JP2003090879A - レーダにおける目標の類識別方法、コンピュータプログラム及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 レーダエコーから生成される時系列画像を用
いた未知の目標の類識別を容易かつ安定に行う類識別装
置を提供する。 【解決手段】 ＩＳＡＲ画像生成部１１でレーダエコー
を処理して生成される時系列のＩＳＡＲ画像を目標輪郭
特徴抽出部１２に順に取り込んでＩＳＡＲ画像に含まれ
る未知の目標のシルエット等の特徴を抽出し、第１目標
識別部１４において目標輪郭特徴抽出部１２で抽出され
た特徴と目標輪郭辞書作成部１３に予め登録されている
既知の目標の特徴をベクトル空間において照合し、さら
に第２目標識別部１７にて、目標搭載構造物情報入力部
１５からの未知の目標の搭載構造物情報について、目標
搭載構造物辞書作成部１６で作成された辞書に登録され
ている既知の目標の搭載構造物情報と比較照合し、一致
する目標を検索することで、未知の目標の類識別を行
う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、レーダエコーから
作成されるＩＳＡＲ（逆合成開口レーダ）画像を用いて
レーダにおける目標の類識別を行う類識別方法及び装置
に係り、特に目標の特徴をベクトル表現し、ベクトル空
間において解析を行うことで類識別を行う方法、コンピ
ュータプログラム及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、レーダにおいて目標から反射さ
れるレーダエコーを処理して生成されるＩＳＡＲ画像か
ら目標の識別を行うにあたっては、目標が様々に異なっ
た方向に投影され、さらに識別に十分な情報が限られた
フレームにしか含まれないという問題を考慮する必要が
ある。そこで従来は、この問題を解決するために、時系
列のＩＳＡＲ画像から識別しやすい瞬間をとらえたフレ
ームを選択し、予め用意した目標のモデルと比較する手
法や、そのフレームに対して識別のための画像処理を施
す手法を適用するのが一般的であった。しかしながら、
このような処理にはしばしば手作業を介するため、オペ
レータへの負荷がネックとなり、自動的な類識別を高速
に実現することは困難であった。

【０００３】一方、特開平１１−２８１７３１号公報
（以下、公知文献１と称する）には、最適的な観測時間
を自動的に選択する手法が開示されている。しかし、こ
の手法では、振幅が検波されたレーダ・ビデオでレンジ
方向の広がりが一致するような閾値を設定し、その閾値
を超えるレーダ・ビデオのみを抽出してＩＳＡＲ画像情
報に変換するという過程を経ることが必要である。従っ
て、この手法によって選択的に得られたＩＳＡＲ画像の
みでは、目標の類識別に利用するために必ずしも十分と
は言えない。

【０００４】また、MUSUMANらによって提案されているI
EEE Transactions on AerospaceandElectronic Systems
Vol.32, No.4（以下、公知文献２と称する）に掲載さ
れているＩＳＡＲ艦船画像の自動認識では、ハフ変換を
用いて目標艦船の中心線を求めた上で、これを基に目標
のその他の特徴を検出する技術が提案されており、識別
の材料になる幾つかのパラメータを自動的に抽出するこ
とが可能とされている。しかし、この方法では目標艦船
の中心線が必ずしも正確に船首、船尾を通過するように
求まるとは限らず、類識別を必ずしも安定して行うこと
ができない可能性がある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
の技術ではＩＳＡＲ画像を用いてレーダ目標の類識別を
行う場合、一般に画像生成の原理から目標が様々な方向
に変化して投影されることに関して、ＩＳＡＲ画像シー
ケンスから識別しやすい瞬間をとらえたフレームを選択
し、そのフレームに対して識別のための画像処理を施し
ているが、その画像処理は手作業を介するため、オペレ
ータへの負荷がネックとなり、自動的な類識別を高速に
実現することは困難であった。また、上記公知文献１、
２に記載された手法も、目標の類識別を容易に、かつ安
定して行うことができないという問題点があった。

【０００６】本発明は、レーダにおいてオペレータへの
負荷を低減しつつ、目標の類識別を高速かつ容易に安定
して行うことのできる類識別方法、コンピュータプログ
ラム及び装置を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明に係るレーダにおける目標の類識別方法で
は、レーダエコーを処理して第１の時系列画像を生成
し、第１の時系列画像から未知の目標の輪郭の特徴を抽
出して少なくとも一つの第１の特徴ベクトルとして表現
し、予め辞書として用意した第２の時系列画像に含まれ
る既知の目標の輪郭の特徴を少なくとも一つの第２の特
徴ベクトルとして表現し、これら第１の特徴ベクトルと
第２の特徴ベクトルとの照合に基づいて、未知の目標の
第１の類識別を行い、さらに、第１の時系列画像から未
知の目標の搭載構造物の情報を指摘し、指摘された未知
の目標の搭載構造物の情報と、予め辞書として用意した
第２の時系列画像に含まれる既知の目標の搭載構造物の
情報との照合に基づいて、未知の目標の第２の類識別を
行う。

【０００８】また、本発明に係るレーダにおける目標の
類識別装置のためのコンピュータプログラムは、レーダ
エコーを処理して第１の時系列画像を生成する画像生成
プログラムコードと、前記第１の時系列画像から未知の
目標の輪郭の特徴を抽出する目標輪郭特徴抽出プログラ
ムコードと、予め辞書として用意した第２の時系列画像
に含まれる既知の目標の輪郭の特徴をベクトル表現した
少なくとも一つの第２の特徴ベクトルを登録する目標輪
郭特徴登録プログラムコードと、前記目標輪郭特徴抽出
プログラムコードの実行によって抽出された輪郭の特徴
をベクトル表現した少なくとも一つの第１の特徴ベクト
ルと前記第２の特徴ベクトルとの照合に基づいて、前記
未知の目標の類識別を行う第１の類識別プログラムコー
ドと、前記第１の時系列画像から未知の目標の搭載構造
物の情報を指摘する目標搭載構造物指摘プログラムコー
ドと、予め辞書として用意した第２の時系列画像に含ま
れる既知の目標の搭載構造物の情報を登録する目標搭載
構造物情報登録プログラムコードと、前記目標搭載構造
物情報指摘プログラムコードの実行によって指摘された
搭載構造物の情報と前記目標搭載構造物情報登録プログ
ラムコードの実行に登録された搭載構造物の情報との照
合に基づいて、前記未知の目標の類識別を行う第２の類
識別プログラムコードとを具備したことを特徴とする。

【０００９】また、本発明に係るレーダにおける目標の
類識別装置は、レーダエコーを処理して第１の時系列画
像を生成する画像生成手段と、前記第１の時系列画像か
ら未知の目標の輪郭の特徴を抽出する目標輪郭特徴抽出
手段と、予め辞書として用意した第２の時系列画像に含
まれる既知の目標の輪郭の特徴をベクトル表現した少な
くとも一つの第２の特徴ベクトルを登録する目標輪郭特
徴登録手段と、前記目標輪郭特徴抽出手段によって抽出
された輪郭の特徴をベクトル表現した少なくとも一つの
第１の特徴ベクトルと前記第２の特徴ベクトルとの照合
に基づいて、前記未知の目標の類識別を行う第１の類識
別手段と、前記第１の時系列画像から未知の目標の搭載
構造物の情報を指摘する目標搭載構造物指摘手段と、予
め辞書として用意した第２の時系列画像に含まれる既知
の目標の搭載構造物の情報を登録する目標搭載構造物情
報登録手段と、前記目標搭載構造物情報指摘手段によっ
て指摘された搭載構造物の情報と前記目標搭載構造物情
報登録手段に登録された搭載構造物の情報との照合に基
づいて、前記未知の目標の類識別を行う第２の類識別手
段とを具備したことを特徴とする。

【００１０】このようにレーダエコーを処理して作成さ
れる時系列画像から、様々に歪んで獲得される目標の輪
郭の特徴を特徴ベクトルとして表現し、この特徴ベクト
ルを解析することで、目標の類識別を行うと共に、未知
の目標の搭載構造物、例えばレーダ装置の位置、回転数
の情報を指摘して、既知の目標の搭載構造物の情報と比
較照合することで目標の類識別を行って、目標の類識別
を二重に行うようにしたことにより、目標の類識別を容
易かつ安定して行うことができる。

【００１１】また、本発明はコンピュータを当該発明に
相当する手段として機能させるための（あるいはコンピ
ュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体としても成立する。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の形態について目標を艦船とした場合を例にとり説
明する。

【００１３】図１は、本発明の一実施形態に係る類識別
装置の全体構成を示すブロック図である。この類識別装
置はＩＳＡＲ画像生成部１１、目標輪郭特徴抽出部１
２、目標輪郭辞書作成部１３及び第１目標識別部１４、
目標搭載構造物情報入力部１５、目標搭載構造物辞書作
成部１６、第２目標識別部１７から構成される。

【００１４】ＩＳＡＲ画像生成部１１は、レーダエコー
を入力とし、これを処理して時系列画像（第１の時系列
画像）であるＩＳＡＲ画像を生成する。目標輪郭特徴抽
出部１２は、ＩＳＡＲ画像生成部１１で生成されたＩＳ
ＡＲ画像を処理して得られる未知の目標のシルエット等
を特徴として抽出し、その抽出結果を第１目標識別部１
３に出力する。第１目標識別部１４は、目標輪郭辞書作
成部１３で作成された辞書に予め登録されている種々の
既知の目標の輪郭の特徴と、目標輪郭特徴抽出部１２に
よって抽出された未知の目標の輪郭の特徴をベクトル空
間おいて比較することで、目標の類識別を行う。

【００１５】また、目標搭載構造物情報入力部１５は、
オペレータの操作によりＩＳＡＲ画像中の未知の目標の
搭載構造物に関する情報を入力するもので、この入力部
１５から入力された未知の目標の搭載構造物に関する情
報は、第２目標識別部１７に送られる。目標搭載構造物
辞書作成部１６は、予め既知の目標についてそれぞれの
搭載構造物に関する情報を登録することで、目標搭載構
造物辞書を作成する。第２目標識別部１７は、目標搭載
構造物情報入力部１５からの未知の目標の搭載構造物情
報について、目標搭載構造物辞書作成部１６で作成され
た辞書に登録されている既知の目標の搭載構造物情報と
比較照合し、一致する目標を検索することで、目標の類
識別を行う。

【００１６】以下、図１の各部の詳細について順に説明
する。

【００１７】（ａ）目標特徴抽出部１２ 図２は、目標輪郭特徴抽出部１２の詳細な構成を示すブ
ロック図である。このように目標輪郭特徴抽出部１２
は、目標特徴点検出部２１、ＩＳＡＲ画像正規化部２２
及びＩＳＡＲ画像重畳部２３から構成される。目標特徴
点検出部２１では、図１のＩＳＡＲ画像生成部１１によ
り生成されたＩＳＡＲ画像から目標の輪郭の特徴点を検
出する。ＩＳＡＲ画像正規化部２２では、目標特徴点抽
出部２１において検出された目標の輪郭の特徴点位置に
基づき、ＩＳＡＲ画像における目標のフレーム毎の歪み
を補正することで、正規化を行う。ＩＳＡＲ画像正規化
部２２で正規化された画像は、複数枚ごとにＩＳＡＲ画
像重畳部１２で輪郭などの情報にまとめられ、その出力
は類識別に供するために図１の第１目標識別部１４に入
力される。

【００１８】（ａ−１）目標特徴点検出部２１ 図３に、図２における目標特徴点検出部２１の詳細な構
成例を示す。この目標特徴点検出部２１は、第１の時系
列画像において距離方向を表す軸に沿った輝度分布を求
める距離方向輝度分布生成部３１と、生成された輝度分
布に従って第１の時系列画像中で目標が存在する領域を
測定する目標領域設定部３２と、特定された目標が存在
する領域に基づいて、当該目標の特定の端部を特徴点と
して検出する目標端検出部３３とから構成される。

【００１９】さらに詳細に説明すると、まず距離方向輝
度分布生成部３１では、図１のＩＳＡＲ画像生成部１１
で生成された第１の時系列画像であるＩＳＡＲ画像のレ
ンジ（距離）方向の軸に沿った輝度値の分布を生成す
る。通常、ＩＳＡＲ画像の水平軸が目標のレンジ方向の
広がりに、垂直軸が反射波のドップラ周波数にそれぞれ
対応している。そこで、距離方向輝度分布生成部３１で
は、例えば水平方向の軸を基準として、各水平座標にお
いて垂直方向の輝度値を観測（検出）し、例えばその最
大値を選択していくことで距離方向輝度分布の値を生成
する。

【００２０】すなわち、水平軸座標ｘ＝ｘ_k及び垂直軸
座標ｙ＝ｙにおける輝度値をＩ（ｘ_k,ｙ）、水平軸座標
ｘ＝ｘ_kにおける輝度分布の値をＨ（ｘ_k）とすると、距
離方向輝度分布の値であるＨ（ｘ_k）は次式により求め
られる。

【００２１】

【数１】

【００２２】なお、Ｈ（ｘ_k）として、最大値の代わり
に垂直方向の輝度値の平均値等を利用しても構わない。

【００２３】次に、目標領域特定部３２では、距離方向
輝度分布生成部３１により生成された距離方向輝度分布
の値に従って、図１のＩＳＡＲ画像生成部１１で生成さ
れたＩＳＡＲ画像中で目標が存在する領域（以下、目標
領域という）の特定を行う。ＩＳＡＲ画像の輝度値は目
標が存在している領域で高くなるため、距離方向輝度分
布の値も、理想的には目標が存在している領域において
高くなる。従って、目標が概ねＩＳＡＲ画像の中央付近
に位置することを考慮すると、これに対応して距離方向
輝度分布も水平軸の中央付近に対応する部分で高い値
を、両端部分で低い値をそれぞれとることになる。こう
した距離方向輝度分布の特性を利用して、距離方向輝度
分布の両端からそれぞれ中央に向かって値が急激に増加
する点を検出することで、これらの２点の座標に挟まれ
た範囲によって、水平軸上で目標の距離方向の広がりの
範囲、つまり目標領域を特定することができる。

【００２４】ここで、目標領域特定部３２で適用する、
距離方向輝度分布値が急激に変化する点の検出手法の一
例を、水平軸左端から中央に向かって探索する場合につ
いて以下に示す。ここでは、水平軸方向（レンジ方向）
の各点において、その点より左側の一定間隔における値
の平均と、その点における値を比較し、その差が予め設
定された閾値を超えた場合に、距離方向輝度分布の値が
急激に増加したとみなす。この条件を式で表すと、次の
ようになる。

【００２５】

【数２】

【００２６】ここで、ｎは考慮した一定間隔に含まれる
画素数、Ｔｈは閾値を表す。順に探索を行う過程で、こ
のような条件を最初に満たす点をＲ₀とおく。次に、上
記とは逆に、水平軸右端から中央に向かって順に探索す
る場合については、この対称の条件を考えて

【数３】 とすればよい。同様に、このような条件を最初に満たす
点をＲ₁とおくと、水平方向でＲ₀＜ｘ＜Ｒ₁に相当する
範囲は目標領域に含まれることになる。

【００２７】目標端検出部３３では、目標領域特定部３
２で求められた目標領域に基づいて目標の特定の端部を
特徴点として検出する。ＩＳＡＲ画像中の特徴点は、そ
の性質から目標のうち比較的鋭角な特徴を持つ部分に現
われやすい。目標が艦船の場合、船首や船尾の他、艦
橋、煙突、アンテナ、砲台などの先端部などが、上述の
鋭角な特徴をもつ部分にあたる。ここでは、目標端検出
部３３では図２のＩＳＡＲ画像正規化部２２で利用可能
な特徴点として、船首と船尾の検出を行う。

【００２８】さて、先に述べた目標領域特定部３２で適
用した目標領域特定手法によれば、距離方向輝度分布の
値が急激に変化する点Ｒ₀及びＲ₁は、目標の距離方向の
広がりの両端に対応する。また、目標が艦船の例では、
船首と船尾は距離方向の広がりを定義する。よって、船
首と船尾のいずれか一方はＲ₀の付近に、他方はＲ₁の付
近にそれぞれ位置することになる。

【００２９】一方、船首と船尾は鋭角な部位であること
から、ＩＳＡＲ画像において対応する画素の輝度値は高
く、艦船の構造上、その周辺で局所的な最大値をとるこ
とが殆んどである。従って、水平軸方向の座標で見てＲ
₀及びＲ₁の付近において輝度が局所極大値を持つ点を検
出することで、船首と船尾を表す特徴点とすることが可
能である。こうして目標端検出部３３で検出された船首
と船尾を表す特徴点をＰ，Ｑとおく。

【００３０】（ａ−２）ＩＳＡＲ画像正規化部２２ 図４に、図２のＩＳＡＲ画像正規化部２２の詳細な構成
例を示す。このＩＳＡＲ画像正規化部２２は、目標特徴
点検出部２１により検出された目標の輪郭の特徴点に基
づいて、目標の中心部分を貫通する直線を正規化の基準
として設定する主軸設定部４１と、ＩＡＳＲ画像中で目
標の形状が主軸の両側で反転して現れるか否かを示す位
相を判定する位相判定部４２及び位相判定部４２により
反転位相にあると判定されたフレームの画像については
主軸に対して両側を互いに反転するように正規化を行う
正規化処理部４３からなる。

【００３１】さらに詳しく説明すると、ＩＳＡＲ画像正
規化部２２では図１のＩＳＡＲ画像生成部１１で生成さ
れたＩＳＡＲ画像に対して、目標特徴点検出部２１で検
出された目標の輪郭の特徴点に基づき、ピッチ、ロー
ル、ヨウの変化により、各フレームで様々に異なった方
向に歪んで現われる目標の形状を空間的に共通した枠組
の中に収めるべく正規化を行う。

【００３２】主軸設定部４１は、正規化の基準として目
標の中心部分を通り抜ける直線（主軸）を設定する。こ
の直線にはＩＳＡＲ画像における２次元の輝度分布に関
する長軸を利用することも考えられるが、艦船に対する
その位置は、艦橋などからの反射が艦船の姿勢変化に伴
って時間的に変化する影響で、必ずしも一定したものと
ならない。そこで、図３の目標端検出部３３で検出した
船首と船尾の位置ＰとＱを有効利用し、これら２点Ｐ，
Ｑを通る直線を主軸と定義する。船首と船尾を通る直線
は船体を貫通し、艦船の姿勢にかかわらず安定して得る
ことが可能である。この点Ｐ，Ｑを通る主軸をｙ＝ａｘ
＋ｂと記述する。ただしｘ，ｙは水平、垂直軸方向の変
数、ａ，ｂは直線の傾きと位置を表す定数である。

【００３３】位相判定部４２は、目標の姿勢、特にピッ
チ角の変化の方向が正負のいずれであるかに関する判定
を行う。更に詳細に述べるならば、ＩＳＡＲ画像の各フ
レームが生成される時点におけるピッチ角が正か負のい
ずれの方向に変化しているかによって、画像中で目標形
状が上下反転して現われるため、この反転が起こってい
るか否かを位相判定部４２は判定する。

【００３４】この判定は、主軸設定部４１によって設定
された主軸を基準に、主軸の両側（上下）における相対
的な輝度値の偏りを調べることで可能となる。例えば、
輝度値の平均値を用いると、主軸の上側の（ｙ＞ａｘ＋
ｂ）となる領域ω_uと、下側の（ｙ＜ａｘ＋ｂ）となる
領域ω_lに含まれる画素数がそれぞれｎ_u，ｎ_lであると
き、各領域ω_u，ω_lの輝度値Ｉの平均値Ｉ_u，Ｉ_lは次式
に従う。

【００３５】

【数４】

【００３６】そこで、これらの値を比較し、Ｉ_u＞Ｉ_lで
あれば画像中の目標が正の位相にあり、Ｉ_u＜Ｉ_lであれ
ば負の位相、つまり反転位相にあると判定する。一方、
主軸の上下の領域での輝度平均がほぼ等しくＩu〜Ｉ_lで
あるときは位相の判定は微妙なものとなる。そのため、
例えば両者の比Ｉu／Ｉ_lが１に近いとき（１−δ＜Ｉu
／Ｉ_l＜１＋δ）は位相判定不可とする。

【００３７】正規化処理部４３では、主軸設定部４１に
よる主軸設定結果と位相判定部４２からの位相判定結果
に基づいて、ＩＳＡＲ画像に対する正規化処理を次のよ
うに行う。すなわち、主軸設定部４１で設定された主軸
が水平方向となるような変換によって、ＩＳＡＲ画像全
体を正規化する。この際、位相判定部４２で反転位相に
あると判断されたフレームに関しては、正規化後の画像
に対して主軸の両側、つまり上下を反転させて出力す
る。これにより、各フレームでピッチ、ロール、ヨウの
変化により様々に異なった方向に歪んで現われる目標の
形状が、いずれも水平面に沿って且つ主軸に直交する方
向から見た場合の形状に揃えられることになる。

【００３８】（ａ−３）ＩＳＡＲ画像重畳部２３ 図５に、図２のＩＳＡＲ画像重畳部２３の詳細な構成例
を示す。ＩＳＡＲ画像重畳部２３は、図２のＩＳＡＲ画
像正規化部２２によって正規化された画像（各フレーム
における目標を同じ方向から見た状況に揃えた画像）を
重畳し、類識別に有用な情報を抽出するものであり、目
標の運動の１周期以上の時間間隔でかつ該時間間隔の間
における目標の移動量が所定レベル以下となる時間間隔
を設定する周期設定部５１と、設定された時間間隔を単
位として、対応する時間内にＩＳＡＲ画像正規化部２２
により正規化された各フレームの画像を２値化した結果
の論理和をとる２値化重畳部５２から構成される。

【００３９】周期設定部５１では、ＩＳＡＲ画像正規化
部２２によって正規化された各フレームからの出力を重
畳する時間間隔、つまり周期を定める。海上を航行する
目標物はヨウ（蛇角）を除いて揺れによる周期運動を繰
り返している。一方、ある程度以上の時間にわたって目
標を観察し続けると、目標が移動するに従って、その画
像中の位置も少しづつのシフトを伴ってくる。

【００４０】そこで、フレーム出力を重畳する時間間隔
（時間範囲）として、目標の運動の一周期を十分に含む
程度の長さで、位置のシフトが顕著にならない程度の範
囲（目標位置の移動量が所定レベル以下に抑えられる範
囲）、例えば１周期以上２周期以下の時間を設定する。
これにより、様々な位置から見た多フレームにわたって
の出力を、基本的に同じ方向から見たものとして重ね合
わせる。

【００４１】２値化重畳部５２は、周期設定部５１で設
定された時間間隔（周期）における出力を重畳する。但
し、艦船の胴体部分が常に高い輝度値をもつ一方で、艦
橋の先端などに相当する部分は、ピッチ角の変化率が大
きい場合のみに輝度値を持つため、ＩＳＡＲ画像正規化
部２２からの正規化画像をそのまま重畳していくと、胴
体部分のみを強調した画像が得られてしまう。つまり、
目標の特徴をよく表す艦橋などからの出力が相対的に微
弱なものとなってしまう。このため、２値化重畳部５２
では各フレーム画像に関して、予め定められた閾値を超
える輝度値については例えば１に変換し、超えない輝度
値については０に変換する、いわゆる２値化処理を行
う。

【００４２】そして、２値化重畳部５２では、さらに２
値化した各フレーム画像の論理和をとることにより、周
期設定部５１で設定された１周期内に出力される各フレ
ームに現われた目標の特徴を失うことなく重畳する。具
体的には、１秒あたり３フレームのＩＳＡＲ画像を生成
している場合、目標の運動周期が８秒であって、周期設
定部５１において当該目標の運動周期に一致する周期を
設定した場合を例にとると、この８秒間に出力される合
計２４フレームについての２値化画像を重ね合わせる。
ただし、位相判定部４２で位相判定不可となったフレー
ムについては重畳の対象としない。２値化重畳部での重
畳の結果、目標のシルエットの２値化画像が得られるた
め、これを目標輪郭特徴抽出部１２の出力とする。

【００４３】（ｂ）目標輪郭辞書作成部１３ 図１の目標輪郭辞書作成部１３は、種類が既知である目
標のＩＳＡＲ画像（第２の時系列画像）を収集し、それ
らに対して後述するように目標輪郭特徴抽出部１２と同
一の処理を施すことにより、既知の目標の特徴に関する
データを作成し、これを辞書として登録する。候補とな
り得る種類の目標データを収集するが、各候補について
何通りものデータを収集することにより、辞書としての
汎用性を高める効果が期待される。

【００４４】（ｃ）第１目標識別部１４ 図６は、図１の第１目標識別部１４の詳細な構成を示す
ブロック図である。図６に示すように、第１目標識別部
１４は輪郭ベクトル生成部６１、辞書照合部６２及び識
別判定部６３から構成される。

【００４５】輪郭ベクトル生成部６１は、図１の目標輪
郭特徴抽出部１２により得られた目標のシルエットの２
値化画像から、目標の輪郭ベクトルを生成する。辞書照
合部６２は、輪郭ベクトル生成部６１において生成され
た目標の輪郭ベクトルと、予め図１の目標輪郭辞書作成
部１３で登録された既知の目標に対応する複数の輪郭ベ
クトルとを比較する。識別判定部６３は、辞書照合部６
２における比較の結果に基づき、目標の輪郭の特徴の類
識別を判定する。

【００４６】以下、図６における各部の詳細について順
に説明する。輪郭ベクトル生成部６１は、図１の目標輪
郭特徴抽出部１２により得られた目標のシルエットの２
値化画像から、目標の輪郭ベクトルを第１の特徴ベクト
ルとして生成する。ここでは艦船において、船首と船尾
を結ぶ主軸の上側に位置する艦橋や砲台などの形状が目
標を特徴付けていることを利用して、シルエットの２値
化画像中、主軸上の各水平座標に対して垂直方向に主軸
上部を探索し、シルエットの境界で画素が１から０に反
転する垂直座標値を順に並べていくことで、艦船の輪郭
をベクトル表現して、第１の特徴ベクトルとする。

【００４７】すなわち、第１の特徴ベクトルである輪郭
ベクトルをｓとすると、水平軸座標ｘ＝ｘ_k、垂直軸座
標ｙ＝ｙ_kにおけるシルエットの２値化画像の画素値を
Ｂ（ｘ _k，ｙ_k）で表すとき、ｓは各水平軸座標ｘ＝ｘ_k
に対応する値ｓ（ｘ_k）を要素として次式により定義さ
れる。 ｓ（ｘ_k） ＝{ｙ_k｜ｂ（ｘ_k，ｙ_k）＝１，ｂ（ｘk，ｙ_k
＋１）＝０} これによれば、ＩＳＡＲ画像の両端で目標の存在する領
域外では、s（ｘ_k）＝０となるため、輪郭ベクトルｓの
定義からは、こうした領域を取り除くものとする。ここ
で、輪郭ベクトルｓの長さは、同一の目標でも観測時点
における進行方向により異なって現われるため、一定の
長さ、例えばｌ＝１００に正規化する。一方、輪郭ベク
トルｓの要素値に関しても、その絶対値は目標の角速度
などに依存して観測されるため、ｓのノルムが例えば｜
ｓ｜＝１となるような正規化を施す。これらにより、様
々な状況で得られたデータに関し、目標の形状のみが特
徴として現われる条件下での比較が可能となる。

【００４８】辞書照合部６２は、輪郭ベクトル生成部６
１で生成された未知の目標の輪郭ベクトル（第１の特徴
ベクトル）と、予め図１の目標輪郭辞書作成部１３にお
いて作成されている既知の目標の輪郭ベクトル（第２の
特徴ベクトル）との比較を行う。ベクトル同士の比較で
あるから、基本的にはベクトル間の角度の開きから両者
間の類似度を計算することができ、角度の開きが小さい
程、高い類似度を表すことになる。従って、その角度を
θとすればcosθをとることで、類似度が０〜１の範囲
に数値化して表される。

【００４９】ここで、目標輪郭辞書作成部１３は図２に
詳細を示した目標輪郭特徴抽出部１２と同様に、目標特
徴点検出部とＩＳＡＲ画像正規化部及びＩＳＡＲ画像重
畳部を有し、さらに輪郭ベクトル生成部とメモリ部を有
する。そして、既知の目標を有するＩＳＡＲ画像から図
２の目標特徴点検出部２１と同様に既知の目標の輪郭の
特徴点を検出し、この特徴点に基づき図２のＩＳＡＲ画
像正規化部２２と同様にＩＳＡＲ画像を正規化し、さら
に正規化された画像を図２のＩＳＡＲ画像重畳部２３と
同様に重畳した後、この重畳された画像の輪郭ベクトル
を第２の特徴ベクトルとして生成して、メモリ部に登録
する。

【００５０】通常、目標輪郭辞書作成部１３には第２の
特徴ベクトルとして各目標の輪郭ベクトルを複数用意し
ておくから、実際の比較は輪郭ベクトル生成部６１で未
知の目標に関して第１の特徴ベクトルとして生成された
輪郭ベクトルと、既知の目標に対応する複数の輪郭ベク
トルが張る部分空間との間の距離を測ることになるが、
これにはパターン認識手法としての部分空間方法などを
利用すればよい。さらに、より安定した判定を期するた
め、相互部分空間法を利用することも考えられる。相互
部分空間法では、未知の目標について複数の輪郭ベクト
ルを獲得した上で、それらの張る部分空間と辞書側に用
意された目標の部分空間との間の距離を求める。この距
離の基準としては、例えば各部分空間を張る固有ベクト
ルの間の最小正準角を用いることができる。

【００５１】識別判定部６３は、辞書照合部６２におい
て既知の目標と未知の目標の特徴ベクトルの比較から数
値化された類似度に基づいて、目標の類識別を行う。類
識別の判定は、基本的には辞書の中から最も類似度の高
かった目標を選択し、識別結果とする。ただし、幾つか
の例外処理を行うことで、判定結果を補足することがで
きる。例えば、選択された目標の類似度が予め設定され
た一定値を下回る場合は、辞書中に該当目標なしとす
る。また、選択された目標の類似度とその他の候補の類
似度が非常に接近している場合は、判定の信頼度に注意
が必要とする。

【００５２】（ｄ）目標搭載構造物情報入力部１５ ＩＳＡＲ画像に含まれる輪郭以外の情報には、艦船上で
規則的に運動している構造物についての位置情報及び運
動周期情報がある。例えば、艦船には、通常、レーダ装
置が搭載されており、その空中線が一定の回転数で回転
している。この動きはドップラー効果を伴うため、ＩＳ
ＡＲ画像生成部１１で生成されたＩＳＡＲ画像を表示し
た場合、その画面に映し出される目標のシルエット上
に、空中線の動きに応じて変化する部位が存在すること
がわかる。また、その変化の周期から、空中線の回転数
がわかる。図７にその表示画面例を示す。オペレータ
が、この表示画面のＩＳＡＲ画像から、目標全体に対す
る搭載レーダ装置の位置（艦船の全長に対する船首−構
造物（レーダ装置）設置距離の比など）、空中線の回転
数を把握して、図１の目標搭載構造物情報入力部１５を
入力操作することで、未知の目標の搭載レーダ装置の位
置、回転数を取り込むことができる。搭載構造物情報と
しては、レーダ装置に限らず、マスト、砲の位置などで
もよい。

【００５３】（ｅ）目標搭載構造物辞書作成部１６ 図１の目標搭載構造物辞書作成部１６は、種類が既知で
ある目標のＩＳＡＲ画像（第２の時系列画像）を収集
し、それらに対してレーダ装置の位置、回転数、マスト
や砲の位置等を目標搭載構造物辞書としてメモリ装置に
登録しておく。

【００５４】（ｆ）第２目標識別部１７ 図１の第２目標識別部１７は、目標搭載構造物情報入力
部１５からの未知の目標の搭載構造物情報について、目
標搭載構造物辞書作成部１６で作成された辞書に登録さ
れている既知の目標の搭載構造物情報と比較照合し、一
致する目標を検索することで、目標の類識別を行う。こ
の類識別によれば、輪郭が類似していても、搭載レーダ
が異なる（搭載位置、空中線回転数が異なる）目標を分
離して類識別することが可能となる。

【００５５】図１に示す実施形態では、第１目標識別部
１３の識別結果について、第２目標識別部１７で識別結
果の絞り込みを行う。第１目標識別部１３では、取得さ
れるＩＳＡＲ画像の輪郭情報のみで類識別処理を行って
いるため、ＩＳＡＲ画像に含まれる輪郭以外の情報が類
識別において有効に利用されていない。そこで、第２目
標識別部１７において、ＩＳＡＲ画像から判別可能なレ
ーダ装置等の搭載構造物情報を類識別に利用すること
で、より精度の高い類識別が可能となる。

【００５６】なお、本発明は上記実施形態で記載した内
容に限定されるものではない。例えば、ＩＳＡＲ画像に
加えて目標の進行方向が入力として得られる場合は、Ｉ
ＳＡＲ画像に含まれる目標の領域から、目標の長さを算
出することができ、その長さの情報を輪郭ベクトルの作
成に反映させることで、目標判定の精度の向上が期待で
きる。

【００５７】また、目標輪郭特徴抽出部１２において、
出力の形式は目標の２値化シルエット画像としたが、途
中の２値化処理を省略することによって得られる濃淡画
像をそのまま入力とする方法も考えられる。この場合、
第１目標識別部１４では上述したように目標の輪郭をベ
クトル化する代わりに、目標を含む濃淡画像をその画素
数を長さ、各画素の輝度値を要素とするベクトルとして
表現すれば、以下は同様の類識別処理が適用できる。

【００５８】また、上記実施形態では、第１目標識別部
１４の識別結果について、第２目標識別部１７で絞り込
むようにしたが、第１目標識別部１４と第２目標識別部
１７の目標類識別を平行処理し、両者の識別結果を比較
照合するようにしてもよい。

【００５９】また、上記実施形態で説明した個々の処理
は、コンピュータプログラムによってソフトウェア処理
することが可能である。

【００６０】

【発明の効果】本発明によれば、レーダにおいて目標か
らのレーダエコーを処理してから作成される時系列画像
であるＩＳＡＲ（逆合成開口レーダ）画像に対して、ノ
イズを伴って様々に歪んで獲得される目標の特徴の解析
をベクトル空間において安定に行うことにより、レーダ
における高速な目標の類識別を容易にすることが可能と
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態に係るレーダにおける目
標の類識別装置の全体構成を示すブロック図。

【図２】 図１の目標輪郭特徴抽出部１２の詳細な構成
を示すブロック図。

【図３】 図２の目標特徴点検出部２１の詳細な構成を
示すブロック図。

【図４】 図２のＩＳＡＲ画像正規化部２２の詳細な構
成を示すブロック図。

【図５】 図２のＩＳＡＲ画像重畳部２３の詳細な構成
を示すブロック図。

【図６】 図１の第１目標識別部１４の詳細な構成を示
すブロック図。

【図７】 図１の第２目標識別部１７の目標類識別に利
用される目標搭載構造物情報を説明するためのＩＳＡＲ
画像を示す図。

【符号の説明】

１１…ＩＳＡＲ画像生成部 １２…目標輪郭特徴抽出部 １３…目標輪郭辞書作成部 １４…第１目標識別部 １５…目標搭載構造物情報入力部 １６…目標搭載構造物辞書作成部 １７…第２目標識別部 ２１…目標特徴点検出部 ２２…ＩＳＡＲ画像正規化部 ２３…ＩＳＡＲ画像重畳部 ３１…距離方向輝度分布生成部 ３２…目標領域特定部 ３３…目標端検出部 ４１…主軸設定部 ４２…位相判定部 ４３…正規化処理部 ５１…周期設定部 ５２…２値化重畳部 ６１…輪郭ベクトル生成部 ６２…辞書照合部 ６３…識別判定部

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 レーダエコーを処理して第１の時系列画
   像を生成し、 前記第１の時系列画像から未知の目標の輪郭の特徴を抽
   出して少なくとも一つの第１の特徴ベクトルとして表現
   し、 予め辞書として用意した第２の時系列画像に含まれる既
   知の目標の輪郭の特徴を少なくとも一つの第２の特徴ベ
   クトルとして表現し、 前記第１の特徴ベクトルと前記第２の特徴ベクトルとの
   照合に基づいて、前記未知の目標の第１の類識別を行
   い、 前記第１の時系列画像から未知の目標の搭載構造物の情
   報を指摘し、 指摘された未知の目標の搭載構造物の情報と、予め辞書
   として用意した第２の時系列画像に含まれる既知の目標
   の搭載構造物の情報との照合に基づいて、前記未知の目
   標の第２の類識別を行うことを特徴とするレーダにおけ
   る目標の類識別方法。
2. 【請求項２】 前記目標の搭載構造物の情報は、レーダ
   装置の搭載位置であることを特徴とする請求項１記載の
   レーダにおける目標の類識別方法。
3. 【請求項３】 前記目標の搭載構造物の情報は、レーダ
   装置の空中線回転数であることを特徴とする請求項１記
   載のレーダにおける目標の類識別方法。
4. 【請求項４】 前記第１の類識別を行った結果につい
   て、さらに前記第２の類識別を行って前記第１の類識別
   結果の正誤を判定することを特徴とする請求項１記載の
   レーダにおける目標の類識別方法。
5. 【請求項５】 前記第１の類識別と前記第２の類識別を
   それぞれ並行処理し、それぞれの処理結果を比較照合す
   ることを特徴とする請求項１記載のレーダにおける目標
   の類識別方法。
6. 【請求項６】 レーダエコーを処理して第１の時系列画
   像を生成する画像生成プログラムコードと、 前記第１の時系列画像から未知の目標の輪郭の特徴を抽
   出する目標輪郭特徴抽出プログラムコードと、 予め辞書として用意した第２の時系列画像に含まれる既
   知の目標の輪郭の特徴をベクトル表現した少なくとも一
   つの第２の特徴ベクトルを登録する目標輪郭特徴登録プ
   ログラムコードと、 前記目標輪郭特徴抽出プログラムコードの実行によって
   抽出された輪郭の特徴をベクトル表現した少なくとも一
   つの第１の特徴ベクトルと前記第２の特徴ベクトルとの
   照合に基づいて、前記未知の目標の類識別を行う第１の
   類識別プログラムコードと、 前記第１の時系列画像から未知の目標の搭載構造物の情
   報を指摘する目標搭載構造物指摘プログラムコードと、 予め辞書として用意した第２の時系列画像に含まれる既
   知の目標の搭載構造物の情報を登録する目標搭載構造物
   情報登録プログラムコードと、 前記目標搭載構造物情報指摘プログラムコードの実行に
   よって指摘された搭載構造物の情報と前記目標搭載構造
   物情報登録プログラムコードの実行に登録された搭載構
   造物の情報との照合に基づいて、前記未知の目標の類識
   別を行う第２の類識別プログラムコードとを具備したこ
   とを特徴とするレーダにおける目標の類識別装置のため
   のコンピュータプログラム。
7. 【請求項７】 前記目標の搭載構造物の情報は、レーダ
   装置の搭載位置であることを特徴とする請求項６記載の
   レーダにおける目標の類識別装置のためのコンピュータ
   プログラム。
8. 【請求項８】 前記目標の搭載構造物の情報は、レーダ
   装置の空中線回転数であることを特徴とする請求項６記
   載のレーダにおける目標の類識別装置のためのコンピュ
   ータプログラム。
9. 【請求項９】 前記第２の類識別プログラムコードは、
   前記第１の類識別プログラムコードを実行した結果につ
   いて前記第２の類識別を行って前記第１の類識別結果の
   正誤を判定することを特徴とする請求項６記載のレーダ
   における目標の類識別装置のためのコンピュータプログ
   ラム。
10. 【請求項１０】 さらに、前記第１の類識別プログラム
    コードと前記第２の類識別プログラムコードの並行処理
    結果を比較照合する類識別照合プログラムコードを備え
    ることを特徴とする請求項６記載のレーダにおける目標
    の類識別装置のためのコンピュータプログラム。
11. 【請求項１１】 レーダエコーを処理して第１の時系列
    画像を生成する画像生成手段と、 前記第１の時系列画像から未知の目標の輪郭の特徴を抽
    出する目標輪郭特徴抽出手段と、 予め辞書として用意した第２の時系列画像に含まれる既
    知の目標の輪郭の特徴をベクトル表現した少なくとも一
    つの第２の特徴ベクトルを登録する目標輪郭特徴登録手
    段と、 前記目標輪郭特徴抽出手段によって抽出された輪郭の特
    徴をベクトル表現した少なくとも一つの第１の特徴ベク
    トルと前記第２の特徴ベクトルとの照合に基づいて、前
    記未知の目標の類識別を行う第１の類識別手段と、 前記第１の時系列画像から未知の目標の搭載構造物の情
    報を指摘する目標搭載構造物指摘手段と、 予め辞書として用意した第２の時系列画像に含まれる既
    知の目標の搭載構造物の情報を登録する目標搭載構造物
    情報登録手段と、 前記目標搭載構造物情報指摘手段によって指摘された搭
    載構造物の情報と前記目標搭載構造物情報登録手段に登
    録された搭載構造物の情報との照合に基づいて、前記未
    知の目標の類識別を行う第２の類識別手段とを具備した
    ことを特徴とするレーダにおける目標の類識別装置。
12. 【請求項１２】 前記目標の搭載構造物の情報は、レー
    ダ装置の搭載位置であることを特徴とする請求項１１記
    載のレーダにおける目標の類識別装置。
13. 【請求項１３】 前記目標の搭載構造物の情報は、レー
    ダ装置の空中線回転数であることを特徴とする請求項１
    １記載のレーダにおける目標の類識別装置。
14. 【請求項１４】 前記第２の類識別手段は、前記第１の
    類識別手段を行った結果について前記第２の類識別を行
    って前記第１の類識別結果の正誤を判定することを特徴
    とする請求項１１記載のレーダにおける目標の類識別装
    置。
15. 【請求項１５】 さらに、前記第１の類識別手段と前記
    第２の類識別手段の並行処理結果を比較照合する類識別
    照合手段を備えることを特徴とする請求項１１記載のレ
    ーダにおける目標の類識別装置。
16. 【請求項１６】 前記目標輪郭特徴抽出手段は、前記第
    １の時系列画像から前記未知の目標の輪郭特徴点を検出
    する輪郭特徴点検出手段と、該検出された輪郭特徴点に
    基づいて前記第１の時系列画像を正規化する正規化手段
    と、該正規化された画像を重畳する重畳手段とを有し、 前記第１の類識別手段は、前記重畳手段により重畳され
    た画像の輪郭ベクトルを前記第１の特徴ベクトルとして
    生成して前記第２の特徴ベクトルと照合することを特徴
    とする請求項１１記載のレーダにおける目標の類識別装
    置。
17. 【請求項１７】 前記目標輪郭特徴登録手段は、前記第
    ２の時系列画像から前記既知の目標の輪郭特徴点を検出
    する輪郭特徴点検出手段と、該検出された輪郭特徴点に
    基づいて前記第２の時系列画像を正規化する正規化手段
    と、該正規化された画像を重畳する重畳手段と、該重畳
    された画像の輪郭ベクトルを前記第２の特徴ベクトルと
    して生成して登録することを特徴とする請求項１１記載
    のレーダにおける目標の類識別装置。
18. 【請求項１８】 前記未知または既知の目標の基準軸上
    の各座標に対して、該基準軸に対して交差する一定方向
    へ見た該目標の輪郭の広がりを数値化し、この数値の並
    びを前記第１または第２の特徴ベクトルとすることを特
    徴とする請求項１１記載のレーダにおける目標の類識別
    装置。
19. 【請求項１９】 前記第１の類識別手段は、前記第１及
    び第２の特徴ベクトル間の類似度を求めることにより両
    ベクトルの照合を行い、該類似度に基づいて前記未知の
    目標の類識別を行うことを特徴とする請求項１１記載の
    レーダにおける目標の類識別装置。
20. 【請求項２０】 前記第１の類識別手段は、複数の前記
    第１及び第２の特徴ベクトルの各々について定義される
    部分空間に基づき、部分空間法あるいは相互部分空間法
    を用いて前記類似度を求めることを特徴とする請求項１
    ９記載のレーダにおける目標の類識別装置。