JP5297303B2 - 対象物識別装置 - Google Patents

Description

本発明は、対象物識別装置に関する。

従来の対象物識別装置では、近赤外線波長領域の画像データ及び遠外線波長領域の画像データの２波長領域の画像データを利用して、目標飛翔体（対象物）とフレアとの赤外線特性の違いを利用した減算手段により対象物を識別する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。また、近赤外線領域の画像データ及び中赤外線領域の画像データを利用して対象物の本体情報、フレアの画像情報を抽出し、それらに基づいて対象物を識別する技術が提案されている（例えば、特許文献２）。

特開平６−１７４８２８号公報（第４頁、図１） 特許第３４３１２０６（第４頁、図１）

従来の対象物識別装置では、対象物とフレアとが近接している場合には対象物とフレアの像が重なるため、これらの近接している対象物及びフレアを一つの対象物として或いは一つのフレアと識別される。そのため、対象物とフレアが近接している場合には誤識別が生じ誤誘導を招く恐れがあった。

そこで本発明は、評価領域から抽出した輪郭部を最終評価領域として設定し評価領域の重複を解消することによって誤識別を低減することのできる信頼性の高い対象物識別装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１記載の対象物識別装置は、第１の波長帯での画像データである第１の画像データと、第１の波長帯よりも長波長領域の第２の波長帯での画像データである第２の画像データとを同じ視野で取得する画像データ取得手段と、識別対象である対象物のモデルパターンを記憶する第１の記憶手段と、前記画像データ取得手段によって取得された第１の画像データ上の所定の閾値以上の領域を一次評価領域として設定する第１の設定手段と、前記画像データ取得手段によって取得された第２の画像データに基づいて対象物の候補位置を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された対象物の候補位置に基づいて前記第１の画像データ上に二次評価領域を設定する第２の設定手段と、前記第１の設定手段によって設定された一次評価領域の輪郭部であり、かつ前記二次評価領域に含まれる当該輪郭部を最終評価領域として設定する第３の設定手段と、前記第３の設定手段によって設定された最終評価領域における前記第１の画像データの画素間の信号強度の差分を演算して得られるベクトル情報を算出し、当該ベクトル情報と前記第１の記憶手段によって記憶された対象物のモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された評価値に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第１の識別手段と、を具備することを特徴とする。

また、請求項２記載の対象物識別装置は、第１の波長帯での画像データである第１の画像データと、第１の波長帯よりも長波長領域の第２の波長帯での画像データである第２の画像データとを同じ視野で取得する画像データ取得手段と、識別対象である対象物のモデルパターンを記憶する第１の記憶手段と、前記画像データ取得手段によって取得された第２の画像データに基づいて対象物の候補位置を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された対象物の候補位置に基づいて前記第１の画像データ上に二次評価領域を設定する第２の設定手段と、前記第２の設定手段によって設定された二次評価領域の排他的論理和の領域を最終評価領域として設定する第３の設定手段と、前記第３の設定手段によって設定された最終評価領域における前記第１の画像データの画素間の信号強度の差分を演算して得られるベクトル情報を算出し、当該ベクトル情報と前記第１の記憶手段によって記憶された対象物のモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された評価値に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第１の識別手段と、を具備することを特徴とする。

また、請求項４記載の対象物識別装置は、第１の波長帯での画像データである第１の画像データと、第１の波長帯よりも長波長領域の第２の波長帯での画像データである第２の画像データとを同じ視野で取得する画像データ取得手段と、フレアのモデルパターンを記憶する第１の記憶手段と、前記画像データ取得手段によって取得された第１の画像データ上の所定の閾値以上の領域を一次評価領域として設定する第１の設定手段と、前記画像データ取得手段によって取得された第２の画像データに基づいて対象物の候補位置を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された対象物の候補位置に基づいて前記第１の画像データ上に二次評価領域を設定する第２の設定手段と、前記第１の設定手段によって設定された一次評価領域の輪郭部であり、かつ前記二次評価領域に含まれる当該輪郭部を最終評価領域として設定する第３の設定手段と、前記第３の設定手段によって設定された最終評価領域における前記第１の画像データの画素間の信号強度の差分を演算して得られるベクトル情報を算出し、当該ベクトル情報と前記第１の記憶手段によって記憶されたフレアのモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された評価値に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第１の識別手段と、を具備することを特徴とする。

また、請求項５記載の対象物識別装置は、第１の波長帯での画像データである第１の画像データと、第１の波長帯よりも長波長領域の第２の波長帯での画像データである第２の画像データとを同じ視野で取得する画像データ取得手段と、フレアのモデルパターンを記憶する第１の記憶手段と、前記画像データ取得手段によって取得された第２の画像データに基づいて対象物の候補位置を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された対象物の候補位置に基づいて前記第１の画像データ上に二次評価領域を設定する第２の設定手段と、前記第２の設定手段によって設定された二次評価領域の排他的論理和の領域を最終評価領域として設定する第３の設定手段と、前記第３の設定手段によって設定された最終評価領域における前記第１の画像データの画素間の信号強度の差分を演算して得られるベクトル情報を算出し、当該ベクトル情報と前記第１の記憶手段によって記憶されたフレアのモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された評価値に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第１の識別手段と、を具備することを特徴とする。

本発明によれば、信頼性の高い対象物識別装置を提供することができる。

本発明の実施の形態１に係る対象物識別装置の構成を示す機能ブロック図。 長波長赤外線画像データ１０１の一例を示す図。 中波長赤外線画像データ１０２の一例を示す図。 中波長赤外線画像データ１０２上の評価領域である領域１０２ｃを示す図。 中波長赤外線画像データ１０２上の評価領域である領域１０２ｃを示す図。 本発明の実施の形態１に係る対象物識別装置の処理のフローチャート。 本発明の実施の形態２に係る対象物識別装置の構成を示す機能ブロック図。 本発明の実施の形態３に係る対象物識別装置の構成を示す機能ブロック図。

以下、この発明の実施の形態に係る対象物識別装置について図面を参照して説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の一実施の形態に係る対象物識別装置の構成、及び機能を示す機能ブロック図である。図１の対象物識別装置は、目標候補位置検出部１０３、評価領域設定部１０４、領域評価識別部１０５及び撮像系１００を有する。更に、領域評価識別部１０５はデータベース部１０（記憶手段）を備え、このデータベース部１０には目標識別のためのモデルパターン１０ａが記憶される。

撮像系１００はジンバル機構（図示しない）などにより駆動されて対象物に指向する。視野内の像はレンズ２００（光学系）及びダイクロイックミラー２０１を介して長波長赤外線センサ２０２及び中波長赤外線センサ２０３に案内される。ダイクロイックミラー２０１は長波長赤外線を透過し中波長赤外線を反射するもので、レンズ２００に対して後方に配置される。透過方向には長波長赤外線センサ２０２が配置され、反射方向には中波長赤外線センサ２０３が配置される。この他、ダイクロイックミラー２０１の代わりに多焦点レンズなどを用いて対象物を長波長赤外線センサ２０２、中波長赤外線センサ２０３に案内することもできる。

本実施の形態においては長波長赤外線センサ２０２、中波長赤外線センサ２０３を有し、長波長赤外線データ、及び中波長赤外線データに基づいて対象物を識別する対象物識別装置として説明するが、これに限らず異な近赤外線、或いは紫外線などを含めた複数の波長帯のデータに基づいて対象物を識別してもよい。

長波長赤外線センサ２０２は案内された光学的画像を長波長赤外線画像データ１０１に変換し、目標候補位置検出部１０３に出力する。一方、中波長赤外線センサ２０３は案内された光学的画像を中波長赤外線画像データ１０２に変換し、中波長赤外線画像データ１０２を評価領域設定部１０４に出力する。長波長赤外線画像データ１０１（図２）、中波長赤外線画像データ１０２（図３）のいずれも同じ視野内の画像であり複数の画素から構成される。これらの画像データは対象物及びフレアの温度が中心部と周辺部で異なり、選定される波長の赤外線センサにより異なる像が得られる。

目標候補位置検出部１０３は、長波長赤外線センサ２０２から出力された長波長赤外線画像データ１０１に基づいて目標となる対象物の候補となる位置である目標候補位置１０１ｂ（１０１ｂ´、１０１ｂ´´）（以下、特に区別して説明する必要がある場合を除き目標候補位置１０１ｂとする）（図２）を抽出する。

評価領域設定部１０４は、中波長赤外線センサ２０３から出力された中波長赤外線画像データ１０２上に目標候補位置検出部１０３から入力された目標候補位置１０１ｂに基づいて評価領域として領域１０２ｂを設定する（二次評価領域）。この領域１０２ｂは本実施の形態では矩形で表されているがこれに限定されず任意の形状であってもよい。

また、評価領域設定部１０４は入力された中波長赤外線画像データ１０２に閾値処理を行って領域１０２ａを抽出し評価領域として設定する（この領域１０２ａを一次評価領域とする）。

複数存在する評価領域である領域１０２ｂ（１０２ｂ´、１０２ｂ´´）（以下、特に区別して説明する必要がある場合を除き領域１０２ｂとする）の領域内に有り、かつ領域１０２ａの輪郭部分を最終評価領域として領域１０２ｃ（１０２ｃ´、１０２ｃ´´）（図４）（以下、特に区別して説明する必要がある場合を除き領域１０２ｃとする）として設定する。この様に最終評価領域を設定することにより評価領域の重複を解消することができる。

ここで、最終評価領域としての領域１０２ｃは、上述の二次評価領域としての領域１０２ｂ、及び一次評価領域としての領域１０２ａに基づいて設定されるばかりではなく、二次評価領域としての領域１０２ｂの排他的論理和の領域を最終評価領域とすることもできる。つまり、二次評価領域としての領域１０２ｂ同士の重複がない領域を最終評価領域としての領域１０２ｃ（図５）とすることもできる。

また、領域評価識別部１０５はモデルパターン１０ａと評価領域設定部１０４で設定され入力された最終評価領域（領域１０２ｃ）とを比較して最終評価領域に評価値を与えその評価値に基づいて対象物の存在領域を決定する。

このモデルパターン１０ａは識別対象としての対象物の形状を示す信号強度のパターン、或いは、フレアの形状を示す信号強度のパターンである。対象物の形状を示す信号強度のパターンが記憶されていれば、領域評価識別部１０５は上述の評価値を基に対象物の存在領域を決定する。フレアの形状を示す信号強度のパターンが記憶されていれば、領域識別部１０５は評価値を基にフレアの存在領域を決定する。

評価値は、領域１０２ｃの信号強度のパターンと識別対象としての形状を示す対象物の温度データに基づく信号強度のモデルパターン１０ａとの類似度として与えられる。領域評価識別部１０５は、この評価値に基づいて両画像データで最も評価値の高い領域を対象物の存在領域として決定し、対象物を識別する。

データベース１０がフレアの信号強度のモデルパターンを有する場合には、このフレアの形状を示す信号強度のモデルパターンと領域１０２ｃの信号強度のパターンとの類似度が算出され、その類似度が高い領域はフレアの存在領域であるとして対象物の候補から除外することもできる。

上述の領域評価識別部１０５は対象物（或いはフレア）の信号強度のモデルパターンに基づいて評価値を与え、この評価値の高い領域を対象物（或いはフレア）の存在する領域であると決定する。

領域評価識別部１０５は撮影条件、信号レベル、評価領域の重なりが生じることによる誤識別が生じる可能性がある。そのため、最終評価領域である領域１０２ｃの評価時において誤識別を低減させるためにベクトル情報に基づいた対象物の識別手法を用いる。ベクトル情報は、画像領域内の画素間の信号強度の差分として与えられ、次式（１）で表すことができる。

式（１）においてＩは画素の信号強度であり、添え字ｉ、ｊは画素を区別するためのインデックスである。式（１）から得たベクトルＲ_ｉ，ｊの大きさは画素間の信号強度の勾配の強度を示す。また、ベクトルの方向は画素の連結性を示す。すなわちベクトルＲ_ｉ，ｊは画素の明るさの勾配に対する直行成分を示す。

領域評価識別部１０５は、入力された領域１０２ｃ及びベクトルＲ_ｉ，ｊを用いて信号分布形状の統計量を評価する。この統計量を用いることで、目標領域の抽出の指標を絶対量（強度そのもの）から強度間の関係に置き換えることができる。従って領域評価識別部１０５に信号レベルの強弱変化に対するロバストな性質を持たせることができる。

図２、図３は、長波長赤外線画像データ１０１及び中波長赤外線画像データ１０２の一例を示す図である。図２は長波長赤外線画像データ１０１を示し、図３は中波長赤外線画像データ１０２を示している。図２に示す領域１０１ａは、目標候補位置検出部１０３が長波長赤外線センサ２０２から入力された長波長赤外線画像データ１０１の信号強度を基に抽出した所定の閾値帯に対応する信号強度を示す領域である。この領域１０１ａは、長波長赤外線画像データ１０１の信号強度を基に閾値処理を行うことにより抽出される。

図２及び図３に示す目標候補位置１０１ｂは目標となる対象物の候補の位置を示している。この目標候補位置１０１ｂは、目標候補位置検出部１０３によって抽出された領域１０１ａの重心、或いは領域１０１ａ内の信号強度のピーク位置を目標候補位置１０１ｂとすることにより抽出される。

図２に示す領域１０２ｂは、検出された目標候補位置１０１ｂに基づいて評価領域設定部１０５によって中波長赤外線画像データ１０２上に評価領域として設定される。図２においてこの領域１０２ｂは、目標候補位置１０１ｂを基に矩形で設定された例を示したものであるが矩形に限定されるものではない。

領域１０２ｃは上述した評価領域設定部１０４により設定される最終評価領域である。

図６は、本発明の実施の形態１に係る対象物識別装置の処理のフローチャートである。撮像系１００はジンバル機構などにより駆動されて対象物に指向し、視野内の像はレンズ２００を介してダイクロイックミラー２０１を介して長波長赤外線センサ２０２、及び中波長赤外線センサ２０３に案内される。長波長赤外線センサ２０２は案内された光学的画像を長波長赤外線画像データ１０１に変換し目標候補位置検出部１０３に出力することによって、目標候補位置検出部１０３によって長は長赤外線画像データ１０１が取得される。一方、中波長赤外線センサ２０３は案内された光学的画像を中波長赤外線画像データ１０２に変換し、評価領域設定部１０４に出力することによって、評価領域設定部１０４によって中波長赤外線画像データ１０２が取得される（Ｓ１）（画像データ取得手段）。

目標候補位置検出部１０３は、Ｓ１において長波長赤外線センサ２０２から取得した長波長赤外線画像データ１０１に基づいて目標候補位置１０１ｂを抽出する（Ｓ２）（抽出手段）。この目標候補位置１０１ｂは評価領域設定部１０４に出力され、評価領域設定部１０４は中波長赤外線センサ２０３から出力された中波長赤外線画像データ１０２を取得し、中波長赤外線画像データ１０２上に目標候補位置検出部１０３より出力された目標候補位置１０１ｂに基づいて領域１０２ｂを二次評価領域として設定する（第２の設定手段）とともに、評価領域設定部１０４は中波長赤外線センサ２０３から入力された中波長赤外線画像データ１０２に閾値処理を行って領域１０２ａを抽出し、この抽出した領域１０２ａ内であって目標候補位置１０１ｂを含む領域を一次評価領域として領域１０２ａとして設定する（Ｓ３）（第１の設定手段）。

評価領域設定部１０４によってＳ３において設定された領域１０２ａ、及び領域１０２ｂによって領域の外縁部分（領域１０２ｃ）が最終評価領域として設定される（Ｓ４）（第３の設定手段）。この最終評価領域としての領域１０２ｃは領域評価識別部１０５に出力される。

領域評価識別部１０５は評価領域設定部１０４によって出力された最終評価領域としての領域１０２ｃに上述したベクトル演算処理後モデルパターン１０ａと比較して評価値を算出する（算出手段）。その評価値に基づいて複数の最終評価領域の中から対象物の存在領域を決定する。或いはフレアの存在領域を決定することにより対象物の候補から除外することにより対象物の存在領域を決定し、対象物を識別する（Ｓ５）（第１の識別手段）。

以上のように実施の形態１によれば、フレア発出途中過程において対象物とフレアの像に重なりが生じる場合において、適切に対象物を識別及び検出することができる。

（実施の形態２）
図７は、本発明の実施の形態２における対象物識別装置の構成を示している。図７において図１と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。本発明の実施の形態２では領域評価識別部１０５の代わりに相互領域評価識別部１０６から構成される。実施の形態１と同様に評価領域設定部１０４において設定された中波長赤外線画像データ１０２上に設定された領域１０２ｃが相互領域評価識別部１０６に入力され、領域同士の差異が評価される（評価手段）。

この領域同士の差異を評価することによって、最も異なる評価領域の位置が対象物の存在する領域であると決定され、対象物を識別することができる（第２の識別手段）。

この実施の形態２によれば、フレア発出途中過程において対象物とフレアの像に重なりが生じる場合において、適切に対象物を識別及び検出することができ、更に複数存在する領域同士を評価することにより対象物をより正確に識別することができる。

（実施の形態３）
図８は、本発明の実施の形態３における対象物識別装置の構成を示している。図８において図１と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。本発明の実施の形態３では実施の形態１で説明した構成に加えて評価領域記録部１１１をさらに有する。

実施の形態１と同様に評価領域設定部１０４において設定された中波長赤外線画像データ１０２上に設定された領域１０２ｃが領域評価識別部１０５に出力されるとともに、評価領域記録部１１１にも出力される。

領域評価識別部１０５は実施の形態１と同様に評価領域設定部１０４によって出力された最終評価領域としての領域１０２ｃにベクトル演算処理後、モデルパターン１０ａと比較して評価値を算出する。

また、評価領域記録部１１１は評価領域設定部１０４によって出力された最終評価領域としての領域１０２ｃをＮ（Ｎは自然数）フレームにわたって連続して記録する。

この評価領域記録部１１１に記録されるＮフレームにわたる領域１０２ｃの時間的な変化、及び領域評価識別部１０５によって算出された評価値を総合して対象物を識別する。

この実施の形態３によれば、評価値に加え、領域１０２ｃをＮフレームの一定時間にわたり観察することが可能となり、より正確に対象物を識別することが可能となる。

これはフレアが発出後、時間経過とともに温度が減衰するという特性を利用し、領域１０２ｃを複数のフレームの一定時間にわたる時間変化の特徴量の一つとして評価することによって対象物を正確に識別することができるためである。

なお、この発明は上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記の実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除しても良い。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。

１０ データベース部
１０ａ モデルパターン
１００ 撮像系
１０１ 長波長赤外線画像データ
１０２ 中波長赤外線画像データ
１０３ 目標候補位置検出部
１０４ 評価領域設定部
１０５ 領域評価識別部
１０６ 相互領域評価識別部
１１１ 評価領域記録部
２００ レンズ
２０１ ダイクロイックミラー
２０２ 長波長赤外線センサ
２０３ 中波長赤外線センサ

Claims (7)

1. 第１の波長帯での画像データである第１の画像データと、第１の波長帯よりも長波長領域の第２の波長帯での画像データである第２の画像データとを同じ視野で取得する画像データ取得手段と、
   識別対象である対象物のモデルパターンを記憶する第１の記憶手段と、
   前記画像データ取得手段によって取得された第１の画像データ上の所定の閾値以上の領域を一次評価領域として設定する第１の設定手段と、
   前記画像データ取得手段によって取得された第２の画像データに基づいて対象物の候補位置を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された対象物の候補位置に基づいて前記第１の画像データ上に二次評価領域を設定する第２の設定手段と、
   前記第１の設定手段によって設定された一次評価領域の輪郭部であり、かつ前記二次評価領域に含まれる当該輪郭部を最終評価領域として設定する第３の設定手段と、
   前記第３の設定手段によって設定された最終評価領域における前記第１の画像データの画素間の信号強度の差分を演算して得られるベクトル情報を算出し、当該ベクトル情報と前記第１の記憶手段によって記憶された対象物のモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出された評価値に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第１の識別手段と、
   を具備することを特徴とする対象物識別装置。
2. 第１の波長帯での画像データである第１の画像データと、第１の波長帯よりも長波長領域の第２の波長帯での画像データである第２の画像データとを同じ視野で取得する画像データ取得手段と、
   識別対象である対象物のモデルパターンを記憶する第１の記憶手段と、
   前記画像データ取得手段によって取得された第２の画像データに基づいて対象物の候補位置を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された対象物の候補位置に基づいて前記第１の画像データ上に二次評価領域を設定する第２の設定手段と、
   前記第２の設定手段によって設定された二次評価領域の排他的論理和の領域を最終評価領域として設定する第３の設定手段と、
   前記第３の設定手段によって設定された最終評価領域における前記第１の画像データの画素間の信号強度の差分を演算して得られるベクトル情報を算出し、当該ベクトル情報と前記第１の記憶手段によって記憶された対象物のモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出された評価値に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第１の識別手段と、
   を具備することを特徴とする対象物識別装置。
3. 前記第１の記憶手段はフレアのモデルパターンを記憶し、
   前記算出手段は前記ベクトル情報と前記フレアのモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出し、
   前記第１の識別手段はその評価値に基づいて前記視野内におけるフレアを識別することを特徴とする請求項１または請求項２記載の対象物識別装置。
4. 第１の波長帯での画像データである第１の画像データと、第１の波長帯よりも長波長領域の第２の波長帯での画像データである第２の画像データとを同じ視野で取得する画像データ取得手段と、
   フレアのモデルパターンを記憶する第１の記憶手段と、
   前記画像データ取得手段によって取得された第１の画像データ上の所定の閾値以上の領域を一次評価領域として設定する第１の設定手段と、
   前記画像データ取得手段によって取得された第２の画像データに基づいて対象物の候補位置を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された対象物の候補位置に基づいて前記第１の画像データ上に二次評価領域を設定する第２の設定手段と、
   前記第１の設定手段によって設定された一次評価領域の輪郭部であり、かつ前記二次評価領域に含まれる当該輪郭部を最終評価領域として設定する第３の設定手段と、
   前記第３の設定手段によって設定された最終評価領域における前記第１の画像データの画素間の信号強度の差分を演算して得られるベクトル情報を算出し、当該ベクトル情報と前記第１の記憶手段によって記憶されたフレアのモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出された評価値に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第１の識別手段と、
   を具備することを特徴とする対象物識別装置。
5. 第１の波長帯での画像データである第１の画像データと、第１の波長帯よりも長波長領域の第２の波長帯での画像データである第２の画像データとを同じ視野で取得する画像データ取得手段と、
   フレアのモデルパターンを記憶する第１の記憶手段と、
   前記画像データ取得手段によって取得された第２の画像データに基づいて対象物の候補位置を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された対象物の候補位置に基づいて前記第１の画像データ上に二次評価領域を設定する第２の設定手段と、
   前記第２の設定手段によって設定された二次評価領域の排他的論理和の領域を最終評価領域として設定する第３の設定手段と、
   前記第３の設定手段によって設定された最終評価領域における前記第１の画像データの画素間の信号強度の差分を演算して得られるベクトル情報を算出し、当該ベクトル情報と前記第１の記憶手段によって記憶されたフレアのモデルパターンとの類似度を示す評価値を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出された評価値に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第１の識別手段と、
   を具備することを特徴とする対象物識別装置。
6. 前記最終評価領域が複数ある場合において、前記最終評価領域同士の類似度を評価する評価手段と、
   前記評価手段によって評価された類似度に基づいて前記視野内における対象物領域を識別する第２の識別手段と、
   を具備することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の対象物識別装置。
7. 前記最終評価領域を連続する複数フレームにわたり記憶する第２の記憶手段をさらに具備し、
   前記算出手段によって算出された評価値と、前記第２の記憶手段によって記憶された複数フレームにわたる最終評価領域の時間的な変化に基づいて前記視野内における対象物領域を評価することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の対象物識別装置。