(57)【要約】      （修正有）【課題】ＳＡＲ画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることができる船舶検出装置及び方法を提供する。【解決手段】偏波が異なる複数のＳＡＲ画像の合成画像を生成する画像合成部と、合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化部と、二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出部とを備える、という手段を採用することにより、ＳＡＲ画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることを可能にする。【選択図】図２
2020159946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
偏波が異なる複数のＳＡＲ画像の合成画像を生成する画像合成部と、
前記合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化部と、
前記二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出部と
を備えることを特徴とする船舶検出装置。
【請求項２】
前記画像合成部は、複数の前記ＳＡＲ画像を相乗平均処理あるいは相加平均処理することにより合成することを特徴とする請求項１に記載の船舶検出装置。
【請求項３】
前記二値化部は、前記合成画像を構成する複数の画素の輝度ヒストグラムに基づいて前記閾値を設定することを特徴とする請求項１または２に記載の船舶検出装置。
【請求項４】
前記二値化部は、前記合成画像の小領域に含まれる画素の輝度ヒストグラムに基づいて前記小領域毎に前記閾値を設定することを特徴とする請求項１または２に記載の船舶検出装置。
【請求項５】
前記二値化部は、前記小領域の前記閾値に連続化処理を施したものを最終閾値とすることを特徴とする請求項４に記載の船舶検出装置。
【請求項６】
偏波が異なる複数のＳＡＲ画像の合成画像を生成する画像合成処理と、
前記合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化処理と、
前記二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出処理と
を有することを特徴とする船舶検出方法。
【請求項７】
前記画像合成処理では、複数の前記ＳＡＲ画像を相乗平均処理あるいは相加平均処理することにより合成することを特徴とする請求項６に記載の船舶検出方法。
【請求項８】
前記閾値は、複数の前記ＳＡＲ画像の小領域毎に設定されることを特徴とする請求項６または７に記載の船舶検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、船舶検出装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、ＳＡＲ（Synthetic Aperture Radar）画像等の衛星画像から船舶候補領域を抽出し、この船舶候補領域における船舶を判定する船舶画像処理システムが開示されている。この船舶画像処理システムは、船舶候補領域から抽出された船舶諸元を用いて船舶を判定することにより判定精度の向上を図るものである。なお、上記ＳＡＲ画像は、合成開口レーダによって得られるグレースケール画像である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３０２５５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来技術は検出精度が不十分なために実用化が難しいのが現状である。ＳＡＲ画像を用いた船舶検出技術を実用化させるためには、船舶の検出精度をさらに向上させることが極めて重要である。
【０００５】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、ＳＡＲ画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明では、船舶検出装置に係る第１の解決手段として、偏波が異なる複数のＳＡＲ画像の合成画像を生成する画像合成部と、前記合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化部と、前記二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出部とを備える、という手段を採用する。
【０００７】
本発明では、船舶検出装置に係る第２の解決手段として、上記第１の解決手段において、前記画像合成部は、複数の前記ＳＡＲ画像を相乗平均処理あるいは相加平均処理することにより合成する、という手段を採用する。
【０００８】
本発明では、船舶検出装置に係る第３の解決手段として、上記第１または第２の解決手段において、前記二値化部は、前記合成画像を構成する複数の画素の輝度ヒストグラムに基づいて前記閾値を設定する、という手段を採用する。
【０００９】
本発明では、船舶検出装置に係る第４の解決手段として、上記第１〜第３のいずれかの解決手段において、前記二値化部は、前記合成画像の小領域に含まれる画素の輝度ヒストグラムに基づいて前記小領域毎に前記閾値を設定する、という手段を採用する。
【００１０】
本発明では、船舶検出装置に係る第５の解決手段として、上記第４の解決手段において、前記二値化部は、前記小領域の前記閾値に連続化処理を施したものを最終閾値とする、という手段を採用する。
【００１１】
また、本発明では、船舶検出方法に係る第１の解決手段として、偏波が異なる複数のＳＡＲ画像の合成画像を生成する画像合成処理と、前記合成画像を所定の閾値を用いて二値化することにより二値化画像を生成する二値化処理と、前記二値化画像に基づいて船舶を検出する船舶検出処理とを有する、という手段を採用する。
【００１２】
また、本発明では、船舶検出方法に係る第２の解決手段として、上記第１の解決手段において、前記画像合成処理では、複数の前記ＳＡＲ画像を相乗平均処理あるいは相加平均処理することにより合成する、という手段を採用する。
【００１３】
また、本発明では、船舶検出方法に係る第３の解決手段として、上記第１または第２の解決手段において、前記閾値は、複数の前記ＳＡＲ画像の小領域毎に設定される、という手段を採用する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ＳＡＲ画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る船舶検出装置が設けられる海洋監視システムのシステム構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る船舶検出装置を用いた船舶検出方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態における合成画像の生成を示す模式図（ａ）及び閾値Ｒの生成を示す模式図（ｂ）である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
本実施形態における海洋監視システムは、所定海域における船舶の航行を監視するシステムであり、本実施形態に係る船舶検出装置を内包する。この海洋監視システムは、図１に示すように、ＳＡＲ衛星１、地上受信局２、画像サーバ３、船舶検出装置４、ＡＩＳサーバ５、ＶＰＮ（Virtual Private Network）６及びブラウザ端末７Ａ〜７Ｃを備える。
【００１７】
ＳＡＲ衛星１は、合成開口レーダ（ＳＡＲ：Synthetic Aperture Radar）を備えた人工衛星であり、例えば周知の地球資源衛星１号、陸域観測技術衛星あるいは／及び陸域観測技術衛星２号である。ＳＡＲ衛星１は、所定の時間間隔かつ所定期間に亘って所定波長かつ所定偏波のマイクロ波（送信波）を地上の監視対象領域（二次元領域）に向けて送信し、当該送信波が地表で反射して生成されるマイクロ波（反射波）の所定偏波を受信することにより、監視対象領域に関する偏波が異なる複数種類のＳＡＲ画像を取得する。
【００１８】
ここで、一般に監視対象領域は、ＳＡＲ衛星１のマイクロ波の照射領域よりも広いので、ＳＡＲ衛星１は、照射領域を順次変位するとこにより監視対象領域をカバーする複数枚のＳＡＲ画像を取得する。したがって、監視対象領域のある小領域に対応するＳＡＲ画像の周縁画像部は、当該小領域に隣接する小領域に対応するＳＡＲ画像の周縁画像部に対して画像としての連続性が必ずしも十分に確保されていない場合がある。
【００１９】
このようなＳＡＲ画像は、上記監視対象領域（二次元領域）の状態、つまりＳＡＲ衛星１からの緯度経度情報を伴う一定距離間隔毎にサンプリングされた二次元のグレースケール画像であり、二次元的に配列する複数の画素の集合体である。また、このようなＳＡＲ画像は、送信波の偏波状態と受信波の偏波面との組み合わせによって異なる輝度的特徴を有する。送信波の偏波状態は一般的に直線偏波であり、水平偏波Ｈsと垂直偏波Ｖsとがある。また、ＳＡＲ衛星１で受信する反射波の偏波面（受信波）にも水平偏波Ｈjと垂直偏波Ｖjとがある。
【００２０】
ＳＡＲ画像は、このような４つの偏波つまり水平偏波Ｈs、垂直偏波Ｖs、水平偏波Ｈj及び垂直偏波Ｖjの組み合わせに応じて輝度状態が異なる。例えば、ＳＡＲ画像は、水平偏波Ｈsと垂直偏波Ｖjの組み合わせでは海と陸地とのコントラストが比較的高いグレースケール画像となるが、垂直偏波Ｖsと垂直偏波Ｖjの組み合わせでは、海と陸地とのコントラストが比較的低いグレースケール画像となる。
【００２１】
ＳＡＲ衛星１は、合成開口レーダにおける水平偏波Ｈsあるいは垂直偏波Ｖsの送信波及び水平偏波Ｈjあるいは垂直偏波Ｖjの受信波に基づいて偏波が異なる複数種類のＳＡＲ画像を生成し、当該ＳＡＲ画像を地上受信局２に送信する。例えば、ＳＡＲ衛星１は、２種類のＳＡＲ画像、つまり水平偏波Ｈsと水平偏波Ｈjとの組み合わせに基づくＳＡＲ画像ＧHH（第１の元画像）と水平偏波Ｈsと垂直偏波Ｖjとの組み合わせに基づくＳＡＲ画像ＧHV（第２の元画像）とを取得して地上受信局２に送信する。
【００２２】
なお、合成開口レーダで一般的に使用されるマイクロ波の波長帯には、Ｌバンド、Ｃバンド及びＸバンドが存在するが、本実施形態におけるＳＡＲ衛星１は、Ｌバンド、Ｃバンド、Ｘバンドのマイクロ波を用いて画像分解能が１ｍ〜１００ｍ程度のＳＡＲ画像を取得する。
【００２３】
地上受信局２は、地上の所定場所に設けられ、上記ＳＡＲ衛星１から偏波が異なる複数種類のＳＡＲ画像を受信する通信設備である。すなわち、この地上受信局２は、ＳＡＲ衛星１と無線通信を行うための無線アンテナ及び無線通信機を少なくとも備え、ＳＡＲ衛星１が間欠的に送信してくる複数種類のＳＡＲ画像を受信して画像サーバ３に出力する。
【００２４】
画像サーバ３は、上記地上受信局２から順次入力される複数種類のＳＡＲ画像を蓄積すると共に、船舶検出装置４の要求に応じて偏波が異なる複数種類のＳＡＲ画像を提供するデータサーバである。すなわち、この画像サーバ３は、多数の監視対象領域に関すると共に偏波が異なる複数種類のＳＡＲ画像を記憶する画像記憶装置を備え、船舶検出装置４の要求に応じて画像記憶装置を検索することにより、船舶検出装置４が要求する監視対象領域のＳＡＲ画像を読み出して船舶検出装置４に出力する。
【００２５】
船舶検出装置４は、この海洋監視システムにおいて最も特徴的な構成機器である。すなわち、この船舶検出装置４は、所定の検出アルゴリズムに基づいて複数種類のＳＡＲ画像に所定の画像処理を施すことにより、地表の監視対象領域（二次元領域）に存在する船舶を検出する。上記検出アルゴリズムの詳細については船舶検出装置４の動作説明として後述するが、船舶検出装置４は、上記検出アルゴリズムに基づくソフトウエア的な機能構成要素として、図１に示すように画像合成部４ａ、二値化部４ｂ、閾値生成部４ｃ、船舶検出部４ｄ及び画像記憶部４ｅを備えている。
【００２６】
画像合成部４ａは、偏波が異なる複数種類のＳＡＲ画像に所定の合成アルゴリズムで画像合成することにより合成画像Ｇｃを生成する。この画像合成部４ａは、合成画像Ｇｃを船舶検出部４ｄに出力する。上記合成アルゴリズムは、例えば第１の元画像ＧHHと第２の元画像ＧHVとの相乗平均処理あるいは相加平均処理である。
【００２７】
二値化部４ｂは、上記合成画像Ｇｃを所定の閾値Ｒを用いて二値化することにより二値化画像Ｇｎを生成する。すなわち、二値化部４ｂは、合成画像Ｇｃの各画素を閾値Ｒと順次比較することにより白あるいは黒の何れかを示す画素の集合体である二値化画像Ｇｎを生成する。
【００２８】
閾値生成部４ｃは、上記合成画像Ｇｃに基づいて閾値Ｒを生成する。すなわち、この閾値生成部４ｃは、合成画像Ｇｃの小領域に含まれる複数の画素の輝度ヒストグラムに基づいて小領域毎に閾値Ｒを設定する。詳細については後述するが、合成画像Ｇｃを縦横に複数に分割することのより複数の画素からなる小領域を複数設定し、各小領域に含まれる複数の画素について輝度ヒストグラムを求め、最高輝度から所定順番目の輝度値を閾値Ｒとする。
【００２９】
船舶検出部４ｄは、二値化画像Ｇｎに基づいて船舶を検出する機能構成要素である。すなわち、船舶検出部４ｄは、二値化画像Ｇｎから船舶候補となる白画像部を抽出し、この船舶候補が所定の判定条件を満足するか否かを評価することによって実船舶を検出する。例えば、二値化画像Ｇｎにおける海面は輝度が極めて低いが、船舶は海面に比べて輝度が極端に高い。したがって、二値化画像Ｇｎにおいて点状の白部は、船舶候補となる画像部であるが、周囲の画像状態や後述するＡＩＳ情報等の判定条件を満足しない場合には実船舶ではない場合もある。
【００３０】
画像記憶部４ｅは、船舶検出部４ｄの検出結果を付加した評価画像を蓄積する不揮発性記憶装置である。船舶検出装置４は、ＶＰＮ６を介してブラウザ端末７Ａ〜７Ｃから受信する船舶検知情報の提供要求に対して、船舶検出部４ｄの検出結果を付加した評価画像を画像記憶部４ｅから読み出すことによりブラウザ端末７Ａ〜７Ｃに送信する。
【００３１】
ＡＩＳサーバ５は、既設のＡＩＳ情報センタから監視対象領域を航行する船舶のＡＩＳ情報を取得して蓄積するデータサーバである。ＡＩＳサーバ５は、自らが蓄積したＡＩＳ情報を上述した判定条件の１つとして船舶検出装置４に出力する。なお、ＡＩＳ情報は、船舶に搭載が国際的に義務付けられている自動船舶識別装置（ＡＩＳ：Automatic Identification System）が外部に対して発信する船舶の識別符号、船名、位置、針路、速力、目的地等を含む船舶情報である。
【００３２】
ＶＰＮ６は、機密を保持することができる専用線であり、複数の有線通信網及び無線通信網の集合体であり、例えばインターネットを構成している。すなわち、このＶＰＮ６は、海洋監視システムの利用者が接続可能な通信回線である。
【００３３】
ブラウザ端末７Ａ〜７Ｃは、上記ＶＰＮ６に接続された通信端末であり、データセンターで船舶情報を処理された結果データをダウンロードする事ができ、ダウンロードした船舶情報を専用ソフトで閲覧することができる。これらブラウザ端末７Ａ〜７Ｃは、各々個別の利用者が管理する通信端末であり、ＶＰＮ６を介して船舶検出装置４に船舶検知情報の提供を要求すると共に、当該提供要求に応じて船舶検出装置４が提供する船舶検知情報を表示、保存及び転送処理する。なお、この図１では便宜的に３台のブラウザ端末７Ａ〜７Ｃを示しているが、ブラウザ端末の個数に制限はない。
【００３４】
次に、本実施形態に係る海洋監視システムの時系列的な動作、特に船舶検出装置４による船舶の検出動作（船舶検出方法）について、図２及び図３を参照して詳しく説明する。
【００３５】
ＳＡＲ衛星１は、地球周回軌道を飛行する際し、監視対象領域の上空を飛行する度に監視対象領域のＳＡＲ画像を取得して地上受信局２に送信する。このＳＡＲ画像は、複数種類を含むものであり、少なくとも第１の元画像ＧHHと第２の元画像ＧHVとを含むものである。地上受信局２は、このようなＳＡＲ画像をＳＡＲ衛星１から受信する度に画像サーバ３に出力する。この結果、画像サーバ３には、監視対象領域に関し、時系列的な複数のＳＡＲ画像が蓄積される。
【００３６】
そして、船舶検出装置４は、このような画像サーバ３から監視対象領域のＳＡＲ画像を順次取得し、ＡＩＳサーバ５から別途取得したＡＩＳ情報を用いることにより監視対象領域に実船舶が存在するか否かを判断する。そして、船舶検出装置４は、上記判断の結果をＶＰＮ６を介してブラウザ端末７Ａ〜７Ｃのいずれか１つあるいは複数に送信する。
【００３７】
このような流れが海洋監視システムの全体的な動作であるが、船舶検出装置４は、以下のようにして監視対象領域における実船舶を検出する。最初に画像合成部４ａは、図３（ａ）に示すように、第１の元画像ＧHHと第２の元画像ＧHVとに画像合成処理を施すことにより合成画像Ｇｃを取得する（ステップＳ１）。
【００３８】
この画像合成処理は、下式（１）に示す相乗平均処理あるいは下式（２）に示す相加平均処理である。すなわち、画像合成部４ａは、式（１）に示すように第１の元画像ＧHHと第２の元画像ＧHVとを乗算処理した後に二乗根を求めることにより合成画像Ｇｃを生成する。あるいは、画像合成部４ａは、式（２）に示すように第１の元画像ＧHHと第２の元画像ＧHVとを加算処理した後に２で除算処理することにより合成画像Ｇｃを生成する。
Ｇｃ＝（ＧHH・ＧHV）１／２                （１）
Ｇｃ＝（ＧHH＋ＧHV）／２               （２）
【００３９】
ここで、第１の元画像ＧHHは、送信波の海面反射が比較的顕著に現れるので海面反射を実船舶と誤認し易いが、Ｓ／Ｎ比が比較的高いという特徴を有するＳＡＲ画像である。これに対して、第２の元画像ＧHVは、送信波の海面反射が極めて少ないので海面反射を実船舶と誤認し難いが、オフナディア角が大きいとＳ／Ｎ比が低くなり、また監視対象領域上で互いに隣り合う画像同士の継ぎ目を実船舶と誤認し易いという特性を有する。
【００４０】
このような第１の元画像ＧHHと第２の元画像ＧHVとを相乗平均処理して得られる合成画像Ｇｃは、第１の元画像ＧHH及び第２の元画像ＧHVの欠点を補う画像であり、ランダムノイズが低減されてＳ／Ｎ比が比較的高いと共に、海面反射及び継ぎ目が比較的抑制されて実船舶が強調された画像である。すなわち、合成画像Ｇｃは、外乱を抑えて実船舶がより強調された画像である。
【００４１】
そして、閾値生成部４ｃは、合成画像Ｇｃに基づいて閾値Ｒを生成する（ステップＳ２）。すなわち、閾値生成部４ｃは、合成画像Ｇｃの縦横を所定の画素数毎に区分けすることにより合成画像Ｇｃを複数の小領域に分割し、当該小領域毎に画素の輝度ヒストグラムを作成する。そして、閾値生成部４ｃは、各小領域の輝度ヒストグラムについて最高輝度から所定順番目の輝度値を閾値Ｒとする。
【００４２】
例えば、図３（ｂ）に示すように１億９６００万個（１４０００×１４０００）の画素からなる合成画像Ｇｃについて１００万個（１０００×１０００）の画素からなる各小領域Ａ１１〜Ａｄｄが設定されている場合、合計１９６個（１４×１４）の小領域Ａ１１〜Ａｄｄの輝度ヒストグラムは、１００万個の各画素の輝度値を輝度順に並べた棒グラフとなる。閾値生成部４ｃは、このような各小領域Ａ１１〜Ａｄｄの輝度ヒストグラムについて、最高輝度から例えば１万番目の輝度値を抽出して各小領域Ａ１１〜Ａｄｄの閾値Ｒとする。
【００４３】
すなわち、このように生成された各小領域の閾値Ｒは、監視対象領域上で比較的近い地域の輝度状態に基づく、つまり監視対象領域上で離れた地域の輝度状態の影響を排除したものであり、各小領域の輝度的な特徴に即したものである。しかしながら、このような閾値Ｒは、各小領域毎に異なり得る値をとして生成されるので、例えば監視対象領域上で隣り合う小領域において値が極端に乖離することがあり得る。すなわち、このような各小領域の閾値Ｒは、隣り合う小領域の境界近傍に存在する物体を船舶候補として的確に抽出し得ない虞がある。
【００４４】
このような問題点を軽減するために、閾値生成部４ｃは、各小領域の閾値Ｒに連続化処理を施したものを最終閾値ＲＬとする。すなわち、監視対象領域上で隣り合う小領域に関する複数の閾値Ｒ（閾値群）は離散値なので、閾値生成部４ｃは、複数の閾値Ｒ（閾値群）に補間処理を施すことにより連続値である最終閾値ＲＬを生成する。
【００４５】
上記補間処理として、閾値生成部４ｃは、例えばコンピューターによる画像処理で画像の回転・拡大・変形を行うときの画素補間法に基づいて複数の閾値Ｒ（閾値群）を連続化する。すなわち、閾値生成部４ｃは、画素補間法として周知のニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法、ガウシアンフィルター法、周波数の異なるガウシアンフィルター処理結果の最大値や最小値を用いる方法、あるいは、これらのバイリニア方法、バイキュービック法、ガウシアンフィルター法、周波数の異なるガウシアンフィルター処理結果の最大値や最小値を用いる方法による算出結果を、元画像の相関に基づき重み付け加算する方法等を用いて複数の閾値Ｒ（閾値群）に補間処理を施すことにより連続値である最終閾値ＲＬを生成する。
【００４６】
このようにして閾値生成部４ｃが最終閾値ＲＬを生成すると、二値化部４ｂは、合成画像Ｇｃを最終閾値ＲＬを用いて二値化処理することにより二値化画像Ｇｎを生成する（ステップＳ３）。この二値化画像Ｇｎは、船舶候補等を白画像部として表し、海を黒画像部として表す白黒画像であるが、実船舶ではないもの、例えば波、陸、島、人工構造物、ＳＡＲ画像の継ぎ目、電波的ノイズ及びＳＡＲ画像特有のノイズ等を含んでいる。
【００４７】
続いて、船舶検出部４ｄは、二値化画像Ｇｎに基づいて実船舶を検出する船舶検出処理を行う。すなわち、船舶検出部４ｄは、船舶検出処理における第１処理として、二値化画像Ｇｎから船舶候補となる白画像部を抽出し（ステップＳ４）、第２処理として上記船舶候補（白画像部）の特徴量を計算する（ステップＳ５）。すなわち、船舶検出部４ｄは、個々の船舶候補（白画像部）について幅、長さ及び角度等を計算し、幅、長さ及び角度を船幅、船長及び針路方向とちて検出する。そして、船舶検出部４ｄは、第３処理として各船舶候補（白画像部）について論理チェックを行う（ステップＳ６）。
【００４８】
すなわち、船舶検出部４ｄは、上記論理チェックにおける最初の処理として、各船舶候補について特徴量とＡＩＳ情報とを比較照合することにより、ＡＩＳ情報に合致する船舶候補とＡＩＳ情報に合致しない船舶候補とをグループ分けする。監視対象領域を航行する実船舶の中には、国際協定に従ってＡＩＳ情報を外部に発信するものだけではなく、ＡＩＳ情報を外部に発信しないものも存在し得る。このようなＡＩＳ情報を外部に発信しない船舶は、不審船と呼べるものであり、最も重要な監視対象である。船舶検出部４ｄは、ＡＩＳ情報に合致する船舶候補を実船舶として検出する。
【００４９】
本実施形態によれば、第１の元画像ＧHHと第２の元画像ＧHVと画像合成して得られる合成画像Ｇｃを用いて実船舶を検出するので、ＳＡＲ画像を用いた船舶検出における検出精度を従来よりも向上させることが可能である。
また、本実施形態によれば、最終閾値ＲＬを用いて生成された二値化画像Ｇｎから船舶候補を抽出するので、これによっても船舶の検出精度を従来よりも向上させることが可能である。
【００５０】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような変形例が考えられる。
（１）上記実施形態では、第１の元画像ＧHHと第２の元画像ＧHVと画像合成した合成画像Ｇｃを用いて実船舶を検出したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、本発明における合成画像は、合成画像Ｇｃに限定されず、他の画像合成方法に基づいて生成された合成画像Ｇｃを採用してもよい。
【００５１】
例えば、第１の元画像ＧHH及び第２の元画像ＧHVに加えて第１の元画像ＧHH及び第２の元画像ＧHVとは偏波が異なる第３の元画像Ｇ３あるいは／及び第４の元画像Ｇ４を画像合成することにより合成画像Ｇｃを生成してもよい。この場合、例えば相乗平均処理によって合成画像Ｇｃを生成する場合の演算式は以下の式（３）、（４）の通りである。
Ｇｃ＝（ＧHH・ＧHV・Ｇ３）１／３                （３）
Ｇｃ＝（ＧHH・ＧHV・Ｇ３・Ｇ４）１／４          （４）
【００５２】
なお、第１の元画像ＧHH、第２の元画像ＧHV、第３の元画像Ｇ３あるいは／及び第４の元画像Ｇ４の相加平均処理によって合成画像Ｇｃを生成する場合の演算式は以下の式（５）、（６）の通りである。
Ｇｃ＝（ＧHH＋ＧHV＋Ｇ３）／３               （５）
Ｇｃ＝（ＧHH＋ＧHV＋Ｇ３＋Ｇ４）／４          （６）
【００５３】
ここで、第３の元画像Ｇ３及び第４の元画像Ｇ４は、送信波に関する水平偏波Ｈs及び垂直偏波Ｖs並びに受信波に関する水平偏波Ｈj及び垂直偏波Ｖjのうち、画像合成することによって外乱を抑制して実船舶を強調する組み合わせのものが選択される。
【００５４】
（２）上記実施形態では、最終閾値ＲＬを用いて二値化画像Ｇｎを生成したが、本発明はこれに限定されない。小領域毎に生成した複数の閾値Ｒをそのまま用いて二値化画像Ｇｎを生成してもよい。また、場合によっては、合成画像Ｇｃの小領域毎に閾値Ｒを生成するのではなく、合成画像Ｇｃを構成する全画素の輝度ヒストグラムに基づいて単一の閾値を生成して二値化画像を生成してもよい。
【符号の説明】
【００５５】
１  ＳＡＲ衛星
２  地上受信局
３  画像サーバ
４  船舶検出装置
４ａ  画像合成部
４ｂ  二値化部
４ｃ  閾値生成部
４ｄ  船舶検出部
４ｅ  画像記憶部
５  ＡＩＳサーバ
６  ＶＰＮ
７Ａ〜７Ｃ  ブラウザ端末
ＧHH  第１の元画像（ＳＡＲ画像）
ＧHV  第２の元画像（ＳＡＲ画像）
Ｇｃ  合成画像
【図１】
2020159946.tif 000003
【図２】
2020159946.tif 000004
【図３】
2020159946.tif 000005