PS−４ 高分解能衛星画像における船舶の分類 運航・システム部門 ＊池本 義範 、山之内 博 １．はじめに 弊所では、海上交通流観測の自動化のため、 与えられた海域の画像から航行中、もしくは停 泊中の船舶を抜き出し、その船種と進行方向を 記録するシステムの構築を目指している。 米国の規制緩和政策によって IKONOS 衛 星、QuickBird 衛星に代表されるような高分解 能衛星が比較的安価に利用できるようになり、 従前の衛星画像では見分けられなかった船舶 の上部構造物も観測できるようになった。こう した写真では肉眼では船種の識別がある程度 可能である。そこで近年、性能が向上しつつあ る高分解能衛星の画像データを用いた航行船 舶観測技術の開発を実施してきている。 前報 1)では、観測された船舶の色彩に着目し て船舶判別を試みた。今回は衛星画像から切り 出した船舶画像について、上部構造物などの形 状に着目し、画像中の直線部を検出するハフ変 換を用いて船種の分類が可能か試みた。 ３.衛星画像からの船種判別手法 ３．１ 画像の処理手順 画像からの船種特徴量を抽出し船種の判別 を行うために以下の処理を行った。まず、矩形 領域に切り出した船舶画像に対して、エッジ検 出を行う。次に検出されたエッジ成分に含まれ る直線成分を抽出するための処理を行い、船舶 の特徴量を把握する。 エッジ検出のための処理としてここでは画像 に含まれる各画素に対して式(1)と Fig.2 で示 されるラプラシアンフィルタを掛ける処理を 行う。 ２．使用した衛星画像について 今回、使用した画像は IKONOS 衛星で 2001 年 1 月 17 日に東京港で観測されたデータであ る。 各可視光バンドの輝度レベル値からカラ ー画像を作成し、あらかじめ船種が明らかに分 かるサンプルを切り出した。切り出し時に余分 な領域が少なくなるよう船舶の画像をできる だけ矩形領域に抜き出している。Fig.1 が衛星 画像のデータから抜き出した船舶画像例であ る。印刷の都合上、白黒であるが実際の画像は 24 ビットカラーとなっている。 得られた各画素の値は近傍画素との変化量を 示しているので、この変化量がｘ方向、又は y 方向の隣り合った画素の値と比較して、ある値 より大きい場合にエッジとして検出する。さら に、このエッジとして検出された各画素が直線 上に並んでいるかどうかを判別するために式 (2)で表されるθρ-Hough 変換を行うとエッ ジとして検出された画素のうち、直線を構成す るものはθρ平面で曲線が重なった点として 得られる。 L= ∂2 ∂2 + ・・・（１） ∂x 2 ∂y 2 1 1 1 1 -8 1 1 1 1 Fig.2 注目画素 Laplacian Filter ρ = x cosθ + y sin θ ・・・(２) ここで x, y は原画像の座標 Container ship Very Large Crude Carrier Fig.1 Example of Vessel imagery これらの処理を行うために切り出した船舶画 像は船首が右向きになるように前処理を行っ ている。 ３．２ 画像の処理結果 処理の結果を Fig.3 に示す。Fig.3(A)は処理 のための原画像を示している。(B)はラプラシ アンフィルタによる処理結果を示している。 A B C D E Fig.3 Process of edge enhancing (container ship) (C)(D)(E)は(B)の処理結果に対してエッジ検出 のための処理を行った結果を示しており(C)で は Y 軸方向の隣り合った画素の値の差を調べ (D)では X 軸方向の隣り合った画素の値の差を 調べている。これらの(C)と(D)の結果を合わせ たものが(E)で示されている。 Fig.3(E)で 得 ら れ た エ ッ ジ の 検 出 結 果 か ら θρ-Hough 変換を行い、結果を示したものが Fig.4 である。この図ではθρ-Hough 変換に よる曲線の重なりが多い場合、輝度の明るさの 変化として示している。コンテナ船についての 処理結果では、Fig.4 の中央付近に多くの重な りが集中している。Fig.4 の結果を 3 次元表示 したものが Fig.5 である。Fig.5 では曲線の重 なりを示すいくつかのピークを確認すること ができる。 ４．まとめ ０°∼360° 高分解能衛星画像の可視光各波長データか らカラー画像を作成し、船種の見分けのつきや すい船の画像を切り出した。これに直線が強調 されるようフィルタ処理後、ハフ変換した。変 換結果のρθ平面のグラフの定性的な特徴か ら、ある程度の分類ができる可能性があること が分かった。 参考文献 1) 池本義範、桐谷伸夫、山之内博：高分解能衛星画像にお ける船舶の判別、平成 17 年度海上技術安全研究所研究発表 会講演集、pp.345-346、2005 年 6 月、 2) 安居院 猛、長尾智晴：C 言語による画像処理入門、昭 晃堂、2000 年 11 月 Fig.4 Result of Hough transform (container ship) 本稿において使用した IKONOS 画像データの所有権・著作 権は日本スペースイメージング株式会社にありガイドラ イ ンに従った正規登録ユーザーとしの利用許諾を得て、これを 使用したものである。 Fig.5 Result of Hough Transform in 3d (container ship)
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