特開 2024-116009 検出方法、検出装置、およびプログラム

(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】P2024116009

(43)【公開日】2024-08-27

(54)【発明の名称】検出方法、検出装置、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20240820BHJP

   G06T 7/60 20170101ALI20240820BHJP

   G06T 7/136 20170101ALI20240820BHJP

   G06V 10/28 20220101ALI20240820BHJP

   G06V 10/48 20220101ALI20240820BHJP

   G06V 10/75 20220101ALI20240820BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 300G

G06T7/60 200H

G06T7/136

G06V10/28

G06V10/48

G06V10/75

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023021979

(22)【出願日】2023-02-15

(71)【出願人】

【識別番号】501203344

【氏名又は名称】国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構

(74)【代理人】

【識別番号】110000338

【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ

(72)【発明者】

【氏名】トウ ハクケイ

(72)【発明者】

【氏名】山田 哲資

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096EA06

5L096FA04

5L096FA24

5L096FA37

5L096FA60

5L096FA62

5L096GA08

5L096GA41

5L096GA51

(57)【要約】

【課題】花穂の色が葉および枝などの周囲の色と同系色であっても、画像から植物の花穂を、従来技術よりも精度良く検出する。
【解決手段】検出装置（１０）は、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する平滑化処理部（１１１）と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する差分画像生成部（１１２）と、前記差分画像をグレースケール化するグレースケール化処理部（１１３）と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する輝度値範囲抽出部（１１４）という構成を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像から植物の花穂を検出する方法であって、
撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化処理する平滑化工程と、
前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する工程と、
前記差分画像をグレースケール化する工程と、
前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する工程と、
を含む方法。

【請求項2】

前記グレースケール化した差分画像を線形伸長する工程を更に含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記平滑化工程は、前記画像をメディアンフィルタで処理する工程である、
請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像から、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出する工程と、
検出された１つの前記円形物体の中心から所定の範囲内に存在する円形物体群を探索する工程と、を更に含み、
前記所定の範囲内に存在する前記円形物体群を１つの花穂領域と推定する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。

【請求項5】

前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像をハフ変換することにより、前記予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出する、
請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記円形物体群を探索する工程は、
任意に選択した１つの前記円形物体を第１の円形物体として探索済とし、
前記第１の円形物体の中心から前記所定の範囲内に存在する円形物体を、下記の手順に従って順次探索する工程であって、
前記第１の円形物体に最も近い位置にある前記円形物体を、第２の円形物体として抽出し、前記第２の円形物体を探索済とする予備探索工程と、
ｉを２以上の自然数とするとき、第１の円形物体から第ｉまでの円形物体の中心の重心から最も近い未探索の円形物体を第ｉ＋１の円形物体として抽出する抽出工程と、
前記第１の円形物体から第ｉ＋１の円形物体までの円形物体の中心の重心が、所定の判定円の範囲内にある場合に、前記第ｉ＋１の円形物体は探索済の円形物体群と同じ円形物体群に含まれる円形物体であると判定して前記第ｉ＋１の円形物体を探索済とする判定工程と、
を繰り返す工程である、
請求項４に記載の方法。

【請求項7】

前記所定の判定円の半径は、
ｉを２以上の自然数とし、前記第１の円形物体から第ｉの円形物体まで同じ円形物体群に含まれるとして探索済として、
前記第ｉの円形物体の中心座標を（Ｘｉ，Ｙｉ）とし、前記第１の円形物体から第ｉの円形物体までの円形物体の中心の重心座標を（Ｘｍ，Ｙｍ）とする場合、
下式で表される、請求項６に記載の方法。

【数1】

【請求項8】

前記所定の範囲は、前記第１の円形物体の円の半径の５倍から２０倍となる半径を有する円の範囲である、
請求項６に記載の方法。

【請求項9】

画像から植物の花穂を検出する検出装置であって、
撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する平滑化処理部と、
前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する差分画像生成部と、
前記差分画像をグレースケール化するグレースケール化処理部と、
前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する輝度値範囲抽出部と、
を備える、検出装置。

【請求項10】

コンピュータに、
撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する処理と、
前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する処理と、
前記差分画像をグレースケール化する処理と、
前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する処理と、
を実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、検出方法、検出装置、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

物体検出モデルＹＯＬＯｖ５を用いて画像から植物の花穂を検出する方法が従来技術として知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特願２０２１－２０３３６３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上述のような物体検出モデルを用いる従来技術は、花穂の色が葉および枝などの周囲の色と同系色の場合は、精度良く花穂を検出することができない可能性がある。

【0005】

本発明の一態様は、花穂の色が葉および枝などの周囲の色と同系色であっても、画像から植物の花穂を、従来技術よりも精度良く検出することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る検出方法は、画像から植物の花穂を検出する方法であって、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化処理する平滑化工程と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する工程と、前記差分画像をグレースケール化する工程と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する工程と、を含む。

【0007】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る検出装置は、画像から植物の花穂を検出する検出装置であって、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する平滑化処理部と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する差分画像生成部と、前記差分画像をグレースケール化するグレースケール化処理部と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する輝度値範囲抽出部と、を備える。

【0008】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する処理と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する処理と、前記差分画像をグレースケール化する処理と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する処理と、を実行させる。

【発明の効果】

【0009】

本発明の一態様によれば、花穂の色が葉および枝などの周囲の色と同系色であっても、画像から植物の花穂を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の実施形態１に係る検出装置の構成を示すブロック図である。

【図2】本発明の実施形態１に係る検出方法の流れを示すフロー図である。

【図3】平滑化処理前の画像の例である。

【図4】メディアンフィルタをかけた後の画像の例である。

【図5】グレースケール化した差分画像を線形伸長した後の画像である。

【図6】線形伸長の効果を示す図である。

【図7】線形伸長前後における画像全体のヒストグラムである。

【図8】ヒストグラム２０以上の抽出図である。

【図9】本発明の実施形態２に係る検出装置の構成を示すブロック図である。

【図10】本発明の実施形態２に係る検出方法の流れを示すフロー図である。

【図11】同花穂の分類の想像図である。

【図12】円形物体の探索範囲を示す図である。

【図13】円１と円２による判定円を示した図である。

【図14】円３の、判定円による判定の例を示す図である。

【図15】円４の、判定円による判定の例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。本実施形態は、後述する実施形態の基本となる形態である。近年、農業人口の低下に伴い、果樹栽培においても機械化が望まれている。例えば、ブドウ栽培においては、収穫までに花穂整形、ジベレリン処理、摘粒、袋掛けなど、多くの作業が必要である。このような作業をいつ行うかは、作業者が圃場を回って目視で確認して決めている。しかし、栽培規模が大きくなると、作業者の目視によって作業時期を決めることは困難である。そのため、撮像した画像から果樹の生育状況を推定し、作業時期を判断することができる装置が望まれている。そのためには、画像から果樹の花穂を精度良く検出できる技術が必要である。しかし、例えばブドウの花穂は構造が複雑で、時期により形、色が変化すること、また、花穂の色が周囲の葉、枝に近いことなどから、画像から精度良く花穂を検出することは難しいのが現状である。本実施形態に係る検出装置１０は、このような花穂を画像から精度良く検出するための装置である。

【0012】

（検出装置１０の概要）
本実施形態に係る検出装置１０の概要を説明する。検出装置１０は、画像から植物の花穂を検出する検出装置である。一般に、「花穂」とは複数の花の集合体を指すが、本実施形態では便宜上、１つの花を指す。つまり、本実施形態において、花穂とは、一本の軸に多数の花が密に付いて穂状に見えるもののうち、花または実１つに相当する部分を指す。例えば、ブドウの場合、花穂とは、花または実１つに対応する部分を指す。なお、本実施形態では、ひとまとまりの複数の花が集合した範囲を「花穂領域」と称し、その検出方法については後述する。本実施形態では、一例としてブドウの花穂を含む画像からその花穂を検出する場合を説明する。しかし検出する花穂の種類については限定されず、検出装置１０は、例えば、ブドウ以外の花穂を検出対象としてもよい。

【0013】

（検出装置１０の構成）
図１は、本実施形態に係る検出装置１０の構成を示すブロック図である。検出装置１０は、制御部１１０、入出力部１２０、記憶部１３０を有する。

【0014】

制御部１１０は、検出装置１０の各部を統括して制御する。制御部１１０は、平滑化処理部１１１、差分画像生成部１１２、グレースケール化処理部１１３、輝度値範囲抽出部１１４を有する。

【0015】

平滑化処理部１１１は、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化処理する。図３は、平滑化処理前の画像の例である。以下では、平滑化処理前の画像を「元画像」とも称する。例えば、元画像は、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像であってもよい。平滑化処理においては、例えば元画像をメディアンフィルタで処理してもよい。

【0016】

メディアンフィルタ（ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒ）は、画像における対象範囲内の輝度値を中央値（ｍｅｄｉａｎ ｖａｌｕｅ）に変換する処理である。特徴として、例えば輪郭の維持および白黒コショウノイズの修正が可能なことが挙げられる。例えば、花穂には白黒コショウノイズに似た点が存在することがあり、このような場合にメディアンフィルタを使用してもよい。メディアンフィルタで処理した後の画像では、ブドウの花穂は背景と融合している。

【0017】

例えば、平滑化処理部１１１は、一辺が画像における花穂の幅の２倍となる正方形の範囲を単位として、画像全体をメディアンフィルタで処理してもよい。例えば、平滑化処理部１１１は、画像における花穂の幅が１５ピクセル四方の場合、３０ピクセル四方の範囲を単位として、画像全体をメディアンフィルタで処理してもよい。例えば、平滑化処理部１１１は、画像全体をメディアンフィルタで処理する際の処理単位は、３０ピクセル四方から７０ピクセル四方としてもよい。

【0018】

差分画像生成部１１２は、平滑化処理前の画像と平滑化処理後の画像との差分画像を生成する。例えば、差分画像生成部１１２は、平滑化処理前の画像の各画素値（輝度値）から、平滑化処理後の画像の対応する画素の画素値を差し引いた差分画像を生成する。画素値は、ＲＧＢ（Red, Green, Blue）の画素値のいずれでもよい。

【0019】

グレースケール化処理部１１３は、平滑化処理前後の差分画像をグレースケール化する。例えば、検出対象の植物体が緑色（Ｇｒｅｅｎ）のとき、差分画像のＲＧＢ値のうちのＧ（Ｇｒｅｅｎ）値をグレースケール化してもよい。例えば、グレースケール化した差分画像を線形伸長する処理を更に含んでもよい。

【0020】

線形伸長について、図６および図７を参照して説明する。図６は、線形伸長の効果を示す図である。画像をリニア処理（線形伸長）で明るくすることは、センサーで受けた光の量と画像データの明るさの関係を示すグラフを全体的に上方へシフトさせることに相当する。よって、画像上の暗い箇所は、線形伸長により全体的に明るくすることができる。

【0021】

図７は、線形伸長前後における画像全体のヒストグラムである。ヒストグラムの横軸は輝度値で、縦軸は頻度である。線形伸長前の画像は差分画像であるため、ヒストグラムの輝度値は負の値を取り得る。

【0022】

例えば、線形伸長前の差分画像のヒストグラムでは、図７の上側に示すように、輝度値の最小値は０、最大値は２００となっている。この場合、画像上で輝度値が負の箇所は、最小値０の箇所と同様全て黒色となってしまい、花穂が存在する箇所の判別が困難となることがある。例えば、図７の下側に示すように、輝度値の最小値が－１００、最大値は１００となるよう線形伸長すると、差分画像全体が明るくなり、花穂を抽出しやすくなる。

【0023】

輝度値範囲抽出部１１４は、グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから、花穂を示す輝度値の範囲を抽出する。

【0024】

例えば、花穂を示す輝度値の範囲が２０から８０で、葉脈および葉の構造を示す輝度値の範囲が２０以下であるとき、輝度値２０以上を抽出対象とすることで、画像における花穂の部分を抽出することができる。このように、花穂を示す輝度値の範囲を含んでそれよりも広い輝度値の範囲を抽出することにより、抽出漏れをなくすことができる。なお、輝度値の範囲の前記数値は、グレースケール化の手法により変更し得る。

【0025】

図８は、ヒストグラムにおける輝度値２０以上の部分を画像上で抽出した図の例である。例えば、抽出対象の植物体において、花穂の色が葉および枝などの周囲の色と同系色（緑色系の色）であってもよい。

【0026】

入出力部１２０は、制御部１１０が使用する各種のデータを取得および出力する。例えば、入出力部１２０は、平滑化処理部１１１が参照する、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を取得する。また、入出力部１２０は、制御部１１０による処理結果（例えば、花穂を示す輝度値の範囲を抽出したデータ）を出力する。

【0027】

記憶部１３０は、制御部１１０が使用する各種のデータを記憶する。例えば、記憶部１３０は、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像データ、および花穂を示す輝度値の範囲を抽出したデータを記憶する。

【0028】

（検出方法Ｓ１の流れ）
画像から植物の花穂を検出する方法の流れについて説明する。図２は、画像から植物の花穂を検出する方法である、検出方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。

【0029】

（ステップＳ１１）
ステップＳ１１において、平滑化処理部１１１は、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化処理する。平滑化処理においては、例えば元画像をメディアンフィルタで処理してもよい。

【0030】

（ステップＳ１２）
ステップＳ１２において、差分画像生成部１１２は、平滑化処理前の画像と平滑化処理後の画像との差分画像を生成する。

【0031】

（ステップＳ１３）
ステップＳ１３において、グレースケール化処理部１１３は、平滑化処理前後の差分画像をグレースケール化する。

【0032】

例えば、グレースケール化した差分画像を線形伸長する処理を更に含んでもよい。図５は、グレースケール化した差分画像を線形伸長した後の画像の例である。

【0033】

（ステップＳ１４）
ステップＳ１４において、輝度値範囲抽出部１１４は、グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから、花穂を示す輝度値の範囲を抽出する。

【0034】

（検出装置１０と検出方法Ｓ１の効果）
このように、本実施形態に係る検出装置１０は、画像から植物の花穂を検出する検出装置であって、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する平滑化処理部１１１と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する差分画像生成部１１２と、前記差分画像をグレースケール化するグレースケール化処理部１１３と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する輝度値範囲抽出部１１４という構成を備えている。

【0035】

また、検出方法Ｓ１は、画像から植物の花穂を検出する方法であって、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化処理する平滑化のステップＳ１１と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成するステップＳ１２と、前記差分画像をグレースケール化するステップＳ１３と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出するステップＳ１４と、を含む。

【0036】

そのため、本実施形態に係る検出装置１０及び検出方法Ｓ１によれば、花穂の色が葉および枝などの周囲の色と同系色であっても、画像から植物の花穂を、従来技術よりも精度良く検出することができる、という効果を奏する。

【0037】

〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

【0038】

（検出装置２０の概要）
本実施形態に係る検出装置２０の概要を説明する。検出装置２０は、画像から植物の花穂を検出する検出装置である。本実施形態では、一例としてブドウの花穂を含む画像からその花穂を検出する場合を説明する。しかし検出する花穂の種類については限定されず、検出装置２０は、例えば、ブドウ以外の花穂を検出対象としてもよい。

【0039】

（検出装置２０の構成）
図９は、本実施形態に係る検出装置２０の構成を示すブロック図である。検出装置２０は、制御部２１０、入出力部２２０、記憶部２３０を有する。

【0040】

制御部２１０は、検出装置２０の各部を統括して制御する。制御部２１０は、平滑化処理部２１１、差分画像生成部２１２、グレースケール化処理部２１３、輝度値範囲抽出部２１４、円形物体検出部２１５、円形物体群探索部２１６を有する。なお、円形物体検出部２１５は実施形態１で説明した検出装置１０に含まれていてもよい。

【0041】

平滑化処理部２１１、差分画像生成部２１２、グレースケール化処理部２１３、輝度値範囲抽出部２１４は、実施形態１で説明した平滑化処理部１１１、差分画像生成部１１２、グレースケール化処理部１１３、輝度値範囲抽出部１１４と同じ機能を有するので、説明は省略する。

【0042】

花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像には、花穂以外の物体も含まれている。そこで、その画像から花穂だけを検出する必要がある。花穂は、形状が円形に近いという特徴を有している。そこで、円形の物体を検出することで、花穂を抽出することができる。円形物体検出部２１５は、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像から、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出する。具体的には、円形物体検出部２１５は、例えば、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像をハフ変換することにより、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出してもよい。ハフ変換とは、物体の円形度を検出する方法の一つである。なお、ハフ変換は公知の技術である。ハフ変換においては、予め円形度の値を定め、その値以上の円形度を有する円形物体を検出することができる。これにより、花穂と考えられる物体を検出することができる。

【0043】

円形物体群探索部２１６は、円形物体検出部２１５が検出した円形物体がすべて花穂であるとの仮定のもとで、花穂領域を探索する。具体的には、円形物体群探索部２１６は、検出された１つの円形物体の中心から所定の範囲内に存在する円形物体群を探索する。所定の範囲は、例えば第１の円形物体の円の半径の５倍から２０倍となる半径を有する円の範囲であってもよい。円形物体群を探索する方法は後述する。円形物体群探索部２１６は、探索結果に基づき、所定の範囲内に存在する円形物体群を１つの花穂領域と推定する。本実施形態において、花穂領域とは、画像上でひとまとまりの花穂を含む領域である。例えば、ブドウの場合、整形前後にかかわらず、ひとまとまりの複数の花が集合した範囲を花穂領域という。

【0044】

入出力部２２０は、制御部２１０が使用する各種のデータを取得および出力する。例えば、入出力部２２０は、平滑化処理部２１１が参照する、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を取得する。また、入出力部２２０は、制御部２１０による処理結果（例えば、花穂を示す輝度値の範囲を抽出したデータ）を出力する。

【0045】

記憶部２３０は、制御部２１０が使用する各種のデータを記憶する。例えば、記憶部２３０は、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像データ、および花穂を示す輝度値の範囲を抽出したデータを記憶する。

【0046】

（検出方法Ｓ２の流れ）
花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像から、１つの花穂領域と推定する円形物体群を探索する方法の流れについて説明する。図１０は、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像から、１つの花穂領域と推定する円形物体群を探索して検出する方法である、検出方法Ｓ２の流れを示すフロー図である。なお、実施形態１における検出方法Ｓ１の処理と同様の処理を実行した後に、検出方法Ｓ２を実行するものとする。

【0047】

（ステップＳ２１）
ステップＳ２１において、円形物体検出部２１５は、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像から、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出する。例えば、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像をハフ変換することにより、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出してもよい。図１１は、同花穂の分類における想像図である。ステップＳ２１により、図１１の右方に示すような複数の円形物体が検出される。

【0048】

（ステップＳ２２）
ステップＳ２２からステップＳ２９の処理では、ステップＳ２１で検出された１つの円形物体の中心から所定の範囲内に存在する円形物体群を探索する。

【0049】

ステップＳ２２において、円形物体群探索部２１６は、第１の円形物体を選択し探索済とする。なお、ステップＳ２１で検出された円形物体から任意に選択した１つの円形物体を第１の円形物体とする。

【0050】

（ステップＳ２３）
ステップＳ２３において、円形物体群探索部２１６は、未探索の円形物体が所定の範囲内に存在するか判定する。所定の範囲は、例えば第１の円形物体の円の半径の５倍から２０倍となる半径を有する円の範囲であってもよい。

【0051】

図１１に示すように、ステップＳ２２で探索した第１の円形物体を中心として、ステップＳ２３以降における探索範囲が設定される。この探索範囲には、例えば所定の範囲が設定される。以後、第１の円形物体の中心から、例えば所定の範囲内に存在する円形物体を、下記の手順に従って順次探索する。

【0052】

未探索の円形物体が所定の範囲内に存在しない場合（ステップＳ２３：ＮＯ）、検出方法Ｓ２の処理は終了する。未探索の円形物体が所定の範囲内に存在する場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、処理はステップＳ２４に進む。

【0053】

図１２は、円形物体の探索範囲を示す図である。例えば、図１２に示すように、第１の円形物体である円１の中心から、円１の半径の２０倍以内の範囲を、所定の範囲Ｑとして設定する。本実施形態では、Ｑを円形物体の探索範囲とする。このとき、円２、円３、円４はＱの範囲内に存在し、ステップＳ２４以降における探索の対象となる。一方、円５はＱの範囲外に存在し、探索の対象とはならない。

【0054】

（ステップＳ２４）
ステップＳ２４において、円形物体群探索部２１６は、第１の円形物体に最も近い位置にある円形物体を、第２の円形物体として抽出し、第２の円形物体を探索済とする。

【0055】

（ステップＳ２５）
ステップＳ２５において、円形物体群探索部２１６は、未探索の円形物体が所定の範囲内に存在するか判定する。未探索の円形物体が所定の範囲内に存在しない場合、検出方法Ｓ２の処理は終了する。未探索の円形物体が所定の範囲内に存在する場合、処理はステップＳ２５に進む。

【0056】

（ステップＳ２６）
ステップＳ２６において、円形物体群探索部２１６は、探索済の円形物体（計ｉ個とする。但しｉは２以上の自然数。）による円形物体群の判定円を設定する。判定円とは、探索対象の円形物体が探索済の円形物体群と同じ円形物体群に含まれるか否かを判定するための円である。

【0057】

例えば、所定の判定円の半径は、ｉを２以上の自然数とし、第１の円形物体から第ｉの円形物体まで同じ円形物体群に含まれるとして探索済として、第ｉの円形物体の中心座標を（Ｘｉ，Ｙｉ）とし、第１の円形物体から第ｉの円形物体までの円形物体の中心の重心座標を（Ｘｍ，Ｙｍ）とする場合、下式で表されるように設定してもよい。

【0058】

【数1】

【0059】

上記式は、円（ｉ＋１）が円ｉまでの円形物体群と同じ円形物体群に含まれるか否かを判定するための式である。同類円とは、探索済の円形物体を指す。

【0060】

図１３は、円１と円２による判定円、つまり、円３を判定するための判定円Ｐ２を示した図である。ここで、第２の円形物体を円２とする。図１３に示すように、円１の中心をＣ１、円２の中心をＣ２とし、円１と円２の中心の重心をＭ（Ｘｍ，Ｙｍ）とするとき、円１と円２による判定円は、Ｍを中心とする円Ｐ２となる。

【0061】

（ステップＳ２７）
ステップＳ２７において、円形物体群探索部２１６は、第１の円形物体から第ｉまでの円形物体の中心の重心に該当する、判定円の中心から、最も近い未探索の円形物体を第ｉ＋１の円形物体として抽出する。

【0062】

ステップＳ２７からステップＳ２９の処理については、図１４および図１５を参照して後述する。

【0063】

（ステップＳ２８）
ステップＳ２８において、円形物体群探索部２１６は、第１の円形物体から第ｉ＋１の円形物体までの（ｉ＋１）個の円形物体の中心の重心が判定円内にあるかを判定する。

【0064】

（ｉ＋１）個の円形物体の中心の重心が判定円内にない場合（ステップＳ２８：ＮＯ）、検出方法Ｓ２の処理は終了する。（ｉ＋１）個の円形物体の中心の重心が判定円内にある場合（ステップＳ２８：ＹＥＳ）、処理はステップＳ２９に進む。

【0065】

（ステップＳ２９）
ステップＳ２９において、円形物体群探索部２１６は、第ｉ＋１の円形物体は探索済の円形物体群と同じ円形物体群に含まれると判定して第ｉ＋１の円形物体を探索済とする。その後、処理はステップＳ２５に進む。

【0066】

図１４は、ｉ＝２の場合で、第３の円形物体である円３の、判定円による判定の例を示す図である。まず、判定円Ｐ２の中心Ｍから最も近い未探索の円形物体を、第３の円形物体である円３として抽出する。ここで、円１、円２、円３の中心の重心をＭ３（Ｘｍ，Ｙｍ）とする。図１４の場合、Ｍ３は判定円Ｐ２内にあるので、円３は円１、円２と同じ円形物体群に含まれると判定する。

【0067】

判定後は、Ｍ３を中心とする判定円Ｐ３を設定する。図１４に示すように、円３の中心をＩ（Ｘｉ，Ｙｉ）とし、円３の半径をＲｉとする。この場合、判定円Ｐ３の半径はＲｉ＋Ｓとなる。

【0068】

図１５は、ｉ＝３の場合で、第４の円形物体である円４の、判定円による判定の例を示す図である。まず、判定円Ｐ３の中心Ｍ３から最も近い未探索の円形物体を、円４として抽出する。ここで、円１、円２、円３、円４の中心の重心をＭ４とする。また、円４の中心をＣ４とする。図１５の場合、Ｍ４は判定円Ｐ３外にあるので、円４は円１、円２、円３と同じ円形物体群に含まれないと判定し、ここで検出方法Ｓ２の処理は終了する。

【0069】

検出方法Ｓ２の処理が終了した時点で、所定の範囲内に存在する円形物体群を１つの花穂領域と推定する。

【0070】

（検出装置２０と検出方法Ｓ２の効果）
このように、本実施形態に係る検出装置２０は、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する平滑化処理部２１１と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する差分画像生成部２１２と、前記差分画像をグレースケール化するグレースケール化処理部２１３と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する輝度値範囲抽出部２１４と、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像から、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出する円形物体検出部２１５と、検出された１つの前記円形物体の中心から所定の範囲内に存在する円形物体群を探索する円形物体群探索部２１６という構成を備えている。

【0071】

また、検出方法Ｓ２は、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像から、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出する工程と、検出された１つの円形物体の中心から所定の範囲内に存在する円形物体群を探索する工程と、を含み、所定の範囲内に存在する前記円形物体群を１つの花穂領域と推定する。

【0072】

そのため、本実施形態に係る検出装置２０は、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像において、所定の範囲内に存在する円形物体群を１つの花穂領域と推定することができる、という効果を奏する。

【0073】

〔ソフトウェアによる実現例〕
検出装置１０および２０（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１１０および２１０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。

【0074】

この場合、上記装置は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。

【0075】

上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。

【0076】

また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。

【0077】

〔まとめ〕
本発明の態様１に係る検出方法は、画像から植物の花穂を検出する方法であって、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化処理する平滑化工程と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する工程と、前記差分画像をグレースケール化する工程と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する工程と、を含む。

【0078】

上記の構成により、花穂の色が葉および枝などの周囲の色と同系色であっても、画像から植物の花穂を、従来技術よりも精度良く検出することができる。

【0079】

本発明の態様２に係る検出方法は、態様１において、前記グレースケール化した差分画像を線形伸長する工程を更に含む。

【0080】

上記の構成により、画像全体が明るくなり、花穂を抽出しやすくなる。

【0081】

本発明の態様３に係る検出方法は、態様１又は２において、前記平滑化工程は、前記画像をメディアンフィルタで処理する工程である。

【0082】

上記の構成により、輪郭の維持および白黒コショウノイズのような花穂の斑点の消去が可能となる。

【0083】

本発明の態様４に係る検出方法は、態様１～３のいずれかにおいて、前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像から、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出する工程と、検出された１つの前記円形物体の中心から所定の範囲内に存在する円形物体群を探索する工程と、を更に含み、前記所定の範囲内に存在する前記円形物体群を１つの花穂領域と推定する。

【0084】

上記の構成により、花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像において、所定の範囲内に存在する円形物体群を１つの花穂領域と推定することができる。

【0085】

本発明の態様５に係る検出方法は、態様４において、前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出した画像をハフ変換することにより、前記予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出する。

【0086】

上記の構成により、予め定めた値以上の円形度を有する円形物体を検出することができる。

【0087】

本発明の態様６に係る検出方法は、態様４又は５において、前記円形物体群を探索する工程は、任意に選択した１つの前記円形物体を第１の円形物体として探索済とし、前記第１の円形物体の中心から前記所定の範囲内に存在する円形物体を、下記の手順に従って順次探索する工程であって、前記第１の円形物体に最も近い位置にある前記円形物体を、第２の円形物体として抽出し、前記第２の円形物体を探索済とする予備探索工程と、ｉを２以上の自然数とするとき、第１の円形物体から第ｉまでの円形物体の中心の重心から最も近い未探索の円形物体を第ｉ＋１の円形物体として抽出する抽出工程と、前記第１の円形物体から第ｉ＋１の円形物体までの円形物体の中心の重心が、所定の判定円の範囲内にある場合に、前記第ｉ＋１の円形物体は探索済の円形物体群と同じ円形物体群に含まれる円形物体であると判定して前記第ｉ＋１の円形物体を探索済とする判定工程と、を繰り返す。

【0088】

上記の構成により、所定の範囲内において、１つの花穂領域と推定される円形物体群を構成する円形物体を探索することができる。

【0089】

本発明の態様７に係る検出方法は、態様６において、前記所定の判定円の半径は、ｉを２以上の自然数とし、前記第１の円形物体から第ｉの円形物体まで同じ円形物体群に含まれるとして探索済として、前記第ｉの円形物体の中心座標を（Ｘｉ，Ｙｉ）とし、前記第１の円形物体から第ｉの円形物体までの円形物体の中心の重心座標を（Ｘｍ，Ｙｍ）とする場合、下式で表される。

【0090】

【数1】

【0091】

上記の構成により、判定対象の円形物体が、１つの花穂領域と推定される円形物体群を構成するか否かを判定することができる。

【0092】

本発明の態様８に係る検出方法は、態様６又は７において、前記所定の範囲は、前記第１の円形物体の円の半径の５倍から２０倍となる半径を有する円の範囲である。

【0093】

上記の構成により、１つの花穂領域と推定される円形物体群の探索範囲を設定することができる。

【0094】

本発明の態様９に係る検出装置は、画像から植物の花穂を検出する検出装置であって、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する平滑化処理部と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する差分画像生成部と、前記差分画像をグレースケール化するグレースケール化処理部と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する輝度値範囲抽出部と、を備える。

【0095】

上記の構成により、態様１と同様の効果を奏する。

【0096】

本発明の態様１０に係るプログラムは、コンピュータに、撮像装置を用いて取得した花穂を含む植物体の画像を平滑化する処理と、前記画像と前記平滑化処理後の画像との差分画像を生成する処理と、前記差分画像をグレースケール化する処理と、前記グレースケール化した差分画像の輝度値のヒストグラムから前記花穂を示す輝度値の範囲を抽出する処理と、を実行させる。

【0097】

上記の構成により、態様１と同様の効果を奏する。

【0098】

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0099】

１０、２０・・・検出装置
１１０、２１０・・・制御部
１１１、２１１・・・平滑化処理部
１１２、２１２・・・差分画像生成部
１１３、２１３・・・グレースケール化処理部
１１４、２１４・・・輝度値範囲抽出部
２１５・・・円形物体検出部
２１６・・・円形物体群探索部
１２０、２２０・・・入出力部
１３０、２３０・・・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】