JP4372248B2 - スペックル判定装置及びスペックル判定方法 - Google Patents
スペックル判定装置及びスペックル判定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4372248B2 JP4372248B2 JP34912998A JP34912998A JP4372248B2 JP 4372248 B2 JP4372248 B2 JP 4372248B2 JP 34912998 A JP34912998 A JP 34912998A JP 34912998 A JP34912998 A JP 34912998A JP 4372248 B2 JP4372248 B2 JP 4372248B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- target
- determination
- value
- distribution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP34912998A JP4372248B2 (ja) | 1998-12-08 | 1998-12-08 | スペックル判定装置及びスペックル判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP34912998A JP4372248B2 (ja) | 1998-12-08 | 1998-12-08 | スペックル判定装置及びスペックル判定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000171554A JP2000171554A (ja) | 2000-06-23 |
JP4372248B2 true JP4372248B2 (ja) | 2009-11-25 |
Family
ID=18401700
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP34912998A Expired - Fee Related JP4372248B2 (ja) | 1998-12-08 | 1998-12-08 | スペックル判定装置及びスペックル判定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4372248B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116245717B (zh) * | 2023-05-10 | 2023-07-21 | 长春理工大学 | 航拍图像生成模拟sar雷达图像的方法 |
-
1998
- 1998-12-08 JP JP34912998A patent/JP4372248B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2000171554A (ja) | 2000-06-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5602760A (en) | Image-based detection and tracking system and processing method employing clutter measurements and signal-to-clutter ratios | |
US7653235B2 (en) | Surface anomaly detection system and method | |
US9291705B2 (en) | Signal processing device, signal processing method, computer readable media storing signal processing program and radar apparatus | |
JP2011252822A (ja) | 信号処理装置、レーダ装置、信号処理方法、および信号処理プログラム | |
US20220179062A1 (en) | Detection apparatus and method | |
JP2017156219A (ja) | 追尾装置、追尾方法およびプログラム | |
JP2008164545A (ja) | 移動目標検出装置、移動目標検出方法および移動目標検出プログラム | |
US7738685B2 (en) | Image processing system and method for controlling gains for color flow images | |
US9110156B2 (en) | Apparatus and system for measuring velocity of ultrasound signal | |
JP2008268183A (ja) | 水中探知装置 | |
US20100280383A1 (en) | Color Doppler Mode Image Processing In An Ultrasound System | |
JP4372248B2 (ja) | スペックル判定装置及びスペックル判定方法 | |
JP2725955B2 (ja) | 感度速度制御の方法及び装置 | |
JPH10206523A (ja) | 目標検出装置 | |
KR101813357B1 (ko) | 수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 방법 및 장치 | |
JP5991599B2 (ja) | 目標探知装置 | |
Donohue et al. | Parametric and nonparametric edge detection for speckle degraded images | |
JP3629328B2 (ja) | 物標運動推定装置 | |
Perry et al. | Detection of small man-made objects in sector scan imagery using neural networks | |
JP2723453B2 (ja) | 超音波血流観測装置 | |
JP2853290B2 (ja) | 複数レーダー網追尾処理装置 | |
CN113009470B (zh) | 一种目标态势特征数据的处理方法、系统、装置及介质 | |
JP2001141817A (ja) | レーダ装置 | |
WO2019093979A1 (en) | An image generation method | |
JP4616614B2 (ja) | 超音波診断装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20051011 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070725 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070821 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071018 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20071022 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20071022 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20071022 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080318 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080423 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20080804 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090825 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090902 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120911 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130911 Year of fee payment: 4 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |