JP4372248B2 - スペックル判定装置及びスペックル判定方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダ画像から目標を検出する際に目標とスペックルノイズを識別するスペックル判定装置及びスペックル判定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
人工衛星等に搭載されるＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ，合成開口レーダ）では、観測領域に電波を放射し、各場所から反射して戻ってくる電波の強弱からレーダ画像を作成する。このレーダ画像を構成する各ピクセルにおけるピクセル値は、このピクセルとして観測された小領域における電波の反射の強度を表し、例えば、後方散乱係数で示される。この値には、スペックルと呼ばれ、一般的に乗法的ノイズとしてモデル化されるノイズも含まれている。このスペックルを抑制して、目標を検出する手法として、従来よく用いられる手法がマルチルック処理である。
【０００３】
ＳＡＲでは、レーダが移動しながら観測を行い、観測対象が近づく、又は、遠ざかることによって発生するドップラ効果を利用し、高分解能なレーダ画像を作成している。マルチルック処理では、まず、観測可能なドップラ周波数帯をいくつかに分割し、各ドップラ周波数帯毎のレーダ画像を作成する。次に、これらのレーダ画像において、同じ小領域を観測したピクセルの平均値を求め、これをマルチルック処理後のレーダ画像とする。スペックルはランダムに発生するので、平均処理の結果、抑圧される。
【０００４】
図１２は従来の目標を検出する検出装置１００の構成を示す図であり、Ｊ．Ｓ．Ｌｅｅ ａｎｄ Ｉ．Ｊｕｒｋｅｖｉｃｈ，「Ｓｐｅｃｋｌｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ Ｉｍａｇｅ：Ａ Ｒｅｖｉｅｗ」Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｒｅｖｉｅｗｓ，１９９４，Ｖｏｌ．８，ｐｐ．３１３−３４０から類推して得られるもので、上記のようなマルチルック処理を用いて、スペックルを抑圧し目標を検出するものである。
【０００５】
図１２において、１−１〜１−Ｎは、Ｎ個に分割されたドップラ周波数でマルチルック処理が行われたドップラ周波数１〜Ｎのレーダ画像であり、各ドップラ周波数でのレーダ画像のピクセル数はＭ個であるとする。また、あるピクセルとして観測された小領域内に目標が存在する場合、そのピクセル値は大きな値となるものとする。
【０００６】
また、図１２において、２はピクセル値補正部であり、ドップラ周波数１〜Ｎのレーダ画像１−１〜１−Ｎを用いて、同じ場所を観測したピクセルの平均値を求めて、マルチルック処理後のレーダ画像とする。３は検出部であり、求めたピクセルの平均値が、ある閾値を越えているか否かを判定し、越えている場合、このピクセルに目標が存在するとして、このピクセルを検出し目標データ４に入れる。１００はピクセル値補正部２及び検出部３より構成される検出装置である。
【０００７】
次に動作について説明する。
図１３は検出装置１００の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ１において、ピクセルｉを１に設定し、ステップＳＴ２において、ピクセル値補正部２は、ドップラ周波数１のレーダ画像１−１からドップラ周波数Ｎのレーダ画像１−Ｎの各ドップラ周波数でのレーダ画像を用いて、同じ場所を観測したピクセルの平均値を求める。ステップＳＴ３，ＳＴ４において、ピクセル値補正部２は、各ピクセル毎に上記ステップＳＴ２の処理を繰り返して、Ｍ個のピクセルについての平均値を算出して、マルチルック処理後のレーダ画像を求める。
【０００８】
ステップＳＴ５において、ピクセルｉを１に設定し、ステップＳＴ６において、検出部３は、ピクセル値が所定の閾値を越えているか否かを判定し、越えている場合、このピクセルｉに目標が存在するとして、ステップＳＴ７において、検出部３は、このピクセルｉを検出して、ピクセルｉとそのピクセル値を目標データ４に入れる。この閾値は、事前に与えておく場合や、このピクセルｉの周辺のピクセルから算出する場合がある。ステップＳＴ８，ＳＴ９において、検出部３は、各ピクセル毎に上記ステップＳＴ６，ＳＴ７の処理を繰り返して、Ｍ個のピクセルについてこれを行い、全ての目標を検出する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の検出装置は以上のように構成されているので、各ピクセル値の平均値を算出し、算出した平均値が所定の閾値を越えていれば、目標が存在するピクセルとして検出している。しかし、ピクセルに大きなスペックルノイズを含むことにより、目標が存在しないにも関わらず、誤って目標が存在するピクセルとして検出してしまい、誤警報確率が大きくなるという課題があった。
【００１０】
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、目標を含むピクセルにおけるピクセル値の分布と目標を含まないピクセルにおけるピクセル値の分布が異なる場合に、目標として検出されたピクセルが実際に目標を含むか、スペックルノイズを含むかを判定することにより、誤警報確率を低減するスペックル判定装置及びスペックル判定方法を得ることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るスペックル判定装置は、観測領域に存在する目標から反射される電波により作成されたドップラ周波数ごとのレーダ画像に基づき、上記レーダ画像を構成するピクセルの中で上記目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、上記観測領域に存在するスペックルノイズと上記目標を識別するための判定値を異なるドップラ周波数における上記目標が存在するとして検出されたピクセルのピクセル値の分布を示す分布形データを用いて算出する判定値算出部と、ピクセルに目標が存在する場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記ピクセルに目標が存在しない場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記２つの確率密度を用いて、上記目標が存在する場合の確率密度の大小に応じて変化する判定閾値を算出する分布判定閾値算出部と、上記目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値が上記分布判定閾値算出部で算出した判定閾値より大きい場合を上記目標と判定し、小さい場合を上記スペックルノイズと判定する判定部とを備えたものである。
【００２１】
この発明に係るスペックル判定方法は、観測領域に存在する目標から反射される電波により作成されたドップラ周波数ごとのレーダ画像に基づき、上記レーダ画像を構成するピクセルの中で上記目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、上記観測領域に存在するスペックルノイズと上記目標を識別するための判定値を異なるドップラ周波数における上記目標が存在するとして検出されたピクセルのピクセル値の分布を示す分布形データを用いて算出するステップと、ピクセルに目標が存在する場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記ピクセルに目標が存在しない場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記２つの確率密度を用いて、上記目標が存在する場合の確率密度の大小に応じて変化する判定閾値を算出するステップと、上記目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値が算出した上記判定閾値より大きい場合を上記目標と判定し、小さい場合を上記スペックルノイズと判定するステップとを備えたものである。
【００２４】
【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は実施の形態１による検出装置１００とスペックル判定装置２００の構成を示す図である。図において、ドップラ周波数１のレーダ画像１−１からドップラ周波数Ｎのレーダ画像１−Ｎ，検出装置１００，目標データ４は、従来の図１２に相当するものと同等である。５はスペックル判定の基準となる予め設定されている所定の判定閾値である。６は判定値算出部であり、目標データ４にある各ピクセルについて、ドップラ周波数１のレーダ画像１−１からドップラ周波数Ｎのレーダ画像１−Ｎの各ドップラ周波数でのレーダ画像を用いて、スペックル判定を行うための判定値を算出する。
【００２５】
また、図１において、７は判定部であり、判定値算出部６が算出した判定値と判定閾値５を比較して、スペックルノイズと目標を識別することにより、目標データ４にあるピクセルの中で、実際に目標が存在するピクセルを判定する。８は判定部７が実際に目標が存在すると判定したピクセルを入れる判定目標データである。この実施の形態１におけるスペックル判定装置２００は、判定値算出部６，判定部７より構成されているが、判定閾値５を内部に含めても良い。
【００２６】
次に動作について説明する。
図２は図１に示す検出装置１００とスペックル判定装置２００の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ１１からＳＴ１７までの処理は、検出装置１００の処理であり、従来の図１３におけるステップＳＴ１からＳＴ７までの処理と同等である。
【００２７】
ここで、ドップラ周波数ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）のレーダ画像におけるピクセルｉのピクセル値をＹｉ，ｎとし、各ドップラ周波数のレーダ画像で、同じ小領域を観測しているピクセルは同じピクセル番号ｉが付与されているとする。そして、Ｙｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）の平均値をＹa ｉ、標準偏差をσｉとする。
【００２８】
ステップＳＴ１８において、判定値算出部６は、目標データ４にあるピクセルｉについて、このピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定値を算出する。
【００２９】
ピクセルｉに目標が存在しない場合、このピクセル値は、小さな後方散乱係数を持つ多くの反射点からの反射によって決まり、このピクセル値の分布は、レーレー分布でモデル化されることが多い。これに対して、目標が存在する場合、目標は少数の大きな後方散乱係数を持つ点の集合であると考えられる。すなわち、このピクセル値は、小さな後方散乱係数を持つ多くの反射点と、大きな後方散乱係数を持つ少数の反射点からの反射によって決まり、特に、大きな後方散乱係数を持つ反射点の数が１で、かつ、この後方散乱係数にゆらぎがない場合に、ライス分布でモデル化できる。また、海等を観測した場合、海を観測したピクセルはＫ分布になり、小船が存在するピクセルは、χ2 分布やレーレー分布になると仮定することもできる。
【００３０】
このように、目標が存在する場合と、存在しない場合では、ピクセル値の取る分布が異なるため、例えば、ピクセル値Ｙｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）の分布がレーレー分布に従っているか否かについて分布の検定を行い、レーレー分布に従っている度合いを判定値とすることが考えられる。逆に、ライス分布に従っている度合いを判定値とすることも考えられる。
【００３１】
また、ピクセル値Ｙｉ，ｎの従う分布が異なるため、標準偏差σｉも異なり、これを判定値とすることも考えられる。特に、目標が存在しないピクセルでのＹｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）がレーレー分布に従うならば、σｉ／Ｙa ｉは一定値（０．５２２７２３）を取る。つまり、スペックルノイズのみの場合、σｉ／Ｙa ｉは一定値であると考えられる。これに対して、目標が存在するピクセルのＹｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）がライス分布に従い、目標の後方散乱係数の値をＡとした場合、σｉ／Ｙa ｉは０．５２２７２３以下の値を取る。つまり、目標が点反射源である場合、σｉ／Ｙa ｉは、スペックルノイズのみの場合よりも小さな値となる。
【００３２】
図３はゆらぎのない点目標の後方散乱係数Ａと判定値σｉ／Ｙa ｉの関係を示す図である。この図からＡの値が大きくなるほど、目標が存在する場合と、スペックルノイズのみの場合のσｉ／Ｙa ｉが、大きく異なることがわかる。よって、σｉ／Ｙa ｉを判定値とすることも考えられる。その他にも、平均値Ｙa が得られる確率密度をＰ（Ｙa ），上記判定値の得られる確率密度をＰ（Ｔ）として、Ｐ（Ｙa ）×Ｐ（Ｔ）を判定値としても良く、（Ｙｉ ）２ を判定値とすることも考えられる。
【００３３】
ステップＳＴ１９において、判定部７は、判定値算出部６が算出したピクセルｉの判定値と予め設定されている所定の判定閾値５とを比較し、ピクセルｉに実際に目標が存在するかを判定する。目標が存在する場合に、スペックルノイズのみの場合よりも小さくなるような判定値を設定し、判定値が判定閾値５よりも小さければ、ステップＳＴ２０において、判定部７はピクセルｉに目標が存在するとして、ピクセルｉとそのピクセル値を判定目標データ８に入れる。ステップＳＴ１９における判定の結果、判定値が判定閾値５よりも大きい場合には、ピクセルｉにスペックルノイズが含まれているとし、判定目標データ８に入れない。
【００３４】
また、判定部７は、判定値と判定閾値５から、この差や比等を目標である確からしさとして算出し、これを目標データに追加して出力することも考えられる。この場合、最終的な目標であるか否かの判定は人間が行う。
【００３５】
逆に、目標が存在する場合にスペックルノイズのみの場合よりも大きくなるような判定値を設定し、判定閾値よりも判定値が大きければ、ピクセルｉに目標が存在するとし、小さい場合にはスペックルノイズが含まれているとするとしても良い。
【００３６】
ステップＳＴ２１，ＳＴ２２において、ピクセルｉをインクリメントし、ステップＳＴ１６からＳＴ２０までの処理を、Ｍ個の全てのピクセルについて行う。
【００３７】
以上のように、この実施の形態１によれば、目標データ４にある各ピクセルについて、ドップラ周波数１のレーダ画像１−１からドップラ周波数Ｎのレーダ画像１−Ｎの各ドップラ周波数でのレーダ画像を用いて、スペックル判定を行うための判定値を算出し、算出した判定値と判定閾値５を比較して、目標データ４にあるピクセルの中で、実際に目標が存在するピクセルを判定することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを取り除くことができ、誤警報確率を低減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．
図４は実施の形態２による検出装置１００とスペックル判定装置２１０の構成を示す図である。図４において、１１は予め設定された所定の分布形データであり、目標が存在する場合のピクセル値Ｙｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）と目標が存在しない場合のＹｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）の分布の両方、又はどちらか一方が示されている。１２は分布形データ１１から判定閾値を算出する分布判定閾値算出部である。その他の構成については、実施の形態１における図１から判定閾値５を除いたものと同等である。
【００３９】
この実施の形態２におけるスペックル判定装置２１０は、判定値算出部６，判定部７，分布判定閾値算出部１２により構成される。実施の形態１では、ピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定閾値５を予め与えていたが、この実施の形態では、外部から与えられる分布形データ１１から判定閾値を決定する。
【００４０】
次に動作について説明する。
図５は図４に示す検出装置１００とスペックル判定装置２１０の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ３１からＳＴ３７までの処理は、実施の形態１の図２におけるステップＳＴ１１からＳＴ１７までの処理と同等である。
【００４１】
ステップＳＴ３８において、分布判定閾値算出部１２は、分布形データ１１を入力して判定閾値を算出する。例えば、判定値をσｉ／Ｙa ｉとした場合、分布形データ１１に目標が存在する場合と存在しない場合の２つの分布が示されていれば、それぞれの分布形に従う変数の標準偏差の期待値を平均値の期待値で割った値を算出し、算出された２つの値の平均値を判定閾値とする。又は、事前に決定した重みを用い、重みつき平均値を求め、これを判定閾値とする。
【００４２】
また、分布形データ１１に、どちらか一方の分布しか示されていないならば、この分布形に従う変数の標準偏差の期待値を平均値の期待値で割った値を判定閾値とする。又は、この値に事前に設定した定数をかけた値を判定閾値とする。
【００４３】
実施の形態１では、例えば、目標が存在しない場合に、Ｙｉ，ｎの分布はレーレー分布に従うとしたが、海を観測しているか、陸を観測しているか等によりこの分布は多少異なり、Ｋ分布や対数正規分布の方がより現実に近い場合もある。そこで、分布形データ１１を観測条件や状況に併せて、人が入力することにより、判定閾値をより適した値とし、誤って目標が存在するピクセルを存在しないピクセルとして判定する等の危険性を軽減する。
【００４４】
ステップＳＴ３９からＳＴ４３までの処理は、実施の形態１の図２におけるステップＳＴ１８からＳＴ２２までの処理と同等である。
【００４５】
以上のように、この実施の形態２によれば、目標が存在する場合のピクセル値と目標が存在しない場合のピクセル値の分布の両方、又はどちらか一方が示されている分布形データ１１から判定閾値を算出することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを、観測条件や状況に対応して取り除くことができ、誤警報確率を低減することができるという効果が得られる。
【００４６】
実施の形態３．
図６は実施の形態３による検出装置１００とスペックル判定装置２１１の構成を示す図である。図において、１３は判定値算出部６が算出した判定値に応じて分布形データ１１から判定閾値を算出する分布判定閾値算出部であり、１４は目標データ４に含まれているピクセルにおけるピクセル値の平均値Ｙa と分布判定閾値算出部１３が算出した判定閾値を比較して、実際に目標が存在するピクセルを判定する判定部である。その他の構成については、実施の形態２の図４に示す構成と同等である。
【００４７】
この実施の形態３におけるスペックル判定装置２１１は、判定値算出部６，分布判定閾値算出部１３，判定部１４により構成される。実施の形態２では、分布判定閾値算出部１２が分布形データ１１から判定閾値を算出していたが、この実施の形態３では、分布判定閾値算出部１３が、判定値算出部６が算出した判定値に応じて、分布形データ１１から判定閾値を算出し、判定部１４が判定値と判定閾値を比較するのではなく、ピクセルにおけるピクセル値の平均値Ｙa と判定閾値を比較することにより判定を行う。
【００４８】
次に動作について説明する。
検出装置１００とスペックル判定装置２１１の処理を示すフローチャートは、実施の形態２の図５に示される判定閾値を算出するステップＳＴ３８と判定値を算出するステップＳＴ３９を逆にしたものであり、処理の内容としては、ステップＳＴ３８，ＳＴ４０以外の処理は、実施の形態２と同等である。
【００４９】
ステップＳＴ３９の処理後のステップＳＴ３８において、分布判定閾値算出部１３は、ピクセルに目標が存在する場合の分布形データ１１から、目標が存在する場合に、判定値算出部６が算出した判定値が得られる確率密度ｐｔを算出し、ピクセルに目標が存在しない場合の分布形データ１１から、目標が存在しない場合に、判定値算出部６が算出した判定値が得られる確率密度ｐｎを算出する。
【００５０】
この２つの確率密度ｐｔ，ｐｎの比から、目標である確率密度ｐｔが大きければ、目標として判定した場合の誤判定の確率が少ないので、小さい判定閾値を算出し、逆であれば、目標として判定した場合の誤判定の確率を少なくするために、大きな判定閾値を算出する。例えば、２つの確率密度ｐｔ，ｐｎが同じ場合の閾値Ｔを定めておき、次式により判定閾値Ｔｏｕｔを算出する。
Ｔｏｕｔ＝２ｐｎ×Ｔ／（ｐｔ＋ｐｎ）
上記の式により、目標である確率密度ｐｔの大小に応じて変化する判定閾値Ｔｏｕｔを得ることができる。
【００５１】
ステップＳＴ４０において、判定部１４は、分布判定閾値算出部１３が算出した判定閾値Ｔｏｕｔと、目標データ４に含まれているピクセルにおけるピクセル値の平均値Ｙa を比較し、ピクセル値の平均値Ｙa の方が大きければ、ステップＳＴ４１において、判定部１４は、ピクセルｉに目標が存在するとして、ピクセルｉとそのピクセル値を判定目標データ８に入れる。ステップＳＴ４０における判定の結果、ピクセル値の平均値Ｙa が判定閾値Ｔｏｕｔより小さければ、ピクセルｉにスペックルノイズが含まれているとして、判定目標データ８に入れない。
【００５２】
以上のように、この実施の形態３によれば、目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、スペックルノイズと目標を識別するための判定値を算出し、ピクセルに目標が存在する場合、及びピクセルに目標が存在しない場合のピクセル値の分布を示す分布形データ１１から、算出した判定値に対応して、スペックルノイズと目標を識別するための基準となる判定閾値を算出し、目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値と、算出した判定閾値を比較することにより、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを、観測条件や状況に対応して取り除くことができ、誤警報確率を低減することができると共に、目標が存在する場合と目標が存在しない場合の判定値の期待値がほぼ同じときでも、判定値の分布に差があれば、これを考慮してダイナミックに判定閾値を算出するので、より的確な判定が行えるという効果が得られる。
【００５３】
実施の形態４．
図７は実施の形態４による検出装置１００とスペックル判定装置２２０の構成を示す図である。図において、２１は判定閾値算出部であり、目標データ４のピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定閾値を、ピクセルｉの周辺のピクセルから決定する。その他の構成については、実施の形態１における図１から判定閾値５を除いたものと同等である。
【００５４】
この実施の形態４におけるスペックル判定装置２２０は、判定値算出部６，判定部７，判定閾値算出部２１により構成され、ピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定閾値を、ピクセルｉの周辺のピクセルから決定するものである。
【００５５】
次に動作について説明する。
この実施の形態４における検出装置１００とスペックル判定装置２２０の処理を示すフローチャートは、実施の形態２の図５と同一である。ステップＳＴ３１からＳＴ３７までの処理は、実施の形態２における処理と同等である。
【００５６】
ステップＳＴ３８において、判定閾値算出部２１は、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎと、目標データ４からのピクセルｉを入力し、ピクセルｉにおける周辺のＪ個のピクセルｊ（１≦ｊ≦Ｊ）について、実施の形態１と同様な方法で判定値を求める。このＪ個の判定値の平均値、又はこの平均値に予め設定した定数をかけた値を判定閾値として算出する。
【００５７】
このように、判定閾値をピクセルｉの周辺のピクセルから設定するため、レーダ画像に応じて判定閾値が設定され、目標が存在するピクセルを、誤って目標が存在しないピクセルとして判定する等の危険性を軽減している。ステップＳＴ３９以降の処理については、実施の形態２と同様である。
【００５８】
以上のように、この実施の形態４によれば、ピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定閾値を、ピクセルｉの周辺のピクセルから決定することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを取り除くことができ、誤警報確率を低減することができると共に、目標が存在するピクセルを、誤って目標が存在しないピクセルとして判定する危険性を軽減できるという効果が得られる。
【００５９】
実施の形態５．
図８は実施の形態５による検出装置１１０とスペックル判定装置２３０の構成を示す図である。図において、３１は目標から反射される電波により作成された目標検出のためのＳＡＲ画像であり、通常は、観測された振幅と位相の値から、振幅だけを取り出して画像化しているが、ここでは、位相情報を含んだＳＡＲ画像とする。３２はＳＡＲ画像３１を入力して各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎを作成するマルチルック画像作成部であり、３３はマルチルック画像作成部３２により作成されたピクセル対応データであり、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉと各ドップラ周波数のレーダ画像のピクセルｊとの対応を示したデータである。
【００６０】
また、図８において、３４は対応判定値算出部であり、ＳＡＲ画像のピクセルｉが観測した小領域を含む領域を観測している各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊを、ピクセル対応データ３３から求め、ピクセルｊの判定値を、実施の形態１と同様にして求めて、これをＳＡＲ画像３１のピクセルｉの判定値として出力する。１１０はＳＡＲ画像３１から目標を検出する検出装置である。その他の構成については、実施の形態１の図１と同等である。
【００６１】
この実施の形態５におけるスペックル判定装置２３０は、マルチルック画像作成部３２，ピクセル対応データ３３，各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎ，対応判定値算出部３４，判定部７により構成されているが、判定閾値５を内部に含めても良い。この実施の形態は、各ドップラ周波数のレーダ画像が得られていない場合に、各ドップラ周波数のレーダ画像を作成し、スペックル判定を行うものである。
【００６２】
次に動作について説明する。
図９は検出装置１１０とスペックル判定装置２３０の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ５１において、マルチルック画像作成部３２は、ＳＡＲ画像３１を入力して、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎを作成する。この各ドップラ周波数のレーダ画像の作成方法は、従来のマルチルック処理を行う場合に、各ドップラ周波数のレーダ画像を作成する方法と同様である。
【００６３】
各ドップラ周波数でのレーダ画像１−１〜１−Ｎは、入力されたＳＡＲ画像３１と比較し、利用できるドップラ周波数帯が狭いので分解能が劣化し、入力されたＳＡＲ画像３１よりもピクセル数が少なくなる。つまり、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎにおける１つのピクセルは、ＳＡＲ画像３１のいくつかのピクセルを含む領域を観測していることとなる。
【００６４】
そこで、ステップＳＴ５２において、マルチルック画像作成部３２は、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉが観測している小領域を含む領域を観測している各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊを求め、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉと各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊの対応をピクセル対応データ３３として作成する。
【００６５】
ステップＳＴ５３からＳＴ５５までの処理は、実施の形態１の図２におけるステップＳＴ１５からＳＴ１７までの処理と同等である。すなわち、この実施の形態における検出装置１１０は、実施の形態１で行っていたステップＳＴ１２における補正値算出を行わない。
【００６６】
図９のステップＳＴ５６において、対応判定値算出部３４は、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎと、ピクセル対応データ３３と、目標が存在すると検出された目標データ４からのピクセル番号ｉを入力して、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉが観測した小領域を含む領域を観測している各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルの番号ｊを、ピクセル対応データ３３から求める。
【００６７】
ステップＳＴ５７において、対応判定値算出部３４は、次に、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊの判定値を、実施の形態１と同様にして求め、これをＳＡＲ画像３１のピクセルｉの判定値として出力する。
【００６８】
ステップＳＴ５８からＳＴ６１までの処理は、実施の形態１の図２におけるステップＳＴ１９からＳＴ２２までの処理と同等である。
【００６９】
この実施の形態５では、検出装置１１０がＳＡＲ画像３１からのピクセルｉについて、目標が存在するか否かを検出しているが、実施の形態１から実施の形態４のように、検出装置１１０がドップラ周波数１〜Ｎのレーダ画像１−１〜１−Ｎからのピクセルｊについて、目標が存在するか否かを検出しても良い。この場合、ピクセル対応データ３３は不要となる。
【００７０】
以上のように、この実施の形態５によれば、マルチルック処理を行わない場合でも、ＳＡＲ画像３１から各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎを作成すると共に、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉと各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊとの対応を示したピクセル対応データ３３を作成し、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉが観測した小領域を含む領域を観測しているピクセルｊを、ピクセル対応データ３３から求め、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊの判定値を求め、この判定値と所定の判定閾値５とを比較することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを取り除くことができ、誤警報確率を低減することができるという効果が得られる。
【００７１】
実施の形態６．
図１０は実施の形態６による検出装置１２０とスペックル判定装置２４０の構成を示す図である。図において、３１は目標から反射される電波により作成された目標検出のためのＳＡＲ画像である。４１はピクセル集合生成部であり、観測している目標の特性に従い、ＳＡＲ画像３１からこの目標を観測しているいくつかのピクセルの集合を生成し、そのピクセル集合に含まれるピクセル値を出力する。例えば、目標が大きく、９ピクセル程度の大きさを持つと分かっている場合に、ピクセルｉを中心とした９つのピクセルで、１つのピクセル集合を生成し、そのピクセル集合に含まれるピクセル値を出力する。
【００７２】
また、図１０において、４２はピクセル集合生成部４１が出力したピクセル集合に含まれるピクセル値からピクセル値の平均値を求めるピクセル値補正部であり、４３はピクセル集合生成部４１が出力したピクセル集合に含まれるピクセル値からスペックル判定を行うための判定値を算出する判定値算出部である。その他の検出部３，目標データ４，判定閾値５，判定部７，判定目標データ８は、実施の形態１の図１と同等である。
【００７３】
この実施の形態６におけるスペックル判定装置２４０は、判定値算出部４３，判定部７により構成されているが、判定閾値５を内部に含めても良い。実施の形態１から実施の形態４では、異なるドップラ周波数で同じ点を観測した複数のピクセル値を用いて、目標の検出とスペックル判定を行っているが、この実施の形態では、ＳＡＲ画像３１から何らかの規則に従って、複数のピクセルを抜き出し、目標の検出とスペックル判定を行うものである。
【００７４】
次に動作について説明する。
図１１は図１０に示す検出装置１２０とスペックル判定装置２４０の処理を示すフローチャートである。ここで、ピクセル集合生成部４１が生成したピクセル集合の番号をｊとし、ピクセル集合の個数をＬとする。ピクセル集合の個数Ｌは目標の特性によって決められる値で、ＳＡＲ画像３１のピクセル数Ｍを最大値としてとることができる。また、検出する目標が船舶の航跡である場合、その航跡は船舶から線上に延びていくので、あるピクセルを中心として、ある方位にいくつかのピクセルを集めてピクセル集合を生成する。この場合、考える方位の数をＤとすると、ピクセル集合の個数Ｌは、
Ｌ＝Ｄ×Ｍ
となる。
【００７５】
図１１のステップＳＴ７１において、ピクセル集合の番号ｊを１に設定し、ステップＳＴ７２において、ピクセル集合生成部４１は、観測している目標の特性に従い、ＳＡＲ画像３１からこの目標を観測しているいくつかのピクセルの集合を生成し、そのピクセル集合に含まれるピクセル値を出力する。
【００７６】
ステップＳＴ７３において、ピクセル値補正部４２は、ピクセル集合生成部４１が出力したピクセル集合に含まれるピクセル値からピクセル値の平均値を求める。ステップＳＴ７４，ＳＴ７５において、ピクセル集合の番号ｊをインクリメントし、ステップＳＴ７２からＳＴ７３までの処理を、ピクセル集合の個数Ｌについて行う。
【００７７】
ステップＳＴ７６において、ピクセル集合の番号ｊを１に設定し、ステップＳＴ７７において、検出部３は、従来と同様に、算出したピクセル値の平均値が所定の閾値を越えているかを判定し、越えている場合、ピクセル集合ｊに目標が存在するとして、ステップＳＴ７８において、検出部３は、ピクセル集合ｊを目標データ４に入れる。
【００７８】
ステップＳＴ７９において、判定値算出部４３は、ピクセル集合生成部４１が出力したピクセル集合ｊに含まれるピクセル値からスペックル判定を行うための判定値を算出する。ステップＳＴ８０において、判定部７は、判定値算出部４３が算出したピクセル集合ｊの判定値と予め設定されている所定の判定閾値５を比較し、実施の形態１と同様にして、ピクセル集合ｊに目標が存在するかを判定して、存在する場合に、ステップＳＴ８１において、判定部７は、ピクセル集合ｊを判定目標データ８に入れる。ステップＳＴ８２，ＳＴ８３において、ｊをインクリメントし、ステップＳＴ７７からＳＴ８１までの処理をピクセル集合ｊの個数Ｌについて行う。
【００７９】
以上のように、この実施の形態６によれば、目標データ４にある各ピクセル集合について、ピクセル集合に含まれるピクセル値を用いて、スペックル判定を行うための判定値を算出し、算出した判定値と判定閾値５を比較して、目標データ４にあるピクセル集合の中で、実際に目標が存在するピクセル集合を判定することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセル集合を取り除くことができ、マルチルック処理をしなくても、誤警報確率を低減することができるという効果が得られる。
【００８３】
【発明の効果】
この発明によれば、目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、スペックルノイズと目標を識別するための判定値を異なるドップラ周波数における特定のピクセルのピクセル値の分布データを用いて算出し、ピクセルに目標が存在する場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、算出した判定値が得られる確率密度を算出し、ピクセルに目標が存在しない場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、算出した判定値が得られる確率密度を算出し、これら２つの確率密度を用いて、目標が存在する場合の確率密度の大小に応じて変化する判定閾値を算出し、目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値が判定閾値より大きい場合を目標と判定し、小さい場合をスペックルノイズと判定することにより、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを、観測条件や状況に対応して取り除くことができ、誤警報確率を低減することができると共に、目標が存在する場合と目標が存在しない場合の判定値の期待値がほぼ同じときでも、判定値の分布に差があれば、これを考慮してダイナミックに判定閾値を算出するので、より的確な判定が行えるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による検出装置とスペックル判定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による検出装置とスペックル判定装置の処理を示すフローチャートである。
【図３】 点目標の後方散乱係数Ａと判定値σｉ／Ｙa ｉの関係を示す図である。
【図４】 この発明の実施の形態２による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図５】 この発明の実施の形態２による検出装置とスペックル判定装置の処理を示すフローチャートである。
【図６】 この発明の実施の形態３による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図７】 この発明の実施の形態４による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図８】 この発明の実施の形態５による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図９】 この発明の実施の形態５による検出装置とスペックル判定装置の処理を示すフローチャートである。
【図１０】 この発明の実施の形態６による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図１１】 この発明の実施の形態６による検出装置とスペックル判定装置の処理を示すフローチャートである。
【図１２】 従来の検出装置の構成を示す図である。
【図１３】 従来の検出装置の処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１−１〜１−Ｎ レーダ画像、５ 判定閾値、６，４３ 判定値算出部、７，１４ 判定部、１１ 分布形データ、１２，１３ 分布判定閾値算出部、２１ 判定閾値算出部、３１ ＳＡＲ画像、３２ マルチルック画像作成部、３３ ピクセル対応データ、３４ 対応判定値算出部、２００，２１０，２１１，２２０，２３０，２４０ スペックル判定装置。
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダ画像から目標を検出する際に目標とスペックルノイズを識別するスペックル判定装置及びスペックル判定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
人工衛星等に搭載されるＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ，合成開口レーダ）では、観測領域に電波を放射し、各場所から反射して戻ってくる電波の強弱からレーダ画像を作成する。このレーダ画像を構成する各ピクセルにおけるピクセル値は、このピクセルとして観測された小領域における電波の反射の強度を表し、例えば、後方散乱係数で示される。この値には、スペックルと呼ばれ、一般的に乗法的ノイズとしてモデル化されるノイズも含まれている。このスペックルを抑制して、目標を検出する手法として、従来よく用いられる手法がマルチルック処理である。
【０００３】
ＳＡＲでは、レーダが移動しながら観測を行い、観測対象が近づく、又は、遠ざかることによって発生するドップラ効果を利用し、高分解能なレーダ画像を作成している。マルチルック処理では、まず、観測可能なドップラ周波数帯をいくつかに分割し、各ドップラ周波数帯毎のレーダ画像を作成する。次に、これらのレーダ画像において、同じ小領域を観測したピクセルの平均値を求め、これをマルチルック処理後のレーダ画像とする。スペックルはランダムに発生するので、平均処理の結果、抑圧される。
【０００４】
図１２は従来の目標を検出する検出装置１００の構成を示す図であり、Ｊ．Ｓ．Ｌｅｅ ａｎｄ Ｉ．Ｊｕｒｋｅｖｉｃｈ，「Ｓｐｅｃｋｌｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ Ｉｍａｇｅ：Ａ Ｒｅｖｉｅｗ」Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｒｅｖｉｅｗｓ，１９９４，Ｖｏｌ．８，ｐｐ．３１３−３４０から類推して得られるもので、上記のようなマルチルック処理を用いて、スペックルを抑圧し目標を検出するものである。
【０００５】
図１２において、１−１〜１−Ｎは、Ｎ個に分割されたドップラ周波数でマルチルック処理が行われたドップラ周波数１〜Ｎのレーダ画像であり、各ドップラ周波数でのレーダ画像のピクセル数はＭ個であるとする。また、あるピクセルとして観測された小領域内に目標が存在する場合、そのピクセル値は大きな値となるものとする。
【０００６】
また、図１２において、２はピクセル値補正部であり、ドップラ周波数１〜Ｎのレーダ画像１−１〜１−Ｎを用いて、同じ場所を観測したピクセルの平均値を求めて、マルチルック処理後のレーダ画像とする。３は検出部であり、求めたピクセルの平均値が、ある閾値を越えているか否かを判定し、越えている場合、このピクセルに目標が存在するとして、このピクセルを検出し目標データ４に入れる。１００はピクセル値補正部２及び検出部３より構成される検出装置である。
【０００７】
次に動作について説明する。
図１３は検出装置１００の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ１において、ピクセルｉを１に設定し、ステップＳＴ２において、ピクセル値補正部２は、ドップラ周波数１のレーダ画像１−１からドップラ周波数Ｎのレーダ画像１−Ｎの各ドップラ周波数でのレーダ画像を用いて、同じ場所を観測したピクセルの平均値を求める。ステップＳＴ３，ＳＴ４において、ピクセル値補正部２は、各ピクセル毎に上記ステップＳＴ２の処理を繰り返して、Ｍ個のピクセルについての平均値を算出して、マルチルック処理後のレーダ画像を求める。
【０００８】
ステップＳＴ５において、ピクセルｉを１に設定し、ステップＳＴ６において、検出部３は、ピクセル値が所定の閾値を越えているか否かを判定し、越えている場合、このピクセルｉに目標が存在するとして、ステップＳＴ７において、検出部３は、このピクセルｉを検出して、ピクセルｉとそのピクセル値を目標データ４に入れる。この閾値は、事前に与えておく場合や、このピクセルｉの周辺のピクセルから算出する場合がある。ステップＳＴ８，ＳＴ９において、検出部３は、各ピクセル毎に上記ステップＳＴ６，ＳＴ７の処理を繰り返して、Ｍ個のピクセルについてこれを行い、全ての目標を検出する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の検出装置は以上のように構成されているので、各ピクセル値の平均値を算出し、算出した平均値が所定の閾値を越えていれば、目標が存在するピクセルとして検出している。しかし、ピクセルに大きなスペックルノイズを含むことにより、目標が存在しないにも関わらず、誤って目標が存在するピクセルとして検出してしまい、誤警報確率が大きくなるという課題があった。
【００１０】
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、目標を含むピクセルにおけるピクセル値の分布と目標を含まないピクセルにおけるピクセル値の分布が異なる場合に、目標として検出されたピクセルが実際に目標を含むか、スペックルノイズを含むかを判定することにより、誤警報確率を低減するスペックル判定装置及びスペックル判定方法を得ることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この発明に係るスペックル判定装置は、観測領域に存在する目標から反射される電波により作成されたドップラ周波数ごとのレーダ画像に基づき、上記レーダ画像を構成するピクセルの中で上記目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、上記観測領域に存在するスペックルノイズと上記目標を識別するための判定値を異なるドップラ周波数における上記目標が存在するとして検出されたピクセルのピクセル値の分布を示す分布形データを用いて算出する判定値算出部と、ピクセルに目標が存在する場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記ピクセルに目標が存在しない場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記２つの確率密度を用いて、上記目標が存在する場合の確率密度の大小に応じて変化する判定閾値を算出する分布判定閾値算出部と、上記目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値が上記分布判定閾値算出部で算出した判定閾値より大きい場合を上記目標と判定し、小さい場合を上記スペックルノイズと判定する判定部とを備えたものである。
【００２１】
この発明に係るスペックル判定方法は、観測領域に存在する目標から反射される電波により作成されたドップラ周波数ごとのレーダ画像に基づき、上記レーダ画像を構成するピクセルの中で上記目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、上記観測領域に存在するスペックルノイズと上記目標を識別するための判定値を異なるドップラ周波数における上記目標が存在するとして検出されたピクセルのピクセル値の分布を示す分布形データを用いて算出するステップと、ピクセルに目標が存在する場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記ピクセルに目標が存在しない場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記２つの確率密度を用いて、上記目標が存在する場合の確率密度の大小に応じて変化する判定閾値を算出するステップと、上記目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値が算出した上記判定閾値より大きい場合を上記目標と判定し、小さい場合を上記スペックルノイズと判定するステップとを備えたものである。
【００２４】
【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は実施の形態１による検出装置１００とスペックル判定装置２００の構成を示す図である。図において、ドップラ周波数１のレーダ画像１−１からドップラ周波数Ｎのレーダ画像１−Ｎ，検出装置１００，目標データ４は、従来の図１２に相当するものと同等である。５はスペックル判定の基準となる予め設定されている所定の判定閾値である。６は判定値算出部であり、目標データ４にある各ピクセルについて、ドップラ周波数１のレーダ画像１−１からドップラ周波数Ｎのレーダ画像１−Ｎの各ドップラ周波数でのレーダ画像を用いて、スペックル判定を行うための判定値を算出する。
【００２５】
また、図１において、７は判定部であり、判定値算出部６が算出した判定値と判定閾値５を比較して、スペックルノイズと目標を識別することにより、目標データ４にあるピクセルの中で、実際に目標が存在するピクセルを判定する。８は判定部７が実際に目標が存在すると判定したピクセルを入れる判定目標データである。この実施の形態１におけるスペックル判定装置２００は、判定値算出部６，判定部７より構成されているが、判定閾値５を内部に含めても良い。
【００２６】
次に動作について説明する。
図２は図１に示す検出装置１００とスペックル判定装置２００の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ１１からＳＴ１７までの処理は、検出装置１００の処理であり、従来の図１３におけるステップＳＴ１からＳＴ７までの処理と同等である。
【００２７】
ここで、ドップラ周波数ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）のレーダ画像におけるピクセルｉのピクセル値をＹｉ，ｎとし、各ドップラ周波数のレーダ画像で、同じ小領域を観測しているピクセルは同じピクセル番号ｉが付与されているとする。そして、Ｙｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）の平均値をＹa ｉ、標準偏差をσｉとする。
【００２８】
ステップＳＴ１８において、判定値算出部６は、目標データ４にあるピクセルｉについて、このピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定値を算出する。
【００２９】
ピクセルｉに目標が存在しない場合、このピクセル値は、小さな後方散乱係数を持つ多くの反射点からの反射によって決まり、このピクセル値の分布は、レーレー分布でモデル化されることが多い。これに対して、目標が存在する場合、目標は少数の大きな後方散乱係数を持つ点の集合であると考えられる。すなわち、このピクセル値は、小さな後方散乱係数を持つ多くの反射点と、大きな後方散乱係数を持つ少数の反射点からの反射によって決まり、特に、大きな後方散乱係数を持つ反射点の数が１で、かつ、この後方散乱係数にゆらぎがない場合に、ライス分布でモデル化できる。また、海等を観測した場合、海を観測したピクセルはＫ分布になり、小船が存在するピクセルは、χ2 分布やレーレー分布になると仮定することもできる。
【００３０】
このように、目標が存在する場合と、存在しない場合では、ピクセル値の取る分布が異なるため、例えば、ピクセル値Ｙｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）の分布がレーレー分布に従っているか否かについて分布の検定を行い、レーレー分布に従っている度合いを判定値とすることが考えられる。逆に、ライス分布に従っている度合いを判定値とすることも考えられる。
【００３１】
また、ピクセル値Ｙｉ，ｎの従う分布が異なるため、標準偏差σｉも異なり、これを判定値とすることも考えられる。特に、目標が存在しないピクセルでのＹｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）がレーレー分布に従うならば、σｉ／Ｙa ｉは一定値（０．５２２７２３）を取る。つまり、スペックルノイズのみの場合、σｉ／Ｙa ｉは一定値であると考えられる。これに対して、目標が存在するピクセルのＹｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）がライス分布に従い、目標の後方散乱係数の値をＡとした場合、σｉ／Ｙa ｉは０．５２２７２３以下の値を取る。つまり、目標が点反射源である場合、σｉ／Ｙa ｉは、スペックルノイズのみの場合よりも小さな値となる。
【００３２】
図３はゆらぎのない点目標の後方散乱係数Ａと判定値σｉ／Ｙa ｉの関係を示す図である。この図からＡの値が大きくなるほど、目標が存在する場合と、スペックルノイズのみの場合のσｉ／Ｙa ｉが、大きく異なることがわかる。よって、σｉ／Ｙa ｉを判定値とすることも考えられる。その他にも、平均値Ｙa が得られる確率密度をＰ（Ｙa ），上記判定値の得られる確率密度をＰ（Ｔ）として、Ｐ（Ｙa ）×Ｐ（Ｔ）を判定値としても良く、（Ｙｉ ）２ を判定値とすることも考えられる。
【００３３】
ステップＳＴ１９において、判定部７は、判定値算出部６が算出したピクセルｉの判定値と予め設定されている所定の判定閾値５とを比較し、ピクセルｉに実際に目標が存在するかを判定する。目標が存在する場合に、スペックルノイズのみの場合よりも小さくなるような判定値を設定し、判定値が判定閾値５よりも小さければ、ステップＳＴ２０において、判定部７はピクセルｉに目標が存在するとして、ピクセルｉとそのピクセル値を判定目標データ８に入れる。ステップＳＴ１９における判定の結果、判定値が判定閾値５よりも大きい場合には、ピクセルｉにスペックルノイズが含まれているとし、判定目標データ８に入れない。
【００３４】
また、判定部７は、判定値と判定閾値５から、この差や比等を目標である確からしさとして算出し、これを目標データに追加して出力することも考えられる。この場合、最終的な目標であるか否かの判定は人間が行う。
【００３５】
逆に、目標が存在する場合にスペックルノイズのみの場合よりも大きくなるような判定値を設定し、判定閾値よりも判定値が大きければ、ピクセルｉに目標が存在するとし、小さい場合にはスペックルノイズが含まれているとするとしても良い。
【００３６】
ステップＳＴ２１，ＳＴ２２において、ピクセルｉをインクリメントし、ステップＳＴ１６からＳＴ２０までの処理を、Ｍ個の全てのピクセルについて行う。
【００３７】
以上のように、この実施の形態１によれば、目標データ４にある各ピクセルについて、ドップラ周波数１のレーダ画像１−１からドップラ周波数Ｎのレーダ画像１−Ｎの各ドップラ周波数でのレーダ画像を用いて、スペックル判定を行うための判定値を算出し、算出した判定値と判定閾値５を比較して、目標データ４にあるピクセルの中で、実際に目標が存在するピクセルを判定することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを取り除くことができ、誤警報確率を低減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．
図４は実施の形態２による検出装置１００とスペックル判定装置２１０の構成を示す図である。図４において、１１は予め設定された所定の分布形データであり、目標が存在する場合のピクセル値Ｙｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）と目標が存在しない場合のＹｉ，ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）の分布の両方、又はどちらか一方が示されている。１２は分布形データ１１から判定閾値を算出する分布判定閾値算出部である。その他の構成については、実施の形態１における図１から判定閾値５を除いたものと同等である。
【００３９】
この実施の形態２におけるスペックル判定装置２１０は、判定値算出部６，判定部７，分布判定閾値算出部１２により構成される。実施の形態１では、ピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定閾値５を予め与えていたが、この実施の形態では、外部から与えられる分布形データ１１から判定閾値を決定する。
【００４０】
次に動作について説明する。
図５は図４に示す検出装置１００とスペックル判定装置２１０の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ３１からＳＴ３７までの処理は、実施の形態１の図２におけるステップＳＴ１１からＳＴ１７までの処理と同等である。
【００４１】
ステップＳＴ３８において、分布判定閾値算出部１２は、分布形データ１１を入力して判定閾値を算出する。例えば、判定値をσｉ／Ｙa ｉとした場合、分布形データ１１に目標が存在する場合と存在しない場合の２つの分布が示されていれば、それぞれの分布形に従う変数の標準偏差の期待値を平均値の期待値で割った値を算出し、算出された２つの値の平均値を判定閾値とする。又は、事前に決定した重みを用い、重みつき平均値を求め、これを判定閾値とする。
【００４２】
また、分布形データ１１に、どちらか一方の分布しか示されていないならば、この分布形に従う変数の標準偏差の期待値を平均値の期待値で割った値を判定閾値とする。又は、この値に事前に設定した定数をかけた値を判定閾値とする。
【００４３】
実施の形態１では、例えば、目標が存在しない場合に、Ｙｉ，ｎの分布はレーレー分布に従うとしたが、海を観測しているか、陸を観測しているか等によりこの分布は多少異なり、Ｋ分布や対数正規分布の方がより現実に近い場合もある。そこで、分布形データ１１を観測条件や状況に併せて、人が入力することにより、判定閾値をより適した値とし、誤って目標が存在するピクセルを存在しないピクセルとして判定する等の危険性を軽減する。
【００４４】
ステップＳＴ３９からＳＴ４３までの処理は、実施の形態１の図２におけるステップＳＴ１８からＳＴ２２までの処理と同等である。
【００４５】
以上のように、この実施の形態２によれば、目標が存在する場合のピクセル値と目標が存在しない場合のピクセル値の分布の両方、又はどちらか一方が示されている分布形データ１１から判定閾値を算出することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを、観測条件や状況に対応して取り除くことができ、誤警報確率を低減することができるという効果が得られる。
【００４６】
実施の形態３．
図６は実施の形態３による検出装置１００とスペックル判定装置２１１の構成を示す図である。図において、１３は判定値算出部６が算出した判定値に応じて分布形データ１１から判定閾値を算出する分布判定閾値算出部であり、１４は目標データ４に含まれているピクセルにおけるピクセル値の平均値Ｙa と分布判定閾値算出部１３が算出した判定閾値を比較して、実際に目標が存在するピクセルを判定する判定部である。その他の構成については、実施の形態２の図４に示す構成と同等である。
【００４７】
この実施の形態３におけるスペックル判定装置２１１は、判定値算出部６，分布判定閾値算出部１３，判定部１４により構成される。実施の形態２では、分布判定閾値算出部１２が分布形データ１１から判定閾値を算出していたが、この実施の形態３では、分布判定閾値算出部１３が、判定値算出部６が算出した判定値に応じて、分布形データ１１から判定閾値を算出し、判定部１４が判定値と判定閾値を比較するのではなく、ピクセルにおけるピクセル値の平均値Ｙa と判定閾値を比較することにより判定を行う。
【００４８】
次に動作について説明する。
検出装置１００とスペックル判定装置２１１の処理を示すフローチャートは、実施の形態２の図５に示される判定閾値を算出するステップＳＴ３８と判定値を算出するステップＳＴ３９を逆にしたものであり、処理の内容としては、ステップＳＴ３８，ＳＴ４０以外の処理は、実施の形態２と同等である。
【００４９】
ステップＳＴ３９の処理後のステップＳＴ３８において、分布判定閾値算出部１３は、ピクセルに目標が存在する場合の分布形データ１１から、目標が存在する場合に、判定値算出部６が算出した判定値が得られる確率密度ｐｔを算出し、ピクセルに目標が存在しない場合の分布形データ１１から、目標が存在しない場合に、判定値算出部６が算出した判定値が得られる確率密度ｐｎを算出する。
【００５０】
この２つの確率密度ｐｔ，ｐｎの比から、目標である確率密度ｐｔが大きければ、目標として判定した場合の誤判定の確率が少ないので、小さい判定閾値を算出し、逆であれば、目標として判定した場合の誤判定の確率を少なくするために、大きな判定閾値を算出する。例えば、２つの確率密度ｐｔ，ｐｎが同じ場合の閾値Ｔを定めておき、次式により判定閾値Ｔｏｕｔを算出する。
Ｔｏｕｔ＝２ｐｎ×Ｔ／（ｐｔ＋ｐｎ）
上記の式により、目標である確率密度ｐｔの大小に応じて変化する判定閾値Ｔｏｕｔを得ることができる。
【００５１】
ステップＳＴ４０において、判定部１４は、分布判定閾値算出部１３が算出した判定閾値Ｔｏｕｔと、目標データ４に含まれているピクセルにおけるピクセル値の平均値Ｙa を比較し、ピクセル値の平均値Ｙa の方が大きければ、ステップＳＴ４１において、判定部１４は、ピクセルｉに目標が存在するとして、ピクセルｉとそのピクセル値を判定目標データ８に入れる。ステップＳＴ４０における判定の結果、ピクセル値の平均値Ｙa が判定閾値Ｔｏｕｔより小さければ、ピクセルｉにスペックルノイズが含まれているとして、判定目標データ８に入れない。
【００５２】
以上のように、この実施の形態３によれば、目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、スペックルノイズと目標を識別するための判定値を算出し、ピクセルに目標が存在する場合、及びピクセルに目標が存在しない場合のピクセル値の分布を示す分布形データ１１から、算出した判定値に対応して、スペックルノイズと目標を識別するための基準となる判定閾値を算出し、目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値と、算出した判定閾値を比較することにより、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを、観測条件や状況に対応して取り除くことができ、誤警報確率を低減することができると共に、目標が存在する場合と目標が存在しない場合の判定値の期待値がほぼ同じときでも、判定値の分布に差があれば、これを考慮してダイナミックに判定閾値を算出するので、より的確な判定が行えるという効果が得られる。
【００５３】
実施の形態４．
図７は実施の形態４による検出装置１００とスペックル判定装置２２０の構成を示す図である。図において、２１は判定閾値算出部であり、目標データ４のピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定閾値を、ピクセルｉの周辺のピクセルから決定する。その他の構成については、実施の形態１における図１から判定閾値５を除いたものと同等である。
【００５４】
この実施の形態４におけるスペックル判定装置２２０は、判定値算出部６，判定部７，判定閾値算出部２１により構成され、ピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定閾値を、ピクセルｉの周辺のピクセルから決定するものである。
【００５５】
次に動作について説明する。
この実施の形態４における検出装置１００とスペックル判定装置２２０の処理を示すフローチャートは、実施の形態２の図５と同一である。ステップＳＴ３１からＳＴ３７までの処理は、実施の形態２における処理と同等である。
【００５６】
ステップＳＴ３８において、判定閾値算出部２１は、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎと、目標データ４からのピクセルｉを入力し、ピクセルｉにおける周辺のＪ個のピクセルｊ（１≦ｊ≦Ｊ）について、実施の形態１と同様な方法で判定値を求める。このＪ個の判定値の平均値、又はこの平均値に予め設定した定数をかけた値を判定閾値として算出する。
【００５７】
このように、判定閾値をピクセルｉの周辺のピクセルから設定するため、レーダ画像に応じて判定閾値が設定され、目標が存在するピクセルを、誤って目標が存在しないピクセルとして判定する等の危険性を軽減している。ステップＳＴ３９以降の処理については、実施の形態２と同様である。
【００５８】
以上のように、この実施の形態４によれば、ピクセルｉに目標が存在するか否かを判定するための判定閾値を、ピクセルｉの周辺のピクセルから決定することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを取り除くことができ、誤警報確率を低減することができると共に、目標が存在するピクセルを、誤って目標が存在しないピクセルとして判定する危険性を軽減できるという効果が得られる。
【００５９】
実施の形態５．
図８は実施の形態５による検出装置１１０とスペックル判定装置２３０の構成を示す図である。図において、３１は目標から反射される電波により作成された目標検出のためのＳＡＲ画像であり、通常は、観測された振幅と位相の値から、振幅だけを取り出して画像化しているが、ここでは、位相情報を含んだＳＡＲ画像とする。３２はＳＡＲ画像３１を入力して各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎを作成するマルチルック画像作成部であり、３３はマルチルック画像作成部３２により作成されたピクセル対応データであり、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉと各ドップラ周波数のレーダ画像のピクセルｊとの対応を示したデータである。
【００６０】
また、図８において、３４は対応判定値算出部であり、ＳＡＲ画像のピクセルｉが観測した小領域を含む領域を観測している各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊを、ピクセル対応データ３３から求め、ピクセルｊの判定値を、実施の形態１と同様にして求めて、これをＳＡＲ画像３１のピクセルｉの判定値として出力する。１１０はＳＡＲ画像３１から目標を検出する検出装置である。その他の構成については、実施の形態１の図１と同等である。
【００６１】
この実施の形態５におけるスペックル判定装置２３０は、マルチルック画像作成部３２，ピクセル対応データ３３，各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎ，対応判定値算出部３４，判定部７により構成されているが、判定閾値５を内部に含めても良い。この実施の形態は、各ドップラ周波数のレーダ画像が得られていない場合に、各ドップラ周波数のレーダ画像を作成し、スペックル判定を行うものである。
【００６２】
次に動作について説明する。
図９は検出装置１１０とスペックル判定装置２３０の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ５１において、マルチルック画像作成部３２は、ＳＡＲ画像３１を入力して、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎを作成する。この各ドップラ周波数のレーダ画像の作成方法は、従来のマルチルック処理を行う場合に、各ドップラ周波数のレーダ画像を作成する方法と同様である。
【００６３】
各ドップラ周波数でのレーダ画像１−１〜１−Ｎは、入力されたＳＡＲ画像３１と比較し、利用できるドップラ周波数帯が狭いので分解能が劣化し、入力されたＳＡＲ画像３１よりもピクセル数が少なくなる。つまり、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎにおける１つのピクセルは、ＳＡＲ画像３１のいくつかのピクセルを含む領域を観測していることとなる。
【００６４】
そこで、ステップＳＴ５２において、マルチルック画像作成部３２は、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉが観測している小領域を含む領域を観測している各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊを求め、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉと各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊの対応をピクセル対応データ３３として作成する。
【００６５】
ステップＳＴ５３からＳＴ５５までの処理は、実施の形態１の図２におけるステップＳＴ１５からＳＴ１７までの処理と同等である。すなわち、この実施の形態における検出装置１１０は、実施の形態１で行っていたステップＳＴ１２における補正値算出を行わない。
【００６６】
図９のステップＳＴ５６において、対応判定値算出部３４は、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎと、ピクセル対応データ３３と、目標が存在すると検出された目標データ４からのピクセル番号ｉを入力して、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉが観測した小領域を含む領域を観測している各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルの番号ｊを、ピクセル対応データ３３から求める。
【００６７】
ステップＳＴ５７において、対応判定値算出部３４は、次に、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊの判定値を、実施の形態１と同様にして求め、これをＳＡＲ画像３１のピクセルｉの判定値として出力する。
【００６８】
ステップＳＴ５８からＳＴ６１までの処理は、実施の形態１の図２におけるステップＳＴ１９からＳＴ２２までの処理と同等である。
【００６９】
この実施の形態５では、検出装置１１０がＳＡＲ画像３１からのピクセルｉについて、目標が存在するか否かを検出しているが、実施の形態１から実施の形態４のように、検出装置１１０がドップラ周波数１〜Ｎのレーダ画像１−１〜１−Ｎからのピクセルｊについて、目標が存在するか否かを検出しても良い。この場合、ピクセル対応データ３３は不要となる。
【００７０】
以上のように、この実施の形態５によれば、マルチルック処理を行わない場合でも、ＳＡＲ画像３１から各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎを作成すると共に、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉと各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊとの対応を示したピクセル対応データ３３を作成し、ＳＡＲ画像３１のピクセルｉが観測した小領域を含む領域を観測しているピクセルｊを、ピクセル対応データ３３から求め、各ドップラ周波数のレーダ画像１−１〜１−Ｎのピクセルｊの判定値を求め、この判定値と所定の判定閾値５とを比較することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを取り除くことができ、誤警報確率を低減することができるという効果が得られる。
【００７１】
実施の形態６．
図１０は実施の形態６による検出装置１２０とスペックル判定装置２４０の構成を示す図である。図において、３１は目標から反射される電波により作成された目標検出のためのＳＡＲ画像である。４１はピクセル集合生成部であり、観測している目標の特性に従い、ＳＡＲ画像３１からこの目標を観測しているいくつかのピクセルの集合を生成し、そのピクセル集合に含まれるピクセル値を出力する。例えば、目標が大きく、９ピクセル程度の大きさを持つと分かっている場合に、ピクセルｉを中心とした９つのピクセルで、１つのピクセル集合を生成し、そのピクセル集合に含まれるピクセル値を出力する。
【００７２】
また、図１０において、４２はピクセル集合生成部４１が出力したピクセル集合に含まれるピクセル値からピクセル値の平均値を求めるピクセル値補正部であり、４３はピクセル集合生成部４１が出力したピクセル集合に含まれるピクセル値からスペックル判定を行うための判定値を算出する判定値算出部である。その他の検出部３，目標データ４，判定閾値５，判定部７，判定目標データ８は、実施の形態１の図１と同等である。
【００７３】
この実施の形態６におけるスペックル判定装置２４０は、判定値算出部４３，判定部７により構成されているが、判定閾値５を内部に含めても良い。実施の形態１から実施の形態４では、異なるドップラ周波数で同じ点を観測した複数のピクセル値を用いて、目標の検出とスペックル判定を行っているが、この実施の形態では、ＳＡＲ画像３１から何らかの規則に従って、複数のピクセルを抜き出し、目標の検出とスペックル判定を行うものである。
【００７４】
次に動作について説明する。
図１１は図１０に示す検出装置１２０とスペックル判定装置２４０の処理を示すフローチャートである。ここで、ピクセル集合生成部４１が生成したピクセル集合の番号をｊとし、ピクセル集合の個数をＬとする。ピクセル集合の個数Ｌは目標の特性によって決められる値で、ＳＡＲ画像３１のピクセル数Ｍを最大値としてとることができる。また、検出する目標が船舶の航跡である場合、その航跡は船舶から線上に延びていくので、あるピクセルを中心として、ある方位にいくつかのピクセルを集めてピクセル集合を生成する。この場合、考える方位の数をＤとすると、ピクセル集合の個数Ｌは、
Ｌ＝Ｄ×Ｍ
となる。
【００７５】
図１１のステップＳＴ７１において、ピクセル集合の番号ｊを１に設定し、ステップＳＴ７２において、ピクセル集合生成部４１は、観測している目標の特性に従い、ＳＡＲ画像３１からこの目標を観測しているいくつかのピクセルの集合を生成し、そのピクセル集合に含まれるピクセル値を出力する。
【００７６】
ステップＳＴ７３において、ピクセル値補正部４２は、ピクセル集合生成部４１が出力したピクセル集合に含まれるピクセル値からピクセル値の平均値を求める。ステップＳＴ７４，ＳＴ７５において、ピクセル集合の番号ｊをインクリメントし、ステップＳＴ７２からＳＴ７３までの処理を、ピクセル集合の個数Ｌについて行う。
【００７７】
ステップＳＴ７６において、ピクセル集合の番号ｊを１に設定し、ステップＳＴ７７において、検出部３は、従来と同様に、算出したピクセル値の平均値が所定の閾値を越えているかを判定し、越えている場合、ピクセル集合ｊに目標が存在するとして、ステップＳＴ７８において、検出部３は、ピクセル集合ｊを目標データ４に入れる。
【００７８】
ステップＳＴ７９において、判定値算出部４３は、ピクセル集合生成部４１が出力したピクセル集合ｊに含まれるピクセル値からスペックル判定を行うための判定値を算出する。ステップＳＴ８０において、判定部７は、判定値算出部４３が算出したピクセル集合ｊの判定値と予め設定されている所定の判定閾値５を比較し、実施の形態１と同様にして、ピクセル集合ｊに目標が存在するかを判定して、存在する場合に、ステップＳＴ８１において、判定部７は、ピクセル集合ｊを判定目標データ８に入れる。ステップＳＴ８２，ＳＴ８３において、ｊをインクリメントし、ステップＳＴ７７からＳＴ８１までの処理をピクセル集合ｊの個数Ｌについて行う。
【００７９】
以上のように、この実施の形態６によれば、目標データ４にある各ピクセル集合について、ピクセル集合に含まれるピクセル値を用いて、スペックル判定を行うための判定値を算出し、算出した判定値と判定閾値５を比較して、目標データ４にあるピクセル集合の中で、実際に目標が存在するピクセル集合を判定することにより、スペックルノイズのみであるにも関わらず、誤って目標が存在するとして検出したピクセル集合を取り除くことができ、マルチルック処理をしなくても、誤警報確率を低減することができるという効果が得られる。
【００８３】
【発明の効果】
この発明によれば、目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、スペックルノイズと目標を識別するための判定値を異なるドップラ周波数における特定のピクセルのピクセル値の分布データを用いて算出し、ピクセルに目標が存在する場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、算出した判定値が得られる確率密度を算出し、ピクセルに目標が存在しない場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、算出した判定値が得られる確率密度を算出し、これら２つの確率密度を用いて、目標が存在する場合の確率密度の大小に応じて変化する判定閾値を算出し、目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値が判定閾値より大きい場合を目標と判定し、小さい場合をスペックルノイズと判定することにより、誤って目標が存在するとして検出したピクセルを、観測条件や状況に対応して取り除くことができ、誤警報確率を低減することができると共に、目標が存在する場合と目標が存在しない場合の判定値の期待値がほぼ同じときでも、判定値の分布に差があれば、これを考慮してダイナミックに判定閾値を算出するので、より的確な判定が行えるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による検出装置とスペックル判定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による検出装置とスペックル判定装置の処理を示すフローチャートである。
【図３】 点目標の後方散乱係数Ａと判定値σｉ／Ｙa ｉの関係を示す図である。
【図４】 この発明の実施の形態２による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図５】 この発明の実施の形態２による検出装置とスペックル判定装置の処理を示すフローチャートである。
【図６】 この発明の実施の形態３による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図７】 この発明の実施の形態４による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図８】 この発明の実施の形態５による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図９】 この発明の実施の形態５による検出装置とスペックル判定装置の処理を示すフローチャートである。
【図１０】 この発明の実施の形態６による検出装置とスペックル判定装置の構成を示す図である。
【図１１】 この発明の実施の形態６による検出装置とスペックル判定装置の処理を示すフローチャートである。
【図１２】 従来の検出装置の構成を示す図である。
【図１３】 従来の検出装置の処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１−１〜１−Ｎ レーダ画像、５ 判定閾値、６，４３ 判定値算出部、７，１４ 判定部、１１ 分布形データ、１２，１３ 分布判定閾値算出部、２１ 判定閾値算出部、３１ ＳＡＲ画像、３２ マルチルック画像作成部、３３ ピクセル対応データ、３４ 対応判定値算出部、２００，２１０，２１１，２２０，２３０，２４０ スペックル判定装置。
Claims (2)
- 観測領域に存在する目標から反射される電波により作成されたドップラ周波数ごとのレーダ画像に基づき、上記レーダ画像を構成するピクセルの中で上記目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、上記観測領域に存在するスペックルノイズと上記目標を識別するための判定値を異なるドップラ周波数における上記目標が存在するとして検出されたピクセルのピクセル値の分布を示す分布形データを用いて算出する判定値算出部と、
ピクセルに目標が存在する場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記ピクセルに目標が存在しない場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記２つの確率密度を用いて、上記目標が存在する場合の確率密度の大小に応じて変化する判定閾値を算出する分布判定閾値算出部と、
上記目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値が上記分布判定閾値算出部で算出した判定閾値より大きい場合を上記目標と判定し、小さい場合を上記スペックルノイズと判定する判定部とを
備えたことを特徴とするスペックル判定装置。 - 観測領域に存在する目標から反射される電波により作成されたドップラ周波数ごとのレーダ画像に基づき、上記レーダ画像を構成するピクセルの中で上記目標が存在するとして検出されたピクセルに対応して、上記観測領域に存在するスペックルノイズと上記目標を識別するための判定値を異なるドップラ周波数における上記目標が存在するとして検出されたピクセルのピクセル値の分布を示す分布形データを用いて算出するステップと、
ピクセルに目標が存在する場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記ピクセルに目標が存在しない場合の異なるドップラ周波数におけるピクセル値の分布を示す予め設定された所定の分布形データから、上記判定値算出部が算出した判定値が得られる確率密度を算出し、上記２つの確率密度を用いて、上記目標が存在する場合の確率密度の大小に応じて変化する判定閾値を算出するステップと、
上記目標が存在するとして検出されたピクセルにおけるピクセル値の平均値が算出した上記判定閾値より大きい場合を上記目標と判定し、小さい場合を上記スペックルノイズと判定するステップとを
備えたことを特徴とするスペックル判定方法。
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