JP2010197337A - 人工物検出装置及び人工物検出方法及び人工物検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】多偏波観測によって人工物のみを精度よく検出する。
【解決手段】合成開口レーダを用いた４偏波観測の結果を偏波特性データ２０１として予め記憶する人工物検出装置１００にて、散乱成分抽出部１０１は、偏波特性データ２０１から、表面散乱成分と２回散乱成分と体積散乱成分とヘリックス散乱成分とを、観測位置ごとに抽出する。人工物検出部１０４は、散乱成分抽出部１０１により２回散乱成分と体積散乱成分とヘリックス散乱成分とのうち１種類以上の散乱成分が抽出された観測位置の集合である第１領域と、第１領域の周囲で散乱成分抽出部１０１により所定量以上の表面散乱成分が抽出された観測位置の集合である第２領域とを含む領域を、人工物として検出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、人工物検出装置及び人工物検出方法及び人工物検出プログラムに関するものである。本発明は、特に、合成開口レーダ（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ・Ａｐｅｒｔｕｒｅ・Ｒａｄａｒ）の多偏波観測データに対する表面散乱及び２回散乱成分を用いた海上人工物の抽出及び特定方式に関するものである。

従来、合成開口レーダで地上の多偏波観測を行う技術がある（例えば、特許文献１及び非特許文献１参照）。合成開口レーダから電波を地上に発射すると、地面の状態や地上にある物の構成によって電波の散乱のされ方が異なる。偏波状態を解析すると、散乱のされ方がわかるため、従来技術では、これによって地面の状態や地上にある物の構成を推測している。

また、従来、合成開口レーダで海上の多偏波観測を行う技術もある（例えば、特許文献２参照）。従来技術では、一定周期で海面に向けて放射される送信パルスの偏波方向を切り換え、送信パルスの偏波方向切換前後の反射波受信信号について振幅の差異により目標成分か海面クラッタ成分かを類別している。

特開２００５−１４０６０７号公報 特開平６−３０８２２６号公報

山口芳雄著、「レーダポーラリメトリの基礎と応用−偏波を用いたレーダリモートセンシング−」、電子情報通信学会、２００７年１２月

海面が穏やかなときに合成開口レーダで海上の単偏波観測を行うと、海面での鏡面反射により暗いレーダ画像が得られる。海上に船舶等の人工物があると、人工物での散乱により、その部分だけ海面に比べて後方散乱強度が上がる。これを利用し、海上を観測したレーダ画像の中で強度の高い点（即ち、明るい点）は人工物として抽出することができる。しかしながら、海面が荒れているときは海面での後方散乱が強くなる場合があり、人工物のみを精度よく検出するのは困難であるという課題があった。また、海面の荒れ具合によらず、人工物の種類（例えば、船舶の種類）を特定するのは困難であるという課題があった。従来技術では、合成開口レーダで地上や海上の多偏波観測を行っているが、これらの課題を解決するものではなかった。

本発明は、例えば、多偏波観測によって人工物のみを精度よく検出することを目的とする。また、例えば、人工物の種類（例えば、船舶の種類）を特定することを目的とする。

本発明の一の態様に係る人工物検出装置は、
偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも３種類の偏波成分を測定した結果を、当該散乱波が得られた位置である測定位置ごとに偏波特性データとして予め記憶する記憶装置と、データ処理を行う処理装置とを具備し、
前記記憶装置に記憶された偏波特性データから、前記複数の電波が１回反射した場合に得られる表面散乱成分と、前記表面散乱成分以外の少なくとも２種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに前記処理装置により抽出する散乱成分抽出部と、
前記散乱成分抽出部により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合である第１領域と、前記第１領域の周囲で前記散乱成分抽出部により所定量以上の表面散乱成分が抽出された測定位置の集合である第２領域とを含む領域を、人工物として前記処理装置により検出する人工物検出部とを備えることを特徴とする。

前記散乱成分抽出部は、前記複数の電波が２回反射した場合に得られる２回散乱成分と、前記複数の電波がランダムに向いた線状物体の集合で反射した場合に得られる体積散乱成分と、前記複数の電波が反射して直線偏波から円偏波に変わった場合に得られるヘリックス散乱成分との３種類の散乱成分のうち、少なくとも２種類を、測定位置ごとに前記特殊散乱成分として前記処理装置により抽出することを特徴とする。

前記散乱成分抽出部は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
前記人工物検出装置は、さらに、
前記散乱成分抽出部により生成された表面散乱画像にて、前記第１領域の周囲の一定領域を複数の小領域に分割し、輝度の統計量を小領域ごとに前記処理装置により算出する小領域統計量算出部と、
前記散乱成分抽出部により生成された表面散乱画像にて、前記一定領域より広い大領域について、輝度の統計量を前記処理装置により算出する大領域統計量算出部とを備え、
前記人工物検出部は、前記小領域統計量算出部により算出された輝度の統計量と前記大領域統計量算出部により算出された輝度の統計量との差異が所定の閾値以上となる小領域の集合を前記第２領域とみなすことを特徴とする。

前記複数の電波は、上空を飛行する飛行体に搭載された合成開口レーダにより発射されるものであり、
前記散乱成分抽出部は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
前記人工物検出装置は、さらに、
前記散乱成分抽出部により生成された表面散乱画像に対してマルチルック処理を前記処理装置により行うマルチルック処理部を備え、
前記人工物検出部は、前記マルチルック処理部により前記マルチルック処理が行われた表面散乱画像にて、前記第１領域の周囲で輝度が所定の閾値以上となる領域を前記第２領域とみなすことを特徴とする。

前記複数の電波は、上空を飛行する飛行体に搭載された合成開口レーダにより発射されるものであり、
前記散乱成分抽出部は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
前記人工物検出装置は、さらに、
前記散乱成分抽出部により生成された表面散乱画像に対してマルチルック処理を前記処理装置により行うマルチルック処理部を備え、
前記人工物検出部は、前記マルチルック処理部により前記マルチルック処理が行われた表面散乱画像に対してエッジ検出処理を前記処理装置により行い、前記エッジ検出処理にて検出されたエッジ線で囲まれた領域を前記第２領域とみなすことを特徴とする。

前記人工物検出装置は、さらに、
前記人工物検出部により検出された人工物について、前記散乱成分抽出部により抽出された表面散乱成分と特殊散乱成分とに基づき、当該人工物の特徴量を前記処理装置により計測する特徴量計測部を備えることを特徴とする。

前記人工物検出装置は、さらに、
複数の人工物について、各人工物の特徴量を特徴量データとして記憶する特徴量データベースと、
前記特徴量計測部により計測された特徴量を前記特徴量データベースに記憶された特徴量データと照合して、前記複数の人工物の中から、前記人工物検出部により検出された人工物を前記処理装置により特定するデータベース照合部とを備えることを特徴とする。

前記複数の電波は、海上に発射されるものであり、
前記記憶装置は、前記複数の電波が発射されたときの海面の荒れ具合を示す海面データを記憶し、
前記特徴量データベースは、前記複数の人工物について、海面の荒れ具合を定量化して複数の段階に分類した海面状況分類ごとに計測されるべき各人工物の特徴量を前記特徴量データとして記憶し、
前記データベース照合部は、前記記憶装置に記憶された海面データに基づき、該当する海面状況分類を特定し、特定した海面状況分類を検索キーとして、前記特徴量計測部により計測された特徴量を前記特徴量データベースに記憶された特徴量データと照合することを特徴とする。

本発明の一の態様に係る人工物検出方法は、
偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも３種類の偏波成分を測定した結果を、当該散乱波が得られた位置である測定位置ごとに偏波特性データとして予め記憶する記憶装置と、データ処理を行う処理装置とを具備する人工物検出装置を用いた人工物検出方法であって、
前記人工物検出装置の散乱成分抽出部が、前記記憶装置に記憶された偏波特性データから、前記複数の電波が１回反射した場合に得られる表面散乱成分と、前記表面散乱成分以外の少なくとも２種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに前記処理装置により抽出し、
前記人工物検出装置の人工物検出部が、前記散乱成分抽出部により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合である第１領域と、前記第１領域の周囲で前記散乱成分抽出部により所定量以上の表面散乱成分が抽出された測定位置の集合である第２領域とを含む領域を、人工物として前記処理装置により検出することを特徴とする。

本発明の一の態様に係る人工物検出プログラムは、
偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも３種類の偏波成分を測定した結果を、当該散乱波が得られた位置である測定位置ごとに偏波特性データとして予め記憶する記憶装置と、データ処理を行う処理装置とを具備するコンピュータにより実行される人工物検出プログラムであって、
前記記憶装置に記憶された偏波特性データから、前記複数の電波が１回反射した場合に得られる表面散乱成分と、前記表面散乱成分以外の少なくとも２種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに前記処理装置により抽出する散乱成分抽出手順と、
前記散乱成分抽出手順により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合である第１領域と、前記第１領域の周囲で前記散乱成分抽出手順により所定量以上の表面散乱成分が抽出された測定位置の集合である第２領域とを含む領域を、人工物として前記処理装置により検出する人工物検出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

前記散乱成分抽出手順は、前記複数の電波が２回反射した場合に得られる２回散乱成分と、前記複数の電波がランダムに向いた線状物体の集合で反射した場合に得られる体積散乱成分と、前記複数の電波が反射して直線偏波から円偏波に変わった場合に得られるヘリックス散乱成分との３種類の散乱成分のうち、少なくとも２種類を、測定位置ごとに前記特殊散乱成分として前記処理装置により抽出することを特徴とする。

前記散乱成分抽出手順は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
前記人工物検出プログラムは、さらに、
前記散乱成分抽出手順により生成された表面散乱画像にて、前記第１領域の周囲の一定領域を複数の小領域に分割し、輝度の統計量を当該小領域ごとに前記処理装置により算出する小領域統計量算出手順と、
前記散乱成分抽出手順により生成された表面散乱画像にて、前記一定領域より広い大領域について、輝度の統計量を前記処理装置により算出する大領域統計量算出手順とをコンピュータに実行させ、
前記人工物検出手順は、前記小領域統計量算出手順により算出された輝度の統計量と前記大領域統計量算出手順により算出された輝度の統計量との差異が所定の閾値以上となる小領域の集合を前記第２領域とみなすことを特徴とする。

前記複数の電波は、上空を飛行する飛行体に搭載された合成開口レーダにより発射されるものであり、
前記散乱成分抽出手順は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
前記人工物検出プログラムは、さらに、
前記散乱成分抽出手順により生成された表面散乱画像に対してマルチルック処理を前記処理装置により行うマルチルック処理手順をコンピュータに実行させ、
前記人工物検出手順は、前記マルチルック処理手順により前記マルチルック処理が行われた表面散乱画像にて、前記第１領域の周囲で輝度が所定の閾値以上となる領域を前記第２領域とみなすことを特徴とする。

前記複数の電波は、上空を飛行する飛行体に搭載された合成開口レーダにより発射されるものであり、
前記散乱成分抽出手順は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
前記人工物検出プログラムは、さらに、
前記散乱成分抽出手順により生成された表面散乱画像に対してマルチルック処理を前記処理装置により行うマルチルック処理手順をコンピュータに実行させ、
前記人工物検出手順は、前記マルチルック処理手順により前記マルチルック処理が行われた表面散乱画像に対してエッジ検出処理を前記処理装置により行い、前記エッジ検出処理にて検出されたエッジ線で囲まれた領域を前記第２領域とみなすことを特徴とする。

前記人工物検出プログラムは、さらに、
前記人工物検出手順により検出された人工物について、前記散乱成分抽出手順により抽出された表面散乱成分と特殊散乱成分とに基づき、当該人工物の特徴量を前記処理装置により計測する特徴量計測手順をコンピュータに実行させることを特徴とする。

前記人工物検出プログラムは、さらに、
複数の人工物について、各人工物の特徴量を特徴量データとして記憶する特徴量データベースにアクセスし、
前記特徴量計測手順により計測された特徴量を前記特徴量データベースに記憶された特徴量データと照合して、前記複数の人工物の中から、前記人工物検出手順により検出された人工物を前記処理装置により特定するデータベース照合手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

前記複数の電波は、海上に発射されるものであり、
前記記憶装置は、前記複数の電波が発射されたときの海面の荒れ具合を示す海面データを記憶し、
前記特徴量データベースは、前記複数の人工物について、海面の荒れ具合を定量化して複数の段階に分類した海面状況分類ごとに計測されるべき各人工物の特徴量を前記特徴量データとして記憶し、
前記データベース照合手順は、前記記憶装置に記憶された海面データに基づき、該当する海面状況分類を特定し、特定した海面状況分類を検索キーとして、前記特徴量計測手順により計測された特徴量を前記特徴量データベースに記憶された特徴量データと照合することを特徴とする。

本発明の一の態様によれば、偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも３種類の偏波成分を測定した結果を、測定位置ごとに偏波特性データとして予め記憶する人工物検出装置にて、散乱成分抽出部が、偏波特性データから、前記複数の電波が１回反射した場合に得られる表面散乱成分と、前記表面散乱成分以外の少なくとも２種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに抽出し、人工物検出部が、前記散乱成分抽出部により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合である第１領域と、前記第１領域の周囲で前記散乱成分抽出部により所定量以上の表面散乱成分が抽出された測定位置の集合である第２領域とを含む領域を、人工物として検出するため、多偏波観測によって人工物のみを精度よく検出することが可能となる。

実施の形態１に係る人工物検出装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工物検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 実施の形態１に係る人工物検出装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る表面散乱画像、２回散乱画像、体積散乱画像、ヘリックス散乱画像の一例を示す図である。 実施の形態１に係るカラー合成画像の一例を示す図である。 実施の形態１に係る海面の状況による表面散乱画像の違いの一例を示す図である。 実施の形態１に係る方法を用いた人工物抽出の一例を示す図である。 実施の形態１に係る人工物の特徴量計測の一例を示す図である。 実施の形態２に係る人工物検出装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係るマルチルック処理の手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係るマルチルック処理での表面散乱画像の変化の一例を示す図である。 実施の形態４に係る人工物検出装置の動作を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。

実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係る人工物検出装置１００の構成を示すブロック図である。

図１において、人工物検出装置１００は、散乱成分抽出部１０１、小領域統計量算出部１０２、大領域統計量算出部１０３、人工物検出部１０４、特徴量計測部１０５、データベース照合部１０６、特徴量データベース１０７を備える。また、人工物検出装置１００は、処理装置１５１、記憶装置１５２、入力装置１５３、出力装置１５４等のハードウェアを具備する。

人工物検出装置１００の各部の動作については後述する。

処理装置１５１は、データ処理を行う。処理装置１５１は、人工物検出装置１００の各部でデータや情報の演算、加工、読み取り、書き込み等を行うために利用される。

記憶装置１５２は、偏波特性データ２０１、陸海判別用データ２０２、海面データ２０３等のデータを記憶する。記憶装置１５２は、人工物検出装置１００の各部でデータや情報を記憶するために利用される。

偏波特性データ２０１は、偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも３種類の偏波成分を測定した結果を、測定位置ごとに示すデータである。本実施の形態では、偏波特性データ２０１は、合成開口レーダを用いたポラリメトリ（４偏波）観測の結果を示すデータであるとする。合成開口レーダは、上空を飛行する飛行体（人工衛星、航空機等）に搭載されており、水平偏波の電波と垂直偏波の電波との２つの電波を上空から海上に向けて発射する。偏波特性データ２０１は、具体的には、合成開口レーダによって発射された水平偏波の電波が海面や海上の人工物等で反射して得られる散乱波の水平偏波成分（ＨＨ成分）と垂直偏波成分（ＨＶ成分）との２種類の偏波成分を測定した結果、及び、同じく合成開口レーダによって発射された垂直偏波の電波が海面や海上の人工物等で反射して得られる散乱波の水平偏波成分（ＶＨ成分）と垂直偏波成分（ＶＶ成分）との２種類の偏波成分を測定した結果（４種類の偏波成分を測定しているがＨＶ成分とＶＨ成分は同じになるので、実際には３種類の偏波成分を測定した結果）を、測定位置ごとに示すデータである。測定位置は、具体的には、合成開口レーダの電波の発射対象となった海面や海上の人工物等の位置、即ち、散乱波が得られた海上の位置である。陸海判別用データ２０２は、それぞれの測定位置が陸であるか海であるかを示すデータである。海面データ２０３は、４偏波観測時、即ち、合成開口レーダから電波が発射されたときの海面の荒れ具合を示すデータである。

入力装置１５３は、データの入力をする。入力装置１５３は、人工物検出装置１００の各部でデータや情報の入力をユーザ等から受け付けるために利用される。

出力装置１５４は、データを出力する。出力装置１５４は、人工物検出装置１００の各部でユーザ等に対してデータや情報を出力するために利用される。

図２は、人工物検出装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

図２において、人工物検出装置１００は、コンピュータであり、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ・Ｃｒｙｓｔａｌ・Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（Ｃｏｍｐａｃｔ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、プリンタ９０６といったハードウェアデバイスを備えている。これらのハードウェアデバイスはケーブルや信号線で接続されている。ＬＣＤ９０１の代わりに、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）、あるいは、その他の表示装置が用いられてもよい。マウス９０３の代わりに、タッチパネル、タッチパッド、トラックボール、ペンタブレット、あるいは、その他のポインティングデバイスが用いられてもよい。

人工物検出装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９１１は、処理装置１５１の一例である。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ９１４（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ９０６、ＨＤＤ９２０（Ｈａｒｄ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ＨＤＤ９２０の代わりに、フラッシュメモリ、光ディスク装置、メモリカードリーダライタ又はその他の記憶媒体が用いられてもよい。

ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、ＨＤＤ９２０は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置１５２の一例である。通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５は、入力装置１５３の一例である。また、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、プリンタ９０６は、出力装置１５４の一例である。

通信ボード９１５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮに限らず、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ・Ｖｉｒｔｕａｌ・Ｐｒｉｖａｔｅ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ＬＡＮ、ＡＴＭ（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ・Ｔｒａｎｓｆｅｒ・Ｍｏｄｅ）ネットワークといったＷＡＮ（Ｗｉｄｅ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、あるいは、インターネットに接続されていても構わない。ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットは、ネットワークの一例である。

ＨＤＤ９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜データ」、「〜情報」、「〜ＩＤ（識別子）」、「〜フラグ」、「〜結果」として説明するデータや情報や信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」の各項目として含まれている。「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」は、ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記憶媒体に記憶される。ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記憶媒体に記憶されたデータや情報や信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理（動作）に用いられる。抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理中、データや情報や信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。

本実施の形態の説明において用いるブロック図やフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。データや信号は、ＲＡＭ９１４等のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク（ＣＤ）、ＨＤＤ９２０の磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）、あるいは、その他の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２、信号線、ケーブル、あるいは、その他の伝送媒体により伝送される。

本実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜工程」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。即ち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアのみ、あるいは、素子、デバイス、基板、配線といったハードウェアのみで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、あるいは、ソフトウェアとハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されていても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。即ち、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。

図３は、本実施の形態に係る人工物検出装置１００の動作（本実施の形態に係る人工物検出方法、本実施の形態に係る人工物検出プログラムの処理手順）を示すフローチャートである。

図３のステップＳ１０１（散乱成分分解ステップ）において、散乱成分抽出部１０１は、記憶装置１５２に予め記憶された偏波特性データ２０１から、表面散乱成分と、表面散乱成分以外の少なくとも１種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに処理装置１５１により抽出する。本実施の形態では、散乱成分抽出部１０１は、２回散乱成分と体積散乱成分とヘリックス散乱成分との３種類の散乱成分を、測定位置ごとに特殊散乱成分として処理装置１５１により抽出するものとする。なお、上記３種類の散乱成分のうち、１種類あるいは２種類の散乱成分のみを抽出することとしてもよい。例えば、偏波特性データ２０１として偏波ごとの複素数データ（ＳＬＣ：Ｓｉｎｇｌｅ・Ｌｏｏｋ・Ｃｏｍｐｌｅｘ）が記憶装置１５２に記憶されている場合、散乱成分抽出部１０１は、この複素数データに対して四成分分解（非特許文献１参照）を行うことにより、表面散乱成分と２回散乱成分と体積散乱成分とヘリックス散乱成分とを抽出することができる。

ここで、それぞれの散乱成分について説明する。
（１）表面散乱成分は、地面、海面等の表面で引き起こされる１回（奇数回）反射の散乱成分である。本実施の形態では、散乱成分抽出部１０１は、表面散乱成分として、合成開口レーダから発射された電波が海面や海上の船舶の甲板等で１回反射した場合に得られる散乱成分を抽出する。
（２）２回散乱成分は、地面と幹、道路と建物の壁等の直角構造で引き起こされる２回（偶数回）反射の散乱成分である。本実施の形態では、散乱成分抽出部１０１は、２回散乱成分として、合成開口レーダから発射された電波が船舶の甲板とブリッジ（船橋又は艦橋）との組み合わせ等で２回反射した場合に得られる散乱成分を抽出する。
（３）体積散乱成分は、絡み合った枝等、ランダムに向いた線状物体の集合から引き起こされる散乱成分である。本実施の形態では、散乱成分抽出部１０１は、体積散乱成分として、合成開口レーダから発射された電波が船舶に搭載されたアンテナ等、ランダムに向いた線状物体の集合で反射した場合に得られる散乱成分を抽出する。
（４）ヘリックス（Ｈｅｌｉｘ）散乱成分は、人工物の表面から発生する、直線偏波を円偏波に変える散乱成分である。本実施の形態では、散乱成分抽出部１０１は、体積散乱成分として、合成開口レーダから発射された電波が船舶に搭載されたアンテナ等で反射して直線偏波から円偏波に変わった場合に得られる散乱成分を抽出する。

散乱成分抽出部１０１は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像を、処理装置１５１により表面散乱画像２０４として生成する。同様に、散乱成分抽出部１０１は、抽出した２回散乱成分と体積散乱成分とヘリックス散乱成分とのそれぞれの強度分布を輝度分布で表す画像を、処理装置１５１により２回散乱画像２０５、体積散乱画像２０６、ヘリックス散乱画像２０７として生成する。

ここで、図４に、表面散乱画像２０４、２回散乱画像２０５、体積散乱画像２０６、ヘリックス散乱画像２０７の一例を示す。図５に、これらの画像をカラー合成した場合のイメージを示す。

図４に示した表面散乱画像２０４では、海面が暗くなっている（輝度が低い）のに対し、海上の人工物である船舶が明るくなっている（輝度が高い）。図４に示した２回散乱画像２０５、体積散乱画像２０６、ヘリックス散乱画像２０７では、船舶の一部分のみが明るくなっており、当該部分はブリッジであると推定できる。図５に示したカラー合成画像２０８では、例えば、海面から得られた表面散乱成分が紺色、船舶から得られた表面散乱成分が青色、同じく船舶から得られた２回散乱成分、体積散乱成分、ヘリックス散乱成分がそれぞれ赤色、緑色、黄色で表される。このように複数種類の画像を合成することにより、船舶等、海上の人工物の特徴（形状や大きさ）を推定しやすくなる。

図３のステップＳ１０２（陸海判別ステップ）において、人工物検出部１０４は、記憶装置１５２に予め記憶された陸海判別用データ２０２を用いて、陸海の判別を処理装置１５１により行う。陸海判別用データ２０２としては海岸線データや数値標高データを用いることができる。例えば、陸海判別用データ２０２として国土地理院刊行の５０ｍメッシュ数値標高データが記憶装置１５２に記憶されている場合、散乱成分抽出部１０１は、以下のように、陸海の判別を行うことができる。

上記数値標高データでは、海に無効値（−９９９９）が格納されている。前述した偏波ごとの複素数データでは、横方向は飛行体（人工衛星、航空機等）からの距離に比例してデータが並んでおり、縦方向は飛行体の進行に応じて等間隔の時刻順にデータが並んでいる。そのため、表面散乱画像２０４やカラー合成画像２０８等の画像上のピクセル番号は飛行体からの距離へ換算できる。また、画像上のライン番号は観測時刻へ換算できる。これを利用して、人工物検出部１０４は、同時刻における飛行体の位置情報を用いて画像上の任意の画素に対応する緯度・経度を算出する。そして、人工物検出部１０４は、この緯度・経度に相当するデータを上記数値標高データから読み取り、無効値（−９９９９）であれば海、有効値（−９９９９以外）であれば陸と判定する。人工物検出部１０４は、この判定結果に基づき、画像内の海域を特定する。

ステップＳ１０３（人工物の候補抽出ステップ）において、人工物検出部１０４は、散乱成分抽出部１０１により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合（第１領域）を、人工物の候補として処理装置１５１により検出する。例えば、人工物検出部１０４は、２回散乱画像２０５、体積散乱画像２０６、ヘリックス散乱画像２０７のうち、１つ又は複数の画像において明るい点（輝度が一定値以上の画素）があれば、その点を人工物の候補として抽出する。このとき、その点がステップＳ１０２で特定された海域に含まれていない場合、人工物検出部１０４は、その点が島等の陸地であると判断して無視する。人工物検出部１０４は、抽出した人工物の候補の位置情報２０９（ピクセル、ライン番号）を記憶装置１５２に記憶する。人工物の候補の位置情報２０９は、後述するステップＳ１０４にて各画像内で第１領域を特定するために使用される。

ステップＳ１０４（表面散乱を用いた人工物抽出ステップ）において、人工物検出部１０４は、ステップＳ１０３で検出した人工物の候補（第１領域）と、その人工物の候補の周囲で散乱成分抽出部１０１により所定量以上の表面散乱成分が抽出された測定位置の集合（第２領域）とを含む領域を、人工物として処理装置１５１により検出する。例えば、人工物検出部１０４は、散乱成分抽出部１０１により生成された表面散乱画像２０４にて、他の画像で人工物の候補として検出した第１領域の周囲で明るい領域（輝度が一定値以上の領域）があれば、その領域を第２領域とみなし、第１領域と第２領域とを含む領域を、人工物として検出する。なお、表面散乱画像２０４のみを用いて人工物を抽出することも可能であるが、海面の状況によって、人工物の抽出が容易な場合と困難な場合がある。

ここで、図６に、海面の状況による表面散乱画像２０４の違いの一例を示す。

図６に示すように、穏やかな海面の画像２０４ａでは、船舶が周囲の海面より明るい（輝度が高い）ため、船舶を抽出することは比較的容易である。一方、荒れた海面の画像２０４ｂでは、船舶と周囲の海面との明るさ（輝度）があまり変わらないため、船舶を抽出することは困難である。さらに、非常に荒れた海面の画像２０４ｃでは、船舶と周囲の海面との明るさ（輝度）がほぼ同じであるため、船舶を抽出することは不可能である。

このように、海面が穏やかであれば、輝度に閾値を設定し、閾値以上を人工物とすることも可能であるが、海面が荒れている場合は、閾値で一律に抽出するのは困難である（誤抽出が多くなる）。そのため、上記のように、他の画像（２回散乱画像２０５、体積散乱画像２０６、ヘリックス散乱画像２０７）も用いて人工物を抽出することが必要となる。

ＳＡＲ画像（ＳＡＲにより海上を観測した画像）において、海面は荒れ具合によって輝度の平均値及び標準偏差がともに大きくなる傾向がある。他方、人工物の輝度は海面の荒れ具合にほとんど影響を受けない。そこで、上記と似た方法として、輝度の統計量（平均、標準偏差）の差異で人工物を検出する方法が有効である。

図７に、上記の方法を用いた人工物抽出の一例を示す。

小領域統計量算出部１０２は、散乱成分抽出部１０１により生成された表面散乱画像２０４にて、人工物の候補（第１領域）の周囲の一定領域を複数の小領域に分割し（ただし、小領域同士は重なっていてもよいものとする）、輝度の統計量を小領域ごとに処理装置１５１により算出する。即ち、図７の（ａ）に示すように、小領域統計量算出部１０２は、人工物と思われる領域に小エリアを設定し、小エリア内の統計量（平均、標準偏差）を算出する。このとき、小エリアを、人工物を含めて周囲に対して移動させながら統計量を算出する。一方、大領域統計量算出部１０３は、散乱成分抽出部１０１により生成された表面散乱画像２０４にて、小領域統計量算出部１０２により複数の小領域に分割された一定領域より広い大領域（例えば、ステップＳ１０２で特定された海域全体、あるいは、海域のうち、サンプルとして十分な広さの領域）について、輝度の統計量を処理装置１５１により算出する。即ち、図７の（ｂ）に示すように、大領域統計量算出部１０３は、海域を適当なサイズで抽出し、抽出したエリアの輝度の統計量（平均、標準偏差）を算出する。人工物検出部１０４は、小領域統計量算出部１０２により算出された輝度の統計量と大領域統計量算出部１０３により算出された輝度の統計量との差異が所定の閾値以上となる小領域の集合を第２領域とみなし、第１領域と第２領域とを含む領域を、人工物として検出する。即ち、図７の（ｃ）に示すように、人工物検出部１０４は、海域に対して統計量が閾値より大きく異なる領域を人工物とみなす。このとき、閾値の設定としては、例えば海域に対して平均値が５０％以上異なる、及び／又は、標準偏差が５０％異なるといった設定が可能である。

図３のステップＳ１０５（特徴量計測ステップ）において、特徴量計測部１０５は、人工物検出部１０４により検出された人工物について、散乱成分抽出部１０１により抽出された表面散乱成分と特殊散乱成分とに基づき、当該人工物の特徴量を処理装置１５１により計測する。

ここで、図８に、人工物である船舶の特徴量計測の一例を示す。

図８において、特徴量計測部１０５は、まず、表面散乱画像２０４（あるいはカラー合成画像２０８）で人工物とみなされた領域の大きさ（全長、全幅）を計測する。次に、同領域において、２回散乱画像２０５、体積散乱画像２０６、ヘリックス散乱画像２０７（あるいはカラー合成画像２０８）で散乱成分の強い領域があれば、その領域との相対的な関係から突起物等の特徴量を計測する（例えば、ブリッジの幅、先端からブリッジまでの長さ）。

図３のステップＳ１０６（海面状況の分類ステップ）において、データベース照合部１０６は、海上の荒れ具合を定量化して複数の段階（例えば、３段階）に分類し、段階ごとに海面状況分類として定義したデータを記憶装置１５２に記憶する。例えば、データベース照合部１０６は、ＳＡＲ画像から海面の荒れ具合を定量化（方法１）したり、気象庁発表の波情報を使用（方法２）したりすることにより、海面状況分類を定義することができる。

ここで、方法１について説明する。データベース照合部１０６は、表面散乱画像２０４において、海域の輝度の統計量（平均μ、標準偏差σ）を海上風速Ｖに換算する。そのために、下記関数ｆを事前にいくつかの事例により経験則として決定しておく。
Ｖ＝ｆ（μ，σ）［単位：ノット］
例えば、いくつかのＳＡＲ画像、及び、ＳＡＲ観測日の気象庁発表の「波情報」を用い、関数ｆを以下のように仮定する。
Ｖ＝ｆ（μ，σ）＝ａ×μ＋ｂ×σ＋ｃ×μ×σ＋ｄ（ａ，ｂ，ｃ，ｄは最小二乗法により決定する係数）

データベース照合部１０６は、さらに、上式で求めた海上風速Ｖを用いて海の荒れ具合を、例えば、以下の３段階に分類する。
（分類１）２８ノット以下・・・おだやかな海面
（分類２）２８〜４８ノット・・・荒れた海面（気象庁の「海上風警報」及び「海上強風警報」に相当）
（分類３）４８ノット以上・・・非常に荒れた海面（気象庁の「海上暴風警報」に相当）

また、方法２について説明する。データベース照合部１０６は、ＳＡＲ観測日時に近い「波情報」があればこれを活用してもよい。海上風速を海面の荒れ具合（３段階）へ換算する方法は方法１と同じである。ただし、気象庁発表の情報は日本近海に限られる。また、データ間隔が粗いため、補間処理が必要となる。よって、精度は方法２が優れている場合があるが、利便性や汎用性は方法１の方が優れている。

特徴量データベース１０７は、複数の人工物（例えば、複数の種類の船舶）について、海面状況分類ごとに計測されるべき各人工物の特徴量を特徴量データ２１０として記憶装置１５２に記憶する。

ステップＳ１０７（データベース照合ステップ）において、データベース照合部１０６は、記憶装置１５２に記憶された海面データ２０３に基づき、該当する海面状況分類を特定する。その方法としては、例えば、前述した方法１を用いることができる。データベース照合部１０６は、特定した海面状況分類を検索キーとして、特徴量計測部１０５により計測された特徴量を特徴量データベース１０７に記憶された特徴量データ２１０と照合する。そして、データベース照合部１０６は、特徴量データベース１０７に特徴量が記憶されている複数の人工物の中から、人工物検出部１０４により検出された人工物を処理装置１５１により特定し、人工物の特定結果２１１を記憶装置１５２に記憶したり、出力装置１５４へ出力したりする。例えば、データベース照合部１０６は、全長、全幅、突起物の位置等、ステップＳ１０５における人工物特徴量の計測結果に加えて、海面の荒れ具合（３段階）をキーとして特徴量データベース１０７を検索し、人工物の種類を特定する。ここで、海面の荒れ具合を検索キーの１つとしているのは、海面の荒れ具合によって人工物に対するＳＡＲ観測結果が変化することに対応するためである。例えば、海面の荒れ具合によって、人工物の全長に対するヘリックス散乱成分の強い箇所やその強度（画像上の輝度）が変化することが予想される。

以上のように、本実施の形態によれば、人工物（特に、船舶等、海上の人工物）を高精度で検出し、さらには、その特徴量を抽出することが可能となる。また、特徴量をデータベースで照合することにより、人工物の特定も可能となる。

実施の形態２．
本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を説明する。

図９は、本実施の形態に係る人工物検出装置１００の構成を示すブロック図である。

図９において、人工物検出装置１００は、図１に示した実施の形態１と同様の構成要素のほか、マルチルック処理部１０８を備える。

図３を用いて、本実施の形態に係る人工物検出装置１００の動作（本実施の形態に係る人工物検出方法、本実施の形態に係る人工物検出プログラムの処理手順）について説明する。

図３のステップＳ１０１〜Ｓ１０３については、実施の形態１のものと同様である。

本実施の形態では、ステップＳ１０４（表面散乱を用いた人工物抽出ステップ）において、表面散乱画像２０４に対し、マルチルック処理による海域のスペックルの低減を行った上で、表面散乱画像２０４を用いて人工物を抽出する。

マルチルック処理部１０８は、散乱成分抽出部１０１により生成された表面散乱画像２０４に対してマルチルック処理を処理装置１５１により行う。人工物検出部１０４は、マルチルック処理部１０８によりマルチルック処理が行われた表面散乱画像２０４にて、ステップＳ１０３で検出した人工物の候補（第１領域）の周囲で輝度が所定の閾値以上となる領域を第２領域とみなし、第１領域と第２領域とを含む領域を、人工物として検出する。前述したように、海面の輝度と人工物の表面の輝度には一定以上の差があるはずなので、本実施の形態では、例えば、海面の輝度の平均値に対してある閾値を設定し、閾値の範囲外を人工物であると特定する。閾値は、例えば海面の平均輝度の±２０％等に設定する（海面の平均輝度に対し、人工物の方が必ず明るいとは限らないので、ここでは、＋方向と−方向の両方に範囲をもたせている）。

ここで、マルチルック処理の詳細について説明する。

図１０に、マルチルック処理の手順の一例を示す。また、図１１に、マルチルック処理での表面散乱画像２０４の変化の一例を示す。

図１０において、マルチルック処理部１０８は、偏波特性データ２０１をアジマス方向（飛行体の進行方向）にフーリエ変換し（ステップＳ２０１）、周波数領域において複数領域に帯域を分割する（ステップＳ２０２）。図１０の例では３分割としている。マルチルック処理部１０８は、分割した帯域ごとにアジマス方向の逆フーリエ変換を行う（ステップＳ２０３）。これにより、帯域分割の個数と同じ数の複素数データ（画像）が作成される。それぞれの画像は異なる周波数から構成された画像である。

ここでの周波数はドップラ（Ｄｏｐｐｌｅｒ）周波数であり、海上（地上でも同様）のある１点（以下、Ｐと呼ぶ）について考えると、ＳＡＲから点Ｐに対してビームが照射され始める段階でのドップラ周波数は高い。ＳＡＲが点Ｐへ近づくにつれてドップラ周波数は低くなり、ＳＡＲの進行方向に対して点Ｐが直角に位置するときにドップラ周波数はゼロとなる。ＳＡＲが点Ｐから遠ざかるにつれてドップラ周波数はさらに低くなる。よって、人工物（あるいは陸地）のように移動速度が低いものや変化しないものについては、マルチルック処理により帯域分割された個々の画像のいずれにおいても同じ画像になる。一方、海面のように絶えず変化しているものについては、帯域分割された個々の画像の間では異なった画像となる。これをノイズとみなすならば、各画像には異なるノイズがほぼ独立に発生していることになるため、帯域分割された個々の画像を画素ごとに平均化することによってノイズを軽減し、海面の輝度の標準偏差を低くすることができる。このとき、海面の輝度の平均は保たれる。

通常のマルチルック処理では、分割画像（複素数データ）に対して画素ごとに強度（実部の２乗＋虚部の２乗）を計算し、さらに分割画素の同一ピクセル・ライン番号の値（強度）の平均を計算する。これにより、ノイズは軽減され、人工物や陸のように変化しないものはＳ／Ｎ（信号／雑音）比が改善される。本実施の形態では、マルチルック処理後の分割画像（複素数データ）として、ステップＳ１０１と同様の処理を行い、表面散乱画像２０４ｘ〜ｚを作成する。なお、２回散乱画像２０５、体積散乱画像２０６、ヘリックス散乱画像２０７の作成は不要である。

図１１に示したように、表面散乱画像２０４ｘ〜ｚは帯域分割の個数と同じ数だけ作成される。マルチルック処理部１０８は、これらを画素ごとに平均化して、海面における波による表面の乱れを軽減し、海面を滑らかにした表面散乱画像２０４ｓを生成する（ステップＳ２０５）。

図３のステップＳ１０５〜Ｓ１０７については、実施の形態１のものと同様である。

以上のように、本実施の形態によれば、海面が荒れている場合であっても、人工物をより高精度で検出することが可能となる。

実施の形態３．
本実施の形態について、主に実施の形態２との差異を説明する。

本実施の形態に係る人工物検出装置１００の構成は、図９に示した実施の形態２のものと同様である。

本実施の形態では、ステップＳ１０４（表面散乱を用いた人工物抽出ステップ）において、表面散乱画像２０４に対し、マルチルック処理による海域のスペックルの低減を行った上で、表面散乱画像２０４にてエッジ検出を行うことにより人工物を抽出する。

マルチルック処理部１０８は、実施の形態２と同様に、散乱成分抽出部１０１により生成された表面散乱画像２０４に対してマルチルック処理を処理装置１５１により行う。人工物検出部１０４は、マルチルック処理部１０８によりマルチルック処理が行われた表面散乱画像２０４に対してエッジ検出処理を処理装置１５１により行う。そして、人工物検出部１０４は、エッジ検出処理にて検出されたエッジ線で囲まれた領域を第２領域とみなし、第１領域と第２領域とを含む領域を、人工物として検出する。前述したように、海面の輝度と人工物の表面の輝度には一定以上の差があるはずなので、本実施の形態では、上記のように、エッジ検出を行い、検出されたエッジ線が取り囲むエリアを人工物であると特定する。

以上のように、本実施の形態によれば、実施の形態２と同様に、海面が荒れている場合であっても、人工物をより高精度で検出することが可能となる。

実施の形態４．
本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を説明する。

本実施の形態に係る人工物検出装置１００の構成は、図１に示した実施の形態１のものと同様である。

本実施の形態では、偏波特性データ２０１は、偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも２種類の偏波成分を測定した結果を、測定位置ごとに示すデータである。ここでは、偏波特性データ２０１は、合成開口レーダを用いた２偏波観測の結果を示すデータであるとする。偏波特性データ２０１は、具体的には、合成開口レーダによって発射された水平偏波の電波が海面や海上の人工物等で反射して得られる散乱波の水平偏波成分（ＨＨ成分）を測定した結果、及び、同じく合成開口レーダによって発射された垂直偏波の電波が海面や海上の人工物等で反射して得られる散乱波の垂直偏波成分（ＶＶ成分）を測定した結果（即ち、ＨＨ成分とＶＶ成分との２種類の偏波成分を測定した結果）を、測定位置ごとに示すデータである。なお、偏波特性データ２０１は、実施の形態１と同様に、合成開口レーダを用いたポラリメトリ（４偏波）観測の結果を示すデータであってもよい。

図１２は、本実施の形態に係る人工物検出装置１００の動作（本実施の形態に係る人工物検出方法、本実施の形態に係る人工物検出プログラムの処理手順）を示すフローチャートである。

図１２のステップＳ３０１（散乱成分分解ステップ）において、散乱成分抽出部１０１は、記憶装置１５２に予め記憶された偏波特性データ２０１から、表面散乱成分と、表面散乱成分以外の少なくとも１種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに処理装置１５１により抽出する。本実施の形態では、散乱成分抽出部１０１は、２回散乱成分のみを、測定位置ごとに特殊散乱成分として処理装置１５１により抽出するものとする。例えば、偏波特性データ２０１として偏波ごとの複素数データが記憶装置１５２に記憶されている場合、散乱成分抽出部１０１は、以下のように、この複素数データに対して散乱成分分解を行うことにより、表面散乱成分と２回散乱成分とを抽出することができる。

合成開口レーダで水平偏波の電波を送信し、その散乱波の水平偏波成分を得た場合の反射係数をＨＨとする。また、合成開口レーダで垂直偏波の電波を送信し、その散乱波の垂直偏波成分を得た場合の反射係数をＶＶとする。散乱成分抽出部１０１は、｜ＨＨ＋ＶＶ｜及び｜ＨＨ−ＶＶ｜をそれぞれ作成する。そして、散乱成分抽出部１０１は、｜ＨＨ＋ＶＶ｜を表面散乱成分、｜ＨＨ−ＶＶ｜を２回散乱成分として計算する。なお、この計算方法は、偏波特性データ２０１が、ポラリメトリ（４偏波）観測の結果を示すデータであっても利用可能である。

ステップＳ３０２（陸海判別ステップ）については、図３のステップＳ１０２と同様である。

ステップＳ３０３（人工物の候補抽出ステップ）において、人工物検出部１０４は、散乱成分抽出部１０１により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合（第１領域）を、人工物の候補として処理装置１５１により検出する。本実施の形態では、人工物検出部１０４は、｜ＨＨ−ＶＶ｜の画像、即ち、２回散乱画像２０５において明るい点（輝度が一定値以上の画素）があれば、その点を人工物の候補として抽出する。

ステップＳ３０４（表面散乱を用いた人工物抽出ステップ）については、図３のステップＳ１０４と同様である。

ステップＳ３０５（特徴量計測ステップ）において、特徴量計測部１０５は、人工物検出部１０４により検出された人工物について、散乱成分抽出部１０１により抽出された表面散乱成分と特殊散乱成分とに基づき、当該人工物の特徴量を処理装置１５１により計測する。本実施の形態では、特徴量計測部１０５は、、表面散乱画像２０４（あるいはカラー合成画像２０８）で人工物とみなされた領域の大きさ（全長、全幅）を計測した後、同領域において、２回散乱画像２０５で散乱成分の強い領域があれば、その領域との相対的な関係から突起物等の特徴量を計測する（例えば、ブリッジの幅、先端からブリッジまでの長さ）。

ステップＳ３０６（海面状況の分類ステップ）については、図３のステップＳ１０６と同様である。また、ステップＳ３０７（データベース照合ステップ）については、図３のステップＳ１０７と同様である。

以上のように、本実施の形態によれば、実施の形態１と同様に、人工物（特に、船舶等、海上の人工物）を高精度で検出し、さらには、その特徴量を抽出することが可能となる。また、特徴量をデータベースで照合することにより、人工物の特定も可能となる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらのうち、２つ以上の実施の形態を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらのうち、１つの実施の形態を部分的に実施しても構わない。あるいは、これらのうち、２つ以上の実施の形態を部分的に組み合わせて実施しても構わない。

１００ 人工物検出装置、１０１ 散乱成分抽出部、１０２ 小領域統計量算出部、１０３ 大領域統計量算出部、１０４ 人工物検出部、１０５ 特徴量計測部、１０６ データベース照合部、１０７ 特徴量データベース、１０８ マルチルック処理部、１５１ 処理装置、１５２ 記憶装置、１５３ 入力装置、１５４ 出力装置、２０１ 偏波特性データ、２０２ 陸海判別用データ、２０３ 海面データ、２０４ 表面散乱画像、２０４ａ 穏やかな海面の画像、２０４ｂ 荒れた海面の画像、２０４ｃ 非常に荒れた海面の画像、２０４ｓ，ｘ〜ｚ 表面散乱画像、２０５ ２回散乱画像、２０６ 体積散乱画像、２０７ ヘリックス散乱画像、２０８ カラー合成画像、２０９ 人工物の候補の位置情報、２１０ 特徴量データ、２１１ 人工物の特定結果、９０１ ＬＣＤ、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ ＨＤＤ、９２１ オペレーティングシステム、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。

Claims (17)

1. 偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも３種類の偏波成分を測定した結果を、当該散乱波が得られた位置である測定位置ごとに偏波特性データとして予め記憶する記憶装置と、データ処理を行う処理装置とを具備し、
   前記記憶装置に記憶された偏波特性データから、前記複数の電波が１回反射した場合に得られる表面散乱成分と、前記表面散乱成分以外の少なくとも２種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに前記処理装置により抽出する散乱成分抽出部と、
   前記散乱成分抽出部により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合である第１領域と、前記第１領域の周囲で前記散乱成分抽出部により所定量以上の表面散乱成分が抽出された測定位置の集合である第２領域とを含む領域を、人工物として前記処理装置により検出する人工物検出部とを備えることを特徴とする人工物検出装置。
2. 前記散乱成分抽出部は、前記複数の電波が２回反射した場合に得られる２回散乱成分と、前記複数の電波がランダムに向いた線状物体の集合で反射した場合に得られる体積散乱成分と、前記複数の電波が反射して直線偏波から円偏波に変わった場合に得られるヘリックス散乱成分との３種類の散乱成分のうち、少なくとも２種類を、測定位置ごとに前記特殊散乱成分として前記処理装置により抽出することを特徴とする請求項１に記載の人工物検出装置。
3. 前記散乱成分抽出部は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
   前記人工物検出装置は、さらに、
   前記散乱成分抽出部により生成された表面散乱画像にて、前記第１領域の周囲の一定領域を複数の小領域に分割し、輝度の統計量を小領域ごとに前記処理装置により算出する小領域統計量算出部と、
   前記散乱成分抽出部により生成された表面散乱画像にて、前記一定領域より広い大領域について、輝度の統計量を前記処理装置により算出する大領域統計量算出部とを備え、
   前記人工物検出部は、前記小領域統計量算出部により算出された輝度の統計量と前記大領域統計量算出部により算出された輝度の統計量との差異が所定の閾値以上となる小領域の集合を前記第２領域とみなすことを特徴とする請求項１又は２に記載の人工物検出装置。
4. 前記複数の電波は、上空を飛行する飛行体に搭載された合成開口レーダにより発射されるものであり、
   前記散乱成分抽出部は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
   前記人工物検出装置は、さらに、
   前記散乱成分抽出部により生成された表面散乱画像に対してマルチルック処理を前記処理装置により行うマルチルック処理部を備え、
   前記人工物検出部は、前記マルチルック処理部により前記マルチルック処理が行われた表面散乱画像にて、前記第１領域の周囲で輝度が所定の閾値以上となる領域を前記第２領域とみなすことを特徴とする請求項１又は２に記載の人工物検出装置。
5. 前記複数の電波は、上空を飛行する飛行体に搭載された合成開口レーダにより発射されるものであり、
   前記散乱成分抽出部は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
   前記人工物検出装置は、さらに、
   前記散乱成分抽出部により生成された表面散乱画像に対してマルチルック処理を前記処理装置により行うマルチルック処理部を備え、
   前記人工物検出部は、前記マルチルック処理部により前記マルチルック処理が行われた表面散乱画像に対してエッジ検出処理を前記処理装置により行い、前記エッジ検出処理にて検出されたエッジ線で囲まれた領域を前記第２領域とみなすことを特徴とする請求項１又は２に記載の人工物検出装置。
6. 前記人工物検出装置は、さらに、
   前記人工物検出部により検出された人工物について、前記散乱成分抽出部により抽出された表面散乱成分と特殊散乱成分とに基づき、当該人工物の特徴量を前記処理装置により計測する特徴量計測部を備えることを特徴とする請求項１から５までのいずれかに記載の人工物検出装置。
7. 前記人工物検出装置は、さらに、
   複数の人工物について、各人工物の特徴量を特徴量データとして記憶する特徴量データベースと、
   前記特徴量計測部により計測された特徴量を前記特徴量データベースに記憶された特徴量データと照合して、前記複数の人工物の中から、前記人工物検出部により検出された人工物を前記処理装置により特定するデータベース照合部とを備えることを特徴とする請求項６に記載の人工物検出装置。
8. 前記複数の電波は、海上に発射されるものであり、
   前記記憶装置は、前記複数の電波が発射されたときの海面の荒れ具合を示す海面データを記憶し、
   前記特徴量データベースは、前記複数の人工物について、海面の荒れ具合を定量化して複数の段階に分類した海面状況分類ごとに計測されるべき各人工物の特徴量を前記特徴量データとして記憶し、
   前記データベース照合部は、前記記憶装置に記憶された海面データに基づき、該当する海面状況分類を特定し、特定した海面状況分類を検索キーとして、前記特徴量計測部により計測された特徴量を前記特徴量データベースに記憶された特徴量データと照合することを特徴とする請求項７に記載の人工物検出装置。
9. 偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも３種類の偏波成分を測定した結果を、当該散乱波が得られた位置である測定位置ごとに偏波特性データとして予め記憶する記憶装置と、データ処理を行う処理装置とを具備する人工物検出装置を用いた人工物検出方法であって、
   前記人工物検出装置の散乱成分抽出部が、前記記憶装置に記憶された偏波特性データから、前記複数の電波が１回反射した場合に得られる表面散乱成分と、前記表面散乱成分以外の少なくとも２種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに前記処理装置により抽出し、
   前記人工物検出装置の人工物検出部が、前記散乱成分抽出部により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合である第１領域と、前記第１領域の周囲で前記散乱成分抽出部により所定量以上の表面散乱成分が抽出された測定位置の集合である第２領域とを含む領域を、人工物として前記処理装置により検出することを特徴とする人工物検出方法。
10. 偏波特性の異なる複数の電波が反射して得られる散乱波の少なくとも３種類の偏波成分を測定した結果を、当該散乱波が得られた位置である測定位置ごとに偏波特性データとして予め記憶する記憶装置と、データ処理を行う処理装置とを具備するコンピュータにより実行される人工物検出プログラムであって、
    前記記憶装置に記憶された偏波特性データから、前記複数の電波が１回反射した場合に得られる表面散乱成分と、前記表面散乱成分以外の少なくとも２種類の散乱成分である特殊散乱成分とを、測定位置ごとに前記処理装置により抽出する散乱成分抽出手順と、
    前記散乱成分抽出手順により特殊散乱成分が抽出された測定位置の集合である第１領域と、前記第１領域の周囲で前記散乱成分抽出手順により所定量以上の表面散乱成分が抽出された測定位置の集合である第２領域とを含む領域を、人工物として前記処理装置により検出する人工物検出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする人工物検出プログラム。
11. 前記散乱成分抽出手順は、前記複数の電波が２回反射した場合に得られる２回散乱成分と、前記複数の電波がランダムに向いた線状物体の集合で反射した場合に得られる体積散乱成分と、前記複数の電波が反射して直線偏波から円偏波に変わった場合に得られるヘリックス散乱成分との３種類の散乱成分のうち、少なくとも２種類を、測定位置ごとに前記特殊散乱成分として前記処理装置により抽出することを特徴とする請求項１０に記載の人工物検出プログラム。
12. 前記散乱成分抽出手順は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
    前記人工物検出プログラムは、さらに、
    前記散乱成分抽出手順により生成された表面散乱画像にて、前記第１領域の周囲の一定領域を複数の小領域に分割し、輝度の統計量を当該小領域ごとに前記処理装置により算出する小領域統計量算出手順と、
    前記散乱成分抽出手順により生成された表面散乱画像にて、前記一定領域より広い大領域について、輝度の統計量を前記処理装置により算出する大領域統計量算出手順とをコンピュータに実行させ、
    前記人工物検出手順は、前記小領域統計量算出手順により算出された輝度の統計量と前記大領域統計量算出手順により算出された輝度の統計量との差異が所定の閾値以上となる小領域の集合を前記第２領域とみなすことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の人工物検出プログラム。
13. 前記複数の電波は、上空を飛行する飛行体に搭載された合成開口レーダにより発射されるものであり、
    前記散乱成分抽出手順は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
    前記人工物検出プログラムは、さらに、
    前記散乱成分抽出手順により生成された表面散乱画像に対してマルチルック処理を前記処理装置により行うマルチルック処理手順をコンピュータに実行させ、
    前記人工物検出手順は、前記マルチルック処理手順により前記マルチルック処理が行われた表面散乱画像にて、前記第１領域の周囲で輝度が所定の閾値以上となる領域を前記第２領域とみなすことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の人工物検出プログラム。
14. 前記複数の電波は、上空を飛行する飛行体に搭載された合成開口レーダにより発射されるものであり、
    前記散乱成分抽出手順は、抽出した表面散乱成分の強度分布を輝度分布で表す画像である表面散乱画像を、前記処理装置により生成し、
    前記人工物検出プログラムは、さらに、
    前記散乱成分抽出手順により生成された表面散乱画像に対してマルチルック処理を前記処理装置により行うマルチルック処理手順をコンピュータに実行させ、
    前記人工物検出手順は、前記マルチルック処理手順により前記マルチルック処理が行われた表面散乱画像に対してエッジ検出処理を前記処理装置により行い、前記エッジ検出処理にて検出されたエッジ線で囲まれた領域を前記第２領域とみなすことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の人工物検出プログラム。
15. 前記人工物検出プログラムは、さらに、
    前記人工物検出手順により検出された人工物について、前記散乱成分抽出手順により抽出された表面散乱成分と特殊散乱成分とに基づき、当該人工物の特徴量を前記処理装置により計測する特徴量計測手順をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１０から１４までのいずれかに記載の人工物検出プログラム。
16. 前記人工物検出プログラムは、さらに、
    複数の人工物について、各人工物の特徴量を特徴量データとして記憶する特徴量データベースにアクセスし、
    前記特徴量計測手順により計測された特徴量を前記特徴量データベースに記憶された特徴量データと照合して、前記複数の人工物の中から、前記人工物検出手順により検出された人工物を前記処理装置により特定するデータベース照合手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１５に記載の人工物検出プログラム。
17. 前記複数の電波は、海上に発射されるものであり、
    前記記憶装置は、前記複数の電波が発射されたときの海面の荒れ具合を示す海面データを記憶し、
    前記特徴量データベースは、前記複数の人工物について、海面の荒れ具合を定量化して複数の段階に分類した海面状況分類ごとに計測されるべき各人工物の特徴量を前記特徴量データとして記憶し、
    前記データベース照合手順は、前記記憶装置に記憶された海面データに基づき、該当する海面状況分類を特定し、特定した海面状況分類を検索キーとして、前記特徴量計測手順により計測された特徴量を前記特徴量データベースに記憶された特徴量データと照合することを特徴とする請求項１６に記載の人工物検出プログラム。