(57)【要約】【課題】重複選択に起因する目標画素の広がりの発生を適切に抑制し低ＳＮＲ環境下における目標検出精度を向上させる。【解決手段】尤度比算出部３からの尤度比に基づき現フレームの観測画像の各画素に対する加算処理順を決定する加算処理順決定部５と、現フレームの観測画像の各画素に対し、加算処理部６からの加算処理結果に基づいた選択処理を行い、選択対象が他の現フレームの観測画像画素と競合し競合する画素と同じ対象を選択する重複選択が発生する場合は、重複選択を許容するか否かを判定して選択処理を行う選択処理部７とを有し、加算処理順決定部５は、尤度比が大きい画素に対する加算処理が優先的に行われるように加算処理順を決定し、選択処理部７は、対象画素の加算処理結果としてのトラックスコアが競合画素のトラックスコアの最小値よりも大きいか、または対象画素の推移確率が競合画素の推移確率の最小値よりも大きければ、重複選択を許容する。【選択図】図１
2011013111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続撮影された複数の観測画像を加算処理することにより低ＳＮＲ環境下であっても目標検出を可能とする目標検出装置であって、
目標の観測を行うセンサ部と、
前記センサ部で観測された画像を取得する観測画像取得部と、
前記観測画像取得部が取得した観測画像における各画素の尤度比を算出する尤度比算出部と、
１フレーム前の観測画像の各画素から前記観測画像取得部が取得した現フレームの観測画像の各画素に目標が移動する推移確率を算出する推移確率算出部と、
前記尤度比算出部により算出される現フレームの観測画素の尤度比に基づき現フレームの観測画像の各画素に対する加算処理順を決定する加算処理順決定部と、
前記加算処理順決定部で決定された加算処理順に従って、現フレームの観測画像の各画素に対して、前記尤度比算出部で求めた尤度比と、前記推移確率算出部で求めた推移確率と、１フレーム前の加算処理結果とを加算して、現フレームにおける各画素の加算処理結果を求める加算処理部と、
現フレームの観測画像の各画素に対して、前記加算処理部で求められた加算処理結果に基づいた選択処理を行い、選択対象が他の現フレームの観測画像画素と競合し、競合する画素と同じ対象を選択する重複選択が発生する場合は、重複選択を許容するか否かを判定し、判定結果に基づく選択処理を行う選択処理部と、
現フレームの各画素が選択した１フレーム前の画素から現フレームの各画素への推移情報に基づき現フレームの各画素に目標が存在していると仮定した場合の次フレームにおける目標予測位置を算出する追尾処理部と、
加算フレーム数または累積処理時間に基づいて加算処理の終了判定を行う終了判定部と、
最終加算処理結果より、目標位置を検出する目標検出部と
を備え、
前記加算処理順決定部は、現フレームの観測画像の尤度比が大きい画素に対する加算処理が優先的に行われるように加算処理順を決定し、
前記選択処理部は、重複選択の可否判定処理において、対象画素の加算処理結果としてのトラックスコアが競合画素のトラックスコアの最小値よりも大きいか、または対象画素の推移確率が競合画素の推移確率の最小値よりも大きければ、重複選択を許容する
ことを特徴とする目標検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の目標検出装置において、
前記追尾処理部の処理結果より、各画素の過去Ｎフレーム分の軌跡におけるフレーム毎の速度ベクトルを蓄積する軌跡蓄積部をさらに備え、
前記推移確率算出部は、各画素の過去Ｎフレーム分の速度ベクトルのバラツキが小さいほど値が大きくなるように係数を求め、推移確率算出時に前記係数を当該画素の推移確率に掛ける
ことを特徴とする目標検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の目標検出装置において、
前記選択処理部が出力するフレーム毎の加算処理結果よりトラックスコアが最大となる画素を求め、当該画素を含む軌跡の検出と蓄積を行うトラックスコア最大軌跡検出・蓄積部をさらに備え、
前記選択処理部は、１フレーム前までのトラックスコア最大軌跡検出・蓄積部の蓄積情報より、一定フレーム数連続してトラックスコア最大画素が属する同一軌跡が存在する場合は重複選択の抑制を行い、そうでない場合は重複選択の抑制を行わない
ことを特徴とする目標検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、観測センサにより取得された低ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）画像中の目標、特に微小目標を検出する目標検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
低ＳＮＲ画像中の目標を検出する従来技術として、低ＳＮＲ画像中の目標はノイズに埋もれているため１枚の画像による検出は困難であることから、連続観測された複数フレームの画像に対する加算処理を繰り返すことにより目標の検出を行う方法がある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
非特許文献１では、入力画像の各画素の尤度比（画素が目標である確からしさを表す）と、事前に規定した運動モデルに基づいた１フレーム前の画素から現フレームの画素への推移確率を用いて式（１）で定義するトラックスコアＳｉ，ｊ（Ｋ）を算出し、目標検出を行う。
【０００４】
【数１】
2011013111.tif 000003
【０００５】
式（１）に示したトラックスコアは、追尾予測結果に基づいた１フレーム前の画素から現フレームの画素への推移確率と、現フレーム画素の尤度比と、１フレーム前のトラックスコアとを、繰り返し加算処理することにより、目標が存在する位置のトラックスコアが高い値となり、低ＳＮＲ画像中の目標の検出を可能としている。
【０００６】
図８は、非文献文献１に示されている処理の動作概念を示したものであり、フレームＫを現フレームとする。図中、フレームＫの画素（ｉ，ｊ）に対する加算処理（トラックスコアの算出）を行う場合を例に加算処理を説明する。事前に規定した運動モデルにより、フレームＫの画素（ｉ，ｊ）に推移できる１フレーム前（フレームＫ−１）の画像の画素は限られ、図８では破線で囲まれた『画素（ｉ，ｊ）に推移可能な範囲』に含まれる画素がフレームＫの画素（ｉ，ｊ）に推移可能である。
【０００７】
式（１）の右辺第１項は、画素（ｉ，ｊ）に推移可能なフレームＫ−１の各画素のトラックスコアと、当該画素から画素（ｉ，ｊ）への推移確率の和の最大値を求めている。これは、『フレームＫの画素（ｉ，ｊ）のトラックスコアを最大にする、画素（ｉ，ｊ）に推移可能なフレームＫ−１の画素』を選択することを意味している。ここで、例えば、図８の画素（ｍ，ｎ）が画素（ｉ，ｊ）のトラックスコアを最大とする場合『画素（ｉ，ｊ）は画素（ｍ，ｎ）を選択する』と言うことにする。
【０００８】
非特許文献１の方式は、上記に示した通り、事前に規定した運動モデルに基づき、現フレームの各画素が独立に自身のトラックスコアが最も高くなる１フレーム前の画素を選択することを繰り返すことで目標位置のトラックスコアを高く積み上げ、目標検出を行う。
【０００９】
また、非特許文献１の手法を改善した発明として、ＳＮＲが０以下と非常に低い目標の検出を目的とした発明がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００８−２７５３３９号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】J. Arnold、 S. Shaw、 H. Pasternack “Efficient Target Tracking Using Dynamic Programming”、 IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems、 Vol. 29、 No. 1、 pp. 44-56 （1993）.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、非特許文献１に示されている手法は、現フレームの個々の画素が独立に自身のトラックスコアを最大にする１フレーム前の画素を選択するため、現フレームの複数の画素が１フレーム前の同一画素を選択するという状況が発生する。この状況を重複選択と呼ぶことにする。
【００１３】
図９は、重複選択を模式的に示したものである。図９において、フレームＫの画素Ａ、画素Ｂ、画素ＣがそれぞれフレームＫ−１の画素Ｘを選択した状況を示している。非特許文献１の手法では、フレームＫの各画素が、トラックスコアを最大にするフレームＫ−１の画素を独立に選択するため、このような状況が発生する。逆に、フレームＫの１つの画素がフレームＫ−１の複数の画素と対応付く事は無い。
【００１４】
図９に示した状況は、フレームＫ−１の１画素の目標がフレームＫでは複数画素に広がってしまうことを示しており、加算処理が進むにつれこの広がりは拡大する。これを『目標画素の広がり』と呼ぶ。この目標画素の広がりにより、最終加算処理結果においては正確な目標位置の検出が困難になり、特に複数目標が存在する場合に判別が困難となるという問題がある。
【００１５】
また、特許文献１には目標画素の広がりを解決する方式等については示されていない。
【００１６】
この発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、尤度比が高い画素に対する加算処理が優先的に行われるように加算処理順を決定し、さらに重複選択が発生する場合には、トラックスコアあるいは推移確率の値に基づき重複選択可否の判断を行うことにより、重複選択の発生を適切に抑制し、目標画素広がりを一定範囲内に抑え、目標の検出精度を向上させ、近接目標の検出を可能とする目標検出装置を得ることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
この発明に係る目標検出装置は、連続撮影された複数の観測画像を加算処理することにより低ＳＮＲ環境下であっても目標検出を可能とする目標検出装置であって、目標の観測を行うセンサ部と、前記センサ部で観測された画像を取得する観測画像取得部と、前記観測画像取得部が取得した観測画像における各画素の尤度比を算出する尤度比算出部と、１フレーム前の観測画像の各画素から前記観測画像取得部が取得した現フレームの観測画像の各画素に目標が移動する推移確率を算出する推移確率算出部と、前記尤度比算出部により算出される現フレームの観測画素の尤度比に基づき現フレームの観測画像の各画素に対する加算処理順を決定する加算処理順決定部と、前記加算処理順決定部で決定された加算処理順に従って、現フレームの観測画像の各画素に対して、前記尤度比算出部で求めた尤度比と、前記推移確率算出部で求めた推移確率と、１フレーム前の加算処理結果とを加算して、現フレームにおける各画素の加算処理結果を求める加算処理部と、現フレームの観測画像の各画素に対して、前記加算処理部で求められた加算処理結果に基づいた選択処理を行い、選択対象が他の現フレームの観測画像画素と競合し、競合する画素と同じ対象を選択する重複選択が発生する場合は、重複選択を許容するか否かを判定し、判定結果に基づく選択処理を行う選択処理部と、現フレームの各画素が選択した１フレーム前の画素から現フレームの各画素への推移情報に基づき現フレームの各画素に目標が存在していると仮定した場合の次フレームにおける目標予測位置を算出する追尾処理部と、加算フレーム数または累積処理時間に基づいて加算処理の終了判定を行う終了判定部と、最終加算処理結果より、目標位置を検出する目標検出部とを備え、前記加算処理順決定部は、現フレームの観測画像の尤度比が大きい画素に対する加算処理が優先的に行われるように加算処理順を決定し、前記選択処理部は、重複選択の可否判定処理において、対象画素の加算処理結果としてのトラックスコアが競合画素のトラックスコアの最小値よりも大きいか、または対象画素の推移確率が競合画素の推移確率の最小値よりも大きければ、重複選択を許容することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
この発明によれば、入力画像の尤度比の高い画素の加算処理を優先して行うことにより重複選択の可否の判定を効率的に行うことが可能となり、さらに競合画素と比較してトラックスコアか推移確率のどちらか一方が競合画素よりも勝っていれば重複選択を許容することにより、適切に重複選択を抑制することが可能となる。その結果、目標画素の広がりを抑制し低ＳＮＲ環境下における目標検出精度を向上させる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】この発明の実施の形態１における目標検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す加算処理順決定部５における画素抽出の例を示す図である。
【図３】図１に示す選択処理部７における重複選択可否判定の動作を説明する図である。
【図４】この発明の実施の形態２における目標検出装置の構成を示すブロック図である。
【図５】図４における軌跡蓄積部１１の最新のＮフレーム分の各画素の軌跡を生成・更新・蓄積処理を説明する図である。
【図６】図４における推移確率算出部４Ａの推移確率係数の算出手順を説明する図である。
【図７】この発明の実施の形態３における目標検出装置の構成を示すブロック図である。
【図８】非文献文献１に示されている目標検出処理の動作概念を示す図である。
【図９】非文献文献１における重複選択を模式的に示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、この発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。
【００２１】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１における目標検出装置の構成を示すブロック図である。図１に示す目標検出装置は、連続撮影された観測画像を加算処理することにより、低ＳＮＲ環境下であっても目標の検出を可能とする目標検出装置である。図１に示す構成において、センサ部１は、定期的に一定範囲内の空間を観測し観測画像を生成する。観測画像取得部２は、センサ部１が生成した観測画像を取得する。
【００２２】
尤度比算出部３は、観測画像取得部２が取得した画像における各画素の尤度比を算出し、推移確率算出部４は、想定する運動モデルに基づき、現フレームにおける加算処理対象画素（ｉ，ｊ）への目標の移動が可能な、１フレーム前に取得した画像の画素から画素（ｉ，ｊ）に目標が移動する確率（推移確率と呼ぶ）を、追尾処理部８より得られる追尾処理結果を利用して算出する。
【００２３】
加算処理順決定部５は、現フレーム画素の尤度比に基づき各画素の加算処理順を決定し、加算処理部６は、加算処理順決定部５で決定した加算処理順に従って、尤度比算出部３で求めた尤度比と、推移確率算出部４で求めた推移確率と、１フレーム前の加算処理結果（トラックスコアと呼ぶ）を加算し、現フレームにおける各画素のトラックスコアを求める。
【００２４】
選択処理部７は、加算処理部６における加算処理後に重複選択が発生する場合、加算処理対象画素とその競合画素のトラックスコアおよび推移確率を比較し、重複選択を許容するか否かを判断し、重複選択を許容しない場合はトラックスコアの再計算を行う。
【００２５】
追尾処理部８は、１フレーム前から現フレームへの画素の推移情報より、追尾フィルタを用いて次フレームでの推移予測位置を求める。
【００２６】
終了判定部９は、加算フレーム数または累積処理時間が上限に達したら処理を終了し、そうでなければ処理を観測画像取得部２に戻し、目標検出部１０は、最終加算処理結果より目標位置を検出する。
【００２７】
次に、図１の構成を有する目標検出装置の一連の動作について説明する。まず、センサ部１は、決められた空間を周期的に観測し観測画像を生成する。ここで、観測画像の取得単位をフレームと呼ぶ。
【００２８】
観測画像取得部２は、センサ部１より観測画像を取得し、取得した観測画像を尤度比算出部３および推移確率算出部４に出力する。
【００２９】
尤度比算出部３は、観測画像取得部２より出力された画像（現フレーム画像）の各画素に対して尤度比を算出する。尤度比とは各画素が目標である確からしさを示す指標であり、例えば、フレームＫの画素（ｉ，ｊ）の振幅値（輝度値）ｚＫｉｊが目標である場合の密度関数をｐ（ｚＫｉｊ｜θＫｉｊ）、ｚＫｉｊがノイズである場合の密度関数をｐ（ｚＫｉｊ｜Ｈ０）とすると、尤度比Ｌｉ，ｊ（ｋ）は、式（２）により定義する。
【００３０】
【数２】
2011013111.tif 000004
【００３１】
また、確率密度関数ｐ（ｚＫｉｊ｜θＫｉｊ）およびｐ（ｚＫｉｊ｜Ｈ０）は、例えば、式（３）、式（４）を用いて定義する。
【００３２】
【数３】
2011013111.tif 000005
【数４】
2011013111.tif 000006
【００３３】
次に、推移確率算出部４は、追尾処理部８において想定する目標の運動モデルに基づき求めた予測位置を用いて、１フレーム前の画素（ｍ，ｎ）から現フレームの画素（ｉ，ｊ）への目標の推移確率を算出する。
【００３４】
想定する目標の運動モデルは適用先によって異なるので、推移確率の定義も適用先毎に異なり一意に決めることはできないが、定義式の一例を式（５）に示す。式（５）は、追尾処理部８における追尾処理により、フレームＫ−１の画素（ｍ，ｎ）からフレームＫへの目標の予測移動位置として（ｘＫ（ｍ，ｎ），ｙＫ（ｍ，ｎ））が得られた場合の、フレームＫ−１の画素（ｍ，ｎ）からフレームＫの画素（ｉ，ｊ）への推移確率を示したものである。式（５）によると、フレームＫ−１の画素（ｍ，ｎ）に対する追尾処理によるフレームＫにおける予測位置と画素（ｉ，ｊ）の差が小さいほど、推移確率が高くなる。
【００３５】
【数５】
2011013111.tif 000007
【００３６】
次に、加算処理順決定部５は、現フレームの尤度比が高い画素に対して優先的に加算処理が実行されるように加算処理順を決定し、加算処理部６は、加算処理順決定部５が決定した加算処理順に従い各画素の加算処理を実行し、選択処理部７は、加算処理部６における加算処理結果に基づき選択処理を行い、さらに重複選択が発生する場合には重複選択を許容するか否かの判定を行う。
【００３７】
これら加算処理順決定部５、加算処理部６、選択処理部７の動作の詳細を以下のｓｔｅｐ１〜ｓｔｅｐ８により示す。
【００３８】
ｓｔｅｐ１．
加算処理順決定部５は、現フレームの画像における最大尤度比と最小尤度比を求める。最大尤度比をＬｍａｘ、最小尤度比をＬｍｉｎとする。
【００３９】
ｓｔｅｐ２．
加算処理順決定部５は、現フレームの画素（ｉ，ｊ）の尤度比をＬ（ｉ，ｊ）とした時、式（６）を満たす画素を抽出する。式（６）において、αはパラメータであり、αの値によって抽出される画素の数が異なる。
【００４０】
【数６】
2011013111.tif 000008
【００４１】
図２（ａ）は、ｓｔｅｐ２における画素抽出の例を示したものである。図２（ａ）において、正方形が各画素を表しており、その上の長方形が各画素の尤度比の大きさを表している。説明の都合上、画素を尤度比の高い順にソートした形で表示しているが、実際の処理では必ずしもソートを行う必要はない。
【００４２】
ｓｔｅｐ２において抽出される画素は、尤度比がＬｍａｘ−α（Ｌｍａｘ−Ｌｍｉｎ）以上で、かつＬｍａｘ以下の画素であり、図２（ａ）では、一番左の画素から左から４番目の画素までが抽出されることを表している。
【００４３】
ｓｔｅｐ３．
加算処理順決定部５は、ｓｔｅｐ２において抽出された画素に対して、ランダムに加算処理順を決定する。尤度比が高い画素は目標である可能性が高いが、各画素の振幅値にはノイズが含まれているため、尤度比が高い画素が必ずしも目標であるとは言えない。そこで、ｓｔｅｐ２においてある程度尤度比が高い画素を絞り込み、ｓｔｅｐ３において尤度比の大きさに依存しないように加算処理の順番を決定している。
【００４４】
ｓｔｅｐ４．
加算処理部６は、ｓｔｅｐ２において抽出された画素に対して、ｓｔｅｐ３で決定された順番に加算処理を実行し、各画素に対して式（７）で定義されるトラックスコアＳｉ，ｊ（Ｋ）を計算する。
【００４５】
【数７】
2011013111.tif 000009
【００４６】
ｓｔｅｐ５．
選択処理部７は、ｓｔｅｐ２において抽出された画素を対象とし（以降、対象画素と呼ぶ）、ｓｔｅｐ３で決定された順番に、ｓｔｅｐ４での加算処理結果より、対象画素のトラックスコアを最大にする１フレーム前の画素を選択した場合に重複選択が発生しなければ、そのまま選択を確定し、重複選択が発生する場合には以下の手順により重複選択可否判定を行い、重複選択が可能と判断した場合のみ選択を確定させる。
【００４７】
［重複選択可否判定］
フレームＫの対象画素（ｉ，ｊ）がフレームＫ−１の画素（ｍ，ｎ）を選択しょうとした時、競合画素（対象画素と同じフレームＫ−１の画素（ｍ，ｎ）を選択しているフレームＫの画素）のトラックスコアの最小値をＳｃＫ（ｍ，ｎ）、競合画素の推移確率の最小値をＰｃＫ（ｍ，ｎ）、対象画素（ｉ，ｊ）がフレームＫ−１の画素（ｍ，ｎ）を選択した場合の対象画素（ｉ，ｊ）のトラックスコアをＳＫｉ，ｊ（ｍ，ｎ）、推移確率をＰＫｉ，ｊ（ｍ，ｎ）とすると、式（８）または式（９）のどちらか一方が満たされれば重複選択が可能と判断し、対象画素（ｉ，ｊ）が画素（ｍ，ｎ）を選択することを許容する。そうでなければ選択不可とする。
【００４８】
【数８】
2011013111.tif 000010
【数９】
2011013111.tif 000011
【００４９】
選択処理部７における重複選択可否判定の動作を図３に例を示して説明する。図３において、フレームＫの画素（ｉ，ｊ）が対象画素であり、フレームＫ−１の画素（ｍ，ｎ）が対象画素（ｉ，ｊ）のトラックスコアを最大にする画素とする。また、既にフレームＫの画素（ａ，ｂ）と画素（ｘ，ｙ）がフレームＫ−１の画素（ｍ，ｎ）を選択しているものとする。すなわち、画素（ａ，ｂ）と画素（ｘ，ｙ）が対象画素（ｉ，ｊ）の競合画素となる。
【００５０】
この時、競合画素（ａ，ｂ）のトラックスコアと競合画素（ｘ，ｙ）のトラックスコアの最小値をＳｃＫ（ｍ，ｎ）とし、画素（ｍ，ｎ）から競合画素（ａ，ｂ）への推移確率と画素（ｍ，ｎ）から競合画素（ｘ，ｙ）への推移確率の最小値をＰｃＫ（ｍ，ｎ）とする。対象画素（ｉ，ｊ）が画素（ｍ，ｎ）を選択した場合のトラックスコアをＳＫｉ，ｊ（ｍ，ｎ）、画素（ｍ，ｎ）から対象画素（ｉ，ｊ）への推移確率をＰＫｉ，ｊ（ｍ，ｎ）とすると、式（８）または式（９）のどちらか一方が満たされれば、重複選択可能と判断し、対象画素（ｉ，ｊ）が画素（ｍ，ｎ）を選択することを許容する。
【００５１】
ｓｔｅｐ６．
ｓｔｅｐ５における重複選択可否判定において重複選択不可と判断した場合、選択処理部７は、対象画素のトラックスコアが２番目に大きくなる１フレーム前の画素に対してｓｔｅｐ５と同様に重複可否判定を行う。さらに選択が確定しない場合は、選択が確定するまで、トラックスコアが３番目以降の画素に対してトラックスコアの降順にｓｔｅｐ５と同様に重複可否判定を行う。
【００５２】
ｓｔｅｐ７．
対象画素（ｉ，ｊ）が選択可能な１フレーム前の画素全てが選択不可であった場合、選択処理部７は対象画素（ｉ，ｊ）を初探知画素と見なし、そのトラックスコアＳｉ，ｊ（Ｋ）を式（１０）により求める。
【００５３】
【数１０】
2011013111.tif 000012
【００５４】
ｓｔｅｐ８．
ｓｔｅｐ２において抽出された全ての画素に対するｓｔｅｐ５〜ｓｔｅｐ７の選択処理部７の処理の完了後、現フレームの全ての画素に対する選択処理部７の処理が完了していれば、追尾処理部８の処理に進む。
【００５５】
そうでなければ、加算処理順決定部５がＬｍａｘの値を更新し、ｓｔｅｐ２の処理に戻る。更新前のＬｍａｘをＬｍａｘ＿ＯＬＤ、更新後のＬｍａｘをＬｍａｘ＿ＮＥＷとすると、加算処理順決定部５におけるＬｍａｘの更新は、式（１１）および式（１２）で定義する。
【００５６】
【数１１】
2011013111.tif 000013
【数１２】
2011013111.tif 000014
【００５７】
図２（ｂ）は、更新後のＬｍａｘの値を用いたｓｔｅｐ２における画素の抽出例を示しており、左から５〜８番目の画素が抽出画素となることを示している。
【００５８】
次に、追尾処理部８は、例えばα−βフィルタ等の追尾フィルタを用いて、現フレーム各画素が選択した１フレーム前の画素から現フレームの各画素への推移情報（推移前後の画素位置）に基づき、現フレームの各画素に目標が存在していると仮定した場合の、次フレームにおける目標予測位置を算出する。この目標予測位置は推移確率算出部４における推移確率の算出に用いられる。
【００５９】
次に、現フレームの全画素のトラックスコアおよび目標予測位置の算出が終了すると、終了判定部９により加算処理を繰り返すか否かの判定を行い、加算処理を繰り返すと判定した場合は観測画像取得部２に処理を戻し、次フレームの観測画像を取得する。一方、加算処理を繰り返さない（加算処理を終了する）と判定した場合には、目標検出部１０に処理を進める。終了判定部９における終了判定基準としては、例えば、「加算処理フレーム数が上限に達したか否か」や、「累積処理時間が上限値に達したか否か」などを用いる。
【００６０】
次に、目標検出部１０は、最終加算処理結果より、トラックスコアの平均をμ、標準偏差をσ、係数をＣとすると、トラックスコアがμ＋Ｃσを超える位置を目標位置として検出する。
【００６１】
上記のような目標検出装置では、入力画像の尤度比の高い画素の加算処理を優先して行うことにより重複選択の可否の判定を効率的に行うことが可能となり、さらに競合画素と比較してトラックスコアか推移確率のどちらか一方が競合画素よりも勝っていれば重複選択を許容することにより、適切に重複選択を抑制することが可能となる。その結果、目標画素の広がりを抑制し低ＳＮＲ環境下における目標検出精度を向上させる効果がある。
【００６２】
実施の形態２．
図４は、この発明の実施の形態２における目標検出装置の構成を示すブロック図である。実施の形態２における目標検出装置は、実施の形態１における目標検出装置の機能に加え、各画素の速度ベクトルのバラツキ具合が小さいほど推移確率が高くなるように推移確率の係数を求め、速度ベクトルのバラツキ具合が小さいほどトラックスコアを大きくする機能を備えることを特徴とする。
【００６３】
図４に示したブロック図のうち、センサ部１、観測画像取得部２、尤度比算出部３、加算処理順決定部５、選択処理部７、追尾処理部８、終了判定部９、目標検出部１０の機能および動作は、実施の形態１と同じであるため、ここでは説明を割愛する。
【００６４】
新たな構成としての軌跡蓄積部１１は、各画素の軌跡を生成・更新・蓄積および速度ベクトル平滑値の蓄積を行う。推移確率算出部４Ａは、現フレームにおける各画素の推移確率の算出（実施の形態１に示した推移確率算出部４と同じ）と、トラックスコア算出式における推移確率算出項の係数（推移確率係数と呼ぶ）の算出を行う。
【００６５】
次に、軌跡蓄積部１１および推移確率算出部４Ａの動作について説明する。軌跡蓄積部１１は、選択処理部７の処理結果より得られる現フレーム各画素の選択結果より、最新のＮフレーム分の各画素の軌跡を生成・更新・蓄積し、さらに追尾処理部８の処理結果より得られる各画素の速度ベクトル平滑値を最新のＮフレーム分蓄積する。
【００６６】
ここで、軌跡の定義を示しておく。フレームＫまでの加算処理において、フレームＫの画素（７，４）がフレームＫ−１の画素（４，３）を選択し、フレームＫ−１の画素（４，３）はフレームＫ−２の画素（２，２）を選択したとする。図５（ａ）にその選択の様子を示す。この時、フレームＫの画素（７，４）の軌跡は｛（２，２），（４，３），（７，４）｝となる。図５（ｂ）にその軌跡を示す。
【００６７】
推移確率算出部４Ａは、現フレームにおける各画素の推移確率を算出し（実施の形態１における推移確率算出部４と同じ動作であるので詳細な説明は割愛する）、更に軌跡蓄積部１１に蓄積されている最新のＮフレーム分の軌跡情報と、速度ベクトル情報よりトラックスコア算出式における推移確率算出項の係数（推移確率係数と呼ぶ）ＤＫｉ，ｊを求める。なお、ＤＫｉ，ｊは、フレームＫの画素（ｉ，ｊ）における推移確率係数である。
【００６８】
図６を用いて推移確率算出部４Ａにおける推移確率係数ＤＫｉ，ｊの算出手順を説明する。図６は、フレームＫの画素（９，８）を終点とする最新Ｎ＝５フレーム分の軌跡を示している。この例で求める推移確率係数はＤＫ９，８である。
【００６９】
フレームＫの画素（９，８）を終点とする軌跡を構成する画素は、フレームＫ−４からフレームＫまでの｛（２，２），（４，３），（５，５），（７，７），（９，８）｝である。また、各画素における速度ベクトルは、ｘ方向成分、ｙ方向成分に分けられ、
｛（ｖＫ−４ｘ（２，２），ｖＫ−４ｙ（２，２）），
（ｖＫ−３ｘ（４，３），ｖＫ−３ｙ（４，３）），
（ｖＫ−２ｘ（５，５），ｖＫ−２ｙ（５，５）），
（ｖＫ−１ｘ（７，７），ｖＫ−１ｙ（７，７）），
（ｖＫｘ（９，８），ｖＫｙ（９，８））｝
である。軌跡蓄積部１１には、フレームＫの画素（９，８）を終点とする軌跡情報として、上記軌跡を構成する画素と、軌跡を構成する各画素における速度ベクトルが保存されている。
【００７０】
推移確率算出部４Ａは、軌跡蓄積部１１に保存されているフレームＫの画素（９，８）を終点とする軌跡の速度ベクトル情報を用いて、以下の手順により推移確率係数ＤＫ９，８を算出する。
【００７１】
ｓｔｅｐ１．
軌跡の各速度ベクトル成分の標準偏差を、式（１３）および式（１４）より求める。なお、ＶｓＫｘ（９，８）はフレームＫの画素（９，８）を終点とする軌跡の速度ベクトルｘ方向成分の標準偏差、ＶｓＫｙ（９，８）はｙ方向成分の標準偏差、ＳＴＤ（）は標準偏差を求める関数である。
【００７２】
ｓｔｅｐ２．
速度ベクトル成分の最大値および最小値をそれぞれＶｓｍａｘ、Ｖｓｍｉｎとした時、式（１５）によりＤＫ９，８を求める。
【００７３】
【数１３】
2011013111.tif 000015
【数１４】
2011013111.tif 000016
【数１５】
2011013111.tif 000017
【００７４】
上記例では、フレームＫの画素（９，８）を終点とする軌跡について推移確率係数の算出手順を示したが、推移確率算出部４Ａは、現フレームをフレームＫとした時、フレームＫの各画素を終点とする全ての軌跡に対して同様の手順により推移確率係数を求める。
【００７５】
推移確率算出部４Ａでの推移確率および推移確率係数算出後、加算処理部６が、加算処理順決定部５が決定した加算処理順に従い、式（１６）を用いて各画素のトラックスコアを算出する。
【００７６】
【数１６】
2011013111.tif 000018
【００７７】
上記のような目標検出装置では、入力画像の尤度比の高い画素の加算処理を優先して行うことにより重複選択の可否の判定を効率的に行うことが可能となり、さらに競合画素と比較してトラックスコアか推移確率のどちらか一方が競合画素よりも勝っていれば重複選択を許容することにより、適切に重複選択を抑制することが可能となる。さらに、最新のＮフレーム分の軌跡の速度ベクトルのバラツキが小さいほど推移確率が高くなるように推移確率係数を算出することで、目標が存在する位置のトラックスコアがより高く積み上がるようになる。その結果、目標画素の広がりを抑制し、低ＳＮＲ環境下における目標検出精度を向上させる効果がある。
【００７８】
実施の形態３．
図７は、この発明の実施の形態３における目標検出装置の構成を示すブロック図である。実施の形態３における目標検出装置は、実施の形態２における目標検出装置の機能に加え、各フレームにおける加算処理後のトラックスコア最大画素が一定回数以上連続して同じ軌跡に属していれば重複選択の抑制を行い、そうでなければ重複選択抑制を行わない、重複選択抑制の切り替え機能を備えることを特徴とする。
【００７９】
図７に示したブロック図のうち、センサ部１、観測画像取得部２、尤度比算出部３、推移確率算出部４Ａ、加算処理順決定部５、加算処理部６、追尾処理部８、終了判定部９、目標検出部１０、軌跡蓄積部１１の機能および動作は、実施の形態２と同じであるため、ここでは説明を割愛する。
【００８０】
新たな構成としてのＴＳ（ＴＳ：トラックスコア）最大軌跡検出・蓄積部１２は、トラックスコアが最大となる軌跡の検出および蓄積を行い、選択処理部７Ａは、ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２におけるトラックスコア最大軌跡の検出結果より重複選択を全て許容するか、重複選択の抑制を行うかの判断を行う。
【００８１】
次に、ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２および選択処理部７Ａの動作について説明する。ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２は、選択処理部７Ａにおける処理結果よりトラックスコアが最大となる画素を含む軌跡を軌跡蓄積部１１に保存されている軌跡より検出し、１フレーム前のトラックスコア最大画素が当該検出軌跡に含まれていれば連続検出カウンタの値を１増加させ、そうでなければ連続検出カウンタの値を０にリセットする。また、トラックスコア最大画素を含む軌跡情報を保存する。
【００８２】
選択処理部７Ａは、ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２より連続検出カウンタの値を取得し、連続検出カウンタの値が予め指定する閾値を超えていれば、重複選択可否の判断を行うため、実施の形態１において説明した選択処理部７の処理を実行する。連続検出カウンタの値が閾値以下であれば、重複選択の抑制は行わず全ての重複選択を許容する。
【００８３】
以下に、ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２および選択処理部７Ａの動作を、以下の手順により説明する。
【００８４】
ｓｔｅｐ１．
現フレームをフレームＫとする。ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２は、フレームＫの全ての画素に対する加算処理の終了後、選択処理部７Ａより全画素のトラックスコアを取得し、フレームＫにおけるトラックスコア最大画素を検出する。検出されたトラックスコア最大画素をＧＫＴＳｍａｘとする。
【００８５】
ｓｔｅｐ２．
ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２は、軌跡値軌跡部１１に保存されている軌跡情報を取得し、ｓｔｅｐ１で検出した画素ＧＫＴＳｍａｘを含む軌跡を検出する。検出された軌跡をＴｒｋＫとする。
【００８６】
ｓｔｅｐ３．
ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２は、１フレーム前（すなわちフレームＫ−１）におけるトラックスコア最大画素ＧＫ−１ＴＳｍａｘがｓｔｅｐ２で検出したＴｒｋＫに含まれていれば、同一軌跡が連続して検出されたと判断して連続検出カウンタの値を１増加させ、ＧＫ−１ＴＳｍａｘがＴｒｋＫに含まれてなければ連続検出カウンタの値を０にリセットする。
【００８７】
ｓｔｅｐ４．
選択処理部７Ａは、フレームＫ＋１における処理において、ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部１２より連続検出カウンタの値を取得し、連続検出カウンタの値が事前に定めた閾値を超えていれば、実施の形態１に示した選択処理部７の処理を実施し、連続検出カウンタの値が閾値以下であれば、重複選択を全て許容する。
【００８８】
上記のような目標検出装置では、入力画像の尤度比の高い画素の加算処理を優先して行うことにより重複選択の可否の判定を効率的に行うことが可能となること、競合画素と比較してトラックスコアか推移確率のどちらか一方が競合画素よりも勝っていれば重複選択を許容することにより、適切に重複選択を抑制することが可能となること、さらに、最新のＮフレーム分の軌跡の速度ベクトルのバラツキが小さいほど推移確率が高くなるように推移確率係数を算出することで、一定方向に運動する目標が存在する位置のトラックスコアがより高く積み上がるようになることに加え、加算処理を２段階に分け、第１段階は全ての重複選択を許容することにより低ＳＮＲ環境下での目標位置のトラックスコアの積み上がりを促進し、第２段階は一定フレーム数連続してトラックスコア最大画素が属する同一軌跡が存在する場合は重複選択を適切に抑制することにより目標画素の広がりを抑制することで、低ＳＮＲ環境下における目標検出精度を向上させる効果がある。
【符号の説明】
【００８９】
１  センサ部、２  観測画像取得部、３  尤度比算出部、４，４Ａ  推移確率算出部、５  加算処理順決定部、６  加算処理部、７，７Ａ  選択処理部、８  追尾処理部、９  終了判定部、１０  目標検出部、１１  軌跡蓄積部、１２  ＴＳ最大軌跡検出・蓄積部。
【図１】
2011013111.tif 000019
【図２】
2011013111.tif 000020
【図３】
2011013111.tif 000021
【図４】
2011013111.tif 000022
【図５】
2011013111.tif 000023
【図６】
2011013111.tif 000024
【図７】
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【図８】
2011013111.tif 000026
【図９】
2011013111.tif 000027