JP3510140B2 - 目標識別装置および目標識別方法 - Google Patents
目標識別装置および目標識別方法Info
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- JP3510140B2 JP3510140B2 JP08226999A JP8226999A JP3510140B2 JP 3510140 B2 JP3510140 B2 JP 3510140B2 JP 08226999 A JP08226999 A JP 08226999A JP 8226999 A JP8226999 A JP 8226999A JP 3510140 B2 JP3510140 B2 JP 3510140B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、例えば合成開口
レーダに基づいて受信される目標からの信号に基づいて
目標を識別する目標識別装置および目標識別方法に関す
るものである。
レーダに基づいて受信される目標からの信号に基づいて
目標を識別する目標識別装置および目標識別方法に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】図１８は例えば米国特許第５，４９７，
１５８号に記載の従来の目標識別方法について説明する
図である。図１９は従来の目標識別方法において作成さ
れるレーダ画像の一例を示す図であり、図２０は図１９
のレーダ画像に重ね合わせた参照画像の一例を示す図で
ある。この従来の目標識別方法においては、ステップＳ
Ｔ５０１において、例えば逆合成開口レーダＩＳＡＲに
より取得された信号を処理して例えば図１９に示すよう
な目標のレーダ画像（ＩＳＡＲ画像）が作成される。ま
た、このステップＳＴ５０１に並行してステップＳＴ５
０２において、レーダにより目標を追尾して速度、位
置、飛行経路、姿勢などの目標の情報が収集される。
１５８号に記載の従来の目標識別方法について説明する
図である。図１９は従来の目標識別方法において作成さ
れるレーダ画像の一例を示す図であり、図２０は図１９
のレーダ画像に重ね合わせた参照画像の一例を示す図で
ある。この従来の目標識別方法においては、ステップＳ
Ｔ５０１において、例えば逆合成開口レーダＩＳＡＲに
より取得された信号を処理して例えば図１９に示すよう
な目標のレーダ画像（ＩＳＡＲ画像）が作成される。ま
た、このステップＳＴ５０１に並行してステップＳＴ５
０２において、レーダにより目標を追尾して速度、位
置、飛行経路、姿勢などの目標の情報が収集される。
【０００３】次にステップＳＴ５０３において、これら
の収集した情報に基づいて目標に対応する参照物体（旅
客機、戦闘機など）が参照物体データベースの参照物体
から選択され、目標の位置および姿勢を考慮してその参
照物体を回転させたときの参照画像が作成される。そし
てステップＳＴ５０４において、目標のレーダ画像と参
照画像とを図２０に示すように重ね合わせて、目標と参
照物体とが一致するか否かが評価される。さらにステッ
プＳＴ５０３およびステップＳＴ５０４を繰り返すこと
により、より良好に一致する参照物体が探索され、最終
的に目標の機種などが同定される。
の収集した情報に基づいて目標に対応する参照物体（旅
客機、戦闘機など）が参照物体データベースの参照物体
から選択され、目標の位置および姿勢を考慮してその参
照物体を回転させたときの参照画像が作成される。そし
てステップＳＴ５０４において、目標のレーダ画像と参
照画像とを図２０に示すように重ね合わせて、目標と参
照物体とが一致するか否かが評価される。さらにステッ
プＳＴ５０３およびステップＳＴ５０４を繰り返すこと
により、より良好に一致する参照物体が探索され、最終
的に目標の機種などが同定される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来の目標識別方法は
以上のように構成されているので、目標のレーダ画像と
参照物体の参照画像との比較、評価を実行するものの、
その手順などについては具体的に示されておらず客観的
かつ定量的に比較、評価されない可能性があるなどの課
題があった。
以上のように構成されているので、目標のレーダ画像と
参照物体の参照画像との比較、評価を実行するものの、
その手順などについては具体的に示されておらず客観的
かつ定量的に比較、評価されない可能性があるなどの課
題があった。
【０００５】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、目標のレーダ画像から生成される
目標画像と目標候補の３次元データから生成される参照
画像とを所定の特徴量に基づいて比較して目標の識別を
実行するようにして、定量的かつ客観的に目標の識別、
同定を実行することができる目標識別装置および目標識
別方法を得ることを目的とする。
めになされたもので、目標のレーダ画像から生成される
目標画像と目標候補の３次元データから生成される参照
画像とを所定の特徴量に基づいて比較して目標の識別を
実行するようにして、定量的かつ客観的に目標の識別、
同定を実行することができる目標識別装置および目標識
別方法を得ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明に係る目標識別
装置は、目標からの信号を受信する受信部と、信号の受
信時の受信部の高度を測定する高度測定部と、受信部へ
の信号の入射角を測定する入射角測定部と、高度測定部
により測定した高度、入射角測定部により測定した入射
角および受信部の視角分解能から受信部の距離分解能を
計算する距離分解能計算部と、信号からレーダ画像を作
成するレーダ画像作成部と、レーダ画像に対して距離分
解能に基づいて画像処理を実行し、目標の画像を作成す
る目標画像作成部と、目標の画像に基づいて目標の向き
および特徴量を計算する向き／特徴量計算部と、所定の
目標候補の３次元データから、目標の向き、信号の入射
角および受信部の距離分解能に基づいて参照画像を作成
する参照画像作成部と、参照画像に基づいて目標候補の
特徴量を計算する目標候補特徴量計算部と、目標の特徴
量と目標候補の特徴量とを比較し、比較の結果を識別結
果として出力する特徴量比較部とを備えるものである。
装置は、目標からの信号を受信する受信部と、信号の受
信時の受信部の高度を測定する高度測定部と、受信部へ
の信号の入射角を測定する入射角測定部と、高度測定部
により測定した高度、入射角測定部により測定した入射
角および受信部の視角分解能から受信部の距離分解能を
計算する距離分解能計算部と、信号からレーダ画像を作
成するレーダ画像作成部と、レーダ画像に対して距離分
解能に基づいて画像処理を実行し、目標の画像を作成す
る目標画像作成部と、目標の画像に基づいて目標の向き
および特徴量を計算する向き／特徴量計算部と、所定の
目標候補の３次元データから、目標の向き、信号の入射
角および受信部の距離分解能に基づいて参照画像を作成
する参照画像作成部と、参照画像に基づいて目標候補の
特徴量を計算する目標候補特徴量計算部と、目標の特徴
量と目標候補の特徴量とを比較し、比較の結果を識別結
果として出力する特徴量比較部とを備えるものである。
【０００７】この発明に係る目標識別装置は、目標の画
像の最大幅および最小幅を目標の特徴量とし、参照画像
の最大幅および最小幅を目標候補の特徴量としたもので
ある。
像の最大幅および最小幅を目標の特徴量とし、参照画像
の最大幅および最小幅を目標候補の特徴量としたもので
ある。
【０００８】この発明に係る目標識別装置は、目標の画
像の慣性モーメントを目標の特徴量とし、参照画像の慣
性モーメントを目標候補の特徴量としたものである。
像の慣性モーメントを目標の特徴量とし、参照画像の慣
性モーメントを目標候補の特徴量としたものである。
【０００９】この発明に係る目標識別装置は、目標の画
像に対応する楕円の長径、短径および一方の径の傾き角
を目標の特徴量とし、参照画像に対応する楕円の長径、
短径および一方の径の傾き角を目標候補の特徴量とした
ものである。
像に対応する楕円の長径、短径および一方の径の傾き角
を目標の特徴量とし、参照画像に対応する楕円の長径、
短径および一方の径の傾き角を目標候補の特徴量とした
ものである。
【００１０】この発明に係る目標識別装置は、受信部の
位置を測定する位置測定部と、受信部の高度および位
置、信号の入射角および所定の地図データに基づいて目
標の位置を計算し、その目標が水上に存在するか否かを
判定する目標位置計算部とを備え、目標が水上に存在す
ると判定した場合においては、参照画像作成部は水面反
射を考慮して参照画像を作成するようにしたものであ
る。
位置を測定する位置測定部と、受信部の高度および位
置、信号の入射角および所定の地図データに基づいて目
標の位置を計算し、その目標が水上に存在するか否かを
判定する目標位置計算部とを備え、目標が水上に存在す
ると判定した場合においては、参照画像作成部は水面反
射を考慮して参照画像を作成するようにしたものであ
る。
【００１１】この発明に係る目標識別装置は、複数の目
標候補の３次元データを保持する目標候補データベース
部と、複数の目標候補から、目標の特徴量に基づいて、
参照画像を作成する目標候補を選択する目標候補選択部
とを備えるものである。
標候補の３次元データを保持する目標候補データベース
部と、複数の目標候補から、目標の特徴量に基づいて、
参照画像を作成する目標候補を選択する目標候補選択部
とを備えるものである。
【００１２】この発明に係る目標識別方法は、所定の受
信部により、目標からの信号を受信するステップと、信
号の受信時の受信部の高度を測定するステップと、受信
部への信号の入射角を測定するステップと、測定した高
度、測定した入射角および受信部の視角分解能から受信
部の距離分解能を計算するステップと、信号からレーダ
画像を作成するステップと、レーダ画像に対して距離分
解能に基づいて画像処理を実行し、目標の画像を作成す
るステップと、目標の画像に基づいて目標の向きおよび
特徴量を計算するステップと、所定の目標候補の３次元
データから、目標の向き、信号の入射角および受信部の
距離分解能に基づいて参照画像を作成するステップと、
参照画像に基づいて目標候補の特徴量を計算するステッ
プと、目標の特徴量と目標候補の特徴量とを比較し、比
較の結果を識別結果として出力するステップとを備える
ものである。
信部により、目標からの信号を受信するステップと、信
号の受信時の受信部の高度を測定するステップと、受信
部への信号の入射角を測定するステップと、測定した高
度、測定した入射角および受信部の視角分解能から受信
部の距離分解能を計算するステップと、信号からレーダ
画像を作成するステップと、レーダ画像に対して距離分
解能に基づいて画像処理を実行し、目標の画像を作成す
るステップと、目標の画像に基づいて目標の向きおよび
特徴量を計算するステップと、所定の目標候補の３次元
データから、目標の向き、信号の入射角および受信部の
距離分解能に基づいて参照画像を作成するステップと、
参照画像に基づいて目標候補の特徴量を計算するステッ
プと、目標の特徴量と目標候補の特徴量とを比較し、比
較の結果を識別結果として出力するステップとを備える
ものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１は、この発明の実施の形態１による
目標識別装置の構成を示すブロック図である。図におい
て、１は目標からの信号を受信するレーダ受信部（受信
部）であり、２はその信号の受信時のレーダ受信部１の
高度を測定する高度測定部であり、３はレーダ受信部１
への信号の入射角を測定する入射角測定部であり、４は
複数の目標候補の３次元データを保持する目標候補デー
タベース部である。
説明する。 実施の形態１．図１は、この発明の実施の形態１による
目標識別装置の構成を示すブロック図である。図におい
て、１は目標からの信号を受信するレーダ受信部（受信
部）であり、２はその信号の受信時のレーダ受信部１の
高度を測定する高度測定部であり、３はレーダ受信部１
への信号の入射角を測定する入射角測定部であり、４は
複数の目標候補の３次元データを保持する目標候補デー
タベース部である。
【００１４】５はレーダ受信部１により受信した信号か
らレーダ画像を作成するレーダ画像作成部であり、６
は、高度測定部２により測定した高度、入射角測定部３
により測定した入射角およびレーダ受信部１の視角分解
能からレーダ受信部１の距離分解能を計算するレーダ分
解能計算部（距離分解能計算部）であり、７はレーダ画
像に対して距離分解能に基づいて画像処理を実行し、目
標画像を作成する目標要素抽出部（目標画像作成部）で
あり、８は目標画像に基づいて目標の向きおよび特徴量
を計算する目標特徴量計算部（向き／特徴量計算部）で
ある。
らレーダ画像を作成するレーダ画像作成部であり、６
は、高度測定部２により測定した高度、入射角測定部３
により測定した入射角およびレーダ受信部１の視角分解
能からレーダ受信部１の距離分解能を計算するレーダ分
解能計算部（距離分解能計算部）であり、７はレーダ画
像に対して距離分解能に基づいて画像処理を実行し、目
標画像を作成する目標要素抽出部（目標画像作成部）で
あり、８は目標画像に基づいて目標の向きおよび特徴量
を計算する目標特徴量計算部（向き／特徴量計算部）で
ある。
【００１５】９は目標候補データベース部４に保持され
ている目標候補の３次元データから、目標の向き、信号
の入射角およびレーダ受信部１の距離分解能に基づいて
模擬目標画像（参照画像）を作成する模擬目標画像作成
部（参照画像作成部、目標候補選択部）である。なお、
模擬目標画像作成部９は、前回の比較結果が特徴量比較
部１１より供給された場合には、その比較結果に応じて
次の目標候補を選択する。１０はその模擬目標画像に基
づいて目標候補の特徴量を計算する模擬目標特徴量計算
部（目標候補特徴量計算部）であり、１１は目標の特徴
量と目標候補の特徴量とを比較し、比較の結果を識別結
果として出力する特徴量比較部である。
ている目標候補の３次元データから、目標の向き、信号
の入射角およびレーダ受信部１の距離分解能に基づいて
模擬目標画像（参照画像）を作成する模擬目標画像作成
部（参照画像作成部、目標候補選択部）である。なお、
模擬目標画像作成部９は、前回の比較結果が特徴量比較
部１１より供給された場合には、その比較結果に応じて
次の目標候補を選択する。１０はその模擬目標画像に基
づいて目標候補の特徴量を計算する模擬目標特徴量計算
部（目標候補特徴量計算部）であり、１１は目標の特徴
量と目標候補の特徴量とを比較し、比較の結果を識別結
果として出力する特徴量比較部である。
【００１６】次に動作について説明する。図２は、実施
の形態１による目標識別装置の動作について説明するフ
ローチャートであり、図３は、図２の目標画像の作成の
処理の詳細について説明するフローチャートである。図
４はレーダ画像の一例を示す図であり、図５は図４のレ
ーダ画像を２値化した画像の一例を示す図であり、図６
は図５の画像に対してクロージング処理をした後の画像
の一例を示す図であり、図７は目標画像の一例を示す図
であり、図８は目標画像に基づく目標の特徴値の一例を
示す図である。図９は目標候補の画像の一例を示す図で
あり、図１０は図９の目標候補の模擬目標画像の一例を
示す図である。
の形態１による目標識別装置の動作について説明するフ
ローチャートであり、図３は、図２の目標画像の作成の
処理の詳細について説明するフローチャートである。図
４はレーダ画像の一例を示す図であり、図５は図４のレ
ーダ画像を２値化した画像の一例を示す図であり、図６
は図５の画像に対してクロージング処理をした後の画像
の一例を示す図であり、図７は目標画像の一例を示す図
であり、図８は目標画像に基づく目標の特徴値の一例を
示す図である。図９は目標候補の画像の一例を示す図で
あり、図１０は図９の目標候補の模擬目標画像の一例を
示す図である。
【００１７】まず図２のステップＳＴ１において、例え
ば航空機や人工衛星に搭載された合成開口レーダなどの
レーダ受信部１が地上方向または水上方向の目標からの
信号を受信し、ステップＳＴ２においてレーダ画像作成
部５はその受信した信号からレーダ画像を作成する。
ば航空機や人工衛星に搭載された合成開口レーダなどの
レーダ受信部１が地上方向または水上方向の目標からの
信号を受信し、ステップＳＴ２においてレーダ画像作成
部５はその受信した信号からレーダ画像を作成する。
【００１８】一方、ステップＳＴ１において、レーダ受
信部１が信号を受信したときのレーダ受信部１の高度が
高度測定部２により測定され、その値がレーダ分解能計
算部６に供給されるとともに、その信号の入射角が入射
角測定部３により測定され、その値がレーダ分解能計算
部６および模擬目標画像作成部９に供給される。ステッ
プＳＴ３において、レーダ分解能計算部６がその高度の
値、その入射角の値、およびレーダ受信部１の視角分解
能からレーダ受信部１の距離分解能を計算し、目標要素
抽出部７に供給する。
信部１が信号を受信したときのレーダ受信部１の高度が
高度測定部２により測定され、その値がレーダ分解能計
算部６に供給されるとともに、その信号の入射角が入射
角測定部３により測定され、その値がレーダ分解能計算
部６および模擬目標画像作成部９に供給される。ステッ
プＳＴ３において、レーダ分解能計算部６がその高度の
値、その入射角の値、およびレーダ受信部１の視角分解
能からレーダ受信部１の距離分解能を計算し、目標要素
抽出部７に供給する。
【００１９】そして、ステップＳＴ４において、目標要
素抽出部７がレーダ画像に対して距離分解能に基づいて
画像処理を実行し、目標画像を作成する。ここで図３の
フローチャートに沿ってその画像処理の詳細について説
明する。
素抽出部７がレーダ画像に対して距離分解能に基づいて
画像処理を実行し、目標画像を作成する。ここで図３の
フローチャートに沿ってその画像処理の詳細について説
明する。
【００２０】まず目標要素抽出部７は、ステップＳＴ２
１においてレーダ画像に対して２値化処理を実行し、レ
ーダ画像に対応する２値化画像を生成し、ステップＳＴ
２２において、その２値化画像に対してクロージング処
理を実行し、２値化画像における欠落画素を埋める。次
に目標要素抽出部７は、ステップＳＴ２３においてクロ
ージング処理後の画像に対してオープニング処理を実行
して画像中のノイズを抑制し、ステップＳＴ２４におい
てオープニング処理後の画像に対して、隣接する画素を
統合することによりグループ分けを実行し、ステップＳ
Ｔ２５において、各グループの面積に基づいて目標を判
定し、その目標についての画像部分を目標画像とする。
１においてレーダ画像に対して２値化処理を実行し、レ
ーダ画像に対応する２値化画像を生成し、ステップＳＴ
２２において、その２値化画像に対してクロージング処
理を実行し、２値化画像における欠落画素を埋める。次
に目標要素抽出部７は、ステップＳＴ２３においてクロ
ージング処理後の画像に対してオープニング処理を実行
して画像中のノイズを抑制し、ステップＳＴ２４におい
てオープニング処理後の画像に対して、隣接する画素を
統合することによりグループ分けを実行し、ステップＳ
Ｔ２５において、各グループの面積に基づいて目標を判
定し、その目標についての画像部分を目標画像とする。
【００２１】次に図４〜図７に基づいてこの目標要素抽
出部７による処理の一例について具体的に説明する。例
えばレーダ画像が図４に示すものであるとする。レーダ
画像は本来グレースケールの画像である。なお、図４に
おいては、目標である一艘の艦船が捉えられている。ま
ずステップＳＴ２１において、レーダ画像のサイズをｉ
max ×ｊmaxとし、各画素の輝度値をＹ（ｉ，ｊ）（１
≦ｉ≦ｉmax ，１≦ｊ≦ｊmax ）とし、レーダ画像全域
での輝度値の最頻値をＹmodeとしたときの、Ｙmode≦Ｙ
（ｉ，ｊ）である画素についての輝度値の標準偏差σを
計算する。
出部７による処理の一例について具体的に説明する。例
えばレーダ画像が図４に示すものであるとする。レーダ
画像は本来グレースケールの画像である。なお、図４に
おいては、目標である一艘の艦船が捉えられている。ま
ずステップＳＴ２１において、レーダ画像のサイズをｉ
max ×ｊmaxとし、各画素の輝度値をＹ（ｉ，ｊ）（１
≦ｉ≦ｉmax ，１≦ｊ≦ｊmax ）とし、レーダ画像全域
での輝度値の最頻値をＹmodeとしたときの、Ｙmode≦Ｙ
（ｉ，ｊ）である画素についての輝度値の標準偏差σを
計算する。
【００２２】そして、しきい値ＴをＹmode＋α×σとし
て、Ｔ以上の輝度値（Ｙ（ｉ，ｊ）≧Ｔ）を有する画素
の輝度値を１とし、Ｔより低い輝度値（Ｙ（ｉ，ｊ）＜
Ｔ）の画素の輝度値を０とすることにより２値化画像を
生成する。ただし、αは、目標の画素のみが抽出される
ように予め設定される係数である。
て、Ｔ以上の輝度値（Ｙ（ｉ，ｊ）≧Ｔ）を有する画素
の輝度値を１とし、Ｔより低い輝度値（Ｙ（ｉ，ｊ）＜
Ｔ）の画素の輝度値を０とすることにより２値化画像を
生成する。ただし、αは、目標の画素のみが抽出される
ように予め設定される係数である。
【００２３】例えば図４に示す艦船のレーダ画像を２値
化した場合には、マストなどは輝点として甲板などは暗
点として映るため、例えば図５に示すように２値化画像
は虫食い状の画像になる。
化した場合には、マストなどは輝点として甲板などは暗
点として映るため、例えば図５に示すように２値化画像
は虫食い状の画像になる。
【００２４】次にステップＳＴ２２において、クロージ
ング処理を実行してこれらの虫食い穴を埋める。すなわ
ち画素値０の欠落画素の画素値を１にする。なお、クロ
ージング処理とは、膨張と収縮の２種類の処理を膨張、
収縮の順に実行する処理である。ここで膨張とは、画素
（ｉ，ｊ）あるいはその８近傍のいずれかの輝度値が１
である場合にはその画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を１に設
定し、そうでない場合にはその画素の輝度値Ｙ（ｉ，
ｊ）を０に設定する処理であり、収縮とは、画素（ｉ，
ｊ）あるいはその８近傍のいずれかの輝度値が０である
場合にはその画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を０に設定し、
そうでない場合にはその画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を１
に設定する処理である。例えば図５に示す２値化画像に
対してクロージング処理を実行すると、図６に示すよう
に虫食い穴を埋められた画像が生成される。
ング処理を実行してこれらの虫食い穴を埋める。すなわ
ち画素値０の欠落画素の画素値を１にする。なお、クロ
ージング処理とは、膨張と収縮の２種類の処理を膨張、
収縮の順に実行する処理である。ここで膨張とは、画素
（ｉ，ｊ）あるいはその８近傍のいずれかの輝度値が１
である場合にはその画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を１に設
定し、そうでない場合にはその画素の輝度値Ｙ（ｉ，
ｊ）を０に設定する処理であり、収縮とは、画素（ｉ，
ｊ）あるいはその８近傍のいずれかの輝度値が０である
場合にはその画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を０に設定し、
そうでない場合にはその画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を１
に設定する処理である。例えば図５に示す２値化画像に
対してクロージング処理を実行すると、図６に示すよう
に虫食い穴を埋められた画像が生成される。
【００２５】そしてステップＳＴ２３においてオープニ
ング処理を実行してクロージング処理後の画像における
ノイズを抑制する。なお、オープニング処理とは、上記
膨張と収縮の処理を収縮、膨張の順に実行する処理であ
る。例えば図６に示すクロージング処理後の画像に対し
てオープニング処理を実行すると、図７に示すようにノ
イズが抑制された画像が生成される。
ング処理を実行してクロージング処理後の画像における
ノイズを抑制する。なお、オープニング処理とは、上記
膨張と収縮の処理を収縮、膨張の順に実行する処理であ
る。例えば図６に示すクロージング処理後の画像に対し
てオープニング処理を実行すると、図７に示すようにノ
イズが抑制された画像が生成される。
【００２６】なお、クロ−ジング処理およびオープニン
グ処理は、それぞれの効果が有効に発揮されるまで繰り
返し実行するようにしてもよい。
グ処理は、それぞれの効果が有効に発揮されるまで繰り
返し実行するようにしてもよい。
【００２７】次にステップＳＴ２４において、隣接する
画素を統合することによりグループ分けを実行する。例
えば図７の画像においては輝点のグループが１つだけ存
在している。
画素を統合することによりグループ分けを実行する。例
えば図７の画像においては輝点のグループが１つだけ存
在している。
【００２８】そして最後に、ステップＳＴ２５におい
て、各グループの面積（すなわちシルエットの面積）が
予め設定された面積範囲内であるか否かを判断し、その
面積範囲内にあるグループを目標画像として抽出する。
て、各グループの面積（すなわちシルエットの面積）が
予め設定された面積範囲内であるか否かを判断し、その
面積範囲内にあるグループを目標画像として抽出する。
【００２９】例えばレーダ受信装置の距離分解能が１画
素につき１メートルである場合において、面積範囲を７
００画素以上と設定したとき、上方からの投影面積が７
００平方メートル以上の大きな艦船などの目標のみが抽
出される。
素につき１メートルである場合において、面積範囲を７
００画素以上と設定したとき、上方からの投影面積が７
００平方メートル以上の大きな艦船などの目標のみが抽
出される。
【００３０】このようにして抽出された目標画像が目標
特徴量計算部８に供給される。
特徴量計算部８に供給される。
【００３１】次に図２のステップＳＴ５において目標特
徴量計算部８が、その目標画像に基づいて目標の特徴量
を計算するとともに目標の向きを特定し、その目標の特
徴量を特徴量比較部１１に供給し、その目標の向きを模
擬目標画像作成部９に供給する。例えば図８に示すよう
に目標特徴量計算部８は、目標の特徴量として目標画像
の最大幅および最小幅を計算し、その最大幅の方向を目
標の向きと特定する。
徴量計算部８が、その目標画像に基づいて目標の特徴量
を計算するとともに目標の向きを特定し、その目標の特
徴量を特徴量比較部１１に供給し、その目標の向きを模
擬目標画像作成部９に供給する。例えば図８に示すよう
に目標特徴量計算部８は、目標の特徴量として目標画像
の最大幅および最小幅を計算し、その最大幅の方向を目
標の向きと特定する。
【００３２】次に模擬目標画像作成部９は、ステップＳ
Ｔ６において目標候補データベース部４に３次元データ
を保持されている複数の目標候補から、１つの目標候補
を選択し、ステップＳＴ７においてその目標候補の模擬
目標画像を作成する。このとき模擬目標画像作成部９
は、入射角測定部３により測定された信号の入射角、目
標候補データベース部４からの目標候補の３次元デー
タ、目標特徴量計算部８からの目標の向き、およびレー
ダ分解能計算部６からの距離分解能に基づいて、例えば
図９に示すように、目標と同じ状況で撮像した場合の目
標候補（艦船１０１）画像を作成し、この画像から目標
候補のシルエットを抽出して、例えば図１０に示すよう
に模擬目標画像を作成し、模擬目標特徴量計算部１０に
供給する。
Ｔ６において目標候補データベース部４に３次元データ
を保持されている複数の目標候補から、１つの目標候補
を選択し、ステップＳＴ７においてその目標候補の模擬
目標画像を作成する。このとき模擬目標画像作成部９
は、入射角測定部３により測定された信号の入射角、目
標候補データベース部４からの目標候補の３次元デー
タ、目標特徴量計算部８からの目標の向き、およびレー
ダ分解能計算部６からの距離分解能に基づいて、例えば
図９に示すように、目標と同じ状況で撮像した場合の目
標候補（艦船１０１）画像を作成し、この画像から目標
候補のシルエットを抽出して、例えば図１０に示すよう
に模擬目標画像を作成し、模擬目標特徴量計算部１０に
供給する。
【００３３】そしてステップＳＴ８において、模擬目標
特徴量計算部１０は、この模擬目標画像から、目標特徴
量計算部８と同様にして模擬目標の特徴量（今の場合、
最大幅と最小幅）を計算し、特徴量比較部１１に供給す
る。
特徴量計算部１０は、この模擬目標画像から、目標特徴
量計算部８と同様にして模擬目標の特徴量（今の場合、
最大幅と最小幅）を計算し、特徴量比較部１１に供給す
る。
【００３４】特徴量比較部１１は、ステップＳＴ９にお
いて、目標特徴量計算部８からの目標の特徴量と、模擬
目標計算部１０からの目標候補の特徴量とを定量的にそ
れぞれ比較し、特徴量の差が所定の設定値以内である場
合には目標と目標候補が一致したと判断し、そうでない
場合には目標候補が目標に一致していないと判断して、
目標の識別を行い、その識別結果を模擬目標画像作成部
９などに出力する。
いて、目標特徴量計算部８からの目標の特徴量と、模擬
目標計算部１０からの目標候補の特徴量とを定量的にそ
れぞれ比較し、特徴量の差が所定の設定値以内である場
合には目標と目標候補が一致したと判断し、そうでない
場合には目標候補が目標に一致していないと判断して、
目標の識別を行い、その識別結果を模擬目標画像作成部
９などに出力する。
【００３５】そしてステップＳＴ１０において目標候補
が目標に一致しないと判断された場合には、ステップＳ
Ｔ６に戻り、目標候補データベース部４から次の目標候
補の３次元データが読み出され、その目標候補に対して
同様の処理が実行される。一方、目標と目標候補が一致
したと判断された場合には、その目標に対する識別処理
を終了する。
が目標に一致しないと判断された場合には、ステップＳ
Ｔ６に戻り、目標候補データベース部４から次の目標候
補の３次元データが読み出され、その目標候補に対して
同様の処理が実行される。一方、目標と目標候補が一致
したと判断された場合には、その目標に対する識別処理
を終了する。
【００３６】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、目標のレーダ画像から生成される目標画像と目標候
補の３次元データから生成される参照画像とを所定の特
徴量に基づいて比較して目標の識別を実行するようにし
たので、目標と目標候補とが一致するか否かを定量的か
つ客観的に評価することができるという効果が得られ
る。
ば、目標のレーダ画像から生成される目標画像と目標候
補の３次元データから生成される参照画像とを所定の特
徴量に基づいて比較して目標の識別を実行するようにし
たので、目標と目標候補とが一致するか否かを定量的か
つ客観的に評価することができるという効果が得られ
る。
【００３７】また、目標と目標候補の特徴量を最大幅お
よび最小幅としているので、目標と目標候補が一致する
か否かを定量的に適切に評価することができるという効
果が得られる。
よび最小幅としているので、目標と目標候補が一致する
か否かを定量的に適切に評価することができるという効
果が得られる。
【００３８】実施の形態２．この発明の実施の形態２に
よる目標識別装置は、実施の形態１における目標特徴量
計算部８および模擬目標特徴量計算部１０により計算す
る特徴量を画像の慣性モーメントとしたものである。そ
の他の構成要素については、実施の形態１によるものと
同様であるので、その説明を省略する。
よる目標識別装置は、実施の形態１における目標特徴量
計算部８および模擬目標特徴量計算部１０により計算す
る特徴量を画像の慣性モーメントとしたものである。そ
の他の構成要素については、実施の形態１によるものと
同様であるので、その説明を省略する。
【００３９】実施の形態２における目標特徴量計算部８
および模擬目標特徴量計算部１０では、特徴量が以下の
ようにして計算される。
および模擬目標特徴量計算部１０では、特徴量が以下の
ようにして計算される。
【００４０】まず２値化された目標画像または模擬目標
画像の各画素（ｉ，ｊ）の輝度値をＸ（ｉ，ｊ）（ｉ1
≦ｉ≦ｉ2 ，ｊ1 ≦ｊ≦ｊ2 ，Ｘ（ｉ，ｊ）＝０，１）
として、目標または模擬目標の画像の面積Ａを式（１）
で計算する。
画像の各画素（ｉ，ｊ）の輝度値をＸ（ｉ，ｊ）（ｉ1
≦ｉ≦ｉ2 ，ｊ1 ≦ｊ≦ｊ2 ，Ｘ（ｉ，ｊ）＝０，１）
として、目標または模擬目標の画像の面積Ａを式（１）
で計算する。
【数１】
【００４１】次に目標画像または模擬目標画像の重心の
座標（μx ，μy ）を式（２）および式（３）で計算す
る。
座標（μx ，μy ）を式（２）および式（３）で計算す
る。
【数２】
【数３】
【００４２】そして目標画像または模擬目標画像の重心
周りの慣性モーメントＭc を式（４）で計算する。
周りの慣性モーメントＭc を式（４）で計算する。
【数４】
【００４３】このようにしてそれぞれ計算された目標画
像および模擬目標画像の重心周りの慣性モーメントＭc
がそれぞれ特徴量として特徴量比較部１１に供給され
る。
像および模擬目標画像の重心周りの慣性モーメントＭc
がそれぞれ特徴量として特徴量比較部１１に供給され
る。
【００４４】以上のように、この実施の形態２によれ
ば、目標画像および模擬目標画像の重心周りの慣性モー
メントを特徴量としたので、目標と目標候補が一致する
か否かを定量的に適切に評価することができるという効
果が得られる。
ば、目標画像および模擬目標画像の重心周りの慣性モー
メントを特徴量としたので、目標と目標候補が一致する
か否かを定量的に適切に評価することができるという効
果が得られる。
【００４５】実施の形態３．この発明の実施の形態３に
よる目標識別装置は、実施の形態１における目標特徴量
計算部８および模擬目標特徴量計算部１０により計算す
る特徴量を、目標画像または模擬目標画像に対応する楕
円の長径、短径および一方の径の傾き角としたものであ
る。ここで目標画像および模擬目標画像を楕円形状に当
てはめるのは、例えば艦船の上方からのシルエットが楕
円形状に近いからである。その他の構成要素について
は、実施の形態１によるものと同様であるので、その説
明を省略する。
よる目標識別装置は、実施の形態１における目標特徴量
計算部８および模擬目標特徴量計算部１０により計算す
る特徴量を、目標画像または模擬目標画像に対応する楕
円の長径、短径および一方の径の傾き角としたものであ
る。ここで目標画像および模擬目標画像を楕円形状に当
てはめるのは、例えば艦船の上方からのシルエットが楕
円形状に近いからである。その他の構成要素について
は、実施の形態１によるものと同様であるので、その説
明を省略する。
【００４６】実施の形態３における目標特徴量計算部８
および模擬目標特徴量計算部１０では、特徴量が以下の
ようにして計算される。
および模擬目標特徴量計算部１０では、特徴量が以下の
ようにして計算される。
【００４７】まず２値化された目標画像または模擬目標
画像の各画素（ｉ，ｊ）の輝度値をＸ（ｉ，ｊ）（ｉ1
≦ｉ≦ｉ2 ，ｊ1 ≦ｊ≦ｊ2 ，Ｘ（ｉ，ｊ）＝０，１）
として、目標または模擬目標の画像の面積Ａを上記式
（１）で計算する。
画像の各画素（ｉ，ｊ）の輝度値をＸ（ｉ，ｊ）（ｉ1
≦ｉ≦ｉ2 ，ｊ1 ≦ｊ≦ｊ2 ，Ｘ（ｉ，ｊ）＝０，１）
として、目標または模擬目標の画像の面積Ａを上記式
（１）で計算する。
【００４８】次に目標画像または模擬目標画像の重心の
座標（μx ，μy ）を上記式（２）および式（３）で計
算する。
座標（μx ，μy ）を上記式（２）および式（３）で計
算する。
【００４９】そして目標画像または模擬目標画像の慣性
モーメントＭxx，Ｍxy，Ｍyx，Ｍyyを式（５）〜式
（８）で計算する。
モーメントＭxx，Ｍxy，Ｍyx，Ｍyyを式（５）〜式
（８）で計算する。
【００５０】
【数５】
【数６】
【数７】
【数８】
【００５１】これらの慣性モーメントは式（９）の慣性
モーメント行列Ｍで表される。
モーメント行列Ｍで表される。
【数９】
【００５２】そして、この慣性モーメント行列Ｍに式
（１０）の楕円を対応させる。
（１０）の楕円を対応させる。
【数１０】
ここで、ｈは楕円の大きさを表すパラメータであり、各
ベクトルは式（１１）のとおりである。
ベクトルは式（１１）のとおりである。
【数１１】
【００５３】また、この楕円の面積Ｓは式（１２）のよ
うになるため、パラメータｈの値を、この楕円の面積Ｓ
と画像の面積Ａとが同一になるように式（１３）で計算
する。
うになるため、パラメータｈの値を、この楕円の面積Ｓ
と画像の面積Ａとが同一になるように式（１３）で計算
する。
【数１２】
【数１３】
【００５４】ただし、｜Ｍ｜は式（１４）に示すものと
する。
する。
【数１４】
【００５５】そして、目標画像または模擬目標画像の特
徴量として楕円の長径ａ、短径ｂおよび長径の軸からの
傾き角ψ（すなわち目標の向き）を式（１５）〜式（１
７）でそれぞれ計算する。
徴量として楕円の長径ａ、短径ｂおよび長径の軸からの
傾き角ψ（すなわち目標の向き）を式（１５）〜式（１
７）でそれぞれ計算する。
【数１５】
【数１６】
【数１７】
【００５６】図１１は、図７の目標のシルエットに対応
する楕円の一例を示す図であり、図１２は、図１１の楕
円に図４のレーダ画像を重ね合わせた画像の一例を示す
図である。図１１および図１２に示すように目標および
目標候補の画像を楕円に置き換えて、楕円の特徴量（長
径、短径および一方の径の軸からの傾き角）を目標およ
び目標候補の特徴量とする。
する楕円の一例を示す図であり、図１２は、図１１の楕
円に図４のレーダ画像を重ね合わせた画像の一例を示す
図である。図１１および図１２に示すように目標および
目標候補の画像を楕円に置き換えて、楕円の特徴量（長
径、短径および一方の径の軸からの傾き角）を目標およ
び目標候補の特徴量とする。
【００５７】このようにしてそれぞれ計算された目標画
像および模擬目標画像をそれぞれ置き換えた楕円の特徴
量がそれぞれ特徴量として特徴量比較部１１に供給され
る。
像および模擬目標画像をそれぞれ置き換えた楕円の特徴
量がそれぞれ特徴量として特徴量比較部１１に供給され
る。
【００５８】以上のように、この実施の形態３によれ
ば、目標画像および模擬目標画像をそれぞれ置き換えた
楕円の特徴量を目標画像および模擬目標画像のそれぞれ
特徴量としたので、目標と目標候補が一致するか否かを
定量的に適切に評価することができるという効果が得ら
れる。
ば、目標画像および模擬目標画像をそれぞれ置き換えた
楕円の特徴量を目標画像および模擬目標画像のそれぞれ
特徴量としたので、目標と目標候補が一致するか否かを
定量的に適切に評価することができるという効果が得ら
れる。
【００５９】実施の形態４．図１３は、この発明の実施
の形態４による目標識別装置の構成を示すブロック図で
ある。２１は周辺の地形情報などの地図データを保持す
る地図データベース部であり、２２は例えばＧＰＳ（人
工衛星の発信した電波を捉えて緯度や経度など位置を検
出する全地球航空測位システム）などによりレーダ受信
部１の位置を測定する位置測定部であり、２３は、レー
ダ受信部１の位置および高度、信号の入射角、地図デー
タベース部２１からの地図データに基づいて目標の位置
を特定し、目標が陸上に存在するか水上に存在するかを
判断する目標位置測定部（目標位置計算部）である。な
お、図１３におけるその他の構成要素については実施の
形態１によるもの（図１）と同様であるので、その説明
を省略する。
の形態４による目標識別装置の構成を示すブロック図で
ある。２１は周辺の地形情報などの地図データを保持す
る地図データベース部であり、２２は例えばＧＰＳ（人
工衛星の発信した電波を捉えて緯度や経度など位置を検
出する全地球航空測位システム）などによりレーダ受信
部１の位置を測定する位置測定部であり、２３は、レー
ダ受信部１の位置および高度、信号の入射角、地図デー
タベース部２１からの地図データに基づいて目標の位置
を特定し、目標が陸上に存在するか水上に存在するかを
判断する目標位置測定部（目標位置計算部）である。な
お、図１３におけるその他の構成要素については実施の
形態１によるもの（図１）と同様であるので、その説明
を省略する。
【００６０】次に動作について説明する。図１４は、水
上に存在する目標からの信号の経路の一例を示す図であ
り、図１５は、水上に存在する目標の像の一例を示す図
であり、図１６は、水上に存在する目標に対応する目標
候補の模擬目標画像の一例を示す図である。
上に存在する目標からの信号の経路の一例を示す図であ
り、図１５は、水上に存在する目標の像の一例を示す図
であり、図１６は、水上に存在する目標に対応する目標
候補の模擬目標画像の一例を示す図である。
【００６１】まず、目標位置測定部２３は、位置測定部
２２からのレーダ受信部１の位置、高度測定部２からの
レーダ受信部１の高度、入射角測定部３からの入射角に
基づいて、地図データベース部２１の地図データを参照
して目標の位置を計算し、その目標が水上に存在するか
否かを判断する。
２２からのレーダ受信部１の位置、高度測定部２からの
レーダ受信部１の高度、入射角測定部３からの入射角に
基づいて、地図データベース部２１の地図データを参照
して目標の位置を計算し、その目標が水上に存在するか
否かを判断する。
【００６２】例えば艦船などの目標が水上に存在するこ
とを確認した場合、図１４に示すように、艦船２０１か
らレーダ受信部１への信号２０３の経路は、レーダ受信
部１に直接到達する経路と、水面２０４で反射されてか
らレーダ受信部１へ到達する経路の２つがある。したが
って、レーダ受信部１により受信される信号２０３に基
づく目標の像として、例えば図１５に示すように、艦船
２０１そのものの像に加えて水面２０４に映った艦船２
０６の像も得られる。
とを確認した場合、図１４に示すように、艦船２０１か
らレーダ受信部１への信号２０３の経路は、レーダ受信
部１に直接到達する経路と、水面２０４で反射されてか
らレーダ受信部１へ到達する経路の２つがある。したが
って、レーダ受信部１により受信される信号２０３に基
づく目標の像として、例えば図１５に示すように、艦船
２０１そのものの像に加えて水面２０４に映った艦船２
０６の像も得られる。
【００６３】このように目標が水上に存在する場合、模
擬目標画像作成部９は、例えば図１６に示すように、信
号２０３の入射角などに基づいて水面反射を考慮して、
水面反射による画像部分を付加した模擬目標画像を作成
する。
擬目標画像作成部９は、例えば図１６に示すように、信
号２０３の入射角などに基づいて水面反射を考慮して、
水面反射による画像部分を付加した模擬目標画像を作成
する。
【００６４】なお、その他の動作については実施の形態
１と同様であるので、その説明を省略する。
１と同様であるので、その説明を省略する。
【００６５】以上のように、この実施の形態４によれ
ば、レーダ受信部１の高度および位置、信号の入射角お
よび所定の地図データに基づいて目標が水上に存在する
か否かを判定し、目標が水上に存在すると判定した場合
においては、水面反射を考慮して模擬目標画像を作成す
るようにしたので、目標が水上に存在する場合に模擬目
標画像が目標画像により近くなり、目標の識別率を向上
することができるという効果が得られる。
ば、レーダ受信部１の高度および位置、信号の入射角お
よび所定の地図データに基づいて目標が水上に存在する
か否かを判定し、目標が水上に存在すると判定した場合
においては、水面反射を考慮して模擬目標画像を作成す
るようにしたので、目標が水上に存在する場合に模擬目
標画像が目標画像により近くなり、目標の識別率を向上
することができるという効果が得られる。
【００６６】実施の形態５．図１７は、この発明の実施
の形態５による目標識別装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、８Ａは、図１の目標特徴量計算部８
と同様の機能を有し、計算した目標の特徴量を目標の向
きとともに模擬目標画像作成部９Ａに供給する目標特徴
量計算部（向き／特徴量計算部）であり、９Ａは、図１
の模擬目標画像作成部９と同様の機能を有し、目標候補
データベース部４に３次元データを保持されている複数
の目標候補から、目標特徴量計算部８Ａからの目標の特
徴量に近い特徴量を有する目標候補から順番に目標候補
を選択する模擬目標画像作成部（参照画像作成部、目標
候補選択部）である。なお、図１７におけるその他の構
成要素については実施の形態１によるもの（図１）と同
様であるので、その説明を省略する。
の形態５による目標識別装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、８Ａは、図１の目標特徴量計算部８
と同様の機能を有し、計算した目標の特徴量を目標の向
きとともに模擬目標画像作成部９Ａに供給する目標特徴
量計算部（向き／特徴量計算部）であり、９Ａは、図１
の模擬目標画像作成部９と同様の機能を有し、目標候補
データベース部４に３次元データを保持されている複数
の目標候補から、目標特徴量計算部８Ａからの目標の特
徴量に近い特徴量を有する目標候補から順番に目標候補
を選択する模擬目標画像作成部（参照画像作成部、目標
候補選択部）である。なお、図１７におけるその他の構
成要素については実施の形態１によるもの（図１）と同
様であるので、その説明を省略する。
【００６７】次に動作について説明する。目標特徴量計
算部８Ａは、目標の特徴量および向きを特定すると、目
標の向きとともに目標の特徴量を模擬目標画像作成部９
Ａに供給する。
算部８Ａは、目標の特徴量および向きを特定すると、目
標の向きとともに目標の特徴量を模擬目標画像作成部９
Ａに供給する。
【００６８】模擬目標画像作成部９Ａは、目標候補デー
タベース部４に３次元データを保持されている複数の目
標候補から、目標特徴量計算部８Ａからの目標の特徴量
に近い特徴量を有する目標候補から順番に目標候補を選
択して、選択した目標候補の模擬目標画像を作成する。
タベース部４に３次元データを保持されている複数の目
標候補から、目標特徴量計算部８Ａからの目標の特徴量
に近い特徴量を有する目標候補から順番に目標候補を選
択して、選択した目標候補の模擬目標画像を作成する。
【００６９】例えば艦船などの目標のシルエットに基づ
く最大幅や最小幅などの特徴量が供給されると、模擬目
標画像作成部９Ａは、目標候補データベース部４を参照
し、それに最も近いサイズの艦船である目標候補を選択
し、その目標候補の３次元データを読み出して模擬目標
画像を作成する。
く最大幅や最小幅などの特徴量が供給されると、模擬目
標画像作成部９Ａは、目標候補データベース部４を参照
し、それに最も近いサイズの艦船である目標候補を選択
し、その目標候補の３次元データを読み出して模擬目標
画像を作成する。
【００７０】以上のように、この実施の形態５によれ
ば、目標候補データベース部４に３次元データを保持さ
れた複数の目標候補から、目標の特徴量に近い特徴量を
有する目標候補を選択するようにしたので、目標を識別
するまでの処理時間を短縮することができるという効果
が得られる。
ば、目標候補データベース部４に３次元データを保持さ
れた複数の目標候補から、目標の特徴量に近い特徴量を
有する目標候補を選択するようにしたので、目標を識別
するまでの処理時間を短縮することができるという効果
が得られる。
【００７１】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、レー
ダ画像の２値化画像に対するクロージング処理を実施
し、クロージング処理後の２値化画像から受信部の距離
分解能を考慮して目標の画像を作成し、その目標の画像
に基づいて目標の向きと特徴量を計算する一方、所定の
目標候補の３次元データから、目標の向き、信号の入射
角および受信部の距離分解能に基づいて参照画像を作成
し、その参照画像に基づいて目標候補の特徴量を計算
し、その目標の特徴量と目標候補の特徴量とを比較して
目標を識別するように構成したので、目標と目標候補が
一致するか否かを定量的かつ客観的に評価することがで
きる効果がある。
ダ画像の２値化画像に対するクロージング処理を実施
し、クロージング処理後の２値化画像から受信部の距離
分解能を考慮して目標の画像を作成し、その目標の画像
に基づいて目標の向きと特徴量を計算する一方、所定の
目標候補の３次元データから、目標の向き、信号の入射
角および受信部の距離分解能に基づいて参照画像を作成
し、その参照画像に基づいて目標候補の特徴量を計算
し、その目標の特徴量と目標候補の特徴量とを比較して
目標を識別するように構成したので、目標と目標候補が
一致するか否かを定量的かつ客観的に評価することがで
きる効果がある。
【００７２】この発明によれば、目標の画像の最大幅お
よび最小幅を目標の特徴量とし、参照画像の最大幅およ
び最小幅を目標候補の特徴量とするように構成したの
で、目標と目標候補が一致するか否かを定量的に適切に
評価することができるという効果がある。
よび最小幅を目標の特徴量とし、参照画像の最大幅およ
び最小幅を目標候補の特徴量とするように構成したの
で、目標と目標候補が一致するか否かを定量的に適切に
評価することができるという効果がある。
【００７３】この発明によれば、目標の画像の慣性モー
メントを目標の特徴量とし、参照画像の慣性モーメント
を目標候補の特徴量とするように構成したので、目標と
目標候補が一致するか否かを定量的に適切に評価するこ
とができるという効果がある。
メントを目標の特徴量とし、参照画像の慣性モーメント
を目標候補の特徴量とするように構成したので、目標と
目標候補が一致するか否かを定量的に適切に評価するこ
とができるという効果がある。
【００７４】この発明によれば、目標の画像に対応する
楕円の長径、短径および一方の径の傾き角を目標の特徴
量とし、参照画像に対応する楕円の長径、短径および一
方の径の傾き角を目標候補の特徴量とするように構成し
たので、目標と目標候補が一致するか否かを定量的に適
切に評価することができるという効果がある。
楕円の長径、短径および一方の径の傾き角を目標の特徴
量とし、参照画像に対応する楕円の長径、短径および一
方の径の傾き角を目標候補の特徴量とするように構成し
たので、目標と目標候補が一致するか否かを定量的に適
切に評価することができるという効果がある。
【００７５】この発明によれば、受信部の高度および位
置、信号の入射角および所定の地図データに基づいて目
標が水上に存在するか否かを判定し、目標が水上に存在
すると判定した場合においては、水面反射を考慮して参
照画像を作成するように構成したので、目標が水上に存
在する場合に模擬目標画像が目標画像により近くなり、
目標の識別率を向上することができるという効果があ
る。
置、信号の入射角および所定の地図データに基づいて目
標が水上に存在するか否かを判定し、目標が水上に存在
すると判定した場合においては、水面反射を考慮して参
照画像を作成するように構成したので、目標が水上に存
在する場合に模擬目標画像が目標画像により近くなり、
目標の識別率を向上することができるという効果があ
る。
【００７６】この発明によれば、複数の目標候補の３次
元データを保持する目標候補データベース部と、目標の
特徴量に基づいて複数の目標候補から参照画像を作成す
る目標候補を選択する目標候補選択部とを備えるように
したので、目標を識別するまでの処理時間を短縮するこ
とができるという効果がある。
元データを保持する目標候補データベース部と、目標の
特徴量に基づいて複数の目標候補から参照画像を作成す
る目標候補を選択する目標候補選択部とを備えるように
したので、目標を識別するまでの処理時間を短縮するこ
とができるという効果がある。
【図１】 この発明の実施の形態１による目標識別装置
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】 実施の形態１による目標識別装置の動作につ
いて説明するフローチャートである。
いて説明するフローチャートである。
【図３】 図２の目標画像の作成の処理の詳細について
説明するフローチャートである。
説明するフローチャートである。
【図４】 レーダ画像の一例を示す図である。
【図５】 図４のレーダ画像を２値化した画像の一例を
示す図である。
示す図である。
【図６】 図５の画像に対してクロージング処理をした
後の画像の一例を示す図である。
後の画像の一例を示す図である。
【図７】 目標画像の一例を示す図である。
【図８】 目標画像に基づく目標の特徴値の一例を示す
図である。
図である。
【図９】 目標候補の画像の一例を示す図である。
【図１０】 図９の目標候補の模擬目標画像の一例を示
す図である。
す図である。
【図１１】 図７の目標のシルエットに対応する楕円の
一例を示す図である。
一例を示す図である。
【図１２】 図１１の楕円に図４のレーダ画像を重ね合
わせた画像の一例を示す図である。
わせた画像の一例を示す図である。
【図１３】 この発明の実施の形態４による目標識別装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図１４】 水上に存在する目標からの信号の経路の一
例を示す図である。
例を示す図である。
【図１５】 水上に存在する目標の像の一例を示す図で
ある。
ある。
【図１６】 水上に存在する目標に対応する目標候補の
模擬目標画像の一例を示す図である。
模擬目標画像の一例を示す図である。
【図１７】 この発明の実施の形態５による目標識別装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図１８】 従来の目標識別方法について説明する図で
ある。
ある。
【図１９】 従来の目標識別方法において作成されるレ
ーダ画像の一例を示す図である。
ーダ画像の一例を示す図である。
【図２０】 図１９のレーダ画像に重ね合わせた参照画
像の一例を示す図である。
像の一例を示す図である。
１ レーダ受信部（受信部）、２ 高度測定部、３ 入
射角測定部、４ 目標候補データベース部、５ レーダ
画像作成部、６ レーダ分解能計算部（距離分解能計算
部）、７ 目標要素抽出部（目標画像作成部）、８，８
Ａ 目標特徴量計算部（向き／特徴量計算部）、９，９
Ａ 模擬目標画像作成部（参照画像作成部、目標候補選
択部）、１０ 模擬目標特徴量計算部（目標候補特徴量
計算部）、１１ 特徴量比較部、２２ 位置測定部、２
３ 目標位置測定部（目標位置計算部）。
射角測定部、４ 目標候補データベース部、５ レーダ
画像作成部、６ レーダ分解能計算部（距離分解能計算
部）、７ 目標要素抽出部（目標画像作成部）、８，８
Ａ 目標特徴量計算部（向き／特徴量計算部）、９，９
Ａ 模擬目標画像作成部（参照画像作成部、目標候補選
択部）、１０ 模擬目標特徴量計算部（目標候補特徴量
計算部）、１１ 特徴量比較部、２２ 位置測定部、２
３ 目標位置測定部（目標位置計算部）。
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(56)参考文献 特開 平６−174838（ＪＰ，Ａ)
特開 昭61−111480（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−342471（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−320190（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−28219（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−35583（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−243740（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−43348（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−33649（ＪＰ，Ａ)
米国特許5497158（ＵＳ，Ａ)
(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
Claims (7)
- 【請求項１】 目標からの信号を受信する受信部と、前記受信部が前記信号を受信する際の 前記受信部の高度
を測定する高度測定部と、前記信号が前記受信部に入射される 前記信号の入射角を
測定する入射角測定部と、 前記高度測定部により測定された高度と前記入射角測定
部により測定された入射角と前記受信部の視角分解能と
から前記受信部の距離分解能を計算する距離分解能計算
部と、前記受信部により受信された 前記信号からレーダ画像を
作成するレーダ画像作成部と、前記レーダ画像作成部により作成されたレーダ画像の２
値化画像を生成するとともに、その２値化画像に対する
クロージング処理を実施し、クロージング処理後の２値
化画像から前記受信部の距離分解能を考慮して、 前記目
標の画像を作成する目標画像作成部と、前記目標画像作成部により作成された 目標の画像に基づ
いて前記目標の向きと特徴量を計算する向き／特徴量計
算部と、 所定の目標候補の３次元データから、前記目標の向き、
前記信号の入射角および前記受信部の距離分解能に基づ
いて参照画像を作成する参照画像作成部と、前記参照画像作成部により作成された 参照画像に基づい
て前記目標候補の特徴量を計算する目標候補特徴量計算
部と、前記向き／特徴量計算部により計算された 目標の特徴量
と前記目標候補特徴量計算部により計算された目標候補
の特徴量とを比較し、その比較結果を識別結果として出
力する特徴量比較部とを備えた目標識別装置。 - 【請求項２】 目標の特徴量は、前記目標の画像の最大
幅および最小幅であり、 目標候補の特徴量は、参照画像の最大幅および最小幅で
あることを特徴とする請求項１記載の目標識別装置。 - 【請求項３】 目標の特徴量は、前記目標の画像の慣性
モーメントであり、 目標候補の特徴量は、参照画像の慣性モーメントである
ことを特徴とする請求項１記載の目標識別装置。 - 【請求項４】 目標の特徴量は、前記目標の画像に対応
する楕円の長径、短径および一方の径の傾き角であり、 目標候補の特徴量は、参照画像に対応する楕円の長径、
短径および前記一方の径の傾き角であることを特徴とす
る請求項１記載の目標識別装置。 - 【請求項５】 受信部の位置を測定する位置測定部と、 前記受信部の高度および位置、信号の入射角および所定
の地図データに基づいて目標の位置を計算し、その目標
が水上に存在するか否かを判定する目標位置計算部とを
備え、 参照画像作成部は、前記目標が水上に存在すると判定さ
れた場合においては、水面反射を考慮して参照画像を作
成すること特徴とする請求項１から請求項４のうちのい
ずれか１項記載の目標識別装置。 - 【請求項６】 複数の目標候補の３次元データを保持す
る目標候補データベース部と、 前記複数の目標候補から、前記目標の特徴量に基づい
て、参照画像を作成する目標候補を選択する目標候補選
択部とを備え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項記載の目標識別装置。 - 【請求項７】 所定の受信部により、目標からの信号を
受信するステップと、 前記信号の受信時の前記受信部の高度を測定するステッ
プと、 前記受信部への前記信号の入射角を測定するステップ
と、 測定した前記高度、測定した前記入射角および前記受信
部の視角分解能から前記受信部の距離分解能を計算する
ステップと、 前記信号からレーダ画像を作成するステップと、前記レーダ画像の２値化画像を生成するとともに、その
２値化画像に対するクロージン グ処理を実施し、クロー
ジング処理後の２値化画像から前記受信部の距離分解能
を考慮して、 前記目標の画像を作成するステップと、 前記目標の画像に基づいて前記目標の向きおよび特徴量
を計算するステップと、 所定の目標候補の３次元データから、前記目標の向き、
前記信号の入射角および前記受信部の距離分解能に基づ
いて参照画像を作成するステップと、 前記参照画像に基づいて前記目標候補の特徴量を計算す
るステップと、 前記目標の特徴量と前記目標候補の特徴量とを比較し、
比較の結果を識別結果として出力するステップとを備え
た目標識別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08226999A JP3510140B2 (ja) | 1999-03-25 | 1999-03-25 | 目標識別装置および目標識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08226999A JP3510140B2 (ja) | 1999-03-25 | 1999-03-25 | 目標識別装置および目標識別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000275338A JP2000275338A (ja) | 2000-10-06 |
| JP3510140B2 true JP3510140B2 (ja) | 2004-03-22 |
Family
ID=13769776
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08226999A Expired - Fee Related JP3510140B2 (ja) | 1999-03-25 | 1999-03-25 | 目標識別装置および目標識別方法 |
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| JP (1) | JP3510140B2 (ja) |
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| JP4688639B2 (ja) * | 2005-11-02 | 2011-05-25 | 三菱スペース・ソフトウエア株式会社 | 照合装置、照合方法および照合プログラム |
| JP2009037466A (ja) * | 2007-08-02 | 2009-02-19 | Hitachi Ltd | 参照画像作成表示装置 |
| JP2011158409A (ja) * | 2010-02-03 | 2011-08-18 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置及びコンピュータプログラム及び目標追尾方法 |
| JP5984380B2 (ja) * | 2011-12-26 | 2016-09-06 | 三菱電機株式会社 | 目標方向推定装置 |
| JP2013210207A (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Nec Corp | レーダ画像の目標識別装置、目標識別方法、及び目標識別プログラム |
| KR101492367B1 (ko) | 2014-01-28 | 2015-02-12 | 서울대학교산학협력단 | 확산 대역 레이더 신호의 생성을 위한 확산 시퀀스 결정 방법 및 장치 |
| JP7077535B2 (ja) * | 2017-05-19 | 2022-05-31 | 株式会社Ihi | 画像処理方法及び画像処理装置 |
| US11373314B2 (en) | 2018-04-05 | 2022-06-28 | Nec Corporation | Land mask image generation for ocean surface and land surface |
| WO2022018791A1 (ja) * | 2020-07-20 | 2022-01-27 | 日本電気株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
| WO2022038757A1 (ja) * | 2020-08-21 | 2022-02-24 | 三菱電機株式会社 | 目標識別装置、目標識別方法及び目標識別プログラム |
-
1999
- 1999-03-25 JP JP08226999A patent/JP3510140B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
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