JP3206584B2 - 画像データ処理方法及び装置 - Google Patents
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- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、レーダやソーナー
装置等で所得した二次元画像データから所定の大きさの
目標物体を抽出する画像データ処理方法及び装置に関
し、特に、Ｓ／Ｎの悪いデータや背景ノイズが多いデー
タからも確実に所定の大きさの目標物体を抽出できる新
規な画像データ処理方法及び装置に関する。以下、水中
に音波を放射し、目標物体からの反射音を受信し、その
受信データから画像表示／目標物体の抽出を行うソーナ
ー画像処理装置を例に取り、従来技術を含めて説明して
ゆく。
装置等で所得した二次元画像データから所定の大きさの
目標物体を抽出する画像データ処理方法及び装置に関
し、特に、Ｓ／Ｎの悪いデータや背景ノイズが多いデー
タからも確実に所定の大きさの目標物体を抽出できる新
規な画像データ処理方法及び装置に関する。以下、水中
に音波を放射し、目標物体からの反射音を受信し、その
受信データから画像表示／目標物体の抽出を行うソーナ
ー画像処理装置を例に取り、従来技術を含めて説明して
ゆく。
【０００２】
【従来の技術】従来、ソーナー画像処理装置において、
例えば、ソーナー表示画面を利用して、残響中に目標物
体が存在する水中音響画像から残響画像を除去し目標物
体を抽出する場合、表示画面の画質改善の画像処理手法
として、実開昭５８−１１０８６９号及び特開平１−２
０１１８２号公報に示されているしきい値処理が一般的
に用いられてきた。この従来のしきい値処理は、図1１
に示す通り、ソーナーで受信した受信信号レベルに対し
て、あるレベル（しきい値）を越えているか越えていな
いかを判定し、しきい値を越えている受信信号のみをソ
ーナー表示画面に表示する画像処理方式である。
例えば、ソーナー表示画面を利用して、残響中に目標物
体が存在する水中音響画像から残響画像を除去し目標物
体を抽出する場合、表示画面の画質改善の画像処理手法
として、実開昭５８−１１０８６９号及び特開平１−２
０１１８２号公報に示されているしきい値処理が一般的
に用いられてきた。この従来のしきい値処理は、図1１
に示す通り、ソーナーで受信した受信信号レベルに対し
て、あるレベル（しきい値）を越えているか越えていな
いかを判定し、しきい値を越えている受信信号のみをソ
ーナー表示画面に表示する画像処理方式である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前述の従来技術の第１
の問題点は、この従来のしきい値処理では、オペレータ
がソーナー表示画面を見ながら手動でしきい値を調整す
る必要があったことである。特に、背景ノイズ（または
残響）レベルと目標物体からのエコーレベル（目標物体
からの反射音）との差が非常に小さい場合（Ｓ／Ｎ（エ
コーレベルとノイズレベルの比）またはＳ／Ｒ（エコー
レベルと残響レベルの比）が低い場合）、背景ノイズ中
に存在する目標物体画像を抽出するために、オペレータ
は図１２に示すように非常に狭い範囲にしきい値を調整
する必要があり、その操作には熟練を要した。この理由
は、しきい値処理がオペレータ操作に依存した処理方式
であるからである。
の問題点は、この従来のしきい値処理では、オペレータ
がソーナー表示画面を見ながら手動でしきい値を調整す
る必要があったことである。特に、背景ノイズ（または
残響）レベルと目標物体からのエコーレベル（目標物体
からの反射音）との差が非常に小さい場合（Ｓ／Ｎ（エ
コーレベルとノイズレベルの比）またはＳ／Ｒ（エコー
レベルと残響レベルの比）が低い場合）、背景ノイズ中
に存在する目標物体画像を抽出するために、オペレータ
は図１２に示すように非常に狭い範囲にしきい値を調整
する必要があり、その操作には熟練を要した。この理由
は、しきい値処理がオペレータ操作に依存した処理方式
であるからである。
【０００４】第２の問題点は、しきい値処理では図１３
に示したような距離軸方向に対して全体的な受信レベル
が変化しているソーナー表示画面においては、例えば図
中の目標Ｔ１を抽出するために、しきい値をＴＨ１に調
整すると、目標Ｔ２の画像が落とされてしまう。また、
ソーナーの送信音が海底から反射することで発生する海
底残響等の影響により、方位方向に対しても一枚のソー
ナー表示画面の中で、受信方位によって受信レベルの分
布状態が変化する場合がある。その様な場合において、
一つのしきい値で画像表示レベルを切った場合、必要な
情報が落とされてしまう危険がある。この理由は、しき
い値処理が一枚のソーナー表示画面において、一つのし
きい値で画像を落としてしまうからである。したがっ
て、本発明第一の目的は、背景ノイズや残響中に存在す
る目標物体の画像をオペレータがしきい値調整を行うこ
となく、抽出することができる画像データ処理方法及び
装置を提供することである。本発明の第二の目的は、一
枚の画像中で受信レベルの分布状態が変化している画面
（海底残響中で目標物体を捕らえたソーナー画像等）に
おいても、複数存在する目標物体を失探することなく全
て検出することができる画像データ処理方法及び装置を
提供することである。
に示したような距離軸方向に対して全体的な受信レベル
が変化しているソーナー表示画面においては、例えば図
中の目標Ｔ１を抽出するために、しきい値をＴＨ１に調
整すると、目標Ｔ２の画像が落とされてしまう。また、
ソーナーの送信音が海底から反射することで発生する海
底残響等の影響により、方位方向に対しても一枚のソー
ナー表示画面の中で、受信方位によって受信レベルの分
布状態が変化する場合がある。その様な場合において、
一つのしきい値で画像表示レベルを切った場合、必要な
情報が落とされてしまう危険がある。この理由は、しき
い値処理が一枚のソーナー表示画面において、一つのし
きい値で画像を落としてしまうからである。したがっ
て、本発明第一の目的は、背景ノイズや残響中に存在す
る目標物体の画像をオペレータがしきい値調整を行うこ
となく、抽出することができる画像データ処理方法及び
装置を提供することである。本発明の第二の目的は、一
枚の画像中で受信レベルの分布状態が変化している画面
（海底残響中で目標物体を捕らえたソーナー画像等）に
おいても、複数存在する目標物体を失探することなく全
て検出することができる画像データ処理方法及び装置を
提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の画像データ処理
方法及び装置は、取得された二次元画像データを受け
て、横方向画像サイズフィルタリング手段（図１、１０
０）、縦方向画像サイズフィルタリング手段（図１、２
００）及び画像重畳処理（図１、３００）を有すること
を特徴とする。尚、本明細書においては、横方向をＸ方
向、縦方向をＹ方向としている。
方法及び装置は、取得された二次元画像データを受け
て、横方向画像サイズフィルタリング手段（図１、１０
０）、縦方向画像サイズフィルタリング手段（図１、２
００）及び画像重畳処理（図１、３００）を有すること
を特徴とする。尚、本明細書においては、横方向をＸ方
向、縦方向をＹ方向としている。
【０００６】より具体的には、横方向画像サイズフィル
タリング手段（図１、１００）において、所望の横方向
画素数以下の画像に対して、その画素値レベルを抑圧す
る。さらに、縦方向画像サイズフィルタリング手段（図
１、２００）において、所望の縦方向画素数以下の画像
に対して、その画素値レベルを抑圧する。横方向画像サ
イズフィルタリング手段及び、縦方向画像サイズフィル
タリング手段からそれぞれで出力される横方向フィルタ
リング結果（図１、７０）と縦方向フィルタリング結果
（図１、７１）を画像重畳処理（図１、３００）にて重
ね合わせ、最終フィルタリング出力（図１、８０）を取
得する。また、横方向画像サイズフィルタリング手段で
は、所望物体の横方向サイズに応じて出力される空間周
波数軸上の高調波成分を抽出する縦結合時高調波ビン抽
出処理（図１、１１３）を有する。さらに縦方向画像サ
イズフィルタリング手段では、所望物体の縦方向サイズ
に応じて出力される空間周波数軸上の高調波成分を抽出
する横結合時高調波ビン抽出処理（図１、 ２１３）を
有する。
タリング手段（図１、１００）において、所望の横方向
画素数以下の画像に対して、その画素値レベルを抑圧す
る。さらに、縦方向画像サイズフィルタリング手段（図
１、２００）において、所望の縦方向画素数以下の画像
に対して、その画素値レベルを抑圧する。横方向画像サ
イズフィルタリング手段及び、縦方向画像サイズフィル
タリング手段からそれぞれで出力される横方向フィルタ
リング結果（図１、７０）と縦方向フィルタリング結果
（図１、７１）を画像重畳処理（図１、３００）にて重
ね合わせ、最終フィルタリング出力（図１、８０）を取
得する。また、横方向画像サイズフィルタリング手段で
は、所望物体の横方向サイズに応じて出力される空間周
波数軸上の高調波成分を抽出する縦結合時高調波ビン抽
出処理（図１、１１３）を有する。さらに縦方向画像サ
イズフィルタリング手段では、所望物体の縦方向サイズ
に応じて出力される空間周波数軸上の高調波成分を抽出
する横結合時高調波ビン抽出処理（図１、 ２１３）を
有する。
【０００７】さらに、横方向画像サイズフィルタリング
手段及び縦方向画像サイズフィルタリング手段のにおい
て、背景レベルを抑圧し、所望サイズの画像レベルのみ
を補償する目標レベル補償処理（図１、５００及び５０
１）を有する。
手段及び縦方向画像サイズフィルタリング手段のにおい
て、背景レベルを抑圧し、所望サイズの画像レベルのみ
を補償する目標レベル補償処理（図１、５００及び５０
１）を有する。
【０００８】本発明の横方向画像サイズフィルタリング
手段は、所望の目標物体の横方向画素数よりも小さな画
像（例えば、残響画像や背景ノイズ画像）の画素値レベ
ルを抑圧する。この横方向画像サイズフィルタリング手
段を用いて領域走査することで、画像全体に渡って、横
方向にのびる所望サイズ以下の画像の画素値レベルが抑
圧される。
手段は、所望の目標物体の横方向画素数よりも小さな画
像（例えば、残響画像や背景ノイズ画像）の画素値レベ
ルを抑圧する。この横方向画像サイズフィルタリング手
段を用いて領域走査することで、画像全体に渡って、横
方向にのびる所望サイズ以下の画像の画素値レベルが抑
圧される。
【０００９】逆に、縦方向画像サイズフィルタリング手
段は、所望の目標物体の縦方向画素数よりも小さな画像
の画素値レベルを抑圧する。横方向画像サイズフィルタ
リング手段と同様に領域走査することで、画像全体に渡
って、縦方向にのびる所望サイズ以下の画像の画素値レ
ベルが抑圧される。つまり、横方向画像サイズフィルタ
リング手段と、縦方向画像サイズフィルタリング手段で
は、互いに逆方向の画像サイズに対してフィルタリング
効果を得る関係にある。
段は、所望の目標物体の縦方向画素数よりも小さな画像
の画素値レベルを抑圧する。横方向画像サイズフィルタ
リング手段と同様に領域走査することで、画像全体に渡
って、縦方向にのびる所望サイズ以下の画像の画素値レ
ベルが抑圧される。つまり、横方向画像サイズフィルタ
リング手段と、縦方向画像サイズフィルタリング手段で
は、互いに逆方向の画像サイズに対してフィルタリング
効果を得る関係にある。
【００１０】従って、横方向画像サイズフィルタリング
手段と縦方向画像サイズフィルタリング手段によってそ
れぞれ取得された横方向フィルタリング結果と縦方向フ
ィルタリング結果を相乗平均で重ね合わせることで、所
望の横方向画素数×縦方向画素数以下の画像（例えば、
残響画像や背景ノイズ画像）の画素値レベルを抑圧した
結果が得られる。
手段と縦方向画像サイズフィルタリング手段によってそ
れぞれ取得された横方向フィルタリング結果と縦方向フ
ィルタリング結果を相乗平均で重ね合わせることで、所
望の横方向画素数×縦方向画素数以下の画像（例えば、
残響画像や背景ノイズ画像）の画素値レベルを抑圧した
結果が得られる。
【００１１】また、縦方向画像サイズフィルタリング手
段と横方向画像サイズフィルタリング手段それぞれの処
理中に存在する目標レベル補償処理によって、領域内の
背景レベルは抑圧されるとともに、所望物体サイズ以上
の画素値レベルが補償される。
段と横方向画像サイズフィルタリング手段それぞれの処
理中に存在する目標レベル補償処理によって、領域内の
背景レベルは抑圧されるとともに、所望物体サイズ以上
の画素値レベルが補償される。
【００１２】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施
の形態例を示す図で、同図を参照すると、本発明の実施
の形態は、横方向画像サイズフィルタリング手段１０
０、縦方向画像サイズフィルタリング手段２００、及び
画像重畳処理３００を有する。
て図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施
の形態例を示す図で、同図を参照すると、本発明の実施
の形態は、横方向画像サイズフィルタリング手段１０
０、縦方向画像サイズフィルタリング手段２００、及び
画像重畳処理３００を有する。
【００１３】横方向画像サイズフィルタリング手段１０
０は、縦方向結合領域サイズ設定処理１１１、縦方向デ
ータ結合処理１１２、ＦＦＴ処理４００、縦結合時高調
波ビン抽出処理１１３、目標レベル補償処理５００、Ｉ
ＦＦＴ処理６００、フィルタリング画素値保存処理７０
０、横方向走査終了判定８００、縦方向走査終了判定９
００、重複画素データ抽出処理１０００を含む。
０は、縦方向結合領域サイズ設定処理１１１、縦方向デ
ータ結合処理１１２、ＦＦＴ処理４００、縦結合時高調
波ビン抽出処理１１３、目標レベル補償処理５００、Ｉ
ＦＦＴ処理６００、フィルタリング画素値保存処理７０
０、横方向走査終了判定８００、縦方向走査終了判定９
００、重複画素データ抽出処理１０００を含む。
【００１４】縦方向画像サイズフィルタリング手段２０
０は、横方向画像サイズフィルタリング手段に対して縦
結合領域サイズ設定処理１１１が横結合領域サイズ設定
処理２１１に、縦方向データ結合処理１１２が横方向デ
ータ結合処理２１２に、縦結合時高調波ビン抽出処理１
１３が横結合時高調波ビン抽出処理２１３にそれぞれ置
き換えられる他は、同様の処理で構成される。以下に詳
細に説明する。以下の説明において、検出すべき所定の
目標物体の大きさを縦ａ、横ｂの大きさ（画素数）に設
定したと仮定する。横方向画像サイズフィルタリング手
段１００では、まず縦結合領域サイズ設定処理１１１に
て、縦結合時領域サイズ１０（縦画素数Ａ１、横画素数
Ｂ１）を設定する。ここで、横画素数Ｂ１を所望の目標
物体画像の横方向画素数に相当する値に設定し（Ｂ１＝
ｂ）、縦画素数Ａ１を所望の目標物体画像の縦方向画素
数より大きい値に設定する（Ａ１＞ａ）。次に縦方向デ
ータ結合処理１１２にて領域の縦方向に画素データを順
次結合してゆき（詳細は後で説明）、縦方向結合データ
２０を得て、これをＦＦＴ処理４００に出力する。ＦＦ
Ｔ処理４００では縦方向結合データ２０をＦＦＴし、空
間周波数解析結果３０を縦結合時高調波ビン抽出処理１
１３に出力する。縦結合時高調波ビン抽出処理１１３で
は、縦画素数Ａ１横画素数Ｂ１の設定値に応じて式
（１）にて得られる高調波スペクトルビンに対して高調
波スペクトルビン以外の出力を０にした高調波抽出結果
４０を目標レベル補償処理５００に出力する。 基準周波数ビン番号＝（Ａ１×Ｂ１／２）／（Ｂ１／２） 高調波スペクトルビン＝基準周波数ビン番号×Ｎ + 基準周波数ビン 番号 ここで０≦Ｎ≦（（Ａ１×Ｂ１／基準周波数ビン番号）−２）の整数 --------- 式（１） また同時に、空間周波数解析結果３０の中で、直流成分
を示す０Ｈｚデータ４５（複素データ）を目標レベル補
償処理５００に出力する。目標レベル補償処理５００で
は、まず０Ｈｚスペクトルデータ４５を受けて直流成分
パワー５１を式（２）にて求める。次に直流成分パワー
５１から式（３）にて高調波レベル補正係数５２を求め
る。 直流成分パワー５１＝ＳＱＲＴ(ｒｅａｌ×ｒｅａｌ + ｉｍａｇ×ｉｍａ ｇ) --------- 式（２） 高調波レベル補正係数５２＝画像階調数／（画像階調数−直流成分パワー ５１） --------- 式（３） さらに高調波レベル補正係数５２を高調波抽出結果４０
に掛けた結果をレベル補正し、高調波抽出結果５０とし
てＩＦＦＴ処理６００に出力する。なお、式（３）にお
ける画像階調数とは、ソーナー画像の画素値レベルを示
す値であり、例えば画像階調数が１２８の場合、画素値
レベルは０〜１２７の整数値となる。
０は、横方向画像サイズフィルタリング手段に対して縦
結合領域サイズ設定処理１１１が横結合領域サイズ設定
処理２１１に、縦方向データ結合処理１１２が横方向デ
ータ結合処理２１２に、縦結合時高調波ビン抽出処理１
１３が横結合時高調波ビン抽出処理２１３にそれぞれ置
き換えられる他は、同様の処理で構成される。以下に詳
細に説明する。以下の説明において、検出すべき所定の
目標物体の大きさを縦ａ、横ｂの大きさ（画素数）に設
定したと仮定する。横方向画像サイズフィルタリング手
段１００では、まず縦結合領域サイズ設定処理１１１に
て、縦結合時領域サイズ１０（縦画素数Ａ１、横画素数
Ｂ１）を設定する。ここで、横画素数Ｂ１を所望の目標
物体画像の横方向画素数に相当する値に設定し（Ｂ１＝
ｂ）、縦画素数Ａ１を所望の目標物体画像の縦方向画素
数より大きい値に設定する（Ａ１＞ａ）。次に縦方向デ
ータ結合処理１１２にて領域の縦方向に画素データを順
次結合してゆき（詳細は後で説明）、縦方向結合データ
２０を得て、これをＦＦＴ処理４００に出力する。ＦＦ
Ｔ処理４００では縦方向結合データ２０をＦＦＴし、空
間周波数解析結果３０を縦結合時高調波ビン抽出処理１
１３に出力する。縦結合時高調波ビン抽出処理１１３で
は、縦画素数Ａ１横画素数Ｂ１の設定値に応じて式
（１）にて得られる高調波スペクトルビンに対して高調
波スペクトルビン以外の出力を０にした高調波抽出結果
４０を目標レベル補償処理５００に出力する。 基準周波数ビン番号＝（Ａ１×Ｂ１／２）／（Ｂ１／２） 高調波スペクトルビン＝基準周波数ビン番号×Ｎ + 基準周波数ビン 番号 ここで０≦Ｎ≦（（Ａ１×Ｂ１／基準周波数ビン番号）−２）の整数 --------- 式（１） また同時に、空間周波数解析結果３０の中で、直流成分
を示す０Ｈｚデータ４５（複素データ）を目標レベル補
償処理５００に出力する。目標レベル補償処理５００で
は、まず０Ｈｚスペクトルデータ４５を受けて直流成分
パワー５１を式（２）にて求める。次に直流成分パワー
５１から式（３）にて高調波レベル補正係数５２を求め
る。 直流成分パワー５１＝ＳＱＲＴ(ｒｅａｌ×ｒｅａｌ + ｉｍａｇ×ｉｍａ ｇ) --------- 式（２） 高調波レベル補正係数５２＝画像階調数／（画像階調数−直流成分パワー ５１） --------- 式（３） さらに高調波レベル補正係数５２を高調波抽出結果４０
に掛けた結果をレベル補正し、高調波抽出結果５０とし
てＩＦＦＴ処理６００に出力する。なお、式（３）にお
ける画像階調数とは、ソーナー画像の画素値レベルを示
す値であり、例えば画像階調数が１２８の場合、画素値
レベルは０〜１２７の整数値となる。
【００１５】ＩＦＦＴ処理６００では、レベル補正高調
波抽出結果５０をＩＦＦＴし、領域フィルタリング結果
６０をフィルタリング画素値保存処理７００に出力す
る。フィルタリング画素値保存処理７００では、この領
域の領域フィルタリング結果６０を、この領域が対応し
ている画像全体の画素番号記憶配列に順次記録する。
波抽出結果５０をＩＦＦＴし、領域フィルタリング結果
６０をフィルタリング画素値保存処理７００に出力す
る。フィルタリング画素値保存処理７００では、この領
域の領域フィルタリング結果６０を、この領域が対応し
ている画像全体の画素番号記憶配列に順次記録する。
【００１６】ここまでの一連の処理が終了した段階で、
横方向走査終了判定８００にて領域画像走査が画像全体
の横方向に対して全て走査し終わったかを判定する。終
了していなければ横方向に１画素シフトさせた領域で、
縦方向データ結合処理１１２以降の処理を繰り返す。終
了していれば、縦方向走査終了判定９００にて領域画像
走査が画像全体の縦方向に対して全て走査し終わったか
を判定する。終了していなければ、縦方向に１画素シフ
トさせた領域で、縦方向データ結合処理１１２以降の処
理を繰り返す。終了していれば、重複画素データ抽出処
理１０００に移る。ここで、画像全体に対して画面走査
する際、同じ画素点に対して数回処理が施されており、
その情報がフィルタリング画素値保存処理７００にて記
録されている。重複画素データ抽出処理１０００では、
フィルタリング画素値保存処理７００にて記録された各
画素毎の重複データの中から、各画素毎に最大値を検出
し横方向フィルタリング結果７０を画像重畳処理３００
に出力する。縦方向画像サイズフィルタリング手段２０
０は、横方向画像サイズフィルタリング手段とほぼ同様
の構成であるが、横方向画像サイズフィルタリング手段
とは逆方向（所望物体の縦方向画素数）に対してフィル
タリング効果を得るために、次の異なる構成を有する。
まず、横結合領域サイズ設定処理２１１にて、横結合時
領域サイズ２１（縦画素数Ａ２、横画素数Ｂ２）を設定
する。ここで領域サイズを設定する際、縦結合領域サイ
ズ設定処理１１とは逆に縦画素数Ａ２を所望の目標物体
画像の縦画素数に合わせて設定し（Ａ２＝ａ）、横画素
数Ｂ２を所望の目標物体画像の縦方向画素数より大きい
値に設定する（Ｂ２＞ｂ）。次に横方向データ結合処理
２１２にて、領域の横方向に画素データを結合し、横方
向結合データ２１としてＦＦＴ処理４０１に出力する。
以上示した通り、縦方向画像サイズフィルタリング手段
では、領域サイズを設定する際の設定方法と、領域内デ
ータの結合方向が逆方向である点がまず異なっている。
横方向走査終了判定８００にて領域画像走査が画像全体
の横方向に対して全て走査し終わったかを判定する。終
了していなければ横方向に１画素シフトさせた領域で、
縦方向データ結合処理１１２以降の処理を繰り返す。終
了していれば、縦方向走査終了判定９００にて領域画像
走査が画像全体の縦方向に対して全て走査し終わったか
を判定する。終了していなければ、縦方向に１画素シフ
トさせた領域で、縦方向データ結合処理１１２以降の処
理を繰り返す。終了していれば、重複画素データ抽出処
理１０００に移る。ここで、画像全体に対して画面走査
する際、同じ画素点に対して数回処理が施されており、
その情報がフィルタリング画素値保存処理７００にて記
録されている。重複画素データ抽出処理１０００では、
フィルタリング画素値保存処理７００にて記録された各
画素毎の重複データの中から、各画素毎に最大値を検出
し横方向フィルタリング結果７０を画像重畳処理３００
に出力する。縦方向画像サイズフィルタリング手段２０
０は、横方向画像サイズフィルタリング手段とほぼ同様
の構成であるが、横方向画像サイズフィルタリング手段
とは逆方向（所望物体の縦方向画素数）に対してフィル
タリング効果を得るために、次の異なる構成を有する。
まず、横結合領域サイズ設定処理２１１にて、横結合時
領域サイズ２１（縦画素数Ａ２、横画素数Ｂ２）を設定
する。ここで領域サイズを設定する際、縦結合領域サイ
ズ設定処理１１とは逆に縦画素数Ａ２を所望の目標物体
画像の縦画素数に合わせて設定し（Ａ２＝ａ）、横画素
数Ｂ２を所望の目標物体画像の縦方向画素数より大きい
値に設定する（Ｂ２＞ｂ）。次に横方向データ結合処理
２１２にて、領域の横方向に画素データを結合し、横方
向結合データ２１としてＦＦＴ処理４０１に出力する。
以上示した通り、縦方向画像サイズフィルタリング手段
では、領域サイズを設定する際の設定方法と、領域内デ
ータの結合方向が逆方向である点がまず異なっている。
【００１７】さらに、横方向高調波ビン抽出処理２１３
では、横結合領域設定処理で設定された縦画素数Ａ２横
画素数Ｂ２の設定値に応じて、式（４）で示される高調
波スペクトルビンに対して高調波スペクトルビン以外の
出力を０にした高調波抽出結果４１を目標レベル補償処
理５０１に出力する。 基準周波数ビン番号＝（Ａ２×Ｂ２／２）／（Ａ２／２） 高調波スペクトルビン＝基準周波数ビン番号×Ｎ + 基準周波数ビ ン番号 ここで０≦Ｎ≦（（Ａ２×Ｂ２／基準周波数ビン番号）−２）の整 数） --------- 式（４） 式（４）は、横方向画像フィルタリング手段における式
（１）と比較すると、分母が異なる。以上示した通り、
縦方向画像フィルタリング手段は、横方向画像フィルタ
リング手段と比較して、領域サイズの設定方法、領域内
データの結合方向、空間周波数解析結果から高調波ビン
を抽出する方法が異なっている。縦方向画像フィルタリ
ング手段は、最終的に縦方向フィルタリング結果７１を
画像重畳処理３００に出力する。
では、横結合領域設定処理で設定された縦画素数Ａ２横
画素数Ｂ２の設定値に応じて、式（４）で示される高調
波スペクトルビンに対して高調波スペクトルビン以外の
出力を０にした高調波抽出結果４１を目標レベル補償処
理５０１に出力する。 基準周波数ビン番号＝（Ａ２×Ｂ２／２）／（Ａ２／２） 高調波スペクトルビン＝基準周波数ビン番号×Ｎ + 基準周波数ビ ン番号 ここで０≦Ｎ≦（（Ａ２×Ｂ２／基準周波数ビン番号）−２）の整 数） --------- 式（４） 式（４）は、横方向画像フィルタリング手段における式
（１）と比較すると、分母が異なる。以上示した通り、
縦方向画像フィルタリング手段は、横方向画像フィルタ
リング手段と比較して、領域サイズの設定方法、領域内
データの結合方向、空間周波数解析結果から高調波ビン
を抽出する方法が異なっている。縦方向画像フィルタリ
ング手段は、最終的に縦方向フィルタリング結果７１を
画像重畳処理３００に出力する。
【００１８】これまでの処理で縦方向フィルタリング結
果７０と横方向フィルタリング結果７１を得た。この２
つのフィルタリング画像を画像重畳処理３００で重ね合
わせる。画像重畳処理３００では、縦方向フィルタリン
グ結果７０と横方向フィルタリング結果７１の各対応す
る画素毎に、式（５）に示した相乗平均をとり、最終フ
ィルタリング出力８０を求める。 最終フィルタリング出力(ｘ,ｙ)８０ ＝ＳＱＲＴ(縦方向フィルタリング結果(ｘ,ｙ)７０ × 横方向フィルタリング結果(ｘ,ｙ)７１) --------- 式（５） ここで、ｘ,ｙは処理対象画像の以下の画素番号を示
す。 ｘ：横軸方向の画素番号 ｙ：縦軸方向の画素番号 次に、図面を参照して本発明の実施の動作について詳細
に説明する。まず、図１で横方向画面サイズフィルタリ
ング手段（図１、１００）について詳細に説明する。縦
結合領域サイズ設定処理（図１、１１１）で縦結合時領
域サイズ（図１、１０）を設定する。次に、縦方向デー
タ結合処理（図１、１１２）にて、領域内の画素値デー
タを縦方向に結合し、縦方向結合データ（図１、２０）
として、ＦＦＴ処理（図１、４００）に出力する。ここ
で、縦方向データ結合処理（図１、１１２）について、
図２（ａ）、（ｂ）を用いて詳細に説明する。図２
（ａ）では対象とする目標物体サイズ（ａ、ｂ）が、縦
軸方向に４画素、横軸方向に８画素のサイズである場合
を例に取って説明している。まず、縦結合領域サイズ設
定処理（図１、１１１）で縦結合時領域サイズ（図１、
１０）を目標物体の横軸方向サイズに合わせて横軸８画
素、また縦軸方向は目標物体の縦軸サイズ（４画素）よ
り大きな数値として８画素に設定している（Ａ１＝８、
Ｂ１＝８）。なお、後にＦＦＴ処理を用いるため、領域
内の総画素数が２階乗であることが望ましい。また、図
２（ａ）では画素値レベルを各画素毎に０〜１２７の階
調値で示している。この場合１２７の数値を与えられて
いる画素が目標物体画像である。縦方向データ結合処理
においては、このデータを画素番号（縦＝０,横＝０)か
ら（７,０）まで結合し、次に（０,１）から（７,１）
まで結合し、以降順次（７,７）まで結合する。結合し
た結果を横軸画素数、縦軸階調値としてグラフに示す
と、図２（ｂ）のグラフの様に目標物体画像が矩形波と
して表現されることになる。従って、所望の目標物体が
領域内に存在する場合、この縦軸方向に結合したデータ
を周波数解析すると、目標物体画像は、空間周波数軸上
では所定の高調波成分として捕らえることができる。従
って、この後のＦＦＴ処理結果においてこの高調波に着
目すれば、目標物体を抽出できることが解る。
果７０と横方向フィルタリング結果７１を得た。この２
つのフィルタリング画像を画像重畳処理３００で重ね合
わせる。画像重畳処理３００では、縦方向フィルタリン
グ結果７０と横方向フィルタリング結果７１の各対応す
る画素毎に、式（５）に示した相乗平均をとり、最終フ
ィルタリング出力８０を求める。 最終フィルタリング出力(ｘ,ｙ)８０ ＝ＳＱＲＴ(縦方向フィルタリング結果(ｘ,ｙ)７０ × 横方向フィルタリング結果(ｘ,ｙ)７１) --------- 式（５） ここで、ｘ,ｙは処理対象画像の以下の画素番号を示
す。 ｘ：横軸方向の画素番号 ｙ：縦軸方向の画素番号 次に、図面を参照して本発明の実施の動作について詳細
に説明する。まず、図１で横方向画面サイズフィルタリ
ング手段（図１、１００）について詳細に説明する。縦
結合領域サイズ設定処理（図１、１１１）で縦結合時領
域サイズ（図１、１０）を設定する。次に、縦方向デー
タ結合処理（図１、１１２）にて、領域内の画素値デー
タを縦方向に結合し、縦方向結合データ（図１、２０）
として、ＦＦＴ処理（図１、４００）に出力する。ここ
で、縦方向データ結合処理（図１、１１２）について、
図２（ａ）、（ｂ）を用いて詳細に説明する。図２
（ａ）では対象とする目標物体サイズ（ａ、ｂ）が、縦
軸方向に４画素、横軸方向に８画素のサイズである場合
を例に取って説明している。まず、縦結合領域サイズ設
定処理（図１、１１１）で縦結合時領域サイズ（図１、
１０）を目標物体の横軸方向サイズに合わせて横軸８画
素、また縦軸方向は目標物体の縦軸サイズ（４画素）よ
り大きな数値として８画素に設定している（Ａ１＝８、
Ｂ１＝８）。なお、後にＦＦＴ処理を用いるため、領域
内の総画素数が２階乗であることが望ましい。また、図
２（ａ）では画素値レベルを各画素毎に０〜１２７の階
調値で示している。この場合１２７の数値を与えられて
いる画素が目標物体画像である。縦方向データ結合処理
においては、このデータを画素番号（縦＝０,横＝０)か
ら（７,０）まで結合し、次に（０,１）から（７,１）
まで結合し、以降順次（７,７）まで結合する。結合し
た結果を横軸画素数、縦軸階調値としてグラフに示す
と、図２（ｂ）のグラフの様に目標物体画像が矩形波と
して表現されることになる。従って、所望の目標物体が
領域内に存在する場合、この縦軸方向に結合したデータ
を周波数解析すると、目標物体画像は、空間周波数軸上
では所定の高調波成分として捕らえることができる。従
って、この後のＦＦＴ処理結果においてこの高調波に着
目すれば、目標物体を抽出できることが解る。
【００１９】次に、ＦＦＴ処理（図１、４００）では、
縦方向結合データを周波数解析し、画素軸上のデータを
空間周波数ビン軸に変換し、空間周波数解析結果３０を
縦軸高調波ビン抽出処理（図１、１１３）に出力する。
縦軸高調波ビン抽出処理では、まず高調波スペクトルビ
ンの計算を行う。本実施例の場合、高調波の基準周波数
ビン番号は（領域縦画素数８×領域横画素数８／２）／
（領域横画素数８／２）＝８であり、順次８、１６、２
４、３２さらに折り返し周波数成分である３６、４８、
５６までの空間周波数ビン出力が高調波出力ビンであ
る。従って、縦軸高調波ビン抽出処理では、これらのビ
ン出力以外のレベルを全て０とした高調波抽出結果（図
１、４０）を目標レベル補償処理（図１、５００）に出
力する。また、同時に縦軸高調波ビン抽出処理では、空
間周波数軸上の直流成分（０Ｈｚ）に相当するビン番号
０の出力から、０Ｈｚスペクトルレベル（図１、４５）
下式にて求め、目標レベル補償処理（図１、５００）に
出力する。目標レベル補償処理では、これら０Ｈｚスペ
クトルレベルと、高調波抽出結果から目標画像レベルを
補償するための処理を行いその結果をレベル補正高調波
抽出結果５０としてＩＦＦＴ処理（図１、６００）に出
力する。
縦方向結合データを周波数解析し、画素軸上のデータを
空間周波数ビン軸に変換し、空間周波数解析結果３０を
縦軸高調波ビン抽出処理（図１、１１３）に出力する。
縦軸高調波ビン抽出処理では、まず高調波スペクトルビ
ンの計算を行う。本実施例の場合、高調波の基準周波数
ビン番号は（領域縦画素数８×領域横画素数８／２）／
（領域横画素数８／２）＝８であり、順次８、１６、２
４、３２さらに折り返し周波数成分である３６、４８、
５６までの空間周波数ビン出力が高調波出力ビンであ
る。従って、縦軸高調波ビン抽出処理では、これらのビ
ン出力以外のレベルを全て０とした高調波抽出結果（図
１、４０）を目標レベル補償処理（図１、５００）に出
力する。また、同時に縦軸高調波ビン抽出処理では、空
間周波数軸上の直流成分（０Ｈｚ）に相当するビン番号
０の出力から、０Ｈｚスペクトルレベル（図１、４５）
下式にて求め、目標レベル補償処理（図１、５００）に
出力する。目標レベル補償処理では、これら０Ｈｚスペ
クトルレベルと、高調波抽出結果から目標画像レベルを
補償するための処理を行いその結果をレベル補正高調波
抽出結果５０としてＩＦＦＴ処理（図１、６００）に出
力する。
【００２０】 ０Ｈｚスペクトルレベル ＝ SQRT(real*real + imag*imag) ここで、real,imagは、０ＨｚのＦＦＴ複素出力を示す。
【００２１】 --------- 式（６） ここで目標レベル補償処理について図３（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）を参照して詳細に説明する。図３（ａ）
では階調値が０〜Ｃの数値である画像において、階調値
α付近を中心にランダムに振れている背景ノイズレベル
中に階調値βの目標物体が存在する場合を想定してい
る。この場合、目標レベル補償処理に与えられる０Ｈｚ
スペクトルレベルは、背景ノイズレベルの平均値αにほ
ぼ等しい数値である。つまり、空間周波数解析結果の
内、直流成分のスペクトルレベルは、その画像中の背景
レベルにほぼ等しい値を与えるものである。そこで、高
調波レベル補正係数（図１、５２）を次式にて求めて、
この値を高調波抽出結果に掛けた結果をレベル補正高調
波抽出結果５０として出力する。
（ｂ）、（ｃ）を参照して詳細に説明する。図３（ａ）
では階調値が０〜Ｃの数値である画像において、階調値
α付近を中心にランダムに振れている背景ノイズレベル
中に階調値βの目標物体が存在する場合を想定してい
る。この場合、目標レベル補償処理に与えられる０Ｈｚ
スペクトルレベルは、背景ノイズレベルの平均値αにほ
ぼ等しい数値である。つまり、空間周波数解析結果の
内、直流成分のスペクトルレベルは、その画像中の背景
レベルにほぼ等しい値を与えるものである。そこで、高
調波レベル補正係数（図１、５２）を次式にて求めて、
この値を高調波抽出結果に掛けた結果をレベル補正高調
波抽出結果５０として出力する。
【００２２】 高調波レベル補正係数 ＝ Ｃ ／（Ｃ−（０Ｈｚスペクトルレベル） ） --------- 式（７） ここで、Ｃは画像の階調数を示し、例えば１２８階調の
画像であれば、階調値は０〜１２７の整数値となり、こ
の場合Ｃは１２７を与える。ここでもしも目標レベル補
償処理を実施しないで直接高調波抽出結果をＩＦＦＴに
出力し、空間周波数軸上データから画素軸上データに戻
した場合、図３（ｂ）に示すように、背景レベルの減衰
量に応じて、目標物体画像レベルも減衰してしまう。こ
れは、ＩＦＦＴに高調波成分のみを与えて、直流成分を
与えないことで、背景レベルは除去されるが、目標レベ
ルも直流成分が除去される分だけ減衰してしまうことを
意味している。そこで、目標レベル補償処理は、高調波
成分に背景レベルに相当する直流成分を係数として高調
波抽出結果に掛けることによって、図３（ｃ）に示す通
り画素軸上データに戻した時、背景レベルのみ除去され
目標物体レベルが保存されるようにしている。次に、レ
ベル補正高調波抽出結果５０をＩＦＦＴ処理で空間周波
数軸上から画素軸上のデータに戻し、領域フィルタリン
グ結果（図１、６０）としてフィルタリング画素値保存
処理（図１、７００）に出力する。レベル補正高調波抽
出結果５０をＩＦＦＴ処理することにより、高調波成分
として表現された目標物体画像が再現され、背景ノイズ
等の高調波成分に含まれない画像成分は、そのレベルが
抑圧されるという効果を有する。次にフィルタリング画
素値保存処理では、領域画像内のデータである領域フィ
ルタリング結果を全体画像の画素番号配列データに順次
記録してゆく。ここまでの処理が終了した段階で、横方
向走査終了判定（図１、８００）にて領域画像走査が全
体画像の横方向に対して全て走査し終わったかを判定す
る。ここで、横方向走査終了判定（図１、８００）につ
いて図４を参照して詳細に動作を説明する。図４では、
全体画像の横方向画素数が４０で、領域の横方向画素数
が４であるため、横方向には、（４０−４＋１）回ルー
プすることになる。横方向へのループが終了していなけ
れば、全体画像の横軸方向に１画素シフトさせた領域
（図４、Ｑ→Ｑ’ で示す領域）に移り、縦方向データ
結合処理（図１、１１２）以降の処理を繰り返す。横方
向へのループが終了していれば、縦方向走査終了判定
（図１、９００）にて、領域画像走査が全体画像の縦方
向に対して全て走査し終わったかを判定する。次に、縦
方向走査終了判定（図１、９００）について図４を参照
して詳細に動作を説明する。図４では、全体画像の縦方
向画素数が１６０で、領域の縦方向画素数が４であるた
め、横方向には、（１６０−４＋１）回ループすること
になる。縦方向へのループが終了していなければ、横軸
方向は０番画素に戻ると共に縦軸方向に１画素シフトさ
せた領域（図４、Ｒ→Ｒ’で示す領域）に写り、縦方向
データ結合処理（図１、１１２）以降の処理を繰り返
す。縦方向へのループが終了していれば、重複画素デー
タ抽出処理（図１、１０００）に移る。ここで、縦方向
へのループが終了しているということは、図４中のＳの
位置に領域が位置している状態であり、全体画像に対す
る領域画像走査が終了したこと意味している。全体画像
に対して領域画面走査を行う際、同じ画素点に対して複
数回処理が行われており、その情報がフィルタリング画
素値保存処理で記録されている。重複画素データ抽出処
理では、フィルタリング画素値保存処理で記録された各
画素毎の重複データの中から、各画素毎に最大値を検出
し、横方向フィルタリング結果（図１、７０）として画
像重畳処理（図１、３００）に出力する。
画像であれば、階調値は０〜１２７の整数値となり、こ
の場合Ｃは１２７を与える。ここでもしも目標レベル補
償処理を実施しないで直接高調波抽出結果をＩＦＦＴに
出力し、空間周波数軸上データから画素軸上データに戻
した場合、図３（ｂ）に示すように、背景レベルの減衰
量に応じて、目標物体画像レベルも減衰してしまう。こ
れは、ＩＦＦＴに高調波成分のみを与えて、直流成分を
与えないことで、背景レベルは除去されるが、目標レベ
ルも直流成分が除去される分だけ減衰してしまうことを
意味している。そこで、目標レベル補償処理は、高調波
成分に背景レベルに相当する直流成分を係数として高調
波抽出結果に掛けることによって、図３（ｃ）に示す通
り画素軸上データに戻した時、背景レベルのみ除去され
目標物体レベルが保存されるようにしている。次に、レ
ベル補正高調波抽出結果５０をＩＦＦＴ処理で空間周波
数軸上から画素軸上のデータに戻し、領域フィルタリン
グ結果（図１、６０）としてフィルタリング画素値保存
処理（図１、７００）に出力する。レベル補正高調波抽
出結果５０をＩＦＦＴ処理することにより、高調波成分
として表現された目標物体画像が再現され、背景ノイズ
等の高調波成分に含まれない画像成分は、そのレベルが
抑圧されるという効果を有する。次にフィルタリング画
素値保存処理では、領域画像内のデータである領域フィ
ルタリング結果を全体画像の画素番号配列データに順次
記録してゆく。ここまでの処理が終了した段階で、横方
向走査終了判定（図１、８００）にて領域画像走査が全
体画像の横方向に対して全て走査し終わったかを判定す
る。ここで、横方向走査終了判定（図１、８００）につ
いて図４を参照して詳細に動作を説明する。図４では、
全体画像の横方向画素数が４０で、領域の横方向画素数
が４であるため、横方向には、（４０−４＋１）回ルー
プすることになる。横方向へのループが終了していなけ
れば、全体画像の横軸方向に１画素シフトさせた領域
（図４、Ｑ→Ｑ’ で示す領域）に移り、縦方向データ
結合処理（図１、１１２）以降の処理を繰り返す。横方
向へのループが終了していれば、縦方向走査終了判定
（図１、９００）にて、領域画像走査が全体画像の縦方
向に対して全て走査し終わったかを判定する。次に、縦
方向走査終了判定（図１、９００）について図４を参照
して詳細に動作を説明する。図４では、全体画像の縦方
向画素数が１６０で、領域の縦方向画素数が４であるた
め、横方向には、（１６０−４＋１）回ループすること
になる。縦方向へのループが終了していなければ、横軸
方向は０番画素に戻ると共に縦軸方向に１画素シフトさ
せた領域（図４、Ｒ→Ｒ’で示す領域）に写り、縦方向
データ結合処理（図１、１１２）以降の処理を繰り返
す。縦方向へのループが終了していれば、重複画素デー
タ抽出処理（図１、１０００）に移る。ここで、縦方向
へのループが終了しているということは、図４中のＳの
位置に領域が位置している状態であり、全体画像に対す
る領域画像走査が終了したこと意味している。全体画像
に対して領域画面走査を行う際、同じ画素点に対して複
数回処理が行われており、その情報がフィルタリング画
素値保存処理で記録されている。重複画素データ抽出処
理では、フィルタリング画素値保存処理で記録された各
画素毎の重複データの中から、各画素毎に最大値を検出
し、横方向フィルタリング結果（図１、７０）として画
像重畳処理（図１、３００）に出力する。
【００２３】次に、縦方向画面サイズフィルタリング手
段（図１、２００）について横方向サイズフィルタリン
グ手段との違いに着目してその動作を詳細に説明する。
まず、横結合領域サイズ設定処理（図１、２１１）で横
結合領域サイズ（図１、１１）を設定する。ここで図５
（ａ）に示す通り、縦結合領域サイズ設定処理時とは逆
に、目標物体画像の縦方向画像サイズ４画素に合わせて
領域の縦画素数を４に設定する。さらに、領域の横方向
画素数は、目標物体画像の横方向画素数８よりも大きな
値として１６を設定する（Ａ２＝４、Ｂ２＝１６）。次
に、横方向データ結合処理（図１、２１２）にて、領域
内の画素値データを横方向に結合し、横方向結合データ
（図１、２１）として、ＦＦＴ処理（図１、４０１）に
出力する。つまり、横方向データ結合処理（図１、２１
２）では、図５（ａ）に示す通り、縦方向データ結合処
理（図１、１１２）とは逆方向（横方向）に画素データ
を結合する点が異なる。
段（図１、２００）について横方向サイズフィルタリン
グ手段との違いに着目してその動作を詳細に説明する。
まず、横結合領域サイズ設定処理（図１、２１１）で横
結合領域サイズ（図１、１１）を設定する。ここで図５
（ａ）に示す通り、縦結合領域サイズ設定処理時とは逆
に、目標物体画像の縦方向画像サイズ４画素に合わせて
領域の縦画素数を４に設定する。さらに、領域の横方向
画素数は、目標物体画像の横方向画素数８よりも大きな
値として１６を設定する（Ａ２＝４、Ｂ２＝１６）。次
に、横方向データ結合処理（図１、２１２）にて、領域
内の画素値データを横方向に結合し、横方向結合データ
（図１、２１）として、ＦＦＴ処理（図１、４０１）に
出力する。つまり、横方向データ結合処理（図１、２１
２）では、図５（ａ）に示す通り、縦方向データ結合処
理（図１、１１２）とは逆方向（横方向）に画素データ
を結合する点が異なる。
【００２４】ここで、横方向データ結合処理（図１、２
１２）について、図５を用いて詳細に説明する。図５
（ａ）では横結合領域サイズが縦画素４、横画素１６に
設定されている。画素番号（縦＝０,横＝０）から（０,
１５）まで結合し、次に（１,０）から（１,１５）まで
結合し、以降順次（３,１５）まで結合する。結合した
結果を横軸画素数、縦軸階調値としてグラフに示すと、
図５（ｂ）のグラフの様に目標物体画像が矩形波として
表現されることになる。但し、図２（ｂ）と図５（ｂ）
とを比較すると、周波数が異なることがわかる。このた
め、縦方向画像サイズフィルタリング手段における横結
合時高調波ビン抽出処理（図１、２１３）は、縦結合高
調波ビン抽出処理（図１、１１３）における式とは異な
り式（４）に基づく次の計算となる。本実施例の場合、
高調波の基準周波数ビン番号は（領域縦画素数４×領域
横画素数１６／２）／（領域横画素数１６／２）＝４で
あり、順次４、８、１２、１６、２０、２４、２８、３
２さらに折り返し周波数成分である３６、４０、４４、
４８、５２、５６、６０となり、先に示した縦結合時高
調波ビン抽出の実施例よりも基準周波数が低くなってい
ることがわかる。以上説明したように、縦方向画像サイ
ズフィルタリング手段では、縦方向の画像サイズに着目
したフィルタリングを行い、縦方向フィルタリング結果
７１を画像重畳処理３００に出力する。
１２）について、図５を用いて詳細に説明する。図５
（ａ）では横結合領域サイズが縦画素４、横画素１６に
設定されている。画素番号（縦＝０,横＝０）から（０,
１５）まで結合し、次に（１,０）から（１,１５）まで
結合し、以降順次（３,１５）まで結合する。結合した
結果を横軸画素数、縦軸階調値としてグラフに示すと、
図５（ｂ）のグラフの様に目標物体画像が矩形波として
表現されることになる。但し、図２（ｂ）と図５（ｂ）
とを比較すると、周波数が異なることがわかる。このた
め、縦方向画像サイズフィルタリング手段における横結
合時高調波ビン抽出処理（図１、２１３）は、縦結合高
調波ビン抽出処理（図１、１１３）における式とは異な
り式（４）に基づく次の計算となる。本実施例の場合、
高調波の基準周波数ビン番号は（領域縦画素数４×領域
横画素数１６／２）／（領域横画素数１６／２）＝４で
あり、順次４、８、１２、１６、２０、２４、２８、３
２さらに折り返し周波数成分である３６、４０、４４、
４８、５２、５６、６０となり、先に示した縦結合時高
調波ビン抽出の実施例よりも基準周波数が低くなってい
ることがわかる。以上説明したように、縦方向画像サイ
ズフィルタリング手段では、縦方向の画像サイズに着目
したフィルタリングを行い、縦方向フィルタリング結果
７１を画像重畳処理３００に出力する。
【００２５】ここで、画像重畳処理について図６を参照
しながら詳細に動作を説明する。図６には、縦軸４０画
素、横軸４０画素のソーナ画像に対して、縦方向画像サ
イズフィルタリング手段及び横方向画像サイズフィルタ
リング手段を実施し、それぞれ縦方向フィルタリング結
果及び横方向フィルタリング結果を取得している。画像
重畳処理では、これら２つの画像の対応する各画素、例
えば、図６中の画素（ｘ,ｙ）について、横方向フィル
タリング結果と縦方向フィルタリング結果の画素値レベ
ル（図６、ｐ及びｑ）の相乗平均（ＳＱＲＴ（ｐ×
ｑ））を求めて図６中の画素（ｘ,ｙ）の最終フィルタ
リング画素値レベルを求める。これを対応する全画素に
ついて実施することで、最終フィルタリング画像が取得
される。特に本処理では、縦方向フィルタリング結果と
横方向フィルタリング結果を相乗平均で重ねることで、
画像中に存在する目標物体の画像サイズが保存される
（表現を変えると、画像のエッジが保存される）という
効果を有する。次に、縦方向及び横方向の画像サイズフ
ィルタリング効果と画像重畳処理により取得する最終フ
ィルタリング結果について、実際にシミュレーションを
行った実例を元にその効果について説明する。図７に
は、縦軸１００画素、横軸４０画素のソーナー画像にお
いて、目標物体ＴとノイズＮｏが存在する画像を想定す
る。目標物体Ｔのサイズは、縦軸方向に４画素、横軸方
向に８画素であり、ノイズＮｏのサイズは縦軸方向に１
画素、横軸方向に２画素である。この様な元画像を図７
（ａ）に示す。ここで、横方向画像サイズフィルタリン
グ手段（図１、１００）では、縦結合領域サイズ（図
１、１０）の横軸を目標物体Ｔの横軸方向サイズに合わ
せて８画素、縦軸を目標物体Ｔの４画素より大きな８画
素に設定する。また、縦方向画像サイズフィルタリング
手段（図１、２００）では、横結合領域サイズ（図１、
１１）の縦軸を目標物体Ｔの縦軸方向サイズに合わせて
４画素、横軸を目標物体Ｔの８画素より大きな１６画素
に設定する。以上の設定条件でそれぞれのフィルタリン
グ手段から出力される横方向フィルタリング結果７０を
図７（ｂ）に、縦方向フィルタリング結果を図７（ｃ）
に示す。図７（ｂ）に示した横方向フィルタリング結果
の実施例においてノイズＮｏは横方向に分散してレベル
が抑圧されていることが確認できる。逆に、図７（ｃ）
に示した縦方向フィルタリング結果においてノイズＮｏ
は、縦方向に分散して、レベルが抑圧されていることが
確認できる。 目標物体Ｔに関しては、ノイズＮｏと同
様に縦方向、または横方向にそれぞれ間延びしているも
のの、元画像に対応する画像サイズ分は、レベルが保存
されていることが確認できる。以上の、縦方向／横方向
フィルタリング結果を画像重畳処理（図１、３００）に
て、相乗平均で重ね合わせることで、図７（ｄ）に示す
最終フィルタリング出力を得る。図７（ｄ）の画像で
は、目標物体Ｔの形状もレベルも変化することなく抽出
されていることに対し、ノイズＮｏの方はレベルが抑圧
されてほとんど除去されていることが確認できる。以上
のシミュレーションの実例から、本発明が所望物体サイ
ズに応じたフィルタリング効果を有することが確認でき
る。
しながら詳細に動作を説明する。図６には、縦軸４０画
素、横軸４０画素のソーナ画像に対して、縦方向画像サ
イズフィルタリング手段及び横方向画像サイズフィルタ
リング手段を実施し、それぞれ縦方向フィルタリング結
果及び横方向フィルタリング結果を取得している。画像
重畳処理では、これら２つの画像の対応する各画素、例
えば、図６中の画素（ｘ,ｙ）について、横方向フィル
タリング結果と縦方向フィルタリング結果の画素値レベ
ル（図６、ｐ及びｑ）の相乗平均（ＳＱＲＴ（ｐ×
ｑ））を求めて図６中の画素（ｘ,ｙ）の最終フィルタ
リング画素値レベルを求める。これを対応する全画素に
ついて実施することで、最終フィルタリング画像が取得
される。特に本処理では、縦方向フィルタリング結果と
横方向フィルタリング結果を相乗平均で重ねることで、
画像中に存在する目標物体の画像サイズが保存される
（表現を変えると、画像のエッジが保存される）という
効果を有する。次に、縦方向及び横方向の画像サイズフ
ィルタリング効果と画像重畳処理により取得する最終フ
ィルタリング結果について、実際にシミュレーションを
行った実例を元にその効果について説明する。図７に
は、縦軸１００画素、横軸４０画素のソーナー画像にお
いて、目標物体ＴとノイズＮｏが存在する画像を想定す
る。目標物体Ｔのサイズは、縦軸方向に４画素、横軸方
向に８画素であり、ノイズＮｏのサイズは縦軸方向に１
画素、横軸方向に２画素である。この様な元画像を図７
（ａ）に示す。ここで、横方向画像サイズフィルタリン
グ手段（図１、１００）では、縦結合領域サイズ（図
１、１０）の横軸を目標物体Ｔの横軸方向サイズに合わ
せて８画素、縦軸を目標物体Ｔの４画素より大きな８画
素に設定する。また、縦方向画像サイズフィルタリング
手段（図１、２００）では、横結合領域サイズ（図１、
１１）の縦軸を目標物体Ｔの縦軸方向サイズに合わせて
４画素、横軸を目標物体Ｔの８画素より大きな１６画素
に設定する。以上の設定条件でそれぞれのフィルタリン
グ手段から出力される横方向フィルタリング結果７０を
図７（ｂ）に、縦方向フィルタリング結果を図７（ｃ）
に示す。図７（ｂ）に示した横方向フィルタリング結果
の実施例においてノイズＮｏは横方向に分散してレベル
が抑圧されていることが確認できる。逆に、図７（ｃ）
に示した縦方向フィルタリング結果においてノイズＮｏ
は、縦方向に分散して、レベルが抑圧されていることが
確認できる。 目標物体Ｔに関しては、ノイズＮｏと同
様に縦方向、または横方向にそれぞれ間延びしているも
のの、元画像に対応する画像サイズ分は、レベルが保存
されていることが確認できる。以上の、縦方向／横方向
フィルタリング結果を画像重畳処理（図１、３００）に
て、相乗平均で重ね合わせることで、図７（ｄ）に示す
最終フィルタリング出力を得る。図７（ｄ）の画像で
は、目標物体Ｔの形状もレベルも変化することなく抽出
されていることに対し、ノイズＮｏの方はレベルが抑圧
されてほとんど除去されていることが確認できる。以上
のシミュレーションの実例から、本発明が所望物体サイ
ズに応じたフィルタリング効果を有することが確認でき
る。
【００２６】以上、本発明の一実施の形態を説明した
が、先に説明した実施の形態の動作を若干変更すること
で、処理スピード等の改善を行うことができ、以下この
ような形態を説明する。まず、本発明の第２の実施の形
態としては、図１に示した縦方向画面走査処理及び横方
向画面走査処理において、画面走査する際、必要最低限
の間引き操作を行う方法がある。第１の実施の形態例で
は１画素ステップで画像の横方向にも縦方向にも領域画
像操作を行う例を示したが、フィルタリング効果が保持
される範囲内で横方向画面走査ステップを複数画素、縦
方向画面走査ステップを複数画素とすることが可能であ
る。この間引き操作により、処理を高速化することが可
能となる。
が、先に説明した実施の形態の動作を若干変更すること
で、処理スピード等の改善を行うことができ、以下この
ような形態を説明する。まず、本発明の第２の実施の形
態としては、図１に示した縦方向画面走査処理及び横方
向画面走査処理において、画面走査する際、必要最低限
の間引き操作を行う方法がある。第１の実施の形態例で
は１画素ステップで画像の横方向にも縦方向にも領域画
像操作を行う例を示したが、フィルタリング効果が保持
される範囲内で横方向画面走査ステップを複数画素、縦
方向画面走査ステップを複数画素とすることが可能であ
る。この間引き操作により、処理を高速化することが可
能となる。
【００２７】本発明の第３の実施の形態は、ＩＦＦＴ処
理（図１、４００及び４０１）の後で、画素値保存処理
（図１、７００及び７０１）に移るのではなく、各画素
値の最大値を最新画像領域走査結果と逐次比較しながら
求める手法がある。こうすることにより、画面走査が終
了した段階で、すでに縦方向フィルタリング結果（図
１、７０）、及び横方向フィルタリング結果（図１、７
１）が取得される。すなわち、図１、に示した画素値保
存処理及び重複画素データ抽出処理は、本形態により省
略することが可能である。本実施例により、使用するメ
モリ容量の低減及び処理高速化の効果が得られる。
理（図１、４００及び４０１）の後で、画素値保存処理
（図１、７００及び７０１）に移るのではなく、各画素
値の最大値を最新画像領域走査結果と逐次比較しながら
求める手法がある。こうすることにより、画面走査が終
了した段階で、すでに縦方向フィルタリング結果（図
１、７０）、及び横方向フィルタリング結果（図１、７
１）が取得される。すなわち、図１、に示した画素値保
存処理及び重複画素データ抽出処理は、本形態により省
略することが可能である。本実施例により、使用するメ
モリ容量の低減及び処理高速化の効果が得られる。
【００２８】図８は本発明の第３の実施の形態の処理フ
ローを示す図であり、横方向画像サイズフィルタリング
１００において、領域フィルタリング結果重複画素比較
処理１１００が、ＩＦＦＴ処理の後で、各画素値の最大
値を最新画像領域走査結果と逐次比較しながら求めて記
憶してゆく。この処理の後、横方向走査終了判定８００
がなされ、画素重畳処理１２００へ進む。他方、縦方向
画像サイズフィルタリング２００において、領域フィル
タリング結果重複画素比較処理１３００が、ＩＦＦＴ処
理の後で、各画素値の最大値を最新画像領域走査結果と
逐次比較しながら求めて記憶してゆく。この処理の後、
横方向走査終了判定８０１がなされ、画素重畳処理１２
００へ進む。画素重畳処理１２００の後、縦方向走査終
了判定１４００が行われる。
ローを示す図であり、横方向画像サイズフィルタリング
１００において、領域フィルタリング結果重複画素比較
処理１１００が、ＩＦＦＴ処理の後で、各画素値の最大
値を最新画像領域走査結果と逐次比較しながら求めて記
憶してゆく。この処理の後、横方向走査終了判定８００
がなされ、画素重畳処理１２００へ進む。他方、縦方向
画像サイズフィルタリング２００において、領域フィル
タリング結果重複画素比較処理１３００が、ＩＦＦＴ処
理の後で、各画素値の最大値を最新画像領域走査結果と
逐次比較しながら求めて記憶してゆく。この処理の後、
横方向走査終了判定８０１がなされ、画素重畳処理１２
００へ進む。画素重畳処理１２００の後、縦方向走査終
了判定１４００が行われる。
【００２９】本発明の第４の実施の形態は、並列プロセ
ッサを用いて図１、に示す縦方向画面走査処理と横方向
画面走査処理を同時に実行するもので、さらに第３の発
明の実施の形態を適用することで、リアルタイム処理シ
ステムの構成が可能となる。図９は本発明の第４の実施
の形態のリアルタイム処理システムの構成を示す図であ
り、画素値データを格納したメモリＭＯと接続されたバ
スラインにそれぞれの処理を行う処理プロセッサＤＳＰ
（１〜１１）をメモリｍｏを介して接続し、図に表示し
た処理を実行させる。尚、図で破線の矢印はメモリ間の
データ転送の流れを示している。
ッサを用いて図１、に示す縦方向画面走査処理と横方向
画面走査処理を同時に実行するもので、さらに第３の発
明の実施の形態を適用することで、リアルタイム処理シ
ステムの構成が可能となる。図９は本発明の第４の実施
の形態のリアルタイム処理システムの構成を示す図であ
り、画素値データを格納したメモリＭＯと接続されたバ
スラインにそれぞれの処理を行う処理プロセッサＤＳＰ
（１〜１１）をメモリｍｏを介して接続し、図に表示し
た処理を実行させる。尚、図で破線の矢印はメモリ間の
データ転送の流れを示している。
【００３０】本発明の第５の実施の形態は、図１に示す
重複画素データ抽出処理（図１、１０００及び１００
１）において、最大値を抽出する方法以外に、平均値を
求める手法、中央値を求める手法が考えられる。
重複画素データ抽出処理（図１、１０００及び１００
１）において、最大値を抽出する方法以外に、平均値を
求める手法、中央値を求める手法が考えられる。
【００３１】本発明の第６の実施の形態は、図１に示す
画像重畳処理（３００）において、相乗平均を取る方法
以外に、相加平均を取る方法が考えられる。図１０は、
本発明をソーナー装置に適用した場合を示す実施の形態
を示す図である。図で、送信回路で形成された送波信号
は送波器２から送り出され、アレイ状になった受波器３
（１〜ｎ）で受信された後、プリアンプ４（１〜ｎ）、
帯域濾波器５（１〜ｎ）、直交変調器６（１〜ｎ）を経
て、マルチビーム合成回路７に送られる。マルチビーム
合成回路７では所定の複数水平方位の受波信号Ｒ（１〜
ｍ）が合成され、それぞれ検波回路８（１〜ｍ）、輝度
階調処理回路９（１〜ｍ）を経て、距離方向（時間）と
水平方位との二次元のソーナー画像データとして形成さ
れ、メモリ１０に格納されるとともに、表示器１１で表
示される。メモリ１０に格納されたソーナー画像データ
は処理装置１２に供給され、ここで図１や図８で示され
る処理が行われる。以上本発明をソーナー画像の処理に
基づき説明してきたが、本発明は、ソーナー画像に限ら
ず、他の画像においても背景ノイズ中に存在する目標画
像を抽出する場合には、任意の画像データに適応するこ
とが可能であり、例えば、レーダ画像等にも適用でき
る。
画像重畳処理（３００）において、相乗平均を取る方法
以外に、相加平均を取る方法が考えられる。図１０は、
本発明をソーナー装置に適用した場合を示す実施の形態
を示す図である。図で、送信回路で形成された送波信号
は送波器２から送り出され、アレイ状になった受波器３
（１〜ｎ）で受信された後、プリアンプ４（１〜ｎ）、
帯域濾波器５（１〜ｎ）、直交変調器６（１〜ｎ）を経
て、マルチビーム合成回路７に送られる。マルチビーム
合成回路７では所定の複数水平方位の受波信号Ｒ（１〜
ｍ）が合成され、それぞれ検波回路８（１〜ｍ）、輝度
階調処理回路９（１〜ｍ）を経て、距離方向（時間）と
水平方位との二次元のソーナー画像データとして形成さ
れ、メモリ１０に格納されるとともに、表示器１１で表
示される。メモリ１０に格納されたソーナー画像データ
は処理装置１２に供給され、ここで図１や図８で示され
る処理が行われる。以上本発明をソーナー画像の処理に
基づき説明してきたが、本発明は、ソーナー画像に限ら
ず、他の画像においても背景ノイズ中に存在する目標画
像を抽出する場合には、任意の画像データに適応するこ
とが可能であり、例えば、レーダ画像等にも適用でき
る。
【００３２】
【発明の効果】本発明の第１の効果は、従来オペレータ
が手動で調整していた画像の閾値調整を自動化できるこ
とと共に、一枚の画像中で、背景レベルに大きな変化が
ある画像においても、それぞれの領域に存在する目標物
体を確実に検出することが可能である。
が手動で調整していた画像の閾値調整を自動化できるこ
とと共に、一枚の画像中で、背景レベルに大きな変化が
ある画像においても、それぞれの領域に存在する目標物
体を確実に検出することが可能である。
【００３３】その理由は、画像を領域走査し、その領域
毎に背景ノイズもしくは残響の平均レベルを示す空間周
波数軸上の直流成分を除去し、目標物体レベル補償処理
で目標物体画像レベルを補償するからである。
毎に背景ノイズもしくは残響の平均レベルを示す空間周
波数軸上の直流成分を除去し、目標物体レベル補償処理
で目標物体画像レベルを補償するからである。
【００３４】第２の効果は、残響及び背景ノイズ中に存
在する目標物体画像において、残響及び背景ノイズレベ
ルは抑圧され、目標物体レベルは補償されることで、目
標物体を抽出することが可能なことである。この効果
は、ソーナー画面上でのＳ／Ｒ比またはＳ／Ｎ比の改善
効果に相当するものである。
在する目標物体画像において、残響及び背景ノイズレベ
ルは抑圧され、目標物体レベルは補償されることで、目
標物体を抽出することが可能なことである。この効果
は、ソーナー画面上でのＳ／Ｒ比またはＳ／Ｎ比の改善
効果に相当するものである。
【００３５】その理由は、縦方向画像サイズフィルタリ
ング手段及び横方向画像フィルタリング手段によって、
目標物体の画像サイズ（縦画素数×横画素数で設定され
る）以下の画像成分のレベルを抑圧されると共に、残響
及び背景レベルの抑圧レベルに応じた目標物体レベルを
示す空間周波数軸上の高調波成分に補正係数を掛けて目
標物体レベルを補償するからである。
ング手段及び横方向画像フィルタリング手段によって、
目標物体の画像サイズ（縦画素数×横画素数で設定され
る）以下の画像成分のレベルを抑圧されると共に、残響
及び背景レベルの抑圧レベルに応じた目標物体レベルを
示す空間周波数軸上の高調波成分に補正係数を掛けて目
標物体レベルを補償するからである。
【図１】本発明の第１の実施の形態の処理を示す図。
【図２】本発明における縦方向データ結合処理の詳細動
作説明図であり、（ａ）は二次元画像データに対する結
合走査を示し、（ｂ）はその結果得られる矩形波データ
を示す。
作説明図であり、（ａ）は二次元画像データに対する結
合走査を示し、（ｂ）はその結果得られる矩形波データ
を示す。
【図３】本発明の目標レベル補償処理動作を説明する図
であり、（ａ）は背景ノイズがある場合の矩形波デー
タ、（ｂ）はレベル補償しない場合の高調波抽出結果の
矩形波データ、及び（ｃ）はレベル補償した場合の高調
波抽出結果の矩形波データを示す。
であり、（ａ）は背景ノイズがある場合の矩形波デー
タ、（ｂ）はレベル補償しない場合の高調波抽出結果の
矩形波データ、及び（ｃ）はレベル補償した場合の高調
波抽出結果の矩形波データを示す。
【図４】本発明の縦方向／横方向走査終了判定の動作を
説明するための図。
説明するための図。
【図５】本発明における横方向データ結合処理の詳細動
作説明図であり、（ａ）は二次元画像データに対する結
合走査を示し、（ｂ）はその結果得られる矩形波データ
を示す。
作説明図であり、（ａ）は二次元画像データに対する結
合走査を示し、（ｂ）はその結果得られる矩形波データ
を示す。
【図６】本発明の第１の実施の形態における画像重畳処
理の動作を説明するための図。
理の動作を説明するための図。
【図７】本発明の動作のシミュレーション例を示し、
（ａ）は元画像を示し、（ｂ）は横方向フィルタリング
結果を示し、（ｃ）は縦方向フィルタリング結果をに示
し、及び（ｄ）は最終フィルタリング出力結果を示す。
（ａ）は元画像を示し、（ｂ）は横方向フィルタリング
結果を示し、（ｃ）は縦方向フィルタリング結果をに示
し、及び（ｄ）は最終フィルタリング出力結果を示す。
【図８】本発明の第３の実施の形態の処理を示す図。
【図９】本発明の第４の実施の形態のリアルタイム処理
システムの構成を示す図。
システムの構成を示す図。
【図１０】本発明をソーナー画像データ装置に応用した
実施の形態を示す図。
実施の形態を示す図。
【図１１】従来技術の説明図。
【図１２】従来技術の問題点補足説明図。
【図１３】従来技術の問題点補足説明図。
１０ 縦方向領域サイズ １１ 横方向領域サイズ ２０ 縦方向結合データ ２１ 横方向結合データ ３０ 空間周波数解析結果 ３１ 空間周波数解析結果 ４０ 高調波抽出結果 ４１ 高調波抽出結果 ４５ ０Ｈｚスペクトルレベル ４６ ０Ｈｚスペクトルレベル ５０ レベル補正高調波抽出結果 ５１ レベル補正高調波抽出結果 ６０ 領域フィルタリング結果 ６１ 領域フィルタリング結果 ７０ 横方向フィルタリング結果 ７１ 縦方向フィルタリング結果 １００ 横方向画像サイズフィルタリング手段 １１１ 縦結合領域サイズ設定処理 １１２ 縦方向データ結合処理 １１３ 縦結合高調波ビン抽出処理 ２００ 縦方向画像サイズフィルタリング手段 ２１１ 横結合領域サイズ設定処理 ２１２ 横方向データ結合処理 ２１３ 横結合高調波ビン抽出処理 ３００ 画像重畳処理 ４００ ＦＦＴ処理 ４０１ ＦＦＴ処理 ５００ 目標レベル補償処理 ５０１ 目標レベル補償処理 ６００ ＩＦＦＴ処理 ６０１ ＩＦＦＴ処理 ７００ フィルタリング画素値保存処理 ７０１ フィルタリング画素値保存処理 ８００ 横方向走査終了判定処理 ８０１ 横方向走査終了判定処理 ９００ 縦方向走査終了判定処理 ９０１ 縦方向走査終了判定処理 １０００ 重複画素データ抽出処理 １００１ 重複画素データ抽出処理 １１００ 領域フィルタリング結果重複画素比較処理 １２００ 画像重畳処理 １３００ 領域フィルタリング結果重複画素比較処理 １４００ 縦方向走査終了判定処理
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平10−191065（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−287887（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−208037（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−65486（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−281223（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−152472（ＪＰ，Ａ) 特開2000−28716（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−211110（ＪＰ，Ａ) 特開2000−28716（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−238577（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01S 7/00 - 15/96 G06F 15/68
Claims (25)
- 【請求項１】各画素が階調データを持つ二次元画像デー
タに対して、ＸＹ方向にそれぞれ所定の数の画素数で設
定される検出対象領域でＸ方向にフィルタリングする画
像データ処理方法であって、Ｘ方向が前記検出対象領域
のＸ方向の大きさで、Ｙ方向が前記検出対象領域のＹ方
向の大きさより大きい大きさの結合処理領域を設定する
結合処理領域設定ステップと、前記結合処理領域でＹ方
向に各画素の階調データを順次取得してゆくデータ結合
処理ステップと、データ結合処理ステップで得られた階
調データをＦＦＴ処理するＦＦＴ処理ステップと、 ＦＦＴ処理ステップで得られたデータから前記検出対象
領域に対応する所定周波数に該当する所定周波数ビンデ
ータを抽出するＹ方向結合高調波ビン抽出処理ステップ
と、 Ｙ方向結合高調波ビン抽出処理ステップで得られ
た所定高調波ビンデータをＩＦＦＴ処理するＩＦＦＴ処
理ステップと、を具備するＸ方向フィルタリング画像デ
ータ処理方法。 - 【請求項２】前記Ｙ方向結合高調波ビン抽出処理ステッ
プが、前記検出対象領域の画像サイズに応じた周波数に
相当するビンを抽出し、それ以外の周波数のビンの出力
を除くステップを含む請求項１記載のＸ方向フィルタリ
ング画像データ処理方法。 - 【請求項３】前記検出対象領域の画像サイズに応じた周
波数相当するビンは、前記結合処理領域の縦方向がＡ
１、横方向がＢ１で表されるとき、（Ａ１×Ｂ１／２）
／（Ｂ１／２）で表される基準周波数ビン番号と、基準
周波数ビン番号×Ｎ+ 基準周波数ビン番号（ここで０≦
Ｎ≦（（Ａ１×Ｂ１／基準周波数ビン番号）−２）の整
数）とで表される高調波スペクトルビン番号であること
を特徴とする請求項２記載のＸ方向フィルタリング画像
データ処理方法。 - 【請求項４】前記Ｘ方向フィルタリング画像データ処理
が前記結合処理領域で完了したあと、前記結合処理領域
を、二次元画像データに対しＸ方向に少なくとも１画素
分ずらして、前記Ｘ方向フィルタリング画像データ処理
を繰り返してゆく請求項１記載のＸ方向フィルタリング
画像データ処理方法。 - 【請求項５】前記Ｘ方向フィルタリング画像データ処理
が、前記結合処理領域を二次元画像データに対しＸ方向
に少なくとも１画素分ずらしながら行われて完了したと
き、前記結合処理領域を二次元画像データに対し今度は
Ｙ方向に少なくとも１画素分ずらして再度行なってゆく
請求項４記載のＸ方向フィルタリング画像データ処理方
法。 - 【請求項６】前記ＦＦＴ処理ステップで得られたデータ
から直流成分に該当するものを補正データとして抽出す
る補正データ抽出ステップと、前記補正データ抽出ステ
ップで得られた補正データに応じて前記Ｙ方向結合高調
波ビン抽出処理ステップで得られた所定高調波ビンデー
タを補正する補正ステップとを具備する請求項１乃至５
記載のＸ方向フィルタリング画像データ処理方法。 - 【請求項７】各画素が階調データを持つ二次元画像デー
タを記憶するメモリと、ＸＹ方向にそれぞれ所定の数の
画素数で設定される検出対象領域を設定する検出対象領
域設定手段と、Ｘ方向が前記検出対象領域設定手段で設
定された前記検出対象領域のＸ方向の大きさで、Ｙ方向
が前記検出対象領域設定手段で設定された前記検出対象
領域のＹ方向の大きさより大きい大きさの結合処理領域
を設定する結合処理領域設定手段と、前記メモリに記憶
された二次元画像データに対して、前記結合処理領域で
Ｙ方向に各画素の階調データを順次取得してゆくデータ
結合処理手段と、データ結合処理手段で得られた階調デ
ータの変化をＦＦＴ処理するＦＦＴ処理手段と、 ＦＦＴ処理手段で得られたデータから前記検出対象領域
に対応する所定周波数に該当する所定高調波ビンデータ
を抽出するＹ方向結合高調波ビン抽出処理手段と、 Ｙ
方向結合高調波ビン抽出処理手段で得られた所定高調波
ビンデータをＩＦＦＴ処理するＩＦＦＴ処理手段と、を
具備するＸ方向フィルタリング画像データ処理装置。 - 【請求項８】前記ＦＦＴ処理手段で得られたデータから
直流成分に該当するものを補正データとして抽出する補
正データ抽出手段と、前記補正データ抽出手段で得られ
た補正データに応じて前記Ｙ方向結合高調波ビン抽出処
理手段で得られた所定高調波ビンデータを補正する補正
手段とを具備する請求項７記載のＸ方向フィルタリング
画像データ処理装置。 - 【請求項９】各画素が階調データを持つ二次元画像デー
タに対して、ＸＹ方向にそれぞれ所定の数の画素数で設
定される検出対象領域でＹ方向にフィルタリングする画
像データ処理方法であって、Ｙ方向が前記検出対象領域
のＹ方向の大きさで、Ｘ方向が前記検出対象領域のＸ方
向の大きさより大きい大きさの結合処理領域を設定する
結合処理領域設定ステップと、前記結合処理領域でＸ方
向に各画素の階調データを順次取得してゆくデータ結合
処理ステップと、データ結合処理ステップで得られた階
調データをＦＦＴ処理するＦＦＴ処理ステップと、 ＦＦＴ処理ステップで得られたデータから前記検出対象
領域に対応する所定周波数に該当する所定周波数高調波
ビンデータを抽出するＸ方向結合高調波ビン抽出処理ス
テップと、Ｘ方向結合高調波ビン抽出処理ステップで得
られたデータをＩＦＦＴ処理するＩＦＦＴ処理ステップ
と、を具備するＹ方向フィルタリング画像データ処理方
法。 - 【請求項１０】前記Ｘ方向結合高調波ビン抽出処理ステ
ップが、前記検出対象領域の画像サイズに応じた周波数
に相当するビンを抽出し、それ以外の周波数のビンの出
力を除くステップを含む請求項９記載のＹ方向フィルタ
リング画像データ処理方法。 - 【請求項１１】前記検出対象領域の画像サイズに応じた
周波数相当するビンは、前記結合処理領域の縦方向がＡ
２、横方向がＢ２で表されるとき、（Ａ２×Ｂ２／２）
／（Ａ２／２）で表される基準周波数ビン番号と、基準
周波数ビン番号×Ｎ + 基準周波数ビン番号（ここで０
≦Ｎ≦（（Ａ２×Ｂ２／基準周波数ビン番号）−２）の
整数）とで表される高調波スペクトルビン番号であるこ
とを特徴とする請求項１０記載のＹ方向フィルタリング
画像データ処理方法。 - 【請求項１２】前記Ｙ方向フィルタリング画像データ処
理が前記結合処理領域で完了したあと、前記結合処理領
域を、二次元画像データに対しＹ方向に少なくとも１画
素分ずらして、前記Ｙ方向フィルタリング画像データ処
理を繰り返してゆく請求項９記載のＹ方向フィルタリン
グ画像データ処理方法。 - 【請求項１３】前記Ｙ方向フィルタリング画像データ処
理が、前記結合処理領域を二次元画像データに対しＹ方
向に少なくとも１画素分ずらしながら行われて完了した
とき、前記結合処理領域を二次元画像データに対し今度
はＸ方向に少なくとも１画素分ずらして再度行なってゆ
く請求項１２記載のＹ方向フィルタリング画像データ処
理方法。 - 【請求項１４】各画素が階調データを持つ二次元画像デ
ータを記憶するメモリと、ＸＹ方向にそれぞれ所定の数
の画素数で設定される検出対象領域を設定する検出対象
領域設定手段と、Ｙ方向が前記検出対象領域設定手段で
設定された前記検出対象領域のＹ方向の大きさで、Ｘ方
向が前記検出対象領域設定手段で設定された前記検出対
象領域のＸ方向の大きさより大きい大きさの結合処理領
域を設定する結合処理領域設定手段と、前記メモリに記
憶された二次元画像データに対して、前記結合処理領域
でＸ方向に各画素の階調データを順次取得してゆくデー
タ結合処理手段と、データ結合処理手段で得られた階調
データをＦＦＴ処理するＦＦＴ処理手段と、ＦＦＴ処理
手段で得られたデータから前記検出対象領域に対応する
所定周波数に該当する所定高調波ビンデータを抽出する
Ｘ方向結合高調波ビン抽出処理手段と、 Ｘ方向結合高調波ビン抽出処理手段で得られた所定高調
波ビンデータをＩＦＦＴ処理するＩＦＦＴ処理手段と、
を具備するＹ方向フィルタリング画像データ処理装置。 - 【請求項１５】前記ＦＦＴ処理手段で得られたデータか
ら直流成分に該当するものを補正データとして抽出する
補正データ抽出手段と、前記補正データ抽出手段で得ら
れた補正データに応じて前記Ｙ方向結合高調波ビン抽出
処理手段で得られた所定高調波ビンデータを補正する補
正手段とを具備する請求項１４記載のＹ方向フィルタリ
ング画像データ処理装置。 - 【請求項１６】二次元画像データの画素値データを用い
て、所望の目標物体の画像サイズに応じて二次元画像デ
ータ内で第１の所定領域をとり、その第１の所定領域を
二次元画像データの横方向に対して走査を行いながら、
第１の所定領域で横方向サイズ以下の画像についてその
レベルを抑圧するフィルタリングを行う横方向画像サイ
ズフィルタリング手段と、二次元画像データの画素値デ
ータを用いて、前記所望の目標物体の画像サイズに応じ
て二次元画像データ内で第２の所定領域をとり、第２の
所定領域を二次元画像データの縦方向に対して走査を行
いながら、前記第２の所定領域の縦方向サイズ以下の画
像についてそのレベルを抑圧するフィルタリングを行う
縦方向画像サイズフィルタリング手段と、横方向画像サ
イズフィルタリング結果と縦方向画像サイズフィルタリ
ング結果を重ね合わせて、最終フィルタリング結果を出
力する画像重畳手段とを有することを特徴とする画像デ
ータ処理装置。 - 【請求項１７】横方向画像サイズフィルタリング手段に
おいて、前記第１の所定領域は、横方向が前記目標物体
の画像サイズの横方向の大きさで、縦方向が前記目標物
体の画像サイズの縦方向の大きさより大きい大きさであ
り、画素値データを前記第１の所定領域で縦方向に取得
してゆき、その結果をＦＦＴ周波数解析し、画像の空間
周波数軸状で所定の周波数を抽出する処理を有する手段
を具備し、縦方向画像サイズフィルタリング手段におい
て、前記第２の所定領域は、縦方向が前記目標物体の画
像サイズの縦方向の大きさで、横方向が前記目標物体の
画像サイズの横方向の大きさより大きい大きさであり、
画素値データを前記第２の所定領域で横方向に取得して
ゆき、その結果をＦＦＴ周波数解析し、画像の空間周波
数軸状で所定の周波数を抽出する処理を有する手段を具
備する請求項１６記載の画像データ処理装置。 - 【請求項１８】横方向画像サイズフィルタリング手段に
おいて、周波数解析結果から前記目標物体の画像サイズ
に応じた周波数に相当するビンを抽出し、それ以外の周
波数のビンの出力を落とし、 ＩＦＦＴ(Inverse FＦT)処理）で逆変換処理をする手段
を具備し、縦方向画像サイズフィルタリング手段におい
て、周波数解析結果から前記目標物体の画像サイズに応
じた周波数に相当するビンを抽出し、それ以外の周波数
のビンの出力を落とし、 ＩＦＦＴ(Inverse FＦT)処理）で逆変換処理をする手段
を具備する請求項１７記載の画像データ処理装置。 - 【請求項１９】空間周波数解析結果から逆変換（ＩＦＦ
Ｔ処理）により画像の横及び縦方向サイズフィルタリン
グを行う過程において、空間周波数軸状で直流成分（Ｄ
Ｃ成分）を除去することで、画像の背景レベルを除去す
ると共に、その直流レベルから、残したい画像成分を示
す周波数出力に補正係数を与え、所望画像のレベルを補
償する目標レベル補償処理を有する請求項１８記載の画
像データ処理装置。 - 【請求項２０】ソーナー画像の画素値データを用いて、
所望の目標物体の画像サイズに応じて領域をとり、その
領域をソーナー画像の横方向と縦方向に対して走査を行
う画面走査処理と、画像領域内で領域の横方向サイズ以
下の画像についてそのレベルを抑圧するフィルタリング
を行う横方向画像サイズフィルタリング手段と、画像領
域内で領域の縦方向サイズ以下の画像についてそのレベ
ルを抑圧するフィルタリングを行う縦方向画像サイズフ
ィルタリング手段と、横方向画像サイズフィルタリング
結果と縦方向画像サイズフィルタリング結果を重ね合わ
せて、最終フィルタリング結果を出力する画像重畳処理
を有することを特徴とする画像データ処理装置。 - 【請求項２１】ソーナー画像を領域に区切って処理を行
う過程で、領域内の画素値データを縦方向、又は横方向
に結合し、その結果を周波数解析し、画像の空間周波数
軸状で高調波を抽出する処理を有する請求項２０記載の
画像データ処理装置。 - 【請求項２２】画像上の空間周波数解析結果から逆変換
により画像のフィルタリングを行う過程において、周波
数解析結果から高調波に相当するビンを抽出し、高調波
ビン以外の出力を落として逆変換処理にデータを渡す、
高調波ビン抽出処理を有する請求項２１記載の画像デー
タ処理装置。 - 【請求項２３】画像上の空間周波数解析結果から逆変換
により画像のフィルタリングを行う過程において、空間
周波数軸状で直流成分（ＤＣ成分）を除去することで、
画像の背景レベルを除去すると共に、その直流レベル
か、残したい画像成分を示す周波数出力に補正係数を与
え、所望画像のレベルを補償する目標レベル補償処理を
有する請求項２１記載の画像データ処理装置。 - 【請求項２４】各画素が階調データを持つ二次元画像デ
ータに対して、所定の大きさの二次元領域の中で縦ある
いは横方向に階調データを結合してゆき、結合された階
調データの変化を周波数解析し、抽出すべき対象の大き
さに応じた基準周波数及びその高調波成分を選択的に抽
出することで、対象を抽出するフィルタリング処理とす
ることを特徴とする画像データ処理方法。 - 【請求項２５】各画素が階調データを持つ二次元画像デ
ータを格納するメモリと、前記メモリから階調データを
読み出し、所定の大きさの二次元領域の中で縦あるいは
横方向に階調データを結合してゆき、結合された結合階
調データを出力する手段と、前記結合階調データの変化
を周波数解析する周波数解析手段と、前記周波数解析手
段からの解析結果を受け、抽出すべき対象の大きさに応
じた基準周波数及びその高調波成分を選択的に抽出する
高調波成分抽出手段とを具備することを特徴とする画像
データ処理装置。
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