JP4818898B2 - Radar image processing device - Google Patents

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Description

この発明は、異なる時刻に撮像されたレーダ画像間から地表面上に生じた変化を検出するとともに、その検出した変化を類別し、どのような変化が生じたのかを検知できるレーダ画像処理装置に関するものである。   The present invention relates to a radar image processing apparatus capable of detecting changes occurring on the ground surface from between radar images taken at different times, classifying the detected changes, and detecting what kind of change has occurred. Is.

従来のレーダ画像処理装置は、異なる時刻に取得された2枚のレーダ画像間の相関であるコヒーレンスを計算し、画像間で変化が生じた部分ではコヒーレンスが低下することを利用して、コヒーレンスの強弱に基づき閾値処理によって、画像間に生じている変化の検出を行っていた(例えば、非特許文献1参照)。この画像間に生じている変化とは、撮像時間間隔内で生じた車両の轍や、火災や爆発の跡などの地表面の変化を示している。   A conventional radar image processing apparatus calculates coherence, which is a correlation between two radar images acquired at different times, and uses the fact that coherence decreases at a portion where a change occurs between images. A change occurring between images is detected by threshold processing based on strength (for example, see Non-Patent Document 1). The change occurring between the images indicates a change in the ground surface such as a vehicle dredging, a fire, or an explosion that occurred within the imaging time interval.

C.V.Jakowatz,Jr., D.E.Wahl, P.H.Eichel, D.C.Ghiglia, and P.A.Thompson, "Spotlight-Mode Synthetic Aperture Radar: A Signal Processing Approach", Kluwer academic publisher, p.330-340, 1999.C.V.Jakowatz, Jr., D.E.Wahl, P.H.Eichel, D.C.Ghiglia, and P.A.Thompson, "Spotlight-Mode Synthetic Aperture Radar: A Signal Processing Approach", Kluwer academic publisher, p.330-340, 1999. J.S.Lee, K.W.Hoppel, S.A.Mango, and A.R.Miller, "Intensity and Phase Statistics of Multilook Polarimetric and Interferometric SAR Imagery", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.32, no.5, pp.1017-pp.1028, 1994.JSLee, KWHoppel, SAMango, and ARMiller, "Intensity and Phase Statistics of Multilook Polarimetric and Interferometric SAR Imagery", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.32, no.5, pp.1017-pp.1028 , 1994. 高木幹雄、下田陽久編、「新編 画像解析ハンドブック」、p.1551-p.1650, 東京大学出版会、2004.Mikio Takagi, Yoshihisa Shimoda, New Image Analysis Handbook, p.1551-p.1650, University of Tokyo Press, 2004.

従来のレーダ画像処理装置は、地表面で生じた変化の状態との関係が明確でないコヒーレンスを検出の指標値としているため、変化を検出した地点においてどのような変化が生じているのか判断できないという問題点があった。   Since the conventional radar image processing apparatus uses the coherence whose relation to the state of the change occurring on the ground surface is not clear as the detection index value, it cannot be determined what kind of change is occurring at the point where the change is detected. There was a problem.

また、コヒーレンスは地表面で生じた変化だけでなく、2回のレーダ画像撮像時の観測条件の変化、例えば、レーダ波の照射角度やレーダを搭載するプラットフォームの軌跡に応じても低下するが、コヒーレンスの値のみからは、これら地表面で生じた変化以外を要因とするコヒーレンスの低下と、地表面で生じた変化によるコヒーレンスの低下を区別することができないため、地表面の変化を誤検出するという問題点があった。   In addition, the coherence decreases not only according to the change that occurred on the ground surface, but also changes in the observation conditions at the time of two radar image captures, for example, the irradiation angle of the radar wave and the trajectory of the platform on which the radar is mounted, Since the coherence value alone cannot distinguish between a decrease in coherence caused by changes other than those occurring on the ground surface and a decrease in coherence due to changes occurring on the ground surface, falsely detect ground surface changes. There was a problem.

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、地表面で生じた変化を高精度に検出することができるとともに、地表面上で生じた変化の状態に応じて類別することができるレーダ画像処理装置を得るものである。   The present invention has been made to solve the above-described problems. The purpose of the present invention is to detect a change occurring on the ground surface with high accuracy and to a state of the change occurring on the ground surface. A radar image processing apparatus that can be categorized accordingly is obtained.

この発明に係るレーダ画像処理装置は、異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、前記コヒーレンス算出部により算出されたコヒーレンスに基づき位相差の理論的な統計分布を算出する理論統計分布算出部と、前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記理論統計分布算出部により算出された統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する検出処理部とを設けたものである。   A radar image processing apparatus according to the present invention calculates a coherence that is a complex correlation between a radar image storage unit that stores a plurality of radar images captured at different times and a radar image stored in the radar image storage unit. A coherence calculation unit, a phase difference calculation unit that calculates a phase difference between radar images stored in the radar image storage unit, and a predetermined pixel centered on a pixel at a position set by the coherence calculation unit to calculate coherence A statistical distribution calculating unit for calculating a statistical distribution of phase differences for each range of the above, a theoretical statistical distribution calculating unit for calculating a theoretical statistical distribution of phase differences based on the coherence calculated by the coherence calculating unit, and the statistical distribution Comparison between the statistical distribution calculated by the calculation unit and the statistical distribution calculated by the theoretical statistical distribution calculation unit, and the difference between the statistical distributions A test unit for calculating a statistical parameter, a threshold designating unit for inputting a threshold for detecting a change in the ground surface based on the statistical parameter calculated by the test unit, the statistical parameter calculated by the test unit, and the A detection processing unit that compares the threshold value input by the threshold value specifying unit and detects a location that exceeds the threshold value as a location on the ground surface is provided.

この発明に係るレーダ画像処理装置は、地表面で生じた変化を高精度に検出することができるとともに、地表面上で生じた変化の状態に応じて類別することができるという効果を奏する。   The radar image processing apparatus according to the present invention can detect changes generated on the ground surface with high accuracy and can be classified according to the state of changes generated on the ground surface.

実施の形態1.
この発明の実施の形態1に係るレーダ画像処理装置について図1及び図2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に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、以降では、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
Embodiment 1 FIG.
A radar image processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 is a block diagram showing a configuration of a radar image processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In the following, in each figure, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.

図1において、この実施の形態1に係るレーダ画像処理装置は、異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部1と、本装置の出力を格納する出力格納部2と、レーダ画像格納部1や出力格納部2との入出力及び後述する装置を構成する各部位間のデータのやりとりを制御する制御部100とが設けられている。   In FIG. 1, a radar image processing apparatus according to Embodiment 1 includes a radar image storage unit 1 that stores a plurality of radar images captured at different times, an output storage unit 2 that stores the output of the present apparatus, A control unit 100 is provided that controls input / output to / from the radar image storage unit 1 and the output storage unit 2 and data exchange between parts constituting the apparatus described later.

制御部100は、コヒーレンス算出部200と、位相差算出部300と、統計分布算出部400と、理論統計分布算出部500と、検定部600と、閾値指定部700と、検出処理部800とが設けられている。   The control unit 100 includes a coherence calculation unit 200, a phase difference calculation unit 300, a statistical distribution calculation unit 400, a theoretical statistical distribution calculation unit 500, a test unit 600, a threshold specification unit 700, and a detection processing unit 800. Is provided.

コヒーレンス算出部200は、制御部100を介して入力された2枚の複素レーダ画像間のコヒーレンスを算出する。位相差算出部300は、複素レーダ画像間の位相差を算出する。統計分布算出部400は、位相差算出部300で算出された位相差の統計分布を算出する。理論統計分布算出部500は、コヒーレンス算出部200で算出されたコヒーレンスを基に、理論的な位相差の統計分布を算出する。検定部600は、統計分布算出部400で算出された位相差の統計分布と、理論統計分布算出部500で算出された統計分布を比較しそれら分布の違いを検定する。検出処理部800は、検定部600で得られた分布の違いを、閾値指定部700から入力された変化検出の閾値と比較し、分布の違いが閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。   The coherence calculation unit 200 calculates the coherence between two complex radar images input via the control unit 100. The phase difference calculation unit 300 calculates a phase difference between complex radar images. The statistical distribution calculation unit 400 calculates the statistical distribution of the phase difference calculated by the phase difference calculation unit 300. The theoretical statistical distribution calculation unit 500 calculates a statistical distribution of theoretical phase differences based on the coherence calculated by the coherence calculation unit 200. The verification unit 600 compares the statistical distribution of the phase difference calculated by the statistical distribution calculation unit 400 with the statistical distribution calculated by the theoretical statistical distribution calculation unit 500, and tests the difference between these distributions. The detection processing unit 800 compares the distribution difference obtained by the verification unit 600 with a change detection threshold value input from the threshold value specifying unit 700, and changes on the ground surface are detected at locations where the distribution difference exceeds the threshold value. Detect as the place where it was.

つぎに、この実施の形態1に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図2は、この発明の実施の形態1に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。   Next, the operation of the radar image processing apparatus according to the first embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the radar image processing apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.

まず、ステップST100において、制御部100は、レーダ画像格納部1から異なる時刻に撮像された2枚の複素レーダ画像を読み込む。   First, in step ST100, the control unit 100 reads two complex radar images captured at different times from the radar image storage unit 1.

次に、ステップST200において、制御部100は、コヒーレンス算出部200へ2枚の複素レーダ画像を出力する(受け渡す)。このコヒーレンス算出部200は、レーダ画像中の各画素の位置P(m,n)において、2枚のレーダ画像からコヒーレンスを算出する。この位置P(m,n)におけるコヒーレンスρ(m,n)は、次の式(1)で表されるものである。   Next, in step ST200, the control unit 100 outputs (passes) two complex radar images to the coherence calculation unit 200. The coherence calculation unit 200 calculates coherence from two radar images at the position P (m, n) of each pixel in the radar image. The coherence ρ (m, n) at the position P (m, n) is expressed by the following equation (1).

Figure 0004818898
Figure 0004818898

ここで、s1,kは1枚目のレーダ画像において(m,n)を中心としたN個の画素がもつ複素データ値を示し,s2,kは2枚目のレーダ画像おける複素データ値を示す。個数Nは(m,n)を中心としたコヒーレンスを計算する範囲に相当する。また、*は複素共役を示す。ρは振幅、θは偏角を表す。このコヒーレンスは、2枚の画像が同一の軌道で取得されるという条件の下、地表面に変化がない場合には1に近い値をとり、コヒーレンスを計算する範囲Nよりも大きな面積の地表面変化が生じている場所では0に近い値をとる。 Here, s 1, k in the first sheet of the radar image (m, n) to indicate the complex data values with the N pixels centered, s 2, k is the second piece of the radar image definitive complex data Indicates the value. The number N corresponds to a range for calculating coherence centered on (m, n). * Indicates a complex conjugate. ρ represents amplitude and θ represents declination. This coherence takes a value close to 1 when there is no change in the ground surface under the condition that two images are acquired in the same trajectory, and the ground surface has a larger area than the range N for calculating the coherence. It takes a value close to 0 at the place where the change occurs.

次に、ステップST300において、制御部100は、位相差算出部300へ2枚の複素レーダ画像を出力する。この位相差算出部300は、レーダ画像中の各画素の位置P(m,n)において、2枚のレーダ画像から位相差を算出する。この位置P(m,n)における位相差Φ(m,n)は、次の式(2)で表されるものである。   Next, in step ST300, the control unit 100 outputs two complex radar images to the phase difference calculation unit 300. The phase difference calculation unit 300 calculates a phase difference from two radar images at the position P (m, n) of each pixel in the radar image. The phase difference Φ (m, n) at the position P (m, n) is expressed by the following equation (2).

Figure 0004818898
Figure 0004818898

ここで、angleは複素数の偏角を示す関数、s(m,n)とs(m,n)はそれぞれ1枚目のレーダ画像と2枚目のレーダ画像上で位置(m,n)における複素データ値を示す。 Here, angle is a function indicating a declination of a complex number, and s 1 (m, n) and s 2 (m, n) are positions (m, n) on the first radar image and the second radar image, respectively. ) Indicates the complex data value.

次に、ステップST400において、制御部100は、位相差算出部300で算出された位相差を統計分布算出部400に出力する。この統計分布算出部400は、コヒーレンス算出部200がコヒーレンスを算出するために設定した位置(m,n)の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差Φ(m,n)の頻度分布、すなわち統計分布を求める。   Next, in step ST400, the control unit 100 outputs the phase difference calculated by the phase difference calculation unit 300 to the statistical distribution calculation unit 400. The statistical distribution calculation unit 400 includes a frequency distribution of a phase difference Φ (m, n) for each predetermined range centered on a pixel at a position (m, n) set for the coherence calculation unit 200 to calculate coherence. That is, a statistical distribution is obtained.

次に、ステップST500において、制御部100は、コヒーレンス算出部200で算出されたコヒーレンスを理論統計分布算出部500へ出力する。この理論統計分布算出部500は、コヒーレンスの振幅ρと偏角θを基に位相差の理論的な統計分布を算出する。この理論的な統計分布は、非特許文献2で導かれているような、次の式(3)で表されるものである。   Next, in step ST500, the control unit 100 outputs the coherence calculated by the coherence calculation unit 200 to the theoretical statistical distribution calculation unit 500. The theoretical statistical distribution calculation unit 500 calculates the theoretical statistical distribution of the phase difference based on the coherence amplitude ρ and declination θ. This theoretical statistical distribution is expressed by the following equation (3) as derived in Non-Patent Document 2.

Figure 0004818898
Figure 0004818898

ここで、Φは位相差で範囲は−πからπ、nはマルチルック数、β=ρcos[Φ−θ]である。また、Γはガンマ関数、Fはガウスの超幾何関数である。   Here, Φ is the phase difference, the range is from −π to π, n is the multilook number, and β = ρcos [Φ−θ]. Γ is a gamma function, and F is a Gaussian hypergeometric function.

なお、理論的な統計分布の算出には式(3)を用いたが、これに限るものではなく、位相差の統計分布を示すものであれば他の式を用いてもよい。   In addition, although formula (3) was used for calculation of theoretical statistical distribution, it is not restricted to this, You may use another formula as long as it shows statistical distribution of phase difference.

次に、ステップST600において、制御部100は、統計分布算出部400で算出した統計分布と、理論統計分布算出部500で算出した理論的な統計分布を、検定部600へ出力する。この検定部600は、入力された2つの統計分布を比較して統計分布間の差異を算出する。この統計分布の差異は、平均、標準偏差、歪度、尖度、より高次のモーメント等の統計パラメータについて計る。ここで、分布の差異の算出は、Studentのt検定や、F検定、Kolmogorov−Smirnov検定等、統計分布の差異を算出できる方法であれば、何を用いてもよい。ここでは、算出した統計パラメータの個数をQ個とする。さらに、検定部600は、ここで算出した統計分布間の差異である統計パラメータをディスプレイ等に表示する。   Next, in step ST600, the control unit 100 outputs the statistical distribution calculated by the statistical distribution calculation unit 400 and the theoretical statistical distribution calculated by the theoretical statistical distribution calculation unit 500 to the test unit 600. The test unit 600 compares two input statistical distributions and calculates a difference between the statistical distributions. This statistical distribution difference is measured for statistical parameters such as mean, standard deviation, skewness, kurtosis, and higher order moments. Here, the calculation of the distribution difference may be any method that can calculate the statistical distribution difference, such as Student's t-test, F-test, and Kolmogorov-Smirnov test. Here, the calculated number of statistical parameters is Q. Further, the test unit 600 displays a statistical parameter that is a difference between the statistical distributions calculated here on a display or the like.

次に、ステップST700において、解析者が検定部600で算出しディスプレイ等に表示された統計パラメータを指標としそれに対する閾値を入力する。閾値指定部700は、解析者が入力した変化検出のための閾値を読み込み、検出処理部800へ出力する。ここで読み込まれる閾値の個数は、検定部600で算出される統計パラメータの数Qに相当する。   Next, in step ST700, the analyst inputs the threshold value for the statistical parameter calculated by the test unit 600 and displayed on the display or the like as an index. The threshold designation unit 700 reads the threshold for change detection input by the analyst and outputs the read threshold to the detection processing unit 800. The number of threshold values read here corresponds to the number Q of statistical parameters calculated by the test unit 600.

最後に、ステップST800において、制御部100は、検定部600で算出した統計分布の差異を検出処理部800へ出力する。この検出処理部800は、統計分布の差異と変化検出のための閾値を比較し、統計分布の差異が全ての閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。そして、制御部100は、この検出結果を出力格納部2へ格納する。   Finally, in step ST800, control unit 100 outputs the statistical distribution difference calculated by test unit 600 to detection processing unit 800. The detection processing unit 800 compares the statistical distribution difference with a threshold value for change detection, and detects a location where the statistical distribution difference exceeds all threshold values as a location on the ground surface. Then, the control unit 100 stores the detection result in the output storage unit 2.

以上のように、コヒーレンスのみではなく、位相差の統計分布の理論値からのずれを表す複数の統計パラメータを求め、これを指標値として地表面の変化を検出するようにしているので、コヒーレンスからだけでは検出できない微小な変化を検出することができる。   As described above, not only coherence but also a plurality of statistical parameters representing deviations from the theoretical value of the statistical distribution of the phase difference are obtained, and changes in the ground surface are detected using these as index values. It is possible to detect a minute change that cannot be detected by itself.

また、複数の統計パラメータを指標値としているため、検出のための閾値を重み付けして定めることができ、所望の地表面変化、すなわち、閾値の重み付けにより指定した統計パラメータのみが変化するような変化が生じた部分のみを検出することができる。   In addition, since a plurality of statistical parameters are used as index values, a threshold value for detection can be weighted and determined, and a desired ground surface change, that is, a change in which only the statistical parameter specified by the threshold weighting changes. It is possible to detect only the portion where the occurrence occurs.

実施の形態2.
上記の実施の形態1では、統計分布の理論値からのずれを指標として地表面の変化の有無を検出するようにしたものであるが、この実施の形態2では、ずれを指標として地表面の変化の種類を類別するものである。
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the presence / absence of a change in the ground surface is detected using a deviation from the theoretical value of the statistical distribution as an index. In the second embodiment, the deviation of the ground surface is detected using the deviation as an index. It categorizes the type of change.

この発明の実施の形態2に係るレーダ画像処理装置について図3及び図4を参照しながら説明する。図3は、この発明の実施の形態2に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。   A radar image processing apparatus according to Embodiment 2 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the radar image processing apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.

図3において、図1と同一の符号を付したものは、上述したように、同一またはこれに相当するものである。検出処理部800の代りに設けられた類別処理部900は、位相差の統計分布の理論値からのずれを指標値として、地表面の変化の有無を検出するとともに、その変化を類別する。   In FIG. 3, the same reference numerals as those in FIG. 1 are the same as or equivalent to those described above. A classification processing unit 900 provided in place of the detection processing unit 800 detects whether or not there is a change in the ground surface by using a deviation from the theoretical value of the statistical distribution of the phase difference as an index value, and classifies the change.

つぎに、この実施の形態2に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図4は、この発明の実施の形態2に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。   Next, the operation of the radar image processing apparatus according to the second embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the radar image processing apparatus according to the second embodiment of the present invention.

図4において、図2と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。   In FIG. 4, the same reference numerals as those in FIG. 2 are the same or equivalent.

ステップST900において、制御部100は、検定部600で算出した統計分布の差異を類別処理部900へ出力する。この類別処理部900は、統計分布の差異と変化検出のための閾値を比較し、統計分布の差異が閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。次に、変化が検出された箇所での統計分布の差異を指標値として、変化が検出された箇所における変化の類別を行う。つまり、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する。この類別方法としては、たとえば、非特許文献3に記載されているような、クラスタリング手法や、マルチレベルスライス、デンジョンツリー法等を用いる。そして、制御部100は、この類別結果を出力格納部2へ格納する。   In step ST900, the control unit 100 outputs the statistical distribution difference calculated by the test unit 600 to the classification processing unit 900. The classification processing unit 900 compares the statistical distribution difference with a threshold value for change detection, and detects a location where the statistical distribution difference exceeds the threshold value as a location on the ground surface. Next, using the statistical distribution difference at the location where the change is detected as an index value, the change at the location where the change is detected is classified. That is, those having similar statistical parameter values at locations where changes are detected are classified as having the same type of ground surface change. As this classification method, for example, a clustering method, a multi-level slice, a dension tree method, or the like as described in Non-Patent Document 3 is used. Then, the control unit 100 stores this classification result in the output storage unit 2.

以上のように、位相差の統計分布からのずれを示す複数の統計パラメータを指標値として地表面の変化を検出するとともに、その指標値に基づいて類別処理を行うので、地表面で生じた変化の状態の違いを類別することができる。   As described above, since changes in the ground surface are detected using a plurality of statistical parameters indicating deviations from the statistical distribution of phase differences as index values, and classification processing is performed based on the index values, changes that occur on the ground surface It is possible to classify the difference in the state of.

また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化する統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。   In addition, since multiple statistical parameters are used as index values, statistical parameters that change due to factors other than changes that occur on the ground surface can be removed during detection and classification, and changes that occur on the ground surface can be detected and classified with high accuracy. can do.

実施の形態3.
上記の実施の形態1及び2では、位相差の統計分布を理論的な統計分布と比較しその差異に基づき検出および類別を行うものであるが、この実施の形態3では、画像内の位相差の統計分布間を比較することにより、地表面で生じた変化の種類を類別するものである。
Embodiment 3 FIG.
In the first and second embodiments, the statistical distribution of the phase difference is compared with the theoretical statistical distribution, and detection and classification are performed based on the difference. In the third embodiment, the phase difference in the image is detected. By comparing the statistical distributions, the types of changes that occurred on the ground surface are classified.

この発明の実施の形態3に係るレーダ画像処理装置について図5及び図6を参照しながら説明する。図5は、この発明の実施の形態3に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。   A radar image processing apparatus according to Embodiment 3 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a radar image processing apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.

図5において、図1及び図3と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。   In FIG. 5, the same reference numerals as those in FIGS. 1 and 3 are the same or equivalent.

つぎに、この実施の形態3に係るレーダ画像処理装置の動作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に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。   Next, the operation of the radar image processing apparatus according to the third embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the radar image processing apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.

図6において、図4と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。   In FIG. 6, the same reference numerals as those in FIG. 4 are the same or equivalent.

ステップST610において、制御部100は、統計分布算出部400で算出された各画素を中心とする所定の範囲において算出された位相差の統計分布を検定部600へ出力する。この検定部600は、位相差の統計分布の統計パラメータを算出する。さらに、検定部600は、ここで算出した分布間の差異をディスプレイ等に表示する。   In step ST610, the control unit 100 outputs the statistical distribution of the phase difference calculated in a predetermined range centered on each pixel calculated by the statistical distribution calculation unit 400 to the test unit 600. The test unit 600 calculates a statistical parameter of the statistical distribution of the phase difference. Further, the test unit 600 displays the difference between the distributions calculated here on a display or the like.

ステップST910において、制御部100は、検定部600で算出した統計分布の統計パラメータを類別処理部900へ出力する。この類別処理部900は、各画素を中心とする所定の範囲における位相差の統計分布の統計パラメータと解析者が入力した閾値を比較し、統計パラメータが全ての閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。次に、変化が検出された箇所での統計パラメータを指標値として、変化が検出された箇所における変化の類別を行う。統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面変化があったものとして類別する。そして、制御部100は、この検出および類別結果を出力格納部2へ格納する。   In step ST910, control unit 100 outputs the statistical parameter of the statistical distribution calculated by test unit 600 to classification processing unit 900. This classification processing unit 900 compares the statistical parameter of the statistical distribution of the phase difference in a predetermined range centering on each pixel with the threshold value input by the analyst, and finds a place where the statistical parameter exceeds all the threshold values on the ground surface. It is detected as a place where there has been a change. Next, using the statistical parameter at the location where the change is detected as an index value, the change at the location where the change is detected is classified. Those with similar statistical parameter values are classified as having the same kind of ground surface change. Then, the control unit 100 stores the detection and classification results in the output storage unit 2.

以上のように、理論的な統計分布を算出せずに、入力したレーダ画像間から算出した位相差の統計分布のみを用いて類別を行うので、理論的な統計分布の算出に要する計算負荷を削減し、高速に処理を実現できる。   As described above, classification is performed using only the statistical distribution of the phase difference calculated between the input radar images without calculating the theoretical statistical distribution, so the calculation load required for calculating the theoretical statistical distribution is reduced. Reduction and high-speed processing can be realized.

また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化する統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。   In addition, since multiple statistical parameters are used as index values, statistical parameters that change due to factors other than changes that occur on the ground surface can be removed during detection and classification, and changes that occur on the ground surface can be detected and classified with high accuracy. can do.

実施の形態4.
上記の実施の形態1、2、3では、位相差の統計分布を、理論的な統計分布、あるいは、入力したレーダ画像間から算出した統計分布同士で比較するものであるが、この実施の形態4では、事前に蓄えられた地表面の変化の状態に応じた位相差の統計分布のデータベースと比較することにより、地表面で生じた変化の種類を類別するものである。
Embodiment 4 FIG.
In the first, second, and third embodiments, the statistical distribution of the phase difference is compared between the theoretical statistical distribution or the statistical distributions calculated from the input radar images. 4 categorizes the types of changes that have occurred on the ground surface by comparing with a database of statistical distributions of phase differences corresponding to the state of ground surface changes stored in advance.

この発明の実施の形態4に係るレーダ画像処理装置について図7及び図8を参照しながら説明する。図7は、この発明の実施の形態4に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。   A radar image processing apparatus according to Embodiment 4 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a radar image processing apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.

図7において、図5と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。統計分布データベース3内には、地表面の変化の状態、例えば、キャタピラを装備した大型の乗り物やタイヤを装備した乗り物の行跡、あるいは土砂崩れの跡等に応じた変化前後のレーダ画像間における位相差の統計分布が事前に実験的、あるいは、理論計算により求められて蓄積されている。検定部600と入れ替わったデータベース参照型検定部620は、統計分布算出部400で算出された位相差の統計分布と、統計分布データベース3に蓄積された統計分布を比較しそれら統計分布の違いを検定する。類別処理部900と入れ替わったデータベース参照型類別処理部920は、データベース参照型検定部620で算出された位相差の統計分布間の差異に基づき、地表面で生じた変化を検出するとともに類別する。   In FIG. 7, the same reference numerals as those in FIG. 5 are the same or equivalent. In the statistical distribution database 3, the phase difference between the radar images before and after the change according to the state of the ground surface change, for example, the track of a large vehicle equipped with a caterpillar or a vehicle equipped with a tire, or a landslide. The statistical distribution is calculated and accumulated in advance by experimental or theoretical calculation. The database reference type test unit 620 replaced with the test unit 600 compares the statistical distribution of the phase difference calculated by the statistical distribution calculation unit 400 with the statistical distribution accumulated in the statistical distribution database 3, and tests the difference between the statistical distributions. To do. The database reference type classification processing unit 920 replaced with the classification processing unit 900 detects and classifies changes occurring on the ground surface based on the difference between the statistical distributions of the phase differences calculated by the database reference type test unit 620.

つぎに、この実施の形態4に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図8は、この発明の実施の形態4に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。   Next, the operation of the radar image processing apparatus according to the fourth embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the radar image processing apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.

図8において、図6と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。   In FIG. 8, the same reference numerals as those in FIG. 6 denote the same or corresponding parts.

ステップST620において、制御部100は、統計分布算出部400で算出された各画素を中心とする所定の範囲における位相差の統計分布をデータベース参照型検定部620へ出力する。このデータベース参照型検定部620は、入力された位相差の統計分布を、統計分布データベース3内に蓄積されている位相差の統計分布と比較し、統計分布間の差異を求める。ここで算出される統計分布間の差異(統計パラメータの組)は、各画素当たり、統計分布データベース3に蓄積されている統計分布の数分算出される。ここでは、この個数をR個で示す。さらに、データベース参照型検定部620は、ここで算出した分布間の差異をディスプレイ等に表示する。   In step ST620, the control unit 100 outputs the statistical distribution of the phase difference in a predetermined range centered on each pixel calculated by the statistical distribution calculation unit 400 to the database reference type test unit 620. The database reference type test unit 620 compares the input statistical distribution of the phase difference with the statistical distribution of the phase difference accumulated in the statistical distribution database 3 to obtain a difference between the statistical distributions. Differences between statistical distributions (a set of statistical parameters) calculated here are calculated for each pixel by the number of statistical distributions accumulated in the statistical distribution database 3. Here, this number is indicated by R. Furthermore, the database reference type test unit 620 displays the difference between the distributions calculated here on a display or the like.

次に、ステップST720において、解析者がデータベース参照型検定部620で算出しディスプレイ等に表示された統計パラメータを指標としそれに対する閾値を入力する。閾値指定部700は、解析者が入力した変化の検出のための閾値を読み込み、データベース参照型類別処理部920へ出力する。   Next, in step ST720, the analyst inputs the threshold value for the statistical parameter calculated by the database reference type test unit 620 and displayed on the display or the like. The threshold designation unit 700 reads a threshold for detecting a change input by the analyst and outputs the read threshold to the database reference type classification processing unit 920.

最後に、ステップST920において、制御部100は、データベース参照型検定部620で算出した統計分布の差異をデータベース参照型類別処理部920へ出力する。このデータベース参照型類別処理部920は、各画素において算出した位相差の統計分布と統計分布データベース3内に蓄積されている統計分布との対応付けを行う。ここでは、まず、データベース参照型類別処理部920は、各画素において得られ統計分布データベース3に蓄積されているR個の統計分布との差異をそれぞれ閾値と比較する。そして、統計分布データベース3内の統計分布のうち、差異が閾値を越える統計分布は対応しない統計分布とみなす。ここで、統計分布データベース3内の全ての統計分布に対する差異が閾値を越える場合は、その画素に対応する統計分布はないものとする。次に、差異が閾値以下である統計分布データベース3内の統計分布の内、もっとも差異が小さいものを、その画素に対応する統計分布であるとする。そして、制御部100は、この検出および類別結果を出力格納部2へ格納する。   Finally, in step ST920, the control unit 100 outputs the statistical distribution difference calculated by the database reference type test unit 620 to the database reference type classification processing unit 920. The database reference type classification processing unit 920 associates the statistical distribution of the phase difference calculated in each pixel with the statistical distribution stored in the statistical distribution database 3. Here, first, the database reference type classification processing unit 920 compares the difference between the R statistical distributions obtained in each pixel and accumulated in the statistical distribution database 3 with a threshold value. Of the statistical distributions in the statistical distribution database 3, a statistical distribution whose difference exceeds a threshold value is regarded as a non-corresponding statistical distribution. Here, when the difference with respect to all the statistical distributions in the statistical distribution database 3 exceeds a threshold value, there is no statistical distribution corresponding to the pixel. Next, it is assumed that the statistical distribution in the statistical distribution database 3 in which the difference is equal to or smaller than the threshold is the statistical distribution corresponding to the pixel, which has the smallest difference. Then, the control unit 100 stores the detection and classification results in the output storage unit 2.

以上のように、事前に得られている地表面の変化の状態に応じた位相差の統計分布を参照し、その分布との違いを算出して類別するため、高精度に地表面の変化の状態を検出するとともに類別することができる。   As described above, the statistical distribution of the phase difference according to the ground surface change state obtained in advance is referred to, and the difference from the distribution is calculated and classified. The status can be detected and classified.

また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化している統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。   In addition, since multiple statistical parameters are used as index values, statistical parameters that change due to factors other than changes that occur on the ground surface can be detected and removed during classification, and changes that occur on the ground surface can be detected with high accuracy. And can be categorized.

この発明の実施の形態1に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the radar image processing apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態1に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the radar image processing apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態2に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the radar image processing apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態2に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the radar image processing apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態3に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the radar image processing apparatus which concerns on Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態3に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the radar image processing apparatus which concerns on Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態4に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the radar image processing apparatus which concerns on Embodiment 4 of this invention. この発明の実施の形態4に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the radar image processing apparatus which concerns on Embodiment 4 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1 レーダ画像格納部、2 出力格納部、3 統計分布データベース、100 制御部、200 コヒーレンス算出部、300 位相差算出部、400 統計分布算出部、500 理論統計分布算出部、600 検定部、620 データベース参照型検定部、700 閾値指定部、800 検出処理部、900 類別処理部、920 データベース参照型類別処理部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Radar image storage part, 2 Output storage part, 3 Statistical distribution database, 100 Control part, 200 Coherence calculation part, 300 Phase difference calculation part, 400 Statistical distribution calculation part, 500 Theoretical statistical distribution calculation part, 600 Test part, 620 Database Reference type verification unit, 700 threshold specification unit, 800 detection processing unit, 900 classification processing unit, 920 database reference type classification processing unit.

Claims (5)

異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
前記コヒーレンス算出部により算出されたコヒーレンスに基づき位相差の理論的な統計分布を算出する理論統計分布算出部と、
前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記理論統計分布算出部により算出された統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する検出処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
A radar image storage unit for storing a plurality of radar images captured at different times;
A coherence calculating unit that calculates coherence that is a complex correlation between radar images stored in the radar image storage unit;
A phase difference calculation unit for calculating a phase difference between radar images stored in the radar image storage unit;
A statistical distribution calculator that calculates a statistical distribution of phase differences for each predetermined range centered on a pixel at a position set by the coherence calculator to calculate coherence;
A theoretical statistical distribution calculator that calculates a theoretical statistical distribution of phase differences based on the coherence calculated by the coherence calculator;
A statistical unit calculated by the statistical distribution calculating unit and a statistical unit that compares the statistical distribution calculated by the theoretical statistical distribution calculating unit and calculates a statistical parameter indicating a difference between the statistical distributions;
Based on the statistical parameter calculated by the test unit, a threshold designating unit for inputting a threshold for detecting a change in the ground surface
A detection processing unit that compares the statistical parameter calculated by the verification unit with the threshold value input by the threshold value specifying unit and detects a location that exceeds the threshold value as a location on the ground surface. A radar image processing apparatus.
前記検出処理部の代わりに、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出するとともに、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する類別処理部を備えた
ことを特徴とする請求項1記載のレーダ画像処理装置。
Instead of the detection processing unit,
The statistical parameter calculated by the verification unit and the threshold value input by the threshold value specifying unit are compared, and a location exceeding the threshold value is detected as a location on the ground surface, and a change is detected. The radar image processing apparatus according to claim 1, further comprising: a classification processing unit that classifies the parts having similar statistical parameter values as having the same kind of change on the ground surface.
異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
前記統計分布算出部により算出された統計分布間を比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する類別処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
A radar image storage unit for storing a plurality of radar images captured at different times;
A coherence calculating unit that calculates coherence that is a complex correlation between radar images stored in the radar image storage unit;
A phase difference calculation unit for calculating a phase difference between radar images stored in the radar image storage unit;
A statistical distribution calculator that calculates a statistical distribution of phase differences for each predetermined range centered on a pixel at a position set by the coherence calculator to calculate coherence;
A test unit that compares the statistical distributions calculated by the statistical distribution calculation unit and calculates statistical parameters indicating differences between the statistical distributions;
Based on the statistical parameter calculated by the test unit, a threshold designating unit for inputting a threshold for detecting a change in the ground surface
A classification processing unit that compares the statistical parameter calculated by the test unit with the threshold value input by the threshold value specifying unit and detects a location that exceeds the threshold value as a location on the ground surface. A radar image processing apparatus.
前記類別処理部は、前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出するとともに、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する
ことを特徴とする請求項3記載のレーダ画像処理装置。
The classification processing unit compares the statistical parameter calculated by the verification unit with the threshold value input by the threshold value specifying unit, and detects a location exceeding the threshold value as a location on the ground surface. 4. The radar image processing apparatus according to claim 3, wherein those having a similar statistical parameter value at a place where a change is detected are classified as having the same kind of change on the ground surface.
異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
地表面の変化の状態に応じた変化前後のレーダ画像間における位相差の統計分布を事前に求めて蓄積されている統計分布データベースと、
前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記統計分布データベースに蓄積されている統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出するデータベース参照型検定部と、
前記データベース参照型検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記統計分布データベースに蓄積されている統計分布の差異と前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を越えず、かつ最も統計分布間の差異が小さい統計分布を前記統計分布データベース中で特定することで地表面の変化の検出及び類別を行うデータベース参照型類別処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
A radar image storage unit for storing a plurality of radar images captured at different times;
A coherence calculating unit that calculates coherence that is a complex correlation between radar images stored in the radar image storage unit;
A phase difference calculation unit for calculating a phase difference between radar images stored in the radar image storage unit;
A statistical distribution calculator that calculates a statistical distribution of phase differences for each predetermined range centered on a pixel at a position set by the coherence calculator to calculate coherence;
A statistical distribution database in which statistical distributions of phase differences between radar images before and after the change according to the state of ground surface change are accumulated in advance,
A database reference type test unit that compares the statistical distribution calculated by the statistical distribution calculation unit with the statistical distribution stored in the statistical distribution database and calculates a statistical parameter indicating a difference between the statistical distributions;
Based on the statistical parameter calculated by the database reference type test unit, a threshold value specifying unit for inputting a threshold value for detecting a change in the ground surface;
The statistical distribution difference accumulated in the statistical distribution database is compared with the threshold input by the threshold designating unit, and the statistical distribution that does not exceed the threshold and has the smallest difference between the statistical distributions is the statistical distribution database. A radar image processing apparatus, comprising: a database reference type classification processing unit that detects and classifies changes in the ground surface by specifying in the data.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009289111A (en) * 2008-05-30 2009-12-10 Mitsubishi Electric Corp Image processor

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5183512B2 (en) * 2009-01-29 2013-04-17 三菱電機株式会社 Image change extraction device
JP5219901B2 (en) * 2009-03-31 2013-06-26 三菱電機株式会社 Image processing device
JP5737831B2 (en) * 2009-06-12 2015-06-17 三菱電機株式会社 Moving target detection device
JP5448757B2 (en) * 2009-11-30 2014-03-19 三菱電機株式会社 Radar image processing device
JP5606095B2 (en) * 2010-02-23 2014-10-15 三菱電機株式会社 Radar equipment
JP6381825B2 (en) * 2016-03-11 2018-08-29 三菱電機株式会社 Moving target detection device
US11709254B2 (en) 2017-12-01 2023-07-25 Nec Corporation SAR image analysis system, image processing apparatus, image processing method, and image processing program
CN109471098B (en) * 2018-09-27 2020-05-12 中科宇达(北京)科技有限公司 Airport runway foreign matter detection method utilizing FOD radar phase coherence information

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0786914B2 (en) * 1986-11-07 1995-09-20 株式会社日立製作所 Change detection method using images
JPH09251538A (en) * 1996-03-15 1997-09-22 Oki Electric Ind Co Ltd Device and method for judging presence or absence of object
JP4443320B2 (en) * 2004-06-21 2010-03-31 三菱電機株式会社 Radar image processing device

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009289111A (en) * 2008-05-30 2009-12-10 Mitsubishi Electric Corp Image processor

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