特開 2021-175976 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2021-175976(P2021-175976A)

(43)【公開日】2021年11月4日

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01W 1/08 20060101AFI20211008BHJP

【ＦＩ】

   G01W1/08 P

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2021-75127(P2021-75127)

(22)【出願日】2021年4月27日

(31)【優先権主張番号】特願2020-78131(P2020-78131)

(32)【優先日】2020年4月27日

(33)【優先権主張国】JP

(71)【出願人】

【識別番号】305013910

【氏名又は名称】国立大学法人お茶の水女子大学

(74)【代理人】

【識別番号】100165179

【弁理士】

【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡

(74)【代理人】

【識別番号】100175824

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 淳一

(74)【代理人】

【識別番号】100152272

【弁理士】

【氏名又は名称】川越 雄一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100181722

【弁理士】

【氏名又は名称】春田 洋孝

(72)【発明者】

【氏名】神山 翼

(72)【発明者】

【氏名】鳥山 菜海子

(57)【要約】

【課題】台風の強度予測のため、台風の眼の大きさを算出することができる。
【解決手段】画像処理装置は、台風が発生してから消滅するまでの間における前記台風の像を気象衛星から経時的に撮像した複数の画像と、前記画像のそれぞれに対応づけられた台風情報を取得する台風情報取得部と、取得した前記台風情報から、所定の条件に基づいて一の前記画像と、当該画像に対応づけられた前記台風情報とを抽出する抽出部と、抽出された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理部と、算出した前記台風の眼の直径を出力する出力部とを備える。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

台風が発生してから消滅するまでの間における前記台風の像を気象衛星から経時的に撮像した複数の画像と、前記画像のそれぞれに対応づけられた台風情報とを取得する台風情報取得部と、
取得された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理部と、
算出した前記台風の眼の直径を出力する出力部と
を備える画像処理装置。

【請求項2】

前記台風情報取得部により取得された前記画像と前記台風情報から、所定の条件に基づいて一の前記画像と、当該画像に対応づけられた前記台風情報とを抽出する抽出部を更に備え、
前記画像処理部は、抽出された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出し、
前記出力部は、算出された前記台風の眼の直径を出力する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記台風情報は、中心気圧に関する情報を含み、
前記抽出部は、前記台風が発生してから消滅するまでの間における前記中心気圧に応じた前記画像を抽出する
請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記抽出部は、前記台風が発生してから消滅するまでの間における前記中心気圧が最も低い前記画像を抽出する
請求項３に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記画像処理部は、抽出された前記画像を画像処理することにより、前記台風の眼の面積を算出し、算出された前記台風の眼の面積に基づいて前記台風の眼の直径を算出する
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記画像処理部は、
抽出された前記画像を構成するそれぞれの画素を、所定の閾値に基づいて二値化処理する二値化処理部と、
前記二値化処理部により二値化処理された画素を、所定の条件に基づいてカウントする計数部と、
カウントされた画素の数から前記台風の眼の面積を算出する面積算出部と、
算出された前記台風の面積から前記台風の眼の直径を算出する直径算出部とを更に備える
請求項５に記載の画像処理装置。

【請求項7】

台風が発生してから消滅するまでの間における前記台風の像を気象衛星から経時的に撮像した複数の画像と、前記画像のそれぞれに対応づけられた台風情報を取得する台風情報取得工程と、
取得した前記台風情報から、所定の条件に基づいて一の前記画像と、当該画像に対応づけられた前記台風情報とを抽出する抽出工程と、
抽出された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理工程と、
算出した前記台風の眼の直径を出力する出力工程と
を有する画像処理方法。

【請求項8】

コンピュータに、
台風が発生してから消滅するまでの間における前記台風の像を気象衛星から経時的に撮像した複数の画像と、前記画像のそれぞれに対応づけられた台風情報を取得する台風情報取得ステップと、
取得した前記台風情報から、所定の条件に基づいて一の前記画像と、当該画像に対応づけられた前記台風情報とを抽出する抽出ステップと、
抽出された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理ステップと、
算出した前記台風の眼の直径を出力する出力ステップと
を実行させるプログラム。

【請求項9】

現在発生している台風の像を気象衛星から撮像した画像を取得する台風情報取得部と、
取得された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理部と、
算出した前記台風の眼の直径を出力する出力部と
を備える画像処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、台風の規模や進路を予測し、台風による被害を予測する技術があった（例えば、特許文献１を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００７−２５６１８３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述したような技術を用いた場合、台風の進路の予測をすることはできるが、台風の強度の予測を高精度にすることはできなかった。そのため、台風の強度を高精度で予測することはできなかった。台風の強度を高精度で予測するため、台風の眼の大きさを算出することについての要求がある。

【0005】

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであって、台風の強度予測のため、台風の眼の大きさを算出することを可能とする技術の提供を目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様に係る画像処理装置は、台風が発生してから消滅するまでの間における前記台風の像を気象衛星から経時的に撮像した複数の画像と、前記画像のそれぞれに対応づけられた台風情報とを取得する台風情報取得部と、取得された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理部と、算出した前記台風の眼の直径を出力する出力部とを備える。

【0007】

また、本発明の一態様に係る画像処理装置は、前記台風情報取得部により取得された前記画像と前記台風情報から、所定の条件に基づいて一の前記画像と、当該画像に対応づけられた前記台風情報とを抽出する抽出部を更に備え、前記画像処理部は、抽出された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出し、前記出力部は、算出された前記台風の眼の直径を出力する。

【0008】

また、本発明の一態様に係る画像処理装置において、前記台風情報は、中心気圧に関する情報を含み、前記抽出部は、前記台風が発生してから消滅するまでの間における前記中心気圧に応じた前記画像を抽出する。

【0009】

また、本発明の一態様に係る画像処理装置において、前記抽出部は、前記台風が発生してから消滅するまでの間における前記中心気圧が最も低い前記画像を抽出する。

【0010】

また、本発明の一態様に係る画像処理装置において、前記画像処理部は、抽出された前記画像を画像処理することにより、前記台風の眼の面積を算出し、算出された前記台風の眼の面積に基づいて前記台風の眼の直径を算出する。

【0011】

また、本発明の一態様に係る画像処理装置において、前記画像処理部は、抽出された前記画像を構成するそれぞれの画素を、所定の閾値に基づいて二値化処理する二値化処理部と、前記二値化処理部により二値化処理された画素を、所定の条件に基づいてカウントする計数部と、カウントされた画素の数から前記台風の眼の面積を算出する面積算出部と、算出された前記台風の面積から前記台風の眼の直径を算出する直径算出部とを更に備える。

【0012】

また、本発明の一態様に係る画像処理方法は、台風が発生してから消滅するまでの間における前記台風の像を気象衛星から経時的に撮像した複数の画像と、前記画像のそれぞれに対応づけられた台風情報を取得する台風情報取得工程と、取得した前記台風情報から、所定の条件に基づいて一の前記画像と、当該画像に対応づけられた前記台風情報とを抽出する抽出工程と、抽出された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理工程と、算出した前記台風の眼の直径を出力する出力工程とを有する。

【0013】

また、本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、台風が発生してから消滅するまでの間における前記台風の像を気象衛星から経時的に撮像した複数の画像と、前記画像のそれぞれに対応づけられた台風情報を取得する台風情報取得ステップと、取得した前記台風情報から、所定の条件に基づいて一の前記画像と、当該画像に対応づけられた前記台風情報とを抽出する抽出ステップと、抽出された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理ステップと、算出した前記台風の眼の直径を出力する出力ステップとを実行させる。

【0014】

また、本発明の一態様に係る画像処理装置は、現在発生している台風の像を気象衛星から撮像した画像を取得する台風情報取得部と、取得された前記画像を画像処理することにより、前記画像から前記台風の眼の直径を算出する画像処理部と、算出した前記台風の眼の直径を出力する出力部とを備える。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、台風の強度予測のため、台風の眼の大きさを算出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】第１の実施形態に係る画像処理システムのシステム構成の一例を示す図である。

【図2】第１の実施形態に係る台風の画像の一例を示す図である。

【図3】第１の実施形態に係る入力情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

【図4】第１の実施形態に係る画像処理装置が出力する結果の一例を示す図である。

【図5】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。

【図6】第１の実施形態に係る画像処理部の機能構成の一例を示す図である。

【図7】第１の実施形態に係る画像処理装置の一連の動作の一例について説明するためのフローチャートである。

【図8】第１の実施形態に係る台風の眼の算出アルゴリズム概要の一例を説明するための図である。

【図9】第１の実施形態に係る台風の眼の算出アルゴリズムの具体的な動作の一例を説明するための図である。

【図10】第１の実施形態に係る台風の眼の算出アルゴリズムによる処理の結果の一例を説明するための図である。

【図11】第１の実施形態に係る画像処理部が行う処理の効果を説明するための図である。

【図12】第２の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。

【図13】第２の実施形態に係る画像処理装置が出力する結果の一例を示す図である。

【図14】第３の実施形態に係る画像処理装置の一連の動作の一例について説明するためのフローチャートである。

【図15】第４の実施形態に係る画像処理システムについて説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

［第１の実施形態］
以下、本発明の第１の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、第１の実施形態に係る画像処理システム１のシステム構成の一例を示す図である。同図を参照しながら、第１の実施形態に係る画像処理システム１のシステム構成の一例について説明する。画像処理システム１は、入力情報記憶部２１と、画像処理装置１０と、出力情報記憶部２２とを備える。

【0018】

入力情報記憶部２１は、台風の像を気象衛星から撮像した画像Ｐと、画像Ｐに対応づけられた台風情報ＴＩとを記憶する。入力情報記憶部２１は、台風が発生してから消滅するまでの間において経時的に撮像された複数の画像を記憶する。また、台風情報ＴＩとは、例えば、“台風名”、“日時”、“緯度”、“経度”、“中心気圧”、“風速”等の情報である。したがって、入力情報記憶部２１は、台風が発生してから消滅するまでの間において経時的に撮像された複数の画像Ｐと、複数の画像Ｐにそれぞれ対応づけられた台風情報ＴＩとを記憶する。

【0019】

図２は、第１の実施形態に係る台風の画像Ｐの一例を示す図である。同図に示す一例では、画像Ｐが赤外線画像である場合の一例を示すが、第１の実施形態に係る台風の画像Ｐは、台風の像を撮像した画像であれば、可視画像等のその他の画像であってもよい。

【0020】

図３は、第１の実施形態に係る入力情報記憶部２１に記憶される情報の一例を示す図である。入力情報記憶部２１には、画像Ｐを識別する符号である画像識別番号ＰＩＤに、台風情報ＴＩが対応づけられて保存されている。この一例において、台風情報ＴＩとは、“台風名”、日時（ＹＹＹＹ−ＭＭ−ＤＤ ＨＨ：ＭＭ：ＳＳ（ＵＴＣ））、緯度（°Ｎ）、経度（°Ｅ）、中心気圧（ｈＰａ）、風速（ｋｎｏｔｓ）である。画像Ｐは、台風が発生してから消滅するまでの間において経時的に撮像されているため、複数の画像識別番号ＰＩＤが、一の台風識別番号ＴＩＤに対応づけられて記憶される。台風識別番号ＴＩＤとは、台風を識別する符号である。

【0021】

図３に示す一例において、台風識別番号ＴＩＤが“Ｔ１００１”である台風には、画像識別番号ＰＩＤが“Ｐ１００１”である画像と、Ｐ１００２”である画像と、“Ｐ１００３”である画像とが対応づけられて記憶されている。台風識別番号ＴＩＤが“Ｔ１００２”である台風には、画像識別番号ＰＩＤが“Ｐ２００１”である画像が対応づけられて記憶されている。画像識別番号ＰＩＤが“Ｐ１００１”である画像には、台風情報ＴＩ１１が、“Ｐ１００２”である画像には、台風情報ＴＩ１２が、“Ｐ１００３”である画像には、台風情報ＴＩ１３が、“Ｐ２００１”である画像には、台風情報ＴＩ２１が、それぞれ対応づけられて記憶されている。

【0022】

図１に戻り、画像処理装置１０は、入力情報記憶部２１に記憶された情報を取得する。画像処理装置１０は、取得した画像Ｐを画像処理することにより、台風の眼（台風眼）の大きさを算出する。画像処理装置１０は、算出した台風の眼の大きさを、台風識別番号ＴＩＤ及び画像識別番号ＰＩＤにより識別される台風のある一時点における、台風の眼の大きさとして出力する。

【0023】

図４は、第１の実施形態に係る画像処理装置１０が出力する結果の一例を示す図である。同図に示すように、画像処理装置１０が出力する結果においては、図３で説明した内容に加え、それぞれの台風情報ＴＩに“台風眼有効直径（ｋｍ）”が含まれる。すなわち、第１の実施形態においては、画像処理装置１０は、台風識別番号ＴＩＤに対応づけられた複数の画像Ｐのそれぞれに対し、台風の眼の直径を算出し、出力する。

【0024】

図１に戻り、出力情報記憶部２２は、画像処理装置１０により出力された台風の眼の大きさを記憶する。

【0025】

［画像処理装置の構成］
図５は、第１の実施形態に係る画像処理装置１０の機能構成の一例を示す図である。同図を参照しながら、画像処理装置１０の機能構成の一例について説明する。
画像処理装置１０は、台風情報取得部１１０と、画像処理部１３０と、出力部１４０とを備える。

【0026】

台風情報取得部１１０は、台風の画像Ｐと、台風情報ＴＩとが対応づけられた入力情報Ｉ_ＩＮを、入力情報記憶部２１から取得する。台風の画像Ｐとは、台風が発生してから消滅するまでの間における台風の像を気象衛星から経時的に撮像した画像である。すなわち、台風情報取得部１１０は、台風が発生してから消滅するまでの間における台風の像を気象衛星から経時的に撮像した複数の画像Ｐと、画像Ｐのそれぞれに対応づけられた台風情報ＴＩとを取得する。台風情報取得部１１０は、例えば、所定の通信ネットワークを介して入力情報Ｉ_ＩＮを取得する。

【0027】

画像処理部１３０は、取得された画像Ｐを画像処理することにより、画像Ｐから台風の眼の直径を算出する。
図６は、第１の実施形態に係る画像処理部１３０の機能構成の一例を示す図である。同図を参照しながら、画像処理部１３０の機能構成の一例について説明する。画像処理部１３０は、二値化処理部１３１と、計数部１３２と、面積算出部１３３と、直径算出部１３４とを備える。

【0028】

二値化処理部１３１は、台風情報取得部１１０により取得された画像Ｐを構成するそれぞれの画素を、所定の閾値に基づいて二値化処理する。二値化処理部１３１は、例えば、画像Ｐを、画像Ｐの濃淡が所定の閾値より大きいか、又は所定の閾値より小さいかに基づいて、白又は黒の二値に変換する。

【0029】

なお、二値化処理部１３１が二値化処理を行う場合の所定の閾値とは、ＲＧＢ値により定められていてもよい。また、二値化処理部１３１が行う処理は、画像Ｐの濃淡以外の情報に基づいて行ってもよい。
なお、二値化処理部１３１は、複数の所定の閾値を備えるよう構成してもよい。二値化処理部１３１は、複数の所定の閾値を備えることにより、画像Ｐが有する画素を、二値以上の複数の値に変換する。

【0030】

計数部１３２は、二値化処理部１３１により二値化処理された画素を、所定の条件に基づいてカウントする。例えば、二値化処理部１３１が所定の条件に基づいて、画像Ｐを黒と白との二値に変換した場合、計数部１３２は、黒である画素をカウントする。ここで、二値化処理が施された画像Ｐのうち、黒である画素とは、積乱雲（以降の説明において、単に雲と記載する。）がない範囲を示した画素である。
また、計数部１３２は、画像Ｐの中心からカウントを始める。計数部１３２がカウントする画素とは、画像Ｐのうち雲が存在しない範囲、すなわち台風の眼を構成する画素を示す。

【0031】

面積算出部１３３は、カウントされた画素の数から、台風の眼の面積を算出する。例えば、計数部１３２が、画像Ｐのうち、黒の画素をカウントした場合、面積算出部１３３は、黒である画素の数に基づき、面積を算出する。具体的には、面積算出部１３３は、画像Ｐの縮尺から１画素に相当する面積を算出し、計数部１３２がカウントした画素の数に、１画素あたりの面積を乗じることにより、台風の眼の面積を算出する。画像Ｐの縮尺は、台風情報ＴＩの要素として画像に対応づけられていてもよいし、他の方法により取得してもよい。

【0032】

直径算出部１３４は、算出された台風の眼の面積から、台風の眼の直径を算出する。直径算出部１３４は、例えば、算出された台風の眼の面積を、所定の形状に近似し、当該形状に基づいて直径を算出する。具体的には、直径算出部１３４は、算出された台風の眼の面積を円形に近似し、近似した円の直径を、台風の眼の直径であるとして算出する。
すなわち、画像処理装置１０は、取得された画像Ｐを画像処理することにより台風の眼の面積を算出し、算出された台風の眼の面積に基づいて台風の眼の直径を算出する。

【0033】

なお、画像処理部１３０は、判定部１３５を備えていてもよい。
判定部１３５は、台風の眼が検出されたか、台風の眼が検出されなかったかを判定する。例えば、判定部１３５は、画像Ｐの中心画素ＥＣ及びその近傍に雲が存在する場合、台風の眼が検出されなかったと判定する。例えば、判定部１３５は、画像Ｐの中心画素ＥＣ及びその近傍に連続して雲が存在しない画素が所定の数（例えば、２個）以上存在する場合に、台風の眼が検出されたと判定し、画像Ｐの中心画素ＥＣ及びその近傍に連続して雲が存在する画素が所定の数（例えば、２個）以上存在する場合に、台風の眼が検出されなかったと判定する。所定の数とは、画像Ｐの縮尺に基づいて定められていてもよい。所定の数が、画像Ｐの縮尺に基づいて定められる場合、縮尺が異なる画像について画像処理をする場合であっても、実際の距離に応じた閾値とすることができる。

【0034】

また、画像Ｐによっては、台風の外の晴天領域と、台風の眼が繋がっているような場合がある。このような画像Ｐの場合、台風の眼と、台風の外の晴天領域とが結合している範囲全てを、台風の眼であると誤判定してしまう場合がある。このような誤判定を抑止するため、判定部１３５は、算出された台風の眼の面積又は雲が存在しない画素の画素数が所定の値より著しく大きい場合には、「台風の眼がはっきりしない」と判定するよう構成してもよい。

【0035】

図５に戻り、出力部１４０は、算出した台風の眼の直径を出力する。出力部１４０は、例えば、台風情報取得部１１０により取得された画像Ｐと、所得された画像Ｐに対応する台風情報ＴＩと、取得された画像Ｐから算出された台風の眼の直径とを対応づけて、出力情報Ｉ_ＯＵＴとして、出力情報記憶部２２に出力する。

【0036】

［画像処理装置の一連の動作］
図７は、第１の実施形態に係る画像処理装置１０の一連の動作の一例を説明するためのフローチャートである。同図を参照しながら、画像処理装置１０の一連の動作の一例について説明する。
（ステップＳ１２）台風情報取得部１１０は、入力情報記憶部２１から、台風の画像Ｐと、台風情報ＴＩとが対応づけられた入力情報Ｉ_ＩＮを取得する。
（ステップＳ１４）画像処理部１３０は、取得された画像Ｐから、台風の眼の面積を算出する。
（ステップＳ１６）画像処理部１３０は、算出された台風の眼の面積に基づき、台風の眼の直径を算出する。
（ステップＳ１８）出力部１４０は、算出された台風の眼の直径を出力する。

【0037】

［台風の眼の算出アルゴリズムの概要］
次に、台風の眼の算出アルゴリズムについて、図８から図１０を参照しながら説明する。図８は、第１の実施形態に係る台風の眼の算出アルゴリズムの概要の一例を説明するための図である。第１の実施形態に係る台風の眼の算出アルゴリズムは、深さ優先探索を使った探索アルゴリズムである。
図８（Ａ）は、画像Ｐの中心に位置する中心画素ＥＣと、中心画素ＥＣの８近傍に隣接する画素を説明するための図である。画像処理部１３０は、中心画素ＥＣから順に、それぞれの画素が、雲が存在する画素か、雲が存在しない画素かを判定し、雲が存在しない画素の数をカウントする。
ここで、中心画素ＥＣの左上に位置する画素を画素Ｅ１とし、中心画素ＥＣの８近傍に存在する画素を、時計回りに画素Ｅ１から画素Ｅ８とする。

【0038】

画像処理部１３０は、まず、中心画素ＥＣの左上の画素である画素Ｅ１を、対象画素ＥＴとして、判定する。対象画素ＥＴとは、画像処理部１３０が、雲が存在する画素か、雲が存在しない画素かを判定する対象の画素である。

【0039】

図８（Ｂ）は、対象画素ＥＴが、雲が存在しない画素であった場合の処理について説明するための図である。画像処理部１３０は、対象画素ＥＴが、雲が存在しない画素であった場合、対象画素ＥＴを中心に、さらに左上の画素を判定する。すなわち、画像処理部１３０は、雲が存在する画素が見つかるまで、左上の方向に対象画素ＥＴを進めていく。
同図における一例では、対象画素ＥＴ１から、判定を開始し、７回目の判定（すなわち対象画素ＥＴ７）まで、連続して雲が存在しない画素であった場合の一例を示している。

【0040】

図８（Ｃ）は、対象画素ＥＴが、雲が存在する画素であった場合の処理について説明するための図である。画像処理部１３０は、対象画素ＥＴが、雲が存在する画素であった場合、対象画素ＥＴを、時計回りに進める。例えば、対象画素ＥＴが画素Ｅ１であった場合、画像処理部１３０は対象画素ＥＴを画素Ｅ２とする。すなわち、画像処理部１３０は、雲が存在する画素が見つかった場合、時計回りに対象画素ＥＴを進めていく。

【0041】

図９は、第１の実施形態に係る台風の眼の算出アルゴリズムの具体的な動作の一例を説明するための図である。同図を参照しながら行う説明において、画像処理部１３０がカウントした、雲が存在しない画素の数を、ｃｏｕｎｔ＝ｎ（ｎは自然数）として、記載する。
図９（Ａ）は、画像処理部１３０が処理を開始する最初の状態を示している。画像処理部１３０は、中心画素ＥＣから処理を開始する。処理開始時点においては、ｃｏｕｎｔ＝０である。画像処理部１３０は、台風の眼の算出アルゴリズムの開始時点においてｃｏｕｎｔ＝０に初期化する。

【0042】

図９（Ｂ）は、図９（Ａ）において、対象画素ＥＴに雲が存在しないと判定された場合の処理について示す図である。図９（Ａ）において、対象画素ＥＴに雲が存在しないと判定された場合、画像処理部１３０は、ｃｏｕｎｔ＝１とし、対象画素ＥＴを、更に左上に進める。

【0043】

図９（Ｃ）は、図９（Ａ）において、対象画素ＥＴに雲が存在すると判定された場合の処理について示す図である。図９（Ａ）において、対象画素ＥＴに雲が存在すると判定された場合、画像処理部１３０は、ｃｏｕｎｔ＝０を維持し、対象画素ＥＴを、画素Ｅ２に進める。

【0044】

図９（Ｄ）は、図９（Ｂ）において、対象画素ＥＴに雲が存在しないと判定された場合の処理について示す図である。図９（Ｂ）において、対象画素ＥＴに雲が存在しないと判定された場合、画像処理部１３０は、ｃｏｕｎｔ＝２とし、対象画素ＥＴを、更に左上に進める。

【0045】

図９（Ｅ）は、図９（Ｂ）において、対象画素ＥＴに雲が存在すると判定された場合の処理について示す図である。図９（Ｂ）において、対象画素ＥＴに雲が存在すると判定された場合、画像処理部１３０は、ｃｏｕｎｔ＝１を維持し、対象画素ＥＴを、画素Ｅ２に進める。

【0046】

図９（Ｆ）は、図９（Ｃ）において、対象画素ＥＴに雲が存在しないと判定された場合の処理について示す図である。図９（Ｃ）において、対象画素ＥＴに雲が存在しないと判定された場合、画像処理部１３０は、ｃｏｕｎｔ＝１とし、対象画素ＥＴを、更に左上に進める。

【0047】

図９（Ｇ）は、図９（Ｃ）において、対象画素ＥＴに雲が存在すると判定された場合の処理について示す図である。図９（Ｃ）において、対象画素ＥＴに雲が存在すると判定された場合、画像処理部１３０は、ｃｏｕｎｔ＝０を維持し、対象画素ＥＴを、画素Ｅ２に進める。

【0048】

なお、本実施形態においては、画像処理部１３０は、台風の眼の算出アルゴリズムの開始時点においてｃｏｕｎｔ＝０に初期化する場合の一例について説明したが、本実施形態はこの一例に限定されない。たとえば、画像処理部１３０は、台風の眼の算出アルゴリズムの開始時点において、雲が存在してもしなくても、無条件に、中心画素ＥＣには雲が存在しないと判定してもよい（すなわち、ｃｏｕｎｔ＝１）。

【0049】

図１０は、第１の実施形態に係る台風の眼の算出アルゴリズムによる処理の結果の一例を説明するための図である。
画像処理部１３０は、中心画素ＥＣから処理を開始し、図中に矢印で示した方向に処理を進めていく。画像処理部１３０は、雲が存在する画素に囲まれた範囲であって、雲が存在しない画素についての判定を終えると、その処理を終了する。

【0050】

［第１の実施形態のまとめ］
以上説明した実施形態によれば、画像処理装置１０は、台風情報取得部１１０を備えることにより、台風の像が経時的に撮像された複数の画像Ｐを取得する。画像処理装置１０は、画像処理部１３０を備えることにより、取得された画像Ｐの台風の眼の直径を算出する。したがって、第１の実施形態によれば、過去に蓄積された台風について、それぞれの台風の眼の直径を算出することができる。
また、画像処理装置１０は、出力部１４０を備えることにより、算出された台風の眼の直径を、台風情報ＴＩと対応づけて出力する。したがって、第１の実施形態によれば、過去に蓄積された台風の記録から、台風の眼の直径の情報に関する統計情報を統一的に、大量に、得ることができる。すなわち、第１の実施形態によれば、台風の眼の直径の情報に関する統計情報を統一的に、大量に、得ることができるため、台風の眼の直径の情報に関する網羅的なデータセットを形成することができる。
よって、第１の実施形態によれば、台風の眼の直径を算出することができる。

【0051】

また、上述した実施形態によれば、画像処理装置１０は、まず、台風の眼の面積を算出する。画像処理装置１０は、台風の眼の面積を算出した後、算出された台風の眼の面積に基づいて、台風の眼の直径を算出する。したがって、第１の実施形態によれば、画像処理装置１０は、台風の眼が円形でない場合においても、台風の眼を円形に近似した場合の、台風の眼の直径を算出することができる。

【0052】

図１１は、第１の実施形態に係る画像処理部１３０が行う処理の効果を説明するための図である。同図を参照しながら、台風の眼の面積を算出した後、算出された台風の眼の面積に基づいて台風の眼の直径を算出する場合の効果について説明する。
図１１（Ａ）は、台風の眼ＴＥ１を模式的に示した図である。同図における台風の眼ＴＥ１の直径は、中心Ｏを通る線分Ｌ１１である。この場合、例えば線分Ｌ１２を誤検出してしまった場合には、正確に台風の眼の直径を算出することができない。第１の実施形態によれば、台風の眼の面積を算出した後、算出された台風の眼の面積に基づいて台風の眼の直径を算出することにより、誤検出することを抑止することができる。

【0053】

図１１（Ｂ）は、台風の眼ＴＥ２を模式的に示した図である。台風の眼ＴＥ２は、中心Ｏが、中心画素ＥＣと一致しない場合の一例を示す図である。例えば、中心画素ＥＣを通る線分を台風の眼の直径として算出するよう構成した場合には、台風の眼の直径は線分Ｌ２１であるところ、線分Ｌ２２を台風の眼の直径であるとして誤検出してしまう。第１の実施形態によれば、台風の眼の面積を算出した後、算出された台風の眼の面積に基づいて台風の眼の直径を算出することにより、誤検出することを抑止することができる。
なお、中心画素ＥＣを中心Ｏとした場合、図１１（Ｂ）に示したように、画像Ｐの中心Ｏが台風の眼ＴＥ２の中心に存在しない場合は、不図示の正規化処理部により、中心画素ＥＣと中心Ｏが重なるよう正規化処理を行うことにより、同様の効果を得ることもできる。

【0054】

図１１（Ｃ）は、台風の眼ＴＥ３を模式的に示した図である。台風の眼ＴＥ３は、台風の眼が六角形である場合の一例である。台風の眼が六角形である場合、例えば六角形の頂点を結ぶ線分Ｌ３１と、六角形の辺を結ぶ線分Ｌ３２とは、線分の長さが異なる。このような場合、線分の定義により、直径が異なってしまう。第１の実施形態によれば、台風の眼の面積を算出した後、算出された台風の眼の面積に基づいて台風の眼の直径を算出することにより、台風の眼を円形に近似して台風の眼の直径を算出する。したがって、第１の実施形態によれば、台風の眼の面積を算出した後、算出された台風の眼の面積に基づいて台風の眼の直径を算出することにより、誤検出することを抑止することができる。また、第１の実施形態によれば、台風の眼の大きさを近似する値で一位に定めることができる。

【0055】

図１１（Ｄ）は、台風の眼ＴＥ４を模式的に示した図である。台風の眼ＴＥ４は、台風の眼の一部が突出した形状を有する場合の一例である。台風の眼の一部が突出した形状を有する場合、例えば突出した部分を通らない線分Ｌ４１と、突出した部分を通る線分Ｌ４２とは、線分の長さが異なる。このような場合、線分の定義により、直径が異なってしまう。第１の実施形態によれば、台風の眼の面積を算出した後、算出された台風の眼の面積に基づいて台風の眼の直径を算出することにより、台風の眼を円形に近似して台風の眼の直径を算出する。したがって、第１の実施形態によれば、台風の眼が円形でない場合においても、台風の眼を円形に近似して台風の眼の直径を算出することができ、突出した形状を有する場合は、当該部分が直径であると判定することを抑止することができる。

【0056】

すなわち、第１の実施形態によれば、台風の眼の面積を算出した後、算出された台風の眼の面積に基づいて台風の眼の直径を算出することにより、画像処理により直接台風の眼の直径を算出する場合と比較して、誤差を抑止することができる。

【0057】

また、上述した実施形態によれば、画像処理装置１０は、二値化処理部１３１を備えることにより、取得した画像Ｐを二値化処理した後に、台風の眼の面積を算出する。したがって、第１の実施形態によれば、画像処理装置１０は、画素が白であるか黒であるか（又は０であるか１であるか）の判定を行うだけでよく、複雑なアルゴリズムを用いることなく、容易に台風の眼の面積を算出することができる。

【0058】

［第２の実施形態］
以下、本発明の第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１２は、第２の実施形態に係る画像処理装置１０Ａの機能構成の一例を示す図である。同図を参照しながら、画像処理装置１０Ａの機能構成の一例について説明する。画像処理装置１０Ａは、抽出部１２０と、中間処理情報記憶部２３とを備える点において画像処理装置１０とは異なる。画像処理装置１０と同様の構成については、同様の符号を付すことにより、説明を省略する場合がある。

【0059】

抽出部１２０は、台風情報取得部１１０により取得された画像Ｐと、台風情報ＴＩとから、所定の条件に基づいて、一の画像Ｐと、画像Ｐに対応づけられた台風情報ＴＩとを抽出する。所定の条件とは、例えば、中心気圧に関する所定の条件であってもよい。所定の条件が中心気圧に関する所定の条件である場合、抽出部１２０は、台風が発生してから消滅するまでの間における、中心気圧が最も低い画像Ｐと、抽出した画像Ｐに対応する台風情報ＴＩとを抽出する。

【0060】

なお、抽出部１２０は、不図示の正規化処理部を備え、取得した画像Ｐの正規化処理を行うよう構成してもよい。ここで、正規化処理とは、例えば、画像Ｐにおける像の実際の距離と、画像Ｐにより縮尺された距離との割合を、それぞれの画像において揃える処理である。抽出部１２０は、正規化処理部を備えることにより、台風の眼の面積の計算を容易にすることができる。

【0061】

画像処理部１３０は、抽出部１２０により抽出された画像Ｐを画像処理することにより、画像Ｐから台風の眼の直径を算出する。

【0062】

ここで、第２の実施形態においては、画像処理部１３０は、複数の台風について、台風の眼の直径を算出する。出力部１４０は、画像処理部１３０が所定の数の台風について台風の眼の直径を算出した後、画像処理部が所定の数の台風について、算出された台風の眼の直径を出力する。

【0063】

画像処理部１３０は、抽出部１２０により抽出された画像Ｐを画像処理することにより、画像Ｐから台風の眼の直径を算出すると、算出した結果を中間処理情報記憶部２３に記憶させる。また、画像処理部１３０は、抽出部１２０により抽出された画像Ｐを画像処理することにより、画像Ｐから台風の眼の直径を算出した後、抽出部１２０に、フィードバック情報Ｉ_ＦＢを出力する。抽出部１２０は、フィードバック情報Ｉ_ＦＢを取得すると、次の台風についての情報を、画像処理部１３０に提供する。

【0064】

画像処理部１３０は、所定の数の台風についての、台風の眼の直径の算出を終えると、フィードバック情報Ｉ_ＦＢを出力することに代え、所定の数の台風についての、台風の眼の直径の算出処理が終了した旨を出力部１４０に通知する。出力部１４０は、画像処理部１３０から通知を取得すると、中間処理情報記憶部２３に記憶された所定の数の台風についての台風の眼の直径を出力する。

【0065】

図１３は、第２の実施形態に係る画像処理装置１０Ａが出力する結果の一例を示す図である。同図に示すように、画像処理装置１０Ａが出力する結果においては、一の台風識別番号ＴＩＤに対し、一の画像識別番号ＰＩＤが対応づけられている。また、画像処理装置１０Ａが出力する結果においては、台風情報ＴＩに“台風眼有効直径（ｋｍ）”が含まれる。

【0066】

図１３に示す一例において、台風識別番号ＴＩＤが“Ｔ１００１”である台風には、画像識別番号ＰＩＤが“Ｐ１００３”である画像が対応づけられており、その台風の眼の有効直径は、３０ｋｍである。また、台風識別番号ＴＩＤが“Ｔ１００２”である台風には、画像識別番号ＰＩＤが“Ｐ２００１”である画像が対応づけられており、その台風の眼の有効直径は、２５ｋｍである。

【0067】

［第２の実施形態のまとめ］
以上説明した実施形態によれば、画像処理装置１０Ａは、台風情報取得部１１０と、抽出部１２０とを備えることにより、台風の像が経時的に撮像された複数の画像Ｐを取得し、複数の画像Ｐから所定の条件に基づき、一の画像Ｐを抽出する。画像処理装置１０Ａは、画像処理部１３０を備えることにより、抽出された画像Ｐの台風の眼の直径を算出する。したがって、第１の実施形態によれば、過去に蓄積された台風について、それぞれの台風の眼の直径を算出することができる。

【0068】

また、上述した実施形態によれば、抽出部１２０は、台風が発生してから消滅するまでの間において、台風の中心気圧が最も低い画像Ｐを抽出する。ここで、台風は、台風の中心気圧が低いときに、最も発達した状態となる。したがって、抽出部１２０は、台風の中心気圧が最も低い画像Ｐを抽出することにより、台風の眼の直径を発達の進行状況による変動に影響されずに算出することができる。
また、抽出部１２０は、それぞれの台風について同じ条件に基づいて画像Ｐを抽出することにより、それぞれの台風の眼の直径を、互いに比較することができる。

【0069】

また、上述した実施形態によれば、画像処理部１３０は、中間処理情報記憶部２３に、一時的に抽出された画像Ｐの台風の眼の直径の情報を記憶させることにより、複数の台風についての演算を連続して行うことができる。また、出力部１４０は、中間処理情報記憶部２３に、一時的に抽出された画像Ｐの台風の眼の直径の情報を一括して出力することができる。

【0070】

［第３の実施形態］
以下、本発明の第３の実施形態について、図面を参照しながら説明する。第３の実施形態においては、第２の実施形態において説明した画像処理装置１０Ａと同様の構成を有する。第３の実施形態においては、台風の眼が検出されなかった場合、又は台風の眼がはっきりしないと判定された場合であっても、同一の台風の異なる時刻における画像を抽出することにより台風の眼の直径を算出できる点において、第２の実施形態とは異なる。

【0071】

図１４は、第３の実施形態に係る画像処理装置の一連の動作の一例について説明するためのフローチャートである。同図を参照しながら、第３の実施形態について説明する。
（ステップＳ２１）台風情報取得部１１０は、入力情報記憶部２１から、台風の画像Ｐを取得する。このとき、台風情報取得部１１０は、同一の台風に関する、異なる時刻に撮像された複数の台風の画像Ｐを取得する。
（ステップＳ２２）台風情報取得部１１０は、入力情報記憶部２１から、台風情報ＴＩを取得する。具体的には、台風情報取得部１１０は、入力情報記憶部２１から、複数の台風の画像Ｐにそれぞれ対応づけられた、台風情報ＴＩを取得する。
（ステップＳ２３）抽出部１２０は、台風情報取得部１１０により取得された画像Ｐのうち、中心気圧が最も低い画像Ｐと、抽出した画像Ｐに対応する台風情報ＴＩとを抽出する。

【0072】

（ステップＳ２５）ここで、抽出部１２０は、ｎとｍの値を設定する。ｎとは、所定の時間を示す値であり、例えば分を表す値であってもよい。ｍとは、最低気圧時の時刻に基づいた値である。例えば、抽出部１２０は、ｎ＝０、ｍ＝最低気圧時の時刻を設定する。
（ステップＳ２７）画像処理部１３０は、抽出部１２０により抽出された画像Ｐから、台風の眼の面積を算出する。
（ステップＳ２９）画像処理部１３０は、算出された台風の眼の面積が、所定の範囲内であるか否かを判定する。画像処理部１３０は、算出された台風の眼の面積が、所定の範囲内である場合（すなわち、ステップＳ２９；ＹＥＳ）、処理をステップＳ４１に進める。画像処理部１３０は、算出された台風の眼の面積が、所定の範囲内でない場合（すなわち、ステップＳ２９；ＮＯ）、処理をステップＳ３１に進める。
なお、算出された台風の眼の面積が、所定の範囲内であるか否かは、雲が存在する画素又は雲が存在しない画素数の上限値及び下限値に基づいて、判定されてもよい。具体的には、画像Ｐの中心画素ＥＣ及びその近傍に連続して雲が存在する画素が１、画像Ｐの中心画素ＥＣ及びその近傍に連続して雲が存在しない画素が０を閾値として計数し、計数された値が所定の上限値及び下限値内であるか否かに基づいて、台風の眼が検出されるか否かを判定してもよい。

【0073】

（ステップＳ３１）ここで、算出された台風の眼の面積が、所定の範囲内でない場合は、台風の眼が存在しない場合、又は台風の眼がはっきりしない場合が考えられる。したがって、本実施形態においては、最低気圧時から所定の時間の前後の時間における台風の眼の面積を算出する。所定の時間とは、具体的にはｎである。画像処理部１３０は、ｎに所定の時間に基づく値Ａを加算し、フィードバック情報Ｉ_ＦＢとして抽出部１２０に出力する。画像処理部１３０は、例えば、３０分毎の台風の画像について画像処理を行う場合、ｎにＡである３０を加算する。
（ステップＳ３３）抽出部１２０は、フィードバック情報Ｉ_ＦＢとしてｎの値を受け取ると、ｎが７２０より大きいか否かを判定する。ｎが７２０より大きいか否かを判定するとは、具体的には、ステップＳ３１によりｎにＡが複数回加算された結果、最低気圧時の時刻ｍから経過した時間ｎが７２０分（すなわち、１２時間）以上になることを示す場合である。ここで、本実施形態においては、異なる台風どうしで台風の眼のサイズを比較するため、略同一の時刻に撮像された画像に基づいて台風の眼のサイズを算出することが望ましい。略同一の時刻の範囲が２４時間である場合、ｎは７２０に設定される。ｎが７２０以上である場合（すなわち、ステップＳ３３；ＹＥＳ）、抽出部１２０は、処理をステップＳ３５に進める。ｎが７２０以上でない場合（すなわち、ステップＳ３３；ＮＯ）、抽出部１２０は、処理をステップＳ３７に進める。

【0074】

（ステップＳ３５）画像処理部１３０は、台風の眼が検出されなかった、又は台風の眼がはっきりしないと判定する。
（ステップＳ３７）抽出部１２０は、最低気圧時とは異なる時刻における台風の画像Ｐ及び台風情報ＴＩを抽出する。具体的には、抽出部１２０は、（ｍ＋ｎ）及び／又は（ｍ−ｎ）の時刻における台風の画像Ｐ及び台風情報ＴＩを抽出する。抽出部１２０は、処理をステップＳ２７に進める。
（ステップＳ４１）画像処理部１３０は、算出された台風の面積に基づき、台風の直径を算出する。

【0075】

［第３の実施形態のまとめ］
以上説明した実施形態によれば、画像処理装置１０Ａは、最低気圧時における台風の眼が検出されなかった場合、又は台風の眼がはっきりしないと判定された場合、同一の台風における異なる時刻の台風の画像Ｐに基づいて、台風の眼の直径を算出する。ここで、異なる時刻とは、最低気圧時に基づいた所定の時間内である。したがって、本実施形態によれば、最低気圧時と略同一の時刻における台風の眼の直径を算出することができる。
よって、本実施形態によれば、最低気圧時における台風の眼が検出されなかった場合であっても、異なる台風どうし台風の眼のサイズを比較することができる。また、抽出部１２０は、所定の時間内において最低気圧時に近い時間の画像から順に抽出していくことにより、最低気圧時に近い時間における台風の眼のサイズを算出することができる。その場合、算出した結果からおおよそ最低気圧時の台風の眼のサイズを異なる台風どうしで比較することができる。

【0076】

［第４の実施形態］
以下、本発明の第４の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１５は、第４の実施形態に係る画像処理システム１Ｂについて説明するための図である。同図を参照しながら、画像処理システム１Ｂの一例について説明する。画像処理システム１Ｂは、画像処理装置１０に代えて画像処理装置１０Ｂを備え、入力情報記憶部２１に代えて気象衛星画像取得部２１Ｂを備え、出力情報記憶部２２に代えて表示部２２Ｂを備える点において画像処理装置１０とは異なる。

【0077】

気象衛星画像取得部２１Ｂは、現在発生している台風を気象衛星から撮像した画像を取得する。表示部２２Ｂは、画像処理装置１０Ｂから出力された情報を表示する。表示部２２Ｂは、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等であってもよい。
画像処理装置１０Ｂは、台風情報取得部１１０Ｂと、画像処理部１３０Ｂと、出力部１４０Ｂとを備える。台風情報取得部１１０Ｂは、現在発生している台風の像を気象衛星から撮像した画像を、リアルタイムで気象衛星画像取得部２１Ｂから取得する。画像処理部１３０Ｂは、画像処理部１３０と同様の構成を有する。画像処理部１３０Ｂは、台風情報取得部１１０Ｂにより取得された画像を画像処理することにより、画像から台風の眼の直径を算出する。出力部１４０Ｂは、算出した台風の眼の直径と、台風情報取得部１１０Ｂにより取得された画像に含まれる画像とを対応付けて、表示部２２Ｂに出力する。台風の眼の直径と画像とを対応付けて出力するとは、例えば、台風の眼の直径と画像とを同時に表示部２２Ｂに表示させることや、台風の眼の直径及び画像に対応する識別番号を付して出力すること等を広く含む。

【0078】

［第４の実施形態のまとめ］
以上説明した実施形態によれば、画像処理装置１０Ｂは、台風情報取得部１１０Ｂを備えることにより、現在発生している台風の像を気象衛星から撮像した画像を、リアルタイムで取得する。また、画像処理装置１０Ｂは、画像処理部１３０Ｂを備えることにより、リアルタイムで取得された台風の眼の直径を算出し、出力部１４０Ｂを備えることにより、算出された台風の眼の直径と、台風の画像とを対応付けて、リアルタイムで表示させる。すなわち、本実施形態によれば、画像処理装置１０Ｂは、台風の発生と同時に画像データを取得でき、リアルタイムでの解析処理をすることができる。

【0079】

［実験例］
次に、実験例を示して本発明をさらに詳細に説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。一例として、本実験に用いた実験ＰＣのスペックは以下の通りである。
＜実験ＰＣ：Late 2013 Mac Pro（Apple社製）＞
OS：macOS mojave version 10.14.6
Processor：3GHz 8-Core intel Xeon E5
Memory：16GB 1866MHz DDR3

【0080】

まず、１９７９年から２０２０年までに発生した１０５５個の台風に対して、上述した画像処理装置１０、画像処理装置１０Ａ又は画像処理装置１０Ｂ（以下、単に画像処理装置１０と記載する。）を用いて、１台風当たり最低気圧を記録した時刻の画像１枚を取得し、台風の眼のサイズ（直径）を解析した。このとき、画像Ｐの中心画素ＥＣ及びその近傍に連続して雲が存在する画素が１、画像Ｐの中心画素ＥＣ及びその近傍に連続して雲が存在しない画素が０を閾値として、台風の眼が検出されるか否かを判定した。また、算出された画素数の上限を２０００画素と規定して、雲が存在しない画素数が２０００画素を超えたら雲が切れている等と認識して探索を終了するとした。その結果、台風の眼のサイズを検出できた台風は、３７３個であった。また、台風の眼のサイズを検出できなかった台風について検証すると、台風の眼が存在しない場合、又は台風の外の晴天領域と台風の眼が繋がっているような場合であった。すなわち、計数部１３２により二値化された画素が正常にカウントされ、面積算出部１３３によりカウントされた画素数に基づき面積が算出され、直径算出部１３４により算出された面積に基づき台風の眼の直径が算出されることが確認できた。また、判定部１３５は、台風の眼が存在しない場合、又は台風の眼がはっきりしない場合、台風の眼のサイズを誤判定することなく、台風の眼が存在しない、又は台風の眼がはっきりしないと判定することが確認できた。

【0081】

次に、２０１５年に発生した２７件の台風について、上述した画像処理装置１０を用いて、１台風当たり最低気圧を記録した時刻の画像１枚を取得し、取得した２７枚の画像から目のサイズを取得するための計算を行うと、一個あたりの台風の処理時間の平均は０．６３秒であった。なお、処理速度は、台風の眼の大きさや、眼の有無によって影響を受ける。

【0082】

１０分毎に取得できる衛星画像を１週間台風進路に併せて取得した場合、約１，０００枚の台風の画像が取得できる。また、以下の計算によれば、約１０分で台風の眼のサイズの１台風における変化データを取得できる。
６０分×２４時間×７日÷１０分＝１，００８枚
１，００８×０．６３÷６０＝１０．５８４
したがって、台風の発生と進行に合わせて同時的に画像データを取得することができる場合には、リアルタイムでの解析処理が可能である。

【0083】

なお、上述した画像処理装置１０が備える機能の全部又は一部は、プログラムとしてコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され、このプログラムがコンピュータシステムにより実行されてもよい。コンピュータシステムは、ＯＳ、周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置、インターネット等のネットワーク上のサーバ等が備える揮発性メモリ（Random Access Memory：ＲＡＭ）である。なお、揮発性メモリは、一定時間プログラムを保持する記録媒体の一例である。

【0084】

また、上述したプログラムは、伝送媒体、例えば、インターネット等のネットワーク、電話回線等の通信回線により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。

【0085】

また、上記プログラムは、上述した機能の全部又は一部を実現するプログラムであってもよい。なお、上述した機能の一部を実現するプログラムは、上述した機能をコンピュータシステムに予め記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるプログラム、いわゆる差分プログラムであってもよい。

【0086】

以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明したが、具体的な構成が上述した実施形態に限られるわけではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲での設計変更等も含まれる。

【符号の説明】

【0087】

１…画像処理システム、１０…画像処理装置、２１…入力情報記憶部、２２…出力情報記憶部、１１０…台風情報取得部、１２０…抽出部、１３０…画像処理部、１４０…出力部、１３１…二値化処理部、１３２…計数部、１３３…面積算出部、１３４…直径算出部、１３５…判定部、Ｐ…画像、ＴＩ…台風情報、ＴＩＤ…台風識別番号、ＰＩＤ…画像識別番号、ＥＣ…中心画素、ＥＴ…対象画素、２３…中間処理情報記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】