JP4131466B2

JP4131466B2 - 画像レーダ装置及び超解像処理方法

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Publication number: JP4131466B2
Application number: JP2003099056A
Authority: JP
Inventors: 啓諏訪; 雅史岩本; 照幸原
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2003-04-02
Filing date: 2003-04-02
Publication date: 2008-08-13
Anticipated expiration: 2023-04-02
Also published as: JP2004309158A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、信号処理に関するものであり、特に、入力された画像に対して信号処理を施すことにより、入力画像よりも高い分解能を有する画像を得るための超解像処理方法に関するものである。また、画像レーダ装置によって取得されたレーダ画像に該超解像処理方法を適用することにより、分解能を向上するが、この超解像処理方法は、レーダ画像に限らず、ソナーや医用画像を初めとする種々の画像に適用が可能である。また、信号の次元も２次元に限るものではなく、1次元や３次元以上の画像に適用することが可能である。
【０００２】
【従来の技術】
受信信号から目標のパルスの送信方向に対応したレンジ成分と該レンジ成分に直交するクロスレンジ成分からなる画像を再生する合成開口レーダ装置において、上記画像のクロスレンジ方向の各成分について、レンジ方向に高速フーリエ変換処理を行う周波数変換手段１２と、この周波数変換手段により得られた周波数データを用いて上記画像のレンジ方向についての超解像処理を行い、目標散乱点のレンジと反射強度を算出する超解像処理手段１３ａを備えたものである（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−４２０３７号公報（第１頁、図１）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したようなＭＵＳＩＣ法を用いる従来の画像レーダ装置では、信号の帯域によって制限された分解能以上の高い精度で目標位置と目標反射係数を検出することが可能であるが、出力される画像は、黒い背景の上に点目標の検出された位置に白い点を打ったような画像であり、視覚的に不自然なものとなるという問題点があった。
【０００５】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、入力画像を目標画像と背景画像に分解して、目標画像の帯域を拡張することによって分解能が向上した目標画像を生成し、これと背景画像とを重ね合わせて表示することにより、注目を要する目標部分については分解能を向上すると同時に、背景部分を表示することによって視覚的にも自然な画像を得ることができる画像レーダ装置及び超解像処理方法を得るものである。
【０００６】
さらに、背景部分については画像レーダ装置のようなコヒーレント撮像系において不可避なスペックルを低減することによって、さらに画質の良好な画像を得ることができる画像レーダ装置及び超解像処理方法を得るものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る画像レーダ装置は、入力画像をフーリエ変換によって周波数領域信号に変換するフーリエ変換部と、前記周波数領域信号に対してパラメトリックなスペクトル解析法を適用することで画像内に存する複数の点目標の位置を推定する点目標位置推定部と、推定された各点目標の位置に対応する周波数を有するスペクトル信号の組を、前記フーリエ変換処理部により変換された周波数領域信号に対して最小二乗フィッティング処理を行うことにより、点目標のスペクトル信号を生成する点目標振幅推定処理部と、前記フーリエ変換処理部により変換された周波数領域信号から前記点目標振幅推定処理部により生成された点目標のスペクトル信号を差し引いて背景画像スペクトル信号を生成する背景画像スペクトル信号生成処理部と、前記点目標振幅推定処理部により生成された点目標のスペクトル信号の帯域を拡張する帯域拡張処理部と、前記帯域拡張処理部により帯域が拡張された点目標のスペクトル信号に窓関数をかけてサイドローブを低減する窓関数処理部と、前記背景画像スペクトル信号生成処理部により生成された背景画像スペクトル信号に重み付けを行うことでゲインの調整を行う重み付け処理部と、前記重み付け処理部により重み付けされた背景画像スペクトル信号と、前記窓関数処理部により窓関数がかけられた点目標のスペクトル信号を加算して合成画像スペクトル信号を生成する加算処理部と、前記加算処理部により生成された合成画像スペクトル信号を二次元高速逆フーリエ変換して合成画像を生成する逆フーリエ変換部とを設けたものである。
【０００８】
また、この発明に係る超解像処理方法は、入力画像をフーリエ変換によって周波数領域信号に変換するフーリエ変換ステップと、前記周波数領域信号に対してパラメトリックなスペクトル解析法を適用することで画像内に存する複数の点目標の位置を推定する点目標位置推定ステップと、推定された各点目標の位置に対応する周波数を有するスペクトル信号の組を、前記フーリエ変換処理ステップにより変換された周波数領域信号に対して最小二乗フィッティング処理を行うことにより、点目標のスペクトル信号を生成する点目標振幅推定処理ステップと、前記フーリエ変換処理ステップにより変換された周波数領域信号から前記点目標振幅推定処理ステップにより生成された点目標のスペクトル信号を差し引いて背景画像スペクトル信号を生成する背景画像スペクトル信号生成処理ステップと、前記点目標振幅推定処理ステップにより生成された点目標のスペクトル信号の帯域を拡張する帯域拡張処理ステップと、前記帯域拡張処理ステップにより帯域が拡張された点目標のスペクトル信号に窓関数をかけてサイドローブを低減する窓関数処理ステップと、前記背景画像スペクトル信号生成処理ステップにより生成された背景画像スペクトル信号に重み付けを行うことでゲインの調整を行う重み付け処理ステップと、前記重み付け処理ステップにより重み付けされた背景画像スペクトル信号と、前記窓関数処理ステップにより窓関数がかけられた点目標のスペクトル信号を加算して合成画像スペクトル信号を生成する加算処理ステップと、前記加算処理ステップにより生成された合成画像スペクトル信号を二次元高速逆フーリエ変換して合成画像を生成する逆フーリエ変換ステップとを含むものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
分解能が向上した目標画像と背景画像の重ね合わせ方法としては、周波数領域で行う方法と、画像領域で行う方法の両方が可能であるが、実施の形態１は前者の方法を、実施の形態２は後者の方法を例にあげて説明している。
【００１０】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置について図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置の構成を示す図である。なお、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００１１】
図１において、この実施の形態１に係る画像レーダ装置は、パルス信号を送信する送信機１０１と、送受信を切り換える送受切換器１０２と、送受信アンテナ１０３と、受信機１０４と、レーダ画像再生処理部１０５と、分割処理部１０６とを備える。
【００１２】
受信機１０４は、送受信アンテナ１０３により受信された受信信号に対する位相検波とＡ／Ｄ変換処理を実施して、その信号の振幅と位相を示すディジタルの受信信号を出力する。
【００１３】
レーダ画像再生処理部１０５は、受信機１０４によって受信された受信信号に対する合成開口処理を実施してレーダ画像を出力する。
【００１４】
分割処理部１０６は、レーダ画像再生処理部１０５により生成されたレーダ画像を部分画像に分割する。
【００１５】
また、図１において、この実施の形態１に係る画像レーダ装置は、フーリエ変換処理部１０７と、共分散行列算出部１０８と、固有値解析処理部１０９と、点目標位置抽出処理部１１０とをさらに備える。なお、点目標位置推定部２００は、共分散行列算出部１０８、固有値解析処理部１０９、及び点目標位置抽出処理部１１０から構成されている。
【００１６】
フーリエ変換処理部１０７は、分割処理部１０６によって分割された部分画像を二次元高速フーリエ変換によって周波数領域信号に変換する。
【００１７】
共分散行列算出部１０８は、フーリエ変換処理部１０７によって生成された周波数領域信号を重複を許しながら分割して部分信号を生成し、該部分信号のサンプル平均によって共分散行列を算出する。
【００１８】
固有値解析処理部１０９は、共分散行列算出部１０８によって生成された共分散行列の固有値解析を行う。
【００１９】
点目標位置抽出処理部１１０は、固有値解析処理部１０９によって算出された固有値解析の結果から、点目標位置に相当する周波数を有するスペクトル信号の組を抽出する。
【００２０】
また、図１において、この実施の形態１に係る画像レーダ装置は、点目標振幅推定処理部１１１と、景画像スペクトル信号生成処理部１１２と、帯域拡張処理部１１３と、窓関数処理部１１４とをさらに備える。
【００２１】
点目標振幅推定処理部１１１は、点目標位置抽出処理部１１０において抽出された点目標位置に相当する周波数を有するスペクトル信号の組を、フーリエ変換処理部１０７において生成された周波数領域信号に対して最小二乗フィッティング処理を行うことにより、各点目標の複素振幅の推定値を算出する。
【００２２】
背景画像スペクトル信号生成処理部１１２は、フーリエ変換処理部１０７において生成された周波数領域信号から点目標振幅推定処理部１１１における最小二乗フィッティング処理の結果得られた点目標のスペクトル信号を差し引いた背景画像のスペクトル信号を出力する。
【００２３】
帯域拡張処理部１１３は、点目標振幅推定処理部１１１における最小二乗フィッティング処理の結果得られた点目標のスペクトル信号をそれぞれ任意の帯域にまで拡張する。
【００２４】
窓関数処理部１１４は、帯域の拡張された点目標のスペクトル信号に窓関数をかけてサイドローブを低減する。
【００２５】
さらに、図１において、この実施の形態１に係る画像レーダ装置は、重み付け処理部１１５と、加算処理部１１６と、逆フーリエ変換部１１７と、表示部１１８とをさらに備える。
【００２６】
重み付け処理部１１５は、背景画像スペクトル信号に定数を掛ける。
【００２７】
加算処理部１１６は、重み付け処理部１１５において定数を掛けた背景画像スペクトル信号と、窓関数処理部１１４において得られた帯域を拡張して窓関数をかけた点目標のスペクトル信号を加算して合成画像スペクトル信号を出力する。
【００２８】
逆フーリエ変換部１１７は、加算処理部１１６において生成された合成画像スペクトル信号を二次元高速逆フーリエ変換して合成画像を生成する。
【００２９】
表示部１１８は、逆フーリエ変換部１１７によって生成された合成画像を表示する。
【００３０】
つぎに、この実施の形態１に係る画像レーダ装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００３１】
図２は、この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置の動作を示すフローチャートである。
【００３２】
図３は、この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置のレーダ画像を示す図である。
【００３３】
図４は、この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置のフーリエ変換部の動作を示す図である。
【００３４】
送信機１０１が広帯域パルスとしてパルス信号を生成すると、送受切換器１０２が当該パルス信号を送受信アンテナ１０３に送り、そのパルス信号を送受信アンテナ１０３から空間に放射させる。
【００３５】
空間に放射されたパルス信号は、観測対象によって散乱される。観測対象によって散乱された散乱波を送受信アンテナ１０３で受信すると、散乱波の各受信信号を、送受切換器１０２を介して受信機１０４に送る。
【００３６】
受信機１０４は、送受信アンテナ１０３が受信した散乱波の受信信号に対して、位相検波処理とＡ／Ｄ変換処理を実施し、受信信号の振幅と位相を示すディジタル受信信号を出力する。レーダ画像再生処理部１０５は、アジマス圧縮処理を実施してレーダ画像を生成する。このレーダ画像再生処理部１０５の処理は（しばしば受信機１０４の動作まで含めて）、合成開口処理と呼ばれており、周知である。処理の詳細な説明は例えば、“Synthetic Aperture Radar Systems and Signal Processing,”（John C. Curlander, Robert N. McDonough著，John Wiley & Sons, Inc., 1991）などに詳しい（ステップ３０１）。
【００３７】
分割処理部１０６は、図３に示すように、レーダ画像再生処理部１０５により生成されたレーダ画像１０を、サイズの小さい部分画像１０ａ、１０ｂ、１０ｃに分割する。部分画像の大きさはそれぞれ異なっていてもかまわず、互いに重複してもかまわない。また、レーダ画像１０全てを覆い尽くす必要はなく、注目する領域のみを選択して切り出しても良い。
【００３８】
本実施の形態１に関する以下の説明においては、ここで切り出された部分画像の一つ１０ａに対する処理について説明する。以下で説明する処理が、分割処理部１０６において切り出された全ての部分画像について適用され、最後に表示部１１８においては全ての部分画像についての処理結果が並べて表示される。なお、以下では部分画像１０ａに含まれる画素数（サンプル数）を縦Ｍ個、横Ｎ個とする。
【００３９】
フーリエ変換部１０７は、分割処理部１０６によって切り出された部分画像１０ａを、図４に示すように、高速二次元フーリエ変換処理によって周波数領域信号２０に変換する（ステップ３０２）。
【００４０】
共分散行列算出部１０８は、まず周波数領域信号２０を、図４に示すように、Ｌ個の部分信号に分割する。このとき、部分信号は互いに重複していても良い。分割して得られる各部分信号のサンプル数を縦Ｍ_０個、横Ｎ_０個とし、部分信号のＭ_０×Ｎ_０＝Ｑ個のサンプルを予め定められた規則に基づいて１列に並べたＱ次元ベクトルをＸ_ｌ（ｌ＝１，２，・・・，Ｌ）と表す。この共分散行列算出部１０８は、次式に従って共分散行列Ｒを算出する（ステップ３０３）。
【００４１】
【数１】

【００４２】
ここで、上付きの＊は複素共役、上付きのＴは行列の転置を表し、ＪはＱ×Ｑ行列である。固有値解析処理部１０９は、共分散行列Ｒを次式のように固有値分解する（ステップ３０４）。
【００４３】
【数２】

【００４４】
ここで、Λは共分散行列Ｒの固有値λ_１，λ_２，・・・，λ_Ｑを対角成分にもつ対角行列であり、Ｖは固有値λ_１，λ_２，・・・，λ_Ｑにそれぞれ対応する固有ベクトルｖ_１，ｖ_２，・・・，ｖ_Ｑを列に持つユニタリ行列である。
【００４５】
点目標位置抽出処理部１１０は、ある基準よりも値の小さい固有値に対応する固有ベクトルを用いて、次式の評価関数Ｐ_ｉを計算する（ステップ３０５）。なお、本明細書においてはこの評価関数Ｐ_ｉをＭＵＳＩＣスペクトルと呼ぶことがある。
【００４６】
【数３】

【００４７】
ここで、Ｋは上記の基準よりも値の大きい固有値の数であり、ａ_ｉは部分画像１０ａにおけるｉ番目（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ；Ｉは部分画像１０ａ内の位置を示す座標点（グリッド）の数である。より細かいグリッドを用いることにより、より高精度に点目標位置を推定できる。）の座標に対応する周波数を有するスペクトル信号を表すＱ次元ベクトルであり、慣習により、一般にステアリングベクトルと呼ばれている。
【００４８】
また、続いて点目標位置抽出処理部１１０は、算出された評価関数Ｐ_ｉのピークを検索し、その値の大きいほうからＫ個のピークを検出する（ステップ３０６）。なお、ここで検出するピークの数はＫ個以下でも良く、例えば、ピーク値が事前に定めた基準よりも大きいものだけを検出しても良い。ただし、以下の説明ではＫ個のピークを検出したものとする。このような方法で点目標位置を抽出する処理はＭＵＳＩＣ法と呼ばれており、周知である。また、本明細書においては、共分散行列算出部１０８〜点目標位置抽出処理部１１０をまとめて点目標位置推定部２００と呼ぶ。
【００４９】
Ｋ個のピーク位置に対応するステアリングベクトルをｓ_ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）と表す。このステアリングベクトルｓ_ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）が部分画像１０ａ内に存在するＫ個の点目標の位置を表すステアリングベクトルである。
【００５０】
点目標振幅推定処理部１１１は、点目標位置抽出処理部１１０において抽出された点目標位置に相当する周波数を有するスペクトル信号の組を、フーリエ変換処理部１０７において生成された周波数領域信号に対して最小二乗フィッティング処理を行うことにより、各点目標の複素振幅の推定値を算出する。ステアリングベクトルｓ_ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）で表される位置に存在する点目標の複素振幅をそれぞれａ_ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）として、ａ_１〜ａ_Ｋを縦に並べたＫ次元縦ベクトルをＡとすると、点目標振幅推定処理部１１１は複素振幅の推定値Ａを次式で表される最小二乗フィッティングによって算出する（ステップ３０７）。
【００５１】
【数４】

【００５２】
ここで、上付きの＋は擬似逆行列を表し、ＳとＳ^＋は次式の関係を満たす。
【００５３】
【数５】

【００５４】
背景画像スペクトル信号生成処理部１１２は、フーリエ変換処理部１０７において生成された周波数領域信号から点目標振幅推定処理部１１１における最小二乗フィッティング処理の結果得られた点目標のスペクトル信号を差し引いた背景画像のスペクトル信号Ｘ_ｒを次式によって算出し、出力する（ステップ３０８）。なお、以上では最小二乗法による計算法を示したが、『ＴｏｔａｌＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅ』法を用いても良い。
【００５５】
【数６】

【００５６】
帯域拡張処理部１１３は、点目標振幅推定処理部１１１における最小二乗フィッティング処理の結果得られた点目標のスペクトル信号をそれぞれ任意の帯域にまで拡張する。この帯域拡張処理部１１３は、まずＫ個の点目標位置を表すＱ次元のステアリングベクトルｓ_ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）について、それぞれ同じ周波数を持つＱ_２次元（Ｑ_２＞Ｑ）のステアリングベクトルｓ_２ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）を生成する。次に、点目標振幅推定処理部１１１において算出された複素振幅の推定値Ａを用いて次式によって帯域を拡張した点目標のスペクトル信号Ｘ_ｓを生成する（ステップ３０９）。
【００５７】
【数７】

【００５８】
ここで、Ｓ_２はステアリングベクトルｓ_２ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）を並べたＱ_２行Ｋ列の行列である。
【００５９】
次いで、窓関数処理部１１４は、帯域を拡張した点目標のスペクトル信号Ｘ_ｓに窓関数をかけてサイドローブを低減する。用いる窓関数は、ハミング窓やケイザー窓など、一般に周知のいずれの窓関数でも良い（ステップ３１０）。
【００６０】
重み付け処理部１１５は、背景画像スペクトル信号に重み付けｃを掛け、ｃ＊Ｘ_ｒを出力する（ステップ３１１）。ここで、ｃは背景画像のゲイン調整とサイドローブ抑圧のための窓関数であり、Ｑ次元のベクトルとして表現される。また、記号＊はベクトル同志の要素ごとの掛け算の処理を表すものとする。
【００６１】
加算処理部１１６は、重み付け処理部１１５において定数を掛けた背景画像スペクトル信号ｃ＊Ｘ_ｒと窓関数処理部１１４において帯域を拡張した点目標のスペクトル信号Ｘ_ｓを加算して合成画像スペクトル信号Ｘ_ｓｙｎを出力する（ステップ３１２）。ｃ＊Ｘ_ｒはＱ次元ベクトル、Ｘ_ｓはＱ_２次元ベクトルであるが、中心周波数の位置をそろえることに注意して次式のような加算を行うものとする。
【００６２】
【数８】

【００６３】
ここで、αは中心周波数の位置を揃えるためのオフセット分であり、ｑの値に依存することに注意する必要がある。
【００６４】
逆フーリエ変換部１１７は、加算処理部１１６において生成された合成画像スペクトル信号Ｘ_ｓｙｎの要素を並べ替えて二次元のスペクトル信号に直した後、二次元高速逆フーリエ変換して合成画像を生成する（ステップ３１３）。
【００６５】
そして、表示部１１８は、逆フーリエ変換部１１７によって生成された合成画像を表示する。なお、複数の部分画像に対する処理結果を表示する際に、部分画像の重複部分を表示するための方法は種々考えられるが、いずれの方法を用いてもかまわない。
【００６６】
なお、入力画像を目標画像と背景画像に分解するステップ４０１は、上述したステップ３０１〜ステップ３０８から構成されている。また、目標画像の帯域を拡張することによって解像度が向上した目標画像を得るステップ４０２は、上述したステップ３０９及びステップ３１０から構成されている。さらに、解像度が向上した目標画像と背景画像とを合成するステップ４０３は、上述したステップ３１１〜ステップ３１３から構成されている。
【００６７】
以上のように、この実施の形態１によれば、はじめに入力画像を目標画像と背景画像に分解して、目標画像の帯域を拡張することによって分解能の向上した目標画像を生成し、これと背景画像とを重ね合わせて表示することにより、注目を要する目標部分については分解能を向上すると同時に、背景部分を表示することによって視覚的にも自然な画像を得ることを可能とする効果を奏する。なお、この実施の形態１においては、二次元のレーダ画像を例にとって処理の方法を説明したが、この方法はレーダ画像に限らず、種々の画像に適用が可能であり、また、信号の次元によらず適用が可能であることは明らかである。
【００６８】
実施の形態２．
この発明の実施の形態２に係る画像レーダ装置について図面を参照しながら説明する。図５は、この発明の実施の形態２に係る画像レーダ装置の構成を示す図である。
【００６９】
図５において、この実施の形態２に係る画像レーダ装置は、逆フーリエ変換部１１９と、逆フーリエ変換部１２０と、背景画像スペックルフィルタ処理部１２１と、画像重畳処理部１２２とをさらに備える。
【００７０】
この実施の形態２に係る画像レーダ装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００７１】
図５において、送信機１０１〜窓関数処理部１１４と、表示部１１８の動作は、上記実施の形態１と同様であるから、ここでは説明を省略する。
【００７２】
逆フーリエ変換部１１９は、窓関数処理部１１４において算出された帯域を拡張して窓関数をかけた点目標のスペクトル信号の要素を並べ替えて二次元のスペクトル信号に直した後、二次元逆フーリエ変換することにより、点目標のみの画像Ｙ_ｓを得る。これは、特許文献１に記載された方法によって出力される画像と同等なものであり、黒い背景の中に、白い点が散在するような画像となる。
【００７３】
逆フーリエ変換部１２０は、背景画像スペクトル信号生成処理部１１２において算出された背景画像のスペクトル信号Ｘ_ｒの要素を並べ替えて二次元のスペクトル信号に直した後、二次元逆フーリエ変換することにより、背景画像Ｙ_ｒを得る。この際、点目標のみの画像Ｙ_ｓと背景画像Ｙ_ｒのサンプル数をそろえるため、二次元逆フーリエ変換する前のスペクトル信号にゼロ詰を行うことにより、背景画像の補間を行っておく。
【００７４】
背景画像スペックルフィルタ処理部１２１は、逆フーリエ変換部１２０によって得られた背景画像Ｙ_ｒのスペックル成分を低減した画像Ｙ_ｒ’を出力する。スペックルフィルタ処理としては、従来種々の方法が発表されており、例えば、『合成開口レーダの雑音低減技術』（福田盛介著『光技術コンタクト』Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．８，２０００）などに詳しい。ここでは、いずれの方法を用いてもかまわない。
【００７５】
画像重畳処理部１２２は、背景画像スペックルフィルタ処理部１２１によってスペックル成分を低減された背景画像Ｙ_ｒ’と、逆フーリエ変換部１１９によって得られた点目標のみの画像Ｙ_ｓを重畳して出力画像を算出する。ここでは、点目標のみの画像Ｙ_ｓの値がゼロでない全ての画素について、背景画像Ｙ_ｒ’の値を点目標のみの画像Ｙ_ｓの値で置換することによって画像の重畳を実施する。あるいは、点目標のみの画像Ｙ_ｓの値が背景画像Ｙ_ｒ’の値よりも大きい画素について、背景画像Ｙ_ｒ’の値を点目標のみの画像Ｙ_ｓの値で置換する構成としても良い。
【００７６】
以上のように、この実施の形態２によれば、背景画像にスペックルフィルタ処理を適用するので、画像レーダなどのコヒーレント撮像系によって得られる画像に固有のスペックル雑音を低減することができ、出力画像の画質を向上できる効果を奏する。また、スペックル成分を低減するスペックルフィルタ処理は、一般に分解能を劣化する副作用を伴うが、この実施の形態２によれば、背景画像のみにスペックルフィルタ処理を適用するため、目標信号に関して分解能を劣化することなく、背景部分のスペックルを低減できる効果を奏する。
【００７７】
実施の形態３．
この発明の実施の形態３に係る画像レーダ装置について図面を参照しながら説明する。図６は、この発明の実施の形態３に係る画像レーダ装置の構成を示す図である。
【００７８】
この実施の形態３に係る画像レーダ装置の動作について図面を参照しながら説明する。
【００７９】
図６において、送信機１０１〜窓関数処理部１１４と、表示部１１８〜画像重畳処理部１２２の動作は、上記実施の形態２と同様であるから、ここでは説明を省略する。なお、点目標位置推定部２００Ａは、共分散行列算出部１０８、固有値解析処理部１０９、エントロピー算出部１２３、判定部１２４及び点目標位置抽出処理部１１０から構成されている。
【００８０】
エントロピー算出部１２３は、次式によって部分画像１０ａのエントロピーεを算出する。
【００８１】
【数９】

【００８２】
エントロピーεは、０以上１以下の値をとり、部分画像１０ａにおける強度の出現分布の偏りを測る指標として用いることができる。すなわち、エントロピーが０に近づくほど、強度の出現分布の偏りが大きいことを示す。エントロピーが大きい場合、その部分画像はほとんど白色雑音に近い性質を示しており、背景部分のみであることが期待される。従って、このような部分画像について、点目標の抽出処理を行うことは無意味である。
【００８３】
そこで、判定部１２４において、このエントリピーεを、予め定めておいた閾値と比較して、小さい場合は点目標位置抽出処理部１１０へと処理を進め、大きい場合はスペックルフィルタ処理部１２５へと処理を進める。
【００８４】
スペックルフィルタ処理部１２５の処理は、背景画像背景画像スペックルフィルタ処理部１２１と同様であるが、入力された部分画像全体に対して、スペックルフィルタ処理を適用する。
【００８５】
この実施の形態３によれば、背景部分のみが含まれると判断される部分画像については点目標抽出処理を行わないことにより、偽像の発生を抑えて画質を向上できる効果を奏する。また、演算量の多い目標抽出処理を行わないため、処理時間の削減にも寄与する。
【００８６】
【発明の効果】
この発明に係る画像レーダ装置及び超解像処理方法は、以上説明したとおり、最初に入力画像を目標画像と背景画像に分解して、目標画像の帯域を拡張することによって分解能が向上した目標画像を生成し、これと背景画像とを重ね合わせて表示することにより、注目を要する目標部分については分解能を向上すると同時に、背景部分を表示することによって視覚的にも自然な画像を得ることを可能とする。なお、二次元のレーダ画像に限らず、種々の画像に適用が可能であり、また、信号の次元によらず適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置のレーダ画像を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係る画像レーダ装置のフーリエ変換部の動作を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態２に係る画像レーダ装置の構成を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態３に係る画像レーダ装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
１０１送信機、１０２送受切換器、１０３送受信アンテナ、１０４受信機、１０５レーダ画像再生処理部、１０６分割処理部、１０７フーリエ変換処理部、１０８共分散行列算出部、１０９固有値解析処理部、１１０点目標位置抽出処理部、１１１点目標振幅推定処理部、１１２景画像スペクトル信号生成処理部、１１３帯域拡張処理部、１１４窓関数処理部、１１５重み付け処理部、１１６加算処理部、１１７逆フーリエ変換部、１１８表示部、１１９逆フーリエ変換部、１２０逆フーリエ変換部、１２１背景画像スペックルフィルタ処理部、１２２画像重畳処理部、１２３エントロピー算出部、１２４判定部、１２５スペックルフィルタ処理部、２００、２００Ａ点目標位置推定部。

Claims

入力画像をフーリエ変換によって周波数領域信号に変換するフーリエ変換部と、
前記周波数領域信号に対してパラメトリックなスペクトル解析法を適用することで画像内に存する複数の点目標の位置を推定する点目標位置推定部と、
推定された各点目標の位置に対応する周波数を有するスペクトル信号の組を、前記フーリエ変換処理部により変換された周波数領域信号に対して最小二乗フィッティング処理を行うことにより、点目標のスペクトル信号を生成する点目標振幅推定処理部と、
前記フーリエ変換処理部により変換された周波数領域信号から前記点目標振幅推定処理部により生成された点目標のスペクトル信号を差し引いて背景画像スペクトル信号を生成する背景画像スペクトル信号生成処理部と、
前記点目標振幅推定処理部により生成された点目標のスペクトル信号の帯域を拡張する帯域拡張処理部と、
前記帯域拡張処理部により帯域が拡張された点目標のスペクトル信号に窓関数をかけてサイドローブを低減する窓関数処理部と、
前記背景画像スペクトル信号生成処理部により生成された背景画像スペクトル信号に重み付けを行うことでゲインの調整を行う重み付け処理部と、
前記重み付け処理部により重み付けされた背景画像スペクトル信号と、前記窓関数処理部により窓関数がかけられた点目標のスペクトル信号を加算して合成画像スペクトル信号を生成する加算処理部と、
前記加算処理部により生成された合成画像スペクトル信号を二次元高速逆フーリエ変換して合成画像を生成する逆フーリエ変換部と
を備えたことを特徴とする画像レーダ装置。
前記点目標位置推定部は、
点目標の位置を推定するために用いるパラメトリックなスペクトル解析法として、ＭＵＳＩＣ法を実施するため、前記周波数領域信号の共分散行列を算出する共分散行列算出部と、
前記共分散行列の固有値解析を行う固有値解析処理部と、
ＭＵＳＩＣスペクトルを算出し、そのピーク位置から点目標の位置を抽出する点目標位置抽出処理部とを有する
ことを特徴とする請求項１記載の画像レーダ装置。
前記重み付け処理部、前記加算処理部、及び前記逆フーリエ変換部の代りに、
前記背景画像スペクトル信号生成処理部により生成された背景画像スペクトル信号を逆フーリエ変換して背景画像を生成する第１の逆フーリエ変換部と、
前記第１の逆フーリエ変換部により生成された背景画像にスペックルフィルタを適用してスペックル成分を低減する背景画像スペックルフィルタ処理部と、
前記窓関数処理部により窓関数がかけられた点目標のスペクトル信号を逆フーリエ変換して点目標のみの画像を生成する第２の逆フーリエ変換部と、
前記背景画像スペックルフィルタ処理部によりスペックル成分が低減された背景画像と、前記第２の逆フーリエ変換部により生成された点目標のみの画像を重畳して合成画像を生成する画像重畳処理部とを備えた
ことを特徴とする請求項２記載の画像レーダ装置。
前記入力画像全体に対してスペックルフィルタを適用してスペックル成分を低減するスペックルフィルタ処理部をさらに備え、
前記点目標位置推定部は、
前記固有値解析処理部から出力された周波数領域信号の画像内における強度の出現分布の偏りを示すエントロピーを算出するエントロピー算出部と、
前記エントロピー算出部により算出されたエントロピーを予め定めた閾値と比較し、前記エントロピーが小さい場合は前記点目標位置抽出処理部へ処理を進め、大きい場合は前記スペックルフィルタ処理部へ処理を進める判定部とをさらに有する
ことを特徴とする請求項３記載の画像レーダ装置。
入力画像をフーリエ変換によって周波数領域信号に変換するフーリエ変換ステップと、
前記周波数領域信号に対してパラメトリックなスペクトル解析法を適用することで画像内に存する複数の点目標の位置を推定する点目標位置推定ステップと、
推定された各点目標の位置に対応する周波数を有するスペクトル信号の組を、前記フーリエ変換処理ステップにより変換された周波数領域信号に対して最小二乗フィッティング処理を行うことにより、点目標のスペクトル信号を生成する点目標振幅推定処理ステップと、
前記フーリエ変換処理ステップにより変換された周波数領域信号から前記点目標振幅推定処理ステップにより生成された点目標のスペクトル信号を差し引いて背景画像スペクトル信号を生成する背景画像スペクトル信号生成処理ステップと、
前記点目標振幅推定処理ステップにより生成された点目標のスペクトル信号の帯域を拡張する帯域拡張処理ステップと、
前記帯域拡張処理ステップにより帯域が拡張された点目標のスペクトル信号に窓関数をかけてサイドローブを低減する窓関数処理ステップと、
前記背景画像スペクトル信号生成処理ステップにより生成された背景画像スペクトル信号に重み付けを行うことでゲインの調整を行う重み付け処理ステップと、
前記重み付け処理ステップにより重み付けされた背景画像スペクトル信号と、前記窓関数処理ステップにより窓関数がかけられた点目標のスペクトル信号を加算して合成画像スペクトル信号を生成する加算処理ステップと、
前記加算処理ステップにより生成された合成画像スペクトル信号を二次元高速逆フーリエ変換して合成画像を生成する逆フーリエ変換ステップと
を含むことを特徴とする超解像処理方法。
前記点目標位置推定ステップは、
点目標の位置を推定するために用いるパラメトリックなスペクトル解析法として、ＭＵＳＩＣ法を実施するため、前記周波数領域信号の共分散行列を算出する共分散行列算出ステップと、
前記共分散行列の固有値解析を行う固有値解析処理ステップと、
ＭＵＳＩＣスペクトルを算出し、そのピーク位置から点目標の位置を抽出する点目標位置抽出処理ステップとを含む
ことを特徴とする請求項５記載の超解像処理方法。
前記重み付け処理ステップ、前記加算処理ステップ、及び前記逆フーリエ変換ステップの代りに、
前記背景画像スペクトル信号生成処理ステップにより生成された背景画像スペクトル信号を逆フーリエ変換して背景画像を生成する第１の逆フーリエ変換ステップと、
前記第１の逆フーリエ変換ステップにより生成された背景画像にスペックルフィルタを適用してスペックル成分を低減する背景画像スペックルフィルタ処理ステップと、
前記窓関数処理ステップにより窓関数がかけられた点目標のスペクトル信号を逆フーリエ変換して点目標のみの画像を生成する第２の逆フーリエ変換ステップと、
前記背景画像スペックルフィルタ処理ステップによりスペックル成分が低減された背景画像と、前記第２の逆フーリエ変換ステップにより生成された点目標のみの画像を重畳して合成画像を生成する画像重畳処理ステップとを含む
ことを特徴とする請求項６記載の超解像処理方法。
前記入力画像全体に対してスペックルフィルタを適用してスペックル成分を低減するスペックルフィルタ処理ステップをさらに含み、
前記点目標位置推定ステップは、
前記固有値解析処理ステップから出力された周波数領域信号の画像内における強度の出現分布の偏りを示すエントロピーを算出するエントロピー算出ステップと、
前記エントロピー算出ステップにより算出されたエントロピーを予め定めた閾値と比較し、前記エントロピーが小さい場合は前記点目標位置抽出処理ステップへ処理を進め、大きい場合は前記スペックルフィルタ処理ステップへ処理を進める判定ステップとを含む
ことを特徴とする請求項７記載の超解像処理方法。