主成分分析によるクレータ検出，クレータサイズ計測に関する研究

摘要

宇宙航空研究開発機構、宇宙科学研究所では、SLIM(Smart Lander for Investigating Moon)プロジェクト1)として、探査機の月面へのピンポイント着陸を目指している。このプロジェクトでは、撮影された月面画像から多数のクレータを検出し、その位置関係をクレータデータベースと照合することにより、探査機の自己位置を推定する。またクレータ検出のための画像処理では、宇宙での使用実績のあるFPGA(Field-Programmable Gate Array)などの低演算リソース環境で高速かつ高精度でクレータ検出を行う必要がある。この課題に対し本研究では、主成分分析を用いたクレータ検出アルゴリズムを提案している2、3) 。主成分分析では、まず、数多くの検出対象画像から互いに無相関な主成分ベクトルを推定する。推定された主成分ベクトルと分析対象画像との相関値を計算すると、検出対象が存在する位置で相関値が極大値を示す。その極大値を検出することで、対象物体を検出することが可能である。しかも使用する主成分ベクトルは、画像の平均輝度を差し引いたうえで推定されるため、分析対象画像の平均輝度の変化に影響を受けないことが理論的に保証される3)。さらに主成分ベクトルと対象画像との相関値は、画像のコントラストには影響を受けるが、相関値の極大値の位置を検出することによりクレータ位置を推定することから、クレータの検出位置への影響はない。したがって提案法は、未知の特性を有する画像に対する物体検出に有効であり、これは一般の顔画像検出に用いられる物体検出法4)、および他のクレータ検出法5、6)に勝る特性を有している。さらに提案手法実現に必要な演算は、主に相関値を求める積和演算であり、これはFPGA などによる固定小数点演算でも十分に精度を保つことができる3)。