JP7028336B2 - 学習装置、学習方法および学習プログラム - Google Patents
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Description
[構成の説明]
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。図5は、本発明による画像処理装置の第1の実施形態の構成例を示すブロック図である。
以下、本実施形態の画像処理装置100の変化マップおよび信頼度マップを生成する動作を図12を参照して説明する。図12は、第1の実施形態の画像処理装置100による変化マップおよび信頼度マップ生成処理の動作を示すフローチャートである。
本実施形態の画像処理装置100は、異なる2つの時刻の画像および各画像のメタデータから変化を検出し、変化マップおよび画素ごとの信頼度合いを示す信頼度マップを生成する変化検出手段130を備える。
[構成の説明]
次に、本発明による学習装置の第2の実施形態を、図面を参照して説明する。図14は、本発明による学習装置の第2の実施形態の構成例を示すブロック図である。
以下、本実施形態の学習装置200の変化検出機300に変化検出処理を学習させる動作を図16を参照して説明する。図16は、第2の実施形態の学習装置200による学習処理の動作を示すフローチャートである。
本実施形態の学習装置200は、同一地点が撮影された異なる2つの時刻の画像領域の組、画像領域の変化の有無、および各画像領域の観測時刻におけるモデルパラメタを含むデータを用いて、不要な変化を検出せずに検出対象の変化のみを検出する処理を機械に学習させる機械学習手段220を備える。不要な変化は、日照条件に起因する変化、大気の状態の変化、および森林の季節変化等である。
11 学習手段
20、30、100、910、920 画像処理装置
21 第1生成手段
22 抽出手段
23 第2生成手段
31 パラメタ算出手段
32、132、913、921 特徴量算出手段
33、134 信頼度算出手段
99、130 変化検出手段
101、201 CPU
102、202 主記憶部
103、203 通信部
104、204 補助記憶部
105、205 入力部
106、206 出力部
107、207 システムバス
110 衛星画像データベース
120 地球観測手段
131、210 モデルパラメタ算出手段
133、914、922 変化画素検出手段
140 メタデータ抽出手段
150 データセット生成手段
220 機械学習手段
300 変化検出機
911 第1補正手段
912 第2補正手段
923 不要変化領域検出手段
924 不要変化除去手段
Claims (10)
- 複数の画像間の変化のうち所定の対象物の周期的な変化を表す画像の領域の組と、前記複数の画像間の変化のうち前記周期的な変化以外の変化を表す画像の領域の組とを少なくとも含む学習用データを用いて前記複数の画像間の変化のうち前記周期的な変化以外の変化を検出する処理を検出機に学習させる学習手段と、
前記学習用データに含まれている画像の領域の撮影条件を示すデータを基に前記所定の対象物の前記周期的な変化を表すパラメタを算出する算出手段とを備え、
前記学習手段は、算出されたパラメタと前記学習用データとを用いて学習させる
ことを特徴とする学習装置。 - パラメタは、太陽天頂角である
請求項1記載の学習装置。 - パラメタは、太陽光スペクトルの直達光の成分、および前記太陽光スペクトルの散乱光の成分である
請求項1または請求項2記載の学習装置。 - パラメタは、植生指標である
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の学習装置。 - パラメタは、太陽方位角である
請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の学習装置。 - 複数の画像間の変化のうち所定の対象物の周期的な変化を表す画像の領域の組と、前記複数の画像間の変化のうち前記周期的な変化以外の変化を表す画像の領域の組とを少なくとも含む学習用データを用いて前記複数の画像間の変化のうち前記周期的な変化以外の変化を検出する処理を検出機に学習させ、
前記学習用データに含まれている画像の領域の撮影条件を示すデータを基に前記所定の対象物の前記周期的な変化を表すパラメタを算出し、
算出されたパラメタと前記学習用データとを用いて学習させる
ことを特徴とする学習方法。 - パラメタは、太陽天頂角である
請求項6記載の学習方法。 - パラメタは、太陽光スペクトルの直達光の成分、および前記太陽光スペクトルの散乱光の成分である
請求項6または請求項7記載の学習方法。 - コンピュータに、
複数の画像間の変化のうち所定の対象物の周期的な変化を表す画像の領域の組と、前記複数の画像間の変化のうち前記周期的な変化以外の変化を表す画像の領域の組とを少なくとも含む学習用データを用いて前記複数の画像間の変化のうち前記周期的な変化以外の変化を検出する処理を検出機に学習させる学習処理、および
前記学習用データに含まれている画像の領域の撮影条件を示すデータを基に前記所定の対象物の前記周期的な変化を表すパラメタを算出する算出処理を実行させるための学習プログラムであって、
前記学習処理で、算出されたパラメタと前記学習用データとを用いて学習させる
学習プログラム。 - パラメタは、太陽天頂角である
請求項9記載の学習プログラム。
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