JP2011169896A5

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Publication number: JP2011169896A5
Application number: JP2011028033A
Authority: JP
Filing date: 2011-02-14
Publication date: 2014-04-03
Anticipated expiration: 2031-02-14

Description

特に断らない限り、本明細書で使用される語句とそれらの変形は、限定的なものではなく、広義に解釈されるべきである。その例として：「含む」という語は、「限定することなく含む」などを意味するために使用され；「例」という語は、議題となるアイテムの、完全なリスト又は限定的なリストではなく実例を提供するために使用され；「従来の」、「伝統的な」、「通常の」、「標準の」、「既知の」といった形容詞及び同義の表現は、所与の期間に関して記載されたアイテム、又は所与の時点で入手可能であったアイテムに限定しているのではなく、現在又は将来のいつかに、入手可能であるか、既知である、従来の、伝統的な、通常の、又は標準の技術を包含すると解釈されるべきである。同様に、複数のアイテムを連結する接続詞「及び」、「且つ」（又は同様の表現）は、連結されるアイテムの全てが必ずしも存在しなければならないという意味ではなく、特に断らない限り、むしろ「及び（且つ）／又は」という意味である。同様に、複数のアイテムを連結する接続詞「又は」は、それらアイテムが必ずしも互いに排他的であることを意味せず、特に断らない限り、むしろ「及び（且つ）／又は」という意味である。更に、本発明のアイテム、要素、又は構成部品が単数形で記載されていたとしても、単数形に限定されることが明記されていない限り、複数形もその範囲内に含まれると考慮される。幾つかの場合の「一又は複数の」、「少なくとも一つの」、「限定しないが」、又はその他の同様の表現のような範囲を広げる表現は、そのような範囲を広げる表現が無い場合にもっと限定されたケースが意図される又は必要とされることを意味するものではない。
また、本願は以下に記載する態様を含む。
（態様１）
標的材料の標的スペクトルと背景材料の背景スペクトルとを含む複数のピクセルからなるハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出方法であって、
ハイパースペクトルイメージデータ、標的スペクトル、及び推定される背景スペクトルに基づいて制約付きリニアプログラミング最適化を実行する回路手段を用いて第１のフィルタ係数を決定すること、
第１のフィルタ係数を含むフィルタをハイパースペクトルイメージデータに適用することにより第１のフィルタ済みピクセルを取得すること、並びに
第１のフィルタ済みピクセルの中から第１の標的ピクセルを特定すること
を含む方法。
（態様２）
第１の標的ピクセルに基づいて標的を特定することを更に含む、態様１に記載の方法。
（態様３）
以下の関係式：
（式中、ｐは除外されていないピクセルの総数であり、ｘ _ｉはｉ番目の非除外

ピクセルのスペクトルを含むベクトルであり、

は非除外ピクセルのスペクトルの平均を含むベクトルである）に基づいて、背景スペクトル推定値を推定することを更に含む、態様１に記載の方法。
（態様４）
一又は複数の第１のフィルタ済みピクセルの制約付きエネルギー最小化（ＣＥＭ）値がＣＥＭ閾値より大きい場合に、当該一又は複数の第１のフィルタ済みピクセルを、一又は複数の第１の標的ピクセルとして特定することを更に含む、態様１に記載の方法。
（態様５）
回路手段が、実時間で制約付きリニアプログラミング最適化を実行するように動作可能である、態様１に記載の方法。
（態様６）
回路手段が、修正済みＣＥＭアルゴリズムを含む、態様１に記載の方法。
（態様７）
修正済みＣＥＭアルゴリズムが、以下の関係式：

（式中、ｐはピクセルの総数であり、ｘ _ｉはｉ番目のピクセルのスペクトルを含むベクトルであり、

は非除外ピクセルのスペクトルの平均を含むベクトルであり、ｗはＣＥＭフィルタ係数ベクトルであり、Ｔはベクトルの転置を表し、ｔは標的スペクトルを含むベクトルである）に基づいている、態様６に記載の方法。
（態様８）
ｗ ^Ｔ＊Ｘ _ｉが、少なくとも一つのｘ _ｉについて０未満であることが許容される、態様７に記載の方法。
（態様９）
ハイパースペクトルイメージデータ、標的スペクトル、及び背景スペクトルの推定値に基づき制約付きリニアプログラミング最適化を実行する回路手段を用いて第２のフィルタ係数を決定することであって、背景スペクトルの推定値が、第１の標的ピクセルを除外したハイパースペクトルイメージデータに基づいて計算されていること、
第２のフィルタ係数を含む第２のフィルタを、ハイパースペクトルイメージデータに適用することにより、第２のフィルタ済みピクセルを取得すること、並びに
第２のフィルタ済みピクセルの中から第２の標的ピクセルを特定すること
を更に含む、態様１に記載の方法。
（態様１０）
ＣＥＭ値に基づいて第１の標的ピクセルを除外することを更に含む、態様９に記載の方法。
（態様１１）
第２の標的ピクセルに基づいて標的を特定することを更に含む、態様９に記載の方法。
（態様１２）
リモートセンシング、衝突回避、画像解析、及び身体の走査からなる群のうちの一つのために標的検出を使用することを更に含む、態様１に記載の方法。
（態様１３）
複数のピクセルを含むハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システムであって、
制約付きリニアプログラミング最適化を行って、制約付きエネルギー最小化を実行するように動作可能なプロセッサであって、
ハイパースペクトルイメージデータ、標的スペクトル、及び背景スペクトルの推定値に基づいて制約付きリニアプログラミング最適化を実行するように動作可能な回路手段を使用して第１のフィルタ係数を決定し、
第１のフィルタ係数を含むフィルタをピクセルに適用することにより第１のフィルタ済みピクセルを取得し、且つ
第１のフィルタ済みピクセルの中から第１の標的ピクセルを特定する
ように動作可能である
プロセッサを備えているシステム。
（態様１４）
プロセッサが、非同期式パルスプロセッサ、マイクロプロセッサ、デジタル式シグナルプロセッサ、アナログ式シグナルプロセッサ、及びアナログ／デジタル混合式プロセッサからなる群のうちの一つから構成されている、態様１３に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
（態様１５）
プロセッサを介した処理のためにほぼ実時間でハイパースペクトルイメージデータを感知するように動作可能な複数のセンサを更に含む、態様１３に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
（態様１６）
一又は複数の第１のフィルタ済みピクセルのＣＥＭ値がＣＥＭ閾値より大きい場合に、当該一又は複数の第１のフィルタ済みピクセルが第１の標的ピクセルとして特定される、態様１３に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
（態様１７）
第１のフィルタ係数を用いてＣＥＭ値が推定される、態様１６に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
（態様１８）
回路手段が、制約付きリニアプログラミング最適化を実時間で実行するように動作可能である、態様１３に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
（態様１９）
プロセッサが、更に、第１の標的ピクセルに基づいて標的を特定するように動作可能である、態様１３に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
（態様２０）
プロセッサが、更に、
ハイパースペクトルイメージデータ、標的スペクトル、及び背景スペクトルの推定値に基づいて制約付きリニアプログラミング最適化を実行するように動作可能な回路手段であって、背景スペクトルの推定値が第１の標的ピクセルを除外したハイパースペクトルイメージデータに基づいて計算されている回路手段を使用して、第２のフィルタ係数を決定し、
第２のフィルタ係数を含む第２のフィルタをピクセルに適用することにより第２のフィルタ済みピクセルを取得し、且つ
第２のフィルタ済みピクセルに基づいて第２の標的ピクセルを特定する
ように動作可能である、態様１３に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
（態様２１）
プロセッサが、更に、第２の標的ピクセルに基づいて標的を特定するように動作可能である、態様２０に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
（態様２２）
リモートセンシング、衝突回避、画像解析、及び身体の走査からなる群のうちの一つのために動作可能である、態様１３に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。

Claims

標的材料の標的スペクトルと背景材料の背景スペクトルとを含む複数のピクセルからなるハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出方法であって、
ハイパースペクトルイメージデータ、標的スペクトル、及び推定される背景スペクトルに基づいて制約付きリニアプログラミング最適化を実行する回路手段を用いて第１のフィルタ係数を決定すること、
第１のフィルタ係数を含むフィルタをハイパースペクトルイメージデータに適用することにより第１のフィルタ済みピクセルを取得すること、及び
以下の関係式：

（式中、ｐは除外されていないピクセルの総数であり、ｘ _ｉはｉ番目の非除外
ピクセルのスペクトルを含むベクトルであり、

は非除外ピクセルのスペクトルの平均を含むベクトルである）に基づいて、背景スペクトル推定値を推定することを含む方法。
第１の標的ピクセルに基づいて標的を特定することを更に含む、請求項１に記載の方法。
一又は複数の第１のフィルタ済みピクセルの、制約付きエネルギー最小化（ＣＥＭ）値がＣＥＭ閾値より大きい場合に、当該一又は複数の第１のフィルタ済みピクセルを、一又は複数の第１の標的ピクセルとして特定することを更に含む、請求項１に記載の方法。
回路手段が、修正済みＣＥＭアルゴリズムを含み、該修正済みＣＥＭアルゴリズムが、以下の関係式：

（式中、ｐはピクセルの総数であり、ｘ_ｉはｉ番目のピクセルのスペクトルを含むベクトルであり、

は非除外ピクセルのスペクトルの平均を含むベクトルであり、ｗはＣＥＭフィルタ係数ベクトルであり、Ｔはベクトルの転置を表し、ｔは標的スペクトルを含むベクトルである）に基づいている、請求項１に記載の方法。
ハイパースペクトルイメージデータ、標的スペクトル、及び背景スペクトルの推定値に基づき制約付きリニアプログラミング最適化を実行する回路手段を用いて第２のフィルタ係数を決定することであって、背景スペクトルの推定値が、第１の標的ピクセルを除外したハイパースペクトルイメージデータに基づいて計算されていること、
第２のフィルタ係数を含む第２のフィルタを、ハイパースペクトルイメージデータに適用することにより、第２のフィルタ済みピクセルを取得すること、並びに
第２のフィルタ済みピクセルの中から第２の標的ピクセルを特定すること
を更に含む、請求項１に記載の方法。
第２の標的ピクセルに基づいて標的を特定することを更に含む、請求項５に記載の方法。
リモートセンシング、衝突回避、画像解析、及び身体の走査からなる群のうちの一つのために標的検出を使用することを更に含む、請求項１に記載の方法。
複数のピクセルを含むハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システムであって、
制約付きリニアプログラミング最適化を行って、制約付きエネルギー最小化を実行するように動作可能なプロセッサであって、
ハイパースペクトルイメージデータ、標的スペクトル、及び背景スペクトルの推定値に基づいて制約付きリニアプログラミング最適化を実行するように動作可能な回路手段を使用して第１のフィルタ係数を決定し、
第１のフィルタ係数を含むフィルタをピクセルに適用することにより第１のフィルタ済みピクセルを取得し、
第１のフィルタ済みピクセルの中から第１の標的ピクセルを特定し、且つ
以下の関係式：

（式中、ｐは除外されていないピクセルの総数であり、ｘ _ｉはｉ番目の非除外
ピクセルのスペクトルを含むベクトルであり、

は非除外ピクセルのスペクトルの平均を含むベクトルである）に基づいて、背景スペクトル推定値を推定するように動作可能である
プロセッサを備えているシステム。
プロセッサを介した処理のためにほぼ実時間でハイパースペクトルイメージデータを感知するように動作可能な複数のセンサを更に含む、請求項８に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
一又は複数の第１のフィルタ済みピクセルのＣＥＭ値がＣＥＭ閾値より大きい場合に、当該一又は複数の第１のフィルタ済みピクセルが第１の標的ピクセルとして特定される、請求項８に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
第１のフィルタ係数を用いてＣＥＭ値が推定される、請求項１０に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
プロセッサが、更に、第１の標的ピクセルに基づいて標的を特定するように動作可能である、請求項８に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
プロセッサが、更に、
ハイパースペクトルイメージデータ、標的スペクトル、及び背景スペクトルの推定値に基づいて制約付きリニアプログラミング最適化を実行するように動作可能な回路手段であって、背景スペクトルの推定値が第１の標的ピクセルを除外したハイパースペクトルイメージデータに基づいて計算されている回路手段を使用して、第２のフィルタ係数を決定し、
第２のフィルタ係数を含む第２のフィルタをピクセルに適用することにより第２のフィルタ済みピクセルを取得し、且つ
第２のフィルタ済みピクセルに基づいて第２の標的ピクセルを特定する
ように動作可能である、請求項８に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
プロセッサが、更に、第２の標的ピクセルに基づいて標的を特定するように動作可能である、請求項１３に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。
リモートセンシング、衝突回避、画像解析、及び身体の走査からなる群のうちの一つのために動作可能である、請求項８に記載のハイパースペクトルイメージデータに基づく標的検出システム。