JP3499663B2 - Radar image processing device - Google Patents

Radar image processing device

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JP3499663B2
JP3499663B2 JP29837195A JP29837195A JP3499663B2 JP 3499663 B2 JP3499663 B2 JP 3499663B2 JP 29837195 A JP29837195 A JP 29837195A JP 29837195 A JP29837195 A JP 29837195A JP 3499663 B2 JP3499663 B2 JP 3499663B2
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Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明はISARレーダイメ
ージングにより得られたレーダイメージを処理し、その
レーダイメージ上に捉えられたレーダ目標の類識別を行
うレーダイメージ処理装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a radar image processing apparatus for processing a radar image obtained by ISAR radar imaging and classifying a radar target captured on the radar image.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来のレーダイメージ処理装置は、IS
ARイメージに対するテクスチャ解析を中心にした処理
を行うものであり、面積的に広がったものまたは建築物
等の比較的大きな構造物を対象としている。このため、
本質的にISARイメージ上に観測される小型の航空機
・船舶といった小型の目標について類識別を行う処理に
は向いていない。
2. Description of the Related Art A conventional radar image processing device is an IS
The AR image is mainly processed for texture analysis, and is intended for a relatively large structure such as an area-spread object or a building. For this reason,
It is essentially unsuitable for the process of classifying small targets such as small aircraft and ships observed on the ISAR image.

【0003】また一般的なイメージ認識処理では、イメ
ージ上の物体のエッジ検出やそれに伴う面構造の抽出を
前提としており、レーダイメージのような、状況により
極端に変化したり、または質の悪いイメージに対しては
適応が困難であった。
In general image recognition processing, it is premised on edge detection of an object on an image and extraction of a surface structure associated therewith, and an image such as a radar image that changes extremely depending on the situation or is of poor quality. Was difficult to adapt to.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上記事情を
考慮してなされたもので、航空機・船舶といったレーダ
目標の類識別を容易にかつ迅速に行うことのできるレー
ダイメージ処理装置を提供することを目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and provides a radar image processing apparatus capable of easily and quickly identifying a radar target such as an aircraft or a ship. The purpose is to

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに本発明に係るレーダイメージ処理装置は、レーダエ
コーから生成される目標物体のレーダイメージから射影
像を生成するレーダイメージ射影像生成手段と、事前に
選別された目標物体の3次元形状モデルの情報をデータ
ベースとして格納する3次元形状モデル記憶手段と、こ
の記憶手段から任意の3次元形状モデルを選択し、選択
した3次元形状モデルの射影像を生成する3次元形状モ
デル射影像生成手段と、前記レーダイメージの射影像と
前記3次元形状モデルの射影像を入力して両者の相関値
を算出する相関値算出手段と、この手段で算出した相関
値からレーダイメージ上の目標と3次元形状モデルの目
標との合致度合いを評価値として求める評価値算出手段
とを具備し、前記レーダイメージ射影像生成手段は、レ
ーダイメージから算出される(x,y)データ点列とし
て、レーダイメージ上に定義される任意の直線をx軸と
し、それと直交する方向をy軸として、射影像をIma
ge(x,y)として表したとき、
In order to solve the above problems, a radar image processing apparatus according to the present invention is a radar image projection image generating means for generating a projection image from a radar image of a target object generated from a radar echo. And a three-dimensional shape model storage means for storing information of the three-dimensional shape model of the target object selected in advance as a database, and an arbitrary three-dimensional shape model is selected from this storage means, and the selected three-dimensional shape model A three-dimensional shape model projection image generation means for generating a projection image, a correlation value calculation means for inputting the projection image of the radar image and the projection image of the three-dimensional shape model, and calculating a correlation value between them, the degree of matching from the calculated correlation value between the target objectives and the three-dimensional shape model on the radar image includes an evaluation value calculating means for calculating an evaluation value, the Daimeji projection image generating means, Les
As a sequence of (x, y) data points calculated from the radar image
And an arbitrary straight line defined on the radar image as the x-axis
The y-axis is the direction orthogonal to that, and the projected image is Ima.
When expressed as ge (x, y),

【数3】 で表される値の組を算出する機能を有し、 前記3次元形
状モデル射影像生成手段は、前記3次元形状モデルから
算出される(x,y)データ点列として、指定される平
面上への投影像上に定義される任意の直線をx軸とし、
それと直交する方向をy軸として、射影像をImage
(x,y)として表したとき、
[Equation 3] It has the function of calculating the set of values represented in the three-dimensional shape
From the three-dimensional shape model
The specified flatness is calculated as the (x, y) data point sequence.
Let an arbitrary straight line defined on the projected image on the surface be the x-axis,
The projected image is Image with the direction orthogonal to it as the y-axis.
When expressed as (x, y),

【数4】 で表される値の組を算出する機能を有し、 前記相関値算
出手段は、任意のスケール係数fを用いて、前記レーダ
イメージ及び3次元形状モデルからそれぞれ変換された
(x,y)データ点列を(f,x,y)なる線形変換を
行い、相関値を「相関値(ずれ、スケール係数)」の相
関行列として算出する機能を有し、順次選択される3次
元形状モデルに対して前記評価値から推定順位を割り当
てて目標推定のための情報として提供するようにした。
[Equation 4] It has the function of calculating the set of values represented in the correlation value calculation
The output means uses the arbitrary scale factor f to generate the radar
Converted from image and 3D shape model respectively
A linear transformation of (x, y) data point sequence to (f, x, y)
And the correlation value is the phase of the "correlation value (deviation, scale factor)"
The function has a function of calculating as a function matrix, and the estimated ranks are assigned to the sequentially selected three-dimensional shape models from the evaluation values and provided as information for target estimation.

【0006】[0006]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の一
実施形態を詳細に説明する。図1は本発明に係るレーダ
イメージ処理装置の構成を示すものである。この装置に
入力されるレーダイメージはレーダイメージ生成装置1
1で生成される。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. FIG. 1 shows the configuration of a radar image processing apparatus according to the present invention. The radar image input to this device is a radar image generation device 1
It is generated by 1.

【0007】このレーダイメージ生成装置11は、レー
ダエコーからレーダ目標を抽出し、レンジ−ドプラ平面
上にレーダイメージを生成する。ここで生成されるレー
ダイメージは各画像セル毎に振幅と位相からなる複素数
値をもつ。このようにして生成されたレーダイメージは
イメージ歪み修正装置12に供給される。
The radar image generating apparatus 11 extracts a radar target from a radar echo and generates a radar image on the range-Doppler plane. The radar image generated here has complex values of amplitude and phase for each image cell. The radar image thus generated is supplied to the image distortion correction device 12.

【0008】このイメージ歪み修正装置12はレーダイ
メージがレンジ−ドプラ平面上に展開されたイメージで
あるために生じる歪みを修正するもので、修正後のレー
ダイメージはイメージ閾値判定装置14に供給される。
The image distortion correction device 12 corrects the distortion that occurs because the radar image is an image developed on the range-Doppler plane, and the corrected radar image is supplied to the image threshold determination device 14. .

【0009】このイメージ閾値判定装置14は入力レー
ダイメージの各画素について閾値記憶装置13から出力
される閾値と比較し、例えばその振幅値を0とすること
で、閾値以下のレーダイメージの画素を以降の処理での
対象外とするものである。処理後のレーダイメージはレ
ーダイメージ射影像生成装置15に供給される。
The image threshold determination device 14 compares each pixel of the input radar image with the threshold output from the threshold storage device 13, and sets the amplitude value to 0, for example, so that the pixels of the radar image below the threshold are detected. It is excluded from the processing of. The processed radar image is supplied to the radar image projection image generation device 15.

【0010】ここで、閾値記憶装置13はオペレータに
よって直接入力される閾値または事前に記録された複数
の閾値の中から指定される閾値をイメージ閾値判定装置
14に出力するものである。
Here, the threshold value storage device 13 outputs to the image threshold value judgment device 14 a threshold value which is directly input by an operator or a threshold value which is designated from a plurality of pre-recorded threshold values.

【0011】上記レーダイメージ射影像生成装置15は
オペレータによって指定される直線または事前に設定さ
れる直線へのイメージ射影像を算出するもので、ここで
得られた射影像は射影像スケール変換装置17に供給さ
れる。
The radar image projection image generator 15 calculates an image projection image on a straight line designated by an operator or a straight line set in advance. The projection image obtained here is a projection image scale conversion device 17 Is supplied to.

【0012】この射影像スケール変換装置17は、スケ
ール記憶装置16から出力される係数に基づいて、レー
ダイメージ射影像生成装置15の出力と後述の形状モデ
ル射影像生成装置27の出力のどちらかまたは両者に対
して射影成分の横方向伸縮変換を行うものである。変換
後の射影像は相関係数算出装置18に供給される。
The projection image scale conversion device 17 outputs either the output of the radar image projection image generation device 15 or the output of the shape model projection image generation device 27, which will be described later, based on the coefficient output from the scale storage device 16. Lateral expansion / contraction conversion of the projection component is performed for both. The converted projection image is supplied to the correlation coefficient calculation device 18.

【0013】ここで、スケール記憶装置16はオペレー
タによって直接入力されるスケール係数または事前に記
録された複数のスケール係数の中から指定されるスケー
ル係数を射影像スケール変換装置17に出力するもので
ある。
Here, the scale storage device 16 outputs to the projection image scale conversion device 17 a scale factor directly input by the operator or a scale factor designated from a plurality of pre-recorded scale factors. .

【0014】上記相関係数算出装置18は射影像スケー
ル変換装置17と後述のモデル射影像スケール変換装置
27の各々の出力の相関を算出し、(ずれ,相関値)の
データ点列を求めるものである。このデータ点列は最小
差分算出装置19に供給される。
The correlation coefficient calculation device 18 calculates the correlation between the outputs of the projection image scale conversion device 17 and a model projection image scale conversion device 27, which will be described later, to obtain a data point sequence of (deviation, correlation value). Is. This data point sequence is supplied to the minimum difference calculation device 19.

【0015】この最小差分算出装置19は相関係数算出
装置18の出力を用いてイメージ射影像とモデル射影像
の差分を算出するもので、その算出結果は相関行列生成
装置20に供給される。
The minimum difference calculation device 19 calculates the difference between the image projection image and the model projection image using the output of the correlation coefficient calculation device 18, and the calculation result is supplied to the correlation matrix generation device 20.

【0016】この相関行列生成装置20は相関係数算出
装置18から出力される(ずれ,相関値)データ点列
を、ずれとスケール記憶装置16から出力されるスケー
ル係数とを添え字とする行列「相関値(ずれ,スケール
係数)」(以下、相関行列と称する)として再構成す
る。そして、上記スケール記憶装置16に対し、新たな
スケール係数を出力するように指示を出すものである。
再構成された相関行列は相関行列正規化装置21に供給
される。
The correlation matrix generation device 20 is a matrix in which the data point sequence (deviation, correlation value) output from the correlation coefficient calculation device 18 is subscripted by the deviation and the scale coefficient output from the scale storage device 16. It is reconstructed as a "correlation value (deviation, scale coefficient)" (hereinafter referred to as a correlation matrix). Then, the scale storage device 16 is instructed to output a new scale coefficient.
The reconstructed correlation matrix is supplied to the correlation matrix normalization device 21.

【0017】この相関行列正規化装置21は相関行列生
成装置20で生成された相関行列を上記最小差分算出装
置19の出力に基づいて数値変換するもので、変換され
た相関行列は最大値検出装置22に供給される。
The correlation matrix normalizing device 21 numerically converts the correlation matrix generated by the correlation matrix generating device 20 based on the output of the minimum difference calculating device 19, and the converted correlation matrix is a maximum value detecting device. 22 is supplied.

【0018】この最大値検出装置22は相関行列正規化
装置21から出力される相関行列の最大値とそのときの
スケール係数を検出するもので、検出された最大値は評
価行列生成装置23に供給され、スケール係数は後述の
形状モデル検索装置25に供給される。
The maximum value detecting device 22 detects the maximum value of the correlation matrix output from the correlation matrix normalizing device 21 and the scale coefficient at that time, and the detected maximum value is supplied to the evaluation matrix generating device 23. Then, the scale coefficient is supplied to the shape model search device 25 described later.

【0019】上記評価行列生成装置23は最大値検出装
置22の出力を(形状モデル,閾値)を添え字に持つ評
価行列として再構成する。そして閾値記憶装置13に対
して新たな閾値を出力するように指示し、さらに後述の
形状モデル記憶装置26に新たな形状モデルを出力する
ように指示する。再構成された評価行列はモデル類似度
評価装置24に供給される。
The evaluation matrix generation device 23 reconstructs the output of the maximum value detection device 22 as an evaluation matrix having (shape model, threshold) as a subscript. Then, the threshold value storage device 13 is instructed to output a new threshold value, and further the shape model storage device 26 described later is instructed to output a new shape model. The reconstructed evaluation matrix is supplied to the model similarity evaluation device 24.

【0020】このモデル類似度評価装置24は評価行列
生成装置23から出力される評価行列を(形状モデル,
評価値)のデータ点列に変換するもので、変換後のデー
タ点列は形状モデル検索装置25に供給される。
The model similarity evaluation device 24 uses the evaluation matrix output from the evaluation matrix generation device 23 as (shape model,
It is converted into a data point sequence of (evaluation value), and the converted data point sequence is supplied to the shape model search device 25.

【0021】この形状モデル検索装置25は最大値検出
装置22から出力されるスケール係数を用いてレーダ目
標の大きさを推定し、モデル類似度評価装置24からの
データ点列中でこの条件を満たすものを選別するもの
で、選別された3次元形状モデルは表示装置等(図示せ
ず)に出力される。
The shape model search device 25 estimates the size of the radar target using the scale factor output from the maximum value detection device 22, and satisfies this condition in the data point sequence from the model similarity evaluation device 24. The selected three-dimensional shape model is output to a display device or the like (not shown).

【0022】一方、上述の形状モデル記憶装置26は事
前に選別された物体の3次元形状モデルの情報をデータ
ベースとして記憶しており、オペレータの指定または評
価行列生成装置23からの指示により特定される3次元
形状モデルの情報を出力するもので、その3次元形状モ
デル情報は形状モデル射影像生成装置27に供給され
る。尚、形状モデルの選択条件に最大値検出装置22で
得られるのスケール係数を用いてもよい。
On the other hand, the above-mentioned shape model storage device 26 stores information of the three-dimensional shape model of the object selected in advance as a database, and is specified by an operator's designation or an instruction from the evaluation matrix generation device 23. The information of the three-dimensional shape model is output, and the three-dimensional shape model information is supplied to the shape model projection image generation device 27. The scale factor obtained by the maximum value detection device 22 may be used as the selection condition of the shape model.

【0023】形状モデル射影像生成装置27はオペレー
タによって指定される直線または事前に設定される直線
への3次元形状モデルの射影像を生成し、前述の射影像
スケール変換装置17に出力するものである。
The shape model projection image generating device 27 generates a projection image of a three-dimensional shape model on a straight line designated by an operator or a straight line set in advance, and outputs it to the above-mentioned projection image scale converting device 17. is there.

【0024】上記構成において、以下にその処理内容を
説明する。レーダイメージ生成装置11では、レーダエ
コーから抽出されるレーダ目標についてレンジ−ドプラ
平面上にレーダイメージを生成している。ここで生成さ
れるレーダイメージは各画像セル毎に振幅と位相からな
る複素数値をもつ。ここで生成されるレーダイメージを
例えばIMG11(=INGnm)と呼ぶことにする。IM
Gnmのnはレーダイメージのナンバー、mは処理ナンバ
ーを表す。
The processing contents of the above configuration will be described below. The radar image generation device 11 generates a radar image on the range-Doppler plane for the radar target extracted from the radar echo. The radar image generated here has complex values of amplitude and phase for each image cell. The radar image generated here will be called, for example, IMG11 (= INGnm). IM
In Gnm, n is the radar image number and m is the processing number.

【0025】イメージ歪み修正装置12では、レーダイ
メージIMG11上の目標の図形としての歪みを、例えば
特願昭5−258097号に記載される手法を用いて、
図2に示すように修正したレーダイメージIMG12を出
力する。
In the image distortion correction device 12, the distortion as the target figure on the radar image IMG11 is corrected by the method described in Japanese Patent Application No. 5-258097, for example.
The modified radar image IMG12 is output as shown in FIG.

【0026】イメージ閾値判定装置14では、与えられ
た閾値TH1 より小さな値を持つ画素を例えば値0の画
素に変換することで、図3に示すように不要画素を取り
除いたレーダイメージIMG13を生成する。
The image threshold determination device 14 converts a pixel having a value smaller than the given threshold TH1 into a pixel having a value 0, for example, to generate a radar image IMG13 from which unnecessary pixels are removed as shown in FIG. .

【0027】ここで、閾値記憶装置13では、事前に記
録された複数の閾値を持つテーブルから一つを選択し
て、またはオペレータが指定する複数の閾値から一つを
選択して、閾値となる値を順に、例えばTH1 ,TH2
,…のように出力する。
Here, in the threshold storage device 13, one is selected from a table having a plurality of thresholds recorded in advance, or one is selected from a plurality of thresholds designated by the operator, and becomes a threshold. Values in order, eg TH1, TH2
,, ... is output.

【0028】レーダイメージ射影像生成装置15では、
レーダイメージ上でオペレータによって指定される直線
を横軸とした射影変換を行う。例えば、図4(a)に示
すように指定された直線が水平となるようにレーダイメ
ージを回転させ(図4(b)参照)、このレーダイメー
ジををimage(x,y)とするとき、その射影を例
えば
In the radar image projection image generator 15,
Projective transformation is performed with a straight line designated by the operator on the radar image as the horizontal axis. For example, when the radar image is rotated so that the designated straight line becomes horizontal as shown in FIG. 4A (see FIG. 4B), and this radar image is image (x, y), The projection

【0029】[0029]

【数3】 として求める(図4(c)参照)。ここで求められたレ
ーダイメージ射影像をIPRJ111 (=PRJnml )と
呼ぶことにする。ここで、IPRJnml において、nは
イメージナンバー、mは閾値THm、lは処理ナンバー
を表す。
[Equation 3] (See FIG. 4C). The radar image projection image obtained here is called IPRJ111 (= PRJnml). Here, in IPRJ nml, n represents an image number, m represents a threshold value THm, and 1 represents a processing number.

【0030】さらに、図5を参照しながら説明する。図
5は、射影像スケール変換装置17において、レーダイ
メージから生成された射影像と、3次元形状モデルから
生成された射影像のそれぞれが、スケール記憶装置16
からの出力されるスケール値に従って変換される様子を
示している。
Further, description will be made with reference to FIG. In the projection image scale conversion device 17, FIG. 5 shows that the projection image generated from the radar image and the projection image generated from the three-dimensional shape model are stored in the scale storage device 16 respectively.
It is shown that the conversion is performed according to the scale value output from.

【0031】射影像スケール変換装置17では、例えば
レーダイメージ射影像IPRJ111の横軸方向の長さ
(l10)と形状モデル射影像生成装置27で形状モデル
MODEL1 から生成された形状モデル射影像MPRJ
11(=MPRJnm 、nはモデルナンバー、mは処理ナン
バー)の横軸方向の長さ(l11)に対してスケール記憶
装置16から与えられるスケール係数(f10,f11)を
用いて、それぞれf10×l10,f11×l11に変換する。
ここで各々変換された射影像をIPRJ112 ,MPRJ
12とする。これにより3次元形状物体を平面に射影する
時に生じるスケールの伸縮を補正する。
In the projection image scale conversion device 17, for example, the length (l10) of the radar image projection image IPRJ111 in the horizontal axis direction and the shape model projection image MPRJ generated from the shape model MODEL1 in the shape model projection image generation device 27.
11 (= MPRJnm, n is a model number, and m is a processing number) is scaled by the scale factor (f10, f11) given from the scale storage device 16 to the length (l11) in the horizontal axis direction. , F11 × l11.
Here, the projected images converted respectively are IPRJ112 and MPRJ.
12 This corrects the expansion and contraction of the scale that occurs when a three-dimensional object is projected on a plane.

【0032】スケール記憶装置16では、事前に記録さ
れた複数のスケール係数を持つテーブルから一つを選択
してまたはオペレータが指定する複数のスケール係数か
ら一つを選択して、スケール係数となる値を順に{(f
10,f11),(f20,f21),…}のように出力する。
In the scale storage device 16, a value that becomes a scale coefficient by selecting one from a table having a plurality of scale coefficients recorded in advance or one from a plurality of scale coefficients specified by the operator In order {(f
, F11), (f20, f21), ...}.

【0033】相関係数算出装置18では、射影像スケー
ル変換装置17の出力のレーダイメージ射影像IPRJ
112 と形状モデル射影像MPRJ12の相関処理を行う。
出力は(ずれ,相関値)のデータ点列である。
In the correlation coefficient calculation device 18, the radar image projected image IPRJ output from the projected image scale conversion device 17 is output.
The correlation processing of 112 and the shape model projection image MPRJ12 is performed.
The output is a sequence of data points (deviation, correlation value).

【0034】以下、図6を参照しながら説明する。図6
は、最小差分算出装置19において、レーダイメージか
ら生成された射影像と、3次元形状モデルから生成され
た射影像のそれぞれが、高さ方向にそれぞれ係数を掛け
た後、減算される様子を模式的に示しており、減算後の
斜線部分の絶対値和が最小となるような図中の係数(g
1 ,g2 )を検索することを示している。
A description will be given below with reference to FIG. Figure 6
Shows a state in which the minimum difference calculation device 19 subtracts each of the projection image generated from the radar image and the projection image generated from the three-dimensional shape model after being multiplied by a coefficient in the height direction. The coefficient (g in the figure) that minimizes the sum of absolute values in the shaded area after subtraction
1, g2) is searched.

【0035】最小差分算出装置19では、相関係数算出
装置18の出力のデータ点列の最大相関値H1 ,H2 を
示すずれを用いて、レーダイメージ射影像IPRJ112
と形状モデル射影像MPRJ12の間のずれを補正し、図
6に示すように相関値H1 ,H2 に係数g1 ,g2 をか
けて相関値差分(g1 *H1 )−(g2 *H2 )を求
め、その絶対値が最小となる係数(g1 ,g2 )を自動
的に推定し、最小となった相関値差分を出力し、差分値
(スケール係数)のデータ点列を出力する。
In the minimum difference calculating device 19, the radar image projection image IPRJ112 is used by using the shift indicating the maximum correlation values H1 and H2 of the data point sequence output from the correlation coefficient calculating device 18.
And the shape model projection image MPRJ12 are corrected, and the correlation values difference (g1 * H1)-(g2 * H2) is obtained by multiplying the correlation values H1 and H2 by the coefficients g1 and g2 as shown in FIG. The coefficients (g1, g2) having the smallest absolute value are automatically estimated, the minimum correlation value difference is output, and the data point sequence of the difference value (scale coefficient) is output.

【0036】相関行列生成装置20では、相関係数算出
装置18で出力されるデータ点列(ずれ,相関値)を、
一つのレーダイメージ射影像IPRJ111 と形状モデル
射影像MPRJ11について複数のスケール係数(例えば
{(f10,f11),(f20,f21),…})毎に、射影
像スケール変換装置17〜相関行列生成装置20までの
処理を繰り返し、例えば以下の形の相関行列(表)を作
成する。
In the correlation matrix generation device 20, the data point sequence (deviation, correlation value) output from the correlation coefficient calculation device 18 is
The projection image scale conversion device 17 to the correlation matrix generation device for each of a plurality of scale factors (for example, {(f10, f11), (f20, f21), ...}) for one radar image projection image IPRJ111 and shape model projection image MPRJ11. The processes up to 20 are repeated to create a correlation matrix (table) of the following form, for example.

【0037】[0037]

【表1】 [Table 1]

【0038】行列正規化装置21では、相関行列に対
し、同一レーダイメージ(例えばIMG12)に対する処
理で形状モデル、例えばMODEL1 ,MODEL2 ,
…の違いによる数値変動を除去することを目的として、
例えば以下の2つの処理A,Bを行う。
In the matrix normalization device 21, a shape model, for example, MODEL1, MODEL2,
For the purpose of eliminating the numerical fluctuation due to the difference of ...
For example, the following two processes A and B are performed.

【0039】A:式(相関行列−E・V1 )/V2 によ
り相関値を変換する。ここで、Eは単位行列で、相関行
列のピーク位置を(ずれ0,スケール係数=Scale 0 )
とするときV1 ,V2 は以下に示す値である。 (1)
A: The correlation value is converted by the formula (correlation matrix-E · V1) / V2. Here, E is an identity matrix, and the peak position of the correlation matrix is (deviation 0, scale coefficient = Scale 0).
Then, V1 and V2 have the following values. (1)

【0040】[0040]

【数4】 ここでColは相関行列を表し、Rはずれの値の集合で
あり、nはその要素数である。またCovarianceは分散を
評価することを意味する。 (2)
[Equation 4] Here, Col represents a correlation matrix, R is a set of deviation values, and n is the number of elements. Covariance means evaluating variance. (2)

【0041】[0041]

【数5】 ここでColは相関行列を表す。 (3)[Equation 5] Here, Col represents a correlation matrix. (3)

【0042】[0042]

【数6】 ここでColは相関行列を表し、(n,m)はそれぞれ
相関行列の行数、列数を表す。またmx,myは以下の
様に算出される数値である。
[Equation 6] Here, Col represents a correlation matrix, and (n, m) represents the number of rows and the number of columns of the correlation matrix, respectively. Further, mx and my are numerical values calculated as follows.

【0043】[0043]

【数7】 [Equation 7]

【0044】B:最小差分算出装置19の処理結果であ
る差分値(スケール係数)データ点列を、 相関値(x,y)=相関値(x,y)/差分値(x) として数値変換する。
B: Numerical conversion of a difference value (scale coefficient) data point sequence, which is the processing result of the minimum difference calculating device 19, as correlation value (x, y) = correlation value (x, y) / difference value (x). To do.

【0045】最大値検出装置22では、相関行列正規化
装置21から出力される相関行列の最大値と、最大値を
持つスケール係数、例えば(f10,f11)を出力する。
ここでのスケール係数の出力値は、形状モデル記憶装置
26での形状モデルの選択に利用される。また、形状モ
デル検索装置25における形状モデルの選別に利用され
る。
The maximum value detecting device 22 outputs the maximum value of the correlation matrix output from the correlation matrix normalizing device 21 and the scale coefficient having the maximum value, for example (f10, f11).
The output value of the scale coefficient here is used for selecting the shape model in the shape model storage device 26. Further, it is used for the selection of the shape model in the shape model search device 25.

【0046】[0046]

【表2】 [Table 2]

【0047】評価行列生成装置23では、最大値検出装
置22の出力を一つのレーダイメージIMG12に対して
複数の閾値、例えばTH1 ,TH2 ,…毎にイメージ閾
値判定装置14〜評価行列生成装置23までの処理を繰
り返す。また、この繰り返し処理を複数の形状モデル、
例えばMODEL1 ,MODEL2 ,…毎に繰り返し、
(形状モデル,閾値)を添え字として持つ評価値行列と
して生成する。
In the evaluation matrix generation device 23, the output of the maximum value detection device 22 is applied to one radar image IMG12 for a plurality of threshold values, for example, the image threshold value judgment device 14 to the evaluation matrix generation device 23 for each of TH1, TH2 ,. The process of is repeated. In addition, this iterative process
For example, repeat for MODEL1, MODEL2, ...
It is generated as an evaluation value matrix having (shape model, threshold) as a subscript.

【0048】[0048]

【表3】 [Table 3]

【0049】モデル類似度評価装置24では、評価行列
(形状モデルMODEL1 ,閾値TH1 )から(形状モ
デルMODEL1 ,評価値VM1 )データ点列に変換し
表示する。データ点列への変換は、例えば以下の処理
A,Bにより行う。 A:単純な射影
The model similarity evaluation device 24 converts the evaluation matrix (shape model MODEL1, threshold value TH1) into (shape model MODEL1, evaluation value VM1) data point sequence and displays it. The conversion to the data point sequence is performed by the following processes A and B, for example. A: Simple projection

【0050】[0050]

【数8】 ここで、ETMは評価行列を表す。 B:各行での最大値[Equation 8] Here, ETM represents an evaluation matrix. B: Maximum value in each line

【0051】[0051]

【数9】 ここで、ETMは評価行列を表す。[Equation 9] Here, ETM represents an evaluation matrix.

【0052】表示の一例を図7に示す。図7はモデル類
似度評価装置24から出力される評価行列を表示した例
であり、図7(a)はここでの入力である評価行列の内
容を、処理中で閾値記憶装置13に従って変化させた閾
値の各々についての結果を図示した状態を示す例、図7
(b)は上記モデル類似度評価装置24のAまたはBに
より処理された(形状モデルMODEL1 ,評価値VM
1 )データ点列を表示した例である。
An example of the display is shown in FIG. FIG. 7 is an example in which the evaluation matrix output from the model similarity evaluation device 24 is displayed, and FIG. 7A shows that the contents of the evaluation matrix input here are changed according to the threshold storage device 13 during processing. FIG. 7 shows an example of the state in which the results for each of the threshold values are illustrated.
(B) is processed by A or B of the model similarity evaluation device 24 (shape model MODEL1, evaluation value VM
1) This is an example of displaying a data point sequence.

【0053】形状モデル検索装置25では、最大値検出
装置22から出力されるスケール係数を用いてレーダ目
標の大きさを推定し、モデル類似度評価装置24からの
出力中でこの条件を満たすものを選別し出力する。
The shape model retrieving device 25 estimates the size of the radar target using the scale factor output from the maximum value detecting device 22, and determines which of the outputs from the model similarity evaluating device 24 satisfies this condition. Select and output.

【0054】以下、図8を参照しながら説明する。図8
はイメージ歪み修正装置12〜最大値検出装置22まで
の処理を模式的に示すものである。例えば形状モデルM
ODEL1 を側面方向から見たものを使用する。図8に
おいて、(a)は入力レーダイメージを示し、(b),
(c)はイメージ歪み修正装置12で歪み除去された後
のイメージとレーダイメージ射影像生成装置15で生成
されるレーダイメージ射影像との関係を示し、(d)は
形状モデル射影像生成装置27で生成された射影像を示
し、ここでは最大値検出装置22の出力であるスケール
変換係数(f10,f11)と、(d)に示す形状モデル射
影像の横幅l11と、(a)に示すレーダイメージのレン
ジ範囲が満たさなければならない条件を示している。
Hereinafter, description will be given with reference to FIG. Figure 8
Shows schematically the processing from the image distortion correction device 12 to the maximum value detection device 22. For example, the shape model M
Use ODEL1 viewed from the side. In FIG. 8, (a) shows an input radar image, (b),
(C) shows the relationship between the image after distortion removal by the image distortion correction device 12 and the radar image projection image generated by the radar image projection image generation device 15, and (d) shows the shape model projection image generation device 27. The scale conversion coefficient (f10, f11) output from the maximum value detecting device 22, the width l11 of the shape model projection image shown in (d), and the radar shown in (a) are shown. It shows the conditions that the range range of the image must meet.

【0055】すなわち、この時の形状モデル射影像生成
装置27の出力は、図8(d)に示すようにその長さを
l11とする。入力レーダイメージは図8(a)に示さ
れ、目標のレンジ方向の広がり、すなわち「レンジ範
囲」は以下の条件を満たすものとして、条件に合うl10
を持つ形状モデルを選別する。
That is, the output of the shape model projection image generating device 27 at this time has a length l11 as shown in FIG. 8 (d). The input radar image is shown in FIG. 8 (a), and it is assumed that the spread of the target in the range direction, that is, the “range range” satisfies the following condition,
Select shape models with.

【0056】 レンジ範囲≦l10×cos(θ) =l11×f11/f10×cos(θ) ここで、θはレーダイメージ射影像生成装置15で指定
される直線の傾きであり、f11/f10は最大値検出装置
22から出力されるスケール係数である(図5参照)。
Range range ≦ l10 × cos (θ) = l11 × f11 / f10 × cos (θ) where θ is the inclination of the straight line designated by the radar image projection image generation device 15, and f11 / f10 is the maximum. It is a scale factor output from the value detection device 22 (see FIG. 5).

【0057】形状モデル記憶装置26では、事前に目標
とする物体の3次元形状モデルを記憶し、処理対象レー
ダイメージの目標と比較するためにその中からオペレー
タの指定または自動的な選択により形状モデル(例えば
MODEL1 )の情報を出力する。
The shape model storage device 26 stores a three-dimensional shape model of a target object in advance, and a shape model is designated by an operator or automatically selected from the three-dimensional shape model for comparison with the target of the radar image to be processed. The information of (for example, MODEL1) is output.

【0058】形状モデル射影像生成装置27では、オペ
レータから指定される直線または事前に設定される直線
への形状モデルMODEL1 の射影IPRJ11を、例え
ば側面図を作成してからレーダイメージ射影像生成装置
15と同様に直線への射影像を算出し出力する。
In the shape model projection image generating device 27, the projection IPRJ11 of the shape model MODEL1 onto a straight line designated by an operator or a preset straight line is created, for example, a side view, and then the radar image projection image generating device 15 is generated. In the same manner as above, the projection image on the straight line is calculated and output.

【0059】以下、図1を参照しながら、さらに具体的
に説明する。レーダイメージはその目標の運動状況、レ
ーダデータの取得状況により大きく影響を受け、その画
質または目標の見え方は一定しない。このため、レーダ
イメージ上の不要信号の除去は単一の閾値判定では困難
である。
A more specific description will be given below with reference to FIG. The radar image is greatly affected by the motion condition of the target and the acquisition condition of radar data, and the image quality or the appearance of the target is not constant. For this reason, it is difficult to remove unnecessary signals on the radar image with a single threshold judgment.

【0060】そこで、イメージ閾値判定装置14では、
一つのレーダイメージ処理に対して閾値記憶装置13か
らの複数の閾値を用いて、閾値以下の画素を処理対象外
とし、後半のイメージ処理において最も望ましいと思わ
れる閾値を検索していくことでこれを行う。
Therefore, in the image threshold determination device 14,
By using a plurality of threshold values from the threshold value storage device 13 for one radar image processing and excluding pixels below the threshold value from the processing target and searching for the threshold value that seems to be the most desirable in the latter half image processing. I do.

【0061】一方、レーダイメージ射影像生成装置15
では、目標の構造物が観測された場合、それは側面図と
類似した形状を持つことから、入力されたレーダイメー
ジを指定された直線を横軸とした側面図として捉え、そ
の射影像を生成する。
On the other hand, the radar image projection image generator 15
Then, when the target structure is observed, it has a shape similar to the side view, so the input radar image is taken as a side view with the specified straight line as the horizontal axis, and its projection image is generated. .

【0062】これに合わせて、形状モデル射影像生成装
置27では、形状モデル記憶装置26から読み出される
3次元形状モデルからその側面図を作成するか、または
事前に作成した側面図を読み出し出力する。
In accordance with this, the shape model projection image generating device 27 creates a side view of the three-dimensional shape model read from the shape model storage device 26, or reads and outputs a side view created in advance.

【0063】レーダイメージ上の目標は3次元物体のあ
る平面への投射像であるため、イメージ上の目標の大き
さは3次元物体の大きさを上限とする数値である。この
ため、レーダイメージから作成された射影像の横軸と、
形状モデルから作成された横軸を直接比較することはで
きない。
Since the target on the radar image is a projection image on a plane on which a three-dimensional object is present, the size of the target on the image is a numerical value whose upper limit is the size of the three-dimensional object. Therefore, the horizontal axis of the projection image created from the radar image,
The horizontal axis created from the shape model cannot be directly compared.

【0064】そこで、射影像スケール変換装置17によ
り、一つのレーダイメージ射影像に対してスケール記憶
装置16からの複数のスケール係数を用い、レーダイメ
ージ射影像の横軸方向の大きさを変換して相関係数算出
装置18に出力する。この時の形状モデル射影像に対す
るスケール係数は1である。
Therefore, the projection image scale conversion device 17 converts the size of the radar image projection image in the horizontal axis direction using a plurality of scale coefficients from the scale storage device 16 for one radar image projection image. It outputs to the correlation coefficient calculation device 18. The scale factor for the shape model projection image at this time is 1.

【0065】この相関係数算出処理18において、与え
られた形状モデルの形状に依存した相関行列または評価
行列の値にはばらつきがある。そこで、このばらつきを
抑え、レーダイメージ対形状モデルの比較を行うため
に、相関行列正規化装置21によって相関行列の正規化
を行う。この時の正規化係数の一つを最小差分算出装置
19で算出する。
In this correlation coefficient calculation process 18, there are variations in the values of the correlation matrix or the evaluation matrix depending on the shape of the given shape model. Therefore, in order to suppress this variation and compare the radar image pair shape model, the correlation matrix normalization device 21 normalizes the correlation matrix. The minimum difference calculation device 19 calculates one of the normalization coefficients at this time.

【0066】最小差分算出装置19では、相関係数算出
装置18の出力で最大の相関値を示すずれを用いて、レ
ーダイメージ射影像と形状モデル射影像のずれ補正を行
い、その差分の絶対値を出力する。これは、実際には形
状的にレーダイメージ射影像と形状モデル射影像が一致
しないにも関わらず、見かけ上は相関値が大きくなるも
のを判定するために使用される。
The minimum difference calculation device 19 corrects the deviation between the radar image projection image and the shape model projection image using the deviation showing the maximum correlation value in the output of the correlation coefficient calculation device 18, and the absolute value of the difference. Is output. This is used for determining what has a large correlation value in spite of the fact that the radar image projection image and the shape model projection image do not actually match in shape.

【0067】また前述の横軸のスケールと同じく、両射
影像における縦軸方向もまた直接比較はできないため、
図6に示す係数(g1 ,g2 )を例えばg2 =1 として
g1を変化させ、差分が極小となる係数を検索し、その
時の極小差分を出力する。
Further, as in the case of the above-mentioned scale of the horizontal axis, the vertical directions in both projection images cannot be directly compared.
The coefficients (g1, g2) shown in FIG. 6 are set to, for example, g2 = 1 and g1 is changed to search for a coefficient having a minimum difference, and the minimum difference at that time is output.

【0068】最大値検出装置22では、最大の相関値を
検出し、一つのレーダイメージ、一つの閾値、一つの形
状モデルに対する評価値として出力する。この時、同時
に形状モデルの絞り込みを行うために、最大値を示すス
ケール係数を形状モデル検索装置25と形状モデル記憶
装置26に出力する。
The maximum value detection device 22 detects the maximum correlation value and outputs it as an evaluation value for one radar image, one threshold value, and one shape model. At this time, in order to narrow down the shape models at the same time, the scale coefficient indicating the maximum value is output to the shape model search device 25 and the shape model storage device 26.

【0069】モデル類似度評価装置24は、評価行列
(形状モデル,閾値)の形で閾値毎の値を持つ評価行列
生成装置23の出力結果から閾値依存部分を除去し、形
状モデル間の比較を行いやすくした情報をオペレータに
提供することを目的とする。
The model similarity evaluation device 24 removes the threshold-dependent part from the output result of the evaluation matrix generation device 23 having a value for each threshold value in the form of an evaluation matrix (shape model, threshold value), and compares the shape models. The purpose is to provide the operator with information that is easy to perform.

【0070】形状モデル検索装置25では、さらに最大
値検出装置22の出力であるスケール係数を用いて目標
の大きさを推定し、多数の形状モデルの中からレーダイ
メージ上の目標に対応すると思われるものを選別し、表
示を行う。
The shape model search device 25 further estimates the size of the target by using the scale coefficient output from the maximum value detection device 22, and it is considered that the shape model search device 25 corresponds to the target on the radar image among many shape models. Items are selected and displayed.

【0071】上記形状モデル検索装置25による表示例
を図9に示す。図9(a)は形状モデル毎の評価値を棒
グラフで表示した例、図9(b)は入力であるレーダイ
メージの表示例、図9(c)は評価値に従って形状モデ
ルを並べた表示例を示している。この3つは同時に表示
されてもよいし、各々別のタイミングで表示されてもよ
い。したがって、上記構成によるレーダイメージ処理装
置は、航空機・船舶といった小型の目標の類識別を容易
にかつ迅速に行うことができる。
FIG. 9 shows a display example by the shape model retrieval device 25. 9A shows an example in which evaluation values for each shape model are displayed in a bar graph, FIG. 9B shows an example of displaying a radar image which is an input, and FIG. 9C shows an example in which shape models are arranged according to the evaluation values. Is shown. These three may be displayed at the same time, or may be displayed at different timings. Therefore, the radar image processing device having the above-described configuration can easily and quickly identify a small target such as an aircraft or a ship.

【0072】[0072]

【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、航空
機・船舶といった目標の類識別を容易にかつ迅速に行う
ことのできるレーダイメージ処理装置を提供することが
できる。
As described above, according to the present invention, it is possible to provide a radar image processing apparatus capable of easily and quickly identifying a target such as an aircraft or a ship.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 本発明に係るレーダイメージ処理装置の一実
施形態の全体構成を示すブロック図。
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an embodiment of a radar image processing device according to the present invention.

【図2】 同実施形態のイメージ歪み修正装置におい
て、レーダイメージの歪みが除去される様子を概念的に
示す図。
FIG. 2 is a view conceptually showing how the distortion of the radar image is removed in the image distortion correction device of the same embodiment.

【図3】 同実施形態のイメージ閾値判定装置におい
て、閾値記憶装置から与えられる閾値を用いて画素値の
低い成分が除去される様子を概念的に示した図。
FIG. 3 is a diagram conceptually showing how a component having a low pixel value is removed using a threshold value provided from a threshold value storage device in the image threshold value determination device of the same embodiment.

【図4】 同実施形態のレーダイメージ射影像生成装置
において、レーダイメージから射影像が生成される様子
を概念的に示すもので、(a)は入力イメージを表す
図、(b)は回転修正を加えられた状態を示す図、
(c)は出力となる射影像を表す図。
4A and 4B conceptually show how a projection image is generated from a radar image in the radar image projection image generation device of the same embodiment. FIG. 4A is a diagram showing an input image, and FIG. The figure showing the added state,
(C) is a figure showing the projected image used as an output.

【図5】 同実施形態の射影像スケール変換装置におい
て、レーダイメージから生成された射影像と、3次元形
状モデルから生成された射影像のそれぞれが、スケール
記憶装置からの出力されるスケール値に従って変換され
る様子を示す図。
FIG. 5 is a perspective image scale conversion device of the same embodiment, in which each of a projection image generated from a radar image and a projection image generated from a three-dimensional shape model is in accordance with a scale value output from a scale storage device. The figure which shows a mode that is converted.

【図6】 同実施形態の最小差分算出装置において、レ
ーダイメージから生成された射影像と、3次元形状モデ
ルから生成された射影像のそれぞれが、高さ方向にそれ
ぞれ係数を掛けた後、減算される様子を模式的に示す
図。
FIG. 6 is a diagram illustrating a minimum difference calculation device according to the same embodiment, in which a projection image generated from a radar image and a projection image generated from a three-dimensional shape model are respectively multiplied in the height direction by a coefficient and then subtracted. The figure which shows a mode that is performed.

【図7】 同実施形態のモデル類似度評価装置の出力の
表示の一例を示すもので、(a)はここでの入力である
評価行列の内容を、処理中で閾値記憶装置に従って変化
させた閾値の各々についての結果を図示した状態を示す
図、(b)はモデル類似度評価装置において処理された
結果を示す図。
FIG. 7 shows an example of a display of an output of the model similarity evaluation device of the embodiment, in which (a) changes the contents of the evaluation matrix, which is an input here, according to a threshold storage device during processing. The figure which shows the state which showed the result about each threshold value, (b) is a figure which shows the result processed by the model similarity evaluation device.

【図8】 本実施形態の全体的な処理の概念と、その全
体処理と形状モデル検索装置における類別判定結果の選
別における条件との関係を示すもので、(a)は入力レ
ーダイメージを示す図、(b),(c)はイメージ歪み
修正装置で歪み修正された後のイメージとレーダイメー
ジ射影像生成装置で生成されるレーダイメージ射影像と
の関係を示す図、(d)は形状モデル射影像生成装置で
生成された射影像を示す図。
FIG. 8 shows the concept of the overall processing of the present embodiment and the relationship between the overall processing and the conditions in the selection of the classification determination result by the shape model search device, and FIG. 8A is a diagram showing an input radar image. , (B) and (c) are diagrams showing the relationship between the image after distortion correction by the image distortion correction device and the radar image projection image generated by the radar image projection image generation device, and (d) is a shape model projection image. The figure which shows the projection image produced | generated by the image production | generation apparatus.

【図9】 同実施形態の形状モデル検索装置の表示例を
示すもので、(a)は形状モデル毎の評価値を棒グラフ
で表示する例を示す図、(b)は入力であるレーダイメ
ージの表示例を示す図、(c)は評価値に従って並べら
れた形状モデルとが表示されている様子を示す図。
9A and 9B show display examples of the shape model search device of the embodiment, FIG. 9A is a diagram showing an example in which evaluation values for each shape model are displayed in a bar graph, and FIG. 9B is a diagram showing an input radar image. The figure which shows the example of a display, (c) is a figure which shows a mode that the shape model arranged according to an evaluation value is displayed.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11…レーダイメージ生成装置 12…イメージ歪み修正装置 13…閾値記憶装置 14…イメージ閾値判定装置 15…レーダイメージ射影像生成装置 16…スケール記憶装置 17…射影像スケール変換装置 18…相関係数算出装置 19…最小差分算出装置 20…相関行列生成装置 21…相関行列正規化装置 22…最大値検出装置 23…評価行列生成装置 24…モデル類似度評価装置 25…形状モデル検索装置 26…形状モデル記憶装置 27…形状モデル射影像生成装置 11 ... Radar image generation device 12 ... Image distortion correction device 13 ... Threshold storage device 14 ... Image threshold determination device 15 ... Radar image projection image generation device 16 ... Scale storage device 17 ... Projection image scale conversion device 18 ... Correlation coefficient calculating device 19 ... Minimum Difference Calculation Device 20 ... Correlation matrix generator 21. Correlation matrix normalization device 22 ... Maximum value detection device 23 ... Evaluation matrix generation device 24 ... Model similarity evaluation device 25 ... Geometric model search device 26. Shape model storage device 27 ... Shape model projection image generation device

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95 G01T 1/00 - 1/20 G01T 3/00 - 5/50 G01T 9/00 - 9/40 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (58) Fields surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G01S 7 /00-7/42 G01S 13/00-13/95 G01T 1/00-1/20 G01T 3 / 00-5/50 G01T 9/00-9/40

Claims (12)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 レーダエコーから生成される目標物体の
レーダイメージから射影像を生成するレーダイメージ射
影像生成手段と、 事前に選別された目標物体の3次元形状モデルの情報を
データベースとして格納する3次元形状モデル記憶手段
と、 この記憶手段から任意の3次元形状モデルを選択し、選
択した3次元形状モデルの射影像を生成する3次元形状
モデル射影像生成手段と、 前記レーダイメージの射影像と前記3次元形状モデルの
射影像を入力して両者の相関値を算出する相関値算出手
段と、 この手段で算出した相関値からレーダイメージ上の目標
と3次元形状モデルの目標との合致度合いを評価値とし
て求める評価値算出手段とを具備し、前記レーダイメージ射影像生成手段は、レーダイメージ
から算出される(x,y)データ点列として、レーダイ
メージ上に定義される任意の直線をx軸とし、それと直
交する方向をy軸として、射影像をImage(x,
y)として表したとき、 【数1】 で表される値の組を算出する機能を有し、 前記3次元形状モデル射影像生成手段は、前記3次元形
状モデルから算出される(x,y)データ点列として、
指定される平面上への投影像上に定義される任意の直線
をx軸とし、それと直交する方向をy軸として、射影像
をImage(x,y)として表したとき、 【数2】 で表される値の組を算出する機能を有し、 前記相関値算出手段は、任意のスケール係数fを用い
て、前記レーダイメージ及び3次元形状モデルからそれ
ぞれ変換された(x,y)データ点列を(f,x,y)
なる線形変換を行い、相関値を「相関値(ずれ、スケー
ル係数)」の相関行列として算出する機能を有し、 順次選択される3次元形状モデルに対して前記評価値か
ら推定順位を割り当てて目標推定のための情報として提
供することを特徴とするレーダイメージ処理装置。
1. A radar image projection image generation means for generating a projection image from a radar image of a target object generated from a radar echo, and information on a three-dimensional shape model of the target object which has been selected in advance as a database 3 A three-dimensional shape model storage means, a three-dimensional shape model projection image generation means for selecting an arbitrary three-dimensional shape model from the storage means, and generating a projection image of the selected three-dimensional shape model; and a projection image of the radar image. Correlation value calculating means for inputting the projection image of the three-dimensional shape model to calculate a correlation value between the two, and a matching degree between the target on the radar image and the target of the three-dimensional shape model from the correlation value calculated by this means. Evaluation value calculation means for obtaining an evaluation value, wherein the radar image projection image generation means is a radar image
As a (x, y) data point sequence calculated from
Let an arbitrary straight line defined on the image be the x-axis and
The projected image is Image (x,
When expressed as y), And has a function of calculating a set of values represented by the three-dimensional shape model projection image generation means.
As a sequence of (x, y) data points calculated from the shape model,
Arbitrary straight line defined on the projected image on the specified plane
Is the x-axis, and the direction orthogonal to it is the y-axis.
Is expressed as Image (x, y), Has a function of calculating a set of values, and the correlation value calculating means uses an arbitrary scale factor f.
From the radar image and 3D shape model
Converted (x, y) data point sequence to (f, x, y)
Then, the correlation value is converted into “correlation value (deviation, scale
Radar coefficient), which is provided as information for target estimation by assigning an estimation rank from the evaluation values to a sequentially selected three-dimensional shape model. Image processor.
【請求項2】 さらに、前記レーダイメージから任意の
閾値に満たない画素成分を除去して前記レーダイメージ
射影像生成手段に入力するイメージ閾値判定手段を備え
ることを特徴とする請求項1記載のレーダイメージ処理
装置。
2. The radar according to claim 1, further comprising image threshold determination means for removing pixel components less than an arbitrary threshold from the radar image and inputting the pixel components to the radar image projection image generation means. Image processor.
【請求項3】 前記相関値算出手段は、さらに相関値か
ら推定される両者のずれを補正した後、各々のスケール
係数fに対して、レーダイメージから得られるデータ点
列(x,y)と3次元形状モデルから得られるデータ点
列の(x,y′)の差分を、 Σ|y−k・y′|x を用いて、この値が最も小さくなる差分係数kを与えて
算出し、これの逆数を前記相関行列の列ベクトルに重み
として乗算する機能を有することを特徴とする請求項
記載のレーダイメージ処理装置。
3. The correlation value calculation means further corrects the deviation between the two estimated from the correlation value, and then, for each scale coefficient f, a data point sequence (x, y) obtained from the radar image is obtained. The difference of (x, y ′) of the data point sequence obtained from the three-dimensional shape model is calculated by using Σ | y−k · y ′ | x and giving the difference coefficient k that minimizes this value, claim 1, characterized in that it has a function of multiplying this reciprocal as a weight to the column vector of the correlation matrix
The described radar image processing device.
【請求項4】 前記相関値算出手段は、さらに前記相関
行列(ずれ、スケール係数)中の最大値を含む列の平均
値と相関行列全体の分散を用いて、相関行列の各要素で
ある相関値を (相関値−平均値)/分散 で正規化して前記評価値算出手段へ出力する相関値正規
化手段を備えることを特徴とする請求項記載のレーダ
イメージ処理装置。
4. The correlation value calculating means further uses the average value of the column including the maximum value in the correlation matrix (deviation, scale coefficient) and the variance of the entire correlation matrix to determine the correlation of each element of the correlation matrix. value (correlation value - average value) / dispersed in the radar image processing apparatus according to claim 1, characterized in that it comprises a correlation value normalization means for normalizing output to the evaluation value calculation means.
【請求項5】 前記相関値算出手段は、さらに前記相関
行列(ずれ、スケール係数)中の最大値を含む列のずれ
の平均とずれの分散を用いて、相関行列の各要素である
相関値を (相関値−平均値)/分散 で正規化して前記評価値算出手段へ出力する相関値正規
化手段を備えることを特徴とする請求項記載のレーダ
イメージ処理装置。
5. The correlation value calculation means further uses the average of deviations of columns including the maximum value in the correlation matrix (deviation, scale coefficient) and the variance of the deviations to determine the correlation value of each element of the correlation matrix. (correlation value - average value) / dispersed in the radar image processing apparatus according to claim 1, wherein the normalizing comprises correlation value normalization means for outputting to said evaluation value calculating means.
【請求項6】 前記相関値算出手段は、さらに前記相関
行列を、相関行列(ずれ、スケール係数)の全体の平均
振幅値と相関行列全体の位置平均(ずれ、スケール係
数)回りの分散を用いて、相関行列の各要素である相関
値を (相関値−平均値)/分散 で正規化して前記評価値算出手段へ出力する相関値正規
化手段を備えることを特徴とする請求項記載のレーダ
イメージ処理装置。
6. The correlation value calculating means further uses, as the correlation matrix, an average amplitude value of the entire correlation matrix (deviation, scale coefficient) and a variance around a position average (deviation, scale coefficient) of the entire correlation matrix. Te, the correlation values which are the elements of the correlation matrix (correlation value - average value) / dispersed in normalized according to claim 1, further comprising a correlation value normalization means for outputting to said evaluation value calculating means Radar image processor.
【請求項7】 前記評価値算出手段は、前記相関値算出
手段で得られた相関行列中で最大となるものを合致度合
いの評価値として出力し、且つその最大値を示すスケー
ル係数を出力する機能を有することを特徴とする請求項
記載のレーダイメージ処理装置。
7. The evaluation value calculation means outputs the maximum value in the correlation matrix obtained by the correlation value calculation means as an evaluation value of the matching degree, and outputs a scale coefficient indicating the maximum value. Claim having a function
1. The radar image processing device according to 1.
【請求項8】 前記評価値算出手段は、前記イメージ閾
値判定手段の閾値を設定値に渡って変化させ、各々の閾
値に対する評価値を算出して(閾値,評価値)のデータ
列を生成する機能を有することを特徴とする請求項
載のレーダイメージ処理装置。
8. The evaluation value calculation means changes the threshold value of the image threshold value judgment means over a set value, calculates an evaluation value for each threshold value, and generates a data string of (threshold value, evaluation value). The radar image processing device according to claim 2 , having a function.
【請求項9】 さらに、前記各手段の処理を一枚のレー
ダイメージにつき複数の3次元形状モデルに対して行
い、「合致度合いの評価値(モデル,閾値)」の評価行
列を算出する機能を有することを特徴とする請求項1記
載のレーダイメージ処理装置。
9. The function of performing the processing of each of the means for a plurality of three-dimensional shape models for one radar image to calculate an evaluation matrix of “evaluation value (model, threshold value ) of matching degree”. The radar image processing apparatus according to claim 1, further comprising:
【請求項10】 さらに、前記評価行列の各閾値に対す
る和を3次元形状モデル毎に算出し、(モデル,評価
値)のデータ列を作成し、表示する機能を有することを
特徴とする請求項記載のレーダイメージ処理装置。
10. A function to calculate a sum of the evaluation matrix with respect to each threshold value for each three-dimensional shape model, create a data string of (model, evaluation value), and display the data string. 9. The radar image processing device according to item 9 .
【請求項11】 さらに、前記評価行列の各閾値に対す
る列ベクトルをその最大値が1になるように正規化し、
各閾値に対する和を3次元形状モデル毎に算出し、(モ
デル,評価値)のデータ列を作成し、表示する機能を有
することを特徴とする請求項記載のレーダイメージ処
理装置。
11. Further, the column vector for each threshold value of the evaluation matrix is normalized so that its maximum value is 1.
10. The radar image processing apparatus according to claim 9 , wherein the radar image processing apparatus has a function of calculating a sum for each threshold value for each three-dimensional shape model and creating and displaying a data string of (model, evaluation value).
【請求項12】 さらに、前記評価値算出手段から出力
されるスケール係数の推定結果を用いて複数の3次元形
状モデルの内からレーダイメージ上の目標に対応するモ
デルを選別する機能を有することを特徴とする請求項
記載のレーダイメージ処理装置。
12. A function of selecting a model corresponding to a target on a radar image from a plurality of three-dimensional shape models using the estimation result of the scale factor output from the evaluation value calculation means. Claim 7 characterized by
The described radar image processing device.
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