JPH0378614A - 水平線検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野コ 本発明は、飛しょう体の自動航行システムの画像処理装
置に使用される水平線検出装置に関する。

［従来の技術］ 飛しょう体の自動航行システムの画像処理装置に使用さ
れる水平線検出装置の一般的な構成を第６図に示す。

同図に於いて、３１は撮像装置、３２はビデオ信号、３
３はＡ／Ｄ　（アナログ／デジタル）変換器、３４はＡ
／Ｄ変換されたデジタル画像データ、３５はフレームメ
モリ、３６はフレームメモリ３５から読出されたデジタ
ル画像データ、３７は微分回路、３８は微分画像データ
、３９は周辺分布演算回路、４０は周辺分布データ、４
１は移動差分演算回路、４２は移動差分データ、４３は
ゼロクロス検出回路、４４は検出結果である。

上記のような構成に於いて、外界の画像が撮像装置３１
により撮像されると、撮像装置３１よりアナログのビデ
オ信号３２が得られる。このビデオ信号３２はＡ／Ｄ変
換器３３でデジタル画像データ３４に変換され、フレー
ムメモリ３５に１画面単位で一時保びＹ座標をそれぞれ
画像の水平方向及び垂直方向として、Ｆ　（ｘ、ｙ）値
が輝度に対するＰビットデータであるとすると、微分回
路３７は、Ｙ方向の微分、すなわち、 ＤＦＹ　（ｘ、　ｙ）　＝Ｆ　（ｘ、　ｙ＋１）−Ｆ　
（ｘ、　ｙ）　　　　＝４１）なる演算を行なう。

微分回路３７からの出力であるＤＦＹ　（ｘ、ｙ）ぐ微
分画像データ）３８に対し、周辺分布演算回路３９は、 ５ＤＦＹ　（ｙ）−Σ　ｌ　ＤＦＹ　（ｘ、ｙ）ｌ　　
　　　　　　−（２）なる演算を行なう。

周辺分布演算回路３９からの出力である５ＤＦＹ（ｘ、
ｙ）（周辺分布データ）４０に対し、移動差分演算回路
４１は、 （ただし、ｇ：移動長さ） ゛なる演算を行なう。移動差分演算回路４１がらの出力
であるＭＤ（ｙ）（移動差分データ）４２はゼロクロス
検出回路４３で最大ピークが見つけられ、そ−のＹ座標
を出発点として、Ｙアドレスの増加する方向で最初のゼ
ロクロス点が検出され、その値が水平線アドレスしとて
出力される。

［発明が解決しようとする課題］ しかして、上記のような構成の水平線検出装置にあって
は、第７図（ａ）に示す周辺分布の如く、海と空との温
度差が大きい場合には、水平線を比較的容易に検出する
ことができるが、第７図（ｂ）に示すようにシークラッ
タ（波）が多い場合や、第７図（ｃ）に示すように温度
差が小さくてシークラッタが少なく、結果として周辺分
布に顕著な水平線特徴が現れない場合などには誤検出と
なる可能性が高かった。

また、第７図（ｂ）に示したように水平線特徴が顕著で
あってもゼロクロス検出で誤検出してしまうこともあり
得る。

第８図はその誤検出の状態を示すもので、第８図（ａ）
は周辺分布がパルス状であるため、移動差分のゼロクロ
スポイントが存在するが、第８図（ｂ）に示すように周
辺分布がステップ状である場合には、移動差分にゼロク
ロスポイントが存在しない。

本発明は上記のような実状に鑑みてなされたもので、空
と海との温度差が大きい場合は勿論、シークラッタが多
い場合での水平線検出を可能とし、さらに海と空との温
度差が小さくてシークラッタが少なく、結果として周辺
分布に顕著な水平線特徴が現れない場合には誤検出を避
けるために検出不可とし、水平線検出確率を向上させる
ことが可能な水平線検出装置を提供することを目的とす
る。

［課題を解決するための手段］ 本発明は、撮像装置で撮像されたアナログ量のビデオ信
号をＡ／Ｄ変換器でデジタル化し、フレームメモリに一
時的に記憶させた後に画像処理して、同ビデオ信号中か
ら水平線を検出する水平線検出装置に於いて、上記フレ
ームメモリから読出されるデジタル画像データを微分回
路で一微分し、そのデジタル画像データにより周辺分布
演算回路で周辺分布を求め、この周辺分布のパターンを
分類するために、その周辺分布の特徴間を第１の周辺分
布特徴量演算回路で求める。又、シークラッタ位置検出
装置に於いて、上記フレームメモリから読出されるデジ
タル画像データからシークラッタ位置を検出し、その特
徴間とシークラッタ位置によりパターン分類回路で周辺
分布のパターンを分類し、その分類結果により周辺分布
置換回路で周辺分布の置き換えが必要な場合は置換を行
ない、周辺分布置換回路の出力する周辺分布の移動差分
をぬ移動差分演算回路で算出し、移動差分波形から水平
線候補となるゼロクロス点と最大ピーク点をゼロクロス
ピーク検出回路で検出し、ゼロクロス点に限り精度よく
水平線を検出するためにゼロクロス点補正回路で補正し
、その補正された点の周辺分布の特徴間を周辺分布特徴
量演算回路で求め゛、上記ゼロクロスピーク検出回路の
出力であるピーク点の水平線候補と上記ゼロクロス点補
正回路の出力であるゼロクロス点の水平線候補のいず周
辺分布の特徴間を計算することによって周辺分布のパタ
ーンを分類し、シークラッタ位置情報により周辺分布の
置換を行ない、シークラッタの影響を排除して、移動差
分データからゼロクロス点とピーク点の２つの水平線候
補を検出し、周辺分布の特徴間や移動差分の特徴間を選
択条件にしたことによって、温度差の大小やシークラッ
タの有無等、気象条件が変化しても安定した水平線検出
が可能となり、また、天候が悪く、水平線が検出しずら
い場合には検出不能と判断して、誤検出を減少させるこ
とができる。

［実施例］ 以下図面を参照して本発明の一実施例を説明する。

第１図は本発明の一実施例に於ける水平線検出装置の回
路構成を示すブロック図である。

図中、ｌは検出対象となる水平線部分を含む外界を撮像
する撮像装置、２は撮像装置ｌより出力されるアナログ
のビデオ信号である。３はビデオ信号２を所定のサンプ
リングクロック、量子化ビット数でデジタル化するＡ／
Ｄ変換器、４はＡ／Ｄ変換器３より出力されるデジタル
画像データである。５はデジタル画像データ４を１画面
単位で記憶するフレームメモリ、６はフレームメモリ５
から読出されたデジタル画像データである。

７はデジタル画像データ６を微分する微分回路、８は微
分回路７より出力される微分画像データである。９は微
分画像データ８から周辺分布を演算により作成する周辺
分布演算回路、１０は周辺分布演算回路９により作成さ
れた周辺分布データである。

１３は周辺分布データ１０から海と空のそれぞれの平均
値や最大値を算出する第１の周辺分布特徴量演算回路で
ある。Ｉ４は第１の周辺分布特徴量演算回路１３で求め
られた特徴間である。

２５はデジタル画像データ６からシークラッタ位置を検
出するシークラッタ位置検出装置、２６はシークラッタ
位置検出装置２５より出力されるシークラッタ座標であ
る。

１５は周辺分布の特徴間１４とシークラッタ検出結果の
シークラッタ座標２６から周辺分布のパターンを分類す
るパターン分類回路、１６はパターン分類回路■５で分
類された周辺分布の分類結果である。

１７はパターン分類結果１６により必要ならば周辺分布
データＩＯをシークラッタ位置情報２６を使って周辺分
布の特徴間で置き換える周辺分布置換回路、１８は周辺
分布置換回路１７より出力される置換された周辺分布デ
ータである。１９は周辺分布データ１８から移動差分を
算出する移動差分演算回路、２０は移動差分演算回路１
９で作成された移動差分データである。２１は移動差分
データ２０から水平線候補となるゼロクロス点の座標と
ピーク点の座標を検出し、その特徴量を算出するゼロク
ロスピーク検出回路、２２はゼロクロスピーク検出回路
２１より出力されるゼロクロス点とピーク点、それに関
する特徴量である。２３はパターン分類結果１６が特定
のパターンである場合に、周辺分布データ１８を用いて
ゼロクロス点２２の補正をするゼロクロス点補正回路、
２４はゼロクロス点補正回路２３で補正された水平線候
補のゼロクロス点である。

１１は補正されたゼロクロス点２４の周辺分布データ１
０での特徴量を算出する第２の周辺分布特徴量演算回路
、１２は周辺分布特徴量演算回路１１で求められた特徴
量である。２７はパターン分類結果１６をもとに、ゼロ
クロスピーク検出回路２１より出力される移動差分波形
の特徴量２２や、第２の周辺分布特徴量演算回路１１よ
り出力される周辺分布データの特徴量１２や、シークラ
ッタ位置検出装置２５より出力されるシークラッタ位置
２６により、ゼロクロス点補正回路２３より出力される
ゼロクロス点座標２４とゼロクロスピーク検出回路２１
より出力されるピーク点座標２２のいずれかを水平線と
して選択するか、あるいはいずれも選択しないかを判定
する水平線検出判定回路、２８は水平線検出判定回路２
７の判定結果である。

ここで上記第１図に示す水平線検出装置の動作ル画像デ
ータ（ｘ、ｙ）４に変換され、フレームメモリ５に１画
面単位で一時保持される。フレームメモリ５から読出さ
れたデジタル画像データ６は微分回路７で微分される。

すなわち、ＤＦＹ　（ｘ、　Ｙ）　＝Ｆ　（ｘ、　ｙ＋
１）−Ｆ　（ｘ、　Ｙ）　　　　−（４）なる演算を行
なう。微分回路７からの出力であるＤＦＹ　（ｘ、　　
ｙ）（微分画像データ）８に対し周辺分布演算回路９は
、 ５ＤＦＹ　（ｙ）−Σ　ｌ　ＤＦＹ　（ｘ、　　ｙ）ｌ
　　　　　　　　＝（５）なる演算を行なう。周辺分布
演算回路９の出力である５ＤＦＹ　（ｘ、　　ｙ）（周
辺分布データ）　１０より、第１の周辺分布特徴量演算
回路１３では、第２図に示すような海の平均値ＨＳＣ，
空の平均値Ｈ８ＫＹ、最大値Ｍを算出し、特徴ｍ１４と
してパターン分類回路１５に送出する。

ジークラッタ位置検出袋２５ではデジタル画像データ６
を入力し、シークラッタ位置検出結果２Ｂを送出する。

パターン分類回路１５では特徴量１４とシークラッタ位
置検出結果２６より次のようなパターンに分類し、その
結果をパターン分類結果１６として出力する。

（１）シークラッタで周辺分布にパルスが強く現われて
いる場合、 Ｍ≧α＊Ｈ８Ｃを満たすとき、 パターンｌとする。

（２）ジークラッタ大でジークラッタ位置検出可の場合
、 Ｍくα＊Ｈ８Ｃ，かつジークラッタ検出可、かつ、Ｈ８
Ｃ≧β＊Ｈ８ＫＹを満たすとき、パターン２とする。

（３）その他 パターン３とする。

周辺分布置換回路１７ではパターン分類結果１６がパタ
ーン２の場合、第３図に示すように、シーク布データ）
１８に対し、 ・・・（６） なる演算を行なう。

移動差分演算回路１９から出力されたＤＹ　（ｙ）（移
動差分データ）２０は、ゼロクロスピーク検出回路２１
により検出処理されて、第４図に示すように、ゼロクロ
ス点がすべて見つけられ、そのクロス点を挟む正のピー
クと負のピークの差が最大となるゼロクロス点座標と、
その差ＭＡＸＭＩ　Ｎや、正の最大ピークであるピーク
点座標と、そのピーク値ＭＡＸが出力される。

ゼロクロス点補正回路２３ではゼロクロスピーク検出回
路２１で求まったゼロクロス点座標を第５図に示すよう
に周辺分布５ＤＦＹ　（ｙ）のある範囲内でピークにな
るｙ座標に再設定する。その再設定されたゼロクロス点
座標（ＹＺＣ）２４の評価を行なうために、第２の周辺
分布特徴量演算回路１１では、次の特徴量Ｘ２　　（１
２）を算出する。

Ｘ２−３ＤＦＹ　（ＹＺＣ−１）　＋５ＤＦＹ　（ＹＺ
Ｃ）＋　Ｓ　Ｄ　Ｆ　Ｙ　（ＹＺＣ＋　１　）　　　　
　　　　　　　−（７）水平線検出判定回路２７ではゼ
ロクロス点補正回路２３の出力であるゼロクロス点座標
２４とゼロクロスピーク検出回路２１の出力であるピー
ク点座標２２とを水平線候補とし、第２の周辺分布特徴
量演算回路１１の出力である特徴量Ｘ２　　（１２）と
ゼロクロスピーク検出回路２１の出力である特徴量ＭＡ
ＸＭＩ　ＮやＭＡＸとシークラッタ位置検出装置２５の
出力であるシークラッタ位置検出結果により、次のよう
な評価を行ない、水平線検出結果２８を出力する。

まず、ゼロクロス点算出可の場合のみ、第２の周辺分布
特徴量演算回路１１で求めた特徴量Ｘ２を用い、［Ｘ２
　＜Ｋ］なら海と空の温度差があまりないとして水平線
検出不可とする。又、［Ｘ２≧Ｋ］またはゼロクロス点
算出不可の場合、れた場合、 ［ＭＡＸＭＩＮ＞ｋｌコであるときは、水平線検出可で
、水平線位置Ｙ　ＨＬ−Ｙ　ＺＣとし、それ以外は水平
線検出不可とする。

（２）パターン分類で、パターン３と分類された場合、 （ａ）［ＭＡＸＭＩＮ＞ｋｌ］であるときは、水平線検
出可で、水平線位置ＹＩＩＬ−ｙｚｃとする。

（ｂ）（ａ）を満足しない場合で、 ［ＭＡＸ＞ｋ２］であるときは、水平線検出可で水平線
位置ＹＨＬ−ピーク点座標とする。

（ａ）（ｂ）を満足しない場合は水平線検出不可とする
。

次に上記（１）（２）の判定で検出可になり、ジークラ
ッタ位置検出可の場合に限り、［ＹＨＬ＜シークラッタ
位置］であれば水平線検出不可にする。

上記した実施例の構成としたことにより、海と空の温度
差の大小やシークラッタの有無等、気象条件が変化して
も安定した水平線検出が可能となり、又、天候が悪く、
水平線が検出しづらい場合には、検出不能と判断して、
誤検出を減少させ、結果として検出確率を充分高いもの
することが可能となる。

［発明の効果］ 以上詳記した如く本発明によれば、デジタル画像データ
を微分回路で微分し、得られたデジタル画像データによ
り周辺分布演算回路で周辺分布を求め、この周辺分布の
空の平均値、海の平均値、最大値の特徴量やシークラッ
タ位置情報を利用して周辺分布のパターン分類を行ない
、シークラッタが多い場合には、そのシークラッタによ
る悪影響を排除するために周辺分布の置換を行ない、そ
の後、移動差分演算回路で移動差分データを求め、ない
かの判定を水平線検出判定回路で行なうようにしたので
、海と空の温度差の大小やシークラッタの有無等、気象
条件が変化しても安定した水平線検出が可能となり、ま
た、天候が悪く、水平線が検出しづらい場合には、検出
不能と判断し、誤検出を減少させ、結果として検出確率
を充分高いものすることが可能な水平線検出装置を提供
することができる。

【図面の簡単な説明】 第１図乃至第５図はそれぞれ本発明の一実施例を示すも
ので、第１図は回路構成を示すブロック図、第２図は周
辺分布パターンのパターン分類の特徴量を示す図、第３
図はシークラッタが多い場合の周辺分布の置換を示す図
、第４図はゼロクロス点、ピーク点による水平線候補の
検出とその特徴量を示す図、第５図はゼロクロス点補正
回路の補正を示す図である。第６図は従来の水平線検出
装置の回路構成を示すブロック図、第７図は各気性条件
での周辺分布を示す図、第８図は周辺分布と移動差分の
対応を示す図である。 ■、３１・・・撮像装置、２，３２・・・ビデオ信号、
３゜３３・・・Ａ／Ｄ変換器、４，８，３４．３８・・
・デジタル画像データ、５　、３５・・・フレームメモ
リ、７　、３７・・・微分回路、８，３８・・・微分画
像データ、９，３９・・・周辺分布演算回路、ｉｏ、　
１８．４０・・・周辺分布データ、１９゜４１・・・移
動差分演算回路、２０．４２・・・移動差分データ、４
３・・・ゼロクロス検出回路、２４．４４・・・ゼロク
ロス点座標、１１・・・第２の周辺分布特徴ｆｆｉ演算
回路（周辺分布特徴量演算回路２）　、１２．１４・・
・特徴量、１３・・・第１の周辺分布特徴量演算回路（
周辺分布特徴量演算回路１）、１５・・・パターン分類
回路、１６・・・パターン分類結果、Ｉ７・・・周辺分
布置換回路、２１・・・ゼロクロスピーク検出回路、２
２・・・ゼロクロス点座標。 ピーク点座標、特徴量、２３・・・ゼロクロス点補正回
路、２５・・・シークラッタ位置検出装置、２６・・・
シークラッタ位置、２７・・・水平線検出判定回路、２
８・・・判定結果。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 　撮像装置で撮像されたアナログ量のビデオ信号をアナ
   ログ／デジタル変換器でデジタル化し、フレームメモリ
   に一時記憶させた後に画像処理して、同ビデオ信号中か
   ら水平線を検出する水平線検出装置に於いて、上記フレ
   ームメモリから読出されるデジタル画像データを微分す
   る微分回路と、同微分回路より出力される微分画像デー
   タの周辺分布を求める周辺分布演算回路と、同周辺分布
   演算回路より出力される周辺分布の特徴量を求める第１
   の周辺分布特徴量演算回路と、上記フレームメモリから
   読出されるデジタル画像データからシークラッタ位置を
   検出するシークラッタ位置検出装置と、同シークラッタ
   位置検出装置より出力されるシークラッタ位置と上記周
   辺分布特徴量演算回路より出力される特徴量から上記周
   辺分布演算回路より出力される周辺分布のパターンを分
   類するパターン分類回路と、同パターン分類回路より出
   力される分類結果と上記シークラッタ位置検出装置より
   出力されるシークラッタ位置と上記周辺分布特徴量演算
   回路より出力される特徴量とにより上記周辺分布演算回
   路より出力される周辺分布を置換する周辺分布置換回路
   と、同周辺分布置換回路より出力される周辺分布の移動
   差分を算出する移動差分演算回路と、同移動差分演算回
   路より出力される移動差分波形から水平線候補となるゼ
   ロクロス点や最大ピーク点を検出するゼロクロスピーク
   検出回路と、同ゼロクロスピーク検出回路より出力され
   るゼロクロス点と上記パターン分類回路より出力される
   分類結果と上記周辺分布置換回路より出力される周辺分
   布とによりゼロクロス点の補正を行なうゼロクロス点補
   正回路と、同ゼロクロス点補正回路より出力されるゼロ
   クロス点と上記周辺分布演算回路より出力される周辺分
   布とにより周辺分布の特徴量を算出する第２の周辺分布
   特徴量演算回路と、同周辺分布特徴量演算回路より出力
   される特徴量と上記ゼロクロス点補正回路より出力され
   るゼロクロス点と上記ゼロクロスピーク検出回路より出
   力されるゼロクロスピーク点と上記パターン分類回路よ
   り出力される分類結果と上記シークラッタ位置検出装置
   より出力されるシークラッタ位置とにより水平線候補を
   選択するか否かを判定する水平線検出判定回路とを具備
   してなることを特徴とする飛しょう体の水平線検出装置
   。