(57)【要約】【課題】目標画素の広がりを抑制し、目標の検出精度を向上させ、近接複数目標の検出を可能とする目標検出装置を得る。【解決手段】目標の観測を行うセンサ部１、観測され画像を取得する観測画像取得部２、観測画像における各画素の尤度比を算出する尤度比算出部３、観測画像における各画素の推移確率を算出する推移確率算出部４、尤度比と推移確率及び１フレーム前の処理結果であるtrack scoreとの積算処理を行う積算処理部５、積算処理結果から現フレーム画像の複数の画素が、１フレーム前の画像の同一画素と対応づけられ重複割当が発生している箇所を抽出する重複割当抽出部６、抽出された重複割当を解消する重複割当解消部７、積算処理の終了判定を行う終了判定部８、最終的に得られた処理結果よりtrack scoreの高い画素を目標として検出する目標検出部９を備える。【選択図】図１
2010186433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続撮影された複数の観測画像を積算処理することにより低ＳＮＲ環境下であっても目標検出を可能とする目標検出装置であって、
目標の観測を行うセンサ部と、
前記センサ部で観測され画像を取得する観測画像取得部と、
取得した観測画像における各画素の尤度比を算出する尤度比算出部と、
目標の想定運動モデルに従い、取得した観測画像における各画素の推移確率を算出する推移確率算出部と、
前記尤度比算出部で求めた尤度比と、前記推移確率算出部で求めた推移確率と、１フレーム前の処理結果であるtrack scoreとの積算処理を行う積算処理部と、
前記積算処理部による積算処理結果から、現フレーム画像の複数の画素が、１フレーム前の画像の同一画素と対応づけられ重複割当が発生している箇所を抽出する重複割当抽出部と、
前記重複割当抽出部により抽出された重複割当を解消する重複割当解消部と、
積算フレーム数あるいは積算処理時間に基づいて積算処理の終了判定を行う終了判定部と、
最終的に得られた処理結果よりtrack scoreの高い画素を目標として検出する目標検出部と
を備え、
前記重複割当抽出部は、１フレーム前の画像の同一画素に対して現フレーム画像の複数の画素が割り当てられている重複割当が発生している箇所および現フレーム画像の画素との対応付けがなされていない１フレーム前の画像の未割当画素を抽出し、
前記重複割当解消部は、各重複割当発生箇所に対してtrack scoreが最大の現フレーム画像の画素を残し、他の画素と１フレーム前の画像の未割当画素が１対１に対応するように画素間の再割当を行い、さらに再割当が行えなく重複割当が解消されなかった現フレーム画像の画素が存在する場合は当該画素を初期検出画素と見なしてtrack scoreを尤度比のみの値に置き換える
ことを特徴とする目標検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の目標検出装置において、
重複割当解消部に替えて、
重複割当の発生状況に基づき、同一フレーム組内で繰り返し積算処理を実行するための積算処理対象を設定する積算処理対象設定部と、
同一フレーム組内で繰り返し実行する積算処理の終了判定を行う繰り返し処理終了判定部と、
同一フレーム組内の積算処理終了後に重複割当が発生している場合、現フレーム画像の当該画素を初期検出画素と見なす初期検出化処理部と
を備え、
前記積算処理対象設定部は、個々の重複割当発生箇所において、track scoreが最大となる現フレーム画像の画素と１フレーム前の画像の画素の対応付けを残し、他の現フレーム画像の画素を未確定画素とし、さらに、１フレーム前の画像より現フレーム画像の各画素との対応付けがなされていない未割当画素を抽出して未確定画素と未割当画素を積算処理対象に再設定し、
前記繰り返し処理終了判定部は、未確定画素数に変化が無くなるかゼロになった場合に、同一フレーム組内での積算処理の繰り返しを終了し、
前記初期検出化処理部は、同一フレーム組内での積算処理終了後に重複割当箇所が残っている場合、個々の重複割当発生箇所において、track scoreが最大となる現フレーム画像の画素を除いた残りの画素を初期検出画素と見なしてそのtrack scoreを当該画素の尤度比に置き換え、
前記積算処理部は、同一フレーム組内の繰り返し処理実行時は未確定画素および未割当画素を積算処理対象とする
ことを特徴とする目標検出装置。
【請求項３】
請求項１に記載の目標検出装置において、
前記重複割当解消部の処理で完全に重複割当の解消が行えなかった場合に、個々の重複割当発生箇所の隣接画素を連結領域として抽出する連結領域抽出部と、
抽出した各連結領域を構成する画素のうち、１つを除いて他の画素のtrack scoreを変更する連結領域縮小部と
をさらに備え、
前記連結領域縮小部は、各連結領域に対して、最もtrack scoreの高い画素を残し、他の画素のtrack scoreを現フレーム画像全体の最小track scoreで置き換える
ことを特徴とする目標検出装置。
【請求項４】
請求項２に記載の目標検出装置において、
前記初期検出化処理部に換えて、
前記繰り返し処理終了判定部により同一フレーム組における積算処理を繰り返すことでフレーム間の画素の重複割当を解消し、さらに重複割当の解消が行えなかった場合に、個々の重複割当発生箇所の隣接画素を連結領域として抽出する連結領域抽出部と、
抽出した各連結領域を構成する画素のうち、１つを除いて他の画素のtrack scoreを変更する連結領域縮小部と
を備え、
前記連結領域縮小部は、各連結領域に対して、最もtrack scoreの高い画素を残し、他の画素のtrack scoreを現フレーム画像全体の最小track scoreで置き換える
ことを特徴とする目標検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、観測センサにより取得された低ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）画像中の目標（特に微小目標）を検出する目標検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
低ＳＮＲ画像中の目標を検出する従来技術としては、例えば、非特許文献１がある。これは、低ＳＮＲ画像中の目標はノイズに埋もれていて１枚の画像から目標を検出することが困難であることから、連続撮影された複数フレームの画像を積算処理することで目標の検出を行う方法である。
【０００３】
非特許文献１では、各画素の尤度比（画素が目標である確からしさを表す）と、事前に規定した運動モデルに基づいた前フレームから現フレームへの各画素の推移確率を用いて、式（１）で定義するtrack scoreにより目標検出を行う。また、図１３に非特許文献１に示されている処理のブロック図を示す。
【０００４】
【数１】
2010186433.tif 000003
【０００５】
式（１）に示したtrack scoreは目標の運動モデルに基づいた画素の動きと尤度比を考慮した積算処理を行っているので、複数フレーム連続して計算することにより、目標が存在する位置のtrack scoreが他の画素に比べて大きく積み上がり、低ＳＮＲ画像中の微小目標の検出を容易にしている。
【０００６】
また、非特許文献１の手法を改善した発明として特許文献１がある。特許文献１では、ＳＮＲが０以下と非常に低い目標の検出を目的とした発明である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】J. Arnold, S. Shaw, H. Pasternack “Efficient Target Tracking Using Dynamic Programming”, IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems, Vol. 29, No. 1, pp. 44-56 （1993）.
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−２７５３３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、非特許文献１に示されている手法は、フレームｋの個々の画素が独立に自分のtrack scoreを最大にするフレームｋ−１の画素を選択するため、フレームｋの複数の画素がフレームｋ−１の同一画素を選択するという状況が発生する。この状況を重複割当と呼ぶことにする。図１４は、重複割当を模式的に示したものである。図１４において、フレームｋの画素Ａ、画素Ｂ、画素Ｃがそれぞれフレームｋ−１の画素Ｘを選択した状況を示している。非特許文献１の手法では、フレームｋの各画素から見てtrack scoreを最大にするフレームｋ−１の画素を選択するため、このような状況が発生する。逆に、フレームｋの１つの画素がフレームｋ−１の複数の画素と対応付く事は無い。
【００１０】
図１４に示したような状況はｋ−１フレームの１画素の目標がｋフレームで複数画素に広がってしまうことを示しており、積算処理が進むに従い広がりは徐々に拡大する。このため、処理結果では、数画素程度であるはずの目標画素が大きな広がりを持ち、正確な目標位置の検出が困難になり、さらに近接複数目標が存在する場合は目標の判別ができなくなるという問題がある。図１５に非特許文献１に示された手法による積算処理結果を示す。
【００１１】
また、特許文献１の発明も上記課題の解決方法については示していない。
【００１２】
この発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、目標の運動モデルを考慮して、track scoreの低下を最小限に抑えるように、重複割当を解消し目標画素の広がりを抑制することで、目標の検出精度を向上させ、近接複数目標の検出を可能とすることができる目標検出装置を得ることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
この発明に係る目標検出装置は、連続撮影された複数の観測画像を積算処理することにより低ＳＮＲ環境下であっても目標検出を可能とする目標検出装置であって、目標の観測を行うセンサ部と、前記センサ部で観測され画像を取得する観測画像取得部と、取得した観測画像における各画素の尤度比を算出する尤度比算出部と、目標の想定運動モデルに従い、取得した観測画像における各画素の推移確率を算出する推移確率算出部と、前記尤度比算出部で求めた尤度比と、前記推移確率算出部で求めた推移確率と、１フレーム前の処理結果であるtrack scoreとの積算処理を行う積算処理部と、前記積算処理部による積算処理結果から、現フレーム画像の複数の画素が、１フレーム前の画像の同一画素と対応づけられ重複割当が発生している箇所を抽出する重複割当抽出部と、前記重複割当抽出部により抽出された重複割当を解消する重複割当解消部と、積算フレーム数あるいは積算処理時間に基づいて積算処理の終了判定を行う終了判定部と、最終的に得られた処理結果よりtrack scoreの高い画素を目標として検出する目標検出部とを備え、前記重複割当抽出部は、１フレーム前の画像の同一画素に対して現フレーム画像の複数の画素が割り当てられている重複割当が発生している箇所および現フレーム画像の画素との対応付けがなされていない１フレーム前の画像の未割当画素を抽出し、前記重複割当解消部は、各重複割当発生箇所に対してtrack scoreが最大の現フレーム画像の画素を残し、他の画素と１フレーム前の画像の未割当画素が１対１に対応するように画素間の再割当を行い、さらに再割当が行えなく重複割当が解消されなかった現フレーム画像の画素が存在する場合は当該画素を初期検出画素と見なしてtrack scoreを尤度比のみの値に置き換えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば目標の運動モデルを考慮して、track scoreの低下を最小限に抑えるように、重複割当を解消し目標画素の広がりを抑制することで、目標の検出精度を向上させ、近接複数目標の検出を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】この発明の実施の形態１における目標検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】重複発生箇所が２つある場合の例を示している図である。
【図３】重複割当解消処理の概要を示した図である。
【図４】推移元範囲の抽出処理を説明する図である。
【図５】この発明の実施の形態２における目標検出装置の構成を示すブロック図である
【図６】割当確定画素決定処理を説明する図である。
【図７】この発明の実施の形態３における目標検出装置の構成を示すブロック図である。
【図８】連結領域抽出部１３および連結領域縮小部１４の動作の説明に用いた図である。
【図９】画素の連結関係を示した図である。
【図１０】連結領域の例を示した図である。
【図１１】連結領域縮小部１４の動作の説明に用いた図である。
【図１２】この発明の実施の形態４における目標検出装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】非特許文献１（J. Arnold, S. Shaw, H. Pasternack “Efficient Target Tracking Using Dynamic Programming”, IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems, Vol. 29, No. 1, pp. 44-56 （1993））に示されている処理の内容を示すブロック図である。
【図１４】重複割当を模式的に示した図である。
【図１５】非特許文献１に示された手法による積算処理結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、この発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１における目標検出装置の構成を示すブロック図である。図１に示す目標検出装置は、連続撮影された複数の観測画像を積算処理することにより低ＳＮＲ環境下であっても目標検出を可能とする目標検出装置であって、センサ部１は、定期的に一定範囲内の空間を観測し観測画像を生成する。観測画像取得部２は、センサ部１が生成した観測画像を取得し、尤度比算出部３は、観測画像取得部２が取得した画像における、各画素の尤度比を算出する。
【００１８】
推移確率算出部４は、想定する目標の運動モデルに基づいて、１フレーム前に取得した画像の画素（ｍ，ｎ）から現フレームの画像の画素（ｉ，ｊ）に目標が移動する確率（推移確率と呼ぶ）を算出する。積算処理部５は、尤度比算出部３で求めた尤度比と、推移確率算出部４で求めた推移確率と、１フレーム前の画像のtrack score（フレーム毎の処理結果をtrack scoreと呼ぶ）とを積算し、現フレームの画像のtrack scoreを求めると共に、現フレーム画像の各画素と、現フレーム画像の各画素のtrack scoreを最大にする１フレーム前の画像の画素との対応づけを行う。
【００１９】
重複割当抽出部６は、積算処理部５における、現フレームの画像と１フレーム前の画像の各画素間の対応づけ結果より、図１４に示したような重複割当が発生している箇所を抽出する。重複割当解消部７は、重複割当抽出部６で抽出された重複割当発生箇所に対して重複割当を解消し、現フレームの画像の各画素と１フレーム前の画像の各画素を可能な限り１対１に対応させ、重複割当を解消した画像ｋの画素のtrack scoreを再計算する。
【００２０】
終了判定部８は、積算フレーム数あるいは積算処理時間が上限値に達したか否かを判定し、上限値に達していなければ処理を観測画像取得部２に戻し、上限値に達していれば加算処理を終了する。目標検出部９は、加算処理終了後にtrack scoreが最大となる画素を目標として検出する。
【００２１】
次に、図１の構成を有する目標検出装置の一連の動作について説明する。まず、センサ部１は、決められた空間を周期的に観測し、観測画像を生成する。観測データの取得単位をフレームと呼び、以降、フレームｋの観測画像を画像ｋと記述する。フレーム番号が隣り合う画像（例えば画像ｋ−１と画像ｋ）は、連続して観測された画像となる。
【００２２】
次に、観測画像取得部２は、センサ部１より観測画像を取得し、尤度比算出部３および推移確率算出部４に観測画像を入力する。これに基づき、尤度比算出部３は、観測画像の各画素の尤度比を算出する。尤度比とは、各画素が目標である確からしさを示す指標であり、画像ｋの画素（ｉ，ｊ）の振幅値（輝度値）をｚｋｉｊ、画素（ｉ，ｊ）が目標である場合の確率密度関数をｐｔ（ｘ）、画素（ｉ，ｊ）がノイズである場合の確率密度関数をｐｎ（ｘ）とすると、画像ｋの画素（ｉ，ｊ）の尤度比Ｌは式（２）で定義される。
【００２３】
【数２】
2010186433.tif 000004
【００２４】
次に、推移確率算出部４は、想定する目標の運動モデルに基づき、例えばα−βフィルタなどの追尾フィルタを用いて求めた目標の予測位置を用いて、画像ｋ−１の画素（ｍ，ｎ）から画像ｋの画素（ｉ，ｊ）に目標が移動する確率（これを推移確率と呼ぶ）を算出する。
【００２５】
想定する目標の運動モデルは適用先によって異なるので、推移確率の定義も適用先毎に異なり一意に決めることはできないが、定義式の一例を式（３）に示す。式（３）は、画像ｋ−１の画素（ｍ，ｎ）から画像ｋへの目標の移動予測位置を（Ｉｋｍ，ｎ，Ｊｋｍ，ｎ）とした場合の、画像ｋ−１の画素（ｍ，ｎ）から画像ｋの画素（ｉ，ｊ）への推移確率を示したもので、Ｃは係数、σは推移確率の標準偏差である。Ｃ、σとも事前に与えられる値である。また、ｇｋｉ，ｊは画像ｋの画素（ｉ，ｊ）を、ｇｋ−１ｍ，ｎは画像ｋ−１の画素（ｍ，ｎ）を表している。
【００２６】
【数３】
2010186433.tif 000005
【００２７】
次に、積算処理部５は、尤度比算出３が算出した尤度比と推移確率算出部４で求めた推移確率と、画像ｋ−１のtrack scoreを式（４）に従って積算して画像ｋのtrack scoreを求めると共に、画像ｋの各画素と、画像ｋの各画素のtrack scoreを最大にする画像ｋ−１の画素との対応づけを行う。
【００２８】
【数４】
2010186433.tif 000006
【００２９】
式（４）に示した処理は、以下の手順に従う。
step 1. 画像ｋ−１の画素（ｍ，ｎ）の中から、画素（ｍ，ｎ）から画像ｋの画素（ｉ，ｊ）への推移確率の自然対数値と画像ｋ−１の画素（ｍ，ｎ）のtrack scoreの合計値が最大となる画素を選択し、画像ｋの画素（ｉ，ｊ）と対応づける。例えば、画像ｋ−１の画素（４，３）と画像ｋの画素（６，５）が対応づけられたとすると、画像ｋ−１の画素（４，３）に目標が存在した場合、画像ｋでは画素（６，５）に目標が移動したと判断したことを表している。
【００３０】
step 2. step 1で求めた合計の最大値と画像ｋの画素（ｉ，ｊ）の尤度比の自然対数値の合計を画像ｋの画素（ｉ，ｊ）のtrack scoreとする。
【００３１】
次に、重複割当抽出部６は、積算処理部５における画像ｋ−１の画素と画像ｋの画素の対応づけの結果より重複割当発生箇所を抽出する。以下に重複割当抽出部６における処理手順を示す。
【００３２】
step 1. 重複グループの抽出
図１４に示したような重複割当発生箇所を抽出し、発生箇所が複数ある場合はグループ番号を付与する。図２は、重複発生箇所が２つある場合の例を示している。この場合、画素｛Ｘ，Ａ，Ｂ，Ｃ｝の組を重複グループ１、画素｛Ｗ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ｝の組を重複グループ２としている。
【００３３】
step 2. 割当済み画素の抽出
画像ｋ−１と画像ｋの間には１対１に対応づけされている画素も存在している。これらのうち、画像ｋ−１側の画素を『割当済み画素』として抽出する。
【００３４】
step 3. 未割当画素の抽出
画像ｋ−１と画像ｋは一連の処理において同一センサにより観測された画像であり、画素数は同一と考えて差し支えない。従って、画像ｋ−１と画像ｋの間で重複割当が発生している状況では、画像ｋ−１には画像ｋの画素と対応していない画素が存在している。このような画素を『未割当画素』と呼ぶことし、画像ｋ−１より未割当画素の抽出を行う。
【００３５】
次に、重複割当解消部７は、重複割当抽出部６で抽出された各重複割当発生箇所の重複割当を解消し、可能な限り画像ｋ−１と画像ｋの各画素を１対１に対応させる。以下、重複割当解消部７の動作について説明する。
【００３６】
図３は、重複割当解消処理の概要を示した図である。図３の画像ｋ−１において、黒く塗りつぶされた画素は割当済み画素を、白抜きの画素は未割当画素を示している。このような状況下において、画像ｋ−１の画素Ｘと画像ｋの画素Ａ、Ｂ、Ｃが重複割当関係にある（図３上）。これら重複関係にある画素Ａ、Ｂ、Ｃに対して、一つの画素を残して残りの画素の割当先を、画像ｋ−１の未割当画素の中から選択する。図３の例では、画素Ａを画像ｋ−１の画素Ｙに、画素Ｃを画像ｋ−１の画素Ｚに再割り当てしている。
【００３７】
重複割当解消部７の詳細動作について以下に説明する。
step 1. 重複グループの優先順位付け
重複割当抽出部６において抽出された重複グループに対して、各重複グループに含まれる画像ｋ−１の画素のtrack scoreの高い順に優先順位を付ける。図２を例に説明すると、重複グループ１の画像ｋ−１の画素である画素Ｘのtrack scoreと、重複グループ２の画像ｋ−１の画素である画素Ｗのtrack scoreを比べ、画素Ｘのtrack scoreの値が高ければ重複グループ１の優先順位を高くし、逆に画素Ｗのtrack scoreの値が高ければ重複グループ２の優先順位を高くする。優先順位が高い順に、全ての重複グループに対して、次step以降に示す重複割当解消を実施する。
【００３８】
なお、上記説明では、優先順位づけの基準として画像ｋ−１側の画素のtrack scoreの値を用いたが、（１）各重複グループに含まれる画像ｋの画素のtrack scoreの最大値や、（２）各重複グループに含まれる画像ｋの画素数を基準として用いても良い。図２を用いて（１）の場合の例を説明すると、重複グループ１に属する画像ｋの画素の中では画素Ｂのtrack scoreが最大、重複グループ２に属する画像ｋの画素の中では画素Ｆのtrack scoreが最大である場合、画素Ｂのtrack scoreの方が画素Ｆのtrack scoreより大きければ重複グループ１の優先順位を高く、逆に画素Ｆのtrack scoreの方が大きければ重複グループ２の優先順位を高くする。また、図２を用いて（２）の場合を説明すると、重複グループ１に属する画像ｋの画素数は３、重複グループ２に属する画像ｋの画素数は４なので、重複グループ２の優先順位を高くする。
【００３９】
さらに、上記３つの基準を組合せ、例えば、まず各重複グループに含まれる画像ｋ−１の画素のtrack scoreにより優先順位づけを行い、優先順位が同じになる場合は各重複グループに含まれる画像ｋの画素の最大track scoreで優先順位づけを行い、さらに優先順位が同じになる場合は各重複グループに含まれる画像ｋの画素数で優先順位づけを行っても良い。
【００４０】
step 2. 重複グループ内画素の優先順位付け
同一重複グループ内の画像ｋの画素を、track scoreの高い順に優先順位づけを行い、優先順位が最も高い画素は重複割当解消処理の対象外とし（すなわち、現状の割当を維持する）、優先順位が２番目以降の全ての画素に対して優先順位の高い順に次step以降に示す割当解消処理を実施する。なお、優先順位が２番目以降の画素を再割当対象画素と呼ぶ。
【００４１】
上記説明では優先順位づけの基準として画像ｋの画素のtrack scoreを用いているが、画像ｋの各画素の尤度比の高い順に優先順位づけを行っても良い。
【００４２】
step 3. 推移元範囲の抽出
想定している運動モデルを考慮して、優先度がＮ番目（Ｎ≧２）の再割当対象画素への推移が可能な画像ｋ−１の画素範囲（推移元範囲と呼ぶ）を抽出する。さらに、推移元範囲内に含まれる画像ｋ−１の未割当画素を推移可能画素として抽出する。
【００４３】
step 3の処理を、図４を用いて説明する。図４の上段は重複割当の発生状況を示しており、画像ｋ−１の画素Ｘに対して画像ｋの画素Ａ、Ｂ、Ｃが重複して割り当てられている。この時、画素Ａ、Ｂ、Ｃの中でＢのtrack scoreが最も高い場合画素Ｂの画素Ｘへの割当はそのまま残す。従って、再割当対象は画素Ａと画素Ｃとなり、図４は画素Ａに対する処理を示している。
【００４４】
step 3では、まず、画素Ａに推移可能な画像ｋ−１の推移元範囲を抽出する。推移元範囲の抽出は、想定している目標の運動モデルに基づき目標が１フレーム分で移動可能な最大画素数Ｒを算出し、画像ｋ−１の画素Ａと同じの位置を中心として（２Ｒ＋１）×（２Ｒ＋１）画素の領域を推移元範囲とする（図４下段左を参照）。次に、推移元範囲に含まれる未割当画素を推移可能画素として抽出する（図４下段中央を参照）。
【００４５】
step 4. 再割当実行
step 3で抽出した推移可能画素の中から割当対象画素のtrack scoreが最大となる画素を選択し、割当対象画素と対応づける。ただし、step ３で推移可能画素が抽出されなかった場合は、当該割当対象画素を再割当不可能画素とする。
【００４６】
図４下段右の例では、step 3で抽出した推移可能画素のうち画素Ｙが画素Ａのtrack scoreを最大にするものとして、画素Ｙを画素Ａと対応づけている。
【００４７】
step 5. 再割当不可能画素の処理（初期検出化）
全ての重複グループに対してstep 4までの処理を実行し終えた後、再割当不可能画素が存在する場合は、各再割当不可能画素の割当先（画像ｋ−１の画素）を取り消し、初期検出目標（初めて検出された目標）として扱い、track scoreを画素の尤度比のみの値に置き換える。
【００４８】
次に、終了判定部８が、積算処理を行ったフレーム数が予め定めた上限値に達したら積算処理を終了すると判定し、処理を目標検出部９に進め、そうでなければ継続と判定し処理を観測画像取得部２に戻す。また、終了判定条件として、積算処理開始時からの経過時間が予め定めた上限値に達したら終了と判定しても良い。
【００４９】
次に、目標検出部９は、積算処理の最終結果よりtrack scoreの平均μと標準偏差σを求め、係数をＱとした時、track scoreが式（５）で定義する閾値ＴＨを超える画素を目標候補として検出する。
【００５０】
【数５】
2010186433.tif 000007
【００５１】
上記のような目標検出装置では、積算処理において発生するフレーム間の画素の重複割当を解消し１対１に対応づけすることで、積算処理を繰り返すことで発生する目標画素の広がりを抑制し、目標検出精度を向上させる効果がある。
【００５２】
実施の形態２．
図５は、この発明の実施の形態２における目標検出装置の構成を示すブロック図である。実施の形態１における目標検出装置は、積算処理の実行毎に発生する重複割当をまとめて解消するのに対して、実施の形態２における目標検出装置では、積算処理の都度発生する重複割当に対して、最もtrack scoreの良い画素のみ割当を確定し、他の重複割当状態にある画素を積算処理対象画素とし、積算処理対象画素のみを新たに処理対象として、同一フレーム組における積算処理を未割当画素が無くなるまで繰り返す点が異なっている。
【００５３】
図５に示したブロック図のうち、センサ部１、観測画像取得部２，尤度比算出部３、推移確率算出部４、重複割当抽出部６、終了判定部８、目標検出部９の機能、動作は実施の形態１と同じであるため説明を割愛する。
【００５４】
積算処理部５Ａは、尤度比算出部３で求めた尤度比と、推移確率算出部４で求めた推移確率と、１フレーム前の画像のtrack scoreとを積算し、現フレームの画像のtrack scoreを求めると共に、現フレーム画像の各画素と、現フレーム画像の各画素のtrack scoreを最大にする１フレーム前の画像の画素との対応づけを行う装置であり、基本動作は実施の形態１に示した積算処理部５と同じであるが、積算処理対象設定部１０において設定される積算処理対象のみを処理対象として積算処理を行う点が異なっている。
【００５５】
積算処理対象設定部１０は、重複割当抽出部６の処理結果を基に、各重複発生箇所において最もtrack scoreの画素を除き、他の画素を同一フレーム組における繰り返し積算処理対象として設定し、繰り返し処理終了判定部１１は、積算処理対象設定部１０の積算処理対象設定結果に基づき同一フレーム組に対する積算処理の繰り返し実行を終了するか否かを判定し、終了する場合は初期検出化処理部１２に処理を移し、そうでない場合は積算処理部５Ａに処理を戻す。初期検出化処理部１２は、最終的に重複割当が解消されなかった場合に重複割当を起こしている画素を初期検出画素と見なして割当を取り消し、当該画素のtrack scoreを変更する。
【００５６】
次に、実施の形態２における目標検出装置の動作のうち、実施の形態１と異なる部分について説明する。積算処理部５Ａの動作は基本的に実施の形態１に示した隻案処理部５と同じであるが、積算処理の対象を限定する点が異なっている。積算処理部５Ａの動作を、画像ｋ−１と画像ｋの組（以降、｛ｋ−１、ｋ｝と表記する）に対する処理を例に説明する。
【００５７】
積算処理部５Ａは、｛ｋ−１、ｋ｝の組に対する最初の処理では全ての画素を対象として（すなわち積算処理部５と同じ）積算処理を行う。次に｛ｋ−１、ｋ｝の組に対するｎ回目（ｎ≧２）の処理においては、積算処理対象設定部１０において設定された積算処理対象画素に限定して積算処理を実行し、割当確定画素（詳細は積算処理対象設定部１０の動作説明で示す）に対してはそれまでに得られた割当結果およびtrack scoreを維持する。
【００５８】
次に、積算処理対象設定部１０の動作について説明する。積算処理対象設定部１０は、｛ｋ−１、ｋ｝の組の間で１対１に対応づけられている画素を割当確定画素、それ以外を積算処理対象画素とする。以下に詳細を示す。
【００５９】
step 1. 割当確定画素決定（その１）
重複割当抽出部６の処理結果より、画像ｋ−１の割当済み画素と、割当済みの画素と対応づけられている画像ｋの画素を割当確定画素とする。図６において、画像ｋ−１の画素１、画素２、画素８が割当済み画素であり、画像ｋの画素１、画素２、画素７がこれらの各割当済み画素とそれぞれ対応づけられているので、画像ｋ−１の画素１、画素２、画素８および画像ｋの画素１、画素２、画素７を割当確定画素とする。なお、本来画像は２次元配列で表されるが便宜上図６では１次元配列での表現としている。
【００６０】
step 2. 割当確定画素決定（その２）
重複割当抽出部６の処理結果より、各重複グループにおいて、画像ｋ−１の画素およびtrack scoreが最も高い画像ｋの画素を選択し、割当確定画素とする。
【００６１】
図６の例では、画像ｋ−１の画素４と画像ｋの画素３、４、５が重複グループ１を構成し、画像ｋ−１の画素６と画像ｋの画素６、８、９が重複グループ２を構成している。重複グループ１において、画像ｋの画素の中で画素５のtrack scoreが最も大きいとすると、画像ｋ−１の画素４と画像ｋの画素５を割当確定画素とする。同様に、重複グループ２において、画像ｋ−１の画素６と画像ｋの画素８を割当確定画素とする。
【００６２】
step 3. 積算処理対象画素の決定
step１およびstep２で決定された割当確定画素以外の画素を積算処理対象画素とする。図６の例では、画像ｋ−１の画素３、５、７、９、および、画像ｋの画素３、４、６、９が積算処理対象画素となる。
【００６３】
次に、繰り返し処理終了判定部１１の動作について説明する。繰り返し処理終了判定部１１は、積算処理対象設定部１０の処理結果より積算処理対象画素数を算出し、積算処理対象画素数が０の場合、もしくは、積算処理対象画素数が１以上であっても２回連続して積算処理対象画素数が同じ場合は積算処理の繰り返しを終了し、初期検出化処理部１２に処理を進める。それ以外の場合は処理を積算処理部５Ａに戻す。
【００６４】
次に、初期検出化処理部１２の動作について説明する。初期検出化処理部１２は、｛ｋ−１、ｋ｝組の繰り返し積算処理終了後に積算処理対象画素が残っている場合、それらの積算処理対象画素を初期検出目標として扱い、track scoreを画素の尤度比のみの値に置き換える。
【００６５】
上記のような目標検出装置では、重複発生箇所の画素のみに処理対象を限定し同一フレーム組における積算処理を繰り返すことでフレーム間の画素の重複割当を解消し、フレーム間の画素を１対１に対応づけることで目標画素の広がりを抑制し、目標検出精度を向上させる効果がある。
【００６６】
実施の形態３．
図７は、この発明の実施の形態３における目標検出装置の構成を示すブロック図である。実施の形態１における目標検出装置は最終的に重複割当が解消されなかった画素を初期検出化するのに対して、実施の形態３の目標検出装置は、最終的に重複割当が解消されなかった画素による連結領域を抽出し、同一連結領域内で１画素を残し、他の画素のtrack scoreを画像全体の最小値で置き換える点が異なっている。
【００６７】
図７に示したブロック図のうち、センサ部１、観測画像取得部２，尤度比算出部３、推移確率算出部４、積算処理部５、重複割当抽出部６、終了判定部８、目標検出部９の機能、動作は実施の形態１と同じであるため説明を割愛する。また、重複割当解消部７Ａの機能、動作は、基本的に実施の形態１に示した重複割当解消部７と同じであり、違いは「再割当不可能画素の処理（初期検出化）」の処理を行わない点のみであるので、重複割当解消部７Ａの動作についても説明を割愛する。
【００６８】
連結領域抽出部１３は、重複割当解消部７Ａの処理結果に基づき、重複割当未解消箇所に対して連結領域を抽出し、連結領域縮小部１４は、連結領域抽出部１３により抽出された連結領域内でtrack scoreが最大となる画素を除いた全ての画素のtrack scoreを画像全体の最小track scoreに置き換える。
【００６９】
次に、連結領域抽出部１３および連結領域縮小部１４の動作について説明する。まず、連結領域抽出部１３は、重複割当解消部７Ａの処理結果より重複割当が解消されなかった箇所を取得する。図８の例では、画像ｋ−１の画素４に対して画像ｋの画素３、４、５の重複割当が残っており（重複グループ１）、画像ｋ−１の画素６に対して画像ｋの画素６、８、９の重複割当が残っている（重複グループ２）。なお、図８は便宜上１次元配列で表現しているが、実際の画像は２次元配列である。
【００７０】
次に、連結領域抽出部１３は、各重複グループに属する画像ｋの画素に対して連結性を調べ、連結関係にある画素を連結領域として抽出する。
【００７１】
ここで、連結関係および連結領域の定義を示しておく。図９は画素の連結関係を示したものであり、画素Ｘの周囲８画素（画素Ａ〜Ｈ）が画素Ｘと連結関係にあるとする。また、連結関係により繋がっている画素の集合を連結領域とする。図１０は連結領域の例を示したものであり、画素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅが１つの連結領域（連結領域１）を構成し、画素Ｆ、Ｇ、Ｈが別の連結領域（連結領域２）を構成している。
【００７２】
図８の例では、重複グループ１の画像ｋの画素３、４、５が連結領域を構成し、重複グループ２の画像ｋの画素８、９が連結領域を構成する。画像ｋの画素６は画像ｋの画素５と連結関係にあるが、重複グループが異なるため、画像ｋの画素６は連結領域には含まれない。
【００７３】
次に、連結領域縮小部１４の動作を、図１１を用いて説明する。図１１の上段は連結領域抽出部１３の処理を示しており、連結領域１、２、３の３つの連結領域が抽出されている。
【００７４】
連結領域縮小部１４は、連結領域抽出部１３の処理結果より、各連結領域においてtrack scoreが最大となる画素を求める。図１１の例では、下段左側が最大track scoreの抽出結果を示しており、各連結領域内の黒く塗られた画素がそれぞれ最大track scoreとなる画素を示している。
【００７５】
次に、連結領域縮小部１４は、各連結領域に対して、最大track scoreを持つ画素を除いた全ての画素のtrack scoreを画像ｋ全体の最小track scoreで置き換える。図１１の例では、下段右側がtrack scoreの置き換え結果を示しており、白ければtrack scoreが高い画素、黒ければtrack scoreが低い画素である。連結領域縮小部１４の処理により、各連結領域においてtrack scoreが高い画素が１画素だけ残ることになる。
【００７６】
上記のような目標検出装置では、積算処理において発生するフレーム間の画素の重複割当を解消し１対１に対応づけ、さらに重複割当が解消できなかった画素に対しては、連結領域を構成する画素の中からtrack scoreが最大となる１画素だけを残し、他の画素のtrack scoreを最小値に置き換えることで、目標画素の広がりを抑制し、目標検出精度を向上させる効果がある。
【００７７】
実施の形態４．
図１２は、この発明の実施の形態４における目標検出装置の構成を示すブロック図である。実施の形態４における目標検出装置は、実施の形態２に示した目標検出装置における初期検出化処理部１２を連結領域抽出部１３および連結領域縮小部１４に置き換えたものであり、割当解消が行えなかった画素に対して初期検出化処理を行う代わりに、連結領域縮小処理を行う点が実施の形態２における目標検出装置と異なっている。図１２に示したブロック図を構成する各装置とその動作は、実施の形態１、実施の形態２、実施の形態３で示したものと同じであるため、個々の動作の説明は割愛する。
【００７８】
上記のような目標検出装置では、重複発生箇所の画素のみに処理対象を限定し同一フレーム組における積算処理を繰り返すことでフレーム間の画素の重複割当を解消し、さらに重複割当が解消できなかった画素に対しては、連結領域を構成する画素の中からtrack scoreが最大となる１画素だけを残し、他の画素のtrack scoreを最小値に置き換えることで、目標画素の広がりを抑制し、目標検出精度を向上させる効果がある。
【符号の説明】
【００７９】
１  センサ部、２  観測画像取得部、３  尤度比算出部、４  推移確率算出部、５，５Ａ  積算処理部、６  重複割当抽出部、７，７Ａ  重複割当解消部、８  終了判定部、９  目標検出部、１０  積算処理対象設定部、１１  繰り返し処理終了判定部、１２  初期検出化処理部、１３  連結領域抽出部、１４  連結領域縮小部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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