JPH09138277A - レーダイメージ処理装置 - Google Patents
レーダイメージ処理装置Info
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- JPH09138277A JPH09138277A JP7298371A JP29837195A JPH09138277A JP H09138277 A JPH09138277 A JP H09138277A JP 7298371 A JP7298371 A JP 7298371A JP 29837195 A JP29837195 A JP 29837195A JP H09138277 A JPH09138277 A JP H09138277A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 レーダ目標の類識別を容易にかつ迅速に行え
るようにする。 【解決手段】 レーダエコーから生成される目標物体の
レーダイメージから射影像を生成するレーダイメージ射
影像生成装置１１と、事前に選別された目標物体の３次
元形状モデルの情報を格納する形状モデル記憶装置２６
と、この記憶装置２６から任意の３次元形状モデルを選
択し、選択した３次元形状モデルの射影像を生成する形
状モデル射影像生成装置２７と、前記レーダイメージの
射影像と前記３次元形状モデルの射影像を入力して両者
の相関値を算出する相関値算出部１７〜２１と、算出し
た相関値からレーダイメージ上の目標と３次元形状モデ
ルの目標との合致度合いを評価値として求める評価値算
出部２２〜２４とを具備し、順次選択される３次元形状
モデルに対して前記評価値から推定順位を割り当てて目
標推定のための情報として提供する。
るようにする。 【解決手段】 レーダエコーから生成される目標物体の
レーダイメージから射影像を生成するレーダイメージ射
影像生成装置１１と、事前に選別された目標物体の３次
元形状モデルの情報を格納する形状モデル記憶装置２６
と、この記憶装置２６から任意の３次元形状モデルを選
択し、選択した３次元形状モデルの射影像を生成する形
状モデル射影像生成装置２７と、前記レーダイメージの
射影像と前記３次元形状モデルの射影像を入力して両者
の相関値を算出する相関値算出部１７〜２１と、算出し
た相関値からレーダイメージ上の目標と３次元形状モデ
ルの目標との合致度合いを評価値として求める評価値算
出部２２〜２４とを具備し、順次選択される３次元形状
モデルに対して前記評価値から推定順位を割り当てて目
標推定のための情報として提供する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はＩＳＡＲレーダイメ
ージングにより得られたレーダイメージを処理し、その
レーダイメージ上に捉えられたレーダ目標の類識別を行
うレーダイメージ処理装置に関する。
ージングにより得られたレーダイメージを処理し、その
レーダイメージ上に捉えられたレーダ目標の類識別を行
うレーダイメージ処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のレーダイメージ処理装置は、ＩＳ
ＡＲイメージに対するテクスチャ解析を中心にした処理
を行うものであり、面積的に広がったものまたは建築物
等の比較的大きな構造物を対象としている。このため、
本質的にＩＳＡＲイメージ上に観測される小型の航空機
・船舶といった小型の目標について類識別を行う処理に
は向いていない。
ＡＲイメージに対するテクスチャ解析を中心にした処理
を行うものであり、面積的に広がったものまたは建築物
等の比較的大きな構造物を対象としている。このため、
本質的にＩＳＡＲイメージ上に観測される小型の航空機
・船舶といった小型の目標について類識別を行う処理に
は向いていない。
【０００３】また一般的なイメージ認識処理では、イメ
ージ上の物体のエッジ検出やそれに伴う面構造の抽出を
前提としており、レーダイメージのような、状況により
極端に変化したり、または質の悪いイメージに対しては
適応が困難であった。
ージ上の物体のエッジ検出やそれに伴う面構造の抽出を
前提としており、レーダイメージのような、状況により
極端に変化したり、または質の悪いイメージに対しては
適応が困難であった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、上記事情を
考慮してなされたもので、航空機・船舶といったレーダ
目標の類識別を容易にかつ迅速に行うことのできるレー
ダイメージ処理装置を提供することを目的とする。
考慮してなされたもので、航空機・船舶といったレーダ
目標の類識別を容易にかつ迅速に行うことのできるレー
ダイメージ処理装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに本発明に係るレーダイメージ処理装置は、レーダエ
コーから生成される目標物体のレーダイメージから射影
像を生成するレーダイメージ射影像生成手段と、事前に
選別された目標物体の３次元形状モデルの情報をデータ
ベースとして格納する３次元形状モデル記憶手段と、こ
の記憶手段から任意の３次元形状モデルを選択し、選択
した３次元形状モデルの射影像を生成する３次元形状モ
デル射影像生成手段と、前記レーダイメージの射影像と
前記３次元形状モデルの射影像を入力して両者の相関値
を算出する相関値算出手段と、この手段で算出した相関
値からレーダイメージ上の目標と３次元形状モデルの目
標との合致度合いを評価値として求める評価値算出手段
とを具備し、順次選択される３次元形状モデルに対して
前記評価値から推定順位を割り当てて目標推定のための
情報として提供するようにした。
めに本発明に係るレーダイメージ処理装置は、レーダエ
コーから生成される目標物体のレーダイメージから射影
像を生成するレーダイメージ射影像生成手段と、事前に
選別された目標物体の３次元形状モデルの情報をデータ
ベースとして格納する３次元形状モデル記憶手段と、こ
の記憶手段から任意の３次元形状モデルを選択し、選択
した３次元形状モデルの射影像を生成する３次元形状モ
デル射影像生成手段と、前記レーダイメージの射影像と
前記３次元形状モデルの射影像を入力して両者の相関値
を算出する相関値算出手段と、この手段で算出した相関
値からレーダイメージ上の目標と３次元形状モデルの目
標との合致度合いを評価値として求める評価値算出手段
とを具備し、順次選択される３次元形状モデルに対して
前記評価値から推定順位を割り当てて目標推定のための
情報として提供するようにした。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の一
実施形態を詳細に説明する。図１は本発明に係るレーダ
イメージ処理装置の構成を示すものである。この装置に
入力されるレーダイメージはレーダイメージ生成装置１
１で生成される。
実施形態を詳細に説明する。図１は本発明に係るレーダ
イメージ処理装置の構成を示すものである。この装置に
入力されるレーダイメージはレーダイメージ生成装置１
１で生成される。
【０００７】このレーダイメージ生成装置１１は、レー
ダエコーからレーダ目標を抽出し、レンジ−ドプラ平面
上にレーダイメージを生成する。ここで生成されるレー
ダイメージは各画像セル毎に振幅と位相からなる複素数
値をもつ。このようにして生成されたレーダイメージは
イメージ歪み修正装置１２に供給される。
ダエコーからレーダ目標を抽出し、レンジ−ドプラ平面
上にレーダイメージを生成する。ここで生成されるレー
ダイメージは各画像セル毎に振幅と位相からなる複素数
値をもつ。このようにして生成されたレーダイメージは
イメージ歪み修正装置１２に供給される。
【０００８】このイメージ歪み修正装置１２はレーダイ
メージがレンジ−ドプラ平面上に展開されたイメージで
あるために生じる歪みを修正するもので、修正後のレー
ダイメージはイメージ閾値判定装置１４に供給される。
メージがレンジ−ドプラ平面上に展開されたイメージで
あるために生じる歪みを修正するもので、修正後のレー
ダイメージはイメージ閾値判定装置１４に供給される。
【０００９】このイメージ閾値判定装置１４は入力レー
ダイメージの各画素について閾値記憶装置１３から出力
される閾値と比較し、例えばその振幅値を０とすること
で、閾値以下のレーダイメージの画素を以降の処理での
対象外とするものである。処理後のレーダイメージはレ
ーダイメージ射影像生成装置１５に供給される。
ダイメージの各画素について閾値記憶装置１３から出力
される閾値と比較し、例えばその振幅値を０とすること
で、閾値以下のレーダイメージの画素を以降の処理での
対象外とするものである。処理後のレーダイメージはレ
ーダイメージ射影像生成装置１５に供給される。
【００１０】ここで、閾値記憶装置１３はオペレータに
よって直接入力される閾値または事前に記録された複数
の閾値の中から指定される閾値をイメージ閾値判定装置
１４に出力するものである。
よって直接入力される閾値または事前に記録された複数
の閾値の中から指定される閾値をイメージ閾値判定装置
１４に出力するものである。
【００１１】上記レーダイメージ射影像生成装置１５は
オペレータによって指定される直線または事前に設定さ
れる直線へのイメージ射影像を算出するもので、ここで
得られた射影像は射影像スケール変換装置１７に供給さ
れる。
オペレータによって指定される直線または事前に設定さ
れる直線へのイメージ射影像を算出するもので、ここで
得られた射影像は射影像スケール変換装置１７に供給さ
れる。
【００１２】この射影像スケール変換装置１７は、スケ
ール記憶装置１６から出力される係数に基づいて、レー
ダイメージ射影像生成装置１５の出力と後述の形状モデ
ル射影像生成装置２７の出力のどちらかまたは両者に対
して射影成分の横方向伸縮変換を行うものである。変換
後の射影像は相関係数算出装置１８に供給される。
ール記憶装置１６から出力される係数に基づいて、レー
ダイメージ射影像生成装置１５の出力と後述の形状モデ
ル射影像生成装置２７の出力のどちらかまたは両者に対
して射影成分の横方向伸縮変換を行うものである。変換
後の射影像は相関係数算出装置１８に供給される。
【００１３】ここで、スケール記憶装置１６はオペレー
タによって直接入力されるスケール係数または事前に記
録された複数のスケール係数の中から指定されるスケー
ル係数を射影像スケール変換装置１７に出力するもので
ある。
タによって直接入力されるスケール係数または事前に記
録された複数のスケール係数の中から指定されるスケー
ル係数を射影像スケール変換装置１７に出力するもので
ある。
【００１４】上記相関係数算出装置１８は射影像スケー
ル変換装置１７と後述のモデル射影像スケール変換装置
２７の各々の出力の相関を算出し、（ずれ，相関値）の
データ点列を求めるものである。このデータ点列は最小
差分算出装置１９に供給される。
ル変換装置１７と後述のモデル射影像スケール変換装置
２７の各々の出力の相関を算出し、（ずれ，相関値）の
データ点列を求めるものである。このデータ点列は最小
差分算出装置１９に供給される。
【００１５】この最小差分算出装置１９は相関係数算出
装置１８の出力を用いてイメージ射影像とモデル射影像
の差分を算出するもので、その算出結果は相関行列生成
装置２０に供給される。
装置１８の出力を用いてイメージ射影像とモデル射影像
の差分を算出するもので、その算出結果は相関行列生成
装置２０に供給される。
【００１６】この相関行列生成装置２０は相関係数算出
装置１８から出力される（ずれ，相関値）データ点列
を、ずれとスケール記憶装置１６から出力されるスケー
ル係数とを添え字とする行列「相関値（ずれ，スケール
係数）」（以下、相関行列と称する）として再構成す
る。そして、上記スケール記憶装置１６に対し、新たな
スケール係数を出力するように指示を出すものである。
再構成された相関行列は相関行列正規化装置２１に供給
される。
装置１８から出力される（ずれ，相関値）データ点列
を、ずれとスケール記憶装置１６から出力されるスケー
ル係数とを添え字とする行列「相関値（ずれ，スケール
係数）」（以下、相関行列と称する）として再構成す
る。そして、上記スケール記憶装置１６に対し、新たな
スケール係数を出力するように指示を出すものである。
再構成された相関行列は相関行列正規化装置２１に供給
される。
【００１７】この相関行列正規化装置２１は相関行列生
成装置２０で生成された相関行列を上記最小差分算出装
置１９の出力に基づいて数値変換するもので、変換され
た相関行列は最大値検出装置２２に供給される。
成装置２０で生成された相関行列を上記最小差分算出装
置１９の出力に基づいて数値変換するもので、変換され
た相関行列は最大値検出装置２２に供給される。
【００１８】この最大値検出装置２２は相関行列正規化
装置２１から出力される相関行列の最大値とそのときの
スケール係数を検出するもので、検出された最大値は評
価行列生成装置２３に供給され、スケール係数は後述の
形状モデル検索装置２５に供給される。
装置２１から出力される相関行列の最大値とそのときの
スケール係数を検出するもので、検出された最大値は評
価行列生成装置２３に供給され、スケール係数は後述の
形状モデル検索装置２５に供給される。
【００１９】上記評価行列生成装置２３は最大値検出装
置２２の出力を（形状モデル，閾値）を添え字に持つ評
価行列として再構成する。そして閾値記憶装置１３に対
して新たな閾値を出力するように指示し、さらに後述の
形状モデル記憶装置２６に新たな形状モデルを出力する
ように指示する。再構成された評価行列はモデル類似度
評価装置２４に供給される。
置２２の出力を（形状モデル，閾値）を添え字に持つ評
価行列として再構成する。そして閾値記憶装置１３に対
して新たな閾値を出力するように指示し、さらに後述の
形状モデル記憶装置２６に新たな形状モデルを出力する
ように指示する。再構成された評価行列はモデル類似度
評価装置２４に供給される。
【００２０】このモデル類似度評価装置２４は評価行列
生成装置２３から出力される評価行列を（形状モデル，
評価値）のデータ点列に変換するもので、変換後のデー
タ点列は形状モデル検索装置２５に供給される。
生成装置２３から出力される評価行列を（形状モデル，
評価値）のデータ点列に変換するもので、変換後のデー
タ点列は形状モデル検索装置２５に供給される。
【００２１】この形状モデル検索装置２５は最大値検出
装置２２から出力されるスケール係数を用いてレーダ目
標の大きさを推定し、モデル類似度評価装置２４からの
データ点列中でこの条件を満たすものを選別するもの
で、選別された３次元形状モデルは表示装置等（図示せ
ず）に出力される。
装置２２から出力されるスケール係数を用いてレーダ目
標の大きさを推定し、モデル類似度評価装置２４からの
データ点列中でこの条件を満たすものを選別するもの
で、選別された３次元形状モデルは表示装置等（図示せ
ず）に出力される。
【００２２】一方、上述の形状モデル記憶装置２６は事
前に選別された物体の３次元形状モデルの情報をデータ
ベースとして記憶しており、オペレータの指定または評
価行列生成装置２３からの指示により特定される３次元
形状モデルの情報を出力するもので、その３次元形状モ
デル情報は形状モデル射影像生成装置２７に供給され
る。尚、形状モデルの選択条件に最大値検出装置２２で
得られるのスケール係数を用いてもよい。
前に選別された物体の３次元形状モデルの情報をデータ
ベースとして記憶しており、オペレータの指定または評
価行列生成装置２３からの指示により特定される３次元
形状モデルの情報を出力するもので、その３次元形状モ
デル情報は形状モデル射影像生成装置２７に供給され
る。尚、形状モデルの選択条件に最大値検出装置２２で
得られるのスケール係数を用いてもよい。
【００２３】形状モデル射影像生成装置２７はオペレー
タによって指定される直線または事前に設定される直線
への３次元形状モデルの射影像を生成し、前述の射影像
スケール変換装置１７に出力するものである。
タによって指定される直線または事前に設定される直線
への３次元形状モデルの射影像を生成し、前述の射影像
スケール変換装置１７に出力するものである。
【００２４】上記構成において、以下にその処理内容を
説明する。レーダイメージ生成装置１１では、レーダエ
コーから抽出されるレーダ目標についてレンジ−ドプラ
平面上にレーダイメージを生成している。ここで生成さ
れるレーダイメージは各画像セル毎に振幅と位相からな
る複素数値をもつ。ここで生成されるレーダイメージを
例えばＩＭＧ11（＝ＩＮＧnm）と呼ぶことにする。ＩＭ
Ｇnmのｎはレーダイメージのナンバー、ｍは処理ナンバ
ーを表す。
説明する。レーダイメージ生成装置１１では、レーダエ
コーから抽出されるレーダ目標についてレンジ−ドプラ
平面上にレーダイメージを生成している。ここで生成さ
れるレーダイメージは各画像セル毎に振幅と位相からな
る複素数値をもつ。ここで生成されるレーダイメージを
例えばＩＭＧ11（＝ＩＮＧnm）と呼ぶことにする。ＩＭ
Ｇnmのｎはレーダイメージのナンバー、ｍは処理ナンバ
ーを表す。
【００２５】イメージ歪み修正装置１２では、レーダイ
メージＩＭＧ11上の目標の図形としての歪みを、例えば
特願昭５−２５８０９７号に記載される手法を用いて、
図２に示すように修正したレーダイメージＩＭＧ12を出
力する。
メージＩＭＧ11上の目標の図形としての歪みを、例えば
特願昭５−２５８０９７号に記載される手法を用いて、
図２に示すように修正したレーダイメージＩＭＧ12を出
力する。
【００２６】イメージ閾値判定装置１４では、与えられ
た閾値ＴＨ1 より小さな値を持つ画素を例えば値０の画
素に変換することで、図３に示すように不要画素を取り
除いたレーダイメージＩＭＧ13を生成する。
た閾値ＴＨ1 より小さな値を持つ画素を例えば値０の画
素に変換することで、図３に示すように不要画素を取り
除いたレーダイメージＩＭＧ13を生成する。
【００２７】ここで、閾値記憶装置１３では、事前に記
録された複数の閾値を持つテーブルから一つを選択し
て、またはオペレータが指定する複数の閾値から一つを
選択して、閾値となる値を順に、例えばＴＨ1 ，ＴＨ2
，…のように出力する。
録された複数の閾値を持つテーブルから一つを選択し
て、またはオペレータが指定する複数の閾値から一つを
選択して、閾値となる値を順に、例えばＴＨ1 ，ＴＨ2
，…のように出力する。
【００２８】レーダイメージ射影像生成装置１５では、
レーダイメージ上でオペレータによって指定される直線
を横軸とした射影変換を行う。例えば、図４（ａ）に示
すように指定された直線が水平となるようにレーダイメ
ージを回転させ（図４（ｂ）参照）、このレーダイメー
ジををｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ）とするとき、その射影を例
えば
レーダイメージ上でオペレータによって指定される直線
を横軸とした射影変換を行う。例えば、図４（ａ）に示
すように指定された直線が水平となるようにレーダイメ
ージを回転させ（図４（ｂ）参照）、このレーダイメー
ジををｉｍａｇｅ（ｘ，ｙ）とするとき、その射影を例
えば
【００２９】
【数３】 として求める（図４（ｃ）参照）。ここで求められたレ
ーダイメージ射影像をＩＰＲＪ111 （＝ＰＲＪnml ）と
呼ぶことにする。ここで、ＩＰＲＪnml において、ｎは
イメージナンバー、ｍは閾値ＴＨｍ、ｌは処理ナンバー
を表す。
ーダイメージ射影像をＩＰＲＪ111 （＝ＰＲＪnml ）と
呼ぶことにする。ここで、ＩＰＲＪnml において、ｎは
イメージナンバー、ｍは閾値ＴＨｍ、ｌは処理ナンバー
を表す。
【００３０】さらに、図５を参照しながら説明する。図
５は、射影像スケール変換装置１７において、レーダイ
メージから生成された射影像と、３次元形状モデルから
生成された射影像のそれぞれが、スケール記憶装置１６
からの出力されるスケール値に従って変換される様子を
示している。
５は、射影像スケール変換装置１７において、レーダイ
メージから生成された射影像と、３次元形状モデルから
生成された射影像のそれぞれが、スケール記憶装置１６
からの出力されるスケール値に従って変換される様子を
示している。
【００３１】射影像スケール変換装置１７では、例えば
レーダイメージ射影像ＩＰＲＪ111の横軸方向の長さ
（ｌ10）と形状モデル射影像生成装置２７で形状モデル
ＭＯＤＥＬ1 から生成された形状モデル射影像ＭＰＲＪ
11（＝ＭＰＲJnm 、ｎはモデルナンバー、ｍは処理ナン
バー）の横軸方向の長さ（ｌ11）に対してスケール記憶
装置１６から与えられるスケール係数（ｆ10，ｆ11）を
用いて、それぞれｆ10×ｌ10，ｆ11×ｌ11に変換する。
ここで各々変換された射影像をＩＰＲＪ112 ，ＭＰＲＪ
12とする。これにより３次元形状物体を平面に射影する
時に生じるスケールの伸縮を補正する。
レーダイメージ射影像ＩＰＲＪ111の横軸方向の長さ
（ｌ10）と形状モデル射影像生成装置２７で形状モデル
ＭＯＤＥＬ1 から生成された形状モデル射影像ＭＰＲＪ
11（＝ＭＰＲJnm 、ｎはモデルナンバー、ｍは処理ナン
バー）の横軸方向の長さ（ｌ11）に対してスケール記憶
装置１６から与えられるスケール係数（ｆ10，ｆ11）を
用いて、それぞれｆ10×ｌ10，ｆ11×ｌ11に変換する。
ここで各々変換された射影像をＩＰＲＪ112 ，ＭＰＲＪ
12とする。これにより３次元形状物体を平面に射影する
時に生じるスケールの伸縮を補正する。
【００３２】スケール記憶装置１６では、事前に記録さ
れた複数のスケール係数を持つテーブルから一つを選択
してまたはオペレータが指定する複数のスケール係数か
ら一つを選択して、スケール係数となる値を順に｛（ｆ
10，ｆ11），（ｆ20，ｆ21），…｝のように出力する。
れた複数のスケール係数を持つテーブルから一つを選択
してまたはオペレータが指定する複数のスケール係数か
ら一つを選択して、スケール係数となる値を順に｛（ｆ
10，ｆ11），（ｆ20，ｆ21），…｝のように出力する。
【００３３】相関係数算出装置１８では、射影像スケー
ル変換装置１７の出力のレーダイメージ射影像ＩＰＲＪ
112 と形状モデル射影像ＭＰＲＪ12の相関処理を行う。
出力は（ずれ，相関値）のデータ点列である。
ル変換装置１７の出力のレーダイメージ射影像ＩＰＲＪ
112 と形状モデル射影像ＭＰＲＪ12の相関処理を行う。
出力は（ずれ，相関値）のデータ点列である。
【００３４】以下、図６を参照しながら説明する。図６
は、最小差分算出装置１９において、レーダイメージか
ら生成された射影像と、３次元形状モデルから生成され
た射影像のそれぞれが、高さ方向にそれぞれ係数を掛け
た後、減算される様子を模式的に示しており、減算後の
斜線部分の絶対値和が最小となるような図中の係数（ｇ
1 ，ｇ2 ）を検索することを示している。
は、最小差分算出装置１９において、レーダイメージか
ら生成された射影像と、３次元形状モデルから生成され
た射影像のそれぞれが、高さ方向にそれぞれ係数を掛け
た後、減算される様子を模式的に示しており、減算後の
斜線部分の絶対値和が最小となるような図中の係数（ｇ
1 ，ｇ2 ）を検索することを示している。
【００３５】最小差分算出装置１９では、相関係数算出
装置１８の出力のデータ点列の最大相関値Ｈ1 ，Ｈ2 を
示すずれを用いて、レーダイメージ射影像ＩＰＲＪ112
と形状モデル射影像ＭＰＲＪ12の間のずれを補正し、図
６に示すように相関値Ｈ1 ，Ｈ2 に係数ｇ1 ，ｇ2 をか
けて相関値差分（ｇ1 ＊Ｈ1 ）−（ｇ2 ＊Ｈ2 ）を求
め、その絶対値が最小となる係数（ｇ1 ，ｇ2 ）を自動
的に推定し、最小となった相関値差分を出力し、差分値
（スケール係数）のデータ点列を出力する。
装置１８の出力のデータ点列の最大相関値Ｈ1 ，Ｈ2 を
示すずれを用いて、レーダイメージ射影像ＩＰＲＪ112
と形状モデル射影像ＭＰＲＪ12の間のずれを補正し、図
６に示すように相関値Ｈ1 ，Ｈ2 に係数ｇ1 ，ｇ2 をか
けて相関値差分（ｇ1 ＊Ｈ1 ）−（ｇ2 ＊Ｈ2 ）を求
め、その絶対値が最小となる係数（ｇ1 ，ｇ2 ）を自動
的に推定し、最小となった相関値差分を出力し、差分値
（スケール係数）のデータ点列を出力する。
【００３６】相関行列生成装置２０では、相関係数算出
装置１８で出力されるデータ点列（ずれ，相関値）を、
一つのレーダイメージ射影像ＩＰＲＪ111 と形状モデル
射影像ＭＰＲＪ11について複数のスケール係数（例えば
｛（ｆ10，ｆ11），（ｆ20，ｆ21），…｝）毎に、射影
像スケール変換装置１７〜相関行列生成装置２０までの
処理を繰り返し、例えば以下の形の相関行列（表）を作
成する。
装置１８で出力されるデータ点列（ずれ，相関値）を、
一つのレーダイメージ射影像ＩＰＲＪ111 と形状モデル
射影像ＭＰＲＪ11について複数のスケール係数（例えば
｛（ｆ10，ｆ11），（ｆ20，ｆ21），…｝）毎に、射影
像スケール変換装置１７〜相関行列生成装置２０までの
処理を繰り返し、例えば以下の形の相関行列（表）を作
成する。
【００３７】
【表１】
【００３８】行列正規化装置２１では、相関行列に対
し、同一レーダイメージ（例えばＩＭＧ12）に対する処
理で形状モデル、例えばＭＯＤＥＬ1 ，ＭＯＤＥＬ2 ，
…の違いによる数値変動を除去することを目的として、
例えば以下の２つの処理Ａ，Ｂを行う。
し、同一レーダイメージ（例えばＩＭＧ12）に対する処
理で形状モデル、例えばＭＯＤＥＬ1 ，ＭＯＤＥＬ2 ，
…の違いによる数値変動を除去することを目的として、
例えば以下の２つの処理Ａ，Ｂを行う。
【００３９】Ａ：式（相関行列−Ｅ・Ｖ1 ）／Ｖ2 によ
り相関値を変換する。ここで、Ｅは単位行列で、相関行
列のピーク位置を（ずれ０，スケール係数＝Scale 0 ）
とするときＶ1 ，Ｖ2 は以下に示す値である。 (1)
り相関値を変換する。ここで、Ｅは単位行列で、相関行
列のピーク位置を（ずれ０，スケール係数＝Scale 0 ）
とするときＶ1 ，Ｖ2 は以下に示す値である。 (1)
【００４０】
【数４】 ここでＣｏｌは相関行列を表し、Ｒはずれの値の集合で
あり、ｎはその要素数である。またCovarianceは分散を
評価することを意味する。 (2)
あり、ｎはその要素数である。またCovarianceは分散を
評価することを意味する。 (2)
【００４１】
【数５】 ここでＣｏｌは相関行列を表す。 (3)
【００４２】
【数６】 ここでＣｏｌは相関行列を表し、（ｎ，ｍ）はそれぞれ
相関行列の行数、列数を表す。またｍｘ，ｍｙは以下の
様に算出される数値である。
相関行列の行数、列数を表す。またｍｘ，ｍｙは以下の
様に算出される数値である。
【００４３】
【数７】
【００４４】Ｂ：最小差分算出装置１９の処理結果であ
る差分値（スケール係数）データ点列を、 相関値（ｘ，ｙ）＝相関値（ｘ，ｙ）／差分値（ｘ） として数値変換する。
る差分値（スケール係数）データ点列を、 相関値（ｘ，ｙ）＝相関値（ｘ，ｙ）／差分値（ｘ） として数値変換する。
【００４５】最大値検出装置２２では、相関行列正規化
装置２１から出力される相関行列の最大値と、最大値を
持つスケール係数、例えば（ｆ10，ｆ11）を出力する。
ここでのスケール係数の出力値は、形状モデル記憶装置
２６での形状モデルの選択に利用される。また、形状モ
デル検索装置２５における形状モデルの選別に利用され
る。
装置２１から出力される相関行列の最大値と、最大値を
持つスケール係数、例えば（ｆ10，ｆ11）を出力する。
ここでのスケール係数の出力値は、形状モデル記憶装置
２６での形状モデルの選択に利用される。また、形状モ
デル検索装置２５における形状モデルの選別に利用され
る。
【００４６】
【表２】
【００４７】評価行列生成装置２３では、最大値検出装
置２２の出力を一つのレーダイメージＩＭＧ12に対して
複数の閾値、例えばＴＨ1 ，ＴＨ2 ，…毎にイメージ閾
値判定装置１４〜評価行列生成装置２３までの処理を繰
り返す。また、この繰り返し処理を複数の形状モデル、
例えばＭＯＤＥＬ1 ，ＭＯＤＥＬ2 ，…毎に繰り返し、
（形状モデル，閾値）を添え字として持つ評価値行列と
して生成する。
置２２の出力を一つのレーダイメージＩＭＧ12に対して
複数の閾値、例えばＴＨ1 ，ＴＨ2 ，…毎にイメージ閾
値判定装置１４〜評価行列生成装置２３までの処理を繰
り返す。また、この繰り返し処理を複数の形状モデル、
例えばＭＯＤＥＬ1 ，ＭＯＤＥＬ2 ，…毎に繰り返し、
（形状モデル，閾値）を添え字として持つ評価値行列と
して生成する。
【００４８】
【表３】
【００４９】モデル類似度評価装置２４では、評価行列
（形状モデルＭＯＤＥＬ1 ，閾値ＴＨ1 ）から（形状モ
デルＭＯＤＥＬ1 ，評価値ＶＭ1 ）データ点列に変換し
表示する。データ点列への変換は、例えば以下の処理
Ａ，Ｂにより行う。 Ａ：単純な射影
（形状モデルＭＯＤＥＬ1 ，閾値ＴＨ1 ）から（形状モ
デルＭＯＤＥＬ1 ，評価値ＶＭ1 ）データ点列に変換し
表示する。データ点列への変換は、例えば以下の処理
Ａ，Ｂにより行う。 Ａ：単純な射影
【００５０】
【数８】 ここで、ＥＴＭは評価行列を表す。 Ｂ：各行での最大値
【００５１】
【数９】 ここで、ＥＴＭは評価行列を表す。
【００５２】表示の一例を図７に示す。図７はモデル類
似度評価装置２４から出力される評価行列を表示した例
であり、図７（ａ）はここでの入力である評価行列の内
容を、処理中で閾値記憶装置１３に従って変化させた閾
値の各々についての結果を図示した状態を示す例、図７
（ｂ）は上記モデル類似度評価装置２４のＡまたはＢに
より処理された（形状モデルＭＯＤＥＬ1 ，評価値ＶＭ
1 ）データ点列を表示した例である。
似度評価装置２４から出力される評価行列を表示した例
であり、図７（ａ）はここでの入力である評価行列の内
容を、処理中で閾値記憶装置１３に従って変化させた閾
値の各々についての結果を図示した状態を示す例、図７
（ｂ）は上記モデル類似度評価装置２４のＡまたはＢに
より処理された（形状モデルＭＯＤＥＬ1 ，評価値ＶＭ
1 ）データ点列を表示した例である。
【００５３】形状モデル検索装置２５では、最大値検出
装置２２から出力されるスケール係数を用いてレーダ目
標の大きさを推定し、モデル類似度評価装置２４からの
出力中でこの条件を満たすものを選別し出力する。
装置２２から出力されるスケール係数を用いてレーダ目
標の大きさを推定し、モデル類似度評価装置２４からの
出力中でこの条件を満たすものを選別し出力する。
【００５４】以下、図８を参照しながら説明する。図８
はイメージ歪み修正装置１２〜最大値検出装置２２まで
の処理を模式的に示すものである。例えば形状モデルＭ
ＯＤＥＬ1 を側面方向から見たものを使用する。図８に
おいて、（ａ）は入力レーダイメージを示し、（ｂ），
（ｃ）はイメージ歪み修正装置１２で歪み除去された後
のイメージとレーダイメージ射影像生成装置１５で生成
されるレーダイメージ射影像との関係を示し、（ｄ）は
形状モデル射影像生成装置２７で生成された射影像を示
し、ここでは最大値検出装置２２の出力であるスケール
変換係数（ｆ10，ｆ11）と、（ｄ）に示す形状モデル射
影像の横幅ｌ11と、（ａ）に示すレーダイメージのレン
ジ範囲が満たさなければならない条件を示している。
はイメージ歪み修正装置１２〜最大値検出装置２２まで
の処理を模式的に示すものである。例えば形状モデルＭ
ＯＤＥＬ1 を側面方向から見たものを使用する。図８に
おいて、（ａ）は入力レーダイメージを示し、（ｂ），
（ｃ）はイメージ歪み修正装置１２で歪み除去された後
のイメージとレーダイメージ射影像生成装置１５で生成
されるレーダイメージ射影像との関係を示し、（ｄ）は
形状モデル射影像生成装置２７で生成された射影像を示
し、ここでは最大値検出装置２２の出力であるスケール
変換係数（ｆ10，ｆ11）と、（ｄ）に示す形状モデル射
影像の横幅ｌ11と、（ａ）に示すレーダイメージのレン
ジ範囲が満たさなければならない条件を示している。
【００５５】すなわち、この時の形状モデル射影像生成
装置２７の出力は、図８（ｄ）に示すようにその長さを
ｌ11とする。入力レーダイメージは図８（ａ）に示さ
れ、目標のレンジ方向の広がり、すなわち「レンジ範
囲」は以下の条件を満たすものとして、条件に合うｌ10
を持つ形状モデルを選別する。
装置２７の出力は、図８（ｄ）に示すようにその長さを
ｌ11とする。入力レーダイメージは図８（ａ）に示さ
れ、目標のレンジ方向の広がり、すなわち「レンジ範
囲」は以下の条件を満たすものとして、条件に合うｌ10
を持つ形状モデルを選別する。
【００５６】 レンジ範囲≦ｌ10×cos(θ) ＝ｌ11×ｆ11／ｆ10×cos(θ) ここで、θはレーダイメージ射影像生成装置１５で指定
される直線の傾きであり、ｆ11／ｆ10は最大値検出装置
２２から出力されるスケール係数である（図５参照）。
される直線の傾きであり、ｆ11／ｆ10は最大値検出装置
２２から出力されるスケール係数である（図５参照）。
【００５７】形状モデル記憶装置２６では、事前に目標
とする物体の３次元形状モデルを記憶し、処理対象レー
ダイメージの目標と比較するためにその中からオペレー
タの指定または自動的な選択により形状モデル（例えば
ＭＯＤＥＬ1 ）の情報を出力する。
とする物体の３次元形状モデルを記憶し、処理対象レー
ダイメージの目標と比較するためにその中からオペレー
タの指定または自動的な選択により形状モデル（例えば
ＭＯＤＥＬ1 ）の情報を出力する。
【００５８】形状モデル射影像生成装置２７では、オペ
レータから指定される直線または事前に設定される直線
への形状モデルＭＯＤＥＬ1 の射影ＩＰＲＪ11を、例え
ば側面図を作成してからレーダイメージ射影像生成装置
１５と同様に直線への射影像を算出し出力する。
レータから指定される直線または事前に設定される直線
への形状モデルＭＯＤＥＬ1 の射影ＩＰＲＪ11を、例え
ば側面図を作成してからレーダイメージ射影像生成装置
１５と同様に直線への射影像を算出し出力する。
【００５９】以下、図１を参照しながら、さらに具体的
に説明する。レーダイメージはその目標の運動状況、レ
ーダデータの取得状況により大きく影響を受け、その画
質または目標の見え方は一定しない。このため、レーダ
イメージ上の不要信号の除去は単一の閾値判定では困難
である。
に説明する。レーダイメージはその目標の運動状況、レ
ーダデータの取得状況により大きく影響を受け、その画
質または目標の見え方は一定しない。このため、レーダ
イメージ上の不要信号の除去は単一の閾値判定では困難
である。
【００６０】そこで、イメージ閾値判定装置１４では、
一つのレーダイメージ処理に対して閾値記憶装置１３か
らの複数の閾値を用いて、閾値以下の画素を処理対象外
とし、後半のイメージ処理において最も望ましいと思わ
れる閾値を検索していくことでこれを行う。
一つのレーダイメージ処理に対して閾値記憶装置１３か
らの複数の閾値を用いて、閾値以下の画素を処理対象外
とし、後半のイメージ処理において最も望ましいと思わ
れる閾値を検索していくことでこれを行う。
【００６１】一方、レーダイメージ射影像生成装置１５
では、目標の構造物が観測された場合、それは側面図と
類似した形状を持つことから、入力されたレーダイメー
ジを指定された直線を横軸とした側面図として捉え、そ
の射影像を生成する。
では、目標の構造物が観測された場合、それは側面図と
類似した形状を持つことから、入力されたレーダイメー
ジを指定された直線を横軸とした側面図として捉え、そ
の射影像を生成する。
【００６２】これに合わせて、形状モデル射影像生成装
置２７では、形状モデル記憶装置２６から読み出される
３次元形状モデルからその側面図を作成するか、または
事前に作成した側面図を読み出し出力する。
置２７では、形状モデル記憶装置２６から読み出される
３次元形状モデルからその側面図を作成するか、または
事前に作成した側面図を読み出し出力する。
【００６３】レーダイメージ上の目標は３次元物体のあ
る平面への投射像であるため、イメージ上の目標の大き
さは３次元物体の大きさを上限とする数値である。この
ため、レーダイメージから作成された射影像の横軸と、
形状モデルから作成された横軸を直接比較することはで
きない。
る平面への投射像であるため、イメージ上の目標の大き
さは３次元物体の大きさを上限とする数値である。この
ため、レーダイメージから作成された射影像の横軸と、
形状モデルから作成された横軸を直接比較することはで
きない。
【００６４】そこで、射影像スケール変換装置１７によ
り、一つのレーダイメージ射影像に対してスケール記憶
装置１６からの複数のスケール係数を用い、レーダイメ
ージ射影像の横軸方向の大きさを変換して相関係数算出
装置１８に出力する。この時の形状モデル射影像に対す
るスケール係数は１である。
り、一つのレーダイメージ射影像に対してスケール記憶
装置１６からの複数のスケール係数を用い、レーダイメ
ージ射影像の横軸方向の大きさを変換して相関係数算出
装置１８に出力する。この時の形状モデル射影像に対す
るスケール係数は１である。
【００６５】この相関係数算出処理１８において、与え
られた形状モデルの形状に依存した相関行列または評価
行列の値にはばらつきがある。そこで、このばらつきを
抑え、レーダイメージ対形状モデルの比較を行うため
に、相関行列正規化装置２１によって相関行列の正規化
を行う。この時の正規化係数の一つを最小差分算出装置
１９で算出する。
られた形状モデルの形状に依存した相関行列または評価
行列の値にはばらつきがある。そこで、このばらつきを
抑え、レーダイメージ対形状モデルの比較を行うため
に、相関行列正規化装置２１によって相関行列の正規化
を行う。この時の正規化係数の一つを最小差分算出装置
１９で算出する。
【００６６】最小差分算出装置１９では、相関係数算出
装置１８の出力で最大の相関値を示すずれを用いて、レ
ーダイメージ射影像と形状モデル射影像のずれ補正を行
い、その差分の絶対値を出力する。これは、実際には形
状的にレーダイメージ射影像と形状モデル射影像が一致
しないにも関わらず、見かけ上は相関値が大きくなるも
のを判定するために使用される。
装置１８の出力で最大の相関値を示すずれを用いて、レ
ーダイメージ射影像と形状モデル射影像のずれ補正を行
い、その差分の絶対値を出力する。これは、実際には形
状的にレーダイメージ射影像と形状モデル射影像が一致
しないにも関わらず、見かけ上は相関値が大きくなるも
のを判定するために使用される。
【００６７】また前述の横軸のスケールと同じく、両射
影像における縦軸方向もまた直接比較はできないため、
図６に示す係数（ｇ1 ，ｇ2 ）を例えばｇ2 ＝1 として
ｇ1を変化させ、差分が極小となる係数を検索し、その
時の極小差分を出力する。
影像における縦軸方向もまた直接比較はできないため、
図６に示す係数（ｇ1 ，ｇ2 ）を例えばｇ2 ＝1 として
ｇ1を変化させ、差分が極小となる係数を検索し、その
時の極小差分を出力する。
【００６８】最大値検出装置２２では、最大の相関値を
検出し、一つのレーダイメージ、一つの閾値、一つの形
状モデルに対する評価値として出力する。この時、同時
に形状モデルの絞り込みを行うために、最大値を示すス
ケール係数を形状モデル検索装置２５と形状モデル記憶
装置２６に出力する。
検出し、一つのレーダイメージ、一つの閾値、一つの形
状モデルに対する評価値として出力する。この時、同時
に形状モデルの絞り込みを行うために、最大値を示すス
ケール係数を形状モデル検索装置２５と形状モデル記憶
装置２６に出力する。
【００６９】モデル類似度評価装置２４は、評価行列
（形状モデル，閾値）の形で閾値毎の値を持つ評価行列
生成装置２３の出力結果から閾値依存部分を除去し、形
状モデル間の比較を行いやすくした情報をオペレータに
提供することを目的とする。
（形状モデル，閾値）の形で閾値毎の値を持つ評価行列
生成装置２３の出力結果から閾値依存部分を除去し、形
状モデル間の比較を行いやすくした情報をオペレータに
提供することを目的とする。
【００７０】形状モデル検索装置２５では、さらに最大
値検出装置２２の出力であるスケール係数を用いて目標
の大きさを推定し、多数の形状モデルの中からレーダイ
メージ上の目標に対応すると思われるものを選別し、表
示を行う。
値検出装置２２の出力であるスケール係数を用いて目標
の大きさを推定し、多数の形状モデルの中からレーダイ
メージ上の目標に対応すると思われるものを選別し、表
示を行う。
【００７１】上記形状モデル検索装置２５による表示例
を図９に示す。図９（ａ）は形状モデル毎の評価値を棒
グラフで表示した例、図９（ｂ）は入力であるレーダイ
メージの表示例、図９（ｃ）は評価値に従って形状モデ
ルを並べた表示例を示している。この３つは同時に表示
されてもよいし、各々別のタイミングで表示されてもよ
い。したがって、上記構成によるレーダイメージ処理装
置は、航空機・船舶といった小型の目標の類識別を容易
にかつ迅速に行うことができる。
を図９に示す。図９（ａ）は形状モデル毎の評価値を棒
グラフで表示した例、図９（ｂ）は入力であるレーダイ
メージの表示例、図９（ｃ）は評価値に従って形状モデ
ルを並べた表示例を示している。この３つは同時に表示
されてもよいし、各々別のタイミングで表示されてもよ
い。したがって、上記構成によるレーダイメージ処理装
置は、航空機・船舶といった小型の目標の類識別を容易
にかつ迅速に行うことができる。
【００７２】
【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、航空
機・船舶といった目標の類識別を容易にかつ迅速に行う
ことのできるレーダイメージ処理装置を提供することが
できる。
機・船舶といった目標の類識別を容易にかつ迅速に行う
ことのできるレーダイメージ処理装置を提供することが
できる。
【図１】 本発明に係るレーダイメージ処理装置の一実
施形態の全体構成を示すブロック図。
施形態の全体構成を示すブロック図。
【図２】 同実施形態のイメージ歪み修正装置におい
て、レーダイメージの歪みが除去される様子を概念的に
示す図。
て、レーダイメージの歪みが除去される様子を概念的に
示す図。
【図３】 同実施形態のイメージ閾値判定装置におい
て、閾値記憶装置から与えられる閾値を用いて画素値の
低い成分が除去される様子を概念的に示した図。
て、閾値記憶装置から与えられる閾値を用いて画素値の
低い成分が除去される様子を概念的に示した図。
【図４】 同実施形態のレーダイメージ射影像生成装置
において、レーダイメージから射影像が生成される様子
を概念的に示すもので、（ａ）は入力イメージを表す
図、（ｂ）は回転修正を加えられた状態を示す図、
（ｃ）は出力となる射影像を表す図。
において、レーダイメージから射影像が生成される様子
を概念的に示すもので、（ａ）は入力イメージを表す
図、（ｂ）は回転修正を加えられた状態を示す図、
（ｃ）は出力となる射影像を表す図。
【図５】 同実施形態の射影像スケール変換装置におい
て、レーダイメージから生成された射影像と、３次元形
状モデルから生成された射影像のそれぞれが、スケール
記憶装置からの出力されるスケール値に従って変換され
る様子を示す図。
て、レーダイメージから生成された射影像と、３次元形
状モデルから生成された射影像のそれぞれが、スケール
記憶装置からの出力されるスケール値に従って変換され
る様子を示す図。
【図６】 同実施形態の最小差分算出装置において、レ
ーダイメージから生成された射影像と、３次元形状モデ
ルから生成された射影像のそれぞれが、高さ方向にそれ
ぞれ係数を掛けた後、減算される様子を模式的に示す
図。
ーダイメージから生成された射影像と、３次元形状モデ
ルから生成された射影像のそれぞれが、高さ方向にそれ
ぞれ係数を掛けた後、減算される様子を模式的に示す
図。
【図７】 同実施形態のモデル類似度評価装置の出力の
表示の一例を示すもので、（ａ）はここでの入力である
評価行列の内容を、処理中で閾値記憶装置に従って変化
させた閾値の各々についての結果を図示した状態を示す
図、（ｂ）はモデル類似度評価装置において処理された
結果を示す図。
表示の一例を示すもので、（ａ）はここでの入力である
評価行列の内容を、処理中で閾値記憶装置に従って変化
させた閾値の各々についての結果を図示した状態を示す
図、（ｂ）はモデル類似度評価装置において処理された
結果を示す図。
【図８】 本実施形態の全体的な処理の概念と、その全
体処理と形状モデル検索装置における類別判定結果の選
別における条件との関係を示すもので、（ａ）は入力レ
ーダイメージを示す図、（ｂ），（ｃ）はイメージ歪み
修正装置で歪み修正された後のイメージとレーダイメー
ジ射影像生成装置で生成されるレーダイメージ射影像と
の関係を示す図、（ｄ）は形状モデル射影像生成装置で
生成された射影像を示す図。
体処理と形状モデル検索装置における類別判定結果の選
別における条件との関係を示すもので、（ａ）は入力レ
ーダイメージを示す図、（ｂ），（ｃ）はイメージ歪み
修正装置で歪み修正された後のイメージとレーダイメー
ジ射影像生成装置で生成されるレーダイメージ射影像と
の関係を示す図、（ｄ）は形状モデル射影像生成装置で
生成された射影像を示す図。
【図９】 同実施形態の形状モデル検索装置の表示例を
示すもので、（ａ）は形状モデル毎の評価値を棒グラフ
で表示する例を示す図、（ｂ）は入力であるレーダイメ
ージの表示例を示す図、（ｃ）は評価値に従って並べら
れた形状モデルとが表示されている様子を示す図。
示すもので、（ａ）は形状モデル毎の評価値を棒グラフ
で表示する例を示す図、（ｂ）は入力であるレーダイメ
ージの表示例を示す図、（ｃ）は評価値に従って並べら
れた形状モデルとが表示されている様子を示す図。
１１…レーダイメージ生成装置 １２…イメージ歪み修正装置 １３…閾値記憶装置 １４…イメージ閾値判定装置 １５…レーダイメージ射影像生成装置 １６…スケール記憶装置 １７…射影像スケール変換装置 １８…相関係数算出装置 １９…最小差分算出装置 ２０…相関行列生成装置 ２１…相関行列正規化装置 ２２…最大値検出装置 ２３…評価行列生成装置 ２４…モデル類似度評価装置 ２５…形状モデル検索装置 ２６…形状モデル記憶装置 ２７…形状モデル射影像生成装置
Claims (14)
- 【請求項１】 レーダエコーから生成される目標物体の
レーダイメージから射影像を生成するレーダイメージ射
影像生成手段と、 事前に選別された目標物体の３次元形状モデルの情報を
データベースとして格納する３次元形状モデル記憶手段
と、 この記憶手段から任意の３次元形状モデルを選択し、選
択した３次元形状モデルの射影像を生成する３次元形状
モデル射影像生成手段と、 前記レーダイメージの射影像と前記３次元形状モデルの
射影像を入力して両者の相関値を算出する相関値算出手
段と、 この手段で算出した相関値からレーダイメージ上の目標
と３次元形状モデルの目標との合致度合いを評価値とし
て求める評価値算出手段とを具備し、 順次選択される３次元形状モデルに対して前記評価値か
ら推定順位を割り当てて目標推定のための情報として提
供することを特徴とするレーダイメージ処理装置。 - 【請求項２】 前記レーダイメージ射影像生成手段は、
レーダイメージから算出される（ｘ，ｙ）データ点列と
して、レーダイメージ上に定義される任意の直線をｘ軸
とし、それと直交する方向をｙ軸として、射影像をＩｍ
ａｇｅ（ｘ，ｙ）として表したとき、 【数１】 で表される値の組を算出する機能を有し、 前記３次元形状モデル射影像生成手段は、前記３次元形
状モデルから算出される（ｘ，ｙ）データ点列として、
指定される平面上への投射像上に定義される任意の直線
をｘ軸とし、それと直交する方向をｙ軸として、射影像
をＩｍａｇｅ（ｘ，ｙ）として表したとき、 【数２】 で表される値の組を算出する機能を有することを特徴と
する請求項１記載のレーダイメージ処理装置。 - 【請求項３】 さらに、前記レーダイメージから任意の
閾値に満たない画素成分を除去して前記レーダイメージ
射影像生成手段に入力するイメージ閾値判定手段を備え
ることを特徴とする請求項１記載のレーダイメージ処理
装置。 - 【請求項４】 前記相関値算出手段は、任意のスケール
係数ｆを用いて、前記レーダイメージ及び２次元形状モ
デルからそれぞれ変換された（ｘ，ｙ）データ点列を
（ｆ・ｘ，ｙ）なる線形変換を行い、相関値を「相関値
（ずれ、スケール係数）」の相関行列として算出する機
能を有することを特徴とする請求項２記載のレーダイメ
ージ処理装置。 - 【請求項５】 前記相関値算出手段は、さらに相関値か
ら推定される両者のずれを補正した後、各々のスケール
係数ｆに対して、レーダイメージから得られるデータ点
列（ｘ，ｙ）と３次元形状モデルから得られるデータ点
列の（ｘ，ｙ′）の差分を、 Σ｜ｙ−ｋ・ｙ′｜ｘ を用いて、この値が最も小さくなる差分係数ｋを与えて
算出し、これの逆数を前記相関行列の列ベクトルに重み
として乗算する機能を有することを特徴とする請求項４
記載のレーダイメージ処理装置。 - 【請求項６】 前記相関値算出手段は、さらに前記相関
行列（ずれ、スケール係数）中の最大値を含む列の平均
値と相関行列全体の分散を用いて、相関行列の各要素で
ある相関値を （相関値−平均値）／分散 で正規化して前記評価値算出手段へ出力する相関値正規
化手段を備えることを特徴とする請求項４記載のレーダ
イメージ処理装置。 - 【請求項７】 前記相関値算出手段は、さらに前記相関
行列（ずれ、スケール係数）中の最大値を含む列のずれ
の平均とずれの分散を用いて、相関行列の各要素である
相関値を （相関値−平均値）／分散 で正規化して前記評価値算出手段へ出力する相関値正規
化手段を備えることを特徴とする請求項４記載のレーダ
イメージ処理装置。 - 【請求項８】 前記相関値算出手段は、さらに前記相関
行列を、相関行列（ずれ、スケール係数）の全体の平均
振幅値と相関行列全体の位置平均（ずれ、スケール係
数）回りの分散を用いて、相関行列の各要素である相関
値を （相関値−平均値）／分散 で正規化して前記評価値算出手段へ出力する相関値正規
化手段を備えることを特徴とする請求項４記載のレーダ
イメージ処理装置。 - 【請求項９】 前記評価値算出手段は、前記相関値算出
手段で得られた相関行列中で最大となるものを合致度合
いの評価値として出力し，且つその最大値を示すスケー
ル係数を出力する機能を有することを特徴とする請求項
４記載のレーダイメージ処理装置。 - 【請求項１０】 前記評価値算出手段は、前記イメージ
閾値判定手段の閾値を複数の設定値に渡って変化させ、
各々の閾値に対する評価値を算出して（閾値，評価値）
のデータ列を生成する機能を有することを特徴とする請
求項３記載のレーダイメージ処理装置。 - 【請求項１１】 さらに、前記各手段の処理を一枚のレ
ーダイメージにつき複数の３次元形状モデルに対して行
い、「合致度合いの評価値（モデル，評価値）」の評価
行列を算出する機能を有することを特徴とする請求項１
記載のレーダイメージ処理装置。 - 【請求項１２】 さらに、前記評価行列の各閾値に対す
る和を３次元形状モデル毎に算出し、（モデル，評価
値）のデータ列を作成し、表示する機能を有することを
特徴とする請求項１１記載のレーダイメージ処理装置。 - 【請求項１３】 さらに、前記評価行列の各閾値に対す
る列ベクトルをその最大値が１になるように正規化し、
各閾値に対する和を３次元形状モデル毎に算出し、（モ
デル，評価値）のデータ列を作成し、表示する機能を有
することを特徴とする請求項１１記載のレーダイメージ
処理装置。 - 【請求項１４】 さらに、前記評価値算出手段から出力
されるスケール係数の推定結果を用いて複数の３次元形
状モデルの内からレーダイメージ上の目標に対応するモ
デルを選別する機能を有することを特徴とする請求項９
記載のレーダイメージ処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29837195A JP3499663B2 (ja) | 1995-11-16 | 1995-11-16 | レーダイメージ処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29837195A JP3499663B2 (ja) | 1995-11-16 | 1995-11-16 | レーダイメージ処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09138277A true JPH09138277A (ja) | 1997-05-27 |
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ID=17858830
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|---|---|---|---|
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3499663B2 (ja) |
Cited By (7)
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1995
- 1995-11-16 JP JP29837195A patent/JP3499663B2/ja not_active Expired - Fee Related
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