(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある水域の水底をマッピングして水中の未知物体を識別するソナー・システムであり、該マッピングは一連のエコー・リターンから形成され、各エコー・リターンは所定の方向で前記水底に向けられた送信パルスに応答するレンジ走査として生成され、一連のソナー・リターンは前記所定の方向に垂直なクロス・レンジ方向で受信され、該ソナー・システムはピクセルの２次元アレーにおける前記エコー・リターンの強度を表す信号を記憶し、各ピクセルは前記所定の方向の該システムからの所定のレンジ位置と該システムの基準位置からの所定のクロス・レンジ位置とにおけるエコー・リターンの強度を表すソナー・システムであって、
前記各ピクセルの強度を複数のレベルの１つに量子化する手段と、
１つのクロス・レンジ位置におけるレンジ走査上のセルのレベルの分布を、別のクロス・レンジ位置におけるレンジ走査上のセルのレベルの分布と比較して、水面下の物体の存在を識別する手段であって、前記分布が確率分布である、比較手段と、
を備えたソナー・システム。
【請求項２】
請求項１記載のソナー・システムにおいて、前記分布が、修正されたピアソン検出の特徴、コルモゴロフ統計の特徴、グレイ・レベル・エントロピ検出の特徴、及び多項統計の特徴の内少なくとも１つを含む統計的特徴を有する、ソナー・システム。
【請求項３】
ある水域の水底をマッピングして水中の未知物体を識別するソナー・システムであり、該マッピングは一連のエコー・リターンから形成され、各エコー・リターンは所定の方向で前記水底に向けられた送信パルスに応答するレンジ走査として生成され、一連のソナー・リターンは前記所定の方向に垂直なクロス・レンジ方向で受信され、該ソナー・システムはピクセルの２次元アレーにおける前記エコー・リターンの強度を表す信号を記憶し、各ピクセルは前記所定の方向の該システムからの所定のレンジ位置と該システムの基準位置からの所定のクロス・レンジ位置とにおけるエコー・リターンの強度を表すソナー・システムであって、
前記各ピクセルの強度を複数のレベルの１つに量子化する手段と、
隣接するクロス・レンジ位置の第１の組におけるレンジ走査上のセルのレベルの分布を、隣接するクロス・レンジ位置の別の第２の組におけるレンジ走査上のセルのレベルの分布と比較して、水面下の物体の存在を識別する手段であって、前記分布が確率分布である、比較手段と、
を備えたソナー・システム。
【請求項４】
請求項３記載のソナー・システムにおいて、前記比較手段は、隣接するクロス・レンジ位置の第３の組におけるレンジ走査上のセルのレベルの分布を、隣接するクロス・レンジ位置の前記第１の組におけるレンジ走査上のセルのレベルの分布と比較して水面下の物体の存在を識別する手段を含む、ソナー・システム。
【請求項５】
請求項４記載のソナー・システムにおいて、隣接するクロス・レンジ位置の前記第１の組が、クロス・レンジ位置の前記第２及び第３の組のクロス・レンジ位置の間のクロス・レンジ位置に配置される、ソナー・システム。
【請求項６】
請求項３記載のソナー・システムにおいて、前記分布が、修正されたピアソン検出の特徴、コルモゴロフ統計の特徴、グレイ・レベル・エントロピ検出の特徴、及び多項統計の特徴の内少なくとも１つを含む統計的特徴を有する、ソナー・システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ソナー・システムに関し、更に詳しくは、水塊の底部を地図作成して水中の未知物体を識別するソナー・システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
この技術分野で知られているように、機雷、ケーブル、石油パイプライン等の水中の未知の物体を、ソナーを用いて識別することが時として必要になる。海底を検査するのに使用される通常のソナーのタイプは、側方監視ソナー（ＳＬＳ）である。ＳＬＳは、水面下のビークルに牽引又は取り付けられ、水中を前方方向にほぼ一定の速度及び深度で移動される。このソナーは、短く（典型的には０．１０〜０．２０ｍｓ）、高い周波数（典型的には５００ＫＨｚ）のパルスを水中に送信し、前方方向に対して垂直の方向の非常に狭い水平方向ビーム幅（典型的には１度以下）を有している。このパルスは、水中を伝播して海底で反射し、エコー・リターンがソナーに戻る。送信の後で、ソナーは、エコーの受信を開始する。時間的に遅れて到着するエコーは、海底の更に遠い地点から帰還するものである。受信信号は海底の長く細いストリップを写し、レンジ走査と呼ばれる。固定された時間経過の後、そして、ビークルが前方（又はクロス・レンジ方向）に短い距離だけ移動した後で、ソナーは受信を停止し新たな送信を開始する。固定された経過した受信時間の長さが、海底に沿ったソナーの最大のレンジを決定する。レンジは、ソナーのパワーによっても制限され得る。拡散及び吸収による損失のために、受信した強度はレンジ（送信からの経過時間）と共に減少する。これは、時間変動レンジ変数ゲイン（Ｔｉｍｅ  Ｖａｒｙｉｎｇ  ｒａｎｇｅ−ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｇａｉｎ＝ＴＶＧ）によって、ソナーにおいて補償される。ビーム幅とパルスの長さとが、ソナーの方位角とレンジの分解能とをそれぞれ決定する。ソナーが前方（すなわちクロス・レンジ）方向に移動するにつれて、レンジ走査は海底に沿った次の平行なストリップに対応し、ソナー受信強度（すなわちｚ軸）に対してレンジ（すなわちｘ軸）及びクロス・レンジ（すなわちｙ軸）から成る、海底の２次元の「地図」が作られる。ＳＬＳは、時には、左舷及び右舷の両側において送信及び受信を行い、２つの画像を生じる。
【０００３】
ソナーは海底の上のある距離で移動するので、最初のエコーは非常に弱く、ソナーと海底との間の水の中での散乱する体積の結果である。これは、水柱（ｗａｔｅｒ  ｃｏｌｕｍｎ）と呼ばれ、その（時間的な）長さは、ソナーの高度に依存する。これらの弱いエコーは、海底に関する情報を全く与えないため、走査データからは除去される。残るのは、ソナーが受信した強度対レンジ及びクロス・レンジから成る海底の２次元「地図」であり、これは、生の画像データと呼ばれる。グレーズ角度（ｇｒａｚｉｎｇ  ａｎｇｌｅ）はレンジと共に減少し、グレーズ角度が狭ければ後方散乱も少ないので、画像の強度は、レンジと共に減少する。これは、生の画像データにおいて明らかであり、すなわち、近くのレンジのデータは遠くのレンジのデータよりもずっと強い。生の画像データは、正規化され、正規化された画像データを形成するグレーズ角度の効果が除去される。
【０００４】
正規化された画像データは、海底の地図と考えられるかも知れないが、これは誤解をまねく可能性がある。高地はより強いエコー（したがってより高い画像強度）を生じ、低地はより弱いエコー（したがってより低い画像強度）を生じることがあるが、エコーの強度は、海底の反射度や構造、海底における局所的なグレーズ角度などによっても影響される。
【０００５】
海底近くの機雷は、ソナーに直接に反射することによって、画像中の強度が高い領域（明部）を生じる。それはまた、その背後の海底が音波を生じるのをブロックすることによって、画像中の強度が低い領域（暗部）を生じる。これらの暗部は、時には、非常に長い。部分的に埋もれている機雷は、ソナーに対してエネルギを全く反射するのではなく別の方向に反射することにより、明部のない暗部を生じる。ＳＬＳの画像の暗部、背景、明部の領域のパターンを分析し機雷の可能性のある物体の存在を認識するには、ある方法が要求される。安全な航行の障害となる可能性のある物体を除去する制圧システムを二次的に使用することが、機雷認識処理に続くことになる。
【０００６】
今日では、ソナー画像における機雷認識は一般に、自動化されずに（マニュアルで）行われている。オペレータである人間が高分解能の画像を評価し、典型的な特性の組を有している機雷のヒントを探すように訓練される。人間による解釈が、ＳＬＳ画像ソナーの技術の現状である。オペレータは、データを分析してどのリターンが機雷からのものであるかを判断するためにかなりの時間を費やさなければならない。
【０００７】
【発明の概要】
本発明によれば、水塊の水底を地図作成（マッピング）して水中の未知物体を識別するソナー・システムが提供される。一連のソナー・パルスが送信され、水底に向けられる。地図形成は、一連のエコー・リターンから形成される。各エコー・リターンは、送信されたソナー・パルスの対応する１つに応答する１つのレンジ方向のレンジ走査として生じる。このソナー・システムは、ピクセルの２次元アレーにおいてエコー・リターンの強度を表す信号を記憶する。各ピクセルは、レンジの方向のシステムからの所定のレンジ位置と、クロス・レンジ方向のシステムの基準位置からの所定のクロス・レンジ位置とにおけるエコー・リターンの強度を表す。このシステムは、各ピクセルの強度を複数のレベルの１つに量子化し、１つのクロス・レンジ位置におけるレンジ走査上のピクセルのレベルの分布を、別のクロス・レンジ位置を有するレンジ走査上のピクセルのレベルの分布と比較して、水面下の物体の存在を識別する。
【０００８】
更に詳しくは、このソナー・システムは、画像のコンピュータ評価を用いて機雷／否機雷の分類判断を行う自動化された機雷認識システムを提供する。この自動化されたシステムは、システム自らだけで動作することができ、又は、オペレータに対する判断補助として機能し、機雷状の物体に優先順位を付ける。これにより、オペレータは、機雷の候補を含まない領域の面倒な評価から解放される。オペレータは、したがって、機雷状の物体により集中した時間を費やすことができる。この自動化されたシステムは、経験の浅い又は混乱したオペレータに対して重要な助力を与える。
【０００９】
このソナー・システムは、音波のエネルギの後方散乱から導かれる強度レンジ・データ画像を生じる。一般に、機雷がないエリアでは、局所的に画像化された海底は、明部と暗部とから成るソナー画像における特性背景を生じる。海草が密に生えている滑らかな砂や泥から岩などのエリアの典型的な背景にある機雷物体は、背景の統計的な安定性（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ）を混乱させ、結果として統計的な乱れ（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ａｎｏｍａｒｙ）を生じさせる。この乱れのエリアは、機雷のサイズ、画像の解像度及び配置、ビーム・パターン、その他のソナー特性によって定まる。側方監視ソナーは、統計的に進んだ「適合度（ｇｏｏｄｎｅｓｓ−ｏｆ−ｆｉｔ）」試験と分布解析の計算を用いて、機雷を識別する。
【００１０】
本発明のこれらの及びその他の目的を達成するために、ＳＬＳシステムは、送信パルスの音波エネルギの後方散乱から導かれる強度レンジ走査データを生じる。これら一連の強度レンジ走査は、次に、２次元（レンジとトラック）の画像の一連のラスタとしてメモリに組織され、この２次元画像は、通常の方法に従ってウィンドウ・ノーマライザを移動させることによって正規化されて、機雷認識装置によって処理される正規化されたＳＬＳ画像を生じる。
【００１１】
機雷認識装置は、最初に、画像をそれぞれ５１２個のシーケンス状のラスタから成る隣接するフレームに分解する。これらの各フレームは、次に、個別に処理される。
【００１２】
第１のステップでは、画像は、データのマルチパス・メジアン・フィルタリングを行い、次にピクセルをデータに依存するスレショルドに従って明部、暗部、背景のカテゴリに振幅セグメント化することによって振幅セグメント化される。次のメジアン・フィルタが３つの部分データに用いられ、集められたノイズ・ピクセルのスプリアス集合を除去する。すると、セグメント化されたピクセル・データは、関連し割り当てられたシンボル的なラベル（数字インデックス）である隣接した明部又は暗部のピクセルの領域を含む。このラベル付けされた領域は、次に、エリアによってソートされ、エリア・スレショルドの下、又は、第２のエリア・スレショルドの上にある領域は、領域リストから除かれる。そして、ラベル付けされた領域は、スプリット・ウィンドウ・プロセッサで利用可能になる。
【００１３】
本発明の２重のスプリット・ウィンドウの特徴によって、レンジ及びトラックにおける固定された次元のウィンドウ又はデータ・マスクが形成され、画像の様々な規則的に離間した位置にシーケンス状に配置される。各位置において、３つの平行な及び関連したサブウィンドウにおけるピクセルの強度がいくつかの統計的な特徴に従って分析され、関連したサブウィンドウにおけるピクセル強度分布の統計が基礎にある異なった統計分布に信頼性をもって対応するかどうかを判断する。更に、各位置でのサブウィンドウをわたる確立された明部及び暗部の領域の配置と領域／サイズとが用いられて、各ウィンドウ配置に対して統計的な基礎を有する決定を適格にする。適格化された決定は、ウィンドウ化された統計発生器の出力に作用するスレショルド操作された規則の組に従って行われる。スレショルドの限度を超える適格化された統計を発生する各ウィンドウ配置は、海底にある機雷の蓋然的な位置として識別される。そのような識別された位置の画像を囲む一般化されたマーキング・ボックスが、次に続く評価のためにオペレータに送られる。
【００１４】
本発明の別の特徴によれば、マークされた領域は、適切な回避行為のために、自律的な海中運送手段のミッション・コントローラ／ナビゲータに送られる。
【００１５】
【実施例】
図１及び図２には、側方監視ソナー・システム１０が示されている。側方監視ソナー・システム１０は、海底１２の地図作製（ｍａｐｐｉｎｇ）をして水中の未知物体を識別する。ソナー・システム１０が前方又はクロス・レンジ方向１４に移動するにつれて、一連のソナー・パルス送信され、クロス・レンジ方向１４に垂直なレンジ方向１６に海底方向に向けられる。地図作製は、一連のエコー・リターンから形成される。各エコー・リターンは、送信されたソナー・パルスの対応する１つに応答するレンジ方向１６のレンジ走査として生じる。ソナー・システム１０は、デジタル・コンピュータ１７を含んでおり、そのメモリ１８に、セル又はピクセル２０の２次元アレー（図３）におけるエコー・リターンの強度を表す信号を記憶する。ピクセル２０のそれぞれ１つは、レンジ方向１６のシステムからの所定のレンジ位置とクロス・レンジ方向１４のシステムの基準位置からの所定のクロス・レンジ位置とにおけるエコー・リターンの強度Ｉを表す。システムは、各ピクセルの強度を、複数のレベルの中の１つに量子化し、クロス・レンジ位置におけるレンジ走査上のピクセル・レベルの分布を、別のクロス・レンジ位置におけるレンジ走査上のピクセル・レベルの分布と比較する。
【００１６】
更に詳しくは、水中の牽引体２２（図１）は、ここでは２５〜１５０メートルの牽引ケーブルであるケーブル２４の端部に繋がれている。牽引ケーブル２４は、この例では船舶２６である監視ビークルに、電力、制御信号、リターン検出ソナー信号を供給する。これとは別に、監視ビークルは、ヘリコプタ又は遠隔制御された潜水艦でもあり得る。左舷及び右舷の送受信トランスデューサ・アレー（右舷のアレー２８ｓだけが示されている）が、牽引体２２の両側に取り付けられ、この例では、ほぼ５０度の垂直指向性で、１００ＫＨｚで１．５度、４００ＫＨｚで０．５のビーム幅を提供する。牽引体２２は、通常は、海底１２から高さ（ｈ）２３で動作して、この高さはこの例では最大レンジの１０パーセントである。高分解能の４００ＫＨｚを選択すれば、レンジと方位角との両方で１５センチの分解能が得られ、レンジの分解能は０．２ｍｓｅｃのＣＷソナー・パルスによって提供される。高分解能モードは、典型的には、５ｍと５０ｍとの最小、最大レンジをそれぞれ生じる。牽引体２２の速度は、ここでは典型的には、２〜５ノットである。
【００１７】
ソナー・システム１０は、従来型のソナー送信機３０を含む。送信機３０が出力する一連のパルスは、従来の方法で整合ネットワーク３４を通過して投射機３２に印加され、送信ソナー・パルス又はピングが生じる。ピングは、アンビギティなく、選択されたレンジをカバーする速度で周期的に送信される。したがって、５０ｍの選択では、毎秒約１５送信の反復速度で十分である。各送信されたソナー・パルスに応答して生じるエコー・リターンは、ソナー・トランスデューサ３６のアレーによって受信され、図示されているように、従来の方法で、送受信スイッチ（図示せず）を通って前置増幅器３８に至る。次の増幅器４０が、従来の態様で選択された時間変動ゲイン（ＴＶＧ）を加えて、リターン・エネルギの予測される崩壊曲線に整合させる。結果的な信号は、従来のビーム形成ネットワーク４２において組み合わせられる。ビーム形成ネットワーク４２の出力は、送信されたソナー・パルスの波形に整合されたフィルタ４４を通過し、フィルタ４４の出力は検出されたエネルギを表す。検出されたエネルギ信号は、シンクロナイザ及びフォーマット・ネットワーク４６を介して送信パルスの波形に同期化され、ラスタ・フォーマットされた海底後方散乱生画像を生じる。この画像は、海底のタイプ及び海底の傾斜の変動に起因する広域ゆらぎを依然として含むので、従来の移動平均ノーマライザ４８は、データ上を通過してしまう。結果的な画像は、チャート５０によって、次に、図４に示すように従来のウォーターフォール、ストリップ・チャート・フォーマットで表示される。
【００１８】
図４に示した画像の内容は、最小体積の残響５０の第１のエリアを含み、強い海底リターン５２が続く。中間レンジは、典型的に、目標５４（すなわち機雷）からの強い後方散乱又は明部と、ダウンレンジ反射エネルギの不存在による関連する暗部との高度のコントラストを表示する。海底の物体の高さと形状とのアイデアが、海底面の構造の変動と局所的な起伏とが多くのひずみを生じさせるが、暗部の形状から得られることがある。もう１つの通常の特徴は、ダウンレンジ方向１６に向いて図示されている線状の暗部によって示される錨の跡５６である。この延長した暗部は、錨の跡５６の凹みに起因するダウンレンジ明部５８を有している。更に、他の側方走査画像特性がここでは論じきれないほど多くある。しかし、側方監視ソナー・システム１０は、補助なしでも走行し、機雷状の物体に優先順位を付してオペレータのために判断を助ける。これにより、オペレータは、機雷候補を含まないエリアの評価という面倒な仕事から解放される。オペレータは、機雷状の物体に対してより綿密な検討を行うのにより多くの時間を費やすことができる。自動化されたシステムは、経験の浅い又は混乱したオペレータのために重要な助力を提供する。
【００１９】
再び図２を参照すると、側方監視ソナー・システム１０が示され、デジタル・コンピュータを含んでいるが、ここでは、メモリ１８とプロセッサ１９とを有する従来のワークステーション型のコンピュータである。メモリ１８は、データとプログラムとを記憶するのに用いられる。プログラムは、当該プログラムに従ってメモリ１８内に記憶されたデータをプロセッサ１９が処理することを可能にする指令の組を含む。図５〜図７は、記憶されたプログラムの流れ図である。ステップ１及び２は、生の画像データのフレームを生じるソナーの範囲付けと正規化とに対応する。各フレームは、一連のエコー・リターンから形成される２次元の地図である（ここでは、フレームは、たとえば、それぞれが１０２４の位置又はピクセルから成る５１２のレンジ走査である）。各エコー・リターンは、送信されたソナー・パルスの対応する１つに応答するレンジ方向１６のレンジ走査として作成される。ソナー・システム１０は、そのメモリ１８に、ピクセル２０の２次元アレー（図２）におけるエコー・リターンの強度を表す信号を記憶する。ピクセル２０のそれぞれは、レンジ方向１６のシステムからの所定のレンジ位置と、システム１０の基準位置からのクロス・レンジ方向１４の所定のクロス・レンジ位置とにおけるエコー・リターンの強度Ｉを表す。プロセッサ１９は、データを正規化する。ステップ３〜ステップ７において、プロセッサ１９は、生の画像データを処理して各ピクセルの強度を３つのレベル（背景、明部、暗部）の中の１つに量子化し、３レベル量子化の振幅セグメント化に基づく領域形成及び選択（すなわち、選別）のプロセスを実現する。ステップ８〜ステップ１３は、ウィンドウに基礎を置く統計的特徴の抽出ステップであり、それは、確率分布とセグメント化から導かれる領域ウィンドウ被覆パーセンテージに基づく。ステップ１４〜ステップ１７は、統計的特徴とウィンドウ被覆のパーセンテージを評価して機雷状の目標が画像内に存在するかどうかを判断する判断の計算である。そのような目標の位置は、ステップ１８に示されているように、画像データの断面と共に、メモリ１８に与えられる。これらの各ステップを以下で更に詳細に説明する。
【００２０】
画像量子化及び領域抽出（ステップ３〜ステップ７）
画像量子化（すなわちセグメント化）は、領域の特徴を決定するのに用いられる。メモリ１８内の元の各ピクセル１バイトの強度データ画像は、空間的に分割（すなわち、量子化、セグメント化）され、全体の強度が高いエリア（明部）、全体の強度が低いエリア（暗部）、全体の強度が平均的なエリア（背景）に分かれる。このようにして画像を３つのレベル（高い、低い、平均）に量子化することによって、エリア内のピクセルが常に同様の低い又は高い値を有する、領域と称する隣接する画像エリアが生じる。このような領域は、機雷の結果である画像の明部又は暗部に起因する。
【００２１】
更に詳しくは、正規化の後で、メモリ１８内の正規化された画像データが、フレームに基づいてプロセッサ１９によって検査される。各フレームは、正規化されたデータと同じレンジの次元を有しており、固定された数の走査を含む。残りの処理は画像フレームに対して行われ、この画像フレームは、典型的には、レンジ方向に１０２４のピクセル、クロス・レンジ方向（走査）に５１２ピクセルである。正規化されたピクセルすなわち位置データは、典型的には、最小の強度がゼロで最大の強度が２５５である１バイトの整数である。正規化に続くステップは、１）３つの５ポイント・メジアン・フィルタ（ステップ３）、２）量子化（ステップ４）、３）３つの９ポイント・メジアン・フィルタ（ステップ５）、４）接続された成分（ステップ６）、５）領域形成（ステップ７）、である。
【００２２】
３つの５ポイント・メジアン・フィルタ（ステップ３）
プロセッサ１９が実行する第１の組のメジアン・フィルタリングは、正規化されたデータを平滑化し、スペックル・ノイズを除去する。５ポイントのメジアン・フィルタは、図８に示すように、対象となるピクセル上に交差を形成する５つのピクセル又は位置から、エッジを除いた画像フレーム内の各ピクセル又は位置に対する新たな値を決定する。５つのピクセルのメジアン値が決定され、これにより、対象となる当該ピクセルないし位置（ｉ，ｊ）の新たな値が決まる。ここで、ｉはレンジ位置であり、ｊはクロス・レンジ位置である。これが、エッジを除く画像フレーム内のすべてのピクセルないし位置について行われる。新たなピクセル値は、メモリ１８の一部分に記憶され、すべてのピクセルが処理されるまでは、メモリ１８の別の部分に記憶されている古いピクセル値に代わることはない。このプロセスは、平均を得るために３回反復される。
【００２３】
量子化（ステップ４）
次に続く、プロセッサ１９による量子化プロセスは、背景、暗部、明部をそれぞれ表す３つの値（ここでは、０、１、２）の１つで、メモリ１８の一部分に記憶されている２５６レベルの画像データを代替する。これは、暗部スレショルドｔｓと明部スレショルドｔｈとの２つのレベルにピクセル・データのスレショルドを設定することによって行われる。暗部スレショルドｔｓ未満の強度を有するピクセルは、暗部（値１）にマップされる。明部スレショルドｔｈより大きな強度レベルを有するピクセルは、明部（値２）にマップされる。２つのスレショルドｔｓ、ｔｈの間の強度レベルを有するピクセルは、背景（値０）にマップされる。
【００２４】
量子化プロセスは、プロセッサ１９によって、図９に示されるように画像フレームの６４対５１２ピクセルのセクションであるサブフレームに基づいて行われる。それぞれ、別の暗部及び明部のスレショルドｔｓ、ｔｈが、１６のサブフレームそれぞれに対して決定され、当該サブフレーム内のピクセルをセグメント化するのに用いられる。スレショルドｔｓ、ｔｈは、一定のパーセンテージのピクセルが暗部に、一定のパーセンテージのピクセルが明部になるように選択される。これは、サブフレーム内のピクセル・データの累積分布関数（ＣＤＦ）を形成するプロセッサ１９によって行われる。ＣＤＦを形成するには、サブフレーム内のピクセル・データのヒストグラムが最初に決定されなければならない。これは、０と２５５との間の２５６のレベルのそれぞれの発生の数をカウントすることによって行われる。次に、確率密度関数（ｐｄｆ）が、ヒストグラムをサブフレームの中のピクセルの数（６４対５１２だから３２７６８）で割ることによって決定する。
【００２５】
ＣＤＦは、プロセッサ１９によって、ｐｄｆから次のように決定される。すなわち、Ｃ（０）＝Ｐ（０）であり、Ｃ（ｋ）＝Ｃ（ｋ−１）＋Ｐ（ｋ）である。ここで、ｋは１〜２５５の整数であって強度レベルを表し（Ｃ（２５５）＝１であることに注意）、Ｐはｐｄｆ、ＣはＣＤＦである。ＣＤＦがいったん計算されれば、プロセッサ１９はそれを検討して暗部及び明部のスレショルドｔｓ、ｔｈを決定する。ｐｓ（ただし、０＜ｐｓ＜１）を暗部ピクセルの所望のパーセンテージ、ｐｈを明部ピクセルの所望のパーセンテージとすると、暗部スレショルドｔｓと明部スレショルドｔｈとは、Ｃ（ｔｓ）＝ｐｓ、Ｃ（ｔｈ）＝１−ｐｓによって決定される。
【００２６】
ＣＤＦは、どのレベルで上記の方程式が満たされるかを決定するため検討されなければならない。スレショルドｔｓ、ｔｈが、次に、プロセッサ１９によって用いられて、ピクセル画像データが３つのピクセル値（０、１、２）の量子化された画像に変換される。これは、プロセッサ１９が、各サブフレームについて行う。
【００２７】
暗部スレショルドｔｓと明部スレショルドｔｈとが用いられて、ピクセルが３つのセグメント化の値（又はクラス）に分割される。これらのスレショルドｔｓ、ｔｈは、上述のように、画像データの統計的特徴に基づいて決定され、ボトムタイプの変動への確かさ（ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ）と、低コントラストの状況での強化された検出能力を与える。スレショルドｔｓ、ｔｈは、この例ではスペックル・フィルタの出力である、入力画像におけるピクセル値の離散的確率分布の所定のパーセンテージの点として選択される。したがって、たとえば、ここではピクセル値の上位１０％におけるピクセルは明部ピクセル（すなわち、Ｃ（ｔｈ）＝０．９）として、最後の１０％のピクセルは暗部ピクセル（すなわち、Ｃ（ｔｈ）＝０．１）として、それ以外は背景として定義される。
【００２８】
スレショルドの選択は、図９に示すようにフレームのサブフレーム上でプロセッサ１９によってなされる。画像は、レンジ方向１６では統計的に安定ではないが、これは、準最適的に整合されたソナーＴＶＧ曲線、不完全な正規化、遠いフィールドでのエネルギの減少に起因する。よって、この場合には、離散的な確率分布は、１６のサブフレームで見いだされ、その結果、ずっと改善され、より忠実なセグメント化のための３２のスレショルドが得られる。
【００２９】
３つの９ポイント・メジアン・フィルタ（ステップ５）
プロセッサ１９が実行する第２の組のメジアン・フィルタリングは、本質的に第１の組と同じであるが、図１０に示されているように、対象となるピクセル上の３行３列のピクセルの正方形が用いられる点だけ異なっている。第２の組のメジアン・フィルタは、量子化された画像データを平滑化する機能を有する。
【００３０】
ステップ５の結果生じる３つのレベルの画像は、次にフィルタされて小さな孤立した領域が除去される。メジアン・フィルタリングは、領域のエッジを保持するために用いられる。ここでは３行３列のカーネルが３回反復された。
【００３１】
接続された成分（ステップ６）
接続された成分のアルゴリズムが、プロセッサ１９によって、メモリ１８内に記憶された量子化されたデータ・レベル、たとえば、図１１に示された量子化されたデータ・レベルに関して実行され、隣接する暗部又は明部ピクセルの領域を識別する。暗部領域は、隣接する暗部ピクセル（すなわち、量子化されたデータ・レベル１を有するピクセル）のグループであり、明部領域は、隣接する明部ピクセル（すなわち、量子化されたデータ・レベル２を有するピクセル）のグループである。以下で説明されるように、接続された成分のアルゴリズムは、各ピクセルに領域数をラベル付け（ラベリング）することによって、同じ隣接領域に属するすべての隣接ピクセルが同じ「領域数」をもつことになる。たとえば、図１１に示されているように、４つのラベリングされた領域数１〜４が存在する。すなわち、領域数１、３は暗部領域であり、領域数２、４は明部領域である。残りの領域は、背景領域である。
【００３２】
更に詳しくは、領域識別プロセスは、メモリ１８内に記憶されたデータを通じて３つのパスを行うプロセッサ１９によってなされる。第１のパスでは、明部領域は、明部領域が暗部領域によって包囲されている場合は常に、少なくとも１つのピクセルによって暗部領域から分離されている。これは、プロセッサ１９が各ピクセルをシーケンシャルに調査することによって実行される。調査されているピクセルが暗部である（すなわち、量子化されたデータ・レベル１を有する）場合と、そのピクセルに隣接する８つのピクセルの中の任意の１つに明部ピクセルが存在する（調査されている中央のピクセルを囲む８つのピクセルの中の任意の１つが量子化されたデータ・レベル２を有する）場合には、調査されているピクセルの量子化されたデータ・レベルは、背景ピクセルに変更される（すなわち、中央のピクセルの量子化されたデータ・レベルは１から０に変更される）。この第１のパスが完了することの結果として、量子化されたデータ・レベルの分離されたセグメント化アレーが生じるが、これはたとえば、メモリ１８にプロセッサ１９によって記憶されている図１１に示されたアレーである。
【００３３】
第２のパスの間には、プロセッサ１９は、「整数インデックス」を明部及び暗部ピクセルにコードとして指定して、その結果、第３のパス内に、領域数を生じる。整数インデックスは、図１２に示されているような２行２列のピクセル・カーネルを、セグメント化されたアレーにおける各ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）上にシーケンシャルに通過させることによって指定される。図１２に示されるように、Ｐｎ（ｉ，ｊ）は、カーネルの右上のコーナーに位置している。ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）の左側のピクセルは、ａとラベリングされる位置であり、ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）の対角線方向に左下のピクセルは、ｂとラベリングされ、ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）の下のピクセルは、ｃとラベリングされる位置ある。
【００３４】
第２のパスの間に調査されている各ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）に対して、カーネルは４つのピクセルの上に位置し、図１２との関係で説明したように、調査されているピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）は右上のコーナーにある。カーネルは、図１１のセグメント化されたアレーの底部の列の左（Ｐ（２，２））から第２の列の最後の行のピクセル（Ｐ（２，８））が調査されるまで右側に移動する。カーネルは、次に、すぐ上の列の左側から第２の行（Ｐ（３，２））に移動し、このプロセスが、カーネルが最上部の列の右端の行（Ｐ（８，８））に達するまで続く。メモリ１８に記憶されている図１１の量子化されたデータ・レベル・アレーは、第２のパスの間になされた調査の結果として、図１４に示されている整数インデックスのアレーに、プロセッサ１９によって修正される。整数インデックスのアレー（図１４）において、整数インデックスが、１組の規則（図１３に図解されている）に従って、調査中のピクセル位置に指定される。この規則を説明する前に、図１５に示した「整数インデックス・テーブル」をプロセッサ１９が維持しており、この整数インデックス・テーブルの最上部からシーケンシャルに、アレー修正プロセスで用いられる各整数インデックス（ｒ）とその整数インデックスの値とを以下で詳細に説明するように記録する。しかし、整数インデックス・テーブル内の整数インデックスに指定された値は、当該整数インデックスと同一であることを指摘しておく。これは、新たな整数インデックスが決定されるたびに新たな領域数が発生されるという仮定に基づくから、整数インデックス・テーブル内の値は領域数を表すのである。しかし、新たな次の整数インデックスが発生した後で、プロセッサ１９が、以前の確立した整数インデックスが実際に当該新たな次の整数インデックスに属することを認識した場合には、その値は変更され得る。したがって、古い整数インデックスには、新たな整数インデックスと同一の値が指定されなければならない。
【００３５】
規則の組は次のとおりである。各カーネル位置において、調査されているピクセルであるＰｎ（ｉ，ｊ）（図１２）の量子化されたデータ・レベルが０である場合には、図１４の修正されたアレーの各ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）に指定された整数インデックスは０である（規則１、図１３の左上）。次に、カーネルのｂの位置にあるピクセルの整数インデックスがゼロではない（ｎｏｎ−ｚｅｒｏ＝ｎｚ）場合には、ｂの位置の整数インデックスが修正されたアレー（図１４）のＰｎ（ｉ，ｊ）に指定される（規則２、図１３の右上）。カーネルのａとｃの位置にあるピクセルの整数インデックスがゼロである場合には、修正されたアレー（図１４）のピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）に指定される整数インデックスは、整数インデックス・テーブル（図１５）に記録されている最後に用いられた整数インデックスに１を加えたものに等しく（すなわち、次の増加した整数ｒｎｅｗ  ＝１＋ｒであり、ここでｒは、最後の記録された整数インデックス）、指定された整数インデックスであるｒｎｅｗ  は整数インデックス・テーブル（図１５）に入力される（規則３、図１３の左の上から２番目）。カーネルのｃの位置にあるピクセルの整数インデックスがゼロである場合には、カーネルのａの位置の整数インデックスが修正された整数インデックス・アレー（図１４）において、ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）に指定される（規則４、図１３の右側上から２番目）。カーネルのａの位置にあるピクセルの整数インデックスがゼロである場合には、カーネルのｃの位置にある整数インデックスが修正された整数インデックス・アレー（図１４）において、ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）に指定される（規則５、図１３の左側上から３番目）。カーネルのａとｃの両方の位置にある整数インデックスがゼロでなく（ｎｚ）、相互に等しい場合には、ａ又はｃの位置にある整数インデックスと同一のゼロでない整数インデックスがピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）に指定される（規則６、図１３の右側上から３番目）。ピクセルＰｎ（ｉ，ｊ）には、カーネルのａの位置の整数インデックスが指定され、プロセッサ１９は、整数インデックス・テーブル（図１５）内の各整数インデックスを読み取る。読み取られたインデックスの値がカーネルのｃの位置にある整数インデックスの値に等しい場合には、整数インデックス・テーブルから読み取られた現に読み取られている整数インデックスの値は、カーネルのａの位置の整数インデックスに等しい値にリセットされる。
【００３６】
再び図１１を参照すると、第２のパスの間にプロセッサ１９によって調査される第１のピクセルはＰ（２，２）である。よって、規則１によれば、調査中のピクセルであるＰ（２，２）は量子化されたデータ・レベル０を有しているので、修正された整数インデックス・アレー（図１４）には、整数インデックス０が指定される。整数インデックス０の使用は、整数インデックス・テーブル（図１５）の最上部に記録され、この記録された整数インデックスには、示されているように、値０が指定される。同様に、次に調査されるピクセルＰ（２，３）には、整数インデックス・アレー（図１４）の整数インデックス０が指定される。次に調査されるピクセルはＰ（２，４）であり、このピクセルの量子化されたデータ・レベルはゼロではないから、そして、カーネルのｂの位置の整数インデックスがゼロであるから、そして、カーネルのａ、ｃの位置にある整数インデックスがゼロであるから、規則３により、このピクセルＰ（２，４）には、次のシーケンシャルに使用可能な整数インデックスに等しい整数インデックスが指定される（これは、整数インデックス・テーブル（図１５）に記録されているようにゼロである最後に使用された整数インデックスに１を加えたものである）が、これはすなわち、Ｐ（２，４）には、図１４に示されるように、整数インデックス１が指定される。新たな整数インデックス（すなわち１）の使用は、整数インデックス・テーブル（図１５）に記録され、整数インデックス・テーブルの第１の値の行に示されているように値１が指定される。Ｐ（２，５）、Ｐ（２，６）、Ｐ（２，７）のピクセルには、規則１に従って整数インデックス０が指定されるが、これは、その量子化されたデータ・レベルが、図１１の量子化されたデータ・アレーに示されるように、ゼロであるからである。
【００３７】
更に続けると、ピクセルＰ（２，８）は、図１１に示すように、量子化されたデータ・レベル１を有する。更に、カーネルのｂの位置（ピクセルＰ（１，７））の整数インデックスは、ゼロである（そして、図１４に示すように、その整数インデックスはそれまでに修正されていない）。更に、ピクセルＰ（２，７）、Ｐ（１，８）の整数インデックスは共に０である。よって、規則３から、Ｐ（２，８）には、次のシーケンシャルな整数インデックス２（すなわち、図１４に示すように、１である最後に用いられた整数インデックスに１を加えたもの）が指定される。新たな整数インデックスである２は、整数インデックス・テーブル（図１５）に記録され、第１の値の行に示されるように、値２が指定される。次に、量子化されたデータ・レベル２（図１１）を有しているＰ（３，２）には、規則３に従って整数インデックス３（図１４）が指定されるが、これは、その量子化されたデータ・レベルがゼロではなく、カーネルのｂの位置にあるピクセルであるＰ（３，１）の整数インデックスは非ゼロではなく（すなわち、図１４に示すようにゼロ）、ピクセルＰ（３，２）及びＰ（２，２）の整数インデックスはゼロだからである。新たな整数インデックス３の使用は、整数インデックス・テーブル（図１５）に記録され、示されるように、第１の値の行の値３が指定される。Ｐ（３，３）には、規則１に従って、整数インデックス０が指定されるが、これは、量子化されたデータ・レベル０を有しているからである。ピクセルＰ（３，４）には、規則５に従って整数インデックス１が指定されるが、その理由には、量子化されたデータ・レベル０を有していること、カーネルのｂの位置にあるピクセルであるＰ（２，３）の整数インデックスが非ゼロではないこと（図１４）、カーネルのａ及びｃの位置にあるピクセル（Ｐ（３，３）及びＰ（２，４））の整数インデックスがいずれもゼロではないこと、カーネルのｃの位置にあるピクセルであるＰ（２，４）の整数インデックスがゼロではないこと、ａの位置にあるピクセルＰ（３，３）がゼロであること、がある。ピクセルＰ（３，５）には、規則２に従って整数インデックス１が指定される。ピクセルＰ（３，６）には、規則１に従って整数インデックス０か指定される。ピクセルＰ（３，７）には、新たな整数インデックス４が規則３に従って指定され、これは、その値４を共に整数インデックス・テーブル（図１５）に記録される。この際に、値４は、示されているように、第１の値の行に記録される。ピクセルＰ（３，８）には、規則７に従って整数インデックス４が指定されるが、その理由は、量子化されたデータ・レベル０を有していないこと、カーネルのｂの位置にあるピクセルであるＰ（２，７）の整数インデックスが非ゼロではないこと、カーネルのａ及びｃの位置にあるピクセル（Ｐ（３，７）及びＰ（２，８））の整数インデックスがいずれもゼロではなく等しくもないこと、である。よって、プロセッサ１９は、規則７に従って、Ｐ（３，８）への整数インデックスとして、カーネルのａの位置にあるピクセルの整数インデックス（すなわち、Ｐ（３，７）の整数インデックス）を指定するが、ここではそれは整数インデックス４である。次に、プロセッサ１９は、整数インデックス・テーブル（図１５）内の各整数インデックスを読み取るが、読み取ったインデックスの値がカーネルのｃの位置にある整数インデックスの値に等しい場合には、整数インデックス・テーブルから読み取られた現に読み取られている整数インデックスの値は、カーネルのａの位置にある整数インデックスに等しい値にリセットされる。ここでは、ピクセルＰ（２，８）の整数インデックスは２である。よって、プロセッサ１９は、見いだされた整数インデックスの値（すなわち、ここでは、見いだされた整数インデックス２の値２）をカーネルのａの位置にある整数インデックスの値にリセット（すなわち、プロセッサ１９は、ｃの位置にある整数インデックス２の値２を、ａの位置にある整数インデックスの値４にリセット）する。値２の値４へのリセットは、整数インデックス２に対するテーブル（図１５）の第２の値の行に記録される。
【００３８】
更に続けて、ピクセルＰ（４，２）には、規則５に従って整数インデックス３が指定される（すなわち、カーネルのｃの位置の整数インデックス、ここではピクセルＰ（３，２））。ピクセルＰ（４，３）、Ｐ（４，４）、Ｐ（４，５）、Ｐ（４，６）には、それぞれ整数インデックス０、０、１、１が、それぞれ規則１、１、２、２に従って、指定される。次にピクセルＰ（４，７）が調べられる。規則７が適応されることがまず考えられる。ピクセルＰ（４，７）には、カーネルのａの位置の整数インデックス（ピクセルＰ（４，６）の整数インデックス、ここでは１）が指定される。次に、プロセッサ１９は、整数インデックス・テーブル（図１５）内の各整数インデックスを読み取るが、各回ごとに、読み取ったインデックスの値がカーネルのｃの位置にある整数インデックスの値に等しい場合には、整数インデックス・テーブルから読み取られた現に読み取られている整数インデックスの値は、カーネルのａの位置にある整数インデックスに等しい値にリセットされる。ここでは、ピクセルＰ（３，７）には、整数インデックス４か指定されており、この整数インデックスは値４を有する。よって、プロセッサ１９は、ｃの位置に関連する整数インデックスの値（すなわち、ここでは、整数インデックス４）をカーネルのａの位置にある整数インデックスに関連する値にリセットする。ここでは、２つの整数インデックスは値４を有するが、すなわち、整数インデックス２と整数インデックス４である。よって、整数インデックス４の値は、整数インデックス４に関しては整数インデックス・テーブル（図１５）の第２の値の行に、整数インデックス２に関しては第３の値の行で示されているように、値１にリセットされる。上述のように、ピクセルＰ（４，７）には、ここでは図１４に示されているように１であるカーネルのａの位置にあるピクセルの整数インデックスが指定される。
【００３９】
このプロセスは、図１４に示されるように生じる結果と共に継続する。ピクセルＰ（５，６）には、規則２から、整数インデックス１が指定されることに注意すべきである。また、ピクセルＰ（６，３）には整数インデックス５が規則３に従って指定され、これは整数インデックス・テーブル（図１５）に記録される。ピクセルＰ（７，２）、Ｐ（７，３）、Ｐ（７，５）、Ｐ（７，６）には、整数インデックス６、６、７、７が、規則３、７、３、４に従ってそれぞれ指定される。整数インデックス・テーブル（図１５）は、整数インデックス５の値を図１５に示されるように値６にリセットすることによって規則７が適用される場合に、修正されることに注意すべきである。
【００４０】
図１４及び図１３の一番下のものにあるように、記録された各値は、領域数を伴っている。よって、図１５にあるように４つの値が存在するが、これは４つの領域が指示されている図１１と一貫している。更に、値１には整数インデックス１、２、４が関連し、値３には整数インデックス３が関連し、値６には整数インデックス５、６が関連し、値７には整数インデックス７が関連する。
【００４１】
第３のパスの間に、プロセッサ１９は、異なった値に、シーケンシャルな領域数をラベリングする。よって、値１、３、６、７を有する整数インデックスを伴うピクセルには、図１１に示されるように、それぞれ領域数１、２、３、４が指定される。
【００４２】
領域の選択（ないし選別）（ステップ７）
背景ではない領域（すなわち、領域１、３、４）のそれぞれの面積は、プロセッサ１９がラベリング地図を介して各非背景領域に属するピクセルの数をカウントすることによって計算される。非背景領域は、面積によってソートされ、機雷状物体と見なすには小さすぎる又は大きすぎる領域は、領域テーブルから除かれる。領域ラベリング地図（図１１〜図１５）は、除かれた領域を背景ピクセルと交換するように変更される。
【００４３】
ダブル・スプリット・ウィンドウの特長の抽出（ステップ８〜１３）
プロセッサ１９は、ダブル・スプリット・ウィンドウ６０を形成する。ウィンドウ６０は、プロセッサ１９が正規化された画像データ（ステップ１、２）及び領域ラベリング地図（ステップ３〜７）の両方を検査するのに用いられる。図１６に示されているように、ウィンドウ６０は、レンジ方向１６には１２８ピクセルの長さであり、クロス・レンジ方向１４には３９ピクセルの長さである。ウィンドウ６０は、レンジ方向１６に伸長しており、３つの主なセクションに分割される。すなわち、１対の外側のウィンドウ・セクション６２、６４と中央のウィンドウ・セクション６６とである。中央のウィンドウ・セクション６６は、外側のウィンドウ・セクションの上側のもの６２と、下側のもの６４との間に位置する。上側のウィンドウ・セクション６２は、中央のウィンドウ・セクション６６の前方にクロス・レンジ方向１４にピクセル上に位置している。下側のウィンドウ・セクション６４は、中央のウィンドウ・セクション６６の後方にクロス・レンジ方向１４にピクセル上に位置している。３つのウィンドウ・セクション６２、６４、６６は、レンジ方向１６には、１２８ピクセルの長さである。中央のウィンドウ・セクション６６は、クロス・レンジ方向１４には１１ピクセルの長さであって、ウィンドウ６０内に中心を有している。外側のウィンドウ・セクション６２、６４のそれぞれは、クロス・レンジ方向１４には１２ピクセルの長さである。中央のウィンドウ・セクション６６と各外側ウィンドウ・セクション６２、６４との間には、クロス・レンジ方向１４に、２ピクセルの幅のギャップ６８、７０がある。１２＋２＋１１＋２＋１２＝３９であることに注意せよ。ウィンドウ６０は、画像にわたってさまざまな位置に配置されており、中央のウィンドウ・セクション６６内のピクセルを各ウィンドウ位置の各外側のウィンドウ・セクション６２、６４内のピクセルと比較するのに用いられる。ギャップ６８、７０に含まれるピクセルは検査されない。
【００４４】
ウィンドウ６０は、画像フレーム全体を検査するために、画像フレーム全体にわたって規則的間隔で配置されている。ウィンドウ６０は、レンジ方向１６には１６ピクセルの間隔で配置され、クロス・レンジ方向１４には２ピクセルの間隔で配置されている。
【００４５】
ウィンドウ６０は正規化されたデータ上に配置され（ステップ８、９、１１、１２）、各ウィンドウ・セクション６６、６２、６４に対して統計が決定され、進んだ統計を用いて、中央のウィンドウ・セクション６６が各外側ウィンドウ・セクション６２、６４と比較される。統計検定は、中央のウィンドウ・セクション６６内に機雷によって生じる乱れが存在するかどうかを判断する。スプリット・ウィンドウ６０が領域ラベリング地図上に配置された場合には（ステップ８、１０、１３）、各ウィンドウ・セクション内の領域ピクセルのパーセンテージ（パーセント・フィル）と、中央のウィンドウ・セクション６６内に全体又は一部が含まれているすべての領域の面積の総和（面積和）が決定される。パーセント・フィルは、対象である任意の領域が外側のセクション６２、６４ではなく中央のウィンドウ・セクション６６内にあることを保証するのに用いられる。面積和は、ウィンドウ６０の外部に延長する非常に大きな領域を排除するのに用いられる。
【００４６】
統計的な特徴の計算（ステップ９、１１、１２）
プロセッサ１９が実行する統計的な特徴の計算（ステップ９、１１、１２）では、ヒストグラムが各ウィンドウ・セクション（上部ウィンドウ・セクション６２、中央ウィンドウ・セクション６６、下部ウィンドウ・セクション６４）において決定される。すなわち、プロセッサ１９は、上述のダブル・スプリット・ウィンドウ６０成分に含まれる３つのウィンドウ・セクション６２、６４、６６の中のピクセル強度（グレイ・レベル）の値を考慮する。たとえば、中央のウィンドウ・セクション６６を考えてみよ。中央のウィンドウ・セクション６６内に含まれる画像を定義するピクセルは、当該画像を定義する空間的な構成を有している。空間的な構成に配慮することなくピクセルのグレイ・レベル値に関する簡易統計を計算することができる。単純な簡易統計の１例は、ミーン（平均）のグレイ・レベル強度である。グレイ・レベル強度の変動は、ピクセルのグレイ・レベルの分布に関する（一般的な意味での）より多くの情報を与え、また、グレイ・レベル値のミーンに関するばらつき（ｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎ）を与える。ミーン及び変動は、ピクセルのグレイ・レベルの経験的な確率密度関数（ヒストグラムないしｐｄｆ）の特性の概要を提供し、この確率密度関数の記述は、ピクセルのグレイ・レベルにおける一次的な統計情報をすべて含む。しかし、ここでは、ＳＬＳ１０の統計的特徴が、グレイ・レベルのヒストグラム及びこれらの関数を比較し、不完全な簡易統計ではなく完全な一次的な統計情報を使用する。
【００４７】
３つのウィンドウ・セクション６６、６２、６４のそれぞれは、プロセッサ１９によって別々に検査される。すなわち、各セクション６２、６４、６６に対して統計が決定され、外側のセクション６２、６４の統計が中央のセクション６６の統計と比較されて、伸長した物体（レンジ方向１６に伸長）が中央のウィンドウ・セクション６６内に存在するかどうかが判断される。すなわち、プロセッサ１９は、第１の組の隣接するクロス・レンジ位置におけるレンジ走査上のセル（すなわち、３つのウィンドウ・セクションの最初の１つにおけるセル）のレベルの分布を、別の第２の組の隣接するクロス・レンジ位置におけるレンジ走査のセル（すなわち、３つのウィンドウ・セクションの第２のものにおけるセル）の分布及び第３の組の隣接するクロス・レンジ位置におけるレンジ走査のセル（すなわち、３つのウィンドウ・セクションの第３のものにおけるセル）の分布と比較して、水面下の物体の存在を識別する。
【００４８】
ウィンドウ・セクションを比較するいくつかの別の方法が開発されているが、各方法の基礎となる原理は、外側のセクション６２、６４の両方が中央のセクション６６と有意的に異なっており他のある条件が満たされる場合には（ステップ１３）、中央のセクション６６内に機雷状の物体が存在する（ステップ１４〜１８）ということである。（ステップ１３に関係して説明される）満たされるべき条件は、（中央のウィンドウ・セクション６６内に領域があることを確認するために）各ウィンドウ・セクション６６、６２、６４の領域ピクセルのパーセンテージと、（ウィンドウ６０の外部に延長する非常に大きな領域の検出を避けるために）検出された領域の全体の面積に関係する。
【００４９】
プロセッサ１９が実行する統計的特徴の計算（ステップ９、１１、１２）の第１のステップ（ステップ９）は、３つのウィンドウ・セクション（上部のウィンドウ・セクション６２、中央のウィンドウ・セクション６６、下部のウィンドウ・セクション６４）のそれぞれにおけるヒストグラムを決定することである。次のステップ（ステップ１１）は、３つのウィンドウ・セクション６６、６２、６４のそれぞれに対して、それぞれのｐｄｆを計算することである。すなわち、上部のウィンドウ・セクション６２のｐｄｆであるｕｉ、中央のウィンドウ・セクション６６のｐｄｆであるｓｉ、下部のウィンドウ・セクション６４のｐｄｆであるｄｉを計算する（ここで、ｉは、ヒストグラムのｉ番目のビンである）。ステップ１１は、また、３つのウィンドウ・セクション６６、６２、６４に対して、累積分布関数（ＣＤＦ）を計算する。すなわち、上部のウィンドウ・セクション６２のＣＤＦであるＵｉ、中央のウィンドウ・セクション６６のＣＤＦであるＳｉ、下部のウィンドウ・セクション６４のＣＤＦであるＤｉを計算する（ここで、ｉは、ヒストグラムのｉ番目のビンである）。
【００５０】
計算された確率密度関数（ｐｄｆ）であるｕｉ、ｓｉ、ｄｉと、計算された累積分布関数（ＣＤＦ）であるＵｉ、Ｓｉ、Ｄｉとから（ステップ１１参照）、プロセッサ１９は、進んだ統計を計算する（ステップ１２）。これらの進んだ統計は、修正されたピアソン検出の特徴、コルモゴロフ統計の特徴、グレイ・レベル・エントロピ検出の特徴、多項統計の特徴である。
【００５１】
修正されたピアソン検出の特徴
２つの母集団の間の差に対するピアソンのχ二乗検定を修正（変形）したものがプロセッサ１９によって用いられて、センタ・ウィンドウ・セクション６６と、その上下の隣接するウィンドウ・セクション６２、６４それぞれの間の統計的な差の測度を得る。
【００５２】
ピアソンのχ二乗検定の統計が用いられて、検定母集団が標準的な母集団と同じ分布を有しているものと統計的に見なせるかどうかが示される。検定統計は、次の式で表すことができる。
【００５３】
【数１】
0003573783.tif 000002
ただし、この式で、Ｎｉは観測された周波数であり、ｎｑｉは予測される周波数である。χ２は、観測されたＮｉの予測値ｎｑｉからの偏差の測度である。
【００５４】
側方監視ソナー・システム１０に対しては、外側のウィンドウ６２、６４は、予測される母集団を定義するのに用いられる。修正されたピアソンの検定統計は、分母の項を導入することによって予測される母集団のバイアスを除去し、検定統計が、以下のような経験的な確率密度関数（ｐｄｆ）を用いることによってプロセッサ１９によって計算される。
【００５５】
ｓｉ、ｕｉ、ｄｉを、中央（ｓ）、上部（ｕ）、下部（ｄ）のウィンドウ・セクション６６、６２、６４それぞれからのｐｄｆのｉ番目のビンの値とする。修正されたピアソンの検定は、それぞれ、上部及び下部のウィンドウ・セクション６２、６４に関しては、次の式で表すことができる。
【００５６】
【数２】
0003573783.tif 000003
【数３】
0003573783.tif 000004
プロセッサ１９は、このｐｕ、ｐｄを組み合わせて、ｐｕ，ｄ＝ｍｉｎ（ｐｕ，ｐｄ）によって定義されるウィンドウの組に対する検定統計を生じる。
【００５７】
このように論理和をとることは、両方の成分検定統計（ｐｕ，ｐｄ）が、同時に統計的な乱れの存在を示すことを要求する。このことは、１つのウィンドウだけにおける背景の人工物に起因するスプリアスの検出を妨げることになる。
【００５８】
コルモゴロフ統計の特徴
この統計分析は、「適合度」の検定を与える。コルモゴロフ統計は、累積分布関数を使用することによって、２つの母集団が統計的に同一であるという仮説を検定する。分析の文脈でこの検定を用いるのではなく、検定統計は特徴として用いられる。
【００５９】
このＳＬＳ１０の特徴のために、３つのウィンドウ・セクション６２、６４、６６におけるグレイ・レベルのＣＤＦが計算される。Ｓｉ、Ｕｉ、Ｄｉは、中央、上部、下部のウィンドウ・セクション６６、６２、６４それぞれからのＣＤＦのｉ番目のビンにおける値を表すものとする。すると、成分統計は、次の式で表せる。
【００６０】
【数４】
0003573783.tif 000005
上述のように、プロセッサ１９は、これらを組み合わせて検出統計を検出する。したがって、ｋｕ，ｄ＝ｍｉｎ（ｋｕ，ｋｄ）である。
【００６１】
グレイ・レベル・エントロピ検出の特徴
統計分布のエントロピは、
【数５】
0003573783.tif 000006
で定義される。
【００６２】
これは、ｐにおける（シャノンの意味での）情報の予測値として解釈されている。この表現において、ｐは、ｐｄｆである。３つのウィンドウ・セクション６６、６２、６４それぞれにおけるｐｄｆである（ｓ、ｕ、ｄ）が与えられた場合に、プロセッサ１９は、ウィンドウ・セクション６６、６２、６４それぞれに対するエントロピであるＨｓ、Ｈｕ、Ｈｄを計算する。中央のウィンドウ・セクション６６と外側のウィンドウ・セクション６２、６４との間のエントロピの差は、検出の特徴として用いられるのであって、Ｅｕ，ｄ＝ｍｉｎ（Ｈｕ−Ｈｓ，Ｈｄ−Ｈｓ）となる。
【００６３】
プロセッサ１９は、コルモゴロフ統計の場合と異なり、差をとっているが、これは、結果の符号が意味をもつからである。すなわち、３つのウィンドウ・セクション６２、６４、６６の中の１つだけにおけるエントロピでも、通常と異なるグレイ・レベル分布の存在を示す固有の意味を有している。したがって、エントロピの特徴は、相対的な比較である既に述べた２つの特徴に対して、絶対的な特徴である。
【００６４】
多項統計の特徴
この特徴は、普遍的な母集団を表すものと考えられている外側のウィンドウ・セクション６２、６４のそれぞれに対する中央ウィンドウ・セクション６６における経験的なｐｄｆの類似性を本質的に測定する。これは、中央のウィンドウ・セクション６６の経験的なｐｄｆを、一連の多項試行の結果として扱う。このようにして形成されたｐｄｆの確率は、多項密度によって与えられる。ここでは、プロセッサ１９は、母集団であるｐｄｆは、外側のウィンドウ・セクション６２、６４によって与えられるものと想定する。多項密度は、
【数６】
0003573783.tif 000007
によって与えられるが、ここで、ｎ＝Σｋｉは、考慮されている外側のウィンドウ・セクション６２、６４の１つにおける試行又はピクセルの数であり、バー付きのθは確率ベクトルである。すなわち、任意のｉに関して、θｉ＞０．０であり、Σθｉ＝１．０である。また、ｂは、ビンの数であり、θｉｋｉは、θｉピクセル・レベルが、ウィンドウ・セクションのｎピクセル母集団においてｋｉ回生じる確率である。
【００６５】
プロセッサ１９は、上部及び下部のウィンドウ・セクション６２、６４に対する成分確率を、ｕ又はｄ（上部及び下部のウィンドウ・セクション６２、６４に関連するｐｄｆ）からバー付きのθを導くことによって、インプリシットに計算する。ｋｉは、中央ウィンドウ６６のｐｄｆから決定される。計算上の理由から、プロセッサ１９は、この２つの確率に関連する情報を実際に計算する。この情報は、ｐｄｆの関数であり、したがって、Ｉ（ｐ）＝−ｌｏｇ２（ｐ（ｋ，θ））となる。ただしここで、ｋとθとは、上述の式の左辺のようにバー付きである。これには、多項密度がパラメータに対して計算的に扱いやすくなるという利点がある。したがって、
【数７】
0003573783.tif 000008
となる。ただし、ここで、
【数８】
0003573783.tif 000009
が、１つの外側ウィンドウ・セクションの母集団を与えられた中央のウィンドウ・セクション６６における特定のヒストグラムの発生の情報測度となる。ここで実現されているように、Ｔ（ｌ）と対数関数とは、テーブル・ルックアップである。プロセッサ１９は、総体の多項検出の特徴に対して、ｍｕ，ｄ＝ｍｉｎ（Ｉ（ｕ），Ｉ（ｄ））を形成する。
【００６６】
領域特徴のパーセンテージ・フィルと全体面積（ステップ８、１０、１３）
受容可能な領域の性質への制約がプロセッサ１９によって用いられて、統計的な検出器の実績を改善する。隣接する領域に属する中央ウィンドウ・セクション６６におけるピクセルの優位の存在は、機雷状の物体の影響を暗示している。典型的なノイズ背景は、量子化と領域選択（選別）操作の結果として、意味のある隣接領域を生じない。
【００６７】
パーセント・フィル制約は、対象となる領域が外側のウィンドウ・セクション６２、６４に対して真ん中のウィンドウ・セクション６６にあることを保証するのに用いられる。各ウィンドウ位置に関して次のことがいえる。
【００６８】
１．下部、中央、上部のウィンドウ・セクション６２、６４、６６それぞれにおける明部又は暗部領域のピクセルの総数がカウントされる。
【００６９】
２．ウィンドウ・セクション６２、６４、６６それぞれにおける領域ピクセルの数は、ウィンドウ・セクション６０におけるピクセルの総数によって割られる。（中央のウィンドウ・セクション６６は、１１×１２８＝１０４８のピクセルを有しており、外側のウィンドウ・セクション６２、６４それぞれは、１２×１２８＝１５３６のピクセルを有している。）これにより、３つのウィンドウ・セクション６６、６２、６４それぞれに、パーセント・フィルが与えられる。
【００７０】
３．下部及び上部のウィンドウ・セクション６２、６４のパーセント・フィルの最大値が、ｆ０＝ｍａｘ（ｆ１，ｆｕ）によって決定される。ここで、ｆ１は、下部のウィンドウ・セクション６４のパーセント・フィルであり、ｆｕは、上部のウィンドウ・セクション６２のパーセント・フィルであり、ｆ０は、これらの上部及び下部のウィンドウ・セクションのパーセント・フィルの最大値である。
【００７１】
４．パーセント・フィルのスレショルドは、中央のウィンドウ・セクション６６のパーセント・フィルの関数である。パーセント・フィルの計算は、ｆｍ≦０．１の場合には、ｆｏｔｈ  ＝０．０であり、０．１≦ｆｍ≦０．４５１５６２５の場合には、ｆｏｔｈ＝０．４×［（ｆｍ−０．１）／（１．０−０．１）］１／２であり、０．４５１５６２５≦ｆｍの場合には、ｆｏｔｈ  ＝０．２５である。ここで、ｆｍは、中央のウィンドウ・セクション６６のパーセント・フィルであり、ｆｏｔｈ  は、パーセント・フィルのスレショルドである。
【００７２】
５．外側のウィンドウ・セクション６６のパーセント・フィルの最大値がパーセント・フィルのスレショルドよりも小さい場合には、検出が可能である。図１７は、中央のウィンドウ・セクション６６のパーセント・フィルと、検出が可能であるためには正確でなければならない外側のウィンドウ・セクション６２、６４のパーセント・フィルの最大値との関係を示している。
【００７３】
面積和の制約は、ウィンドウ６０の外側に延長する非常に大きい領域を除去するのに用いられる。各ウィンドウ位置に対して、次のことがいえる。
【００７４】
１．面積和スレショルドが決定されるが、それは、中央のウィンドウ・セクション６６のパーセント・フィルの関数であり、ｆｍ≦０．４の場合には、ａｓｔｈ  ＝ｎｍ×２．０であり、０．４≦ｆｍ≦０．６５の場合には、ａｓｔｈ  ＝ｎｍ×［２．０＋６．０（ｆｍ−０．４）］であり、０．６５≦ｆｍの場合には、ａｓｔｈ  ＝ｎｍ×３．５である。ここで、ｆｍは中央のウィンドウ・セクション６６のパーセント・フィルであり、ｎｍは中央のウィンドウ・セクション６６のピクセルの数であり（１１×１２８＝１０４８）、ａｓｔｈ  は面積和のスレショルドである。
【００７５】
２．中央のウィンドウ・セクション６６に全体又は一部が含まれる領域は、プロセッサ１９によって決定される。これは、ウィンドウ６０が領域レベル地図（図１１〜図１５）上に置かれた場合に中央のウィンドウ・セクション６６内のすべてのピクセルを検査することによって行われる。現れる任意の領域数はリストに加えられ、複写は除去される。最終の結果は、中央のウィンドウ・セクション６６のすべての領域のメモリ１８におけるリストである。
【００７６】
３．リスト内の領域の面積が合計されて面積和が決定される。
【００７７】
４．この面積和が面積和スレショルドよりも小さい場合には、検出が可能である。
【００７８】
図１７は、クロス・ハッチングにおけるパーセント・フィル制約に関係する受容可能な領域である。ｓｆｉｌｌ、ｕｆｉｌｌ、ｄｆｉｌｌは、それぞれ、中央、上部、下部のウィンドウ・セクション６６、６２、６４に対する領域ピクセルの比率である。一般に、制約によって、中央のウィンドウ・セクション６６は大部分が領域ピクセルによって構成され、同時に、領域ピクセルは最悪の場合で外側ウィンドウ・セクション６２、６４に限定されることが保証される。パラメータｔ７、ｔ８は、経験的に決定され、二次関数を用いて空間を分割する。特定のｔ７、ｔ８及び分割関数は本質的ではなく、パーセント・フィルと、ｓｆｉｌｌ、ｕｆｉｌｌ、ｄｆｉｌｌの比較に意味がある。
【００７９】
最終的な領域制約によれば、中央のウィンドウ・セクション６６と交差する領域のピクセルの総数は中央のウィンドウ・セクション６６内のピクセル数のある倍数よりも小さいことが要求される。この倍数は、ｓｆｉｌｌの一次関数として２．０と３．０との間を変動する。この面積制約の特徴によれば、大きな隣接する領域のスプリアス検出は妨げられ、パーセント・フィルの制約は細かく切片状態にされた領域のスプリアス検出を原理的に妨げる。
【００８０】
決定空間計算（ステップ１４〜１７）
機雷存在の決定を行うためにプロセッサ１９によってステップ１４〜１７において組み合わされる７つの特徴がある。すなわち、進んだ統計学の特徴（ステップ１２において説明した、修正されたピアソン、コルモゴロフ、グレイ・レベル・エントロピ、多項の特徴）と、３つの領域の特徴（ステップ１３において説明した、パーセント・フィル、パーセント・フィルのスレショルド及び面積和スレショルド）であり、これらは制約条件として用いられる。４つの統計的な特徴（修正されたピアソン、コルモゴロフ、グレイ・レベル・エントロピ、多項）は、第１に、スレショルドを超えるものとの論理的比較によってプロセッサ１９により検査される。３つの領域から導かれる特徴（パーセント・フィル、パーセント・フィルのスレショルド及び面積和スレショルド）は、その次に、統計的に肯定的な判断を受け入れる又は拒絶するために用いられる。
【００８１】
一般的に、任意の統計的特徴の大きな値は、中央及び隣接のウィンドウの間の統計的な有意差を示すものと受け取られる。しかし、これは、自然界で生じる異方性を有する背景におけるゆらぎに起因する機雷検出問題に対して十分であることを意味しない。ＳＬＳ１０のプロセッサ１９は、統計的な特徴の組み合わせに依存して機雷の証拠を評価する。
【００８２】
統計的な特徴に関する論理的な決定空間は、［クローズ１］（ｐ＞ｔ３かつｋ＞ｔ２）又は（ｐ＞ｔ４かつｋ＞ｔ１）、又は、［クローズ２］（ｍ＞ｔ５かつｅ＞０．０）又は（ｍ＞ｔ６）の論理方程式の形式で表される。ここで、ｐは、修正されたピアソンの特徴であり、ｋは、コルモゴロフの特徴であり、ｍは、多項の特徴である。最適値であるｔｉは、経験的に、識別された機雷目標を有するデータで訓練することによって決定される。上述のクローズ１は、確率増加分であるユニットと共に作用し、クローズ２は、ビット形態の情報のユニットと共に作用する（これは、対数関数が計算される場合には、基底２が用いられるからである）。
【００８３】
受容可能な領域の性質は、ステップ１６、１７において用いられ、統計的な検出器の実績を向上させる。ステップ１６では、隣接する領域に属する中央のウィンドウ・セクションにおけるピクセルの優位の存在が、機雷状の物体の影響を暗示する。典型的なノイズ背景は、セグメント化及び領域選択（選別）操作によっても、有意的な隣接領域を生じない。パーセント・フィルの制約は、対象となる領域が、外側のウィンドウ・セクション６２、６４に対して中央のウィンドウ・セクション６６内にあることを保証する。ステップ１６において、面積和の制約は、ウィンドウ６０の外側に広がる非常に大きな領域を除去するのに用いられる。
【００８４】
更に詳しくは、ＳＬＳの一般原理が適応されて、特定のパラメータを選択することによってＳＬＳ画像における機雷状の物体の証拠を見いだす。明らかに、中央及び隣接するウィンドウ・セクションの長さ、幅、間隔、増加分の重複は、予想される機雷状の証拠の空間的な大きさに、ほぼ整合している。統計的な特徴のスレショルドのパラメータ化は、背景及びソナー特性に深く関係する。これは、機雷状の物体の特性と関係するからである。したがって、ＳＬＳのウィンドウ・セクションが既知のＳＬＳ画像特性を有する他の種類の物体の検出に適するように調整することが可能であることが分かる。
【００８５】
ＳＬＳは、（ゼロ又はゼロに近いｄＢのＳＮＲで）非常に境界的な画像の証拠と共に作用して、機雷状の物体を判断することができる。
【００８６】
領域が、機雷状の物体を含むように見える場合には、その領域は機雷状の物体のリストに加えられる（ステップ１７）。ＳＬＳは、誤って岩や海草や転換地帯を検出することはなく、画像中のその証拠が境界的である機雷状の物体を見つける。このプロセスは、最後のウィンドウからのデータが処理されるまで続く。
【００８７】
本発明の好適実施例を以上で説明してきたが、その概念を組み入れた他の実施例も可能であることは当業者には自明であろう。したがって、本発明はこの好適実施例には限定されず、冒頭の特許請求の範囲の精神と範囲によってのみ確定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】水塊の底部を地図作製して水中の未知の物体を識別する、本発明による側方監視ソナー・システムの全体図である。
【図２】図１のソナー・システムのブロック図である。
【図３】図１のソナー・システムで用いられるレンジ方向とクロス・レンジ方向とを説明するのに用いられる図である。
【図４】図１のソナー・システムによって地図作製された水底上に典型的に見いだされる水中の未知物体を図解するスケッチである。
【図５】図１のソナー・システムによって用いられる処理の流れ図である。
【図６】図１のソナー・システムによって用いられる処理の流れ図であり、図５から続いている。
【図７】図１のソナー・システムによって用いられる処理の流れ図であり、図６から続いている。
【図８】図５〜図７の流れ図による処理を理解するのに役立つ図である。
【図９】図５〜図７の流れ図による処理を理解するのに役立つ図である。
【図１０】図５〜図７の流れ図による処理を理解するのに役立つ図である。
【図１１】図５〜図７の流れ図との関係で説明された処理において用いられる領域ラベリングのプロセスを理解するのに役立つ図である。
【図１２】図５〜図７の流れ図との関係で説明された処理において用いられる領域ラベリングのプロセスを理解するのに役立つ図である。
【図１３】図５〜図７の流れ図との関係で説明された処理において用いられる領域ラベリングのプロセスを理解するのに役立つ図である。
【図１４】図５〜図７の流れ図との関係で説明された処理において用いられる領域ラベリングのプロセスを理解するのに役立つ図である。
【図１５】図５〜図７の流れ図との関係で説明された処理において用いられる領域ラベリングのプロセスを理解するのに役立つ図である。
【図１６】レンジ走査上のセルの３つのウィンドウを示し、各ウィンドウは異なったクロス・レンジ位置にデータを有しており、各ウィンドウ内のデータは図１のソナー・システムによって用いられて水中の未知の物体のクロス・レンジの長さを決定する。
【図１７】図１のソナー・システムが機雷状の水中の物体を判断する動作を理解するのに役立つ図である。
【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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【図１６】
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【図１７】
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