WO2023073936A1 - 信号処理システムおよび信号処理方法 - Google Patents

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WO2023073936A1
WO2023073936A1 PCT/JP2021/040046 JP2021040046W WO2023073936A1 WO 2023073936 A1 WO2023073936 A1 WO 2023073936A1 JP 2021040046 W JP2021040046 W JP 2021040046W WO 2023073936 A1 WO2023073936 A1 WO 2023073936A1
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sar
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simulated
signal processing
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裕貴 山口
大地 田中
真人 戸田
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日本電気株式会社
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    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
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    • G—PHYSICS
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    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
    • G01S13/9027—Pattern recognition for feature extraction

Definitions

  • the present invention relates to a signal processing system, a signal processing method and a signal processing program.
  • Patent Documents 1 to 4 describe change detection technology using SAR images.
  • US Pat. No. 5,900,003 describes a computer-implemented method for determining coherence between composite images having phase and amplitude components.
  • Patent Document 2 describes a method of processing SAR image data including multiple frames for each of multiple image shapes.
  • Patent Document 3 also describes a method and apparatus for detecting at least one target in an image in which the image includes a set of pixels having a size assigned to each pixel.
  • Patent Document 4 describes a disaster countermeasures support method for accurately, quickly and systematically planning countermeasures, activities, etc. during emergency response after a disaster and restoration/reconstruction.
  • a synthetic aperture radar mounted on an artificial satellite photographs the ground surface of a photographing target during normal times before a disaster occurs, and acquires radar image data.
  • the disaster countermeasure support method described in Patent Document 4 captures images of the ground surface to be captured within days shorter than the number of days of return orbit after the occurrence of a disaster, and compares them with radar image data during normal operation to quickly Try to understand the damage situation.
  • Patent Documents 1 to 4 A technology that detects changes from the steady state by using the complex correlation coefficient between a complex image that indicates the steady state according to the shooting conditions of the SAR image to be analyzed and the SAR image that is to be analyzed. , are not described in Patent Documents 1 to 4.
  • the disaster countermeasure support method described in Patent Document 4 uses only the reflection intensity of the reflected wave. That is, the techniques described in Patent Documents 1 to 4 cannot correctly detect changes from the steady state.
  • one object of the present invention is to provide a signal processing system, a signal processing method, and a signal processing program that can correctly detect changes from a steady state.
  • the signal processing system is a three-dimensional data having reflection intensity information and phase information at a three-dimensional position in a steady state reconstructed using observed SAR images taken by SAR. It is characterized by including generating means for generating a simulated SAR image, which is a complex image showing a steady state suitable for the imaging conditions of the SAR image to be analyzed, using the information and the imaging conditions of the SAR image to be analyzed. and
  • the SAR area is a three-dimensional data having reflection intensity information and phase information at a three-dimensional position in a steady state reconstructed using the captured SAR image.
  • a computer generates a simulated SAR image, which is a complex image representing a steady state suitable for the shooting conditions of the SAR image to be analyzed, using the information and the shooting conditions of the SAR image to be analyzed. do.
  • the signal processing program according to the present invention is stored in a computer with data having reflection intensity information and phase information at three-dimensional positions in a steady state reconstructed using observed SAR images captured by SAR.
  • the generation process is executed to generate a simulated SAR image, which is a complex image showing a steady state suitable for the imaging conditions of the SAR image to be analyzed. It is characterized by
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing the relationship between the coherence value and the reflection intensity/phase correlation between SAR images
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a SAR satellite photographing a building
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a layover phenomenon that occurs in SAR images
  • 1 is a block diagram showing a configuration example of a signal processing system according to a first embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a method of estimating a complex reflection intensity distribution in a pixel corresponding to an azimuth-range position (x ⁇ ) in SAR tomography by the three-dimensional information reconstruction unit 110;
  • FIG. 4 is a flow chart showing the operation of signal processing by the signal processing system 100 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing operations of three-dimensional information reconstruction processing by the three-dimensional information reconstruction unit 110 of the first embodiment; 4 is a flowchart showing the operation of simulated SAR image generation processing by the simulated SAR image generator 120 of the first embodiment; It is a block diagram which shows the structural example of the signal processing system of the 2nd Embodiment of this invention.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a specific example of first change detection processing by a first change detection unit 130; 9 is a flowchart showing signal processing operations performed by the signal processing system 101 of the second embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the operation of first change detection processing by the first change detection unit 130 of the second embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of a signal processing system according to a third embodiment of the present invention
  • FIG. 10 is a flowchart showing signal processing operations performed by the signal processing system 102 of the third embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart showing the operation of second change detection processing by a second change detection unit 140 of the third embodiment
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing a hardware configuration example of a signal processing system according to the present invention
  • FIG. 1 is a block diagram showing an overview of a signal processing system according to the present invention;
  • the technology described above is realized by selecting or generating image data indicating a steady state from image data accumulated in the past and detecting changes in the image to be analyzed.
  • a SAR (Synthetic Aperture Radar) image is a complex image that has reflection intensity information and phase information of the irradiated microwave for each pixel.
  • Coherent change detection technology is one of the change detection technologies for complex images.
  • Coherent change detection technology is a technology that can detect minute changes from the steady state based on the level of the complex correlation coefficient (coherence), which indicates the degree of similarity between images.
  • Coherence which is a complex correlation coefficient between SAR images, is an index that indicates "correlation of intensity and phase in a local region" between SAR images.
  • Fig. 1 is an explanatory diagram showing the relationship between the coherence value and the correlation of reflection intensity and phase between SAR images. As shown in FIG. 1, when the coherence value is high, both the similarity of reflection intensity and the similarity of phase between SAR images are high. That is, there is little change between SAR images.
  • the coherence value is an index that is more sensitive to changes in the phase than to changes in the reflection intensity of the reflected wave. As shown in FIG. 1, the coherence value is lower when the phase similarity is lower than the reflection intensity similarity. Coherent change detection technology can also catch reflector swapping.
  • the problem to be solved by the present invention is to generate a complex image showing a steady state suitable for SAR image analysis.
  • SAR images observed by SAR satellites orbiting the earth have different shooting conditions (for example, the position of the satellite at the time of observation) for each observation. Therefore, even when observing the same steady state, the SAR images obtained for each observation are different. In particular, in areas with buildings with height differences, such as urban areas, the phase information changes greatly for each observation. Therefore, if a complex image showing a steady state according to each imaging condition cannot be generated, changes in the image due to differences in the imaging conditions will be interpreted as changes that occur within the area to be analyzed, which can lead to false detections. .
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a SAR satellite photographing a building.
  • SAR satellites are artificial satellites equipped with SAR.
  • Observations 1 and 2 shown in FIG. 2 have different shooting conditions. Observation 1 and observation 2 differ in the amount of phase change that depends on the height of the building. Therefore, even in the same steady state, the observed SAR images have different phases.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the layover phenomenon that occurs in SAR images.
  • a two-dimensional image (SAR image) of overlapping buildings and houses is captured, as shown in Figure 3.
  • a region where the building and the house overlap in the two-dimensional image shown in FIG. 3 is a layover region where signals received from a plurality of reflectors overlap.
  • a layover area is an area in which it is difficult to extract information on individual buildings because information on multiple buildings overlaps.
  • the phase of the SAR image obtained for each observation also depends on the reflection intensity of the overlapping buildings. Since the degree of overlapping of buildings differs under different imaging conditions, the observed SAR images have different phases even in the same steady state.
  • phase information other than coherence values there is a method of extracting phase information from SAR images as real values and using the obtained real values to obtain correlation.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of the signal processing system according to the first embodiment of the present invention.
  • the signal processing system 100 of this embodiment generates a simulated SAR image from a group of accumulated observed SAR images.
  • the simulated SAR image of this embodiment uses the reconstructed three-dimensional information of the analysis target area (data having reflection intensity information and phase information at each three-dimensional position in the steady state) as the analysis target.
  • a two-dimensional image simulating the reflection intensity and phase information expected to be observed under the same imaging conditions as the SAR image to be analyzed. means complex image.
  • the SAR image to be analyzed is the image obtained by capturing by the SAR satellite, and is the SAR image to which change detection is applied. That is, the simulated SAR image is a complex image showing a steady state suitable for the shooting conditions of the SAR image to be analyzed.
  • the signal processing system 100 includes a three-dimensional information reconstruction unit 110 and a simulated SAR image generation unit 120. Also, as shown in FIG. 4, the signal processing system 100 is communicably connected to the SAR image storage unit 200 .
  • the signal processing system 100 may include only the simulated SAR image generation unit 120.
  • the SAR image storage unit 200 has a function of storing one or more observed SAR images. Note that the SAR image storage unit 200 may be included in the signal processing system 100 .
  • the observed SAR image group accumulated in the SAR image storage unit 200 is input to the three-dimensional information reconstruction unit 110 .
  • the input observation SAR image contains the position of the SAR satellite at the time of observation, the coordinates of the area to be analyzed, the information of the shooting conditions that indicate the resolution, etc., and the reflection intensity information and phase information of the irradiated microwave are pixelated. is a complex image with each Note that the three-dimensional information reconstruction unit 110 includes not only the observed SAR images in which the steady state is observed, but also the observed SAR images in which there is a change from the steady state in the area to be analyzed. good too.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 has a function of reconstructing and outputting three-dimensional information of an area to be analyzed (data having reflection intensity information and phase information at each three-dimensional position in a steady state). have.
  • the three-dimensional information output by the three-dimensional information reconstruction unit 110 may be a three-dimensional complex reflection intensity distribution having reflection intensity and phase information, or may be a three-dimensional complex reflection intensity distribution having reflection intensity and phase information. It may be three-dimensional point cloud data, which is a set of points having points.
  • the three-dimensional information to be output may have information such as temperature and displacement in addition to the information on the reflection intensity and phase.
  • SAR tomography is a method for reconstructing 3D information in the 3D information reconstruction unit 110 .
  • SAR tomography is a method of estimating the complex reflection intensity distribution in the elevation direction for each pixel using multiple observed SAR images.
  • the elevation direction represents the direction perpendicular to the azimuth-range plane (the plane formed by the traveling direction and line-of-sight direction of the SAR satellite).
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a method of estimating the complex reflection intensity distribution at a pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ) in SAR tomography by the three-dimensional information reconstruction unit 110.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a method of estimating the complex reflection intensity distribution at a pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ) in SAR tomography by the three-dimensional information reconstruction unit 110.
  • the direction perpendicular to direction s in FIG. 5 represents the azimuth-range plane.
  • the azimuth-range position (x ⁇ ) is the intersection of the axis indicating the elevation direction and the axis indicating the line-of-sight direction of the satellite in FIG.
  • the 3D information reconstruction unit 110 estimates, for each pixel, a complex reflection intensity distribution that indicates the height, reflection intensity, and phase of buildings that constantly exist over the observation period. do.
  • a three-dimensional complex reflection intensity distribution is generated by combining the complex reflection intensity obtained for each pixel for all pixels in the area to be analyzed. be done.
  • observation SAR image group is input to the 3D information reconstruction unit 110 in order to reconstruct a 3D steady state using SAR tomography or the like, multiple images taken from slightly different orbits are required. This is because observation SAR images of
  • N represents the total number of observations and is an integer greater than one.
  • the first to N-th observations shown in FIG. 5 correspond to the synthetic aperture in the elevation direction.
  • the relational expression between the received signal (complex signal) recorded at the pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ) and the complex reflection intensity distribution at that pixel in the nth observation (where 1 ⁇ n ⁇ N) is , is given by the following equation (1).
  • g obs (x ⁇ ,n) in equation (1) represents the received signal (complex signal) recorded in the pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ).
  • r ⁇ (x ⁇ , n) in equation (1) represents the steering vector at the pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ).
  • ⁇ ⁇ (x ⁇ ,n) in equation (1) represents the complex reflection intensity distribution at the pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ).
  • a steering vector is obtained from the imaging conditions.
  • the steering vector r ⁇ (x ⁇ ,n) is represented by the following equation (2).
  • k n in equation (2) represents a phase-altitude conversion coefficient (a coefficient for converting between phase and altitude).
  • the steering vector may be expressed by a formula other than formula (2). For example, a steering vector that considers the effects of air temperature and displacement may be used.
  • j in equation (2) represents an imaginary unit.
  • ⁇ in the formula (2) represents the circular constant.
  • a relational expression such as Equation (1) is determined for each of the 1st to Nth observations.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 solves an optimization problem using a plurality of observation data (received signals) and a steering vector, so that a pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ) constantly exists Obtain the complex reflection intensity distribution ⁇ bg ⁇ (x ⁇ ) of the building.
  • the three-dimensional information reconstructing unit 110 determines the complex reflection intensity distribution so that N times of observation data in which an area including a building or the like is photographed and N times of steering vectors match each other, thereby reconstructing the structure. , we obtain the complex reflection intensity distribution ⁇ bg ⁇ (x ⁇ ).
  • the lower part of FIG. 5 shows the complex reflection intensity distribution ⁇ bg ⁇ (x ⁇ ) of the constantly existing building at the pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ) obtained by the three-dimensional information reconstruction unit 110 .
  • is shown.
  • corresponds to the reflection intensity on the vertical axis shown in FIG.
  • the horizontal axis shown in FIG. 5 indicates the elevation position.
  • the complex reflection intensity distribution ⁇ bg ⁇ (x ⁇ ) of the constantly existing building at the pixel corresponding to the azimuth-range position (x ⁇ ) shown in FIG . house) and s l3 (building) show high values. That is, the received signal at the position x ⁇ is a signal in which the complex reflection intensities at the elevation positions sl1 , sl2 , and sl3 are superimposed. Expressed more precisely, the received signal at position x ⁇ corresponds to the result of the Fourier transform of the complex reflection intensity distribution in the elevation direction.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 analyzes the complex reflection intensity distribution for each pixel obtained by solving the optimization problem. A three-dimensional complex reflection intensity distribution combined for all pixels is output as three-dimensional information.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 is not limited to the three-dimensional complex reflection intensity distribution as described above. It may be output as dimensional information.
  • the simulated SAR image generation unit 120 receives the three-dimensional information reconstructed by the three-dimensional information reconstruction unit 110 (data having reflection intensity information and phase information at each three-dimensional position in a steady state). be.
  • the three-dimensional information input to the simulated SAR image generation unit 120 may include information such as temperature and displacement in addition to information on reflection intensity and phase.
  • the simulated SAR image generation unit 120 also receives the imaging conditions for one or more SAR images to be analyzed.
  • the one or more SAR images to be analyzed may be one or more observed SAR images selected from the group of observed SAR images accumulated in the SAR image storage unit 200, or one newly acquired SAR image. It may be one or more observed SAR images.
  • the plurality of SAR images to be analyzed may be a plurality of observed SAR images in which accumulated observed SAR images and acquired observed SAR images are mixed.
  • the shooting conditions of the SAR image to be analyzed input to the simulated SAR image generation unit 120 are not limited to the shooting conditions of the observed SAR image used to reconstruct the three-dimensional information in the three-dimensional information reconstruction unit 110. , may be the imaging conditions in one or more newly acquired observation SAR images.
  • the imaging conditions input to the simulated SAR image generation unit 120 are the position of the SAR satellite at the time of observation, the coordinates of the area to be analyzed, the resolution, and so on.
  • the imaging conditions to be input may be the imaging conditions of the observed SAR images accumulated in the SAR image storage unit 200, or may be the imaging conditions of the newly acquired observed SAR images.
  • the simulated SAR image generation unit 120 generates reconstructed three-dimensional information (data having reflection intensity information and phase information at each three-dimensional position in a steady state) and SAR images (groups) to be analyzed. It has a function of performing pseudo-observation using shooting conditions. Specifically, the simulated SAR image generation unit 120 generates a simulated SAR image, which is a complex image representing a steady state suitable for the imaging conditions of the SAR image (group) to be analyzed.
  • the simulated SAR image generation unit 120 performs simulated observation for each imaging condition of the SAR image (group) to be analyzed. After performing one or more simulated observations, the simulated SAR image generator 120 outputs simulated SAR images (groups) corresponding to each of the obtained one or more imaging conditions.
  • the signal processing system 100 of the present embodiment uses data having reflection intensity and phase information at each three-dimensional position in a steady state, that is, three-dimensional information, the imaging conditions of the SAR image (group) to be analyzed A simulated SAR image can be generated, which is a complex image showing the steady state adjusted to .
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 of the signal processing system 100 calculates three-dimensional information using an observed SAR image in which a region is captured by SAR.
  • the simulated SAR image generation unit 120 of the signal processing system 100 generates reflection intensity information and phase information at a three-dimensional position in a steady state reconstructed using an observed SAR image captured by SAR. Using the three-dimensional information, which is the data having the .
  • FIG. 6 is a flow chart showing operation of signal processing by the signal processing system 100 of the first embodiment.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 of the signal processing system 100 executes three-dimensional information reconstruction processing (step S110).
  • the 3D information reconstruction process is a process of reconstructing the 3D information of the area to be analyzed based on the accumulated observation SAR image group.
  • the simulated SAR image generation unit 120 of the signal processing system 100 executes simulated SAR image generation processing (step S120).
  • the simulated SAR image generation process is based on the imaging conditions of the SAR images (groups) to be analyzed and the reconstructed 3D information, and is observed under the same imaging conditions as the SAR images (groups) to be analyzed. This process generates simulated SAR image(s), which is an image(s) in which a simulated received signal is recorded.
  • the signal processing system 100 After executing the simulated SAR image generation processing, the signal processing system 100 terminates the signal processing.
  • FIG. 7 is a flow chart showing the operation of the three-dimensional information reconstruction processing by the three-dimensional information reconstruction unit 110 of the first embodiment.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 derives a steering vector r ⁇ (x ⁇ , n) from each imaging condition of the accumulated observation SAR image group (step S111).
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 selects one pixel for which the complex reflection intensity distribution has not yet been calculated, among the pixels of the accumulated observed SAR image group. That is, the pixel loop is entered (step S112).
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 uses the received signal at the selected pixel of the accumulated observed SAR image group and the steering vector for each observed SAR image group to reconstruct the complex reflection intensity distribution ⁇ bg ⁇ (x ⁇ ).
  • a complex reflection intensity distribution ⁇ bg ⁇ (x ⁇ ) is calculated for the selected pixel corresponding to the position x ⁇ .
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 repeats the process of step S113 while there are pixels for which the complex reflection intensity distribution has not been calculated among the pixels of the accumulated observation SAR image group.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 exits the pixel loop (step S114).
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 exits the pixel loop, the three-dimensional information of the target area is reconstructed.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 After passing through the pixel loop, the three-dimensional information reconstruction unit 110 transforms the calculated three-dimensional complex reflection intensity distribution into data having information on the reflection intensity and phase at each three-dimensional position in the steady state, that is, three-dimensional Output as information.
  • the three-dimensional information to be output may be the three-dimensional complex reflection intensity distribution as described above, or may be three-dimensional point cloud data, which is a set of points having reflection intensity and phase information (step S115).
  • the 3D information reconstruction unit 110 ends the 3D information reconstruction processing.
  • FIG. 8 is a flow chart showing the operation of simulated SAR image generation processing by the simulated SAR image generator 120 of the first embodiment.
  • the simulated SAR image generator 120 derives a steering vector r ⁇ (x ⁇ , n) from each imaging condition of all input SAR images (groups) to be analyzed (step S121).
  • the simulated SAR image generation unit 120 selects one imaging condition for which a simulated SAR image has not yet been generated from among the input imaging conditions of the SAR image (group) to be analyzed. In other words, the imaging condition loop is entered (step S122).
  • the simulated SAR image generation unit 120 selects one pixel for which the simulated complex signal has not yet been calculated, among the pixels of the observed SAR image (group) corresponding to the selected imaging conditions. That is, the pixel loop is entered (step S123).
  • the simulated SAR image generation unit 120 generates the selected pixels A simulated complex signal g sim (x ⁇ ,n) at the position x ⁇ corresponding to is calculated (step S124).
  • the simulated SAR image generator 120 calculates a simulated complex signal according to, for example, the following equation (3).
  • the simulated SAR image generator 120 may calculate the simulated complex signal according to a formula other than formula (3).
  • the simulated complex signal g sim (x ⁇ ,n) at the position x ⁇ which is expected to be captured under the shooting conditions of the n-th SAR image, is calculated.
  • the simulated SAR image generation unit 120 repeats the process of step S124 while there are pixels for which simulated complex signals have not been calculated among the pixels of the observed SAR image corresponding to the selected imaging conditions.
  • the simulated SAR image generator 120 exits the pixel loop (step S125).
  • the simulated SAR image generation unit 120 repeats the processing of steps S123 to S125 while there is an imaging condition in which no simulated SAR image is generated among the imaging conditions of the input SAR image (group) to be analyzed. .
  • the simulated SAR image generator 120 exits the imaging condition loop (step S126).
  • step S124 is executed for all positions under all imaging conditions of the input SAR image (group) to be analyzed, and the target area is of simulated SAR images are generated.
  • the simulated SAR image generation unit 120 After exiting the imaging condition loop, the simulated SAR image generation unit 120 outputs a simulated SAR image, which is a complex image representing a steady state suitable for the imaging conditions of the input SAR image to be analyzed.
  • the simulated SAR image generation unit 120 When the imaging conditions of the SAR image group to be analyzed are input, the simulated SAR image generation unit 120 generates a simulated complex image representing a steady state suitable for each imaging condition of the input SAR image group to be analyzed.
  • a SAR image group is output (step S127). After outputting the simulated SAR image(s), the simulated SAR image generator 120 ends the simulated SAR image generation process.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 of the signal processing system 100 of the present embodiment based on the accumulated observation SAR image group, the reflection intensity and phase information at each three-dimensional position in the steady state of the area to be analyzed. , i.e., three-dimensional information.
  • the simulated SAR image generator 120 also generates a simulated SAR image (group) based on the imaging conditions of the SAR image (group) to be analyzed and the reconstructed three-dimensional information.
  • An advantage of using SAR tomography is that a simulated complex signal representing the reflection intensity and phase of each overlapping reflector is recorded in the simulated SAR image. Even if a DEM (Digital Elevation Model) or the like is used, it is difficult to generate a simulated complex signal that accurately indicates the reflection intensity and phase of each overlapping reflector. Therefore, users who perform coherent change detection using the generated simulated SAR images can robustly detect changes even in layover regions.
  • DEM Digital Elevation Model
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 uses SAR tomography as means for calculating three-dimensional information.
  • the three-dimensional information reconstructing unit 110 may use, other than SAR tomography, other means capable of reproducing reflection intensity and phase as means for calculating three-dimensional information.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of a signal processing system according to the second embodiment of the present invention.
  • the signal processing system 101 includes a three-dimensional information reconstruction unit 110, a simulated SAR image generation unit 120, and a first change detection unit . Also, as shown in FIG. 9, the signal processing system 101 is communicably connected to the SAR image storage unit 200 .
  • the functions of the three-dimensional information reconstruction unit 110 and the simulated SAR image generation unit 120 of this embodiment are the same as those of the first embodiment.
  • the first change detection unit 130 receives simulated SAR images (groups) corresponding to all imaging conditions of the SAR images (groups) to be analyzed input to the simulated SAR image generation unit 120. is input from Also, the SAR image (group) to be analyzed is input to the first change detection unit 130 .
  • the SAR image(s) to be analyzed contain the received signal, which provides reflected intensity and phase information.
  • the first change detection unit 130 detects the value calculated by correlation processing using the phase information of the simulated SAR image and the phase information of the SAR image to be analyzed, or the determination result of the presence or absence of change by threshold processing. It has a function to output as
  • the correlation only needs to represent the degree of similarity between the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image (hereinafter referred to as "similarity").
  • the similarity is, for example, the distance between multiple images.
  • the degree of similarity may be represented by an index other than the distance between multiple images.
  • correlation the degree of similarity is hereinafter referred to as correlation.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing a specific example of the first change detection processing by the first change detection unit 130.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 receives the observation SAR image group accumulated in the SAR image storage unit 200 and reconstructs three-dimensional information. Next, the 3D information reconstruction unit 110 outputs the reconstructed 3D information.
  • the simulated SAR image generation unit 120 receives the shooting conditions of the SAR image to be analyzed and the reconstructed three-dimensional information.
  • the simulated SAR image generation unit 120 uses the input imaging conditions to generate a complex image representing a steady state, that is, a simulated SAR image, in accordance with each imaging condition.
  • the first change detection unit 130 of the present embodiment receives the SAR image to be analyzed input to the simulated SAR image generation unit 120 and the simulated SAR image generated by the simulated SAR image generation unit 120.
  • the first change detection unit 130 detects whether or not there is a change from the steady state between the input SAR image to be analyzed and the simulated SAR image.
  • the first change detection unit 130 calculates the coherence value ⁇ (x ⁇ ) at each position x ⁇ of the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image. As described above, the calculated coherence value will be high if there is no change from the steady state. Also, if there is a change from the steady state, the calculated coherence value will be low.
  • the first change detection unit 130 two-dimensionally plots the coherence value ⁇ (x ⁇ ) obtained at each position x ⁇ , for example.
  • the SAR image to be analyzed includes a portion that has changed from the steady state, the changed portion is detected as a decrease in coherence value.
  • the first change detection unit 130 can also identify the change detection location in the layover area. Note that the dashed frame in the change detection result shown in FIG. 10 corresponds to the layover area.
  • the first change detection unit 130 may output the value itself calculated by the correlation processing using the phase information, or may output the determination result of the presence or absence of change by threshold processing.
  • the first change detection unit 130 of the signal processing system 101 compares the SAR image to be analyzed with the simulated SAR image to detect changes occurring in the area of the SAR image to be analyzed. do.
  • the detection means detects a change by calculating the degree of similarity between the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image.
  • the first change detection unit 130 may use the phase information indicated by the SAR image to be analyzed and the phase information indicated by the simulated SAR image to calculate the degree of similarity.
  • the degree of similarity may be a coherence value.
  • FIG. 11 is a flow chart showing operation of signal processing by the signal processing system 101 of the second embodiment.
  • the three-dimensional information reconstruction unit 110 of the signal processing system 101 executes three-dimensional information reconstruction processing (step S210).
  • the three-dimensional information reconstruction processing in step S210 is the same as the three-dimensional information reconstruction processing in step S110.
  • step S220 the simulated SAR image generation unit 120 of the signal processing system 101 executes simulated SAR image generation processing.
  • the simulated SAR image generation processing in step S220 is similar to the simulated SAR image generation processing in step S120.
  • the first change detection process is a process of detecting a change by executing a correlation process using phase information.
  • the signal processing system 101 After executing the first change detection process, the signal processing system 101 terminates signal processing.
  • FIG. 12 is a flow chart showing the operation of the first change detection process by the first change detection section 130 of the second embodiment.
  • the first change detection unit 130 selects one pixel for which the correlation has not yet been calculated among the pixels of the simulated SAR image. That is, the pixel loop is entered (step S231).
  • the first change detection unit 130 calculates the correlation at selected pixels between the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image generated under the same imaging conditions as the SAR image to be analyzed (step S232). .
  • the first change detection unit 130 generates the complex signal gobs (x ⁇ ,n) in the selected pixel of the SAR image to be analyzed under the same shooting conditions as the SAR image to be analyzed. Then, the phase information is used to calculate the correlation with the simulated complex signal g sim (x ⁇ ,n) at the selected pixel of the simulated SAR image.
  • the first change detection unit 130 may employ the coherence value obtained by the following equation (4) for the correlation to be calculated.
  • first change detection section 130 may employ a value calculated by correlation processing using phase information.
  • the first change detection unit 130 repeats the process of step S232 while there are pixels for which the correlation has not been calculated among the pixels of the simulated SAR image. When the correlations of all pixels of the simulated SAR image have been calculated, the first change detection unit 130 exits the pixel loop (step S233).
  • the first change detection unit 130 After exiting the pixel loop, the first change detection unit 130 outputs detection results including a plurality of calculated correlations (step S234). After outputting the detection result, first change detection section 130 ends the first change detection process.
  • the first change detection unit 130 When the simulated SAR image group is input, the first change detection unit 130 performs the first change detection process of step S230 for each input simulated SAR image.
  • the first change detection unit 130 of the signal processing system 101 of the present embodiment detects the correlation between the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image generated under the same photographing conditions as the SAR image to be analyzed. Calculate using information. By referring to the correlation calculated using the phase information, the user can easily detect changes from the steady state. Further, the first change detection unit 130 calculates the correlation between the simulated SAR image and the SAR image to be analyzed, so that the user can robustly detect changes even in the layover area.
  • the first change detection unit 130 detects the correlation between the multiple SAR images to be analyzed and the corresponding simulated SAR images, respectively. By calculating, each change can be detected as a change from the steady state.
  • the first change detection unit 130 displays the plurality of change detection results in chronological order when a plurality of change detection results are obtained as described above, the user can easily identify each change detection point and each change detection time. can be specified.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration example of a signal processing system according to the third embodiment of the invention.
  • the signal processing system 102 includes a three-dimensional information reconstruction unit 110, a simulated SAR image generation unit 120, and a second change detection unit 140. Also, as shown in FIG. 13, the signal processing system 102 is communicably connected to the SAR image storage unit 200 .
  • the functions of the three-dimensional information reconstruction unit 110 and the simulated SAR image generation unit 120 of this embodiment are the same as those of the first embodiment.
  • the imaging conditions of the SAR image group to be analyzed are input to the simulated SAR image generation unit 120 .
  • the simulated SAR image generator 120 also outputs a simulated SAR image group corresponding to all imaging conditions of the SAR image group to be analyzed input to the simulated SAR image generator 120 .
  • the second change detection unit 140 receives, from the simulated SAR image generation unit 120, a simulated SAR image group corresponding to all shooting conditions of the SAR image group to be analyzed input to the simulated SAR image generation unit 120. . Also, a group of SAR images to be analyzed is input to the second change detection unit 140 .
  • the SAR image to be analyzed contains the received signal that indicates the information of the reflection intensity and phase.
  • the second change detection unit 140 performs correlation processing using phase information for each pair of a SAR image to be analyzed and a simulated SAR image corresponding to the SAR image to be analyzed, and calculates A statistic obtained from the obtained values or a determination result of whether or not there is a change by threshold processing is output as a detection result.
  • Statistics obtained from each value calculated for each pair by performing correlation processing using phase information for each pair of SAR image to be analyzed and simulated SAR image corresponding to the SAR image to be analyzed The quantity may be, for example, an average value or median value of values calculated by correlation processing using phase information.
  • the simulated SAR image generation unit 120 of the signal processing system 102 generates simulated SAR images for each of the shooting conditions of a plurality of SAR images to be analyzed.
  • second change detection section 140 calculates the degree of similarity across a plurality of pairs for each pair of the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image. The degree of change is used to detect changes.
  • the signal processing system 102 of the present embodiment may include a first change detection section 130 that further has the function of the second change detection section 140 instead of the second change detection section 140 .
  • FIG. 14 is a flow chart showing operation of signal processing by the signal processing system 102 of the third embodiment.
  • step S310 the 3D information reconstruction unit 110 of the signal processing system 102 executes 3D information reconstruction processing.
  • the three-dimensional information reconstruction processing in step S310 is the same as the three-dimensional information reconstruction processing in step S110.
  • step S320 the simulated SAR image generation unit 120 of the signal processing system 102 executes simulated SAR image generation processing.
  • the simulated SAR image generation processing in step S320 is similar to the simulated SAR image generation processing in step S120.
  • the second change detection process is a process of detecting a change by executing correlation processing using phase information a plurality of times and using statistics obtained from a plurality of calculated correlations.
  • the signal processing system 102 After executing the second change detection process, the signal processing system 102 terminates signal processing.
  • step S330 which is a sub-process constituting the signal processing shown in FIG. 14, will be described with reference to FIG.
  • FIG. 15 is a flow chart showing the operation of the second change detection process by the second change detection section 140 of the third embodiment.
  • the second change detection unit 140 calculates the correlation between the SAR image group to be analyzed and the simulated SAR image group generated under the same imaging conditions as those of the SAR image group to be analyzed (step S331). ). For example, the second change detection unit 140 performs correlation processing using phase information multiple times for each pair of the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image.
  • the second change detection unit 140 performs correlation processing using phase information for each pair of the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image corresponding to the SAR image to be analyzed, and performs correlation processing for each pair.
  • a statistic obtained from each value calculated for is calculated (step S332).
  • the second change detection unit 140 calculates a statistic such as an average from the plurality of correlations calculated in step S331.
  • the second change detection unit 140 outputs detection results including the calculated statistics (step S333). After outputting the detection result, second change detection section 140 ends the second change detection process.
  • the second change detection unit 140 of the signal processing system 102 of the present embodiment performs correlation processing using phase information for each pair of a SAR image to be analyzed and a simulated SAR image corresponding to the SAR image to be analyzed. , and outputs the statistic itself obtained from each value calculated for each pair, or the result of determining whether or not there is a change by performing a threshold decision on the statistic.
  • the use of statistics improves the robustness of change detection because it allows the evaluation of not only the high or low value of a single correlation, but also the difference of each correlation from a typical (eg, mean) value.
  • the signal processing systems 101 and 102 of each embodiment are used to detect changes that occur in urban areas without the need for people to go there directly. Signal processing systems 101-102 are also utilized to quickly detect when and where changes occur in areas that are regularly monitored.
  • the signal processing systems 101 and 102 of each embodiment will be applied to surveillance of military bases and cities in areas of concern from the viewpoint of security. The reason is that users of the signal processing systems 101 and 102 can quickly detect the appearance of an aircraft or vehicle in the surveillance area simply by comparing the SAR image to be analyzed with the simulated SAR image.
  • the three-dimensional information estimated by the three-dimensional information reconstruction unit 110 by SAR tomography may be stored in a server or the like. Once the three-dimensional information has been pre-stored in a server or the like, a user of the signal processing systems 100-102 can generate a simulated SAR image for the area in which changes are to be detected. That is, it is not necessary for the user to reconstruct the three-dimensional information by himself/herself.
  • the output of the first change detection unit 130 is added to the machine learning, the position of the object given to the teacher data is changed to the first It is limited to the output area of 1 change detection section 130 . That is, the range of annotation is narrowed, and the cost required for learning is reduced.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram showing a hardware configuration example of the signal processing system according to the present invention.
  • the signal processing system shown in FIG. 16 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a main storage section 12, a communication section 13, and an auxiliary storage section . It also has an input unit 15 for user operation, and an output unit 16 for presenting the processing result or the progress of the processing content to the user.
  • CPU Central Processing Unit
  • the signal processing system is realized by software by the CPU 11 shown in FIG. 16 executing a program that provides the functions of each component.
  • the CPU 11 loads the program stored in the auxiliary storage unit 14 into the main storage unit 12 and executes it to control the operation of the signal processing system, thereby realizing each function by software.
  • the signal processing system shown in FIG. 16 may include a DSP (Digital Signal Processor) instead of the CPU 11.
  • the signal processing system shown in FIG. 16 may include both the CPU 11 and the DSP.
  • the main storage unit 12 is used as a data work area and a data temporary save area.
  • the main storage unit 12 is, for example, a RAM (Random Access Memory).
  • the communication unit 13 has a function of inputting data to and outputting data from peripheral devices via a wired network or a wireless network (information communication network).
  • the auxiliary storage unit 14 is a non-temporary tangible storage medium.
  • Non-temporary tangible storage media include, for example, magnetic disks, magneto-optical disks, CD-ROMs (Compact Disk Read Only Memory), DVD-ROMs (Digital Versatile Disk Read Only Memory), and semiconductor memories.
  • the input unit 15 has a function of inputting data and processing instructions.
  • the input unit 15 is, for example, an input device such as a keyboard or mouse.
  • the output unit 16 has a function of outputting data.
  • the output unit 16 is, for example, a display device such as a liquid crystal display device, or a printing device such as a printer.
  • each component is connected to the system bus 17 in the signal processing system.
  • the auxiliary storage unit 14 stores programs for realizing the three-dimensional information reconstruction unit 110 and the simulated SAR image generation unit 120.
  • the signal processing system 100 may be implemented with, for example, a circuit containing hardware components such as LSI (Large Scale Integration) that implements the functions shown in FIG.
  • LSI Large Scale Integration
  • the auxiliary storage unit 14 stores programs for realizing the three-dimensional information reconstruction unit 110, the simulated SAR image generation unit 120, and the first change detection unit 130. are doing.
  • the signal processing system 101 may be implemented with, for example, a circuit containing hardware components such as an LSI that implements the functions shown in FIG.
  • the auxiliary storage unit 14 stores programs for realizing the three-dimensional information reconstruction unit 110, the simulated SAR image generation unit 120, and the second change detection unit 140. are doing.
  • the signal processing system 102 may be implemented with a circuit containing hardware components such as an LSI that implements the functions shown in FIG. 13, for example.
  • the signal processing systems 100 to 102 may be realized by hardware that does not include computer functions using elements such as CPUs.
  • part or all of each component may be implemented by general-purpose circuitry, dedicated circuitry, processors, etc., or combinations thereof. These may be composed of a single chip (for example, the LSI described above), or may be composed of a plurality of chips connected via a bus. A part or all of each component may be implemented by a combination of the above-described circuit or the like and a program.
  • constituent elements of the signal processing systems 100 to 102 may be composed of one or more information processing devices each having an arithmetic unit and a storage unit.
  • the plurality of information processing devices, circuits, etc. may be centrally arranged or distributed.
  • the information processing device, circuits, and the like may be implemented as a client-and-server system, a cloud computing system, or the like, each of which is connected via a communication network.
  • FIG. 17 is a block diagram showing an overview of the signal processing system according to the present invention.
  • the signal processing system 20 according to the present invention is a data having reflection intensity information and phase information at a three-dimensional position in a steady state reconstructed using observed SAR images taken by SAR.
  • a generation means 21 (for example, includes a simulated SAR image generator 120).
  • the signal processing system can detect changes from the steady state based on the phase information.
  • the signal processing system 20 may also include calculation means (for example, the three-dimensional information reconstruction unit 110) that calculates three-dimensional information using the observed SAR image.
  • calculation means for example, the three-dimensional information reconstruction unit 110
  • the signal processing system can reconstruct 3D information using the observed SAR images.
  • the signal processing system 20 compares the SAR image to be analyzed with the simulated SAR image, thereby detecting a change occurring in the region in the SAR image to be analyzed (for example, the first change detection 130).
  • the signal processing system can detect changes from the steady state using the complex correlation coefficient between SAR images.
  • the detection means may detect changes by calculating the degree of similarity between the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image. Further, the detecting means may use phase information indicated by the SAR image to be analyzed and phase information indicated by the simulated SAR image to calculate the degree of similarity. Also, the degree of similarity may be a coherence value.
  • the signal processing system can detect changes from the steady state using the coherence value obtained from the set of the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image.
  • the generation means 21 generates a simulated SAR image for each of the shooting conditions of a plurality of SAR images to be analyzed, and the detection means, for each set of the SAR image to be analyzed and the simulated SAR image, A degree of similarity may be calculated over a plurality of sets, and a change may be detected using the plurality of degrees of similarity calculated.
  • the signal processing system can detect changes from the steady state using multiple complex correlation coefficients obtained from multiple sets of SAR images to be analyzed and simulated SAR images.

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Abstract

信号処理システム１００は、SAR によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成する模擬SAR 画像生成部１２０を含む。

Description

信号処理システムおよび信号処理方法
　本発明は、信号処理システム、信号処理方法および信号処理プログラムに関する。
　特許文献１～４には、SAR 画像を用いた変化検知技術が記載されている。特許文献１には、位相および振幅成分を有する合成画像間のコヒーレンスを決定するコンピュータ実装方法が記載されている。
　また、特許文献２には、複数の画像形状のそれぞれについて複数のフレームを含むSAR 画像データを処理する方法が記載されている。
　また、特許文献３には、画像が各ピクセルに割り当てられた大きさを有するピクセルのセットを含む画像内の少なくとも１つのターゲットを検出するための方法および装置が記載されている。
　また、特許文献４には、災害発生後の応急対応時、復旧・復興時における対策立案や活動等を正確かつ迅速に、さらに系統的に行うための災害対策支援方法が記載されている。
　特許文献４に記載されている災害対策支援方法は、人工衛星に搭載した合成開口レーダによって災害が起こる前の平常時に、撮影対象の地表面を撮影し、レーダ画像データを取得する。また、特許文献４に記載されている災害対策支援方法は、災害発生後には回帰軌道日数よりも短い日数内に撮影対象の地表を撮影し、定常時のレーダ画像データと比較することによって早急な被災状況の把握に努める。
欧州特許出願公開第３５４０４６２号明細書 英国特許出願公開第２５５３２８４号明細書 米国特許第１０５７１５６０号明細書 国際公開第２００８／０１６１５３号
　解析対象とするSAR 画像の撮影条件に合わせた定常状態を示す複素画像と、解析対象とするSAR 画像との間で、複素相関係数を用いることにより、定常状態からの変化を検知する技術は、特許文献１～４には記載されていない。特に、特許文献４に記載されている災害対策支援方法は、反射波の反射強度しか用いていない。すなわち、特許文献１～４に記載されている各技術は、定常状態からの変化を正しく検知できない。
　そこで、本発明は、定常状態からの変化を正しく検知できる信号処理システム、信号処理方法および信号処理プログラムを提供することを目的の１つとする。
　本発明による信号処理システムは、SAR によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成する生成手段を含むことを特徴とする。
　本発明による信号処理方法は、SAR によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を、コンピュータが生成することを特徴とする。
　本発明による信号処理プログラムは、コンピュータに、SAR によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成する生成処理を実行させることを特徴とする。
　本発明によれば、定常状態からの変化を正しく検知できる。
コヒーレンス値とSAR 画像間の反射強度・位相の相関との関係を示す説明図である。 建造物を撮影するSAR 衛星の例を示す説明図である。 SAR 画像に生じるレイオーバ現象の例を示す説明図である。 本発明の第１の実施形態の信号処理システムの構成例を示すブロック図である。 ３次元情報再構成部１１０によるSAR トモグラフィで、アジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素における複素反射強度分布の推定方法の例を示す説明図である。 第１の実施形態の信号処理システム１００による信号処理の動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態の３次元情報再構成部１１０による３次元情報再構成処理の動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態の模擬SAR 画像生成部１２０による模擬SAR 画像生成処理の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態の信号処理システムの構成例を示すブロック図である。 第１変化検知部１３０による第１変化検知処理の具体例を示す説明図である。 第２の実施形態の信号処理システム１０１による信号処理の動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態の第１変化検知部１３０による第１変化検知処理の動作を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態の信号処理システムの構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態の信号処理システム１０２による信号処理の動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態の第２変化検知部１４０による第２変化検知処理の動作を示すフローチャートである。 本発明による信号処理システムのハードウェア構成例を示す説明図である。 本発明による信号処理システムの概要を示すブロック図である。
　最初に、本発明が解決しようとする課題を説明する。
　本明細書では、解析対象とする領域において建造物等、恒常的に存在する物体のみが存在するような状態を「定常状態」と呼ぶ。なお、「恒常的に存在する」は、監視期間に亘って存在していることを意味する。
　画像解析において、建造物等の恒常的に存在する物体以外の物体（車両、航空機等）を検知したり、建造物等が新たに建設されたり倒壊したりするような地上の状態を検知するための技術として、背景差分検知技術や異常検知技術が知られている。
　上述したような技術は、過去に蓄積された画像データから定常状態を示す画像データを選択または生成し、解析対象とする画像との変化を検知することによって実現される。
　SAR(Synthetic Aperture Radar；合成開口レーダ) 画像は、照射マイクロ波の反射強度情報と位相の情報を画素ごとに持つ複素画像である。複素画像に対する変化検知技術の一つとして、コヒーレント変化検知技術がある。
　コヒーレント変化検知技術は、画像間の類似度を示す複素相関係数（コヒーレンス）の値の高低に基づいて定常状態からの微細な変化を検知できる技術である。SAR 画像間の複素相関係数であるコヒーレンスは、SAR 画像間の「局所領域における強度・位相の相関」を示す１つの指標である。コヒーレンスを用いて変化を検知する手法が使用されると、強度に加えて位相の情報も用いられるため、変化検知の感度が高められる。
　図１は、コヒーレンス値とSAR 画像間の反射強度・位相の相関との関係を示す説明図である。図１に示すように、コヒーレンス値が高いと、SAR 画像間の反射強度の類似度と位相の類似度が共に高い。すなわち、SAR 画像間に変化は殆ど無い。
　また、図１に示すように、コヒーレンス値が低いと、SAR 画像間の反射強度の類似度と位相の類似度の少なくとも１つが低い。すなわち、SAR 画像間に変化が存在する。
　また、コヒーレンス値は、反射波の反射強度の変化よりも位相の変化に敏感な指標である。図１に示すように、反射強度の類似度よりも位相の類似度が低いときの方が、コヒーレンス値は、より低くなる。コヒーレント変化検知技術は、反射体の入れ替わりも捉えることができる。
　本発明が解決しようとする課題は、SAR 画像解析に適した定常状態を示す複素画像を生成することである。
　地球を周回するSAR 衛星によって観測されたSAR 画像は、観測ごとに撮影条件（例えば、観測時の衛星の位置）が異なる。そのため、同一の定常状態を観測した場合であっても、観測ごとに得られるSAR 画像に違いが発生する。特に、都市域等の高低差のある建造物がある領域では、観測ごとに位相の情報が大きく変化する。そのため、各撮影条件に合わせた定常状態を示す複素画像が生成できなければ、撮影条件の違いによる画像の変化が、解析対象とする領域内で発生した変化と捉えられ、誤検知の要因となる。
　撮影条件が異なると、同一の定常状態であっても、観測条件ごとに観測されるSAR 画像が異なる１つの原因は、建造物の高さである。図２は、建造物を撮影するSAR 衛星の例を示す説明図である。なお、SAR 衛星は、SAR が搭載された人工衛星である。
　図２に示す観測１と観測２とでは、撮影条件が異なる。観測１と観測２とでは、建造物の高さに依存する位相の変化量が異なる。このため、同一の定常状態であっても、観測されるSAR 画像の位相が異なる。
　撮影条件が異なると、同一の定常状態であっても、観測条件ごとに観測されるSAR 画像が異なるもう１つの原因は、重なり合った建造物の反射強度である。図３は、SAR 画像に生じるレイオーバ現象の例を示す説明図である。
　図３に示すように、距離SA＜距離SBであるとき、ビルの位置Ａと家の位置Ｂが、画像上で逆転する。図３に示す位置の逆転現象が、レイオーバ現象である。
　レイオーバ現象が生じる条件でSAR 衛星が定常状態を撮影すると、図３に示すようなビルと家が重なり合う２次元画像（SAR 画像）が撮影される。図３に示す２次元画像におけるビルと家が重なり合う領域は、複数の反射体から受信された信号同士が重なり合うレイオーバ領域である。レイオーバ領域は、複数の建造物の情報が重なり合うため、個々の建造物の情報を取り出すことが困難な領域である。
　また、レイオーバ領域では、観測ごとに得られるSAR 画像の位相が、重なり合った建造物の反射強度にも依存する。撮影条件が異なると建造物の重なり具合も異なるため、同一の定常状態であっても、観測されるSAR 画像の位相が異なる。
　上記の２つの原因により、SAR 衛星が定常状態を観測した場合であっても観測されるSAR 画像が異なる事象が生じる。換言すると、SAR 画像に記録される建造物等の恒常的に存在する物体の振幅および位相は、SAR 画像の撮影条件に依存する。
　上述したように、SAR によって定常状態が撮影された場合であっても撮影条件ごとに観測されるSAR 画像が大きく異なる。そのため、各撮影条件に合わせた定常状態を示す複素画像を推定することは困難である。
　各撮影条件に合わせた定常状態を示す複素画像を推定することができなければ、解析対象とするSAR 画像との変化を、位相の情報を用いるコヒーレント変化検知技術で検知することは困難である。特に、都市部等の高い人工建造物が林立する領域ではSAR 画像に特有のレイオーバ現象が生じやすいため、各撮影条件に合わせた定常状態を示す複素画像を推定することがより困難になる。
　なお、コヒーレンス値以外の位相の情報を用いて相関をとる手法として、例えば、SAR 画像から位相の情報を実数値として取り出し、取り出された実数値で相関をとる手法がある。
　以下、SAR 画像解析に適した定常状態を示す複素画像を生成するという課題を解決する本発明の各実施形態を、図面を参照して説明する。
実施形態１．
［構成の説明］
　以下、本発明の第１の実施形態を図面を参照して説明する。図４は、本発明の第１の実施形態の信号処理システムの構成例を示すブロック図である。
　本実施形態の信号処理システム１００は、蓄積された観測SAR 画像群から、模擬SAR 画像を生成する。
　本実施形態の模擬SAR 画像は、再構成された解析対象とする領域の３次元情報（定常状態での各３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータ）を、解析対象とするSAR 画像と同じ撮影条件で撮影した場合に観測されると予測される反射強度と位相の情報が模擬された２次元画像、すなわち解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像を意味する。
　なお、解析対象とするSAR 画像は、SAR 衛星が撮影することによって得られた画像であり、変化検知を適用する対象となるSAR 画像である。すなわち、模擬SAR 画像は、解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である。
　図４に示すように、信号処理システム１００は、３次元情報再構成部１１０と、模擬SAR 画像生成部１２０とを含む。また、図４に示すように、信号処理システム１００は、SAR 画像記憶部２００と通信可能に接続されている。
　なお、３次元情報再構成部１１０が信号処理システム１００以外のシステムに含まれている場合、信号処理システム１００は、模擬SAR 画像生成部１２０のみを含んでもよい。
　SAR 画像記憶部２００は、１つ以上の観測SAR 画像を記憶する機能を有する。なお、SAR 画像記憶部２００は、信号処理システム１００に含まれていてもよい。
　３次元情報再構成部１１０には、SAR 画像記憶部２００に蓄積された観測SAR 画像群が入力される。入力される観測SAR 画像は、観測時のSAR 衛星の位置、解析対象とする領域の座標、解像度等を示す撮影条件の情報が含まれた、照射マイクロ波の反射強度情報と位相の情報を画素ごとに持つ複素画像である。なお、３次元情報再構成部１１０には、定常状態を観測した観測SAR 画像に限らず、解析対象とする領域において、定常状態からの変化がある場合を撮影した観測SAR 画像が含まれていてもよい。
　３次元情報再構成部１１０は、解析対象とする領域の３次元情報（定常状態での各３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータ）を再構成して出力する機能を有する。具体的には、３次元情報再構成部１１０が出力する３次元情報は、反射強度と位相の情報を有する、３次元の複素反射強度分布であってもよいし、反射強度と位相の情報を有する点の集合である３次元点群データであってもよい。なお、出力される３次元情報は、反射強度と位相の情報に加えて、温度や変位等の情報を有していてもよい。
　３次元情報再構成部１１０で３次元情報を再構成する方法としてSAR トモグラフィがある。SAR トモグラフィは、複数の観測SAR 画像を用いて画素ごとにエレベーション方向の複素反射強度分布を推定する手法である。ここで、エレベーション方向は、アジマス－レンジ平面（SAR 衛星の進行方向と視線方向がなす平面）に垂直な方向を表す。
　図５は、３次元情報再構成部１１０によるSAR トモグラフィで、アジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素における複素反射強度分布の推定方法の例を示す説明図である。
　なお、本明細書においてテキスト中で使用する記号である「→」等は、本来直前の文字の真上に記載されるべきであるが、テキスト記法の制限により上記のように当該文字の直後に記載する。
　図５に示すs は、エレベーション方向を表す。図５において方向s に垂直な方向は、アジマス－レンジ平面を表す。また、アジマス－レンジ位置(x→)は、図５においてエレベーション方向を示す軸と衛星の視線方向を示す軸の交点である。
　３次元情報再構成部１１０は、複数の観測SAR 画像を基に、観測期間に亘って恒常的に存在する建造物の高さ、反射強度、位相をそれぞれ示す複素反射強度分布を画素ごとに推定する。
　３次元情報再構成部１１０でSAR トモグラフィが用いられた場合、画素ごとに得られた複素反射強度を、解析対象とする領域の全画素分組み合わせることによって、３次元の複素反射強度分布が生成される。
　なお、３次元情報再構成部１１０に観測SAR 画像群が入力される理由は、SAR トモグラフィ等を用いて３次元の定常状態を再構成するためには、僅かに異なる軌道から撮影された複数の観測SAR 画像が求められるためである。
　図５の上部は、１回目からＮ回目までのSAR 衛星による観測を示す。Ｎは、総観測回数を表し、１よりも大きい整数である。
　図５に示す１回目からＮ回目までの観測は、エレベーション方向に対する合成開口に相当する。ｎ（ただし、１≦ｎ≦Ｎ）回目の観測において、アジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素に記録された受信信号（複素信号）と、その画素における複素反射強度分布の関係式は、以下の式（１）で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）におけるgobs(x→,n)は、アジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素に記録された受信信号（複素信号）を表す。また、式（１）におけるr→(x→,n)は、アジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素におけるステアリングベクトルを表す。また、式（１）におけるα→(x→,n) は、アジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素における複素反射強度分布を表す。
　ステアリングベクトルは、撮影条件から得られる。例えば、ステアリングベクトルr→(x→,n)は、以下の式（２）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　なお、式（２）におけるknは、位相－高度変換係数（位相と高度との間を変換する係数）を表す。また、式（２）におけるsl(l＝1,・・・,L) は、エレベーション方向の位置を表す。なお、ステアリングベクトルは、式（２）以外の式で表現されてもよい。例えば、気温や変位の影響が考慮されたステアリングベクトルが用いられてもよい。また、式（２）におけるj は、虚数単位を表す。また、式（２）におけるπは、円周率を表す。
　式（１）のような関係式が、１～Ｎ回目の観測ごとにそれぞれ定められる。３次元情報再構成部１１０は、複数の観測データ（受信信号）とステアリングベクトルとを用いて最適化問題を解くことによって、アジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素における恒常的に存在する建造物の複素反射強度分布αbg →(x→)を得る。
　すなわち、３次元情報再構成部１１０は、建造物等を含む領域が撮影されたＮ回分の観測データと、Ｎ回分のステアリングベクトルとが適合するように複素反射強度分布を決めることによって、建造物の複素反射強度分布αbg →(x→)を得る。
　図５の下部は、３次元情報再構成部１１０が得た、アジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素における恒常的に存在する建造物の複素反射強度分布αbg →(x→) の絶対値｜αbg｜の例を示す。絶対値｜αbg｜は、図５に示す縦軸の反射強度に相当する。また、図５に示す横軸は、エレベーション位置を示す。
　図５に示すアジマス－レンジ位置(x→)に相当する画素における恒常的に存在する建造物の複素反射強度分布αbg →(x→) は、エレベーション位置sl1 （地面）、sl2 （家）、sl3 （ビル）でそれぞれ高い値を示す。すなわち、位置x→における受信信号は、エレベーション位置sl1 、sl2 、sl3 における複素反射強度が重なり合った信号である。より正確に表現すると、位置x→における受信信号は、エレベーション方向の複素反射強度分布のフーリエ変換の結果に相当する。
　３次元情報再構成部１１０にSAR トモグラフィが用いられた場合、３次元情報再構成部１１０は、最適化問題を解くことによって得られた画素ごとの複素反射強度分布を解析対象とする領域の全画素分組み合わせた、３次元の複素反射強度分布を３次元情報として出力する。３次元情報再構成部１１０は、上記のような３次元の複素反射強度分布に限らず、それぞれ反射体の位置・反射強度・位相の情報を有する点の集合である３次元点群データを３次元情報として出力してもよい。
　模擬SAR 画像生成部１２０には、３次元情報再構成部１１０で再構成された３次元情報（定常状態での各３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータ）が入力される。なお、模擬SAR 画像生成部１２０に入力される３次元情報は、反射強度と位相の情報に加えて、温度や変位等の情報を有していてもよい。
　また、模擬SAR 画像生成部１２０には、解析対象とする１枚または複数のSAR 画像の撮影条件も入力される。解析対象とする１枚または複数のSAR 画像は、SAR 画像記憶部２００に蓄積された観測SAR 画像群の中から選択された１枚または複数の観測SAR 画像でもよいし、新たに取得された１枚または複数の観測SAR 画像でもよい。また、解析対象とする複数のSAR 画像は、蓄積された観測SAR 画像と取得された観測SAR 画像とが混合した複数の観測SAR 画像でもよい。
　模擬SAR 画像生成部１２０に入力される解析対象とするSAR 画像の撮影条件は、３次元情報再構成部１１０で３次元情報を再構成するために使用された観測SAR 画像における撮影条件に限らず、新たに取得された１枚または複数の観測SAR 画像における撮影条件であってもよい。
　模擬SAR 画像生成部１２０に入力される撮影条件は、観測時のSAR 衛星の位置、解析対象とする領域の座標、解像度等である。入力される撮影条件は、SAR 画像記憶部２００に蓄積された観測SAR 画像の撮影条件でもよいし、新たに取得された観測SAR 画像の撮影条件でもよい。
　模擬SAR 画像生成部１２０は、再構成された３次元情報（定常状態での各３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータ）と、解析対象とするSAR 画像（群）の撮影条件とを用いて疑似観測を行う機能を有する。具体的には、模擬SAR 画像生成部１２０は、解析対象とするSAR 画像（群）の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成する。
　模擬SAR 画像生成部１２０は、解析対象とするSAR 画像（群）の撮影条件ごとに疑似観測を行う。疑似観測を１回以上行った後、模擬SAR 画像生成部１２０は、取得された１つ以上の撮影条件それぞれに対応する模擬SAR 画像（群）を出力する。
　本実施形態の信号処理システム１００は、定常状態での各３次元位置における反射強度と位相の情報を有するデータ、すなわち３次元情報を利用するため、解析対象とするSAR 画像（群）の撮影条件に合わせた定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成できる。
　上述したように、信号処理システム１００の３次元情報再構成部１１０は、SAR によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて３次元情報を算出する。
　また、信号処理システム１００の模擬SAR 画像生成部１２０は、SAR によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成する。
［動作の説明］
　以下、本実施形態の信号処理システム１００の模擬SAR 画像を生成する動作を図６を参照して説明する。図６は、第１の実施形態の信号処理システム１００による信号処理の動作を示すフローチャートである。
　最初に、信号処理システム１００の３次元情報再構成部１１０が、３次元情報再構成処理を実行する（ステップS110）。３次元情報再構成処理は、蓄積された観測SAR 画像群を基に解析対象とする領域の３次元情報を再構成する処理である。
　次いで、信号処理システム１００の模擬SAR 画像生成部１２０が、模擬SAR 画像生成処理を実行する（ステップS120）。模擬SAR 画像生成処理は、解析対象とするSAR 画像（群）の撮影条件と再構成された３次元情報とを基に、解析対象とするSAR 画像（群）それぞれと同一の撮影条件で観測された際の模擬の受信信号が記録された画像（群）である模擬SAR 画像（群）を生成する処理である。
　模擬SAR 画像生成処理を実行した後、信号処理システム１００は、信号処理を終了する。
　次に、図６に示す信号処理を構成する副処理であるステップS110の３次元情報再構成処理を、図７を参照して説明する。図７は、第１の実施形態の３次元情報再構成部１１０による３次元情報再構成処理の動作を示すフローチャートである。
　最初に、３次元情報再構成部１１０は、蓄積された観測SAR 画像群の撮影条件それぞれからステアリングベクトルr→(x→,n)を導出する（ステップS111）。
　次いで、３次元情報再構成部１１０は、蓄積された観測SAR 画像群の画素の中で、まだ複素反射強度分布が算出されていない画素を１つ選択する。すなわち、画素ループに入る（ステップS112）。
　３次元情報再構成部１１０は、蓄積された観測SAR 画像群の選択された画素における受信信号と観測SAR 画像群それぞれに対するステアリングベクトルとを用いて、複素反射強度分布αbg →(x→) を算出する（ステップS113）。ステップS113では、位置x→に対応する選択された画素に対して複素反射強度分布αbg →(x→) が算出される。
　３次元情報再構成部１１０は、蓄積された観測SAR 画像群の画素の中で複素反射強度分布が算出されていない画素が存在する間、ステップS113の処理を繰り返し行う。観測SAR 画像群内の全ての画素の複素反射強度分布が算出されたとき、３次元情報再構成部１１０は、画素ループを抜ける（ステップS114）。３次元情報再構成部１１０が画素ループを抜けた段階で、対象領域の３次元情報が再構成される。
　画素ループを抜けた後、３次元情報再構成部１１０は、算出された３次元の複素反射強度分布を、定常状態での各３次元位置における反射強度と位相の情報を有するデータ、すなわち３次元情報として出力する。出力される３次元情報は、上記のような３次元の複素反射強度分布でもよいし、反射強度と位相の情報を有する点の集合である３次元点群データでもよい（ステップS115）。３次元情報を出力した後、３次元情報再構成部１１０は、３次元情報再構成処理を終了する。
　次に、図６に示す信号処理を構成する副処理であるステップS120の模擬SAR 画像生成処理を、図８を参照して説明する。図８は、第１の実施形態の模擬SAR 画像生成部１２０による模擬SAR 画像生成処理の動作を示すフローチャートである。
　最初に、模擬SAR 画像生成部１２０は、入力された解析対象とする全てのSAR 画像（群）の撮影条件それぞれからステアリングベクトルr→(x→,n)を導出する（ステップS121）。
　次いで、模擬SAR 画像生成部１２０は、入力された解析対象とするSAR 画像（群）の撮影条件の中で、まだ模擬SAR 画像が生成されていない撮影条件を１つ選択する。すなわち、撮影条件ループに入る（ステップS122）。
　次いで、模擬SAR 画像生成部１２０は、選択された撮影条件に対応する観測SAR 画像（群）の画素の中で、まだ模擬複素信号が算出されていない画素を１つ選択する。すなわち、画素ループに入る（ステップS123）。
　模擬SAR 画像生成部１２０は、入力された複素反射強度分布αbg →(x→) と選択された撮影条件に対応するステアリングベクトルr→(x→,n)とを用いて、選択された画素に対応する位置x→の模擬複素信号gsim(x→,n)を算出する（ステップS124）。模擬SAR 画像生成部１２０は、例えば以下の式（３）に従って模擬複素信号を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　なお、模擬SAR 画像生成部１２０は、式（３）以外の式に従って模擬複素信号を算出してもよい。ステップS124では、ｎ個目のSAR 画像の撮影条件で撮影されることが予測される、位置x→における模擬複素信号gsim(x→,n)が算出される。
　模擬SAR 画像生成部１２０は、選択された撮影条件に対応する観測SAR 画像の画素の中で模擬複素信号が算出されていない画素が存在する間、ステップS124の処理を繰り返し行う。観測SAR 画像内の全ての画素の模擬複素信号が算出されたとき、模擬SAR 画像生成部１２０は、画素ループを抜ける（ステップS125）。
　模擬SAR 画像生成部１２０は、入力された解析対象とするSAR 画像（群）の撮影条件の中で模擬SAR 画像が生成されていない撮影条件が存在する間、ステップS123～S125の処理を繰り返し行う。解析対象とするSAR 画像（群）の全ての撮影条件に対して模擬SAR 画像が生成されたとき、模擬SAR 画像生成部１２０は、撮影条件ループを抜ける（ステップS126）。
　模擬SAR 画像生成部１２０が撮影条件ループを抜けた段階で、入力された解析対象とするSAR 画像（群）の全ての撮影条件における全ての位置に対してステップS124の処理が実行され、対象領域の模擬SAR 画像群が生成される。
　撮影条件ループを抜けた後、模擬SAR 画像生成部１２０は、入力された解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を出力する。解析対象とするSAR 画像群の撮影条件が入力された場合、模擬SAR 画像生成部１２０は、入力された解析対象とするSAR 画像群の撮影条件各々に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像群を出力する（ステップS127）。模擬SAR 画像（群）を出力した後、模擬SAR 画像生成部１２０は、模擬SAR 画像生成処理を終了する。
［効果の説明］
　本実施形態の信号処理システム１００の３次元情報再構成部１１０は、蓄積された観測SAR 画像群を基に、解析対象とする領域の定常状態での各３次元位置における反射強度と位相の情報を有するデータ、すなわち３次元情報を再構成する。また、模擬SAR 画像生成部１２０は、解析対象とするSAR 画像（群）の撮影条件と再構成された３次元情報とを基に、模擬SAR 画像（群）を生成する。
　SAR トモグラフィを利用することの利点として、重なり合った各反射体の反射強度および位相それぞれを示す模擬複素信号が模擬SAR 画像に記録されることが挙げられる。DEM(Digital Elevation Model)等を用いても、重なり合った各反射体の反射強度および位相それぞれを正確に示す模擬複素信号を生成することは困難である。よって、生成された模擬SAR 画像を用いてコヒーレント変化検知を行う利用者は、レイオーバ領域においても頑健に変化を検知できる。
　本実施形態において３次元情報再構成部１１０は、３次元情報を算出する手段としてSAR トモグラフィを用いた。しかし、３次元情報再構成部１１０は、SAR トモグラフィ以外に、反射強度および位相を再現できるような他の手段を、３次元情報を算出する手段として用いてもよい。
実施形態２．
［構成の説明］
　次に、本発明の第２の実施形態を、図面を参照して説明する。図９は、本発明の第２の実施形態の信号処理システムの構成例を示すブロック図である。
　図９に示すように、信号処理システム１０１は、３次元情報再構成部１１０と、模擬SAR 画像生成部１２０と、第１変化検知部１３０とを含む。また、図９に示すように、信号処理システム１０１は、SAR 画像記憶部２００と通信可能に接続されている。
　本実施形態の３次元情報再構成部１１０、および模擬SAR 画像生成部１２０が有する各機能は、第１の実施形態における各機能とそれぞれ同様である。
　第１変化検知部１３０には、模擬SAR 画像生成部１２０に入力された解析対象とするSAR 画像（群）の全ての撮影条件に対応する模擬SAR 画像（群）が、模擬SAR 画像生成部１２０から入力される。また、第１変化検知部１３０には、解析対象とするSAR 画像（群）が入力される。解析対象とするSAR 画像（群）には、反射強度と位相の情報を示す受信信号が含まれている。
　第１変化検知部１３０は、模擬SAR 画像の位相の情報と解析対象とするSAR 画像の位相の情報を用いた相関処理で算出された値、または閾値処理による変化の有無の判定結果を検知結果として出力する機能を有する。
　なお、相関は、解析対象とするSAR 画像と、模擬SAR 画像とが類似している程度（以下、「類似度」と表す。）を表していればよい。類似度は、例えば、複数の画像間の距離である。また、類似度は、複数の画像間の距離以外の指標で表されてもよい。以下、便宜上、類似度を、相関と表す。
　図１０は、第１変化検知部１３０による第１変化検知処理の具体例を示す説明図である。第１の実施形態で説明したように、３次元情報再構成部１１０は、SAR 画像記憶部２００に蓄積された観測SAR 画像群を入力として３次元情報を再構成する。次いで、３次元情報再構成部１１０は、再構成された３次元情報を出力する。
　また、模擬SAR 画像生成部１２０には、解析対象とするSAR 画像の撮影条件と、再構成された３次元情報とが入力される。模擬SAR 画像生成部１２０は、入力された撮影条件を用いて、各撮影条件に合わせた定常状態を示す複素画像、すなわち模擬SAR 画像を生成する。
　本実施形態の第１変化検知部１３０には、模擬SAR 画像生成部１２０に入力された解析対象とするSAR 画像と、模擬SAR 画像生成部１２０で生成された模擬SAR 画像とが入力される。第１変化検知部１３０は、入力された解析対象とするSAR 画像と模擬SAR 画像との間で定常状態から変化が生じているか否かを検知する。
　例えば、第１変化検知部１３０は、解析対象とするSAR 画像と模擬SAR 画像の各位置x→において、コヒーレンス値γ(x→)を算出する。上述したように、定常状態から変化していなければ、算出されるコヒーレンス値は高くなる。また、定常状態から変化していれば、算出されるコヒーレンス値は低くなる。
　図１０に示すように、第１変化検知部１３０は、例えば各位置x→において得られたコヒーレンス値γ(x→)を２次元で図示する。解析対象とするSAR 画像が定常状態から変化した箇所を含んでいる場合、変化箇所がコヒーレンス値の低下として検知される。
　また、第１の実施形態で説明したように、模擬SAR 画像が使用される場合、レイオーバ領域においても頑健に変化が検知される。よって、図１０に示すように、第１変化検知部１３０は、レイオーバ領域における変化検知箇所も特定できる。なお、図１０に示す変化検知結果における破線の枠は、レイオーバ領域に対応している。
　なお、第１変化検知部１３０は、位相の情報を用いた相関処理で算出された値そのものを出力してもよいし、閾値処理による変化の有無の判定結果を出力してもよい。
　上述したように、信号処理システム１０１の第１変化検知部１３０は、解析対象とするSAR 画像と、模擬SAR 画像とを比較することによって、解析対象とするSAR 画像における領域に生じた変化を検知する。
　例えば、第１変化検知部１３０は、検知手段は、解析対象とするSAR 画像と、模擬SAR 画像とが類似している程度を算出することによって変化を検知する。第１変化検知部１３０は、解析対象とするSAR 画像が示す位相の情報と、模擬SAR 画像が示す位相の情報とを用いて、類似している程度を算出してもよい。また、類似している程度は、コヒーレンス値でもよい。
［動作の説明］
　以下、本実施形態の信号処理システム１０１の変化検知箇所を特定する動作を図１１を参照して説明する。図１１は、第２の実施形態の信号処理システム１０１による信号処理の動作を示すフローチャートである。
　最初に、信号処理システム１０１の３次元情報再構成部１１０が、３次元情報再構成処理を実行する（ステップS210）。ステップS210の３次元情報再構成処理は、ステップS110の３次元情報再構成処理と同様である。
　次いで、信号処理システム１０１の模擬SAR 画像生成部１２０が、模擬SAR 画像生成処理を実行する（ステップS220）。ステップS220の模擬SAR 画像生成処理は、ステップS120の模擬SAR 画像生成処理と同様である。
　次いで、信号処理システム１０１の第１変化検知部１３０が、第１変化検知処理を実行する（ステップS230）。第１変化検知処理は、位相の情報を用いた相関処理を実行することによって変化を検知する処理である。
　第１変化検知処理を実行した後、信号処理システム１０１は、信号処理を終了する。
　次に、図１１に示す信号処理を構成する副処理であるステップS230の第１変化検知処理を、図１２を参照して説明する。図１２は、第２の実施形態の第１変化検知部１３０による第１変化検知処理の動作を示すフローチャートである。
　最初に、第１変化検知部１３０は、模擬SAR 画像の画素の中で、まだ相関が算出されていない画素を１つ選択する。すなわち、画素ループに入る（ステップS231）。
　第１変化検知部１３０は、解析対象とするSAR 画像と、解析対象とするSAR 画像と同一の撮影条件で生成された模擬SAR 画像との、選択された画素における相関を算出する（ステップS232）。
　具体的には、第１変化検知部１３０は、解析対象とするSAR 画像の選択された画素における複素信号gobs(x→,n)と、解析対象とするSAR 画像と同一の撮影条件で生成された模擬SAR 画像の選択された画素における模擬複素信号gsim(x→,n)との、位相の情報が用いられた相関を算出する。
　例えば、第１変化検知部１３０は、算出する相関に以下の式（４）で求められるコヒーレンス値を採用してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　なお、式（４）におけるE(・) は、期待値を表す。また、第１変化検知部１３０は、コヒーレンス値以外に、位相の情報を利用した相関処理で算出される値を採用してもよい。
　第１変化検知部１３０は、模擬SAR 画像の画素の中で相関が算出されていない画素が存在する間、ステップS232の処理を繰り返し行う。模擬SAR 画像の全ての画素の相関が算出されたとき、第１変化検知部１３０は、画素ループを抜ける（ステップS233）。
　画素ループを抜けた後、第１変化検知部１３０は、算出された複数の相関等を含む検知結果を出力する（ステップS234）。検知結果を出力した後、第１変化検知部１３０は、第１変化検知処理を終了する。
　なお、第１変化検知部１３０は、模擬SAR 画像群が入力された場合、入力された模擬SAR 画像ごとにステップS230の第１変化検知処理をそれぞれ行う。
［効果の説明］
　本実施形態の信号処理システム１０１の第１変化検知部１３０は、解析対象とするSAR 画像と、解析対象とするSAR 画像と同一の撮影条件で生成された模擬SAR 画像との相関を、位相の情報を用いて算出する。位相の情報を用いて算出された相関を参照することによって、利用者は、定常状態からの変化を容易に検知できる。また、第１変化検知部１３０が模擬SAR 画像と解析対象とするSAR 画像との相関を算出することによって、利用者は、レイオーバ領域に対しても頑健に変化を検知できる。
　また、図１０に示すように、第１変化検知部１３０が変化検知の結果を２次元の地図上に投影すると、利用者は、変化検知箇所を容易に特定できる。
　また、第１変化検知部１３０は、観測期間に亘って対象領域に複数回変化が生じていたとしても、複数の解析対象とするSAR 画像と、各々に対応する模擬SAR 画像との相関をそれぞれ算出することによって、定常状態からの変化として各変化をいずれも検知できる。
　上記のように複数の変化検知結果が得られた場合に第１変化検知部１３０が複数の変化検知結果を時系列で表示すると、利用者は、各変化検知箇所、および各変化検知時刻を容易に特定できる。
実施形態３．
［構成の説明］
　次に、本発明の第３の実施形態を、図面を参照して説明する。図１３は、本発明の第３の実施形態の信号処理システムの構成例を示すブロック図である。
　図１３に示すように、信号処理システム１０２は、３次元情報再構成部１１０と、模擬SAR 画像生成部１２０と、第２変化検知部１４０とを含む。また、図１３に示すように、信号処理システム１０２は、SAR 画像記憶部２００と通信可能に接続されている。
　本実施形態の３次元情報再構成部１１０、および模擬SAR 画像生成部１２０が有する各機能は、第１の実施形態における各機能とそれぞれ同様である。
　なお、本実施形態では、模擬SAR 画像生成部１２０に解析対象とするSAR 画像群の撮影条件が入力される。また、模擬SAR 画像生成部１２０は、模擬SAR 画像生成部１２０に入力された解析対象とするSAR 画像群の全ての撮影条件に対応する模擬SAR 画像群を出力する。
　第２変化検知部１４０には、模擬SAR 画像生成部１２０に入力された解析対象とするSAR 画像群の全ての撮影条件に対応する模擬SAR 画像群が、模擬SAR 画像生成部１２０から入力される。また、第２変化検知部１４０には、解析対象とするSAR 画像群が入力される。解析対象とするSAR 画像には、反射強度と位相の情報を示す受信信号が含まれている。
　第２変化検知部１４０は、解析対象とするSAR 画像と、解析対象とするSAR 画像に対応した模擬SAR 画像との組ごとに位相の情報を用いた相関処理を行い、それぞれの組ごとに算出された各値から得られた統計量、または閾値処理による変化の有無の判定結果を検知結果として出力する。
　解析対象とするSAR 画像と、解析対象とするSAR 画像に対応した模擬SAR 画像との組ごとに位相の情報を用いた相関処理を行い、それぞれの組ごとに算出された各値から得られる統計量として、例えば、位相の情報を用いた相関処理で算出された値の平均値や中央値が挙げられる。
　上述したように、信号処理システム１０２の模擬SAR 画像生成部１２０は、複数の解析対象とするSAR 画像の撮影条件各々に対して模擬SAR 画像を生成する。また、第２変化検知部１４０は、解析対象とするSAR 画像と、模擬SAR 画像との組ごとに、複数の組に亘って類似している程度をそれぞれ算出し、算出された複数の類似している程度を用いて変化を検知する。
　なお、本実施形態の信号処理システム１０２は、第２変化検知部１４０の代わりに、第２変化検知部１４０の機能をさらに有する第１変化検知部１３０を含んでもよい。
［動作の説明］
　以下、本実施形態の信号処理システム１０２の変化検知箇所を特定する動作を図１４を参照して説明する。図１４は、第３の実施形態の信号処理システム１０２による信号処理の動作を示すフローチャートである。
　最初に、信号処理システム１０２の３次元情報再構成部１１０が、３次元情報再構成処理を実行する（ステップS310）。ステップS310の３次元情報再構成処理は、ステップS110の３次元情報再構成処理と同様である。
　次いで、信号処理システム１０２の模擬SAR 画像生成部１２０が、模擬SAR 画像生成処理を実行する（ステップS320）。ステップS320の模擬SAR 画像生成処理は、ステップS120の模擬SAR 画像生成処理と同様である。
　次いで、信号処理システム１０２の第２変化検知部１４０が、第２変化検知処理を実行する（ステップS330）。第２変化検知処理は、位相の情報を用いた相関処理を複数回実行し、算出された複数の相関から得られる統計量を利用することによって変化を検知する処理である。
　第２変化検知処理を実行した後、信号処理システム１０２は、信号処理を終了する。
　次に、図１４に示す信号処理を構成する副処理であるステップS330の第２変化検知処理を、図１５を参照して説明する。図１５は、第３の実施形態の第２変化検知部１４０による第２変化検知処理の動作を示すフローチャートである。
　第２変化検知部１４０は、解析対象とするSAR 画像群と、解析対象とするSAR 画像群の各撮影条件と同一の撮影条件で生成された模擬SAR 画像群との相関を算出する（ステップS331）。例えば、第２変化検知部１４０は、位相の情報を用いた相関処理を、解析対象とするSAR 画像と模擬SAR 画像との組ごとに複数回実行する。
　次いで、第２変化検知部１４０は、解析対象とするSAR 画像と、解析対象とするSAR 画像に対応した模擬SAR 画像との組ごとに位相の情報を用いた相関処理を行い、それぞれの組ごとに算出された各値から得られる統計量を算出する（ステップS332）。例えば、第２変化検知部１４０は、ステップS331で算出された複数の相関から平均等の統計量を算出する。
　次いで、第２変化検知部１４０は、算出された統計量等を含む検知結果を出力する（ステップS333）。検知結果を出力した後、第２変化検知部１４０は、第２変化検知処理を終了する。
［効果の説明］
　本実施形態の信号処理システム１０２の第２変化検知部１４０は、解析対象とするSAR 画像と、解析対象とするSAR 画像に対応した模擬SAR 画像との組ごとに位相の情報を用いた相関処理を行い、それぞれの組ごとに算出された各値から得られる統計量そのもの、または統計量を閾値判定することによって変化の有無が判定された結果を出力する。統計量が利用されると、単一の相関の値の高低だけでなく典型値（例えば、平均値）からの各相関の差分も評価可能になるため、変化検知の頑健性が向上する。
　各実施形態の信号処理システム１０１～１０２は、都市部で発生した変化を、人が直接赴かずに検知する際に活用される。また、信号処理システム１０１～１０２は、定期的に監視されている領域で変化がいつ、どこで発生したかを迅速に検知する際にも活用される。
　また、各実施形態の信号処理システム１０１～１０２は、安全保障の観点から懸念される地域の軍事基地や都市の監視に適用されることが想定される。その理由は、信号処理システム１０１～１０２の利用者が、解析対象とするSAR 画像と模擬SAR 画像とを比較するだけで監視領域における航空機や車両の出現を迅速に捉えることができるからである。
　また、SAR トモグラフィで３次元情報再構成部１１０により推定された３次元情報がサーバ等に保存されてもよい。３次元情報がサーバ等に予め保存されると、信号処理システム１００～１０２の利用者は、変化の検知対象の領域に対して模擬SAR 画像を生成できる。すなわち、利用者自身が３次元情報を再構成する必要がなくなる。
　また、例えば、SAR 画像における物体検知を機械学習で行う場合の教師データを作成する時、第１変化検知部１３０の出力が機械学習に加えられると、教師データに付与される物体の位置が第１変化検知部１３０の出力領域に限定される。すなわち、アノテーションの範囲が狭くなり、学習に要するコストが削減される。
　以下、各実施形態の信号処理システム１００～１０２のハードウェア構成の具体例を説明する。図１６は、本発明による信号処理システムのハードウェア構成例を示す説明図である。
　図１６に示す信号処理システムは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶部１２と、通信部１３と、補助記憶部１４とを備える。また、ユーザが操作するための入力部１５や、ユーザに処理結果または処理内容の経過を提示するための出力部１６を備える。
　信号処理システムは、図１６に示すＣＰＵ１１が各構成要素が有する機能を提供するプログラムを実行することによって、ソフトウェアにより実現される。
　すなわち、ＣＰＵ１１が補助記憶部１４に格納されているプログラムを、主記憶部１２にロードして実行し、信号処理システムの動作を制御することによって、各機能がソフトウェアにより実現される。
　なお、図１６に示す信号処理システムは、ＣＰＵ１１の代わりにＤＳＰ（Digital Signal Processor）を備えてもよい。または、図１６に示す信号処理システムは、ＣＰＵ１１とＤＳＰとを併せて備えてもよい。
　主記憶部１２は、データの作業領域やデータの一時退避領域として用いられる。主記憶部１２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）である。
　通信部１３は、有線のネットワークまたは無線のネットワーク（情報通信ネットワーク）を介して、周辺機器との間でデータを入力および出力する機能を有する。
　補助記憶部１４は、一時的でない有形の記憶媒体である。一時的でない有形の記憶媒体として、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、半導体メモリが挙げられる。
　入力部１５は、データや処理命令を入力する機能を有する。入力部１５は、例えばキーボードやマウス等の入力デバイスである。
　出力部１６は、データを出力する機能を有する。出力部１６は、例えば液晶ディスプレイ装置等の表示装置、またはプリンタ等の印刷装置である。
　また、図１６に示すように、信号処理システムにおいて、各構成要素は、システムバス１７に接続されている。
　第１の実施形態の信号処理システム１００において、補助記憶部１４は、３次元情報再構成部１１０、および模擬SAR 画像生成部１２０を実現するためのプログラムを記憶している。
　なお、信号処理システム１００は、例えば内部に図４に示すような機能を実現するＬＳＩ（Large Scale Integration）等のハードウェア部品が含まれる回路が実装されてもよい。
　また、第２の実施形態の信号処理システム１０１において、補助記憶部１４は、３次元情報再構成部１１０、模擬SAR 画像生成部１２０、および第１変化検知部１３０を実現するためのプログラムを記憶している。
　なお、信号処理システム１０１は、例えば内部に図９に示すような機能を実現するＬＳＩ等のハードウェア部品が含まれる回路が実装されてもよい。
　また、第３の実施形態の信号処理システム１０２において、補助記憶部１４は、３次元情報再構成部１１０、模擬SAR 画像生成部１２０、および第２変化検知部１４０を実現するためのプログラムを記憶している。
　なお、信号処理システム１０２は、例えば内部に図１３に示すような機能を実現するＬＳＩ等のハードウェア部品が含まれる回路が実装されてもよい。
　また、信号処理システム１００～１０２は、ＣＰＵ等の素子を用いるコンピュータ機能を含まないハードウェアにより実現されてもよい。例えば、各構成要素の一部または全部は、汎用の回路（circuitry）または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現されてもよい。これらは、単一のチップ（例えば、上記のＬＳＩ）によって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各構成要素の一部または全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
　また、信号処理システム１００～１０２の各構成要素の一部または全部は、演算部と記憶部とを備えた１つまたは複数の情報処理装置で構成されていてもよい。
　各構成要素の一部または全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
　次に、本発明の概要を説明する。図１７は、本発明による信号処理システムの概要を示すブロック図である。本発明による信号処理システム２０は、SAR によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成する生成手段２１（例えば、模擬SAR 画像生成部１２０）を含む。
　そのような構成により、信号処理システムは、定常状態からの変化を位相の情報に基づいて検知できる。
　また、信号処理システム２０は、観測SAR 画像を用いて３次元情報を算出する算出手段（例えば、３次元情報再構成部１１０）を含んでもよい。
　そのような構成により、信号処理システムは、観測SAR 画像を用いて３次元情報を再構成できる。
　また、信号処理システム２０は、解析対象とするSAR 画像と、模擬SAR 画像とを比較することによって、解析対象とするSAR 画像における領域に生じた変化を検知する検知手段（例えば、第１変化検知部１３０）を含んでもよい。
　そのような構成により、信号処理システムは、SAR 画像間の複素相関係数を用いて定常状態からの変化を検知できる。
　また、検知手段は、解析対象とするSAR 画像と、模擬SAR 画像とが類似している程度を算出することによって変化を検知してもよい。また、検知手段は、解析対象とするSAR 画像が示す位相の情報と、模擬SAR 画像が示す位相の情報とを用いて、類似している程度を算出してもよい。また、類似している程度は、コヒーレンス値でもよい。
　そのような構成により、信号処理システムは、解析対象とするSAR 画像と模擬SAR 画像との組から求められるコヒーレンス値を用いて定常状態からの変化を検知できる。
　また、生成手段２１は、複数の解析対象とするSAR 画像の撮影条件各々に対して模擬SAR 画像を生成し、検知手段は、解析対象とするSAR 画像と、模擬SAR 画像との組ごとに、複数の組に亘って類似している程度をそれぞれ算出し、算出された複数の類似している程度を用いて変化を検知してもよい。
　そのような構成により、信号処理システムは、解析対象とするSAR 画像と模擬SAR 画像との複数の組から求められる複数の複素相関係数を用いて定常状態からの変化を検知できる。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
１１　ＣＰＵ
１２　主記憶部
１３　通信部
１４　補助記憶部
１５　入力部
１６　出力部
１７　システムバス
２０、１００、１０１、１０２　信号処理システム
２１　生成手段
１１０　３次元情報再構成部
１２０　模擬SAR画像生成部
１３０　第１変化検知部
１４０　第２変化検知部
２００　SAR画像記憶部

Claims (9)

  1. 　合成開口レーダ（SAR ）によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、前記解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した前記定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成する生成手段を含む
    　ことを特徴とする信号処理システム。
  2. 　前記観測SAR 画像を用いて前記３次元情報を算出する算出手段を含む
    　請求項１記載の信号処理システム。
  3. 　前記解析対象とするSAR 画像と、前記模擬SAR 画像とを比較することによって、前記解析対象とするSAR 画像における領域に生じた変化を検知する検知手段を含む
    　請求項１または請求項２記載の信号処理システム。
  4. 　前記検知手段は、前記解析対象とするSAR 画像と、前記模擬SAR 画像とが類似している程度を算出することによって前記変化を検知する
    　請求項３記載の信号処理システム。
  5. 　前記検知手段は、前記解析対象とするSAR 画像が示す位相の情報と、前記模擬SAR 画像が示す位相の情報とを用いて、前記類似している程度を算出する
    　請求項４記載の信号処理システム。
  6. 　前記類似している程度は、コヒーレンス値である
    　請求項５記載の信号処理システム。
  7. 　前記生成手段は、
    　複数の前記解析対象とするSAR 画像の撮影条件各々に対して前記模擬SAR 画像を生成し、
    　前記検知手段は、
    　前記解析対象とするSAR 画像と、前記模擬SAR 画像との組ごとに、複数の組に亘って前記類似している程度をそれぞれ算出し、
    　算出された複数の前記類似している程度を用いて前記変化を検知する
    　請求項４から請求項６のうちのいずれか１項に記載の信号処理システム。
  8. 　合成開口レーダ（SAR ）によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、前記解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した前記定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を、コンピュータが生成する
    　ことを特徴とする信号処理方法。
  9. 　合成開口レーダ（SAR ）によって領域が、撮影された観測SAR 画像を用いて再構成された定常状態での３次元位置における反射強度の情報と位相の情報とを有するデータである３次元情報と、解析対象とするSAR 画像の撮影条件とを用いて、前記解析対象とするSAR 画像の撮影条件に適した前記定常状態を示す複素画像である模擬SAR 画像を生成する
    　信号処理プログラム
    　を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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