JP4177128B2 - レーダ画像処理装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダを用いた観測で得られるレーダ画像から、画像中に含まれる雑音を除去するレーダ画像処理装置に関し、特にレーダ画像に対するフィルタ処理時のぼけ発生による分解能の劣化を回避しつつ、画像中に含まれる雑音を低減させたレーダ画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、この種のレーダ画像処理装置は、レーダ画像を格納するレーダ画像格納エリアと、観測領域を識別して分割する領域分割処理部と、各分割領域に対してフィルタ処理を行うフィルタ処理部と、フィルタ後の画像を格納するフィルタ後画像格納エリアとを備えている（たとえば、非特許文献１参照）。
また、領域分割処理部は、平坦部検出部と、エッジまたはライン検出部と、点構造物検出部とにより構成され、フィルタ処理部は、フィルタ適用部と、結果合成部とにより構成されている。
【０００３】
このような従来装置において、レーダ画像は、領域分割処理部に入力されて、画像中の平坦な部分と、エッジまたはラインと、点構造物とが検出され、さらに、これら以外の部分はテクスチャを持つ部分として検出される。
ここで、従来装置による上記検出処理について説明する。
まず、平坦部の検出処理について説明すると、画像中の所定範囲を示す観測領域内の平均
【数１】

と分散
【数２】

とから、
【数３】

を算出する。このとき、
【数４】

が或る閾値内の値を示す場合には、その所定範囲の中心位置を、平坦部として検出する。
【０００４】
次に、エッジまたはラインの検出処理について説明する。
この場合、観測領域を左右の２つの範囲に分割し、各分割領域での平均強度を求め、これらの比を算出する。
一般に、エッジやラインでは、平均強度が大きく異なることから、２つの分割領域の平均強度の比が或る閾値を超えたときに、これらの中心位置にエッジまたはラインが存在するものと判定する。
また、点構造物の検出処理について説明する。
この場合、観測領域内の中心位置に近接する範囲での平均強度と、その周りの範囲での強度とを求め、これらの比が閾値内を示すときに、中心位置に点構造物が存在するものと判定する。
【０００５】
こうして、領域分割処理部で得られた、平坦部と、エッジまたはライン部と、点構造部と、テクスチャを持つ部分との各データは、フィルタ処理部に入力されてフィルタ処理が適用される。
ここで、フィルタ処理とは、観測により得られた画像
【数５】

から雑音
【数６】

を取り除く処理であり、観測画像から雑音を含まない所望画像
【数７】

を推定する処理である。
【０００６】
一般に、レーダによる観測においては、スペックル雑音や受信機雑音などが存在し、地表面での後方散乱強度を示す画像が所望画像となる。また、レーダ画像中の主な雑音は、乗法性を有することが知られており、観測により得られた画像
【数８】

は、以下の式のようにモデル化される。
【０００７】
【数９】

【０００８】
次に、検出された各領域でのフィルタ処理について説明する。
平坦部およびテクスチャを持つ部分において、所望画像
【数１０】

の推定値である強度
【数１１】

は、その地点を中心とした所定範囲を有する窓内のデータから推定される。この推定式は、所望画像
【数１２】

の確率
【数１３】

および条件付き確率
【数１４】

をガンマ分布に仮定し、事後確率
【数１５】

を最大にするという基準により、以下の式のように表される。
【０００９】
【数１６】

【００１０】
ここで、
【数１７】

は所定範囲のデータから得られた平均、Ｌはレーダ画像のルック数、
【数１８】

は窓の中心位置における強度である。また、
【数１９】

はオーダパラメータ（フィルタのパラメータ）であり、所定範囲内の分散
【数２０】

を用いて、以下の式のように表される。
【００１１】
【数２１】

【００１２】
エッジやライン部においては、推定に適用されるデータの範囲（所定範囲を有する窓の形）をエッジやラインの形状に合わせて、窓内の中心位置の平均強度が、その窓内のデータから、上記式を用いて推定される。
また、点構造物部分においては、以下の式で表されるように、全域通過フィルタが適用される。
【数２２】

これは、点構造部が、レーダ画像中の雑音の発生原理から、雑音を含まないためである。
最後に、フィルタ処理部内の結果合成部は、各領域のフィルタ処理の結果を加算して合成し、合成結果をフィルタ後画像格納エリアに出力する。
【００１３】
【非特許文献１】
Ａ． Ｌｏｐｅｓ， Ｅ． Ｎｅｚｒｙ， Ｒ． Ｔｏｕｚｉ ａｎｄ Ｈ． Ｌａｕｒ， ”Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｐｅｃｋｌｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｉｎ ＳＡＲ ｉｍａｇｅｓ，” Ｊ． Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ， Ｖｏｌ． １４， Ｎｏ． ９， ｐｐ．１７３５−１７５８， １９９３．
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
従来のレーダ画像処理装置は以上のように、レーダ画像から雑音を除去するために、点構造体、エッジやラインなどの構造物の検出が不十分な部分において、平坦部またはテクスチャ部分に適用する処理が適用されているので、過度の雑音低減が行われた場合に、構造物がぼけるという問題点があった。
また、フィルタの推定式で用いた仮定が成り立たないレーダ画像中の部分においては、ぼけが生じたり雑音が残留するという問題点があった。
また、上記一連の流れで処理が完結しているので、フィルタを適用した際に画像中にぼけが生じる場合には、フィルタ後の画像にもぼけが生じるという問題点があった。
【００１５】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、フィルタ処理前後のレーダ画像の比較結果から、フィルタ処理によって生じた分解能劣化部分（ぼけが生じた部分）を特定してフィルタ処理部に帰還させ、ぼけが生じないようにフィルタ条件を変更して適用することにより、点構造体、エッジやラインなどの構造物において、ぼけ発生による分解能の劣化を回避しつつ、レーダ画像中のスペックル雑音や受信機雑音を低減したレーダ画像処理装置を得ることを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るレーダ画像処理装置は、レーダによる観測で得られた第１のレーダ画像を格納する第１の画像格納エリアと、第１のレーダ画像に含まれる雑音を除去して第２のレーダ画像を得るフィルタ処理部と、第１および第２のレーダ画像を比較して第２のレーダ画像の変化成分を検出する変化成分検出部と、変化成分の中から、フィルタ処理後にぼけが生じた部分を分解能劣化部分として検出する分解能劣化部分抽出部と、所定の帰還終了条件が成立しない場合に分解能劣化部分の情報をフィルタ処理部に帰還する帰還処理判定部と、帰還終了条件が成立した場合に、第２のレーダ画像に基づくフィルタ後画像を格納する第２の画像格納エリアとを備え、フィルタ処理部は、分解能劣化部分に対しては、雑音の除去に優先して、ぼけの発生の小さなフィルタを設定し、ぼけが生じなかった部分に対しては、雑音の除去を増大させるためのフィルタを設定するものである。
【００１７】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態１について詳細に説明する。
図１はこの発明の実施の形態１を示すブロック構成図である。
図１において、レーダ画像処理装置は、レーダ画像Ｇｏを格納するレーダ画像格納エリア１０１と、フィルタ後（雑音低減後）のレーダ画像Ｇｒを格納するフィルタ後画像格納エリア１０２と、レーダ画像Ｇｏに対してフィルタ処理を施すフィルタ処理部１１０と、フィルタ処理前のレーダ画像Ｇｏとフィルタ処理後のレーダ画像Ｇｆとの比を変化成分Ｃとして検出する変化成分検出部１２０と、変化成分Ｃに基づいて分解能劣化部分Ｄを抽出する分解能劣化部分抽出部１３０と、分解能劣化部分Ｄに基づいて生成されたフィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）をフィルタ処理部１１０に帰還処理するか否かを判定する帰還処理判定部１４０とを備えている。
【００１８】
帰還処理判定部１４０から生成されるフィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）は、必要に応じてフィルタ処理部１１０に帰還されるとともに、帰還不要と判定された時点（後述する）で、最終的なフィルタ後画像Ｇｒとして、フィルタ後画像格納エリア１０２に格納される。
したがって、フィルタ処理部１１０には、初期のレーダ画像Ｇｏおよびフィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）（分解能劣化部分Ｄを含む）が入力される。
フィルタ処理部１１０は、複数のフィルタ条件を設定するフィルタ設定部１１１と、設定された各条件にしたがってフィルタ処理を適用するフィルタ適用部１１２と、各フィルタ処理結果を加算する結果合成部１１３とを備えている。
【００１９】
図２は図１内の分解能劣化部抽出部１３０を示すブロック構成図である。
図２において、分解能劣化部分抽出部１３０は、変化成分Ｃのデータを２値化データに変換する２値化部１３１と、２値化された変化成分に基づいて分解能劣化部分Ｄ（ぼけが発生した連続成分）を検出する連続成分検出部１３２とを備えている。
【００２０】
次に、図３を参照しながら、図１および図２に示したこの発明の実施の形態１による具体的な処理動作について説明する。
図３はこの発明の実施の形態１による処理手順を図１内の各ブロックに関連付けて示すフローチャートであり、各ステップＳＴ１０１、ＳＴ１１１〜ＳＴ１１３、ＳＴ１２０、ＳＴ１３１、ＳＴ１３２およびＳＴ１４０は、それぞれ、各構成要素１０１、１１１〜１１３、１２０、１３１、１３２および１４０（図１、図２参照）の処理動作に対応している。
【００２１】
図３において、まず、フィルタ処理部１１０は、レーダ画像格納エリア１０１からレーダ画像Ｇｏを入力データとして読み込む（ステップＳＴ１０１）。
続いて、フィルタ処理部１１０内のフィルタ設定部１１１は、フィルタの設定条件として、フィルタ処理対象となるフィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）が補正部分であるか否かを判定する（ステップＳＴ１１１）。
【００２２】
なお、フィルタ設定とは、フィルタ処理で適用されるパラメータ（推定式の種類や、窓のサイズなど）を設定することであり、初回の処理においては、レーダ画像Ｇｏの全体に対して同一のフィルタ設定が行われる。
上記フィルタ処理で適用される推定式としては、以下の式があげられる。
【００２３】
【数２３】

【００２４】
ここで、
【数２４】

はフィルタのパラメータである。なお、フィルタ用の推定式としては、上記式に限らず、他の推定式を用いてもよい。
【００２５】
帰還操作による２回目以降のフィルタ処理においては、帰還処理判定部１４０から帰還された分解能劣化部分Ｄの情報に基づいて、ぼけが生じた補正部分に適用するフィルタ条件と、それ以外の部分に適用するフィルタ条件とをそれぞれ異なるように設定する。
たとえば、ステップＳＴ１１１において、補正部分でない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、フィルタｆ１を選択し、補正部分である（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、フィルタｆ２を選択する（ステップＳＴ１１２）。
【００２６】
ここで、分解能劣化部分Ｄの情報とは、ぼけが生じた部分の位置を示した情報を示す。
ステップＳＴ１１２によるフィルタ変更においては、ぼけが生じた補正部分に対しては、雑音成分（ノイズ）の低減効果を低減する代わりに、ぼけの発生の小さなフィルタｆ２が設定され、ぼけが生じなかった部分に対しては、雑音の低減効果を増大させるためのフィルタｆ１が設定される。
なぜなら、フィルタ設定においては、一般に、雑音低減効果が低いほど、ぼけの発生率が低くなり、雑音低減効果が高いほど、ぼけの発生率が高くなるからである。
【００２７】
なお、上記フィルタ設定（ステップＳＴ１１１、ＳＴ１１２）において、初回に設定したフィルタ処理による雑音低減効果が高い場合には、ぼけが生じた補正部分のみに対して、ぼけを低減するようなフィルタ条件に設定変更してもよい。また、初回に設定したフィルタ処理によるぼけが小さい場合には、ぼけが生じない部分のみに対して、雑音低減効果を増大させるようなフィルタ条件に設定変更してもよい。
【００２８】
フィルタ設定部１１１は、フィルタ処理のパラメータ（たとえば、フィルタで適用される窓のサイズなど）が或る規定値に達した場合には、それ以上のフィルタ設定を変更せずに更新処理を終了する。
なお、フィルタ設定部１１１におけるフィルタ更新の終了条件としては、たとえば、着目中の画素に適用する更新後のパラメータ（窓のサイズなど）が、その周囲の画素に適用するパラメータに対して規定値以上異なる場合に、フィルタ更新を終了するように設定してもよく、または、他の条件を用いてもよい。
【００２９】
フィルタ適用部１１２は、フィルタ設定部１１１で設定したフィルタ条件（フィルタｆ１またはフィルタｆ２）を、レーダ画像Ｇｏに対して適用する（ステップＳＴ１１２）。
続いて、結果合成部１１３は、異なるフィルタ条件が適用された画像中の各部分の結果を加算合成し（ステップＳＴ１１３）、フィルタ処理後のレーダ画像Ｇｆとして変化成分検出部１２０に入力する。
【００３０】
変化成分検出部１２０は、フィルタ処理部１１０が読み込んだ（レーダ画像格納エリア１０１からの）レーダ画像Ｇｏと、フィルタ処理部１１０を介してフィルタが適用された後のレーダ画像Ｇｆとから、フィルタ処理後の画像Ｇｆの変化成分Ｃを検出する（ステップＳＴ１２０）。
ここで、変化成分Ｃには、除去された雑音成分と、ぼけにより生じた部分とが含まれている。また、レーダ画像Ｇｏ中の雑音は、前述のように、主に乗法性を有するスペックル雑音である。
したがって、フィルタ後のレーダ画像Ｇｆの変化成分Ｃは、以下の式（１）により求められる。
【００３１】
【数２５】

【００３２】
式（１）において、
【数２６】

は読み込んだレーダ画像Ｇｏ、
【数２７】

はフィルタを適用した後のレーダ画像Ｇｆを示す。
なお、ここでは、変化成分Ｃを式（１）により求めたが、他の式を用いてもよい。
【００３３】
こうして求められた変化成分Ｃは、分解能劣化部分抽出部１３０に入力され、まず、２値化部１３１により２値化データに変換される（ステップＳＴ１３１）。
続いて、連続成分検出部１３２は、２値化された変化成分の中で、空間的にランダムに分布するものは雑音であるとして取り除き、空間的に連続している部分（直線または曲線部分）を、ぼけにより生じた連続成分（分解能劣化部分Ｄ）として検出する（ステップＳＴ１３２）。
【００３４】
ここで、図４を参照しながら、分解能劣化部分抽出部１３０内の連続成分検出部１３２による動作原理について説明する。
図４は分解能劣化部分Ｄを抽出する処理原理を示す説明図であり、レーダ画像Ｇｏとフィルタ処理後のレーダ画像Ｇｆとの除算から変化成分Ｃが求められ、さらに、変化成分Ｃに基づいて分解能劣化部分Ｄが抽出される状態を、具体的な画像例とともに示している。
【００３５】
図４に示すように、初期のレーダ画像Ｇｏには、構造物Ａ（建物など）のみならず、多数の雑音成分（ノイズ）Ｅが含まれている。
一方、フィルタを適用した結果のレーダ画像Ｇｆにおいては、雑音成分Ｅは低減（または、除去）されているものの、構造物Ａの近傍に、ぼけ部分（連続成分）Ｂが生じている可能性がある。
この場合、レーダ画像Ｇｏとフィルタ処理後のレーダ画像Ｇｆとの比較（変化成分検出部１２０による除算）から検出される変化成分Ｃには、除去された雑音成分Ｅと、ぼけにより生じた部分（連続成分）Ｂが含まれる。
【００３６】
図４から明らかなように、雑音成分Ｅは空間的にランダムに発生するが、ぼけ部分Ｂは、構造物Ａのエッジやラインの近傍で発生するので、直線的または曲線的に連続成分として発生する。
したがって、空間的にランダムに発生する成分を雑音成分Ｅとして除去することにより、ぼけにより生じた部分Ｂ（連続的な成分）を、最終的な分解能劣化部分Ｄとして検出することができる。
【００３７】
このとき、ランダム成分の除去は、ランダムな部分の面積が構造物Ａよりも小さいことを利用して、たとえば面積の小さい部分を除去することにより実現することができる。
なお、ぼけ部分Ｂの検出処理は、面積の違いを利用する代わりに、直線抽出アルゴリズム（ハフ変換やラドン変換など）を利用してもよい。
【００３８】
最後に、帰還処理判定部１４０は、フィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）の帰還操作を行うか否かを判定し（ステップＳＴ１４０）、帰還操作が必要（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、ステップＳＴ１１１に戻って、レーダ画像Ｇｏに対して上記処理（ステップＳＴ１１１〜ＳＴ１３２）を繰り返す。
一方、ステップＳＴ１４０において、帰還操作が不要（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、フィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）を最終的なフィルタ結果（フィルタ後画像Ｇｒ）としてフィルタ後画像格納エリア１０２に格納し、図３の処理ルーチンを終了する。
【００３９】
具体的には、ステップＳＴ１４０において、帰還が必要と判定された場合には、検出された分解能劣化部分Ｄを含むフィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）をフィルタ処理部１１０に帰還させ、帰還操作による反復処理の回数が規定回数（上限値）に達した場合、または、検出された分解能劣化部分Ｄの画素数が規定数（下限値）以下に低減された場合、または、フィルタ処理部１１０でのフィルタ更新が実行されなくなった場合に、帰還不要として処理を終了する。
なお、フィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）の帰還終了条件は、上記に限らず、他の条件を用いてもよい。
【００４０】
このように、フィルタ処理部１１０の適用に起因して発生したぼけ部分Ｂを検出し、これを分解能劣化部分Ｄとして帰還させ、ぼけ部分Ｂが十分に低減されるまで、フィルタ条件を変更しつつフィルタ処理を繰り返し適用することにより、最終的なフィルタ結果として、ぼけ部分が生じていない雑音低減後のフィルタ後画像Ｇｒを得ることができる。
また、ぼけが発生しない部分では、雑音の低減効果の高いフィルタ条件を適用することにより、雑音が大幅に低減された雑音低減後のフィルタ後画像Ｇｒを得ることができる。
【００４１】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１では、２値化部１３１および連続成分抽出部１３２により分解能劣化抽出部１３０（図２参照）を構成したが、２次元直交変換部、連続成分検出部および２次元直交逆変換部により分解能劣化部分抽出部を構成してもよい。
【００４２】
以下、図５および図６を参照しながら、分解能劣化部分抽出部の構成を変更したこの発明の実施の形態２について説明する。
図５はこの発明の実施の形態２による分解能劣化抽出部２３０を示すブロック構成図であり、図６はこの発明の実施の形態２による処理動作を示すフローチャートである。
【００４３】
図５において、分解能劣化部分抽出部２３０は、２次元直交変換部２３１と、連続成分検出部２３２と、２次元直交逆変換部２３３とを備えている。
図５に示されない他の構成要素については、前述（図１参照）に示した通りである。
また、図６において、前述（図３参照）と同様の処理ステップについては、前述と同一符号を付して詳述を省略する。
【００４４】
次に、図１および図４とともに、図６を参照しながら、図５に示したこの発明の実施の形態２による具体的な動作について説明する。
図６においては、２次元直交変換部２３１、連続成分検出部２３２および２次元直交逆変換部２３３に対応したステップＳＴ２３１〜ＳＴ２３３の処理のみが前述と異なる。
まず、前述のステップＳＴ１０１〜ＳＴ１２０により、変化成分Ｃが検出されて分解能劣化部分抽出部２３０に入力されると、変化成分Ｃは、分解能劣化部分抽出部２３０内の２次元直交変換部２３１により、２次元直交変換されて直交変換データとなる（ステップＳＴ２３１）。
【００４５】
なお、２次元直交変換とは、画像のような２次元信号の直交変換を意味している。また、直交変換とは、たとえばフーリエ変換のように、空間座標を周波数座標に変換する変換である。
ここで、直交変換を、フーリエ変換を例にとって説明すると、離散信号である変化成分の画像
【数２８】

の２次元離散フーリエ変換
【数２９】

は、以下の式（２）で示される。
【００４６】
【数３０】

【００４７】
式（２）において、Ｎ、Ｍはそれぞれ画像の一辺の画素数を示す。
【００４８】
次に、連続成分検出部２３２は、直交変換データの周波数空間における
【数３１】

の中から、ぼけによる連続成分Ｂを取り出す（ステップＳＴ２３２）。
ここで、ステップＳＴ２３２による連続成分Ｂの抽出原理について説明すると、空間上の変化成分
【数３２】

中のランダムに変化する雑音成分Ｅは、周波数空間において高周波域に存在する。したがって、低域通過フィルタを用いて、
【数３３】

のうちランダムな雑音成分が主に存在する周波数帯域の成分を除去することにより、ぼけによる成分のみを取り出すことができる。
【００４９】
続いて、２次元直交逆変換部２３３は、２次元離散フーリエ逆変換により、連続成分検出部２３２によって特定された周波数空間上でのぼけ成分を、空間上の信号に戻して、分解能劣化部分Ｄとして生成する（ステップＳＴ２３３）。
このとき、２次元離散フーリエ逆変換は、以下の式（３）で示される。
【００５０】
【数３４】

【００５１】
以下、前述と同様に、帰還処理判定部１４０を介して、最終的なフィルタ後画像Ｇｒがフィルタ後画像格納エリア１０２に格納される。
このように、分解能劣化部分抽出部２３０を図５のように構成することで、前述と同様の作用効果を奏することができる。
なお、ここでは、直交変換にフーリエ変換を用いたが、他の直交変換を用いてもよい。
また、ぼけによる連続部分を特定するために、低域通過フィルタを使用したが、他の方法で特定してもよい。
【００５２】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１、２では、フィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）をそのまま帰還情報としてフィルタ処理部１１０に入力したが、帰還情報を認識して領域分割処理した後にフィルタ処理部に入力してもよい。
以下、図７および図８を参照しながら、帰還情報を領域分割処理したこの発明の実施の形態３について説明する。
図７はこの発明の実施の形態３を示すブロック構成図であり、図８はこの発明の実施の形態３による処理動作を示すフローチャートである。
【００５３】
図７および図８において、前述（図１、図３参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して詳述を省略する。
図７において、フィルタ処理部３１０は、フィルタ設定部３１１、フィルタ適用部３１２および結果合成部３１３を備えている。フィルタ処理部３１０の構成は、前述（図１）のフィルタ処理部１１０に対応している。
レーダ画像格納エリア１０１とフィルタ処理部３１０との間には、領域分割処理部３０１が挿入されている。
また、帰還処理判定部１４０と領域分割処理部３０１との間には、領域分割処理設定変更部３００が挿入されている。
【００５４】
次に、図８を参照しながら、図７に示したこの発明の実施の形態３による処理動作について説明する。
図８において、ステップＳＴ３００、ＳＴ３０１およびＳＴ３１１〜ＳＴ３１３は、それぞれ、図７内の各構成要素３００、３０１および３１１〜３１３の処理動作に対応している。
【００５５】
まず、領域分割処理部３０１が、レーダ画像格納エリア１０１からレーダ画像を読み込むと（ステップＳＴ１０１）、領域分割処理設定変更部３００は、帰還処理判定部１４０からの帰還情報Ｇｒ（Ｄ）に基づいて、領域分割処理の設定を変更する（ステップＳＴ３００）。
このとき、初回の処理においては、帰還情報が存在しないので、事前に定めた設定が行われる。
【００５６】
なお、変更される領域分割処理の設定条件としては、たとえば、エッジの検出に使用される所定範囲の大きさや閾値などがあげられる。
具体的には、ぼけの発生が検出された部分においては、エッジやラインなどの構造物Ａ（図４参照）の検出が不十分であるため、検出閾値が低減設定される。
【００５７】
続いて、領域分割処理部３０１は、レーダ画像中の平坦部分、エッジやライン構造部分、点構造部分を検出し、その他の部分をテクスチャを持つ部分とする（ステップＳＴ３０１）。
具体的には、図８内のステップＳＴ３０１（破線内参照）に示したように、まず、平坦部であるか否かを判定し、平坦部でない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、続いて、エッジやラインであるか否かを判定し、エッジやラインでない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、さらに、点構造物であるか否かを判定し、点構造物でない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、テクスチャ部分と見なす。また、各判定ステップにおいて「ＹＥＳ」と判定されれば、ぞれぞれの部分と見なして、フィルタ条件の設定処理（ステップＳＴ３１１）に進む。
なお、ここでは、検出領域を、平坦部分、エッジやライン部分、点構造部分、テクスチャを持つ部分、と設定したが、さらに細分して検出してもよい。
【００５８】
次に、フィルタ設定部３１１は、検出した各領域に対して適用するフィルタの設定を行う（ステップＳＴ３１１）。
たとえば、ステップＳＴ３０１で認識された各部分に応じて、フィルタ設定１〜４のいずれかの条件が設定される。また、フィルタ条件の設定は、帰還による反復処理の進行につれて変更される。
このとき、フィルタの変更処理においては、ぼけが生じて領域分割処理の設定を変更した部分に対しては、雑音低減効果を下げる代わりにぼけ発生率の低いフィルタ条件を設定し、その他のぼけが生じなかった部分に対しては、雑音低減効果を増大させるようにフィルタ条件を設定する。
【００５９】
また、上記フィルタ条件は、前述と同様に、初回に設定したフィルタ処理の雑音低減効果が高い場合には、ぼけが生じて領域分割処理の設定を変更した部分のみに対して、ぼけを低減するように変更し、初回に設定したフィルタ処理のぼけが小さい場合には、ぼけが生じずに領域分割処理の設定を変更しなかった部分のみに対して、雑音低減効果を増大させるように変更してもよい。
【００６０】
次に、フィルタ適用部３１２は、検出された各領域に対するフィルタ設定１〜４に応じて、フィルタＦ１〜Ｆ４を選択的に適用する（ステップＳＴ３１２）。
また、結果合成部３１３は、フィルタが適用された各領域の結果を加算して合成する（ステップＳＴ３１３）。
以下、前述と同様に、変化成分の検出処理（ステップＳＴ１２０）、２値化処理（ステップＳＴ１３１）、連続成分検出処理（ステップＳＴ１３２）および帰還処理判定（ステップＳＴ１４０）を介して、最終的なフィルタ後画像Ｇｒを生成し、フィルタ後画像格納エリア１０２に格納する。
【００６１】
帰還処理判定部１４０は、ステップＳＴ１４０において、帰還操作が必要と判定されれば、分解能劣化部分を含むフィルタ後画像Ｇｒ（Ｄ）を領域分割処理設定変更部３００に帰還し、帰還終了条件が成立して帰還操作が不要と判定されれば、最終的なフィルタ結果をフィルタ後画像格納エリア１０２に入力する。
なお、帰還終了条件としては、前述と同様に、反復処理の回数が規定回数に達した場合、検出された分解能劣化部分の画素数が規定数以下に低減された場合、または、フィルタ処理部１１０でのフィルタ更新が実行されなくなった場合があげられるが、他の条件を用いてもよい。
【００６２】
また、ここでは、前述の実施の形態１（図２参照）と同様に、２値化部１３１および連続成分検出部１３２からなる分解能劣化部分抽出部１３０を用いたが、実施の形態２（図５参照）と同様に、２次元直交変換部２３１、連続成分検出部２３２および２次元直交逆変換部２３３からなる分解能劣化部分抽出部２３０を用いてもよい。
【００６３】
このように、画像中の構造を事前に検出して、構造物Ａが存在する部分と構造物Ａが存在しない部分とで、それぞれ適したフィルタ条件を適用することにより、画像中の構造物Ａの近傍において、ぼけの発生を抑制した雑音低減後のフィルタ後画像Ｇｒを得ることができる。
また、ぼけが発生した場合には、領域分割処理の設定を変更して（ステップＳＴ３００）、再度、構造物Ａを検出した後に、フィルタ処理を適用するので、最終的なフィルタ結果として、ぼけの発生がない雑音低減後のフィルタ後画像Ｇｒを得ることができる。
さらに、ぼけが発生しない部分では、雑音低減効果の高いフィルタ条件を適用するので、雑音が大幅に低減された雑音低減後のフィルタ後画像Ｇｒを得ることができる。
【００６４】
実施の形態４．
なお、上記実施の形態３では、領域分割処理設定変更部３００を設け、帰還処理判定部１４０から領域分割処理設定変更部３００に対して帰還操作を実行したが、領域分割処理設定変更部３００を削除して、帰還処理判定部１４０からフィルタ処理部に対して帰還操作を実行してもよい。
以下、図９および図１０を参照しながら、帰還情報をフィルタ処理部に直接入力したこの発明の実施の形態４について説明する。
図９はこの発明の実施の形態４を示すブロック構成図であり、図１０はこの発明の実施の形態４による処理動作を示すフローチャートである。
【００６５】
図９および図１０において、前述（図１〜図８参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して詳述を省略する。
図９において、フィルタ処理部４１０は、フィルタ設定部４１１、フィルタ適用部４１２および結果合成部４１３を備えており、レーダ画像格納エリア１０１とフィルタ処理部４１０との間には、領域分割処理部４０１が挿入されている。
領域分割処理部４０１およびフィルタ処理部４１０の構成は、それぞれ、前述（図７）の領域分割処理部３０１およびフィルタ処理部３１０に対応している。この場合、帰還処理判定部１４０からの帰還情報は、フィルタ処理部４１０に直接入力されている。
【００６６】
次に、図１０を参照しながら、図９に示したこの発明の実施の形態４による処理動作について説明する。
図１０において、ステップＳＴ４０１およびＳＴ４１１〜ＳＴ４１３は、それぞれ、図９内の各構成要素４０１および４１１〜４１３の処理動作に対応している。なお、ステップ４０１については、前述（図８内）のステップＳＴ３０１と同様なので、ここでは説明を省略する。
【００６７】
まず、画像識別に基づく領域分割処理（ステップＳＴ４０１）に続いて、フィルタ処理部４１０内のフィルタ設定部４１１は、帰還処理判定部１４０からの帰還情報に基づいて、領域分割処理部４０１で検出された各領域に適用するフィルタの設定を行い（ステップＳＴ４１１）、フィルタ適用部４１２は、検出された各領域に対して設定されたフィルタ処理を適用する（ステップＳＴ４１２）。
ステップＳＴ４１１においては、各領域において、ぼけが生じた補正部分と、それ以外の部分に対するフィルタ設定を、帰還による反復毎に更新する。
【００６８】
すなわち、図１０の破線内で示すように、ステップＳＴ４１１においては、ステップＳＴ４０１で検出された領域毎に、補正部分であるか否かが個別に判定され、ステップＳＴ４１２においては、ステップＳＴ４１１の各判定結果に応じて、フィルタＦ１ａ、Ｆ１ｂ〜Ｆ４ａ、Ｆ４ｂのいずれかが選択的に適用される。
このとき、ぼけが生じた部分に対しては、雑音低減効果が低い代わりに、ぼけ発生率の低いフィルタ条件が設定され、ぼけが生じなかった部分に対しては、雑音低減効果の高いフィルタ条件に設定される。
【００６９】
なお、初回の処理においては、帰還情報が存在しないので、事前に規定されたフィルタ設定が行われる。
また、フィルタ条件は、前述と同様に、初回に設定したフィルタ処理の雑音の低減効果が高い場合には、ぼけが生じた部分のみに対して、ぼけの発生を抑制するように変更し、初回に設定したフィルタ処理のぼけが小さい場合には、ぼけが生じない部分のみに対して、雑音低減効果をあげるように変更してもよい。
【００７０】
次に、結果合成部４１３は、各領域でのぼけの生じた補正部分とそれ以外の部分とのフィルタ結果を加算合成し、続いて、これら各領域の合成結果をさらに加算合成し、フィルタ後画像Ｇｆとして変化成分検出部１２０に入力する（ステップＳＴ４１３）。
以下、前述と同様に、ステップＳＴ１２０〜ＳＴ１４０を介して、最終的なフィルタ後画像Ｇｒを生成し、フィルタ後画像格納エリア１０２に格納する。
【００７１】
このように、画像中の構造を事前に検出して、構造物Ａが存在する部分と、構造物Ａが存在しない部分とで、各部分に適したフィルタ条件を適用することにより、ぼけの発生を効果的に抑制することができる。
また、各領域に適したフィルタ条件を適用した上で、ぼけが発生した補正部分については、ぼけが発生しないように、さらにフィルタ条件を変更して適用するので、最終的なフィルタ結果として、ぼけが生じていない雑音低減後のフィルタ後画像Ｇｒを得ることができる。
また、ぼけが発生しない部分では、雑音低減効果の高いフィルタ条件を適用するので、雑音が大幅に低減された雑音低減後画像Ｇｒを得ることができる。
なお、ここでは、前述の実施の形態１（図２参照）と同様に、２値化部１３１および連続成分検出部１３２からなる分解能劣化部分抽出部１３０を用いたが、実施の形態２（図５参照）と同様に、２次元直交変換部２３１、連続成分検出部２３２および２次元直交逆変換部２３３からなる分解能劣化部分抽出部２３０を用いてもよい。
【００７２】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、レーダによる観測で得られた第１のレーダ画像を格納するレーダ画像格納エリアと、第１のレーダ画像に含まれる雑音を除去してフィルタ処理後の第２のレーダ画像を生成するフィルタ処理部と、第１および第２のレーダ画像を比較して第２のレーダ画像の変化成分を検出する変化成分検出部と、変化成分の中から、フィルタ処理後にぼけが生じた部分を分解能劣化部分として検出する分解能劣化部分抽出部と、所定の帰還終了条件に基づいて、フィルタ処理部への分解能劣化部分の情報の帰還操作を実行するか否かを判定する帰還処理判定部と、帰還終了条件が成立して帰還処理判定部による帰還操作が実行されなくなった時点で、第２のレーダ画像に基づくフィルタ後画像を格納するフィルタ後画像格納エリアとを備え、フィルタ処理部は、分解能劣化部分に対しては、雑音の除去に優先して、ぼけの発生の小さなフィルタを設定し、ぼけが生じなかった部分に対しては、雑音の除去を増大させるためのフィルタを設定するので、点構造体、エッジやラインなどの構造物において、ぼけ発生による分解能の劣化を回避しつつ、レーダ画像中のスペックル雑音や受信機雑音を低減したレーダ画像処理装置が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１を示すブロック構成図である。
【図２】 この発明の実施の形態１による分解能劣化部分抽出部を示すブロック構成図である。
【図３】 この発明の実施の形態１による処理動作を示すフローチャートである。
【図４】 この発明の実施の形態１による分解能劣化部分（ぼけ部分）抽出処理を示す説明図である。
【図５】 この発明の実施の形態２による分解能劣化部分抽出部を示すブロック構成図である。
【図６】 この発明の実施の形態２による処理動作を示すフローチャートである。
【図７】 この発明の実施の形態３を示すブロック構成図である。
【図８】 この発明の実施の形態３による処理動作を示すフローチャートである。
【図９】 この発明の実施の形態４を示すブロック構成図である。
【図１０】 この発明の実施の形態４による処理動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１ レーダ画像格納エリア、１０２ フィルタ後画像格納エリア、１１０、３１０、４１０ フィルタ処理部、１１１、３１１、４１１ フィルタ設定部、１１２、３１２、４１２ フィルタ適用部、１１３、３１３、４１３ 結果合成部、１２０ 変化成分検出部、１３０ 分解能劣化部分抽出部、１３１ ２値化部、１３２ 連続成分検出部、１４０ 帰還処理判定部、３００ 領域分割処理設定変更部、３０１、４０１ 領域分割処理部、Ａ 構造物、Ｂ ぼけ部分、Ｃ 変化成分、Ｄ 分解能劣化部分、Ｅ 雑音成分（ノイズ）、Ｇｏ レーダ画像、Ｇｆ フィルタ処理後のレーダ画像、Ｇｒ、Ｇｒ（Ｄ） フィルタ後画像。

Claims (11)

1. レーダによる観測で得られた第１のレーダ画像を格納する第１の画像格納エリアと、
   前記第１のレーダ画像に含まれる雑音を除去して第２のレーダ画像を得るフィルタ処理部と、
   前記第１および第２のレーダ画像を比較して前記第２のレーダ画像の変化成分を検出する変化成分検出部と、
   前記変化成分の中から、前記フィルタ処理後にぼけが生じた部分を分解能劣化部分として検出する分解能劣化部分抽出部と、
   所定の帰還終了条件が成立しない場合に前記分解能劣化部分の情報を前記フィルタ処理部に帰還する帰還処理判定部と、
   前記帰還終了条件が成立した場合に、前記第２のレーダ画像に基づくフィルタ後画像を格納する第２の画像格納エリアとを備え、
   前記フィルタ処理部は、前記分解能劣化部分に対しては、前記雑音の除去に優先して、ぼけの発生の小さなフィルタを設定し、ぼけが生じなかった部分に対しては、前記雑音の除去を増大させるためのフィルタを設定することを特徴とするレーダ画像処理装置。
2. 前記分解能劣化部分抽出部は、
   前記変化成分に対して２値化処理を行い２値化データを生成する２値化部と、前記２値化データにおける空間的に連続した連続成分を前記分解能劣化部分として検出する連続成分検出部と
   を含むことを特徴とする請求項１に記載のレーダ画像処理装置。
3. 前記分解能劣化成分検出部は、
   前記変化成分に対して直交変換を行い直交変換データを生成する直交変換部と、
   前記直交変換データにおける空間的に連続した連続成分を検出する連続成分検出部と、
   前記連続成分を直交逆変換して前記分解能劣化部分として出力する直交逆変換部と
   を含むことを特徴とする請求項１に記載のレーダ画像処理装置。
4. 前記直交変換部は、２次元離散フーリエ変換を行う２次元直交変換部により構成され、
   前記直交逆変換部は、２次元離散フーリエ逆変換を行う２次元直交逆変換部により構成されたことを特徴とする請求項３に記載のレーダ画像処理装置。
5. 前記レーダ画像格納エリアと前記フィルタ処理部との間に挿入された領域分割処理部を備え、
   前記領域分割処理部は、前記第１または第２のレーダ画像に含まれる構造物に対応した複数の分割領域を個別に検出し、
   前記フィルタ処理部は、前記分割領域毎に異なるフィルタ条件で前記雑音を除去することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載のレーダ画像処理装置。
6. 前記帰還処理判定部と前記領域分割処理部との間に挿入された領域分割処理設定変更部を備え、
   前記帰還処理判定部は、前記分解能劣化部分の情報を、前記領域分割処理設定変更部および前記領域分割処理部を介して、前記フィルタ処理部に帰還させることを特徴とする請求項５に記載のレーダ画像処理装置。
7. 前記帰還処理判定部は、前記分解能劣化部分の情報を、前記フィルタ処理部に対して直接帰還させることを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載のレーダ画像処理装置。
8. 前記フィルタ処理部は、前記分解能劣化部分の情報の帰還による反復処理が進むにつれて、前記第２のレーダ画像に適用するフィルタ条件を、所定の更新終了条件を満たすまで順次更新することを特徴とする請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載のレーダ画像処理装置。
9. 前記更新終了条件は、
   前記フィルタ処理部で適用されるパラメータ値が規定値に達した場合と、
   前記フィルタ処理部で適用される着目画素に適用するパラメータ値が、前記着目画素の周囲の画素に適用するパラメータ値と規定値以上異なる場合と
   の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項８に記載のレーダ画像処理装置。
10. 前記帰還操作終了条件は、前記更新終了条件を含むことを特徴とする請求項８または請求項９に記載のレーダ画像処理装置。
11. 前記帰還操作終了条件は、
    前記帰還処理判定部による帰還操作処理の反復回数と、
    前記分解能劣化部分の個数と
    の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１から請求項１０までのいずれか１項に記載のレーダ画像処理装置。

Images