JP2014228339A - レーダ画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】輝度むらの影響がサブイメージの中央に及んでいる場合や、後方散乱係数が大きく異なる複数の領域が混在している場合でも、短時間で輝度むらを適正に解消することができるようにする。
【解決手段】有効部分領域選択部４により選択された有効な部分領域毎に、比平均化部６による平均比後の比から、当該部分領域の輝度むらを推定する輝度むら推定部７を設け、輝度むら解消部８が、輝度むら推定部７により推定された各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出し、その輝度むらの逆数をサブイメージにおける各画素の輝度に乗算することで、サブイメージの輝度を補正する。
【選択図】図１

Description

この発明は、既にアンテナパターンが補正されている画像レーダに生じている輝度むらを解消するレーダ画像処理装置に関するものである。

例えば、合成開口レーダ（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ）では、観測対象エリアの観測データを画像化する際、観測データを複数のデータに分割し、各々の分割データを画像化してサブイメージを作成し、複数のサブイメージを結合することで、観測対象エリア全体のレーダ画像を得る場合がある。
サブイメージの作成時には、観測時のアンテナパターンによる画像内の輝度変化を補正するために、アンテナパターンの補正処理が行われる。

ただし、アンテナパターンの補正処理では、実観測時のビーム指向角度の誤差等の影響を受けて、実観測時のアンテナパターンと、補正に用いるアンテナパターンとの差が大きくなると、サブイメージ内の輝度変化が十分に補正されずに、輝度むらが発生することがある。
個々のサブイメージ内に輝度むらが発生している場合、隣接しているサブイメージの境界で輝度の段差が発生するため、複数のサブイメージを結合すると、観測対象エリア全体のレーダ画像に不自然な輝度の模様が現れる。

以下の非特許文献１に開示されているレーダ画像処理装置では、サブイメージ間の段差を均すために、下記に示すような画像の補正を行っている。
即ち、このレーダ画像処理装置では、サブイメージ毎に、隣接しているサブイメージとの境界部分の領域の輝度平均を算出し、隣接しているサブイメージとの間で、その輝度平均の比を算出する。
レーダ画像処理装置は、輝度平均の比を算出すると、その比が１になるような係数を累積的にサブイメージにおける各画素の輝度に乗算する。
また、レーダ画像処理装置は、係数をサブイメージにおける各画素の輝度に乗算することで、サブイメージの中央の輝度が変化しないようにするため、予め、サブイメージ間で、各サブイメージの中央における輝度平均の変化をレンジの関数として多項式で表し、その関数の逆数をサブイメージにおける各画素の輝度に乗算する。
これにより、先の係数の乗算による輝度の過大な変化、あるいは、過小な変化を抑えるように補正される。

また、以下の非特許文献２に開示されているレーダ画像処理装置では、サブイメージに対するアンテナパターンの補正処理を実施する段階で、隣接しているサブイメージとの間での輝度平均の比が１になるアンテナパターンを有するビーム指向角度（例えば、ロール角度）を反復的に推定し、そのビーム指向角度のアンテナパターンを用いて、サブイメージにおける各画素の輝度を補正することで、サブイメージ間の段差を均すようにしている。

M. Shimada, "A New Method for Correcting ScanSAR Scalloping Using Forests and Inter-SCAN Banding Employing Dynamic Filtering," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 47, no. 12, pp. 3933-3942, 2009. I. Cumming and D. Bast, "A New Hybrid-Beam Data Acquisition Strategy to Support ScanSAR Radiometric Calibration," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 42, no. 1, pp.3-13, 2004.

従来のレーダ画像処理装置は以上のように構成されているので、輝度むらの影響がサブイメージの中央に及んでいないことを前提にして、サブイメージの中央の平均輝度から多項式関数を算出し、その多項式関数を用いて、サブイメージの輝度を補正している。このため、輝度むらの影響がサブイメージの中央に及んでいる場合、サブイメージの輝度を適正に補正することができない課題があった。
また、後方散乱係数が大きく異なる複数の領域が混在しているために、輝度の変化が大きなエリア（例えば、水面と陸が混在しているようなエリア）では、サブイメージの中央の平均輝度が、後方散乱係数が大きく異なる複数の領域の輝度の平均値に近い値になり、個々の領域の平均輝度からずれる場合がある。この場合には、ずれた平均輝度から多項式関数を算出することになるため、サブイメージの輝度を適正に補正することができない課題があった。
また、サブイメージ間の全体的な輝度の傾向に基づいて補正が行われるため、サブイメージ内で局所的に変化する輝度むらを解消することができないことがある課題があった。
さらに、ビーム指向角度を反復的に推定し、そのビーム指向角度のアンテナパターンを用いて、サブイメージの輝度を補正する場合（非特許文献２）、反復的な処理に要する時間が長くなり、短時間で輝度むらを解消することができない課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、輝度むらの影響がサブイメージの中央に及んでいる場合や、後方散乱係数が大きく異なる複数の領域が混在している場合でも、短時間で輝度むらを適正に解消することができるレーダ画像処理装置を得ることを目的とする。

この発明に係るレーダ画像処理装置は、アンテナパターン補正済みの画像レーダを構成している複数のサブイメージであって、隣接しているサブイメージ間の境界部分の領域を互いに重複して保持している複数のサブイメージを格納するサブイメージ格納手段と、サブイメージ格納手段により格納されているサブイメージ毎に、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をアジマス方向に区分化する重複領域区分化手段と、重複領域区分化手段によりアジマス方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、アジマス方向の輝度平均を算出して、隣接しているサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出する輝度平均比算出手段と、重複領域区分化手段によりアジマス方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比から、当該部分領域の輝度むらを推定する輝度むら推定手段とを設け、輝度補正手段が、輝度むら推定手段により推定された各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出し、その算出結果にしたがってサブイメージの輝度を補正するようにしたものである。

この発明によれば、重複領域区分化手段によりアジマス方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比から、当該部分領域の輝度むらを推定する輝度むら推定手段を設け、輝度補正手段が、輝度むら推定手段により推定された各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出し、その算出結果にしたがってサブイメージの輝度を補正するように構成したので、輝度むらの影響がサブイメージの中央に及んでいる場合や、後方散乱係数が大きく異なる複数の領域が混在している場合でも、短時間で輝度むらを適正に解消することができる効果がある。

この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の処理内容を示すフローチャートである。 重複領域をアジマス方向に区分化している様子を示す説明図である。 重複領域をレンジ方向に区分化している様子を示す説明図である。 この発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。
図１において、サブイメージ格納部１は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、アンテナパターン補正済みの画像レーダを構成している複数のサブイメージであって、隣接しているサブイメージ間の境界部分の領域を互いに重複して保持している複数のサブイメージを格納している。なお、サブイメージ格納部１はサブイメージ格納手段を構成している。
輝度補正部２は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、サブイメージ格納部１により格納されている各サブイメージの輝度を補正して、各サブイメージの輝度むらを解消する処理を実施する。
なお、輝度補正部２による輝度補正の処理は、レンジ方向の処理とアジマス方向の処理を順番に実施する。ただし、処理の順番は、レンジ方向の処理が先でもよいし、アジマス方向の処理が先でもよい。

輝度補正部２の重複領域区分化部３はレンジ方向の処理を実施する場合、サブイメージ格納部１により格納されているサブイメージ毎に、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をアジマス方向に区分化する処理を実施する。
また、アジマス方向の処理を実施する場合、サブイメージ格納部１により格納されているサブイメージ毎に、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をレンジ方向に区分化する処理を実施する。
なお、重複領域区分化部３は重複領域区分化手段を構成している。

有効部分領域選択部４はレンジ方向の処理を実施する場合、重複領域区分化部３によりアジマス方向に区分化された重複領域の各部分領域の中から、輝度が所定の閾値より大きい部分領域を有効な部分領域として選択する処理を実施する。
また、アジマス方向の処理を実施する場合、重複領域区分化部３によりレンジ方向に区分化された重複領域の各部分領域の中から、輝度が所定の閾値より大きい部分領域を有効な部分領域として選択する処理を実施する。
なお、有効部分領域選択部４は部分領域選択手段を構成している。

輝度平均比算出部５はレンジ方向の処理を実施する場合、有効部分領域選択部４により選択された有効な部分領域毎に、アジマス方向の輝度平均を算出して、隣のサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出する処理を実施する。
また、アジマス方向の処理を実施する場合、有効部分領域選択部４により選択された有効な部分領域毎に、レンジ方向の輝度平均を算出して、隣のサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出する処理を実施する。
なお、輝度平均比算出部５は輝度平均比算出手段を構成している。

比平均化部６はレンジ方向の処理を実施する場合、有効部分領域選択部４により選択された有効な部分領域毎に、輝度平均比算出部５により算出されたアジマス方向の輝度平均の比を複数のサブイメージの間で平均化する処理を実施する。
また、アジマス方向の処理を実施する場合、有効部分領域選択部４により選択された有効な部分領域毎に、輝度平均比算出部５により算出されたレンジ方向の輝度平均の比を複数のサブイメージの間で平均化する処理を実施する。

輝度むら推定部７はレンジ方向の処理を実施する場合、有効部分領域選択部４により選択された有効な部分領域毎に、比平均化部６による平均比後の比（アジマス方向の輝度平均の比の平均値）から、当該部分領域の輝度むらを推定する処理を実施する。
また、アジマス方向の処理を実施する場合、有効部分領域選択部４により選択された有効な部分領域毎に、比平均化部６による平均比後の比（レンジ方向の輝度平均の比の平均値）から、当該部分領域の輝度むらを推定する処理を実施する。
なお、比平均化部６及び輝度むら推定部７から輝度むら推定手段が構成されている。

輝度むら解消部８は輝度むら推定部７により推定された各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出し、その輝度むらの逆数をサブイメージにおける各画素の輝度に乗算することで、サブイメージの輝度を補正する処理を実施する。なお、輝度むら解消部８は輝度補正手段を構成している。

サブイメージ結合部９は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、輝度むら解消部８による輝度補正後の各サブイメージを結合して、観測対象エリア全体のレーダ画像を生成する処理を実施する。なお、サブイメージ結合部９はサブイメージ結合手段を構成している。
レーダ画像格納部１０は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、サブイメージ結合部９により生成された観測対象エリア全体のレーダ画像を格納する。

図１の例では、レーダ画像処理装置の構成要素であるサブイメージ格納部１、輝度補正部２、サブイメージ結合部９及びレーダ画像格納部１０のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、レーダ画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
レーダ画像処理装置がコンピュータで構成されている場合、サブイメージ格納部１及びレーダ画像格納部１０をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、輝度補正部２及びサブイメージ結合部９の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図２はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の処理内容を示すフローチャートである。

次に動作について説明する。
この実施の形態１では、輝度補正の処理として、輝度補正部２がレンジ方向の処理を実施してから、アジマス方向の処理を実施する例を説明する。
ただし、処理の順番は、上述したように、アジマス方向の処理を実施してから、レンジ方向の処理を実施するようにしてもよい。
また、輝度むらの影響があまり大きくなく、レンジ方向又はアジマス方向のいずれか一方の処理を実施するだけでも、輝度むらを適正に解消することが可能な場合には、レンジ方向又はアジマス方向のいずれか一方の処理だけを実施するようにしてもよい。

まず、輝度補正部２の重複領域区分化部３は、サブイメージ格納部１からアンテナパターン補正済みの画像レーダの各サブイメージの読込を行う（ステップＳＴ１）。
重複領域区分化部３は、最初にレンジ方向の処理を実施するため、サブイメージ毎に、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をアジマス方向に区分化する（ステップＳＴ２）。
ここで、図３は重複領域をアジマス方向に区分化している様子を示す説明図である。
図３の例では、画像レーダを構成しているＫ個のサブイメージのうち、ｋ番目のサブイメージと、ｋ＋１番目のサブイメージとの重複領域をアジマス方向に区分化しており、Ｍ個（ｍ＝１，２，・・・，ｍ，・・・，Ｍ）の部分領域ができている。

有効部分領域選択部４は、重複領域区分化部３が重複領域をアジマス方向に区分化すると、その重複領域におけるＭ個の部分領域の中から、輝度が所定の閾値より大きい部分領域を有効な部分領域として選択する（ステップＳＴ３）。
このように、Ｍ個の部分領域の中から、輝度が大きな部分領域を有効な部分領域として選択することで、雑音が支配的であるために、輝度むらの推定が困難な部分領域を処理対象から除外することができる。

輝度平均比算出部５は、有効部分領域選択部４がアジマス方向に区分化されている重複領域におけるＭ個の部分領域の中から、１以上の有効な部分領域を選択すると、下記の式（１）に示すように、有効な部分領域毎に、アジマス方向の輝度平均ｇ_ｋ，ｍ（ｒ）を算出する。

式（１）において、ｋはｋ番目のサブイメージを示し、ｍはｋ番目のサブイメージにおけるｍ番目の部分領域を示している。
また、ｇ_ｋ，ｍ（ｒ，ａ）はｍ番目の部分領域内の画素の輝度を示しており、ｒはレンジ、ａはアジマスを表している。Ｎ_ａはアジマス方向の画素点数である。

輝度平均比算出部５は、有効な部分領域毎に、アジマス方向の輝度平均ｇ_ｋ，ｍ（ｒ）を算出すると、下記の式（２）に示すように、隣接しているサブイメージ間での輝度平均の比を算出する（ステップＳＴ４）。
式（２）では、ｋ番目のサブイメージとｋ＋１番目のサブイメージにおいて、ｍ番目の部分領域におけるアジマス方向の輝度平均ｇ_ｋ，ｍ（ｒ）と、アジマス方向の輝度平均ｇ_{ｋ＋１，ｍ}（ｒ）との比Ｃ_ｋ，ｍ（ｒ）を表している。

サブイメージにおける各画素の輝度は、観測対象エリアの後方散乱係数に対して、アンテナパターンの補正で残っている輝度むらが乗算されたものであるため、輝度平均比算出部５が、重複領域における輝度平均の比を取ることで、観測対象エリアの後方散乱係数が相殺されて、輝度むらの比のみが抽出されることになる。

比平均化部６は、輝度平均比算出部５が、有効な部分領域毎にアジマス方向の輝度平均の比Ｃ_ｋ，ｍ（ｒ）を算出すると、雑音の影響を低減するため、下記の式（３）に示すように、輝度平均の比Ｃ_ｋ，ｍ（ｒ）を複数のサブイメージの間で平均化し、平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）を輝度むら推定部７に出力する（ステップＳＴ５）。

式（３）はｍ番目の部分領域における輝度平均の比Ｃ_ｋ，ｍ（ｒ）の平均化を表しており、Ｎ_ｋは平均化を行うサブイメージの個数である。
なお、平均化に用いる輝度平均の比Ｃ_ｋ，ｍ（ｒ）の選択範囲は、例えば、レンジの範囲が同じものであるなど、予め設定された条件の下で決定される。

輝度むら推定部７は、有効な部分領域毎に、比平均化部６から平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）（アジマス方向の輝度平均の比Ｃ_ｋ，ｍ（ｒ）の平均値）を受けると、平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）から、当該部分領域の輝度むらを推定する（ステップＳＴ６）。
ここで、部分領域の輝度むらが、サブイメージの大きさＲの周期性を有しており、下記の式（４）で与えられる傾きａ_ｍと切片ｃ_ｍをもつ線形な関数ｗ_ｍ（ｒ）で、第ｍ番目の部分領域の輝度むらをモデル化すると、平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）は、下記の式（５）で表される。
このため、第ｍ番目の部分領域の輝度むらを推定することは、例えば、最小二乗法を用いて、関数ｗ_ｍ（ｒ）の傾きａ_ｍと切片ｃ_ｍを求めることに相当する。

ここでは、部分領域の輝度むらが式（４）で表され、平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）が式（５）で表されるものを示したが、これに限るものではなく、データ中の輝度むらを表すモデルであれば、任意のものを用いることができる。

輝度むら解消部８は、輝度むら推定部７が、有効な各部分領域の輝度むらを推定すると、有効な各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出する。
ここでは、部分領域の輝度むらを線形な関数ｗ_ｍ（ｒ）でモデル化しており、サブイメージ全体の輝度むらも線形になるため、関数ｗ_ｍ（ｒ）の傾きａ_ｍと切片ｃ_ｍを用いることで、サブイメージ全体の輝度むらを算出することができる。
輝度むら解消部８は、サブイメージ全体の輝度むらを算出すると、その輝度むらの逆数をサブイメージにおける各画素の輝度に乗算することで、サブイメージの輝度を補正する（ステップＳＴ７）。

輝度補正部２は、輝度補正の処理として、レンジ方向の処理が終了すると、下記に示すように、アジマス方向の処理を実施する。
まず、重複領域区分化部３は、アジマス方向の処理を実施するため、サブイメージ毎に、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をレンジ方向に区分化する（ステップＳＴ２）。
ここで、図４は重複領域をレンジ方向に区分化している様子を示す説明図である。
図４の例では、画像レーダを構成しているＫ個のサブイメージのうち、ｊ番目のサブイメージと、ｊ＋１番目のサブイメージとの重複領域をレンジ方向に区分化しており、Ｍ個（ｍ＝１，２，・・・，ｍ，・・・，Ｍ）の部分領域ができている。

有効部分領域選択部４は、重複領域区分化部３が重複領域をレンジ方向に区分化すると、その重複領域におけるＭ個の部分領域の中から、輝度が所定の閾値より大きい部分領域を有効な部分領域として選択する（ステップＳＴ３）。
このように、Ｍ個の部分領域の中から、輝度が大きな部分領域を有効な部分領域として選択することで、雑音が支配的であるために、輝度むらの推定が困難な部分領域を処理対象から除外することができる。

輝度平均比算出部５は、有効部分領域選択部４がレンジ方向に区分化されている重複領域におけるＭ個の部分領域の中から、１以上の有効な部分領域を選択すると、下記の式（６）に示すように、有効な部分領域毎に、レンジ方向の輝度平均ｇ_ｊ，ｍ（ｒ）を算出する。

式（６）において、ｊはｊ番目のサブイメージを示し、ｍはｊ番目のサブイメージにおけるｍ番目の部分領域を示している。
また、ｇ_ｊ，ｍ（ｒ，ａ）はｍ番目の部分領域内の画素の輝度を示しており、ｒはレンジ、ａはアジマスを表している。Ｎ_ａはレンジ方向の画素点数である。

輝度平均比算出部５は、有効な部分領域毎に、レンジ方向の輝度平均ｇ_ｊ，ｍ（ｒ）を算出すると、下記の式（７）に示すように、隣接しているサブイメージ間での輝度平均の比を算出する（ステップＳＴ４）。
式（７）では、ｊ番目のサブイメージとｊ＋１番目のサブイメージにおいて、ｍ番目の部分領域におけるレンジ方向の輝度平均ｇ_ｊ，ｍ（ｒ）と、レンジ方向の輝度平均ｇ_{ｊ＋１，ｍ}（ｒ）との比Ｃ_ｊ，ｍ（ｒ）を表している。

サブイメージにおける各画素の輝度は、観測対象エリアの後方散乱係数に対して、アンテナパターンの補正で残っている輝度むらが乗算されたものであるため、輝度平均比算出部５が、重複領域における輝度平均の比を取ることで、観測対象エリアの後方散乱係数が相殺されて、輝度むらの比のみが抽出されることになる。

比平均化部６は、輝度平均比算出部５が、有効な部分領域毎にレンジ方向の輝度平均の比Ｃ_ｊ，ｍ（ｒ）を算出すると、雑音の影響を低減するため、下記の式（８）に示すように、輝度平均の比Ｃ_ｋ，ｍ（ｒ）を複数のサブイメージの間で平均化し、平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）を輝度むら推定部７に出力する（ステップＳＴ５）。

式（８）はｍ番目の部分領域における輝度平均の比Ｃ_ｊ，ｍ（ｒ）の平均化を表しており、Ｎ_ｊは平均化を行うサブイメージの個数である。
なお、平均化に用いる輝度平均の比Ｃ_ｊ，ｍ（ｒ）の選択範囲は、例えば、アジマスの範囲が同じものであるなど、予め設定された条件の下で決定される。

輝度むら推定部７は、有効な部分領域毎に、比平均化部６から平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）（レンジ方向の輝度平均の比Ｃ_ｊ，ｍ（ｒ）の平均値）を受けると、平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）から、当該部分領域の輝度むらを推定する（ステップＳＴ６）。
ここで、部分領域の輝度むらが、サブイメージの大きさＲの周期性を有しており、下記の式（９）で与えられる傾きａ_ｍと切片ｃ_ｍをもつ線形な関数ｗ_ｍ（ｒ）で、第ｍ番目の部分領域の輝度むらをモデル化すると、平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）は、下記の式（１０）で表される。
このため、第ｍ番目の部分領域の輝度むらを推定することは、例えば、最小二乗法を用いて、関数ｗ_ｍ（ｒ）の傾きａ_ｍと切片ｃ_ｍを求めることに相当する。

ここでは、部分領域の輝度むらが式（９）で表され、平均比後の比Ｃ_ｍ（ｒ）が式（１０）で表されるものを示したが、これに限るものではなく、データ中の輝度むらを表すモデルであれば、任意のものを用いることができる。

輝度むら解消部８は、輝度むら推定部７が、有効な各部分領域の輝度むらを推定すると、有効な各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出する。
ここでは、部分領域の輝度むらを線形な関数ｗ_ｍ（ｒ）でモデル化しており、サブイメージ全体の輝度むらも線形になるため、関数ｗ_ｍ（ｒ）の傾きａ_ｍと切片ｃ_ｍを用いることで、サブイメージ全体の輝度むらを算出することができる。
輝度むら解消部８は、サブイメージ全体の輝度むらを算出すると、その輝度むらの逆数をサブイメージにおける各画素の輝度に乗算することで、サブイメージの輝度を補正する（ステップＳＴ７）。

サブイメージ結合部９は、輝度補正部２が、輝度補正の処理（レンジ方向の処理と、アジマス方向の処理）を実施すると、輝度むら解消部８による輝度補正後の各サブイメージを結合して、観測対象エリア全体のレーダ画像を生成し（ステップＳＴ８）、そのレーダ画像をレーダ画像格納部１０に格納する（ステップＳＴ９）。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、有効部分領域選択部４により選択された有効な部分領域毎に、比平均化部６による平均比後の比から、当該部分領域の輝度むらを推定する輝度むら推定部７を設け、輝度むら解消部８が、輝度むら推定部７により推定された各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出し、その輝度むらの逆数をサブイメージにおける各画素の輝度に乗算することで、サブイメージの輝度を補正するように構成したので、輝度むらの影響がサブイメージの中央に及んでいる場合や、後方散乱係数が大きく異なる複数の領域が混在している場合でも、短時間で輝度むらを適正に解消することができる効果を奏する。

即ち、この実施の形態１によれば、サブイメージ間の重複領域の比を取って、輝度むらを後方散乱係数から分離して補正しているので、輝度むらの影響を残さずに補正することができる。
また、輝度むらを後方散乱係数から分離して補正しているので、輝度の変化が大きなエリアにおいても後方散乱係数の大きさに影響を受けなくなり、その結果、過大又は過小な補正を行うことなく、サブイメージの輝度を補正して、サブイメージの輝度むらを解消することができる。
また、サブイメージ間の重複領域を区分化して、局所的な輝度むらを推定して補正しているので、サブイメージ内で局所的に変化する輝度むらに対処して、サブイメージの輝度を適正に補正することができる。
さらに、輝度むらを反復的な計算で推定するのでなく、サブイメージ間の重複領域から直接的に推定しているので、短い処理時間でサブイメージの輝度を補正して、輝度むらを適正に解消することができる。

実施の形態２．
上記実施の形態１では、重複領域におけるＭ個の部分領域の中から、輝度が所定の閾値より大きい部分領域を有効な部分領域として選択することで、雑音が支配的な部分領域を処理対象から除外して、部分領域の輝度むらの推定や輝度の補正を行うものについて示したが、雑音が支配的なエリアを示す地理空間情報を参照して、重複領域におけるＭ個の部分領域の中から、雑音が支配的ではない部分領域を有効な部分領域として選択するようにしてもよい。

図５はこの発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
地理空間情報格納部１１は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、雑音が支配的なエリアを示す地理空間情報を格納している。
有効部分領域選択部１２はレンジ方向の処理を実施する場合、重複領域区分化部３によりアジマス方向に区分化された重複領域の各部分領域の中から、地理空間情報格納部１１により格納されている地理空間情報が示す雑音が支配的ではない部分領域を有効な部分領域として選択する処理を実施する。
また、アジマス方向の処理を実施する場合、重複領域区分化部３によりレンジ方向に区分化された重複領域の各部分領域の中から、その地理空間情報が示す雑音が支配的ではない部分領域を有効な部分領域として選択する処理を実施する。
なお、地理空間情報格納部１１及び有効部分領域選択部１２から部分領域選択手段が構成されている。

図５の例では、レーダ画像処理装置の構成要素であるサブイメージ格納部１、地理空間情報格納部１１、輝度補正部２、サブイメージ結合部９及びレーダ画像格納部１０のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、レーダ画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
レーダ画像処理装置がコンピュータで構成されている場合、サブイメージ格納部１、地理空間情報格納部１１及びレーダ画像格納部１０をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、輝度補正部２及びサブイメージ結合部９の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。

次に動作について説明する。
有効部分領域選択部１２以外の処理内容は、上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、有効部分領域選択部１２の処理内容だけを説明する。

有効部分領域選択部１２は、地理空間情報格納部１１により格納されている地理空間情報を読み込み、その地理空間情報から雑音が支配的なエリアと、雑音が支配的ではないエリアを区別できるようにする。
有効部分領域選択部１２は、重複領域区分化部３が重複領域をアジマス方向に区分化して、Ｍ個の部分領域を作ると、その重複領域におけるＭ個の部分領域のうち、その地理空間情報が示す雑音が支配的な部分領域を除外し、雑音が支配的ではない部分領域を有効な部分領域として選択する。
また、有効部分領域選択部１２は、重複領域区分化部３が重複領域をレンジ方向に区分化して、Ｍ個の部分領域を作ると、その重複領域におけるＭ個の部分領域のうち、その地理空間情報が示す雑音が支配的な部分領域を除外し、雑音が支配的ではない部分領域を有効な部分領域として選択する。

このように、Ｍ個の部分領域の中から、雑音が支配的ではない部分領域を有効な部分領域として選択することで、雑音が支配的であるために、輝度むらの推定が困難な部分領域を処理対象から除外することができる。
したがって、この実施の形態２でも、上記実施の形態１と同様に、高精度に輝度むらを解消することができる。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

１ サブイメージ格納部（サブイメージ格納手段）、２ 輝度補正部、３ 重複領域区分化部（重複領域区分化手段）、４ 有効部分領域選択部（部分領域選択手段）、５ 輝度平均比算出部（輝度平均比算出手段）、６ 比平均化部（輝度むら推定手段）、７ 輝度むら推定部（輝度むら推定手段）、８ 輝度むら解消部（輝度補正手段）、９ サブイメージ結合部（サブイメージ結合手段）、１０ レーダ画像格納部、１１ 地理空間情報格納部（部分領域選択手段）、１２ 有効部分領域選択部（部分領域選択手段）。

Claims (7)

1. アンテナパターン補正済みの画像レーダを構成している複数のサブイメージであって、隣接しているサブイメージ間の境界部分の領域を互いに重複して保持している複数のサブイメージを格納するサブイメージ格納手段と、
   上記サブイメージ格納手段により格納されているサブイメージ毎に、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をアジマス方向に区分化する重複領域区分化手段と、
   上記重複領域区分化手段によりアジマス方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、アジマス方向の輝度平均を算出して、隣接しているサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出する輝度平均比算出手段と、
   上記重複領域区分化手段によりアジマス方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、上記輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比から、当該部分領域の輝度むらを推定する輝度むら推定手段と、
   上記輝度むら推定手段により推定された各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出し、その算出結果にしたがって上記サブイメージの輝度を補正する輝度補正手段と
   を備えたレーダ画像処理装置。
2. アンテナパターン補正済みの画像レーダを構成している複数のサブイメージであって、隣接しているサブイメージ間の境界部分の領域を互いに重複して保持している複数のサブイメージを格納するサブイメージ格納手段と、
   上記サブイメージ格納手段により格納されているサブイメージ毎に、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をレンジ方向に区分化する重複領域区分化手段と、
   上記重複領域区分化手段によりレンジ方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、レンジ方向の輝度平均を算出して、隣接しているサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出する輝度平均比算出手段と、
   上記重複領域区分化手段によりレンジ方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、上記輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比から、当該部分領域の輝度むらを推定する輝度むら推定手段と、
   上記輝度むら推定手段により推定された各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出し、その算出結果にしたがって上記サブイメージの輝度を補正する輝度補正手段と
   を備えたレーダ画像処理装置。
3. アンテナパターン補正済みの画像レーダを構成している複数のサブイメージであって、隣接しているサブイメージ間の境界部分の領域を互いに重複して保持している複数のサブイメージを格納するサブイメージ格納手段と、
   上記サブイメージ格納手段により格納されているサブイメージ毎に、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をアジマス方向に区分化するとともに、隣接しているサブイメージと重複して保持している領域である重複領域をレンジ方向に区分化する重複領域区分化手段と、
   上記重複領域区分化手段によりアジマス方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、アジマス方向の輝度平均を算出して、隣接しているサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出するとともに、上記重複領域区分化手段によりレンジ方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、レンジ方向の輝度平均を算出して、隣接しているサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出する輝度平均比算出手段と、
   上記重複領域区分化手段によりアジマス方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、上記輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比から、当該部分領域の輝度むらを推定するとともに、上記重複領域区分化手段によりレンジ方向に区分化された重複領域の部分領域毎に、上記輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比から、当該部分領域の輝度むらを推定する輝度むら推定手段と、
   上記輝度むら推定手段により推定された各部分領域の輝度むらからサブイメージ全体の輝度むらを算出し、その算出結果にしたがって上記サブイメージの輝度を補正する輝度補正手段と
   を備えたレーダ画像処理装置。
4. 重複領域区分化手段により区分化された重複領域の各部分領域の中から、輝度が所定の閾値より大きい部分領域を有効な部分領域として選択する部分領域選択手段を備え、
   輝度平均比算出手段は、上記部分領域選択手段により選択された有効な部分領域毎に輝度平均を算出して、隣のサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出し、
   輝度むら推定手段は、上記部分領域選択手段により選択された有効な部分領域毎に、上記輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比から、当該部分領域の輝度むらを推定することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のレーダ画像処理装置。
5. 雑音が支配的なエリアを示す地理空間情報を参照して、重複領域区分化手段により区分化された重複領域の各部分領域の中から、雑音が支配的ではない部分領域を有効な部分領域として選択する部分領域選択手段を備え、
   輝度平均比算出手段は、上記部分領域選択手段により選択された有効な部分領域毎に輝度平均を算出して、隣のサブイメージとの間で上記輝度平均の比を算出し、
   輝度むら推定手段は、上記部分領域選択手段により選択された有効な部分領域毎に、上記輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比から、当該部分領域の輝度むらを推定することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のレーダ画像処理装置。
6. 輝度むら推定手段は、重複領域区分化手段により区分化された重複領域の部分領域毎に、輝度平均比算出手段により算出された輝度平均の比を複数のサブイメージの間で平均化し、平均比後の比から、当該部分領域の輝度むらを推定することを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載のレーダ画像処理装置。
7. 輝度補正手段による輝度補正後の各サブイメージを結合して、観測対象エリア全体のレーダ画像を生成するサブイメージ結合手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項記載のレーダ画像処理装置。

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