(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１波長及び第２波長の各々の画像を撮像し、第１波長画像を示す第１波長画像データ及び第２波長画像を示す第２波長画像データを生成する、撮像部と、
前記第１波長画像データと前記第２波長画像データを合成し、合成画像を示す合成画像データを生成する、合成画像生成部と、
前記第１波長画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す第１検出データを生成し、前記第２波長画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す第２検出データを生成し、前記合成画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す合成画像検出データを生成する、目標検出処理部と、
前記第１検出データ、前記第２検出データ及び前記合成画像検出データを比較することにより、目標を抽出し、抽出結果を、目標検出結果データとして出力する目標抽出部と、
を具備する
画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載された画像処理装置であって、
前記合成画像生成部は、前記第１波長画像と前記第２波長画像との差分画像を計算し、前記差分画像を示す差分画像データを生成する、差分処理画像生成部を備えている
画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載された画像処理装置であって、
前記合成画像生成部は、前記第１波長画像と前記第２波長画像との比例画像を計算し、前記比例画像を示す比例画像データを生成する、比例処理画像生成部を備えている
画像処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載された画像処理装置であって、
前記目標抽出部は、前記第１検出データ、前記第２検出データ及び前記合成画像検出データをＡＮＤ処理することにより、前記目標検出結果データを生成する
画像処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれかに記載された画像処理装置であって、
前記目標抽出部は、前記第１検出データ、前記第２検出データ及び前記合成画像検出データをＯＲ処理することにより、前記目標検出結果データを生成する
画像処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載された画像処理装置であって、
更に、
前記第１波長画像データ及び前記合成画像データを２値化し、２値化第１波長データ及び２値化合成画像データを生成する、２値化部と、
前記２値化第１波長データに基づいて、第１波長目標候補を選出し、選出結果を示す第１波長目標選出結果データを生成し、前記２値化合成画像データに基づいて、合成画像目標候補を選出し、選出結果を示す合成画像目標選出結果データを生成する、目標選出部と、
前記第１波長目標選出結果データに基づいて、前記第１波長目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す、第１波長特徴量データを生成し、前記合成画像目標選出結果データに基づいて、前記合成画像目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す、合成画像特徴量データを生成する、特徴量演算部と、
を具備し、
前記目標検出処理部は、前記第１波長特徴量データ及び前記合成画像特徴量データのそれぞれに基づいて、目標を検出する
画像処理装置。
【請求項７】
第１波長及び第２波長の各々の画像を撮像し、第１波長画像を示す第１波長画像データ及び第２波長画像を示す第２波長画像データを生成する、撮像部と、
前記第１波長画像データと前記第２波長画像データを合成し、合成画像を示す合成画像データを生成する、合成画像生成部と、
前記第１波長画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す第１検出データを生成し、前記合成画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す合成画像検出データを生成する、目標検出処理部と、
前記第１検出データ及び前記合成画像検出データに基づいて、目標を抽出し、抽出結果を、目標検出結果データとして出力する目標抽出部と、
前記第１波長画像データ及び前記合成画像データを２値化し、２値化第１波長データ及び２値化合成画像データを生成する、２値化部と、
前記２値化第１波長データに基づいて、第１波長目標候補を選出し、選出結果を示す第１波長目標選出結果データを生成し、前記２値化合成画像データに基づいて、合成画像目標候補を選出し、選出結果を示す合成画像目標選出結果データを生成する、目標選出部と、
前記第１波長目標選出結果データに基づいて、前記第１波長目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す、第１波長特徴量データを生成し、前記合成画像目標選出結果データに基づいて、前記合成画像目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す、合成画像特徴量データを生成する、特徴量演算部と、
を具備し、
前記目標検出処理部は、前記第１波長特徴量データ及び前記合成画像特徴量データのそれぞれに基づいて、目標を検出する
画像処理装置。
【請求項８】
第１波長及び第２波長の各々の画像を撮像し、第１波長画像を示す第１波長画像データ及び第２波長画像を示す第２波長画像データを生成する、撮像部と、
前記第１波長画像データと前記第２波長画像データを合成し、合成画像を示す合成画像データを生成する、合成画像生成部と、
前記第１波長画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す第１検出データを生成し、前記合成画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す合成画像検出データを生成する、目標検出処理部と、
前記第１検出データ及び前記合成画像検出データに基づいて、目標を抽出し、抽出結果を、目標検出結果データとして出力する目標抽出部と、
前記第１波長画像データに基づいて、第１波長目標候補を選出し、選出結果を示す第１波長目標候補データを生成し、前記第２波長画像データに基づいて、第２波長目標候補を選出し、選出結果を示す第２波長目標候補データを生成する、目標候補選出部と、
前記第１波長目標候補データに基づいて、前記第１波長目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す、第１波長特徴量データを生成し、前記第２波長目標候補データに基づいて、前記第２波長目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す、第２波長特徴量データを生成する、目標候補特徴量演算部と、
を具備し、
前記合成画像生成部は、前記第１波長画像データ、前記第２波長画像データ、前記第１波長目標候補データ、及び前記第２波長目標候補データに基づいて、前記第１波長目標候補及び前記第２波長目標候補のそれぞれについて、前記第１波長画像と前記第２波長画像との輝度比を演算し、演算結果を前記輝度比の特徴量を有した目標候補データとして生成する、輝度比演算部を有している
画像処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれかに記載された画像処理装置であって、
前記第１波長及び前記第２波長は、それぞれ、赤外線である
画像処理装置。
【請求項１０】
第１波長及び第２波長の各々の画像を撮像し、第１波長画像を示す第１波長画像データ及び第２波長画像を示す第２波長画像データを生成するステップと、
前記第１波長画像データと前記第２波長画像データを合成し、合成画像を示す合成画像データを生成するステップと、
前記第１波長画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す第１検出データを生成し、前記第２波長画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す第２検出データを生成し、前記合成画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す合成画像検出データを生成するステップと、
前記第１検出データ、前記第２検出データ及び前記合成画像検出データを比較することにより、目標を抽出し、抽出結果を目標検出結果データとして出力するステップと、
を具備する
画像処理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載された画像処理方法をコンピュータにより実現するための、画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、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。
【背景技術】
【０００２】
目標物を検出する為に、画像処理装置が用いられることがある。
【０００３】
画像処理装置に関連する技術として、特許文献１（特開２００８−２４１５６３号公報）には、２波長赤外線画像処理装置が開示されている。図１は、特許文献１に記載された２波長赤外線画像処理装置１００を示す概略図である。この２波長赤外線画像処理装置１００は、２波長赤外線カメラ１０１、Ａ波長画像メモリ１０２−１、Ｂ波長画像メモリ１０２−２、差分画像生成部１０３、差分画像メモリ１０４、２値化処理部１０５、目標候補検出部１０６、目標候補特徴量演算部１０７、及び目標検出処理部１０８を有している。２波長赤外線カメラ１０１は、目標物のＡ波長画像、及び目標物のＢ波長画像を撮像し、それぞれ、Ａ波長画像メモリ１０２−１及びＢ波長画像メモリ１０２−２に格納する。差分画像生成部１０３は、Ａ波長画像とＢ波長画像の差分画像を生成し、差分画像メモリ１０４に格納する。２値化処理部１０５は、差分画像に対し、２値化処理を施す。目標候補選出部１０６は、２値化された差分画像から、目標候補を選出する。目標候補特徴量演算部１０７は、選出された目標候補の特徴量を演算する。目標検出処理部１０８は、演算された特徴量に基づいて、目標候補が目標であるか否かを判定することにより、目標を検出する。
【０００４】
ここで、図１には、更に、差分画像生成部１０３の処理方法を示す概念図が示されている。図１には、原画像として、Ａ波長画像及びＢ波長画像が示されている。例えば、画像の背景が海面である場合、Ａ波長画像及びＢ波長画像には、目標以外に、波等によるクラッタが存在する。差分画像生成部１０３は、そのようなクラッタの影響を排除する為に設けられている。すなわち、差分画像生成部１０３は、まず、Ａ波長画像及びＢ波長画像の夫々について、輝度値のオフセットを除去する。オフセットの除去後、輝度値に関して、Ａ波長画像とＢ波長画像の差分を計算し、差分画像を生成する。異なる波長画像間では、目標についての輝度値の差は比較的大きいが、波のクラッタの輝度値の差は、比較的小さい。従って、差分画像では、目標物の輝度値が相対的に大きくなり、波のクラッタの輝度値は相対的に小さくなる。これにより、クラッタを除去し、目標が検出され易くなる。
【０００５】
他の関連技術として、特許文献２（特開平７−２４４１４５号公報）に記載された画像目標検出装置が挙げられる。図２は、特許文献２に記載された画像目標検出装置を示す概略図である。この画像目標検出装置は、２波長赤外線カメラ１０１、メモリ１０２（中波長画像メモリ１０２−１、長波長画像メモリ１０２−２）、２値化処理部１０５（Ａ−Ｄ）、目標検出処理部１０６及び目標抽出部１０９を備えている。２波長赤外線カメラ１０１は、中波長画像及び長波長画像を撮像し、中波長画像メモリ１０２−１及び長波長画像メモリ１０２−２に格納する。２値化処理部１０５Ａは、中波長画像に対し、背景ノイズ量を基準に設定された閾値で２値化処理を行う。２値化処理部１０５Ｂは、中波長画像に対し、より低い閾値で２値化処理を行う。同様に、２値化処理部１０５Ｃは、長波長画像に対し、背景ノイズ量を基準に設定された閾値で２値化処理を行う。２値化処理部１０５Ｄは、長波長画像に対し、より低い閾値で２値化処理を行う。目標検出処理部１０６は、得られた４つの２値化処理画像の夫々に基づいて、目標検出処理を行う。目標抽出部１０９は、４つの２値化処理画像に基づいて得られた４つの目標検出処理の結果に基づいて、目標の判定を行い、判定結果を目標検出結果として出力する。
【０００６】
更に他の関連技術として、特許文献３（特開２０１１−１７９８５７号公報）には、赤外線目標検出装置が開示されている。この赤外線目標検出装置は、光学系により集光結像された赤外線放射を、３．５−４．０μｍ帯及び４．５−４．８μｍ帯に分離して夫々検出する２波長赤外線検知器と、検出され出力される２波長の出力画像信号を比較し、比較結果に基づいて目標を抽出するとともに、優先度の高い目標を抽出する目標決定回路とを備える。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−２４１５６３号公報
【特許文献２】特開平７−２４４１４５号公報
【特許文献３】特開２０１１−１７９８５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に記載される技術を用いれば、波のクラッタの輝度値を低減することが可能になる。しかしながら、差分画像などの合成画像を用いた場合、逆に、目標を検出し難くなる場合がある。例えば、差分画像を用いた場合、目標の輝度値は、波のクラッタに対して相対的には大きくなるものの、絶対的には小さくなる。そのため、背景に存在するクラッタが少ない場合、例えば、背景が青空である場合、逆に、目標が検出され難くなる、という問題点があった。
【０００９】
尚、特許文献２、３には、２つの波長画像を用いて目標を検出する点が開示されているが、差分画像を用いた場合に目標の輝度値が小さくなり、目標が検出され難くなる、という点については、触れられていない。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る画像処理装置は、第１波長及び第２波長の各々の画像を撮像し、第１波長画像を示す第１波長画像データ及び第２波長画像を示す第２波長画像データを生成する、撮像部と、前記第１波長画像データと前記第２波長画像データを合成し、合成画像を示す合成画像データを生成する、合成画像生成部と、前記第１波長画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す第１検出データを生成し、前記合成画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す合成画像検出データを生成する、目標検出処理部と、前記第１検出データ及び前記合成画像検出データに基づいて、目標を抽出し、週出結果を示す最終検出結果データを生成する、目標抽出部とを具備する。
【００１１】
本発明に係る画像処理方法は、第１波長及び第２波長の各々の画像を撮像し、第１波長画像を示す第１波長画像データ及び第２波長画像を示す第２波長画像データを生成するステップと、前記第１波長画像データと前記第２波長画像データを合成し、合成画像を示す合成画像データを生成するステップと、前記第１波長画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す第１検出データを生成し、前記合成画像データに基づいて目標を検出し、検出結果を示す合成画像検出データを生成するステップと、前記第１検出データ及び前記合成画像検出データに基づいて、目標を抽出し、抽出結果を示す最終検出結果データを生成するステップとを具備する。
【００１２】
本発明に係る画像処理プログラムは、上述の画像処理方法をコンピュータにより実現するためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、目標を検出し易くすることができる、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】特許文献１に記載された２波長赤外線画像処理装置を示す概略図である。
【図２】特許文献２に記載された画像目標検出装置を示す概略図である。
【図３】第１の実施形態に係る画像処理装置を示す機能ブロック図である。
【図４】画像処理装置の動作方法を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。
【図６】第３の実施形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。
【図７】第４の実施形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。
【図８】第５の実施形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。
【図９】第６の実施形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。
【図１０】第７の実施形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態を説明する。
【００１６】
（第１の実施形態）
図３は、本実施形態に係る画像処理装置１を示す機能ブロック図である。この画像処理装置１は、例えば、図示しない飛翔体に搭載され、目標の位置を求める為に用いられる。
【００１７】
図３に示されるように、画像処理装置１は、２波長赤外線カメラ２（撮像装置）、第１波長画像メモリ３−１、第２波長画像メモリ３−２、合成画像生成部４、合成画像メモリ５、２値化処理部６（６−１〜６−３）、目標候補選出部７（７−１〜７−３）、目標候補特徴量演算部８（８−１〜８−３）、目標検出処理部９（９−１〜９−３）、及び目標抽出部１０を備えている。このうち、合成画像生成部４、２値化処理部６、目標候補選出部７、目標候補特徴量演算部８、目標検出処理部９、及び目標抽出部１０は、例えば、図示しないＣＰＵが、予めインストールされた画像処理プログラムを実行することにより、実現される。
【００１８】
以下に、本実施形態に係る画像処理装置１の動作方法を説明する。図４は、画像処理装置１の動作方法を示すフローチャートである。
【００１９】
ステップＳ１；撮像
まず、２波長赤外線カメラ２が、目標を含む画像を撮像する。２波長赤外線カメラ２は、第１波長画像及び第２波長画像を撮像し、第１波長画像を示す第１波長画像データ、及び第２波長画像を示す第２波長画像データを生成する。第１波長画像データ及び第２波長画像データは、それぞれ、第１波長画像メモリ３−１及び第２波長画像メモリ３−２に格納される。尚、第１波長及び第２波長は、いずれも、赤外線である。
【００２０】
ステップＳ２；合成
次いで、合成画像生成部４が、第１波長画像データ及び第２波長画像データを合成し、合成画像を示す合成画像データを生成する。合成画像データは、合成画像メモリ５に格納される。
【００２１】
ステップＳ３；２値化処理
次いで、２値化処理部６が、予め定められた閾値を用いて、２値化処理を行う。具体的には、２値化処理部６−１が、第１波長画像データを２値化し、２値化第１波長データを生成する。また、２値化処理部６−３は、合成画像データを２値化し、２値化合成画像データを生成する。更に、２値化処理部６ー２は、第２波長画像データを２値化し、２値化第２波長データを生成する。
【００２２】
ステップＳ４；目標候補選出
次いで、目標候補選出部７が、目標候補を選出する。具体的には、目標候補選出部７−１は、２値化第１波長データに示される画像の中から、目標の候補となる部分を、第１目標候補として選出し、選出結果を示す第１目標候補データを生成する。同様に、目標候補選出部７−２は、２値化第２波長データに示される画像の中から、目標の候補となる部分を、第２目標候補として選出し、選出結果を示す第２目標候補データを生成する。更に、目標候補選出部７−３は、２値化合成画像データに示される画像の中から、目標の候補となる部分を、合成目標候補として選出し、選出結果を示す合成目標候補データを生成する。これらの目標の候補は、例えば、２値化処理において閾値を越えていた部分の面積等に基づいて、選出される。
【００２３】
ステップＳ５；特徴量演算
次いで、特徴量演算部８−１が、第１目標候補データに基づいて、第１目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す第１特徴量データを生成する。また、特徴量演算部８−２は、第２目標候補データに基づいて、第２目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す第２特徴量データを生成する。更に、特徴量演算部８−３は、合成目標候補データに基づいて、合成目標候補の特徴量を演算し、演算結果を示す合成特徴量データを生成する。
【００２４】
ステップＳ６；目標検出
次いで、目標検出処理部９−１が、第１特徴量データを予め定められた閾値と比較することにより、第１目標候補が目標であるか否かを判定し、第１目標候補が目標であると判定した場合、第１目標候補を検出結果として示す第１検出データを生成する。また、目標検出処理部９−２は、第２特徴量データを予め定められた閾値と比較することにより、第２目標候補が目標であるか否かを判定し、第２目標候補が目標であると判定した場合、第２目標候補を検出結果として示す第２検出データを生成する。更に、目標検出処理部９−３は、合成特徴量データを予め定められた閾値と比較することにより、合成目標候補が目標であるか否かを判定し、合成目標候補が目標であると判定した場合、合成目標候補を検出結果として示す合成検出データを生成する。
【００２５】
ステップＳ７；目標抽出
次いで、目標抽出部１０が、第１検出データ、第２検出データ及び合成検出データに基づいて、目標を最終的に抽出し、抽出結果を目標検出結果データとして出力する。
【００２６】
以上説明したように、本実施形態によれば、目標抽出部１０が、合成画像データを用いた検出結果である合成検出データだけではなく、第１波長画像データおよび第２波長画像データを用いた検出結果である第１検出データ及び第２検出データを用いて、目標を抽出し、最終的な検出結果として出力する。従って、合成画像を用いることにより目標が検出され難くなる場合であっても、第１検出データ及び第２検出データを用いることにより、目標を検出し易くすることができる。逆に、第１検出データ及び第２検出データを用いると目標が検出され難くなる場合であっても、目標検出データを用いることにより、目標を検出され易くすることができる。
【００２７】
尚、本実施形態では、目標抽出部１０が、第１検出データ、第２検出データ及び合成検出データに基づいて、目標を抽出する場合について説明した。但し、必ずしも、第１検出データ及び第２検出データの両方が用いられる必要はなく、例えば、目標抽出部１０は、第１検出データ及び合成検出データだけに基づいて、目標を抽出してもよい。
【００２８】
（第２の実施形態）
続いて、第２の実施形態について説明する。図５は、本実施形態に係る画像処理装置１を示すブロック図である。本実施形態では、合成画像生成部４として、差分処理画像生成部４１が用いられ、合成画像メモリ５として、差分処理画像メモリ５１が用いられる。また、第１の実施形態と比較して、目標抽出部１０の動作が更に工夫されている。その他の点については、第１の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００２９】
本実施形態では、差分処理画像生成部４１が、輝度値に関して、第１波長画像データと第２波長画像データとの間の差分を計算し、計算結果である差分画像を示す差分画像データを生成する。差分画像データは、差分処理画像メモリ５１に格納される。そして、この差分画像データを用いて、２値化処理部６による２値化、目標候補選出部７による目標候補の選出、目標候補特徴量演算部８による特徴量の演算、及び目標検出処理部９による目標検出が行われる。
【００３０】
また、目標抽出部１０は、第１検出データ、第２検出データ及び合成検出データをＯＲ処理することにより、目標を抽出し、抽出結果を目標検出結果データとして出力する。すなわち、目標抽出部１０は、第１検出データ、第２検出データ、及び合成検出データのいずれかで検出された目標を抽出し、目標検出結果データを出力する。
【００３１】
続いて、本実施形態の作用効果を説明する。
【００３２】
本実施形態によれば、差分画像を用いて、目標の検出が行なわれる。画像中に雲などに基づくクラッタが多数存在する場合、クラッタの影響で、目標だけを検出することが困難になる。これに対し、既述のように、異なる波長画像間では、目標の輝度差（輝度比）とクラッタの輝度差（輝度比）は大きく異なる。本実施形態では、目標検出処理部９が、差分画像を用いて目標を検出するので、クラッタが存在する場合にであっても、目標を検出し易くすることができる。一方で、背景にクラッタが存在しない場合（例えば、背景が青空である場合）、差分画像を用いると、絶対的な目標の輝度値が小さくなり、目標が検出され難くなってしまう。これに対して、本実施形態では、目標検出処理部９が、単波長画像（第１波長画像データ、第２波長画像データ）を用いて目標を検出する。従って、単波長画像中では、絶対的な目標の輝度値は小さくならないので、目標の検出性能が低下しない。目標抽出部１０がＯＲ処理を行うので、背景にクラッタが存在するか否かに関わらず、目標検出性能を高めることが可能になる。
【００３３】
（第３の実施形態）
続いて、第３の実施形態について説明する。図６は、本実施形態に係る画像処理装置１を示すブロック図である。第２の実施形態とは異なり、本実施形態では、目標抽出部１０が、ＯＲ処理ではなく、ＡＮＤ処理により、目標を抽出する。すなわち、目標抽出部１０は、第１検出データ、第２検出データ、及び合成検出データの全てで検出された目標を抽出し、目標検出結果データを出力する。その他の点については、第２の実施形態と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【００３４】
本実施形態によれば、ＡＮＤ処理により目標が抽出されるので、目標検出処理部９において、第１検出データ、第２検出データ、及び合成検出データの何れかにおいてノイズが目標として誤検出されていた場合であっても、目標抽出部１０において、目標を正しく検出することが可能になる。従って、クラッタの存在の有無に関わらず、目標の検出精度を向上させることが可能になる。
【００３５】
（第４の実施形態）
続いて、第４の実施形態について説明する。図７は、本実施形態に係る画像処理装置１を示すブロック図である。本実施形態では、合成画像生成部４として、比例処理画像生成部４２が用いられる。また、合成画像メモリ５として、比例処理画像メモリ５２が用いられる。また、目標抽出部１０は、第２の実施形態と同様に、ＯＲ処理を行う。その他の点については、第２の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００３６】
比例処理画像生成部４２は、第１波長画像データ及び第２波長画像データに基づいて、全画面について、第１波長画像の輝度値と第２波長画像の輝度値とについて比例処理を行い、輝度値の比率を計算する。計算結果を示す比例処理画像は、比例処理画像データとして、比例処理画像メモリ５２に格納する。
【００３７】
本実施形態によれば、合成画像として、比例処理画像が用いられる。既述のように、異なる波長画像間では、目標の輝度差（輝度比）とクラッタの輝度差（輝度比）は大きく異なり、比例処理を用いることによっても、差分画像を用いた場合と同様、クラッタの影響を低減することができ、第２の実施形態と同様の作用効果を奏することが可能である。
【００３８】
（第５の実施形態）
続いて、第５の実施形態について説明する。図８は、本実施形態に係る画像処理装置１を示すブロック図である。本実施形態では、目標抽出部１０がＡＮＤ処理を行う。その他の点については、第４の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００３９】
本実施形態によれば、第３の実施形態と同様に、クラッタの存在の有無に関わらず、目標の検出精度を向上させることが可能になる。
【００４０】
（第６の実施形態）
続いて、第６の実施形態について説明する。図９は、第６の実施形態に係る画像処理装置１を示すブロック図である。本実施形態では、合成画像生成部４として、輝度比演算部１１が用いられる。また、第１の実施形態と異なり、合成画像メモリ５は設けられていない。また、目標抽出部１０は、第２の実施形態と同様に、ＯＲ処理を行う。
【００４１】
輝度比演算部１１は、第１波長画像データ、第２波長画像データ、第１目標候補データ、及び第２目標候補データを取得し、第１目標候補及び第２目標候補のそれぞれについて、第１波長画像と第２波長画像の輝度比を算出する。算出結果は、輝度比の特徴量を有した目標候補データとして、目標検出処理部９に送られる。その他の点については、第２の実施形態と同様である。
【００４２】
本実施形態では、第４、第５の実施形態と同様に、差分画像として、第１画像における輝度値と第２画像における輝度値との比が用いられる。但し、本実施形態では、第１目標候補及び第２目標候補のそれぞれについて、輝度比が求められ、全画面についての輝度比は求められる必要がない。従って、第４、５の実施形態と比較して、演算量を抑えることが可能になる。また、既述の実施形態の手法で目標を検出し、更に、本実施形態の手法により目標を検出し、これらの検出結果に基づいて目標を抽出してもよい。
【００４３】
（第７の実施形態）
続いて、第７の実施形態について説明する。図１０は、第７の実施形態に係る画像処理装置１を示すブロック図である。本実施形態では、目標抽出部１０が、第３の実施形態と同様に、ＡＮＤ処理を行うように構成されている。その他の点については、第６の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００４４】
本実施形態によれば、第６の実施形態と同様の作用効果を奏する。加えて、本実施形態によれば、ＡＮＤ処理が利用されるので、第３の実施形態と同様に、クラッタの存在の有無に関わらず、目標の検出精度を向上させることが可能になる。
【００４５】
以上、本発明について、第１乃至第７の実施形態を用いて説明した。尚、これらの実施形態は互いに独立するものではなく、矛盾のない範囲内で組み合わせて用いることも可能である。
【符号の説明】
【００４６】
１  ２波長赤外線画像処理装置
２  ２波長赤外線カメラ
３  画像メモリ
４  合成画像生成部
５  合成画像メモリ
６  ２値化処理部
７  目標候補選出部
８  目標候補毎特徴量演算部
９  目標検出処理部
１０  目標抽出部
４１  差分処理画像生成部
４２  比例処理画像生成部
５１  差分処理画像メモリ
５２  比例処理画像メモリ
１００  ２波長赤外線画像処理装置
１０１  ２波長赤外線カメラ
１０２−１  Ａ波長画像メモリ
１０２−２  Ｂ波長画像メモリ
１０３  差分画像生成部
１０４  差分画像メモリ
１０５  ２値化処理部
１０６  目標候補選出部
１０７  目標候補特徴量演算部
１０８  目標検出部
１０９  目標抽出部
【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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