(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を、複数の方向毎のグループに分類した辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、
前記変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を辞書データとする目標方向推定辞書と、
目標方向推定対象となる観測画像データにおける前記変動影響度小特徴量と前記目標方向グループ選定辞書とを照合し、前記観測画像データがどの方向のグループに属するかを選定する目標方向グループ選定部と、
前記観測画像データにおける前記変動影響度大特徴量と、前記目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の前記目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、前記目標方向推定対象の目標方向を推定する目標方向推定部とを備えたことを特徴とする目標方向推定装置。
【請求項２】
目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループに分類した目標方向グループデータを目標方向推定対象の種類毎に備えた辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、
前記変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を前記目標方向推定対象の種類毎に備えた辞書データを有する目標方向推定辞書と、
前記目標方向推定対象の観測画像データにおける前記変動影響度小特徴量と前記目標方向グループ選定辞書とを照合し、前記観測画像データがどの方向のグループと種類とに属するかを選定する機種／目標方向グループ選定部と、
前記観測画像データにおける前記変動影響度大特徴量と、前記機種／目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の前記目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、前記目標方向推定対象の目標方向と種類とを推定する機種／目標方向推定部とを備えたことを特徴とする目標方向推定装置。
【請求項３】
目標方向推定対象を照合するための教師画像データ群を格納する教師画像データ群ファイルと、
前記目標方向推定対象となる観測画像データを格納する観測画像データファイルと、
前記教師画像データ群と前記観測画像データとを複数の方向毎のグループに分類するための目標方向グループ選定パラメータを格納する目標方向グループ選定パラメータファイルと、
前記教師画像データ群および前記観測画像データから、前記目標方向グループ選定パラメータに基づいて変動影響度小特徴量を抽出する変動影響度小特徴量抽出部と、
前記教師画像データ群から抽出された変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループに分類し、目標方向グループ選定辞書を生成する目標方向グループ選定辞書生成部と、
前記生成された目標方向グループ選定辞書を格納する目標方向グループ選定辞書ファイルと、
前記教師画像データ群と前記観測画像データの目標方向を推定するための目標方向推定パラメータを格納する目標方向推定パラメータファイルと、
前記教師画像データ群および前記観測画像データから、前記目標方向推定パラメータに基づいて変動影響度大特徴量を抽出する変動影響度大特徴量抽出部と、
前記教師画像データ群から抽出された、構成する特徴量の数が予め設定した値を超えない特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向で分類し、目標方向推定辞書を生成する目標方向推定辞書生成部と、
前記生成された目標方向推定辞書を格納する目標方向推定辞書ファイルとを備えたことを特徴とする請求項１記載の目標方向推定装置。
【請求項４】
目標方向推定対象を照合するための教師画像データ群を格納する教師画像データ群ファイルと、
前記目標方向推定対象となる観測画像データを格納する観測画像データファイルと、
前記教師画像データ群と前記観測画像データとを複数の方向毎のグループと種類とに分類するための目標方向グループ選定パラメータを格納する目標方向グループ選定パラメータファイルと、
前記教師画像データ群および前記観測画像データから、前記目標方向グループ選定パラメータに基づいて変動影響度小特徴量を抽出する変動影響度小特徴量抽出部と、
前記教師画像データ群から抽出された変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループと種類とに分類し、目標方向グループ選定辞書を生成する目標方向グループ選定辞書生成部と、
前記生成された目標方向グループ選定辞書を格納する目標方向グループ選定辞書ファイルと、
前記教師画像データ群と前記観測画像データの目標方向と種類とを推定するための目標方向推定パラメータを格納する目標方向推定パラメータファイルと、
前記教師画像データ群および前記観測画像データから、前記目標方向推定パラメータに基づいて変動影響度大特徴量を抽出する変動影響度大特徴量抽出部と、
前記教師画像データ群から抽出された、構成する特徴量の数が予め設定した値を超えない特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向と種類とで分類し、目標方向推定辞書を生成する目標方向推定辞書生成部と、
前記生成された目標方向推定辞書を格納する目標方向推定辞書ファイルとを備えたことを特徴とする請求項２記載の目標方向推定装置。
【請求項５】
機種／目標方向推定部は、観測画像データの種類未知の条件で、目標方向推定辞書と照合した場合に複数機種で同等の適合度が得られたとき、それらの目標方向推定結果が一致する、または目標方向推定結果の方向差が目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、種類未知として、それらの目標方向の平均角度を目標方向推定結果とすることを特徴とする請求項２または請求項４記載の目標方向推定装置。
【請求項６】
変動影響度小特徴量抽出部は、目標方向グループ選定パラメータとして設定された高輝度上位点数Ｎを用いて、前記高輝度上位点数Ｎにより一意に決定される高輝度上位Ｎ点間距離の最大長を変動影響度小特徴量として抽出することを特徴とする請求項３から請求項５のうちのいずれか１項記載の目標方向推定装置。
【請求項７】
変動影響度小特徴量抽出部は、目標方向グループ選定パラメータとして設定された高輝度上位点数Ｎを用いて、前記高輝度上位点数Ｎにより一意に決定される全ての高輝度上位Ｎ点間の距離比を変動影響度小特徴量として抽出することを特徴とする請求項３から請求項５のうちのいずれか１項記載の目標方向推定装置。
【請求項８】
変動影響度大特徴量抽出部は、目標方向推定パラメータとして設定された高輝度上位点数Ｎを用いて、前記高輝度上位点数Ｎにより一意に決定される高輝度上位Ｎ点の重心位置を変動影響度大特徴量として抽出することを特徴とする請求項３から請求項５のうちのいずれか１項記載の目標方向推定装置。
【請求項９】
目標方向推定部は、目標方向推定辞書と照合した場合に、同一目標方向グループ内の複数目標方向で同等に高い適合度が得られたとき、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、それらの目標方向の平均角度を算出し、平均角度であること表す情報と当該平均角度の値を目標方向推定結果とし、前記しきい値より大きい場合には、目標方向グループ名を目標方向推定結果として出力することを特徴とする請求項１または請求項３記載の目標方向推定装置。
【請求項１０】
目標方向推定部は、目標方向推定辞書と照合した場合に、異なる目標方向グループに属する複数の目標方向で同等の適合度が得られたとき、それらの各目標方向グループに属する、同等の適合度が得られた目標方向数を算出し、最も目標方向数が多い目標方向グループを選択し、当該選択したグループに対し、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、同等に高い適合度である目標方向の平均角度を算出し、平均角度であることを表す情報と当該平均角度の値とを目標方向推定結果として出力し、前記しきい値より大きい場合には、目標方向推定結果として、目標方向グループ名を出力することを特徴とする請求項１または請求項３記載の目標方向推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、目標のレーダ観測画像データを対象に、目標方向を推定するための目標方向推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来行われてきた目標方向推定方法としては、レーダ観測で得られた目標の観測信号データに対し、事前に得られている「対象目標の、それぞれ異なる方向を向いている、複数の教師信号データ」との類似度を、信号間の相関係数等により算出して、最も類似度の高い教師信号データの目標方向を観測目標方向とする方法が知られている。教師信号データは、一般的に、シミュレーション等で得られた模擬信号データ（諸元既知）、もしくは目標方向既知の実信号データのいずれかとする。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の手法では、目標信号データである、レンジプロフィール（波形データ）辞書を一定刻みの目標主軸方向毎に用意し、移動目標を対象に、複数のレーダで、ほぼ同時刻のプロフィールデータを採取し、これらの目標主軸方向の異なる複数のプロフィールデータと辞書との照合により、目標方向推定を行うようにしていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２９１８１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の目標方向推定装置と同様な方法で、レーダ画像（輝度分布データ）を対象とした場合、一定きざみの全目標主軸方向での辞書となる画像データが必要となるため、辞書容量が膨大となり、移動体のレーダに搭載するのに適さない、さらに辞書容量が増えるのに伴い、推定処理時間も増大し、リアルタイム性を要求される処理に適さない等の課題があった。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、観測諸元変動へのロバストさに着目して、性質の異なる複数辞書を組み合わせることにより、目標方向推定の処理時間を削減することのできる目標方向推定装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る目標方向推定装置は、目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を、複数の方向毎のグループに分類した辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を辞書データとする目標方向推定辞書と、目標方向推定対象となる観測画像データにおける変動影響度小特徴量と目標方向グループ選定辞書とを照合し、観測画像データがどの方向のグループに属するかを選定する目標方向グループ選定部と、観測画像データにおける変動影響度大特徴量と、目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、目標方向推定対象の目標方向を推定する目標方向推定部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明の目標方向推定装置は、目標方向グループ選定辞書に基づき、観測画像データがどの方向のグループに属するかを選定し、次に、選定したグループの範囲内の目標方向推定辞書の辞書データと観測画像データにおける変動影響度大特徴量とを照合するようにしたので、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い推定が可能となると共に、目標方向推定の処理時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】この発明の実施の形態１による目標方向推定装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による目標方向推定装置の辞書生成手順例を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態２による目標方向推定装置を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る目標方向推定装置を示すブロック構成図である。
図１において、目標方向推定装置は、変動影響度小特徴量抽出部１と、目標方向グループ選定辞書生成部２と、変動影響度大特徴量抽出部３と、目標方向推定辞書生成部４と、目標方向グループ選定部５と、目標方向推定部６と、教師画像データ群ファイル１００と、目標方向グループ選定パラメータファイル２００と、目標方向グループ選定辞書ファイル３００と、観測画像データファイル４００と、目標方向推定パラメータファイル５００と、目標方向推定辞書ファイル６００と、目標方向推定結果ファイル７００とを備えている。
【００１１】
なお、図１には示されていないが、観測画像データファイル４００の入力側には、撮像装置および信号処理装置が接続されている。
【００１２】
信号処理装置は、撮像装置で撮像された目標方向推定対象となる観測画像データＴを算出し、教師画像データ群ファイル１００は、「事前に観測され、計算機等に蓄積されている目標方向既知の目標画像データ、もしくは計算機シミュレーションで生成された各目標方向の画像データ」からなる教師画像データ群Ｌを格納し、目標方向推定結果ファイル７００は、目標方向推定結果データＲを格納するものとする。
【００１３】
変動影響度小特徴量抽出部１は、教師画像データ群ファイル１００からの教師画像データＬを第一の入力とし、目標方向グループ選定パラメータファイル２００から出力される目標方向グループ選定パラメータを第二の入力とし、教師画像データＬから、変動影響度小特徴量データＦＳ１を抽出する。
【００１４】
目標方向グループ選定辞書生成部２は、変動影響度小特徴量抽出部１から出力される変動影響度小特徴量データＦＳ１を入力として、変動影響度小特徴量データＦＳ１を目標方向グループ毎に統合処理し、目標方向グループ選定辞書ＤＳを生成し、目標方向グループ選定辞書ファイル３００に格納する。すなわち、目標方向グループ選定辞書ＤＳとは、目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を、複数の方向毎のグループに分類した辞書である。
【００１５】
また、変動影響度小特徴量抽出部１は、観測画像データファイル４００からの観測画像データＴを第一の入力とし、目標方向グループ選定パラメータファイル２００から出力される目標方向グループ選定パラメータを第二の入力とし、観測画像データＴから、変動影響度小特徴量データＦＳ２を抽出する。
【００１６】
目標方向グループ選定部５は、変動影響度小特徴量抽出部１から出力される、観測画像データＴから抽出した変動影響度小特徴量データＦＳ２を第一の入力とし、目標方向グループ選定辞書ファイル３００に格納されている目標方向グループ選定辞書ＤＳを第二の入力とし、目標方向グループ選定辞書ＤＳにより、変動影響度小特徴量ＦＳ２に対し、目標方向グループ選定を行い、目標方向グループ選定結果ＲＳを生成する。
【００１７】
変動影響度大特徴量抽出部３では、教師画像データ群ファイル１００からの教師画像データＬを第一の入力情報とし、目標方向推定パラメータファイル５００から出力される目標方向推定パラメータを第二の入力とし、教師画像データＬから、変動影響度大特徴量データＦＬ１を抽出する。
【００１８】
目標方向推定辞書生成部４は、変動影響度大特徴量抽出部３から出力される変動影響度大特徴量データＦＬ１を第一の入力とし、変動影響度大特徴量データＦＬ１から、目標方向推定辞書ＤＬを生成し、目標方向推定辞書ファイル６００に格納する。
【００１９】
また、変動影響度大特徴量抽出部３では、観測画像データファイル４００からの観測画像データＴを第一の入力とし、目標方向推定パラメータファイル５００から出力される目標方向推定パラメータを第二の入力とし、観測画像データＴから、変動影響度大特徴量データＦＬ２を抽出する。
【００２０】
目標方向推定部６は、変動影響度大特徴量抽出部３から出力される、観測画像データＴから抽出した変動影響度大特徴量データＦＬ２を第一の入力とし、目標方向推定辞書ファイル６００に格納されている目標方向推定辞書ＤＬを第二の入力とし、目標方向グループ選定部５から出力される目標方向グループ選定結果ＲＳを第三の入力とし、目標方向グループ選定結果ＲＳを用いて、目標方向推定辞書ＤＬにより、変動影響度大特徴量データＦＬ２に対し、目標方向推定を行い、目標方向推定結果ＲＬ（全体の出力情報）を生成し、目標方向推定結果ファイル７００は、目標方向推定結果ＲＬを格納する。
【００２１】
次に、図２の説明図を参照しながら、図１内の各機能ブロックの動作について、さらに具体的に説明する。
【００２２】
変動影響度小特徴量抽出部１では、教師画像データＬから、変動影響度小特徴量データＦＳ１を抽出する。なお、変動影響度小特徴量の抽出方法例としては、教師画像データＬに対して、輝度調整、大きさの正規化、中心位置合わせ等の前処理を行い、前処理後の画像を変動影響度小特徴量データとする。なお、実施の形態１では、教師画像データＬおよび観測画像データＴは、航空機を対象としているものとする。また、観測画像データＴにおける航空機の機種は既知であるとする。
【００２３】
前処理としては、例えばＬＯＧ法等による輝度調整を行う。ＬＯＧ法とは画像の輝度の対数をとることにより、輝度差（濃淡差、振幅差）を小さくする方法であり、画像の視認性を向上させることができる。次に、１画素あたりの目標の大きさが、観測諸元に依存しないよう、事前に得られている各画像の観測諸元に基づき、スケール合わせ、すなわち大きさの正規化を行う。さらに中心位置合わせとしては、教師画像の中から、基準となる画像である基準画像を任意に選定し、基準画像と各教師画像を、１画素ずつずらしながら、重ね合わせを行い、基準画像と教師画像との相関係数が最大となったところを位置合わせ点とする。
【００２４】
観測画像データＴに対しても、同様な前処理を行う。なお観測画像データに対する中心位置合わせの基準画像は、教師画像群の位置合わせに適用した基準画像をそのまま用いる。
【００２５】
続いて、目標方向グループ選定辞書生成部２では、変動影響度小特徴量データＦＳ１を対象に、目標方向グループ選定辞書ＤＳを生成する。
【００２６】
目標方向のグループ分け方法としては、例えば、目標方向グループ選定パラメータとして、目標グループ分割単位１０ｄｅｇが与えられた場合、３６０ｄｅｇの目標方向を１０ｄｅｇ刻みで分割し、全３６グループに分ける。
【００２７】
また統合処理例としては、パターンマッチングのための照合フィルタを、目標方向グループ選定辞書として生成する方法がある。
【００２８】
照合フィルタ生成手順としては、変動影響度小特徴量データＦＳ１、すなわち位置合わせ等の前処理が行われた教師画像データ群を、二次元フーリエ変換後、ラスタ走査によりベクトル化して教師画像ベクトルとし、教師画像ベクトル間の内積行列を求める。内積行列と「各教師画像ベクトルの重み値からなるベクトル」との積が全要素１のベクトルになるよう、各教師画像ベクトルの重み値を求める。算出された各教師画像ベクトルの重み値を用いて、重み付き教師画像ベクトルの和を求め、フィルタベクトルとする。以上の手順により、フィルタベクトルと全教師画像との相関がすべて１になるように、フィルタベクトル（すなわち目標方向グループ選定辞書ＤＳ）が算出される。これを示すのが図２中の目標方向グループ選定辞書ＤＳ生成である。図示のように辞書画像を統合して、目標方向変動に強いフィルタ生成を行うことにより、航空機の全体形状特徴に基づく照合フィルタが生成される。
【００２９】
続いて、目標方向グループ選定部５では、観測画像データＴから抽出された変動影響度小特徴量データＦＳ２と目標方向グループ選定辞書ＤＳとのパターンマッチング等により目標方向グループ選定を行う。パターンマッチングでは、変動影響度小特徴量データＦＳ２と目標方向グループ選定辞書ＤＳとを１画素ずつずらしながら、相関係数を算出し、最も相関係数が高い位置での相関係数を求め、事前に目標グループ選定パラメータとして設定された目標方向グループ選定相関しきい値Ｓｒ以上であれば、該当グループと判定し、目標方向グループ選定結果ＲＳとして出力する。Ｓｒ未満の場合は、目標方向グループ選定結果ＲＳとして、「該当グループなし」を出力し、目標方向推定結果ＲＬも「目標方向推定不可」として出力される。
【００３０】
なお、目標方向グループ選定しきい値Ｓｒは、例えば目標方向グループ選定辞書ＤＳ生成の際に「事前に得られている機種既知の画像データのうち、辞書算出対象外である画像データ」の辞書への適合の度合いを、例えば平均正答率等から判定し、最も適合の度合いが高い値に設定する。
【００３１】
また、目標方向グループ選定において、複数の目標グループで同等の相関係数が得られた場合には、これらのグループ数が、事前に目標グループ選定パラメータとして設定された目標方向グループ候補数しきい値Ｓｇｎ以下であれば、すべて目標方向グループ候補とみなし、目標方向グループ選定結果ＲＳとして出力する。Ｓｇｎより大きい場合は、目標方向グループ選定結果ＲＳとして、「目標グループ選択不可」を出力する。
【００３２】
なお、目標方向グループ候補数しきい値Ｓｇｎを設定する代わりに、目標候補グループ候補比率Ｓｇｎｒ［％］を目標グループ選定パラメータとして事前に設定し、全目標グループ数ＧｎｕｍからＧｎｕｍ×Ｓｇｎｒを算出して、目標方向グループ候補数しきい値Ｓｇｎとしても良い。
【００３３】
変動影響度大特徴量抽出部３では、教師画像データＬから、変動影響度大特徴量を抽出する。抽出方法例としては、教師画像データＬに対して、変動影響度小特徴量抽出部１と同様な前処理（輝度調整、大きさの正規化、中心位置合わせ等）を行った後に、輝度上位点の分布位置座標等を特徴量として抽出し、変動影響度大特徴量データとする。なお、輝度上位点数Ｎは、事前に目標方向推定パラメータとして指定される。１画像から抽出される特徴量数はＮ画素となり、対象画像の全画素数をＮａｌｌとすると、全画素値を特徴量とする場合に比べて、データ容量がＮ／Ｎａｌｌに削減される。
【００３４】
また、輝度上位Ｎ点を抽出する際に、抽出されるＮ点間の輝度差が極端に大きい場合には、相対的に輝度が低い点を抽出対象外とする方法も考えられる。その場合、目標方向推定パラメータとして事前に設定された抽出輝度差上限値Ｓｂにより、抽出対象外となる輝度上位点を決定する。この場合、抽出される輝度上位点数はＮよりも小さくなる。
【００３５】
観測画像データＴに対しても同様な処理により、変動影響度大特徴量を抽出する。
【００３６】
目標方向推定辞書生成部４では、目標方向既知の教師画像データ群の変動影響度大特徴量データＦＬ１を用いて、目標方向推定辞書ＤＬを生成する。
【００３７】
目標方向推定辞書生成手順としては、全教師画像データの目標主軸方向情報と変動影響度大特徴量データとの対応表を生成し、目標方向推定辞書として登録する（図２中の「目標方向推定辞書ＤＬ生成」参照）。
【００３８】
目標方向推定部６では、目標方向グループ候補に属する目標方向推定辞書ＤＬと、観測画像データＴの変動影響度大特徴量データＦＬ２との照合により、目標方向の推定を行う。辞書との照合により、最も辞書との適合度が高い目標方向を目標方向推定結果として、出力する。
【００３９】
辞書との照合方法例としては、辞書データを構成する複数特徴量点（位置座標）と、観測画像データの複数特徴量点（位置座標）との一致度を適合度として算出する。一致度の算出方法としては、各特徴量点の重心位置からの距離差、ベクトル方向差等から算出する。
【００４０】
辞書との照合により、同一目標方向グループ内の複数目標方向で同等に高い適合度が得られた場合には、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして事前に設定された目標方向差しきい値Ｓｄｄ以下の場合には、それらの目標方向の平均角度を算出し、平均角度であること表すタグと該当平均角度を目標方向推定結果とする。Ｓｄｄより大きい場合には、目標方向推定結果として、目標方向グループ名を出力する。
【００４１】
あるいは同じく辞書との照合により、異なる目標方向グループに属する目標方向で同等に高い適合度が得られた場合は、これらの「全グループ内の同等に高い適合度が得られた目標方向数」の合計が、事前に目標グループ選定パラメータとして設定された目標方向候補数しきい値Ｓｄｎ以下であれば、それら全ての目標方向を目標方向推定結果とする。Ｓｄｎより大きい場合は、「目標方向推定不可」として、目標方向推定結果を出力する。
【００４２】
さらに、同じく辞書との照合により、異なる目標方向グループに属する複数の目標方向で同等の適合度が得られた場合は、それらの各目標方向グループｉに属する「同等の適合度が得られた目標方向数Ｄｎｕｍ（ｉ）」を算出し、最も目標方向数が多い目標方向グループを選択する。次に、そのグループに対し、それらの目標方向差が、前記目標方向差しきい値Ｓｄｄ以下の場合には、同等に高い適合度である目標方向の平均角度を算出し、平均角度であること表すタグと該当平均角度とを目標方向推定結果として出力する。Ｓｄｄより大きい場合には、目標方向推定結果として、目標方向グループ名を出力する。
【００４３】
このように、変動影響度小特徴量抽出部１と目標方向グループ選定辞書生成部２と目標方向グループ選定部５において、「目標主軸方向差による影響を受けにくく、かつ目標方向グループ数と等しい数の辞書データを保持すればよい」特徴量を抽出して生成した辞書（＝目標方向グループ選定辞書ＤＳ）に基づき、目標主軸方向の絞り込みを行った上で、さらに変動影響度大特徴量抽出部３と目標方向推定辞書生成部４と目標方向推定部６において、「目標主軸方向差の影響を受けやすく、各目標方向辞書データを構成する特徴量数が限定される」特徴量を抽出して生成した辞書（＝目標方向推定辞書ＤＬ）に基づき、目標方向推定を行うことにより、辞書容量の削減、照合処理の高速化、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い推定が可能となる。
【００４４】
さらに、同一目標方向グループ内の複数目標方向で、同等に高い適合度が得られた場合には、それらの目標方向差が、事前に設定されたしきい値以下の場合には、それらの目標方向の平均角度もしくは目標方向グループ名を目標方向推定結果とすることにより、目標方向グループ内の適合度の高い角度の分散状況を踏まえて、比較的、密集していれば、それらの平均角度により角度の限定を行い、分散の度合いが高い場合は、角度の限定レベルをグループ単位にとどめることにより、推定精度に応じた形式で、目標方向推定結果を示すことが可能になる。
【００４５】
また、異なる目標方向グループに属する複数の目標方向で、同等に高い適合度が得られた場合に、同等の適合度である目標方向数をグループ別に算出して、同等の適合度である目標方向数が最も多いグループを選択し、該当グループを構成する同等の適合度である目標方向の平均角度もしくは目標方向グループ名を目標角度推定結果とすることにより、目標方向差の影響が大きい特徴量ではあっても、他グループに比べると、相対的に同一グループ内では特徴量分布が近いことが期待される場合に、正しく目標方向（もしくは目標方向グループ）を推定することが可能になる。
【００４６】
なお、上記例では、変動影響度小特徴量抽出部１において、輝度調整、大きさの正規化、中心位置合わせ等の前処理を行った目標画像（輝度分布図）を変動影響度小特徴量としているが、目標方向グループ選定パラメータとして事前に設定された輝度上位点数Ｎを用いて、輝度上位Ｎ点間距離の最大長を変動影響度小特徴量として抽出しても良い。
【００４７】
輝度調整、大きさの正規化、中心位置合わせ等の前処理を行った目標画像の代わりに、輝度上位Ｎ点間距離の最大長を変動影響度小特徴量とすることにより、目標主軸長や航空機の主翼長等の、目標方向の変動に強い局所的な特徴形状に基づく目標方向推定を行うことが可能になり、推定精度向上が期待できる。
【００４８】
あるいは、輝度上位Ｎ点間距離の最大長の代わりに、全輝度上位Ｎ点間の距離比を変動影響度小特徴量としても良い。このように、輝度上位Ｎ点間距離の最大長の代わりに、全輝度上位Ｎ点間の距離比を変動影響度小特徴量とすることにより、正規化等の精度によって、航空機の機首、機尾等の個々の高輝度点そのものの位置情報が正しく得られない条件であっても、例えば航空機の機首と機尾間距離、主翼両端間距離との距離比等の特徴的部位間の相対的な距離比情報が取得可能な場合に、目標方向の変動に強い局所的な特徴形状に基づく目標方向推定を行うことが可能になり、推定精度向上が期待できる。
【００４９】
また、上記例では、変動影響度大特徴量抽出部３において、輝度上位Ｎ点の分布位置座標を変動影響度大特徴量としているが、目標方向推定パラメータとして事前に設定された輝度上位点数Ｎを用いて、輝度上位Ｎ点の重心位置を変動影響度大特徴量として抽出しても良い。
【００５０】
輝度上位Ｎ点の分布位置座標の代わりに、輝度上位Ｎ点の重心位置を変動影響度大特徴量とすることにより、重心位置は、目標方向変動による輝度分布変動が起き得る点で、微小な目標方向の違いを抽出するのに有効であるが、輝度上位Ｎ点の分布位置に比べると、目標方向変動の影響の度合いは相対的に低い。従って、目標方向推定辞書の辞書粒度（教師画像データのサンプリング間隔によって決まる、目標方向の角度刻みの細かさ）がさほど細かく得られない場合等に、辞書粒度に合わせて、目標方向変動の影響の度合いを抑えた辞書を提供することにより、目標方向推定精度の低下を防ぐことが可能になる。
【００５１】
以上説明したように、実施の形態１の目標方向推定装置によれば、目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を、複数の方向毎のグループに分類した辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を辞書データとする目標方向推定辞書と、目標方向推定対象となる観測画像データにおける変動影響度小特徴量と目標方向グループ選定辞書とを照合し、観測画像データがどの方向のグループに属するかを選定する目標方向グループ選定部と、観測画像データにおける変動影響度大特徴量と、目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、目標方向推定対象の目標方向を推定する目標方向推定部とを備えたので、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い推定が可能となると共に、目標方向推定の処理時間を削減することができる。
【００５２】
また、実施の形態１の目標方向推定装置によれば、目標方向推定対象を照合するための教師画像データ群を格納する教師画像データ群ファイルと、目標方向推定対象となる観測画像データを格納する観測画像データファイルと、教師画像データ群と観測画像データとを複数の方向毎のグループに分類するための目標方向グループ選定パラメータを格納する目標方向グループ選定パラメータファイルと、教師画像データ群および観測画像データから、目標方向グループ選定パラメータに基づいて変動影響度小特徴量を抽出する変動影響度小特徴量抽出部と、教師画像データ群から抽出された変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループに分類し、目標方向グループ選定辞書を生成する目標方向グループ選定辞書生成部と、生成された目標方向グループ選定辞書を格納する目標方向グループ選定辞書ファイルと、教師画像データ群と観測画像データの目標方向を推定するための目標方向推定パラメータを格納する目標方向推定パラメータファイルと、教師画像データ群および観測画像データから、目標方向推定パラメータに基づいて変動影響度大特徴量を抽出する変動影響度大特徴量抽出部と、教師画像データ群から抽出された、構成する特徴量の数が予め設定した値を超えない特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向で分類し、目標方向推定辞書を生成する目標方向推定辞書生成部と、生成された目標方向推定辞書を格納する目標方向推定辞書ファイルとを備えたので、辞書容量の削減、照合処理の高速化、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い推定が可能となる。
【００５３】
また、実施の形態１の目標方向推定装置によれば、変動影響度小特徴量抽出部は、目標方向グループ選定パラメータとして設定された高輝度上位点数Ｎを用いて、高輝度上位点数Ｎにより一意に決定される高輝度上位Ｎ点間距離の最大長を変動影響度小特徴量として抽出するようにしたので、目標方向の変動に強い局所的な特徴形状に基づく目標方向推定を行うことが可能になり、推定精度向上が期待できる。
【００５４】
また、実施の形態１の目標方向推定装置によれば、変動影響度小特徴量抽出部は、目標方向グループ選定パラメータとして設定された高輝度上位点数Ｎを用いて、高輝度上位点数Ｎにより一意に決定される全ての高輝度上位Ｎ点間の距離比を変動影響度小特徴量として抽出するようにしたので、目標方向の変動に強い局所的な特徴形状に基づく目標方向推定を行うことが可能になり、推定精度向上が期待できる。
【００５５】
また、実施の形態１の目標方向推定装置によれば、変動影響度大特徴量抽出部は、目標方向推定パラメータとして設定された高輝度上位点数Ｎを用いて、高輝度上位点数Ｎにより一意に決定される高輝度上位Ｎ点の重心位置を変動影響度大特徴量として抽出するようにしたので、目標方向推定辞書の辞書粒度がさほど細かく得られない場合等に、辞書粒度に合わせて、目標方向変動の影響の度合いを抑えた辞書を提供することにより、目標方向推定精度の低下を防ぐことが可能になる。
【００５６】
また、実施の形態１の目標方向推定装置によれば、目標方向推定部は、目標方向推定辞書と照合した場合に、同一目標方向グループ内の複数目標方向で同等に高い適合度が得られたとき、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、それらの目標方向の平均角度を算出し、平均角度であること表す情報と平均角度の値を目標方向推定結果とし、しきい値より大きい場合には、目標方向グループ名を目標方向推定結果として出力するようにしたので、目標方向の推定精度に応じた形式で、目標方向推定結果を示すことが可能になる。
【００５７】
また、実施の形態１の目標方向推定装置によれば、目標方向推定部は、目標方向推定辞書と照合した場合に、異なる目標方向グループに属する複数の目標方向で同等の適合度が得られたとき、それらの各目標方向グループに属する、同等の適合度が得られた目標方向数を算出し、最も目標方向数が多い目標方向グループを選択し、選択したグループに対し、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、同等に高い適合度である目標方向の平均角度を算出し、平均角度であることを表す情報と平均角度の値とを目標方向推定結果として出力し、しきい値より大きい場合には、目標方向推定結果として、目標方向グループ名を出力するようにしたので、目標方向差の影響が大きい特徴量ではあっても、他グループに比べると、相対的に同一グループ内では特徴量分布が近いことが期待される場合に、正しく目標方向または目標方向グループを推定することが可能になる。
【００５８】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、機種が既知である航空機を目標方向推定対象としたが、機種が未知である目標方向推定対象に対しても目標方向推定が可能であり、以下、これを実施の形態２として説明する。
【００５９】
図３はこの発明の実施の形態２に係る目標方向推定装置を示すブロック構成図である。図示の目標方向推定装置は、変動影響度小特徴量抽出部１と、目標方向グループ選定辞書生成部２と、変動影響度大特徴量抽出部３と、目標方向推定辞書生成部４と、機種／目標方向グループ選定部７と、機種／目標方向推定部８と、教師画像データ群ファイル１００と、目標方向グループ選定パラメータファイル２００と、目標方向グループ選定辞書ファイル３００と、観測画像データファイル４００と、目標方向推定パラメータファイル５００と、目標方向推定辞書ファイル６００と、機種／目標方向推定結果ファイル８００とを備えている。ここで、実施の形態１と異なるのは機種／目標方向グループ選定部７、機種／目標方向推定部８および機種／目標方向推定結果ファイル８００であり、他の構成は実施の形態１と同様であるため、以下、実施の形態１と異なる構成および動作の説明についてのみ示す。
【００６０】
観測画像データファイル４００は、機種が未知の観測画像データＴとその観測諸元データを格納する。
【００６１】
機種／目標方向グループ選定部７は、観測画像データＴの目標主軸方向の絞り込みと同時に、対象候補となる複数機種の中から、機種の絞り込みを行う。ここで、目標方向グループ選定辞書ＤＳには、機種毎の目標方向グループを辞書データとして有しているものとする。なお、このような辞書データは、機種毎の教師画像データ群Ｌを有する教師画像データ群ファイル１００と目標方向グループ選定パラメータファイル２００とに基づいて、変動影響度小特徴量抽出部１および目標方向グループ選定辞書生成部２により生成されたものである。その基本的な動作は実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００６２】
このような目標方向グループ選定辞書ＤＳを用いて、機種／目標方向グループ選定部７は、次のようにグループと機種の選定を行う。例えば、目標方向推定対象の候補となる機種が、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３の３種、目標方向グループがＤ１，Ｄ２，Ｄ３，・・・，Ｄ６の６グループである場合、Ｔ１×Ｄ１，Ｔ１×Ｄ２，・・・，Ｔ１×Ｄ６，・・・，Ｔ２×Ｄ１，・・・，Ｔ２×Ｄ６，Ｔ３×Ｄ１，・・・，Ｔ３×Ｄ６の計３×６＝１８種類の中から、目標方向グループ選定辞書ＤＳへの適合度に基づき、候補（機種×目標方向グループの組み合わせ）を選択する場合を考える。
【００６３】
照合の結果、適合度が上位である５種として、Ｔ１×Ｄ１，Ｔ１×Ｄ３，Ｔ１×Ｄ６，Ｔ２×Ｄ２，Ｔ２×Ｄ３が選択されたとする。その場合、結果として、機種はＴ１，Ｔ２に、目標方向グループはＤ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ６に絞り込まれる。なお、ここでは、機種と方向を別々に示しているが、その後の処理でもこれらを組み合わせた状態で扱う。
【００６４】
機種／目標方向推定部８は、機種／目標方向グループ選定部７で絞り込まれた観測画像データの候補機種の目標方向推定辞書ＤＬとの照合により、目標機種の判定と目標方向推定を行い、機種判定結果と方向推定結果である機種／目標方向推定結果ＲＬ２を機種／目標方向推定結果ファイル８００に格納する。
【００６５】
このように実施の形態２では、機種が未知の目標を対象に目標方向推定と同時に機種判定も行うことにより、機種未定の条件の目標方向推定が可能になる。
【００６６】
さらに、機種未知の場合に、機種／目標方向推定部８は、観測画像データの機種未知の条件で、複数機種の目標方向推定辞書ＤＬに対して同等の適合度が得られた場合に、同等の適合度が得られた機種と方向のいずれかの組み合わせのうち、目標方向推定結果が一致する、もしくは目標方向推定結果の方向差が、目標方向推定パラメータとして事前に設定された目標方向差しきい値Ｓｄｄ以下の場合には、機種未知として、それらの目標方向の平均角度を目標方向推定結果候補としても良い。Ｓｄｄより大きい場合は、単独の候補とする。最終的には、目標方向推定結果候補の数が、事前に設定された目標方向候補数しきい値Ｓｄｎ以下であれば、これらの目標方向推定結果候補（機種未知で複数機種を統合したもの、単独機種のものとが混在する）を、すべて機種／目標方向推定結果として出力する。Ｓｄｎより大きい場合は、「目標方向推定不可」として、目標方向推定結果を出力する。
【００６７】
また、最終的に得られた機種／目標方向推定結果が単独の目標方向／機種ではなく、複数の結果群からなる場合は、例えば、複数機種／複数方向を統合して平均化した場合等であれば、統合数が多いほど、対象となる推定結果の確信度を高くしても良い。
【００６８】
以上のように、機種／目標方向推定部８において、複数機種で同等の適合度が得られた場合に、機種を限定することなく目標方向を推定することにより、機種不明の条件下でも目標方向推定を行うことが可能になる。
【００６９】
以上説明したように、実施の形態２の目標方向推定装置によれば、目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループに分類した目標方向グループデータを目標方向推定対象の種類毎に備えた辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向推定対象の種類毎に備えた辞書データを有する目標方向推定辞書と、目標方向推定対象の観測画像データにおける変動影響度小特徴量と目標方向グループ選定辞書とを照合し、観測画像データがどの方向のグループと種類とに属するかを選定する機種／目標方向グループ選定部と、観測画像データにおける変動影響度大特徴量と、機種／目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、目標方向推定対象の目標方向と種類とを推定する機種／目標方向推定部とを備えたので、実施の形態１の効果に加えて、目標方向推定対象の種類も推定することができる。
【００７０】
また、実施の形態２の目標方向推定装置によれば、目標方向推定対象を照合するための教師画像データ群を格納する教師画像データ群ファイルと、目標方向推定対象となる観測画像データを格納する観測画像データファイルと、教師画像データ群と観測画像データとを複数の方向毎のグループと種類とに分類するための目標方向グループ選定パラメータを格納する目標方向グループ選定パラメータファイルと、教師画像データ群および観測画像データから、目標方向グループ選定パラメータに基づいて変動影響度小特徴量を抽出する変動影響度小特徴量抽出部と、教師画像データ群から抽出された変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループと種類とに分類し、目標方向グループ選定辞書を生成する目標方向グループ選定辞書生成部と、生成された目標方向グループ選定辞書を格納する目標方向グループ選定辞書ファイルと、教師画像データ群と観測画像データの目標方向と種類とを推定するための目標方向推定パラメータを格納する目標方向推定パラメータファイルと、教師画像データ群および観測画像データから、目標方向推定パラメータに基づいて変動影響度大特徴量を抽出する変動影響度大特徴量抽出部と、教師画像データ群から抽出された、構成する特徴量の数が予め設定した値を超えない特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向と種類とで分類し、目標方向推定辞書を生成する目標方向推定辞書生成部と、生成された目標方向推定辞書を格納する目標方向推定辞書ファイルとを備えたので、辞書容量の削減、照合処理の高速化、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い目標方向と種類の推定が可能となる。
【００７１】
また、実施の形態２の目標方向推定装置によれば、機種／目標方向推定部は、観測画像データの種類未知の条件で、目標方向推定辞書と照合した場合に複数機種で同等の適合度が得られたとき、それらの目標方向推定結果が一致する、または目標方向推定結果の方向差が目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、種類未知として、それらの目標方向の平均角度を目標方向推定結果とするようにしたので、種類が不明の条件下でも目標方向推定を行うことが可能になる。
【００７２】
なお、上記実施の形態１、２では目標方向推定対象として航空機の場合を説明したが、これに限定されるものではなく、他のものであってもよい。
【００７３】
また、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１  変動影響度小特徴量抽出部、２  目標方向グループ選定辞書生成部、３  変動影響度大特徴量抽出部、４  目標方向推定辞書生成部、５  目標方向グループ選定部、６  目標方向推定部、７  機種／目標方向グループ選定部、８  機種／目標方向推定部、１００  教師画像データ群ファイル、２００  目標方向グループ選定パラメータファイル、３００  目標方向グループ選定辞書ファイル、４００  観測画像データファイル、５００  目標方向推定パラメータファイル、６００  目標方向推定辞書ファイル、７００  目標方向推定結果ファイル、８００  機種／目標方向推定結果ファイル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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