バンド、赤バンド、不可視バンドなど、観測波長帯毎にレイヤーに分けて保持する。）とがある。従来から、両画像の特長を活用して、パンクロマチック画像の画素値に対してマルチスペクトル画像の色合いを合成することで、分解能が高く色情報を有するパンシャープン画像を作成するパンシャープン処理が行われる。

例えば、特許文献１では、パンクロマチック画像に近似したレーダ画像データと光学衛星で撮影された光学衛星画像との位置合わせを行ってパンシャープン処理を行うことが開示されている。特許文献１によれば、天候にかかわらず地物の判別が容易な合成画像を生成することが可能となる。

また、特許文献２では、色情報が割り当てられた低分解能の多偏波レーダ画像データと、高分解能の単偏波レーダ画像とから、色情報を有する高分解能のカラーレーダ画像データを得ることが開示されている。特許文献２によれば、高分解能かつ色つきで地物の特長や形状などを含む情報を取得することができるため、地物情報を高精度に判読することが可能となる。

特開２００９−４７５１６号公報 特開２０１３−９６８０７号公報

しかし、上記したパンクロマチック画像とマルチスペクトル画像との画像特性の違いにより、パンシャープン画像の色合いがマルチスペクトル画像と異なるものになる場合があるという問題があった。具体的に、パンシャープン処理を行う際に、マルチスペクトル画像に大気散乱の影響が発生していたり、シーン以外の背景の領域に微小な画素値が発生していたりすると、地物の色合いが本来の色合いと異なるパンシャープン画像が生成されてしまう。また、パンクロマチック画像は、可視光の波長帯だけではなく不可視光の波長帯を含む波長帯で観測した光の強さを合算した画像であり、パンシャープン処理でマルチスペクトル画像の可視光の波長帯で観測した色合いに合成すると、不可視光が強い領域が不自然に明るいパンシャープン画像が生成されてしまう。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、パンクロマチック画像とマルチスペクトル画像との画像特性の違いを考慮してパンシャープン画像を生成することが可能な画像処理装置、画像処理方法及びプログラムを記録した記録媒体を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するために本発明においては、飛翔体から撮影された光学衛星画像を処理する画像処理装置であって、前記光学衛星画像のマルチスペクトル画像及び該マルチスペクトル画像の領域と重複するパンクロマチック画像を読み込む入力部と、前記マルチスペクトル画像及びの画素値の分布の所定の値域に対応する画素をノイズとして除去するノイズ除去部と、前記ノイズ除去部によりノイズが除去された画像の最小画素値を大気散乱成分として、前記マルチスペクトル画像及びの画素値を減算する大気散乱補正部と、前記マルチスペクトル画像の各バンドの比率に基づいて、前記パンクロマチック画像の画素値から不可視光の影響を低減する補正を行う観測波長帯幅補正部と、前記大気散乱補正部により補正された前記マルチスペクトル画像と前記観測波長帯幅補正部により補正された前記パンクロマチック画像とを合成してパンシャープン画像を作成するパンシャープン処理部と、を備え、前記ノイズ除去部は、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値の分布を示すヒストグラムを作成し、各観測波長帯のヒストグラムの低い値で孤立している画素値の分布に該当する画素値を０とし、前記大気散乱補正部は、前記ノイズ除去部によりノイズに該当する画素値を０とされた前記カラー画像の各観測波長帯の最小画素値をもとめ、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値から各観測波長帯の最小画素値を減算し、前記観測波長帯幅補正部は、前記カラー画像にセンサ固有の観測波長帯幅の比率を乗算して波長帯域毎のスペクトル強度をもとめ、さらに、前記モノクロ画像の画素値に、前記カラー画像のすべての観測波長帯幅の画素値に対する不可視光以外の可視光の観測波長帯幅の画素値の比率を乗算することを特徴とする、画像処理装置が提供される。

本発明によれば、パンクロマチック画像（光学衛星画像のモノクロ画像）とマルチスペクトル画像（光学衛星画像のカラー画像）との画像特性の違いを考慮してパンシャープン画像を生成することにより高精細で鮮明な色情報を有する画像を提供することができる。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 同実施形態にかかる記憶装置に格納されるプログラム及びデータを示す説明図である。 同実施形態にかかる画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 同実施形態にかかるノイズパラメータ保存部の一例を示す図表である。 同実施形態にかかる観測波長帯データ保存部の一例を示す図表である。 同実施形態にかかる画像処理の概要を示すフローチャートである。 同実施形態にかかるノイズ除去処理を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる度数の増加・減少判定処理を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる微分値度数の増加の判定処理を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる大気散乱補正処理を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる観測波長帯幅補正処理を示すフローチャートである。 同実施形態にかかるパンシャープン処理を示すフローチャートである。 同実施形態にかかるパンシャープン画像の表示例を説明する概念図である。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

（１）本実施の形態の概要
従来から、両画像の特長を活用して、分解能が高く色情報を有するパンシャープン画像を作成するパンシャープン処理が行われているが、パンクロマチック画像とマルチスペクトル画像との画像特性の違いにより、パンシャープン画像の色合いがマルチスペクトル画像と異なるものになる場合があるという問題があった。以下、パンシャープン処理における３つの課題について説明する。

第１の課題として、マルチスペクトル画像に大気散乱の影響が発生している場合にパンシャープン画像の色合いに影響がでてしまうという課題がある。大気散乱の影響が発生している場合、波長が短い色（青色）ほどにじむため、マルチスペクトル画像は全体的に青みがかった画像となる。このため、大気散乱の影響を受けたマルチスペクトル画像と、パンクロマチック画像とを合成すると、パンシャープン画像における地物の色が本来の色にならない場合がある。

第２の課題として、衛星画像はシーンが写っている前景領域とそれ以外の背景領域からなるが、背景領域の微小な画素値がパンシャープン画像の色合いに影響するという課題がある。衛星画像では、前景と背景とを区別するため、背景の画素値を０とする。しかし、センサの特性や画像処理の過程で発生するノイズの影響により、背景の領域に０ではない微小な画素値が発生する場合がある。パンシャープン処理は前景領域のみを対象として行うため、パンシャープン処理に利用する統計値は前景領域のみから計算する必要がある。しかし、背景領域に０ではない微小な画素値が発生すると、その画素値は本来は背景領域であるにもかかわらず、前景領域の一部として処理してしまう。このため、統計値の計算が正しく行われずパンシャープン画像の色合いに影響する場合がある。

第３の課題として、パンクロマチック画像とマルチスペクトル画像の観測波長帯が異なるため、パンシャープン画像の不可視光が強い領域が不自然に明るくなるという課題がある。パンクロマチック画像は、可視光の波長帯だけでなく不可視光の波長帯を含む波長帯で観測した光の強さを合算した画像であり、マルチスペクトル画像の可視光の波長帯で観測した色合いにパンクロマチック画像の画素値を合成すると、不可視光の波長帯で観測した光の強さも合成されてしまう。このため、パンシャープン画像の不可視光が強い領域（例えば植生）が不自然に明るくなる場合がある。

そこで、本実施の形態では、上記課題を解決することにより、本来の地物の色と合う高精彩で鮮明な色情報を有するパンシャープン画像を生成することを可能としている。

具体的に、第１の課題を解決する方法として、マルチスペクトル画像の画素値の最小値を利用して大気散乱の影響を低減する。従来から提案されている光学衛星画像から大気散乱の影響を低減する方法は、いずれも大気モデルを画像ごとに設定しなければならず、種々の画像に一律に適用できる方法ではなかった。そこで、本実施の形態では、前景中の画素値の最小値を大気散乱成分とみなして、前景全体から大気散乱成分を差し引くことにより、画像ごとに大気モデルを設定することなく大気散乱の影響を低減することを可能とする。

すなわち、前景中の画素値の最小値は、影など、本来は画素値が０であるが、大気散乱の影響で０より大きい画素値となった値と考えられる。このため、前景中の画素値の最小値、つまり、マルチスペクトル画像の前景のヒストグラムの底辺値を大気散乱成分とみなす。そして、マルチスペクトル画像の画素値から大気散乱成分を差し引いて、マルチスペクトル画像のヒストグラムを大気散乱成分だけ画素値の低い方にシフトする。このように、ヒストグラムの底辺値を大気散乱成分としているため、画像ごとに大気モデルを設定することなく、マルチスペクトル画像の大気散乱の影響を低減できる。

また、第２の課題を解決する方法として、マルチスペクトル画像の画素値の分布を利用して背景に発生したノイズの影響を除去する。背景に発生したノイズの画素値は、前景の画素値に比べて極端に低いことが知られている。このため、ノイズを含む画像の画素値の度数分布は、ノイズによる度数が画素値の小さい範囲に分布し、前景の画素による度数が画素値の大きい範囲に分布する。この分布の特徴を利用して、統計値を計算する際に、画素値の小さい範囲の分布に該当する画素を計算対象から除外することにより、ノイズの影響を除去することができる。

また、第３の課題を解決する方法として、パンクロマチック画像に対してマルチスペクトル画像の波長帯毎のスペクトル強度の比を乗算することで、不可視光の影響を低減する。このために、まず、一定のビット数に正規化されたマルチスペクトル画像の画素値に対して観測波長帯幅を乗算することで、画素値をスペクトル強度に変換する。マルチスペクトル画像の画素値は、電子ファイルに格納する都合上、スペクトル強度を観測波長帯ごとに一定のビット数に正規化された値であり、波長帯域の間でスペクトル強度を比較するためには、正規化された画素値に対し、観測波長帯幅を乗算して画素値をスペクトル強度に変換する必要がある。その後に、パンクロマチック画像に対して、マルチスペクトル画像の可視光の波長帯域の合計のスペクトル強度が、可視光及び不可視光の波長帯域の合計のスペクトル強度に占める割合を乗算して、パンクロマチック画像の画素値における不可視光の影響を低減する。なお、画素値に観測波長帯幅を乗算してスペクトル強度を求めるのではなく、画素値に観測波長帯幅の比率を乗算してスペクトル強度の比率を求めることでも同様の効果を得ることが出来る。

（２）画像処理装置のハードウェア構成
次に、図１を参照して、画像処理装置１０のハードウェア構成について説明する。図１に示すように、画像処理装置１０は、主に、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１と、補助記憶装置１０２と、記憶装置１０３と、入出力装置１０４と、表示装置１０５とを備える。

ＣＰＵ１０は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って画像処理装置１０内の動作全般を制御する。

補助記憶装置１０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などから構成される。ＲＯＭは、ＣＰＵ１０が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶し、ＲＡＭは、ＣＰＵ１０の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバスにより相互に接続されている。

記憶装置１０３は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。記憶装置１０３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）で構成される。この記憶装置１０３は、ＨＤＤを駆動し、ＣＰＵ１０が実行するプログラムや各種データを格納する。また、この記憶装置１０３には、後述する画像データなどが記憶される。

入出力装置１０４は、各種装置とデータの送受信を行う装置であって、記憶装置１０３に記録されている情報を読み出すドライブや、外部機器と接続されるインタフェースである接続ポートや、ネットワークに接続するための通信装置などが含まれる。

表示装置１０５は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｓｐｌａｙ）装置およびランプなどの表示装置で構成される。表示装置１０５は、例えば、ディスプレイ装置に合成したパンシャープ画像を表示させる。

図２に示すように、補助記憶装置１０２には、各種機能を有する複数のプログラムが格納される。具体的に、補助記憶装置１０２には、入力部１１１、ヒストグラム作成部１１２、ヒストグラム平滑化部１１３、度数の増加・減少判定部１１４、ヒストグラム微分部１１５、微分値・度数の増加判定部１１６、ノイズ除去画像処理部１１７、出力部１１８、最小画素値計算部１１９、大気散乱補正画像処理部１２０、観測波長帯補正画像処理部１２１、不可視バンド補正画像処理部１２２、可視バンドパンシャープン処理部１２３、不可視バンドパンシャープン処理部１２４及び画素値の値域最適化処理部１２５として機能するプログラムが格納される。各部の機能については後で詳細に説明する。

また、記憶装置１０３には、各種データが記憶されている。具体的に、記憶装置１０３には、画像データ保存部１３１、ノイズパラメータ保存部１３２、観測波長帯データ保存部１３３が格納される。各部に格納されるデータについては後で詳細に説明する。

（３）画像処理装置の機能構成
次に、図３を参照して、画像処理装置１０の機能構成について説明する。補助記憶装置１０２に記憶された各種プログラムは、上記した３つの課題を解決するために利用される。そこで図３では、３つの課題を解決するための各機能部を以下のように総称する。

すなわち、第１の課題である大気散乱の影響を低減する機能部を大気散乱補正部１５２と称する。また、第２の課題であるノイズの影響を除去する機能部をノイズ除去部１５１と称する。また、第３の課題である不可視光の波長帯の影響を低減する機能部を観測波長帯幅補正部１５３と称する。

各機能の概要を説明する。まず、入力部１１１は、画像データ保存部１３１に保存されているパンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像を取得して、ノイズ除去部１５１に提供する。

ノイズ除去部１５１は、ヒストグラム作成部１１２、ヒストグラム平滑化部１１３、度数の増加・減少判定部１１４、ヒストグラム微分部１１５、微分値・度数の増加判定部１１６及びノイズ除去画像処理部１１７から構成される。

ノイズ除去部１５１では、入力部１１１から入力されたパンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像について、ヒストグラム作成部１１２によりヒストグラムを作成し、ヒストグラム平滑化部１１３によりヒストグラムを平滑化する。そして、平滑化したヒストグラムの度数の増加や減少を判定した結果を利用して、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像からノイズを除去する。以下詳細に説明する。

ヒストグラム作成部１１２は、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像の処理対象のバンドの画素値iを階級とするヒストグラムH(i)を作成する。ここで、画像のヒストグラムとは、ある画像中における各濃淡レベルの頻度（画素数）を示すグラフである。すなわち、マルチスペクトル画像のヒストグラムH(i)は、横軸を画素値とし、縦軸を画素の頻度とするグラフで表される。ヒストグラム作成部１１２は、作成したヒストグラムをヒストグラム平滑化部１１３に提供する。

そして、ヒストグラム平滑化部１１３は、ヒストグラム作成部１１２により作成されたヒストグラムを以下の式（１）により平滑化して平滑化ヒストグラムHs(i)を作成する。ここでヒストグラムの平滑化とは、ヒストグラムの度数が元のヒストグラムの度数の一定の階級の範囲での重み付き平均となるように変換することである。ヒストグラムを平滑化することにより、度数の変動をなめらかにすることができる。ノイズの度数分布が複数に分かれていた場合、その全てをノイズとして検出できない場合がある。度数の変動をなめらかにして複数に分かれたノイズの度数分布を結合することで、その全てをノイズとして検出できる。ヒストグラム平滑化部１１３は、平滑化したヒストグラムを、度数の増加・減少判定部１１４に提供する。

ここで、式（１）の重みw1、w2、w3、w4、w5はノイズパラメータ保存部１３２に格納されている。図４は、ノイズパラメータ保存部１３２に格納されているノイズパラメータ１３２０の一例である。図４に示すように、ノイズパラメータ１３２０は、度数の増加・減少判定部１１４や、微分値・度数の増加判定部１１６などで度数の判定に利用する閾値が含まれる。

度数の増加・減少判定部１１４は、ヒストグラム平滑化部１１３により平滑化されたヒストグラムを用いて、画素値の階級順に度数が増加しているか減少しているかを判定する。すなわち、度数の増加・減少判定部１１４は、ヒストグラムHs(i)の画素値i=0の階級からノイズがとりうる最大の画素値i_noise_maxまで１つずつ順に度数の増加・減少を判定して、予め定められた閾値hを最初に越えるときの画素値iをi0とする。ここで、ノイズの最大画素値i_noise_maxは、図４に示すノイズパラメータ保存部１３２のノイズパラメータ１３２０に含まれる。そして、Hs(i)をi=i0から順に判定し、予め定められた閾値hを最初に下回るときの画素値iをi1とする。ヒストグラム平滑化部１１３は、平滑化したヒストグラムをヒストグラム微分部１１５に提供する。ここで、予め定められた閾値ｈは、ノイズパラメータ保存部１３２に格納されている。

ヒストグラム微分部１１５は、予め定められた階級幅diで、ヒストグラムH(i)のiに関する微分Hs´(i)を計算する。ここで、予め定められた階級幅diは、ノイズパラメータ保存部１３２に格納されている。ヒストグラム微分部１１５は、微分したヒストグラムを微分値・度数の増加判定部１１６に提供する。

微分値・度数の増加判定部１１６は、ヒストグラム微分部１１５により微分されたヒストグラムHs´(i)と、ヒストグラムHs(i)を用いて、i=i1から順に度数の増加判定を行う。具体的に、Hs´(i)が予め定められた閾値hpを越え、かつ、Hs(i)が予め定められたhを超える最初のiをノイズの値i_noiseとする。ここで、予め定められた閾値hpも、図４に示すノイズパラメータ保存部１３２のノイズパラメータ１３２０に含まれる。微分値・度数の増加判定部１１６は、ノイズの値i_noiseをノイズ除去画像処理部１１７に提供する。

ノイズ除去画像処理部１１７は、画像のすべての画素値を検査して、ノイズの値としたi_noiseを下回る画素値を０で上書きして、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像のノイズの影響を除去する。上記したように、光学衛星画像では、前景と背景とを区別するため背景の画素値を０としている。したがって、ノイズの値としたi_noiseを下回る画素値を０とすることにより、背景の領域に発生しているノイズを除去することができる。ノイズ除去画像処理部１１７は、ノイズを除去したパンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像を最小画素値計算部１１９に提供する。

大気散乱補正部１５２は、最小画素値計算部１１９及び大気散乱補正画像処理部１２０から構成される。大気散乱補正部１５２は、最小画素値計算部１１９により計算された画素値の最小値を大気散乱成分とみなして、画像全体から大気散乱成分を差し引くことにより大気散乱の影響を低減する。以下詳細に説明する。

最小画素値計算部１１９は、ノイズ除去画像処理部１１７から提供されたパンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像の前景の最小画素値i_minを計算する。ノイズ除去画像処理部１１７によりパンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像の背景の画素値は０とするため、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像の最小画素値i_minは、０を除く画素値の最小値となる。最小画素値計算部１１９は、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像の最小画素値i_minを大気散乱補正画像処理部１２０に提供する。

大気散乱補正画像処理部１２０は、処理対象のマルチスペクトル画像の各バンドの画素値から最小画素値i_minを減算する。本実施の形態では、前景中の画素値の最小値は、影などの本来は画素値が０であり大気散乱の影響で０より大きい画素値になったものとし、、ヒストグラムの最小の階級を大気散乱成分とみなしている。したがって、各バンドのヒストグラムを大気散乱成分とみなした最小の階級の分だけ画素値の低い方にシフトする、つまり、各バンドの画素値から最小画素値i_minを減算することにより、マルチスペクトル画像に対する大気散乱成分の影響を低減することができる。大気散乱補正画像処理部１２０は、補正したマルチスペクトル画像を観測波長帯幅補正画像処理部１２１に提供する。

観測波長帯幅補正部１５３は、観測波長帯幅補正画像処理部１２１及び不可視バンド補正画像処理部１２２から構成される。観測波長帯幅補正部１５３は、パンクロマチック画像とマルチスペクトル画像との波長帯の違いの影響を低減するために、パンクロマチック画像に対して不可視光の影響を低減する処理を行う。以下詳細に説明する。

観測波長帯幅補正画像処理部１２１は、マルチスペクトル画像の青バンド、緑バンド、赤バンド、不可視バンドの観測波長帯幅をそれぞれλb、λg、λr、λnとして、マルチスペクトル画像の青バンドの全ての画素値にλbを、緑バンドの全ての画素値にλgを、赤バンドの全ての画素値にλrを、不可視バンドの全ての画素値にλnを乗算する。すなわち、マルチスペクトル画像の画素値に、マルチスペクトル画像を撮像するセンサ固有の観測波長帯幅の比率を乗算して、マルチスペクトル画像の波長帯域毎のスペクトル強度を求める。

ここで、センサ固有の観測波長帯幅は、観測波長帯データ保存部１３３に格納されている。図５は、観測波長帯データ保存部１３３に格納されている観測波長帯データ１３３０の一例である。図５に示すように、観測波長帯データ１３３０には、マルチスペクトル画像の各バンドの観測波長帯幅のパラメータが格納されている。例えば、青バンドの観測波長帯幅のパラメータは６０、緑バンドの観測波長帯幅のパラメータは７０、赤バンドの観測波長帯幅のパラメータは３５、不可視バンドの観測波長帯幅のパラメータは１４０である。なお、観測波長帯幅のパラメータは、飛翔体に搭載されたセンサの種別に対応するパラメータを観測波長帯データ保存部１３３に保存しておいてもよい。

観測波長帯幅補正画像処理部１２１は、各観測波長帯幅のパラメータを、マルチスペクトル画像のすべての画素値に乗算する。観測波長帯補正画像処理部１２１は、補正したパンクロマチック画像を不可視バンド補正画像処理部１２２に提供する。

不可視バンド補正画像処理部１２２は、パンクロマチック画像に対して不可視光の影響を低減する補正を行う。具体的に、パンクロマチック画像の画素値をPa、マルチスペクトル画像の青バンドの画素値をB、緑バンドの画素値をG、赤バンドの画素値をR、不可視バンドの画素値をNとして、以下の式（２）により補正されたパンクロマチック画像の画素値Pa′を算出する。不可視バンド補正画像処理部１２２は、補正したパンクロマチック画像をパンシャープン処理部１５４に提供する。

パンシャープン処理部１５４は、可視バンドパンシャープン処理部１２３、不可視バンドパンシャープン処理部１２４及び画素値の値域最適化処理部１２５から構成される。パンシャープン処理部１５４は、上記したノイズ除去部１５１、大気散乱補正部１５２及び観測波長帯幅補正部１５３により処理されたパンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像を合成してパンシャープン画像を生成する。以下詳細に説明する。

可視バンドパンシャープン処理部１２３は、パンシャープン画像の可視バンドの画素値を算出する。具体的に、青バンドの画素値Pb、緑バンドの画素値Pg、赤バンドの画素値Prを以下の式（３）により算出する。なお、不可視バンド補正画像処理部１２２で補正されたパンクロマチック画像の画素値をPa′、マルチスペクトル画像の青バンドの画素値をB、緑バンドの画素値をG、赤バンドの画素値をRとしている。

なお、上記した式（３）に式（２）を代入すると以下の式（３）′がもとめられる。

上記した式（３）′により青バンドのパンシャープン画像の画素値Pb、緑バンドのパンシャープン画像の画素値Pg、赤バンドのパンシャープン画像の画素値Prを算出してもよい。こうすることで、式（２）及び式（３）を算出するステップを、式（３）を算出するステップのみにすることができるため、パンシャープン画像の作成処理を高速化することができる。

不可視バンドパンシャープン処理部１２４は、パンシャープン画像の不可視バンドの画素値Pnを以下の式（４）により算出する。なお、パンクロマチック画像の画素値をPa、マルチスペクトル画像の青バンドの画素値をB、緑バンドの画素値をG、赤バンドの画素値をR、不可視バンドの画素値をNとしている。

また、式（３）′と式（４）は処理するバンドの項が青、緑、赤、不可視のいずれであるかが異なるだけであり、それ以外の項と計算が共通である。このため、１つの計算処理に統合してもよい。１つの計算処理に統合することにより、処理するバンドごとに式（３）′と式（４）のどちらを利用するかの判断を行う必要がなくなり、パンシャープン画像の作成処理を高速化することができる。

画素値の値域最適化処理部１２５は、パンシャープン画像の各画素値Pb、Pg、Pr、Pnの値域を出力可能な値の範囲に正規化する。具体的に、画素値の値域最適化処理部１２５は、ディスプレイやプリンタなどの表示装置１０５の階調数（１６bit、８bitなど）に応じて、パンシャープン画像の各画素値Pb、Pg、Pr、Pnの値域を正規化する。

（４）画像処理装置における画像処理の詳細
（４−１）画像処理の概要
次に、図６〜図１２を参照して、画像処理装置１０における画像処理の詳細について説明する。まず、図６を参照して、本実施の形態にかかる画像処理の概要について説明する。

図６に示すように、画像処理装置１０は、まず、入力部１１１により飛翔体に搭載されたセンサからの衛星画像を読み込む（Ｓ１０１）。

そして、ノイズ除去部１５１が、ステップＳ１０１で読み込んだ画像のノイズを除去する（Ｓ１０２）。ステップＳ１０２の処理については後で詳細に説明する。

次に、大気散乱補正部１５２が、ステップＳ１０２でノイズが除去された画像に対して、大気散乱の影響に基づくスペクトルの補正処理を行う（Ｓ１０３）。ステップＳ１０３の処理については後で詳細に説明する。

続いて、観測波長帯幅補正部１５３が、ステップＳ１０３で大気散乱の影響に基づきスペクトルが補正された画像に対して、観測波長帯に基づくスペクトルの補正処理を行う（Ｓ１０４）。ステップＳ１０４の処理については後で詳細に説明する。

そして、パンシャープン処理部１５４が、ステップＳ１０４で観測波長帯に基づきスペクトルが補正された画像に対して、パンシャープン処理を行う（Ｓ１０５）。ステップＳ１０５の処理については後で詳細に説明する。

（４−２）ノイズ除去処理の詳細
次に、図７〜図９を参照して、図６に示したステップＳ１０２において実行される、ノイズ除去部１５１によるノイズ除去処理の詳細について説明する。上記したように、ノイズ除去部１５１に含まれる各部により図７に示すノイズ除去処理が実行される。具体的に、まず、ヒストグラム作成部１１２が、マルチスペクトル画像の処理対象のバンドの画素値iを階級とするヒストグラムH(i)を作成する（Ｓ１１１）。上記したように、ヒストグラム作成部１１２が作成するヒストグラムH(i)は、マルチスペクトル画像の処理対象のバンドの画素値iを階級として、横軸を画素値、縦軸を度数とした、ある画像中における各濃淡レベルの頻度（画素数）を示すグラフである。

そして、ヒストグラム平滑化部１１３が、ステップＳ１１１でヒストグラム作成部１１２により作成されたヒストグラムを上記式（１）により平滑化する（Ｓ１１２）。具体的に、ヒストグラム平滑化部１１３は、上記した式（１）によりヒストグラムH(i)を平滑化した平滑化ヒストグラムHs(i)を作成する。

続いて、度数の増加・減少判定部１１４が、ヒストグラム平滑化部１１３により平滑化された平滑化ヒストグラムHs(i)を用いて、図８に示す度数の増加・減少判定処理を行う（Ｓ１１３）。

図８を参照して、ステップＳ１１３における画素値の度数の増加または減少の判定処理について説明する。図８に示すように、度数の増加・減少判定部１１４は、平滑化ヒストグラムの最初の階級にポインタを移す（Ｓ１２１）。

そして、度数の増加・減少判定部１１４は、ステップＳ１２１でポインタが指した階級の度数を取得する（Ｓ１２２）。

度数の増加・減少判定部１１４は、ステップＳ１２２で取得した度数が所定の閾値より小さく、かつ、最後の階級に到達していないかを判定する（Ｓ１２３）。ここで、所定の閾値とは、図４に示したノイズパラメータ１３２０のヒストグラムの閾値hである。

ステップＳ１２３において、取得した度数が所定の閾値より小さく、かつ、ノイズの最大画素値の階級に到達しておらず、かつ、最後の階級に到達していないと判定された場合には、度数の増加・減少判定部１１４は、ポインタを１つ上の階級に移動して、ステップＳ１２２の処理に戻る。すなわち、度数の増加・減少判定部１１４は、ポインタが指す階級の度数が増加して閾値hを超えるまで、階級の度数を１つずつ加算しながら、ステップＳ１２２からステップＳ１２４の処理を繰り返す。

一方、ステップＳ１２３において、取得した度数が所定の閾値hより大きく、かつ、ノイズの最大画素値の階級に到達しておらず、かつ、最後の階級に到達していない場合には、度数の増加・減少判定部１１４は、ポインタを１つ上の階級i0に移動して（Ｓ１２５）、ポインタが指す階級i0の度数を取得する（Ｓ１２６）。

そして、度数の増加・減少判定部１１４は、ステップＳ１２６で取得した度数が閾値hより大きく、かつ、ノイズの最大画素値の階級に到達しておらず、かつ、最後の階級に到達していないかを判定する（Ｓ１２７）。

ステップＳ１２７において、ステップＳ１２６で取得した度数が閾値hより大きく、かつ、ノイズの最大画素値の階級に到達しておらず、かつ、最後の階級に到達していないと判定された場合には、度数の増加・減少判定部１１４は、ポインタを１つ上の階級に移動して（Ｓ１２８）、ステップＳ１２６の処理に戻る。すなわち、度数の増加・減少判定部１１４は、ポインタが指す階級の度数が減少して閾値ｈを下回るまで、階級の度数を１つずつ加算しながら、ステップＳ１２６からステップＳ１２８の処理を繰り返す。

一方、ステップＳ１２７において、取得した度数が所定の閾値ｈより小さく、かつ、ノイズの最大画素値の階級に到達しておらず、かつ、最後の階級に到達していない場合には、度数の増加・減少判定部１１４は、ポインタが指す階級i1を記録する（Ｓ１２９）。

上記したように、画像にノイズが含まれる場合、ノイズを含む画像の画素値の分布は、ノイズによるピークのみ低い値で孤立して立ち上がるヒストグラムとして描かれる。したがって、ステップＳ１２２〜１２４で１つずつ階級を上げながらステップＳ１２３の判定処理を行うことで、低い値で孤立して立ち上がる分布の開始ポイントを見つけることができる。また、ステップＳＳ１２６〜ステップＳ１２８で１つずつ階級を上げながらステップＳ１２７の判定処理を行うことで、低い値で孤立して立ち上がる分布の終了ポイントを見つけることができる。

ステップＳ１２３またはステップＳ１２７の判定処理において、ノイズがとりうる最大の画素値の階級に到達していないことも判定している。これにより、ヒストグラムにノイズによる度数が含まれない場合に、前景が誤ってノイズとして除去されることを防ぐことが出来る。

また、ステップＳ１２９で記録されたポインタが指す階級は、ノイズのピークの終了ポイントであるため、当該階級以下の画素を除去することにより、画像からノイズを除去することが可能となる。

図７に戻り、ステップＳ１１３の処理の後、ヒストグラム微分部１１５は、予め定められた階級幅diで、ヒストグラムHs(i)のiに関する微分Hs´(i)を計算してヒストグラムHs(i)を微分する（Ｓ１１４）。ステップＳ１１４で微分時に用いられる階級幅は、ノイズパラメータ保存部１３２０に格納されている。

そして、微分値・度数の増加判定部１１６は、ステップＳ１１２で平滑化した平滑化ヒストグラムHs(i)と、ステップＳ１１４で微分した微分ヒストグラムHs´(i)を用いて、図９に示す微分値度数の増加の判定処理を行う（Ｓ１１５）。

図９を参照して、ステップＳ１１５における微分値・度数の増加の判定処理について説明する。図９に示すように、微分値・度数の増加判定部１１６は、平滑化ヒストグラムHs(i)の記録された階級i1にポインタ１を移し（Ｓ１３１）、微分ヒストグラムHs´(i)の記録された階級i1にポインタ２を移す（Ｓ１３２）。ステップＳ１３１及びステップＳ１３２において、記録された階級i1とは、上記したステップＳ１２９で記録された階級i1である。

ステップＳ１３１及びステップＳ１３２において、ステップＳ１２９で記録された階級i1を、微分値・度数の増加判定を行うためのポインタの開始位置とすることにより、ノイズとして検知された画素値の度数分布の終了位置にポインタを移動させることができる。

そして、微分値・度数の増加判定部１１６は、ポインタ１が指す階級の度数１を取得する（Ｓ１３３）。また、微分値・度数の増加判定部１１６は、ポインタ２が指す階級の度数２を取得する（Ｓ１３４）。

そして、微分値・度数の増加判定部１１６は、ステップＳ１３３で取得した度数１が閾値１より小さく、かつ、ステップＳ１３４で取得した度数２が閾値２より小さく、かつ、最後の階級に到達していないかを判定する（Ｓ１３５）。ここで、閾値１は上記した閾値hであり、閾値２は閾値hpである。

ステップＳ１３５において、ステップＳ１３３で取得した度数１が閾値１より小さく、かつ、ステップＳ１３４で取得した度数２が閾値２より小さく、かつ、最後の階級に到達していないと判定された場合には、微分値・度数の増加判定部１１６は、ポインタ１を１つ上の階級に移動し（Ｓ１３６）、ポインタ２を１つ上の階級に移動する（Ｓ１３７）。

一方、ステップＳ１３５において、ステップＳ１３３で取得した度数１が閾値１以上か、ステップＳ１３４で取得した度数２が閾値２以上か、最後の階級に到達していると判定された場合には、微分値・度数の増加判定部１１６は、ポインタ１が指す階級を記録する（Ｓ１３８）。

微分値・度数の増加判定部１１６は、ポインタ１及びポインタ２が指す階級の度数が増加して閾値１または閾値２を超えるまで、それぞれの階級の度数を１つずつ加算しながらステップＳ１３３〜ステップＳ１３７の処理を繰り返す。

ステップＳ１３５において、ポインタ１の度数が閾値１を超えるか、ポインタ２の度数が閾値２を超える場合には、微分値・度数の増加判定部１１６は、ポインタ１が指す階級を記録する（Ｓ１３８）。ステップＳ１３５の処理により、平滑化ヒストグラムHs(i)において、ノイズである低い値のピークの後に出現する前景の画素値の分布の立ち上がり位置、すなわち、ノイズの影響を受けていない最小の画素値i_noiseを見つけることができる。

図７に戻り、ステップＳ１１５の処理の後、ノイズ除去画像処理部１１７は、画像のすべての画素値を検査して、ノイズの値として記録された画素値i_noiseを下回る画素値を０で上書きして、マルチスペクトル画像のノイズの影響を除去する（Ｓ１１６）。ここで、ノイズの値として記録された画素値i_noiseは、上記した図９のステップＳ１３５で記録された階級に対応する画素値である。

そして、ノイズ除去部１５１は、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像のすべてのバンドについて、ステップＳ１１１〜ステップＳ１１６の処理を行ったかを判定する（Ｓ１１７）。ステップＳ１１７において、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行っている場合には、ノイズ除去部１５１は、ノイズ除去処理を終了する。一方、ステップＳ１１７において、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行っていない場合には、ノイズ除去部１５１は、まだ処理していないパンクロマチック画像又はマルチスペクトル画像のバンドに対してステップＳ１１１以降の処理を繰り返す。

（４−３）大気散乱補正処理の詳細
次に、図１０を参照して、図６に示したステップＳ１０３において実行される、大気散乱補正部１５２による大気散乱補正処理の詳細について説明する。図１０に示すように、大気散乱補正部１５２の最小画素値計算部１１９は、ノイズ除去画像処理部１１７から提供されたマルチスペクトル画像の最小画素値i_minを計算する（Ｓ２０１）。

ノイズ除去画像処理部１１７から提供されたマルチスペクトル画像は、ノイズ除去画像処理部１１７によりノイズが除去された画像である。したがって、ステップＳ２０１において求められる最小画素値は、ノイズを除いた前景領域の最小画素値となる。

続いて、大気散乱補正画像処理部１２０は、大気散乱の影響に基づくスペクトル補正を行う（Ｓ２０２）。具体的に、大気散乱補正画像処理部１２０は、補正処理対象のマルチスペクトル画像の各バンドの画素値から最小画素値i_minを減算する。ステップＳ２０２において、各バンドの画素値から最小画素値i_minを減算するとは、すなわち、各バンドのヒストグラムを大気散乱成分とみなした最小の階級の分だけ画素値の低い方にシフトすることである。

そして、大気散乱補正部１５２は、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像のすべてのバンドについて、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０２の処理を行ったかを判定する（Ｓ２０３）。ステップＳ２０１において、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行っている場合には、大気散乱補正部１５２は、大気散乱補正処理を終了する。一方、ステップＳ２０１において、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行っていない場合には、大気散乱補正部１５２は、ステップＳ２０１以降の処理を繰り返す。

（４−４）観測波長帯幅補正処理の詳細
次に、図１１を参照して、図６に示したステップＳ１０４において実行される、観測波長帯幅補正部１５３による観測波長帯幅補正処理について説明する。図１１に示すように、観測波長帯幅補正部１５３の観測波長帯補正画像処理部１２１は、マルチスペクトル画像の画素値に対してマルチスペクトル画像の各バンドの観測波長帯幅のパラメータを用いて、観測波長帯補正画像処理を実行する（Ｓ３０１）。具体的に、観測波長帯補正画像処理部１２１は、マルチスペクトル画像の画素値に対して、マルチスペクトル画像を撮像するセンサ固有の各バンドの観測波長帯幅を乗算する。何れのセンサを使用して撮像された画像かは、画像データに付加されたメタデータなどから取得してもよいし、何れのセンサを利用したかをユーザにより入力されるようにしてもよい。

そして、観測波長帯幅補正部１５３は、マルチスペクトル画像のすべてのバンドに対し観測波長帯幅のパラメータを用いた観測波長帯補正画像処理を行ったかを判定する（Ｓ３０２）。

ステップＳ３０２において、マルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行ったと判定された場合には、観測波長帯幅補正部１５３は、ステップＳ３０３の処理を実行する。一方、ステップＳ３０２において、マルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行っていない場合には、処理を行っていないマルチスペクトル画像についてステップＳ３０１の処理を実行する。

そして、観測波長帯幅補正部１５３の不可視バンド補正画像処理部１２２は、パンクロマチック画像に対して不可視光の影響を低減する補正処理を行う（Ｓ３０３）。具体的に、不可視バンド補正画像処理部１２２は、上記した式（２）により補正されたパンクロマチック画像の画素値Pa´を算出する。

（４−５）パンシャープン処理の詳細
次に、図１２を参照して、図６に示したステップＳ１０５において実行される、パンシャープン処理部１５４によるパンシャープン処理について説明する。図１２に示すように、パンシャープン処理部１５４は、まず、提供された画像の処理対象バンドが可視バンドかを判定する（Ｓ４０１）。

ステップＳ４０１において、処理対象バンドが可視バンドであると判定された場合には、可視バンドパンシャープン処理部１２３が、可視バンドのパンシャープン処理を行う（Ｓ４０２）。具体的に、可視バンドパンシャープン処理部１２３は、上記式（３）または式（３）′により青バンド、緑バンド、赤バンドの各パンシャープン画像の画素値を算出する。

一方、ステップＳ４０１において、処理対象バンドが不可視バンドであると判定された場合には、不可視バンドパンシャープン処理部１２４が、不可視バンドのパンシャープン処理を行う（Ｓ４０３）。具体的に、不可視バンドパンシャープン処理部１２４は、上記式（４）により不可視バンドのパンシャープン画像の画素値を算出する。

そして、画素値の値域最適化処理部１２５は、ステップＳ４０２またはステップＳ４０３においてパンシャープン処理された可視バンドのパンシャープン画像及び不可視バンドのパンシャープン画像の画素値の値域最適化処理を行う（Ｓ４０４）。

そして、パンシャープン処理部１５４は、マルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行ったかを判定する（Ｓ４０５）。ステップＳ４０５において、マルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行ったと判定された場合には、処理を終了する。一方、マルチスペクトル画像のすべてのバンドについて処理を行っていないと判定された場合には、ステップＳ４０１以降の処理を繰り返す。

上記処理により作成された可視バンドのパンシャープン画像は、上記したように、本来の地物の色と合っており、地物の特長や形状などを含む情報を得ることができる鮮明なカラー画像である。また、上記処理により作成された不可視バンドのパンシャープン画像は、植生の分布や、視覚では感知できない熱放射などの分布などのリモートセンシングに利用可能な画像である。画像処理装置１０において、上記処理により作成された可視バンドのパンシャープン画像と不可視バンドのパンシャープン画像とを対応づけて格納してもよい。

ここで、図１３を参照して、上記した処理を実行した結果作成されるパンシャープン画像の表示例について説明する。図１３に示すように、出力部１１８の表示画面５０には、パンクロマチック画像指定欄５１、マルチスペクトル画像指定欄５２、バンド情報欄５３、画像表示欄５４及びパンシャープン実施ボタン５５が含まれる。

パンクロマチック画像指定欄５１及びマルチスペクトル画像指定欄５２には、それぞれパンシャープン画像を作成するもととなるパンクロマチック画像のファイル名と、マルチスペクトル画像のファイル名とが入力される。バンド情報欄５３には各バンドの波長帯幅の情報が表示される。画像表示欄５４には、合成されたパンシャープン画像が表示される。パンシャープン実施ボタン５５は、パンクロマチック画像指定欄５１及びマルチスペクトル画像指定欄５２にそれぞれファイル名が入力された後に押下されることにより、パンシャープン処理開始の契機となるボタンである。

（５）本実施の形態の効果
上記したように、本実施の形態によれば、ノイズ除去部１５１が、ヒストグラムを利用してパンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像のノイズに該当する画素を除去し、大気散乱補正部１５２が、ノイズ除去部１５１によりノイズを除去された画像データの最小画素値を大気散乱成分として、パンクロマチック画像及びマルチスペクトル画像の各観測波長帯の画素値を減算し、観測波長帯幅補正部１５３が、マルチスペクトル画像の観測波長帯幅の比率に基づいて、パンクロマチック画像の不可視光を低減する補正を行い、パンシャープン処理部１５４が、大気散乱補正部１５２により補正されたマルチスペクトル画像と観測波長帯幅補正部１５３により補正されたパンクロマチック画像とを合成してパンシャープン画像を作成する。これにより、不自然に明るい領域がなく、本来の地物の色と合う鮮明なカラー画像であるパンシャープン画像を生成することができる。

１０ 画像処理装置
１０２ 補助記憶装置
１０３ 記憶装置
１０４ 入出力装置
１０５ 表示装置
１１１ 入力部
１１２ ヒストグラム作成部
１１３ ヒストグラム平滑化部
１１４ 減少判定部
１１５ ヒストグラム微分部
１１６ 増加判定部
１１７ ノイズ除去画像処理部
１１８ 出力部
１１９ 最小画素値計算部
１２０ 大気散乱補正画像処理部
１２１ 観測波長帯補正画像処理部
１２２ 不可視バンド補正画像処理部
１２３ 可視バンドパンシャープン処理部
１２４ 不可視バンドパンシャープン処理部
１２５ 値域最適化処理部
１３１ 画像データ保存部
１３２ ノイズパラメータ保存部
１３３ 観測波長帯データ保存部
１５１ ノイズ除去部
１５２ 大気散乱補正部
１５３ 観測波長帯幅補正部

Claims (7)

1. 飛翔体から撮影された光学衛星画像を処理する画像処理装置であって、
   前記光学衛星画像のカラー画像及び該カラー画像の領域と重複するモノクロ画像を読み込む入力部と、
   前記カラー画像の画素値の所定の分布に対応する画素をノイズとして除去するノイズ除去部と、
   前記ノイズ除去部によりノイズを除去された画像データの最小画素値を大気散乱成分として、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値を減算する大気散乱補正部と、
   前記カラー画像のスペクトル強度の比率に基づいて、前記モノクロ画像の不可視光を低減する補正を行う観測波長帯幅補正部と、
   前記大気散乱補正部により補正された前記カラー画像と前記観測波長帯幅補正部により補正された前記モノクロ画像とを合成してパンシャープン画像を作成するパンシャープン処理部と、
   を備え、
   前記ノイズ除去部は、
   前記カラー画像の各観測波長帯の画素値の分布を示すヒストグラムを作成し、各観測波長帯のヒストグラムの低い値で孤立している画素値の分布に該当する画素値を０とし、
   前記大気散乱補正部は、
   前記ノイズ除去部によりノイズに該当する画素値を０とされた前記カラー画像の各観測波長帯の最小画素値をもとめ、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値から各観測波長帯の最小画素値を減算し、
   前記観測波長帯幅補正部は、
   前記カラー画像にセンサ固有の観測波長帯幅の比率を乗算して波長帯域毎のスペクトル強度をもとめ、さらに、前記モノクロ画像の画素値に、前記カラー画像のすべての観測波長帯幅の画素値に対する不可視光以外の可視光の観測波長帯幅の画素値の比率を乗算する
   ことを特徴とする、画像処理装置。
2. 前記パンシャープン処理部は、
   前記補正されたカラー画像の画素値に対する各可視光の観測波長帯の画素値の比率を、前記補正されたモノクロ画像の画素値に乗算して、前記パンシャープン画像の可視光の観測波長帯幅の画素値を算出する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記パンシャープン処理部は、
   前記補正されたカラー画像の画素値に対する不可視光の観測波長帯幅の画素値の比率を、前記補正されたモノクロ画像の画素値に乗算して、前記パンシャープン画像の不可視光の観測波長帯幅の画素値を算出する
   ことを特徴とする、請求項２に記載の画像処理装置。
4. 飛翔体から撮影された光学衛星画像を処理する画像処理装置における画像処理方法であって、
   入力部が、前記光学衛星画像のカラー画像及び該カラー画像の領域と重複するモノクロ画像を読み込むステップと、
   ノイズ除去部が、前記カラー画像の画素値の所定の分布に対応する画素をノイズとして除去するステップと、
   大気散乱補正部が、前記ノイズ除去部によりノイズを除去された画像データの最小画素値を大気散乱成分として、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値を減算するステップと、
   観測波長帯幅補正部が、前記カラー画像のスペクトル強度の比率に基づいて、前記モノクロ画像の不可視光を低減する補正を行うステップと、
   パンシャープン処理部が、前記大気散乱補正部により補正された前記カラー画像と前記観測波長帯幅補正部により補正された前記モノクロ画像とを合成してパンシャープン画像を作成するステップと、
   を含み、
   前記ノイズ除去部が前記対応する画素をノイズとして除去するステップでは、
   前記ノイズ除去部が、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値の分布を示すヒストグラムを作成し、各観測波長帯のヒストグラムの低い値で孤立している画素値の分布に該当する画素値を０とし、
   前記大気散乱補正部が前記モノクロ画像の不可視光を低減する補正を行うステップでは、
   前記大気散乱補正部が、前記ノイズ除去部によりノイズに該当する画素値を０とされた前記カラー画像の各観測波長帯の最小画素値をもとめ、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値から各観測波長帯の最小画素値を減算し、
   前記観測波長帯幅補正部が前記モノクロ画像の不可視光を低減する補正を行うステップでは、
   前記観測波長帯幅補正部が、前記カラー画像にセンサ固有の観測波長帯幅の比率を乗算して波長帯域毎のスペクトル強度をもとめ、さらに、前記モノクロ画像の画素値に、前記カラー画像のすべての観測波長帯幅の画素値に対する不可視光以外の可視光の観測波長帯幅の画素値の比率を乗算する
   ことを特徴とする、画像処理方法。
5. 前記パンシャープン処理部が前記パンシャープン画像を作成するステップでは、
   前記パンシャープン処理部が、前記補正されたカラー画像の画素値に対する各可視光の観測波長帯の画素値の比率を、前記補正されたモノクロ画像の画素値に乗算して、前記パンシャープン画像の可視光の観測波長帯幅の画素値を算出する
   ことを特徴とする、請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記パンシャープン処理部が前記パンシャープン画像を作成するステップでは、
   前記パンシャープン処理部が、前記補正されたカラー画像の画素値に対する不可視光の観測波長帯幅の画素値の比率を、前記補正されたモノクロ画像の画素値に乗算して、前記パンシャープン画像の不可視光の観測波長帯幅の画素値を算出する
   ことを特徴とする、請求項５に記載の画像処理方法。
7. コンピュータを、
   飛翔体から撮影された光学衛星画像を処理する画像処理装置であって、
   前記光学衛星画像のカラー画像及び該カラー画像の領域と重複するモノクロ画像を読み込む入力部と、
   前記カラー画像の画素値の所定の分布に対応する画素をノイズとして除去するノイズ除去部と、
   前記ノイズ除去部により除去された画像データの最小画素値を大気散乱成分として、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値を減算する大気散乱補正部と、
   前記カラー画像のスペクトル強度の比率に基づいて、前記モノクロ画像の不可視光を低減する補正を行う観測波長帯幅補正部と、
   前記大気散乱補正部により補正された前記カラー画像と前記観測波長帯幅補正部により補正された前記モノクロ画像とを合成してパンシャープン画像を作成するパンシャープン処理部と、
   を備え、
   前記ノイズ除去部は、
   前記カラー画像の各観測波長帯の画素値の分布を示すヒストグラムを作成し、各観測波長帯のヒストグラムの低い値で孤立している画素値の分布に該当する画素値を０とし、
   前記大気散乱補正部は、
   前記ノイズ除去部によりノイズに該当する画素値を０とされた前記カラー画像の各観測波長帯の最小画素値をもとめ、前記カラー画像の各観測波長帯の画素値から各観測波長帯の最小画素値を減算し、
   前記観測波長帯幅補正部は、
   前記カラー画像にセンサ固有の観測波長帯幅の比率を乗算して波長帯域毎のスペクトル強度をもとめ、さらに、前記モノクロ画像の画素値に、前記カラー画像のすべての観測波長帯幅の画素値に対する不可視光以外の可視光の観測波長帯幅の画素値の比率を乗算することを特徴とする画像処理装置として機能させるためのプログラムを記録する記録媒体。