特許 6397952 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6397952

(24)【登録日】2018年9月7日

(45)【発行日】2018年9月26日

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/41 20060101AFI20180913BHJP

   G06T 9/00 20060101ALI20180913BHJP

   G01J 3/40 20060101ALI20180913BHJP

【ＦＩ】

   H04N1/41

   G06T9/00

   G01J3/40

【請求項の数】5

【全頁数】11

(21)【出願番号】特願2017-72199(P2017-72199)

(22)【出願日】2017年3月31日

【審査請求日】2017年3月31日

(73)【特許権者】

【識別番号】399041158

【氏名又は名称】西日本電信電話株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001634

【氏名又は名称】特許業務法人 志賀国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】洞井 晋一

(72)【発明者】

【氏名】増田 貴大

(72)【発明者】

【氏名】坂川 涼

【審査官】 松永 隆志

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１５−２１９１２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 上倉 一人 ほか１名，ハイパースペクトル画像圧縮符号化おける局所的重み付き予測の性能評価，情報処理学会研究報告 オーディオビジュアル複合情報処理（ＡＶＭ），情報処理学会，２０１６年 ２月１９日，Vol.2016-AVM-92 No.3，p.1〜4

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｎ １／４１

Ｇ０１Ｊ ３／４０

Ｇ０６Ｔ ９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の波長ごとに、位置情報と波長の強度を示す強度情報とが対応付けられた画像データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記画像データから、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度の差分を導出する導出部と、
前記導出部により導出された差分のうち、絶対値が最も大きい差分を格納可能なビット数と符号を示す１ビットとを加えたビット数のデータとして前記差分を出力する出力部と、
を備えた画像処理装置。

【請求項2】

前記導出部は、各々の波長において、隣接する波長の強度の差分を導出する請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記出力部により出力された差分から、前記画像データを復元する復元部を備えた請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。

【請求項4】

画像処理装置が、複数の波長ごとに、位置情報と波長の強度を示す強度情報とが対応付けられた画像データを取得する取得ステップと、
画像処理装置が、前記取得ステップにより取得された前記画像データから、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度の差分を導出する導出ステップと、
画像処理装置が、前記導出ステップにより導出された差分のうち、絶対値が最も大きい差分を格納可能なビット数と符号を示す１ビットとを加えたビット数のデータとして前記差分を出力する出力ステップと、
を備えた画像処理方法。

【請求項5】

請求項１から請求項３のいずれか１項に記載した画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像処理技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近紫外から近赤外までの波長を、所定間隔で分光し、それぞれの波長に対し、位置情報との波長の強度を示す強度情報を取得可能なハイパースペクトルカメラが知られている（例えば、特許文献１参照）。

【0003】

ハイパースペクトルカメラで得られた画像データ（ハイパースペクトルデータ、またはデータキューブとも言われる）は、１００〜２００バンドのそれぞれの波長で得られた画像データの集合のため、そのサイズは非常に大きくなる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１０−２５６３０３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記事情に鑑み、本発明は、画像データのデータサイズを削減可能な画像処理技術を提供することを目的としている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様は、複数の波長ごとに、位置情報と波長の強度を示す強度情報とが対応付けられた画像データを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記画像データから、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度の差分を導出する導出部と、前記導出部により導出された差分のうち、絶対値が最も大きい差分を格納可能なビット数と符号を示す１ビットとを加えたビット数のデータとして前記差分を出力する出力部と、を備えた画像処理装置である。

【0007】

本発明の一態様は、上記画像処理装置であって、前記導出部は、各々の波長において、隣接する波長の強度の差分を導出する。

【0008】

本発明の一態様は、上記画像処理装置であって、前記出力部により出力された差分から、前記画像データを復元する復元部を備えた。

【0009】

本発明の一態様は、画像処理装置が、複数の波長ごとに、位置情報と波長の強度を示す強度情報とが対応付けられた画像データを取得する取得ステップと、画像処理装置が、前記取得ステップにより取得された前記画像データから、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度の差分を導出する導出ステップと、画像処理装置が、前記導出ステップにより導出された差分のうち、絶対値が最も大きい差分を格納可能なビット数と符号を示す１ビットとを加えたビット数のデータとして前記差分を出力する出力ステップと、を備えた画像処理方法である。

【0010】

本発明の一態様は、上記画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。

【発明の効果】

【0011】

本発明により、画像データのデータサイズを削減可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】画像処理装置１００の構成を表す構成図である。

【図2】ハイパースペクトルデータのデータ構造を示す図である。

【図3】同一の位置情報に対応する異なる波長の強度の差分を示す図である。

【図4】圧縮データを示す図である。

【図5】非圧縮データを示す図である。

【図6】圧縮例及び復元例を示す図である。

【図7】圧縮処理の流れの具体例を示すフローチャートである。

【図8】復元処理の流れの具体例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

図１は、画像処理装置１００の構成を表す構成図である。画像処理装置１００は、取得部１１０、導出部１２０、出力部１３０、及び復元部１４０を備える。取得部１１０は、画像データとしてハイパースペクトルデータ１０を取得する。ハイパースペクトルデータは、複数の波長ごとに、位置情報と波長の強度を示す強度情報とが対応付けられたデータであり、詳細は後述する。導出部１２０は、取得部１１０により取得されたハイパースペクトルデータ１０から、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度の差分を導出し、出力部１３０に出力する。

【0014】

出力部１３０は、導出部１２０により導出された差分を、強度情報のデータサイズ以下のデータサイズで出力する。出力部１３０は、差分を差分データ２０として出力する。この差分データ２０は、元のハイパースペクトルデータを復元可能なデータである。復元部１４０は、出力部１３０により出力された差分から、ハイパースペクトルデータを復元し、ハイパースペクトルデータ３０として出力する。

【0015】

画像処理装置１００は、メインフレームやワークステーションやパーソナルコンピュータなどの情報処理装置を用いて構成される。画像処理装置１００は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備える。画像処理装置１００は、プログラムを実行することによって、取得部１１０、導出部１２０、出力部１３０、及び復元部１４０を備える装置として機能する。なお、画像処理装置１００の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。

【0016】

図２は、ハイパースペクトルデータのデータ構造を示す図である。本実施形態におけるハイパースペクトルデータは、波長３５０ｎｍから１１００ｎｍまでの範囲を測定波長域とし、５ｎｍの波長分解能のハイパースペクトルカメラにより得られたハイパースペクトルデータとしている。従って、波長数は１５１バンドである。

【0017】

ハイパースペクトルデータは、図２に示されるように、波長ごとに１２４０×２０００の画素値で構成される。本実施形態では、この画素値を１２４０×２０００個の配列として処理する。画素値は、波長の強度を示す強度情報であり、本実施形態において、強度情報のデータサイズは１２ビットである。従って、１つの波長に対応する画像のデータサイズは、１２４０×２０００×１２ビット（３．７２Ｍバイト）である。波長数は１５１バンドであるので、全波長の画像データのデータサイズは、３．７２Ｍ×１５１バイト（５６１．７２Ｍバイト）となる。

【0018】

ハイパースペクトルデータにおける位置情報は、画素値の配列番号である。配列番号の範囲は、１〜１２４０×２０００（２４８００００）である。この配列番号から、ＸＹ座標が定まる。具体的には、配列番号がｎの場合、ｎ＝２０００×ｑ＋ｒ（ｑ、ｒは０以上の整数でｒ＜２０００）を算出する。このとき、ｑ、ｒは、一意に定まる。この算出されたｑ、ｒが座標を示す。すなわち、配列番号ｎは、座標（ｒ、ｑ）を示している。配列番号がｎの画素値は、この座標（ｒ、ｑ）での画素値を示している。このように、配列番号は位置情報を示しているため、図２における縦方向の画素値は、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度を示している。例えば、配列番号３の縦方向の矢印Ｓに示される画素値は、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度を示している。

【0019】

図３は、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度の差分を示す図である。図３に示されるように、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度をａ（０）〜ａ（１５０）とする。また、図３に示されるｂは、ｂ（ｎ）＝ａ（ｎ）−ａ（ｎ＋１）で定義される。すなわち、ｂ（０）〜ｂ（１４９）は、各々の波長において隣接する波長の強度の差分である。

【0020】

同一の位置情報に対応する異なる波長の強度は、近似しているか同じ値となる可能性が高い。さらに、隣接する波長の強度は、より近似しているか同じ値となる可能性が非常に高いため、差分は非常に小さくなることから、ｂ（ｎ）はａ（ｎ）と比較して非常に小さいデータサイズとなる。従って、本実施形態では、ハイパースペクトルデータの特徴を生かした有効な圧縮方法を実現することができる。

【0021】

なお、波長Ａと波長Ｂとが隣接しているとは、波長Ａと波長Ｂの間に、測定で用いられた他の波長が存在しないことである。本実施形態における波長分解能は５ｎｍであるため、波長をλとしたとき、この波長に隣接する波長は、λ−５ｎｍ、またはλ＋５ｎｍである。図３に示される例では、３５０ｎｍと３５５ｎｍは、隣接する波長であり、３５５ｎｍと３６０ｎｍなども隣接する波長である。

【0022】

本実施形態では、ｂ（０）〜ｂ（１４９）の中で絶対値が最も大きい値を格納可能なビット数に応じて、圧縮を行うか否かを判定する。これは、ｂ（０）〜ｂ（１４９）の中で絶対値が最も大きい値を格納可能なビット数に、符号を示す１ビットを加えたビット数にｂ（０）〜ｂ（１４９）の各々を格納するためである。例えば、ｂ（０）〜ｂ（１４９）の中で絶対値が最も大きい値が１００００００００００（１１ビット、２進数表示）以上の場合、これに符号ビットを加えると、１２ビットまたは１３ビットとなり、元のデータのデータサイズ以上のデータサイズとなるためである。このように、差分をとってもデータサイズが小さくならない場合があることから、差分データ２０には、圧縮を行った場合の圧縮データと、圧縮を行わない場合の非圧縮データ、すなわちａ（０）〜ａ（１５０）そのものの２つのデータが混在することがある。本実施形態では、非圧縮データも便宜上差分データと表現する。

【0023】

図４は、ａ（０）〜ａ（１５０）を圧縮した圧縮データを示す図である。圧縮データは、圧縮したか否かを示す圧縮フラグ、ａ（０）、ビット数Ｎ、ｂ（０）〜ｂ（１４９）で構成される。図４における圧縮フラグは、圧縮を行ったか否かを示すフラグであり、圧縮を行った場合は１となり、圧縮を行っていない場合は０となる。図４の場合は、圧縮を行っているので１となる。ビット数Ｎは、４ビット割り当てられており、ｂ（０）〜ｂ（１４９）が格納されるビット数を示す。上述したように、ｂ（０）〜ｂ（１４９）の中で絶対値が最も大きい値を格納可能なビット数に符号を示す１ビットを加えたビット数がＮである。

【0024】

図５は、圧縮を行わなかった場合の非圧縮データを示す図である。非圧縮データは、上述した圧縮フラグ、及びａ（０）〜ａ（１５０）で構成される。すなわち、ａ（０）〜ａ（１５０）の先頭１ビットに圧縮フラグ加えたデータである。図５における圧縮フラグは、圧縮を行っていないので０となる。以上説明した圧縮データまたは非圧縮データが、差分データとして配列番号順に１２４０×２０００個作成される。以上説明した図４、図５に示されるように、差分は、強度情報のデータサイズ以下のデータサイズで出力される。

【0025】

図６は、圧縮例及び復元例を示す図である。図６では、簡単のため、波長Ａ〜Ｂの４つの波長の例を示している。まず、波長Ａの強度と波長Ｂの強度の差分は「３」である。波長Ｂの強度と波長Ｃの強度の差分は「−２」である。波長Ｃの強度と波長Ｄの強度の差分は「１」である。従って、絶対値が最も大きいものは「３」であり、「３」を格納可能なビット数は２であり、これに符号を示す１ビットを加えたビット数は３となる。従って、ビット数Ｎは「３」となる。なお、差分「−２」の「１１０」は、「２」（＝「０１０」）の「２の補数」（＝１０１＋１＝１１０）である。

【0026】

以上より、圧縮後のデータサイズは、図６に示されるように、１（圧縮フラグ）＋１２（ａ（０））＋４（ビット数Ｎ）＋３（ｂのサイズ）×３（波長数）＝２６ビットとなる。もともとのデータサイズは、１２×４＝４８ビットであるので、圧縮率は約５４％となり、非常に高圧縮であることが分かる。

【0027】

次に、復元について説明する。上述したように、ｂ（ｎ）＝ａ（ｎ）−ａ（ｎ＋１）であるので、ａ（ｎ＋１）＝ａ（ｎ）−ｂ（ｎ）である。圧縮データには、ａ（０）とｂ（ｎ）とが示されているため、上記漸化式により、ａ（１）〜ａ（１５０）が復元される。具体的に図６の場合、波長Ｂについては、３２１８−３＝３２１５、波長Ｃについては、３２１５−（−２）＝３２１７、波長Ｄについては、３２１７−１＝３２１６と復元される。このように、復元のための演算は、減算のみのため、非常に高速に復元することができる。

【0028】

図７は、圧縮処理の流れの具体例を示すフローチャートである。取得部１１０は、ハイパースペクトルデータを取得する（ステップＳ１０１）。取得部１１０は、ハイパースペクトルカメラのような外部機器から通信によってハイパースペクトルデータを取得してもよいし、画像処理装置１００に備わる記憶装置からハイパースペクトルデータを取得してもよい。

【0029】

導出部１２０は、カウンタｋを１で初期化する（ステップＳ１０２）。このカウンタｋは、画素値の配列番号をカウントするカウンタであるので、１から１２４０×２０００までカウントされる。導出部１２０は、カウンタｊを０で初期化する（ステップＳ１０３）。このカウンタｊは、波長数をカウントするカウンタであるので、０から１５０までカウントされる。導出部１２０は、変数Ｍを０で初期化する（ステップＳ１０４）。この変数Ｍは、ｂ（ｊ）の絶対値の最大値を保持しておくための変数である。

【0030】

導出部１２０は、ａ（ｊ）−ａ（ｊ＋１）を算出することで、ｂ（ｊ）を導出する（ステップＳ１０５）。ここでのａ（ｊ）は、図３に示したように、配列番号ｋにおける各波長の強度を示す。導出部１２０は、導出されたｂ（ｊ）の絶対値が、Ｍより大きいか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ｂ（ｊ）の絶対値が、Ｍ以下の場合には（ステップＳ１０６：ＮＯ）、導出部１２０は、ステップＳ１０９に進む。

【0031】

ｂ（ｊ）の絶対値が、Ｍより大きい場合には（ステップＳ１０６：ＮＯ）、導出部１２０は、ｂ（ｊ）の絶対値を表現するためのビット数が１１以上か否かを判定する（ステップＳ１０７）。ここでの判定は、差分をとっても圧縮できないか否かの判定である。ｂ（ｊ）の絶対値を表現するためのビット数が１１以上の場合には（ステップＳ１０７：ＹＥＳ）、出力部１３０は、図５に示した非圧縮データを作成し（ステップＳ１１５）、非圧縮データを差分データ２０として出力する（ステップＳ１１２）。

【0032】

ｂ（ｊ）の絶対値を表現するためのビット数が１１未満の場合には（ステップＳ１０７：ＮＯ）、導出部１２０は、Ｍにｂ（ｊ）の絶対値を代入し（ステップＳ１０８）、カウンタｊを１だけ増分する（ステップＳ１１０）。導出部１２０は、カウンタｊが１５０を超過しているか否かを判定する（ステップＳ１１０）。カウンタｊが１５０以下の場合には（ステップＳ１１０：ＮＯ）、導出部１２０は、ステップＳ１０５に戻る。

【0033】

カウンタｊが１５０を超過している場合には（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、配列番号ｋにおける各波長の強度の差分が全て導出されたので、出力部１３０は、図４に示した圧縮データを作成し（ステップＳ１１１）、圧縮データを差分データとして出力する（ステップＳ１１２）。次いで、導出部１２０は、カウンタｋを１だけ増分する（ステップＳ１１３）。導出部１２０は、カウンタｋが１２４０×２０００を超過しているか否かを判定する（ステップＳ１１４）。カウンタｋが１２４０×２０００以下の場合には（ステップＳ１１４：ＮＯ）、導出部１２０は、ステップＳ１０３に戻る。カウンタｋが１２４０×２０００を超過している場合には（ステップＳ１１４：ＹＥＳ）、導出部１２０は、本処理を終了する。

【0034】

図８は、復元処理の流れの具体例を示すフローチャートである。上述したように、差分データ２０として、圧縮データまたは非圧縮データが１２４０×２０００個作成されている。

【0035】

復元部１４０は、カウンタｋを１で初期化する（ステップＳ２０１）。このカウンタｋは、画素値の配列番号をカウントするカウンタであるので、１から１２４０×２０００までカウントされる。復元部１４０は、ｋ番目の差分データを取得する（ステップＳ２０２）。復元部１４０は、差分データの先頭ビットの圧縮フラグが１か否かを判定する（ステップＳ２０３）。

【0036】

圧縮フラグが１ではない場合には（ステップＳ２０３）、図５に示したように、圧縮フラグより後のデータは、ａ（０）〜ａ（１５０）であるので、復元部１４０は、ｋ番目の差分データから圧縮フラグを取り除いたデータを出力し（ステップＳ２１１）、ステップＳ２０９に進む。

【0037】

圧縮フラグが１の場合には（ステップＳ２０３）、復元部１４０は、カウンタｊを０で初期化する（ステップＳ２０４）。このカウンタｊは、波長数をカウントするカウンタであるので、０から１５０までカウントされる。復元部１４０は、ａ（ｊ）−ｂ（ｊ）を算出することで、ａ（ｊ＋１）を導出する（ステップＳ２０５）。復元部１４０は、カウンタｊを１だけ増分する（ステップＳ２０６）。復元部１４０は、カウンタｊが１５０を超過しているか否かを判定する（ステップＳ２０７）。カウンタｊが１５０以下の場合には（ステップＳ２０７：ＮＯ）、復元部１４０は、ステップＳ２０５に戻る。

【0038】

カウンタｊが１５０を超過している場合には（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、配列番号ｋにおける各波長の強度が全て復元されたので、復元部１４０は、ａ（０）〜ａ（１５０）を出力し（ステップＳ２０８）、カウンタｋを１だけ増分する（ステップＳ２０９）。復元部１４０は、カウンタｋが１２４０×２０００を超過しているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。カウンタｋが１２４０×２０００以下の場合には（ステップＳ１１４：ＮＯ）、復元部１４０は、ステップＳ２０２に戻る。カウンタｋが１２４０×２０００を超過している場合には（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、復元部１４０は、本処理を終了する。

【0039】

以上説明した実施形態では、隣接した波長の強度の差分をとるための演算として、減算を用いたが、排他的論理和を用いるようにしてもよい。具体的に、「ｘｏｒ」を排他的論理和の演算子とし、上述したａ（ｎ）やｂ（ｎ）を用いて説明すると、差分ｂ（ｎ）を、ａ（ｎ） ｘｏｒ ａ（ｎ＋１）で導出する。これを式１とする。
ｂ（ｎ）＝ａ（ｎ） ｘｏｒ ａ（ｎ＋１）…式１

【0040】

このようにして得られたｂ（０）〜ｂ（１４９）が差分データとなる。排他的論理和を用いた場合の圧縮データのデータ構造を図４を用いて説明すると、図４のデータ構造において、ｂ（０）〜ｂ（１４９）は、符号ビットが不要なる。それに伴い、ビット数Ｎも、符号ビット分の１ビットを考慮する必要はない。なお、排他的論理和を用いてもデータサイズが小さくならない場合は、図５に示したデータ構造と同じデータ構造となる。

【0041】

次に、演算として排他的論理和を用いた場合の復元について説明する。復元は、排他的論理和の性質（（Ｐ ｘｏｒ Ｑ） ｘｏｒ Ｑ）＝Ｐを用いて、式１の両辺に対してａ（ｎ）の排他的論理和をとることで、以下の式２が得られる。
ａ（ｎ） ｘｏｒ ｂ（ｎ）＝ａ（ｎ＋１）…式２

【0042】

圧縮データには、ａ（０）とｂ（ｎ）とが示されているため、上記式２により、ａ（１）〜ａ（１５０）が復元される。

【0043】

具体的に、図６のデータを用いて排他的論理和を用いた場合の圧縮例及び復元例について説明する。まず、各波長の強度の排他的論理和は、以下の通りである。
波長Ａと波長Ｂ ３２１８ ｘｏｒ ３２１５＝２９（１１１０１ ２進表示）
波長Ｂと波長Ｃ ３２１５ ｘｏｒ ３２１７＝３０（１１１１０ ２進表示）
波長Ｃと波長Ｄ ３２１７ ｘｏｒ ３２１６＝１ （００００１ ２進表示）

【0044】

従って、ｂ（０）＝２９、ｂ（１）＝３０、ｂ（２）＝１となる。これを用いて復元する。
波長Ｂ ３２１８ ｘｏｒ ２９＝３２１５
波長Ｃ ３２１５ ｘｏｒ ３０＝３２１７
波長Ｄ ３２１７ ｘｏｒ １＝３２１６
このように、排他的論理和を用いた場合にも復元されることが分かる。

【0045】

上述したように、隣接する波長の強度は、より近似しているか同じ値となる可能性が非常に高い。このことは、上位ビットほど一致している可能性が高いことを意味する。一致している場合、排他的論理和は「０」となるため、上位ビットは軒並み「０」となることから、圧縮データは下位数ビットで表現可能となるので、非常に高い圧縮率が期待できる。

【0046】

本実施形態で説明した圧縮処理、復元処理は、ハイパースペクトルデータの特徴に着目することで、加減算または排他的論理和というＣＰＵが高速に演算可能な演算で処理が可能となっただけではなく、他の圧縮アルゴリズムにみられるテーブル等を作成する必要もないため、非常に効率よく高速に処理を行うこと可能となる。

【0047】

以上説明した実施形態では、隣接した波長の強度の差分を用いているが、これに限るものではない。例えば、ある波長の強度を基準とした差分を用いてもよい。この場合、例えば、全波長の強度の平均値に一致するか最も近似している波長の強度を基準とし、その基準との差分を用いるようにしてもよい。さらに、ハイパースペクトルデータを本実施形態で示した圧縮処理で圧縮し、そのデータをさらに既存の圧縮アルゴリズムによって圧縮するようにしてもよい。

【0048】

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

【符号の説明】

【0049】

１０、３０…ハイパースペクトルデータ
２０…差分データ
１００…画像処理装置
１１０…取得部
１２０…導出部
１３０…出力部
１４０…復元部

【要約】

【課題】画像データのデータサイズを削減可能な画像処理技術を提供すること。
【解決手段】複数の波長ごとに、位置情報と波長の強度を示す強度情報とが対応付けられた画像データを取得し、取得された画像データから、同一の位置情報に対応する異なる波長の強度の差分を導出し、導出された差分を、強度情報のデータサイズ以下のデータサイズで出力する。
【選択図】図７

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】