(57)【要約】【課題】  ＳＮ比が低下することなく、一部のソーナー画像にしか現れない目標物とノイズとの分離が困難な目標物とを高精度に捜索できる、ソーナー画像処理装置を提供する。【解決手段】  本発明のソーナー画像処理装置１０は、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する画像内評価手段２０、Ｎ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する画像間評価手段３０、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する補正手段４０、および、補正されＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する合成出力手段５０を備える。【選択図】      図２
2014132248.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する画像内評価手段と、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する画像間評価手段と、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する補正手段と、
前記補正されＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する合成出力手段と、
を備えるソーナー画像処理装置。
【請求項２】
前記画像内評価手段は、ソーナー画像内において第１候補がｎ個以上連続している場合、その連続領域内の第１候補を第１エコーと認定する、請求項１記載のソーナー画像処理装置。
【請求項３】
前記画像間評価手段は、Ｎ個のソーナー画像において、所定の座標についてＭ（１≦Ｍ≦Ｎ）個以上の第２候補が抽出されている場合、その座標を第２エコーの座標と認定する、請求項１または２記載のソーナー画像処理装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを、Ｎ個のソーナー画像の当該座標のレベルの平均値に置き換えることによって補正する、請求項１乃至３のいずれか１項記載のソーナー画像処理装置。
【請求項５】
前記補正手段は、前記第１エコーと第２エコー以外の座標うち、前記第２閾値よりも大きなレベルを有する座標のレベルを補正する、請求項１乃至４のいずれか１項記載のソーナー画像処理装置。
【請求項６】
前記第１閾値と第２閾値とは同じ値に設定されている、請求項１乃至５のいずれか１項記載のソーナー画像処理装置。
【請求項７】
前記合成出力手段は、二値化処理された処理済ソーナー画像を出力する、請求項１乃至６のいずれか１項記載のソーナー画像処理装置。
【請求項８】
Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理方法であって、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定し、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定し、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正し、
前記補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する、
ソーナー画像処理方法。
【請求項９】
Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理装置のコンピュータが実行可能なソーナー画像処理プログラムであって、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する機能、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する機能、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する機能、
前記補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する機能、
を前記コンピュータに実行させるためのソーナー画像処理プログラム。
【請求項１０】
Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理装置のコンピュータに、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する手順、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する手順、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する手順、
前記補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する手順、
を実行させるためのプログラムを記録した、前記コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソーナー画像処理装置、ソーナー画像処理方法、ソーナー画像処理プログラムおよび記録媒体に関し、特に、複数のソーナー画像を処理することによって水中の目標物を捜索するソーナー画像処理装置、ソーナー画像処理方法、ソーナー画像処理プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
水中の目標物を捜索する技術として、船舶等の移動体に設置されたソーナーから音響ビームを放射し、その音響ビームが目標物によって反射された反射波（エコー）を受信・解析することによって目標物を捜索する技術がある。ソーナーを用いて目標物を捜索する技術は、例えば、特許文献１−３に開示されている。
【０００３】
指向性の高い音響ビームを複数放射するサイドスキャン方式のソーナー（サイドスキャンソーナー、合成開口ソーナー等）を用いた海底捜索においては、１捜索あたり複数の周波数や方位の音響ビームを用い、同一エリアに対する複数のソーナー画像に基づいて目標物の有無を判定する。
【０００４】
サイドスキャン方式のソーナーにおいては、複数の周波数や方位の音響ビームを用いてソーナー画像を取得することから、音響ビームの各種パラメータの違いにより、スパイクノイズやスペックルノイズが各ソーナー画像中にランダムに発生する。また、目標物が比較的大きな平面で構成される物体であった場合、目標物によるエコーの反射特性により目標物のエコーは所定方位の音響ビームに対するソーナー画像にしか現れないことがある。
【０００５】
ここで、複数のソーナー画像に基づいて目標物の有無を判定する一般的な方法としては、複数枚のソーナー画像において、各座標のレベルを平均して１枚の合成画像を生成して判定する方法（レベル平均法）、各座標について複数枚のソーナー画像から最大レベル値を抽出して１枚の合成画像を生成して判定する方法（最大値抽出法）等がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−２１０５１２号公報
【特許文献２】特開２００７−３３３４７３号公報
【特許文献３】特開２０００−２２７４７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
サイドスキャン方式のソーナーに対してレベル平均法を適用する場合、ノイズを高精度に抽出して低減できる一方、所定方位の音響ビームに対するソーナー画像にしか現れない目標物のエコーのレベルは小さくなり、エコーのＳＮ比が低下する。
【０００８】
また、最大値抽出法を適用する場合、所定方位の音響ビームに対するソーナー画像にしか現れない目標物のエコーについては精度良く抽出できる一方、一部のソーナー画像のみに現れたノイズについても高いレベルのままエコーとして抽出されてしまう。
【０００９】
本発明の目的は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、ＳＮ比が低下することなく、一部のソーナー画像にしか現れない目標物と、ノイズとの分離が困難な目標物と、を精度良く捜索できるソーナー画像処理装置、ソーナー画像処理方法、ソーナー画像処理プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために本発明に係るソーナー画像処理装置は、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する画像内評価手段と、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する画像間評価手段と、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する補正手段と、補正されＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する合成出力手段と、を備える。
【００１１】
上記目的を達成するために本発明に係るソーナー画像処理方法は、Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理方法であって、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定し、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定し、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正し、補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する。
【００１２】
上記目的を達成するために本発明に係るソーナー画像処理プログラムは、Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理装置のコンピュータが実行可能なソーナー画像処理プログラムであって、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する機能、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する機能、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する機能、補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する機能、をコンピュータに実行させる。
【００１３】
上記目的を達成するために本発明に係る記録媒体は、Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理装置のコンピュータが読み取り可能な記録媒体であって、このコンピュータに、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する手順、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する手順、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する手順、補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する手順、を実行させるためのプログラムが記録されている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係るソーナー画像処理装置、ソーナー画像処理方法、ソーナー画像処理プログラムおよび記録媒体は、ＳＮ比が低下することなく、一部のソーナー画像にしか現れない目標物と、ノイズとの分離が困難な目標物と、を精度良く捜索できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】複数の方位ビームを用いたサイドスキャンソーナーによって海底を捜索する場合の、（ａ）３つの方位ビームと目標物との関係を示す図、（ｂ）３つの方位ビームから取得したソーナー画像。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るソーナー画像処理装置１０のブロック構成図である。
【図３】本発明の第２の実施形態に係るソーナー画像処理装置１００のブロック構成図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係るソーナー画像処理装置１００の動作フロー図である。
【図５】本発明の第２の実施形態に係るソーナー画像処理装置１００の空間の連続性の判定時の動作フロー図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係るソーナー画像処理装置１００の画像間の連続性の判定時の動作フロー図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係るソーナー画像処理装置１００のソーナー画像の合成時の動作フロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係るソーナー画像処理装置について説明する。本実施形態に係るソーナー画像処理装置は、サイドスキャン方式のソーナーに適用され、Ｎ個の海底ソーナー画像に所定の処理を施して合成し、１つの海底ソーナー画像を出力する。
【００１７】
サイドスキャン方式のソーナーを適用する場合、発明が解決しようとする課題にも記載したように、目標物が比較的大きな平面で構成される物体である場合、目標エコーの反射方位特性により、ある１方位のビームでしか目標エコーが得られないことがある。
【００１８】
この時の目標エコーの状態を図１に示す。図１（ａ）は、３つの方位ビーム（斜め前、真横、斜め後ろ）を形成するサイドスキャンソーナーと、ソーナーが設置された船舶等の移動体の進行方向（白抜き矢印）に対してある角度をもって位置する円筒状の大型目標と、球状の小型目標と、の位置関係を示した図、図１（ｂ）は、３つの方位ビームの反射波を受信することによって取得したソーナー画像である。
【００１９】
図１（ｂ）において、球状の小型目標からの反射波は反射方位特性を持たない、３つの方位の音響ビームのいずれでも点状のエコーとして検出される。一方、大きな音響反射面を呈する円筒状の大型目標からの反射波は強い反射方位特性を持つため、斜め前方向の音響ビームでしかエコーが検出されない。ここで、円筒状の大型目標のエコーは大きな音響反射面を示すように斜め前方向のソーナー画像内に大きな領域で現れる。さらに、ノイズは各ソーナー画像において点状にランダムに現れる。
【００２０】
従って、この３つの画像に背景技術で説明したレベル平均法を適用すると、球状の小型目標とノイズとを分離できる一方、円筒状の大型目標のエコーレベルは低下する。また、最大値抽出法を適用すると、円筒状の大型目標は高いレベルで捜索できる一方、球状の小型目標とノイズとを分離することができない。
【００２１】
そこで、本実施形態では、複数のソーナー画像に対して画像内の連続性と画像間の連続性とを評価することにより、大型目標のエコーレベルを維持したまま、小型目標とノイズとを分離する。本実施形態に係るソーナー画像処理装置のブロック構成図を図２に示す。図２において、ソーナー画像処理装置１０は、画像内評価手段２０、画像間評価手段３０、補正手段４０および合成出力手段５０を備える。
【００２２】
画像内評価手段２０は、第１閾値を保持し、読み込んだＮ個（Ｎは１以上の整数）のソーナー画像１、２、…、Ｎについてそれぞれ、画素ごとに画素のレベルと第１閾値とを比較し、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出する。画像内評価手段２０は、抽出した第１候補の画像内の連続性を評価し、ソーナー画像１、２、…、Ｎごとに第１エコーの座標を取得する。
【００２３】
具体的には、画像内評価手段２０は、評価対象の第１候補に隣接する画素のレベルが第１候補として抽出されているか否か確認し、第１候補として抽出されている場合はそれらの画素を連続するエコー領域と判定する。同様にして隣接する画素について連続性を判定していき、一つのエコー領域を抽出する。そして、画像内評価手段２０は、抽出したエコー領域を構成する画素の数が所定の数以上である場合、当該エコー領域に含まれている画素を第１エコーの座標として認定する。
【００２４】
画像間評価手段３０は、第２閾値を保持し、読み込んだＮ個のソーナー画像１、２、…、Ｎについてそれぞれ、画像内評価手段２０が認定した第１エコー以外の画素のレベルと第２閾値とを比較し、第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出する。画像間評価手段３０はさらに、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価する。
【００２５】
ここで、画像間の連続性とは、必ずしも前後の画像での連続性を必要とするものではなく、Ｎ個の画像間において第２候補が全体として連続していれば良い。本実施形態に係る画像間評価手段３０は、Ｎ個のソーナー画像について、インデックスごとに第２候補の個数をカウントし、第２候補がＭ個（Ｍは１以上Ｎ以下の整数）以上抽出されたインデックスは画像間の連続性を有すると判定し、そのインデックスを第２エコーの座標と認定する。
【００２６】
補正手段４０は、Ｎ個のソーナー画像１、２、…、Ｎについてそれぞれ、第１エコーまたは第２エコーと認定した画素のレベルをそのまま維持すると共に、それ以外の画素の座標をノイズ座標と認定し、ノイズ座標のレベルを補正することにより、Ｎ個の補正画像を生成する。例えば、補正手段４０は、Ｎ個のソーナー画像のノイズ座標ごとにＮ個の画素のレベルの平均値を算出し、ノイズ座標のレベルを算出した平均値に置き換えることによってノイズ座標のレベルを補正する。
【００２７】
合成出力手段５０は、補正手段４０から出力されたＮ個の補正画像について、座標ごとにＮ個のうちの最大レベル値を選択する。そして、合成出力手段５０は、選択した最大レベル値を全座標について合成し、処理済ソーナー画像として出力する。
【００２８】
上記のように構成されたソーナー画像処理装置１０は、Ｎ個のソーナー画像１、２、…、Ｎについてそれぞれ画像内の連続性を評価することにより第１エコーの座標を特定すると共に、Ｎ個のソーナー画像１、２、…、Ｎ間において画像間の連続性を評価することにより第２エコーの座標を特定する。そして、ソーナー画像処理装置１０は、第１エコーまたは第２エコーと認定した画素のレベルをそのまま維持する一方、それ以外の画素の座標をノイズ座標と認定して、ノイズ座標のレベルを補正する。
【００２９】
この場合、反射特性によって所定の方位の音響ビームでしか現れない第１エコーについてもレベルが低下することなく高精度に抽出することができると共に、ノイズを小型の第２エコーと高精度に分離して補正することができる。従って、本実施形態に係るソーナー画像処理装置１０は、ＳＮ比が低下することなく、一部のソーナー画像にしか現れない第１エコーと、ノイズとの分離が困難な第２エコーと、を精度良く捜索できる。
【００３０】
（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。本実施形態に係るソーナー画像処理装置のブロック構成図を図３に示す。図３において、本実施形態に係る画像ソーナー画像処理装置１００は、Ｎ個（Ｎは１以上の整数）の空間連続性判定部２００−１、２００−２、…、２００−Ｎ、レベル平滑化部３００および合成出力部４００を備える。
【００３１】
Ｎ個の空間連続性判定部２００−１、２００−２、…、２００−Ｎはそれぞれ、第１の閾値を保持し、対応付けられているソーナー画像Ｄ１を送受波器から読み込み、読み込んだソーナー画像Ｄ１を画素ごとにｉ×ｊ個の画素に分割し、各画素ｉｊのレベルを保持している第１の閾値と比較する。以下、画素の“ｉ、ｊ”を画素のインデックスと記載する。画素のインデックスは、ソーナー画像Ｄ１の座標と対応する。
【００３２】
Ｎ個の空間連続性判定部２００はそれぞれ、読み込んだソーナー画像Ｄ１において第１の閾値よりも大きなレベルを有する画素ｉｊを大型エコー候補として抽出する。第１の閾値を小さく設定することにより、より多くの大型エコー候補が抽出される。そして、空間連続性判定部２００は、抽出した大型エコー候補について空間の連続性を評価し、大型エコー候補が複数画素にまたがって連続的に存在している場合に大型目標のエコーであると判定する。
【００３３】
具体的には、空間連続性判定部２００は、対象の大型エコー候補に隣接する画素を参照し、参照した画素のレベルが第１の閾値より大きい場合は連続するエコーの領域と判断し、さらに参照した画素に隣接する画素についても連続性を判定していく。そして、空間連続性判定部２００は、ひとかたまりのエコー領域を抽出し、抽出したひとかたまりのエコー領域に含まれる画素の数が予め設定した目標サイズｎ（ｎは１以上の整数）より大きい場合、抽出したひとかたまりのエコー領域を大型目標のエコーと認定する。
【００３４】
Ｎ個の空間連続性判定部２００はそれぞれ、大型目標のエコーと認定した領域内の画素ｉｊのインデックスをエコー座標Ｄ３として出力すると共に、第１の閾値との比較結果を集約することによって生成した二値化画像Ｄ２を出力する。ここで、Ｎ個の空間連続性判定部２００が請求項の画像内評価手段に相当する。
【００３５】
レベル平滑化部３００は、第２の閾値を保持し、Ｎ個の空間連続性判定部２００から出力されたソーナー画像Ｄ１からエコー座標Ｄ３（大型目標のエコーに対応する画素ｉｊ）を取り除き、残った画素のレベルと第２の閾値とを比較する。レベル平滑化部３００は、エコー座標Ｄ３以外で第２の閾値よりも大きいレベルを有する画素を小型エコー候補とする。すなわち、レベル平滑化部３００は、大型目標のエコーおよび小型目標のエコーと認定された以外の画素であって、レベルが第２の閾値よりも大きい画素をノイズ画素と認定する。
【００３６】
レベル平滑化部３００はさらに、小型エコー候補について画像間の連続性を評価し、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１において小型エコー候補がＭ個以上抽出されたインデックスを小型目標のエコーの座標と認定し、小型エコー候補がＭ個未満のインデックスに対応するインデックスをノイズ画素の座標と認定する。すなわち、画像間の連続性とは、必ずしも前後の画像での連続性を必要とするものではなく、Ｎ個の画像間において第２候補が全体として連続していれば良い。第２の閾値を小さく設定することにより、より多くの画素に対して小型目標のエコーかノイズかの判定が行われる。
【００３７】
レベル平滑化部３００は、ノイズ画素と認定したインデックスにおけるＮ個の画素のレベルの平均値を算出し、ノイズ画素のレベルを算出した平均値に置き換える。なお、ノイズ画素と認定した画素の中で第２の閾値よりも大きいレベルを有する画素のレベルのみ、平均値に置き換えることでも良い。レベル平滑化部３００は、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１についてそれぞれノイズ画素のレベルを平滑化し、平滑化ソーナー画像Ｄ４として出力する。
【００３８】
ここで、Ｍは予め設定する処理パラメータであり、１以上Ｎ以下の整数である。ＭとしてＮに近い値を設定することにより、平均値が小さくなり、平滑化の効果が大きくなる。また、第１の閾値および第２の閾値は、処理負荷や、特定したいエコーの種類や反射方位特性等によって適宜設定することができ、第１の閾値と第２の閾値とを同じ値に設定することでも良いし、異なる値に設定することでも良い。レベル平滑化部３００が、請求項の画像間評価手段および補正手段に相当する。
【００３９】
合成出力部４００は、レベル平滑化部３００から出力されたＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４について、インデックスごとにＮ個の画素ｉｊのレベルから最大レベル値を抽出する。合成出力部４００は、インデックスごとに抽出した最大レベル値を、そのインデックスに対応する座標のレベルとして決定し、全座標について決定したレベルを合成した合成画像Ｄ５を出力する。
【００４０】
上記のように構成されたソーナー画像処理装置１００の動作フローについて説明する。ソーナー画像処理装置１００の全体の動作フローを図４に示す。また、図４の個々の動作の詳細動作フローを図５乃至図７に示す。
【００４１】
図４において、Ｎ個の空間連続性判定部２００−１、２００−２、…、２００−Ｎはそれぞれ、読み込んだソーナー画像Ｄ１を画素ｉｊごとに第１の閾値と比較することによって二値化画像Ｄ２を生成・出力すると共に、第１の閾値より大きなレベルを有する画素の空間の連続性を判定することによって大型目標のエコーの画素ｉｊか否か判定し、大型目標のエコーの画素ｉｊと認定した画素の座標をエコー座標Ｄ３として出力する（Ｓ１００）。
【００４２】
詳細には、図５に示すように、Ｎ個の空間連続性判定部２００−１、２００−２、…、２００−Ｎはそれぞれ、対応付けられているソーナー画像Ｄ１を送受波器から読み込み（Ｓ１０１）、読み込んだソーナー画像Ｄ１を画素ごとにｉ×ｊ個の画素ｉｊに分割する（Ｓ１０２）。Ｎ個の空間連続性判定部２００はそれぞれ、画素ｉｊのレベルをそれぞれ保持している第１の閾値と比較し、第１の閾値より大きなレベルを有する画素を大型エコー候補として抽出する（Ｓ１０３）。空間連続性判定部２００はさらに、抽出した大型エコー候補に対して空間の連続性を判定する（Ｓ１０４）。
【００４３】
空間連続性判定部２００は、対象の大型エコー候補が互いに隣接しているひとかたまりのエコー領域を抽出し、抽出したひとかたまりのエコー領域に含まれる画素の数が予め設定した目標サイズｎより大きい場合（Ｓ１０４のＹＥＳ）、そのエコー領域を大型目標のエコーと認定し、大型目標のエコーの座標をエコー座標Ｄ３として出力する（Ｓ１０５）。Ｎ個の空間連続性判定部２００はそれぞれ、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１の全ての画素ｉｊについてＳ１０３〜Ｓ１０５の処理を行った後（Ｓ１０６のＹＥＳ）、第１の閾値との比較結果を集約することによって二値化画像Ｄ２を生成して出力する（Ｓ１０７）。
【００４４】
Ｎ個の空間連続性判定部２００が対応するソーナー画像Ｄ１内において個々に大型目標のエコーを抽出することにより、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１のうちの幾つかにしか現れない大型目標のエコーも抽出される。
【００４５】
次に、図４において、レベル平滑化部３００は、ソーナー画像Ｄ１、エコー座標Ｄ３および第２の閾値に基づいて、小型エコー候補を抽出し、抽出した小型エコー候補に対して画像間の連続性を評価することによってノイズ座標を特定し、特定したノイズ座標のレベルを平滑化する（Ｓ２００）。
【００４６】
詳細には、図６に示すように、レベル平滑化部３００は、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１、二値化画像Ｄ２およびエコー座標Ｄ３を読み込む（Ｓ２０１、Ｓ２０２、Ｓ２０３）。レベル平滑化部３００は、読み込んだソーナー画像Ｄ１からエコー座標Ｄ３（大型目標のエコーの画素ｉｊ）を取り除き（Ｓ２０４）、大型目標のエコーの画素ｉｊ以外の画素であって、第２の閾値より大きなレベルを有する画素を小型エコー候補として抽出する（Ｓ２０５のＹＥＳ）。
【００４７】
レベル平滑化部３００はさらに、抽出した小型エコー候補の画像間の連続性を評価し（Ｓ２０６）、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１において小型エコー候補がＭ個以上抽出されたインデックスを小型目標のエコーの座標と認定し（Ｓ２０７）、小型エコー候補がＭ個未満のインデックスに対応するインデックスをノイズ画素の座標と認定する（Ｓ２０８）。
【００４８】
レベル平滑化部３００は、全ての小型エコー候補について小型目標のエコーかノイズか決定した後（Ｓ２０９のＹＥＳ）、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１において、エコー座標Ｄ３（大型目標のエコーの画素ｉｊ）のレベルおよび小型目標のエコーと認定した座標のレベルはそのまま保持すると共にノイズ座標と認定した座標のレベルを平滑化することによりＮ個の画像を生成し、Ｎ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４として出力する（Ｓ２１０）。
【００４９】
これにより、小型目標のエコーと認定された点エコーのレベルをそのまま維持したまま、点状のノイズ座標のレベルが抑圧される。なお、本実施形態では、全ての小型エコー候補について小型目標のエコーかノイズか決定した後にノイズ座標のレベルを平滑化したが、ノイズ座標と認定した時にノイズ座標のレベルを平滑化することもできる。
【００５０】
さらに、図４において、合成出力部４００はＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４について、インデックスごとに最も高いレベルを抽出し、それを合成して合成画像Ｄ５を出力する（Ｓ３００）。
【００５１】
詳細には、図７に示すように、合成出力部４００はレベル平滑化部３００からＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４を読み込み（Ｓ３０１）、読み込んだＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４について、インデックスごとにＮ個の画素ｉｊからレベルの最大値を抽出する（Ｓ３０２）。図６のＳ２１０の処理で、エコーと判定された画素のレベルはそのまま保持され、ノイズと判定された画素のレベルは平滑化されていることから、Ｓ３０２においてＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４の所定のインデックスに対応するＮ個の画素から最大レベル値を抽出することにより、エコーのある座標ではエコーレベルの最大値が抽出され、ノイズ座標では平滑化されたノイズレベルの最大値が抽出される。
【００５２】
そして、合成出力部４００は、インデックスごとに抽出した最大レベル値をそのインデックスに対応する座標のレベルに決定し、全座標について決定したレベルを合成して合成画像Ｄ５を出力する（Ｓ３０３）。
【００５３】
以上のように、本実施形態に係るソーナー画像処理装置１００は、一つのソーナー画像内における空間の連続性を評価することによって大型目標のエコーを抽出し、さらに、Ｎ個のソーナー画像間における画像間の連続性を評価することによって小型エコー候補を小型目標のエコーとノイズとに分離する。この場合、一部のソーナー画像にしか現れない大型目標のエコーを高精度に抽出できると共に、ノイズとの分離が困難な小型目標のエコーを高精度にノイズと分離することができる。
【００５４】
そして、本実施形態に係るソーナー画像処理装置１００は、大型目標のエコーの画素と小型目標のエコーの画素のレベルをそのまま維持すると共に、ノイズと認定した画素のレベルを平滑化する。この場合、ノイズのレベルのみを平滑化して低減することができ、ＳＮ比の低下の小さい合成画像Ｄ５を出力することができる。
【００５５】
さらに、本実施形態に係るソーナー画像処理装置１００は、合成出力部４００においてソーナー画像の各インデックスのレベルを決定する時に、そのインデックスに対応するＮ個の画素のレベルから最大レベル値を抽出する。所定のインデックスのレベルとして、レベルの平均値ではなく最大レベル値を適用することにより、エコー座標ではエコーレベルの最大値が抽出され、ノイズ座標では平滑化されたノイズレベルの最大値が抽出され、ＳＮ比をさらに向上させることができる。
【００５６】
なお、上述の実施形態では、二値化画像Ｄ２、エコー座標Ｄ３および平滑化ソーナー画像Ｄ４等の中間ファイルを生成し、各部において必要なファイルを読み出すこととしたが、これらの中間ファイルを出力することなく、メモリ上で読み書きすることでも良い。
【００５７】
また、上述の実施形態では、ノイズのレベルを平均値に置き換えることにより、ノイズを平滑化したが、これに限定されない。例えば、ノイズのレベルを予め設定した低いレベル値に置き換えることもできるし、１以下の係数をノイズのレベルに乗算することもできる。
【００５８】
本願発明は上記実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。
【符号の説明】
【００５９】
１０    ソーナー画像処理装置
２０    画像内評価手段
３０    画像間評価手段
４０    補正手段
５０    合成出力手段
１００    ソーナー画像処理装置
２００    空間連続性判定部
３００    レベル平滑化部
４００    合成出力部
【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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