【手続補正書】
【提出日】令和2年5月8日(2020.5.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたＳＡＲ画像内のオブジェクトを検出し、オブジェクトチップを生成する検出手段と、
ＳＡＲジオメトリを使用して各オブジェクトの投影情報を計算する投影計算手段と、
各オブジェクトについて、オブジェクトチップとその投影情報との関係を学習し、それによってオブジェクトチップの学習された特徴を生成する特徴学習手段と、及び
オブジェクトチップの前記学習された特徴に基づいてオブジェクトチップをクラスに分類する分類手段と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記投影計算手段は、各オブジェクトの投影情報として、レーダー送信機と各オブジェクトとの関係及びレーダー受信機と各オブジェクトとの関係の少なくとも一方に関する３次元ジオメトリ情報を計算する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記投影計算手段は、各オブジェクトの投影情報として、各オブジェクトの入射角度及び各オブジェクトのフォアショートニング方向角度の少なくとも一方を計算する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記投影計算手段は、各オブジェクトの投影情報として２次元ベクトル［θ，σ］を計算し、前記θはそのオブジェクトの入射角度、前記σはそのオブジェクトのフォアショートニング方向角度である、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
さらに、コスト計算手段、パラメータ更新手段、及び記憶手段を備え、
前記特徴学習手段は、トレーニングモードにおいて、トレーニングオブジェクトごとに、トレーニングオブジェクトチップと前記トレーニングオブジェクトの２次元ベクトル［θ，σ］との間の関係を学習し、それによってトレーニングオブジェクトチップの学習された特徴（Ｚ＿ｔｒａｉｎ）を生成し、
前記分類手段は、前記トレーニングモードにおけるトレーニングオブジェクトチップの前記学習された特徴（Ｚ＿ｔｒａｉｎ）に基づいてトレーニングオブジェクトチップのクラスを推定し、
前記コスト計算手段は、トレーニングオブジェクトチップの推定されたクラスとそのトレーニングオブジェクトチップの実際のクラスとの間のコストを、トレーニングモードにおけるそれらの間の誤分類誤差として計算し、
前記パラメータ更新手段は、コストが最小化されるように、前記特徴学習手段の特徴学習パラメータ及び前記分類手段の分類パラメータを更新し、
前記パラメータ更新手段は、更新された特徴学習パラメータ及び更新された分類パラメータを前記記憶手段に格納する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴学習手段は、オペレーションモードにおいて、新たに検出された各オブジェクトのオブジェクトチップ及び２次元ベクトル［θ，σ］を入力値として使用し、前記更新された特徴学習パラメータを使用して新たに検出された各オブジェクトチップの学習された特徴（Ｚ）を生成し、
前記分類手段は、前記オペレーションモードにおいて、新たに検出されたオブジェクトチップの前記学習された特徴（Ｚ）を入力値として使用し、前記更新された分類パラメータを使用して新たに検出された各オブジェクトチップをクラスの１つに分類する、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
各オブジェクトチップの画素値を正規化する正規化手段をさらに備える、請求項１乃至６の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
投影回転手段と回転正規化手段とをさらに備え、
前記回転正規化手段は、各オブジェクトチップの画素値を正規化し、各オブジェクトチップの配向角度φ'を決定し、その決定した配向角度φ'でそれぞれの正規化されたオブジェクトチップを回転させ、
前記投影回転手段は、各オブジェクトの２次元ベクトル［θ，σ］をその配向角度φ'だけ回転させ、それによって各オブジェクトの新しい２次元ベクトル［θ，σ'］を生成し、σ'は前記フォアショートニング方向角度σから前記配向角度φ'を差し引いた角度である、請求項４乃至６の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
入力されたＳＡＲ画像内のオブジェクトを検出し、オブジェクトチップを生成し；
ＳＡＲジオメトリを使用して各オブジェクトの投影情報を計算し；
各オブジェクトについて、オブジェクトチップとその投影情報との間の関係を学習し、それによってオブジェクトチップの学習された特徴を生成し；
オブジェクトチップの前記学習された特徴に基づいて、オブジェクトチップをクラスに分類する、画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに画像処理方法を実行させるための画像処理プログラムであって、
画像処理方法は、
入力されたＳＡＲ画像内のオブジェクトを検出し、オブジェクトチップを生成し；
ＳＡＲジオメトリを使用して各オブジェクトの投影情報を計算し；
各オブジェクトについて、オブジェクトチップとその投影情報との間の関係を学習し、それによってオブジェクトチップの学習された特徴を生成し；
オブジェクトチップの前記学習された特徴に基づいて、オブジェクトチップをクラスに分類する、
画像処理プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。特に、本開示は、ＳＡＲ（合成開口レーダー）画像においてオブジェクト分類を行うための、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
第３の例示的な態様では、画像処理プログラムは、コンピュータに画像処理方法を実行させるための画像処理プログラムであり、画像処理方法は以下を含む：
入力されたＳＡＲ画像内のオブジェクトを検出し、オブジェクトチップを生成すること；
ＳＡＲジオメトリを使用して各オブジェクトの投影情報を計算すること；
各オブジェクトについて、オブジェクトチップとその投影情報との間の関係を学習し、それによってオブジェクトチップの学習された特徴を生成すること；及び
オブジェクトチップの前記学習された特徴に基づいて、オブジェクトチップをクラスに分類すること。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３７】
（付記１５）
コンピュータに画像処理方法を実行させるための画像処理プログラムであって、
画像処理方法は、
入力されたＳＡＲ画像内のオブジェクトを検出し、オブジェクトチップを生成し；
ＳＡＲジオメトリを使用して各オブジェクトの投影情報を計算し；
各オブジェクトについて、オブジェクトチップとその投影情報との間の関係を学習し、それによってオブジェクトチップの学習された特徴を生成し；
オブジェクトチップの前記学習された特徴に基づいて、オブジェクトチップをクラスに分類する、
画像処理プログラム。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３８】
（付記１６）
各オブジェクトの投影情報は、３次元ジオメトリ情報であり、該３次元ジオメトリ情報は、レーダー送信機と各オブジェクトとの関係及びレーダー受信機と各オブジェクトとの関係の少なくとも一方に関する、付記１５に記載の画像処理プログラム。