(57)【要約】【課題】演算量の増加を招くことなく、目標の類識別性能が高い類識別フィルタを生成することができるようにする。【解決手段】２次元フーリエ変換部２により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、複数の教師画像間の適合度を算出し、その適合度を基準にして複数の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせを行う教師画像位置合わせ部３を設け、類識別フィルタ合成部４が、教師画像位置合わせ部３により分類されたクラスタ毎に、教師画像位置合わせ部３により位置合わせが行われた教師画像同士を合成して類識別フィルタを生成する。【選択図】図１
2015021824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる観測条件で観測された目標の複数の観測画像からそれぞれ切り出されている目標の教師画像を格納する教師画像格納手段と、
前記教師画像格納手段により格納されている複数の教師画像を示す教師画像データを周波数領域のスペクトル信号にそれぞれ変換する周波数領域変換手段と、
前記周波数領域変換手段により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、前記複数の教師画像間の適合度を算出し、前記適合度を基準にして前記複数の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせを行う教師画像位置合わせ手段と、
前記教師画像位置合わせ手段により分類されたクラスタ毎に、前記教師画像位置合わせ手段により位置合わせが行われた教師画像同士を合成して類識別フィルタを生成する類識別フィルタ合成手段と
を備えた類識別フィルタ生成装置。
【請求項２】
前記教師画像位置合わせ手段は、
前記複数の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、前記周波数領域変換手段により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、２個の教師画像のクロススペクトル信号を算出するクロススペクトル信号算出部と、
２個の教師画像の組み合わせ毎に、前記クロススペクトル信号算出部により算出されたクロススペクトル信号を空間領域の信号に変換する空間領域変換部と、
２個の教師画像の組み合わせ毎に、前記空間領域変換部により変換された空間領域の信号のピーク値を検出するとともに、前記ピーク値の位置であるピーク位置を検出するピーク検出部と、
前記ピーク検出部により空間領域の信号から検出されたピーク値を２個の教師画像間の適合度とみなし、前記適合度が予め設定された閾値より高ければ、前記２個の教師画像を同一のクラスタに分類することで、前記複数の教師画像をクラスタリングするクラスタリング部と、
前記ピーク検出部により検出されたピーク位置を用いて、前記クラスタリング部により同一のクラスタに分類された教師画像同士の位置ずれ量を推定し、前記位置ずれ量から前記クラスタリング部により同一のクラスタに分類された教師画像の平行移動量を決定する平行移動量決定部と、
前記平行移動量決定部により決定された平行移動量だけ前記教師画像を平行移動させる教師画像平行移動部とから構成されていることを特徴とする請求項１記載の類識別フィルタ生成装置。
【請求項３】
前記教師画像位置合わせ手段は、前記複数の教師画像に存在している目標の向きを合わせた状態で、前記複数の教師画像間の適合度を算出することを特徴とする請求項１記載の類識別フィルタ生成装置。
【請求項４】
前記教師画像位置合わせ手段は、
前記周波数領域変換手段により変換された各々のスペクトル信号を対数極座標変換し、その変換結果である対数極座標変換信号を出力する対数極座標変換部と、
前記対数極座標変換部から出力された各々の対数極座標変換信号から、前記複数の教師画像に存在している目標の向きのずれ量をそれぞれ推定し、前記ずれ量から前記複数の教師画像の回転量をそれぞれ算出する回転量算出手段と、
前記回転量算出手段により算出された回転量だけ前記複数の教師画像をそれぞれ回転させる教師画像回転手段と、
前記教師画像回転手段により回転された複数の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、前記周波数領域変換手段により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、２個の教師画像のクロススペクトル信号を算出するクロススペクトル信号算出部と、
２個の教師画像の組み合わせ毎に、前記クロススペクトル信号算出部により算出されたクロススペクトル信号を空間領域の信号に変換する空間領域変換部と、
２個の教師画像の組み合わせ毎に、前記空間領域変換部により変換された空間領域の信号のピーク値を検出するとともに、前記ピーク値の位置であるピーク位置を検出するピーク検出部と、
前記ピーク検出部により空間領域の信号から検出されたピーク値を２個の教師画像間の適合度とみなし、前記適合度が予め設定された閾値より高ければ、前記２個の教師画像を同一のクラスタに分類することで、前記複数の教師画像をクラスタリングするクラスタリング部と、
前記ピーク検出部により検出されたピーク位置を用いて、前記クラスタリング部により同一のクラスタに分類された教師画像同士の位置ずれ量を推定し、前記位置ずれ量から前記クラスタリング部により同一のクラスタに分類された教師画像の平行移動量を決定する平行移動量決定部と、
前記平行移動量決定部により決定された平行移動量だけ前記教師画像を平行移動させる教師画像平行移動部と、
前記回転量算出手段により算出された回転量だけ、前記教師画像平行移動部により平行移動された複数の教師画像をそれぞれ元の方向に逆回転させる教師画像逆回転手段とから構成されていることを特徴とする請求項３記載の類識別フィルタ生成装置。
【請求項５】
前記教師画像位置合わせ手段は、前記教師画像平行移動部により平行移動された同一のクラスタに属する教師画像の位置及び向きの調整量を変えながら、前記調整量で位置及び向きを調整した場合のエントロピーを算出して、前記エントロピーが最小になる前記調整量を特定し、前記調整量で前記教師画像の位置及び向きを調整する調整手段を備えていることを特徴とする請求項４記載の類識別フィルタ生成装置。
【請求項６】
前記教師画像位置合わせ手段は、前記教師画像平行移動部により平行移動された同一のクラスタに属する教師画像の位置及び向きの調整量を変えながら、前記調整量で位置及び向きを調整した場合の相互情報量を算出して、前記相互情報量が最大になる前記調整量を特定し、前記調整量で前記教師画像の位置及び向きを調整する調整手段を備えていることを特徴とする請求項４記載の類識別フィルタ生成装置。
【請求項７】
異なる観測条件で観測された目標の複数の観測画像からそれぞれ切り出されている目標の教師画像を格納する教師画像格納手段と、
前記教師画像格納手段により格納されている複数の教師画像を示す教師画像データを周波数領域のスペクトル信号にそれぞれ変換する周波数領域変換手段と、
前記周波数領域変換手段により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、前記複数の教師画像間の適合度を算出し、前記適合度を基準にして前記複数の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせを行う教師画像位置合わせ手段と、
前記教師画像位置合わせ手段により分類されたクラスタ毎に、前記教師画像位置合わせ手段により位置合わせが行われた教師画像同士を合成して類識別フィルタを生成する類識別フィルタ合成手段と、
類識別対象の目標の観測画像と前記類識別フィルタ合成手段により生成された類識別フィルタを照合して、前記目標の種類を判定する目標種類判定手段と
を備えた目標類識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、種類未知の目標のレーダ観測画像と類識別フィルタを照合して、目標の種類を判定する目標類識別装置と、その類識別フィルタを生成する類識別フィルタ生成装置とに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
レーダ観測で得られた静止目標の観測画像と、事前に得られている機種既知の複数の目標の教師画像とのパターンマッチングを実施することで、目標の種類を判定する目標類識別方法が知られている。
教師画像としては、計算機シミュレーションによって事前に計算された画像や、事前に観測された機種既知の目標のレーダ観測画像から切り出された画像（目標が映っている部分の画像）などが使用される。
【０００３】
教師画像として、機種既知の目標のレーダ観測画像から切り出された画像を使用する場合、レーダ観測画像は、同一の目標を観測した画像であっても、目標の向きが異なると、画像が大きく異なるため、各目標について、あらゆる角度から観測された画像を教師画像として事前に揃えておく必要がある。それ故に、多数の教師画像を保存するための大きなメモリが必要になる問題がある。
また、目標の種類を判定する際に、多数の教師画像との間で、パターンマッチングを実施する必要があるため、演算量が増大する問題がある。
【０００４】
これらの問題を解決する方法として、以下の非特許文献１には、複数の観測諸元（目標主軸方向（向き））で観測された同一目標に対する複数の観測画像を統合して類識別フィルタを生成し、その類識別フィルタとの間で、パターンマッチングを実施する方法が開示されている。
以下の非特許文献１に開示されている方法を用いれば、各目標について、あらゆる角度から観測された画像を教師画像として事前に揃えておく必要がなく、多数の教師画像との間で、パターンマッチングを実施する必要もない。
このため、教師画像を保存するメモリの容量を低減することができるとともに、類識別処理の高速化を図ることができる。
【０００５】
ただし、類識別フィルタを生成するには、複数の観測画像を統合する前に、各々の観測画像に対して前処理（例えば、輝度調整処理、大きさの正規化処理、中心位置の位置合わせ処理など）を施す必要がある。とりわけ、中心位置の位置合わせ処理は、概して手動で実施する必要がある。
教師画像として、計算機シミュレーションで生成された画像を使用する場合には、画像内の目標の位置が既知であるため、中心位置の位置合わせは容易である。
しかし、教師画像として、事前に観測されたレーダ観測画像から切り出された画像を使用する場合には、画像内の目標の位置が未知であるため、得られた教師画像の位置を一つ一つ揃えておかなければならず、作業効率が悪くなる。
【０００６】
ここで、図７は非特許文献１に開示されている方法を適用する類識別フィルタ生成装置を示す構成図である。
図７において、教師画像データファイル１０１は異なる観測条件で観測された目標の複数の観測画像からそれぞれ切り出されている目標の教師画像を示す教師画像データを格納している。
２次元フーリエ変換手段１０２は教師画像データファイル１０１により格納されている複数の教師画像データをそれぞれ２次元フーリエ変換する処理を実施する。
類識別フィルタ合成手段１０３は２次元フーリエ変換手段１０２による複数の教師画像データの２次元フーリエ変換結果を合成することで、ＭＩＮＡＣＥ（Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｎｏｉｓｅ Ａｎｄ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｅｎｅｒｇｙ）フィルタと呼ばれる類識別フィルタ１０４を生成する処理を実施する。
【０００７】
図８は類識別フィルタ合成手段１０３による類識別フィルタの生成処理を示す概念図である。
以下、図７の類識別フィルタ生成装置の処理内容を説明する。
２次元フーリエ変換手段１０２は、教師画像データファイル１０１からＮ個の教師画像を示す教師画像データを入力すると、Ｎ個の教師画像データを２次元フーリエ変換する。
２次元フーリエ変換手段１０２は、Ｎ個の教師画像データを２次元フーリエ変換すると、その２次元フーリエ変換結果である２次元スペクトル信号をラスタスキャンしてベクトル化し、ベクトル化した２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを類識別フィルタ合成手段１０３に出力する。
図８では、４個の教師画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを示す教師画像データが２次元フーリエ変換手段１０２に入力されて、４個のベクトル化した２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘＮが類識別フィルタ合成手段１０３に出力されている。
【０００８】
類識別フィルタ合成手段１０３は、２次元フーリエ変換手段１０２からベクトル化された２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを受けると、その２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを下記の式（１）に代入して、類識別フィルタ１０４であるＭＩＮＡＣＥフィルタｈを生成する。
2015021824.tif 000003
ただし、
2015021824.tif 000004
2015021824.tif 000005
【０００９】
また、Ｔは対角行列であり、その対角成分は、下記の式（４）に示すように、全ての教師画像の電力スペクトルの最大値で与えられる。
2015021824.tif 000006
2015021824.tif 000007
式（４）において、Ｗは雑音の共分散行列であり、全ての教師画像の電力スペクトルの値が雑音レベルの定数倍（ｃ倍）を下回る場合、教師画像の電力スペクトルの代わりに、雑音レベルの定数倍（ｃ倍）の値で置き換える。
なお、式（４）の最後のｃＷは、生成されるＭＩＮＡＣＥフィルタｈの雑音耐性を高めるために導入されている。
【００１０】
ここで、ＭＩＮＡＣＥフィルタｈは、ベクトル化した２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮの「重みづけ平均」の形で与えられており、２次元スペクトル空間内で定義されている。
よって、ＭＩＮＡＣＥフィルタｈを２次元逆フーリエ変換すると、図８の類識別フィルタ１０４に示すように、画像領域での目標類識別フィルタの形状が得られる。
なお、厳密には、ＭＩＮＡＣＥフィルタｈは、ベクトルの形で与えられているので、２次元フーリエ変換結果である２次元スペクトル信号をラスタスキャンしてベクトル化することで、２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを得たのと逆の要領で、ＭＩＮＡＣＥフィルタｈを２次元信号に戻してから２次元逆フーリエ変換する必要がある。
【００１１】
図８に示している類識別フィルタ（ＭＩＮＡＣＥフィルタｈ）の合成処理では、複数の教師画像の位置合わせ処理が事前に手動で実施される。
しかし、手動での位置合わせ処理では、図８に描写されているように、複数の教師画像を精度よく位置合わせを行うことができず、ずれたまま合成されてしまうことがある。この問題は、教師画像が事前に観測されたレーダ観測画像から切り出された画像である場合に顕著になる。
位置合わせの精度が不十分である場合、得られる類識別フィルタ１０４は、図８に描写されているように、徒に広がりをもった形状になるため、類識別フィルタ１０４による目標識別性能の劣化を引き起こすことになる。
【００１２】
複数の教師画像の位置合わせ精度を高める方法として、複数の教師画像の中から、基準となる教師画像を基準画像として任意に選定し、残りの教師画像について、その基準画像と１画素ずつずらしながら重ね合わせを実施し、基準画像と教師画像との相関係数が最大になるところで、位置合わせを行う方法が以下の特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２０１２−１２７９２０号公報
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Rohit Patnaik,“Distortion-invariant Kernel Correlation Filters for General Object Recognition”, A project report for the degree of Master of Science, Carnegie Mellon University, Department of Electrical and Computer Engineering, April 10,1995
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
従来の類識別フィルタ生成装置は以上のように構成されているので、基準画像と教師画像との相関係数が最大になるところで位置合わせを行えば、位置合わせの精度を高めることができるが、この位置合わせ処理が、画像領域での処理であるため、多くの演算量を必要とする課題があった。
また、複数の教師画像に存在している目標の向きが異なっている場合、基準画像と教師画像との相関係数が最大になるところで位置合わせを行っても、精度よく位置合わせを行うことができない課題があった。
【００１６】
さらに、あらゆる角度の画像を全て合成してしまうため、類識別フィルタ合成手段１０３により生成される類識別フィルタ１０４は、一般化され過ぎた類識別フィルタになる。このため、同一目標のクラスに含まれる観測画像ならば、角度によらず適合度が高くなる一方で、他の目標とも適合度が高くなってしまうため、目標の類識別性能が下がってしまう課題があった。
このため、一つの類識別フィルタに合成する目標角度範囲を予め決定しておく必要があるが、合成できる角度範囲を予め決定しておくことは一般に困難である。加えて、レーダ観測画像は、分解能によっては点像の集合体のように観察されるため、画像から目標の向きを判定するのが必ずしも容易でない。つまり、入手した教師画像に含まれている目標の向きを精度よく知ることが困難であるため、合成する角度範囲を予め決定しておいたとしても、その角度範囲に含まれるか否かを正確に確認することは困難である。
【００１７】
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、演算量の増加を招くことなく、目標の類識別性能が高い類識別フィルタを生成することができる類識別フィルタ生成装置を得ることを目的とする。
また、この発明は、複数の教師画像に存在している目標の向きが異なっている場合でも、目標の類識別性能が高い類識別フィルタを生成することができる類識別フィルタ生成装置を得ることを目的とする。
さらに、この発明は、目標の類識別性能が高い類識別フィルタを用いて、目標の種類を正確に識別することができる目標類識別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】
【００１８】
この発明に係る類識別フィルタ生成装置は、異なる観測条件で観測された目標の複数の観測画像からそれぞれ切り出されている目標の教師画像を格納する教師画像格納手段と、教師画像格納手段により格納されている複数の教師画像を示す教師画像データを周波数領域のスペクトル信号にそれぞれ変換する周波数領域変換手段と、周波数領域変換手段により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、複数の教師画像間の適合度を算出し、その適合度を基準にして複数の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせを行う教師画像位置合わせ手段とを設け、類識別フィルタ合成手段が、教師画像位置合わせ手段により分類されたクラスタ毎に、教師画像位置合わせ手段により位置合わせが行われた教師画像同士を合成して類識別フィルタを生成するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１９】
この発明によれば、周波数領域変換手段により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、複数の教師画像間の適合度を算出し、その適合度を基準にして複数の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせを行う教師画像位置合わせ手段を設け、類識別フィルタ合成手段が、教師画像位置合わせ手段により分類されたクラスタ毎に、教師画像位置合わせ手段により位置合わせが行われた教師画像同士を合成して類識別フィルタを生成するように構成したので、演算量の増加を招くことなく、目標の類識別性能が高い類識別フィルタを生成することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】この発明の実施の形態１による類識別フィルタ生成装置を実装している目標類識別装置を示す構成図である。
【図２】教師画像位置合わせ部３及び類識別フィルタ合成部４による類識別フィルタの生成処理を示す概念図である。
【図３】この発明の実施の形態１による類識別フィルタ生成装置の教師画像位置合わせ部３を示す構成図である。
【図４】この発明の実施の形態２による類識別フィルタ生成装置を実装している目標類識別装置を示す構成図である。
【図５】この発明の実施の形態２による類識別フィルタ生成装置の教師画像位置合わせ部２０を示す構成図である。
【図６】この発明の実施の形態３による類識別フィルタ生成装置の教師画像位置合わせ部２０を示す構成図である。
【図７】非特許文献１に開示されている方法を適用する類識別フィルタ生成装置を示す構成図である。
【図８】類識別フィルタ合成手段１０３による類識別フィルタの生成処理を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による類識別フィルタ生成装置を実装している目標類識別装置を示す構成図である。
図１において、教師画像格納部１は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、異なる観測条件（例えば、目標の主軸方向（向き）などの観測諸元）で観測された目標の複数の観測画像からそれぞれ切り出されている目標の教師画像を格納している。なお、教師画像格納部１は教師画像格納手段を構成している。
２次元フーリエ変換部２は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、教師画像格納部１により格納されている複数の教師画像を示す教師画像データに対する２次元フーリエ変換処理を実施することで、複数の教師画像データを周波数領域のスペクトル信号にそれぞれ変換する。なお、２次元フーリエ変換部２は周波数領域変換手段を構成している。
【００２２】
教師画像位置合わせ部３は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、２次元フーリエ変換部２により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、複数の教師画像間の適合度を算出し、その適合度を基準にして複数の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせ処理を実施する。なお、教師画像位置合わせ部３は教師画像位置合わせ手段を構成している。
【００２３】
類識別フィルタ合成部４は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、教師画像位置合わせ部３により分類されたクラスタ毎に、教師画像位置合わせ部３により位置合わせが行われた教師画像同士を合成して類識別フィルタを生成する処理を実施する。なお、類識別フィルタ合成部４は類識別フィルタ合成手段を構成している。
類識別フィルタ格納部５は例えばＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、類識別フィルタ合成部４により生成された類識別フィルタを格納する。
【００２４】
目標種類判定部６は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、類識別対象の目標の観測画像と類識別フィルタ格納部５により格納されている１以上の類識別フィルタとを照合して、目標の種類を判定する処理を実施する。なお、目標種類判定部６は目標種類判定手段を構成している。
【００２５】
図１の例では、目標類識別装置の構成要素である教師画像格納部１、２次元フーリエ変換部２、教師画像位置合わせ部３、類識別フィルタ合成部４、類識別フィルタ格納部５及び目標種類判定部６のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、目標類識別装置がコンピュータで構成されていてもよい。
目標類識別装置がコンピュータで構成されている場合、教師画像格納部１及び類識別フィルタ格納部５をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、２次元フーリエ変換部２、教師画像位置合わせ部３、類識別フィルタ合成部４及び目標種類判定部６の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
図２は教師画像位置合わせ部３及び類識別フィルタ合成部４による類識別フィルタの生成処理を示す概念図である。
【００２６】
図３はこの発明の実施の形態１による類識別フィルタ生成装置の教師画像位置合わせ部３を示す構成図である。
図３において、複素共役乗算部１１はＮ個の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元フーリエ変換部２により変換された２個の２次元スペクトル信号（周波数領域のスペクトル信号）の複素共役を乗算することで、２個の教師画像のクロススペクトル信号を算出する処理を実施する。なお、複素共役乗算部１１はクロススペクトル信号算出部を構成している。
【００２７】
２次元逆フーリエ変換部１２は２個の教師画像の組み合わせ毎に、複素共役乗算部１１により算出されたクロススペクトル信号に対する２次元逆フーリエ変換処理を実施することで、そのクロススペクトル信号を空間領域の信号に変換する処理を実施する。なお、２次元逆フーリエ変換部１２は空間領域変換部を構成している。
ピーク検出部１３は２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元逆フーリエ変換部１２により変換された空間領域の信号のピーク値を検出するとともに、そのピーク値の位置であるピーク位置を検出する処理を実施する。
【００２８】
クラスタリング部１４はピーク検出部１３により空間領域の信号から検出されたピーク値を２個の教師画像間の適合度とみなし、その適合度が予め設定された閾値より高ければ、その２個の教師画像を同一のクラスタに分類する処理を繰り返すことで、Ｎ個の教師画像をクラスタリングする。
平行移動量決定部１５はピーク検出部１３により検出されたピーク位置を用いて、クラスタリング部１４により同一のクラスタに分類された教師画像同士の位置ずれ量を推定し、その位置ずれ量からクラスタリング部１４により同一のクラスタに分類された教師画像の平行移動量を決定する処理を実施する。
教師画像平行移動部１６は平行移動量決定部１５により決定された平行移動量だけ教師画像を平行移動させる処理を実施する。
【００２９】
次に動作について説明する。
２次元フーリエ変換部２は、教師画像格納部１からＮ個の教師画像を示す教師画像データを入力すると、Ｎ個の教師画像データに対する２次元フーリエ変換処理を実施することで、Ｎ個の教師画像データを周波数領域のスペクトル信号にそれぞれ変換する。
２次元フーリエ変換部２は、Ｎ個の教師画像データを２次元スペクトル信号（周波数領域のスペクトル信号）に変換すると、その２次元スペクトル信号をラスタスキャンしてベクトル化し、ベクトル化した２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを教師画像位置合わせ部３に出力する。
図２では、４個の教師画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを示す教師画像データが２次元フーリエ変換部２に入力されて、４個のベクトル化した２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘＮが教師画像位置合わせ部３に出力されている。
【００３０】
教師画像位置合わせ部３は、２次元フーリエ変換部２からベクトル化された２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを受けると、その２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを用いて、Ｎ個の教師画像間の適合度を算出し、その適合度を基準にしてＮ個の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせ処理を実施する。
図２の例では、教師画像Ａ，Ｂ，Ｄの相違が小さいため、同一のクラスタに分類されているが、教師画像Ｃは、教師画像Ａ，Ｂ，Ｄと相違が大きいため、別のクラスタに分類されている。このため、同一のクラスタに属している教師画像Ａ，Ｂ，Ｄの間で位置合わせ処理が実施される。教師画像Ｃは、同じクラスタ内に他の教師画像が分類されていないので、位置合わせ処理が実施されない。
以下、教師画像位置合わせ部３による教師画像の位置合わせ処理を具体的に説明する。
【００３１】
教師画像位置合わせ部３の複素共役乗算部１１は、２次元フーリエ変換部２からベクトル化された２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを受けると、Ｎ個の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、２個の２次元スペクトル信号（周波数領域のスペクトル信号）の複素共役を乗算することで、２個の教師画像のクロススペクトル信号を算出する。
下記の式（６）は、２個の教師画像の組み合わせが、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像である場合のクロススペクトル信号ｚｍ，ｎの算出式を示している。
2015021824.tif 000008
2015021824.tif 000009
式（６）では、クロススペクトル信号ｚｍ，ｎをｘｍとｘｎのエネルギーで正規化している。
【００３２】
２次元逆フーリエ変換部１２は、複素共役乗算部１１が２個の教師画像の組み合わせ毎にクロススペクトル信号ｚｍ，ｎを算出すると、２個の教師画像の組み合わせ毎に、そのクロススペクトル信号ｚｍ，ｎに対する２次元逆フーリエ変換処理を実施することで、そのクロススペクトル信号ｚｍ，ｎを空間領域の信号に変換する。
空間領域の信号は、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との相互相関関数に相当することが知られている。
【００３３】
ピーク検出部１３は、２次元逆フーリエ変換部１２が２個の教師画像の組み合わせ毎にクロススペクトル信号ｚｍ，ｎを空間領域の信号に変換すると、２個の教師画像の組み合わせ毎に、その空間領域の信号のピーク値として、２個の教師画像の相互相関関数の絶対値の最大値Ｐｍ，ｎ（ｍ＝１，・・・，Ｎ−１；  ｎ＝ｍ＋１，・・・，Ｎ）を検出する。
最大値Ｐｍ，ｎの値域は、０≦Ｐｍ，ｎ≦１であり、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との適合度を表す指標として使用することができる。
ピーク検出部１３は、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との適合度である最大値Ｐｍ，ｎを検出すると、最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数の位置（ｘｙ座標）であるピーク位置を検出する。
【００３４】
クラスタリング部１４は、ピーク検出部１３が２個の教師画像の組み合わせ毎に最大値Ｐｍ，ｎを検出すると、その最大値Ｐｍ，ｎをｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との適合度とみなし、その適合度Ｐｍ，ｎを予め設定されている閾値Ｐｔｈと比較する。
クラスタリング部１４は、その適合度Ｐｍ，ｎが閾値Ｐｔｈより大きければ、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との相違が小さいので、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像を同一のクラスタに分類する。
クラスタリング部１４は、２個の教師画像の組み合わせの全てについて、上記の処理を繰り返すことで、Ｎ個の教師画像をクラスタリングする。
【００３５】
この結果、Ｎ個の教師画像は、いくつかのクラスタに分類される。このとき、他の教師画像と同一のクラスタに分類されず、孤立してしまう教師画像も発生し得るが、その場合は、１つの教師画像で類識別フィルタを生成することになる。
以下では、クラスタリング部１４によりＱ個のクラスタが生成され、ｑ番目のクラスタに含まれる教師画像の番号のセットをΩｑで表すことにする。
図２の例では、教師画像Ａ，Ｂ，Ｄの相違が小さいため、同一のクラスタに分類されているが、教師画像Ｃは、教師画像Ａ，Ｂ，Ｄと相違が大きいため、別のクラスタに分類されている。その結果、４個の教師画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、２個のクラスタに分類されている。
【００３６】
平行移動量決定部１５は、ピーク検出部１３により検出された最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数のピーク位置を用いて、クラスタリング部１４により同一のクラスタに分類された教師画像同士の位置ずれ量を推定する。
例えば、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像が同一のクラスタに分類されている場合、最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数のピーク位置がｘｙ座標の原点を示していれば、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との間には位置ずれがないと判断される。
一方、最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数のピーク位置がｘｙ座標の原点を示していなければ、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との間に位置ずれがあり、そのピーク位置のｘ座標値がｘ方向の位置ずれ量、そのピーク位置のｙ座標値がｙ方向の位置ずれ量であると推定される。
【００３７】
平行移動量決定部１５は、同一のクラスタに分類された教師画像同士の位置ずれ量を推定すると、その位置ずれ量から同一のクラスタに分類された教師画像の平行移動量を決定する。
例えば、３個の教師画像（教師画像Ａ，Ｂ，Ｄ）が同一のクラスタに分類されている場合、教師画像Ａ，Ｂ，Ｄの中から任意の教師画像を基準画像として選択する。その基準画像が仮に教師画像Ａであるとすれば、教師画像Ａの平行移動量は０、教師画像Ｂの平行移動量は教師画像Ａと教師画像Ｂの位置ずれ量、教師画像Ｄの平行移動量は教師画像Ａと教師画像Ｄの位置ずれ量のように決定する。
【００３８】
教師画像平行移動部１６は、平行移動量決定部１５が同一のクラスタに分類された教師画像の平行移動量を決定すると、その教師画像の平行移動量に対応する変換行列Ｄｎ（ｎ∈Ωｑ）を生成する。
なお、変換行列Ｄｎ（ｎ∈Ωｑ）は対角行列であり、対角成分は位置ずれ量推定部１５により推定された位置ずれ量に対応しており、フーリエ変換のシフト則に従って決まるリニアな位相成分を有する複素の信号である。
【００３９】
教師画像平行移動部１６は、教師画像の平行移動量に対応する変換行列Ｄｎ（ｎ∈Ωｑ）を生成すると、同一のクラスタに分類された教師画像間の位置を揃えるために、その変換行列Ｄｎ（ｎ∈Ωｑ）を当該教師画像のスペクトル信号ｘｎ（ｎ∈Ωｑ）に掛け合わせることで、その平行移動量分だけ教師画像を平行移動させる。
教師画像平行移動部１６は、平行移動後の教師画像の２次元スペクトル信号Ｙを類識別フィルタ合成部４に出力する。
2015021824.tif 000010
【００４０】
この実施の形態１では、教師画像位置合わせ部３の複素共役乗算部１１が、Ｎ個の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、２個の教師画像のクロススペクトル信号を算出するものを示しているが、事前に適正な教師画像が選択されており、教師画像の位置合わせのみが必要な場合は、全ての２個の組み合わせについて、クロススペクトル信号を算出することは必須でない。
例えば、目標位置の基準とする教師画像を１つ選択し、その教師画像と、他のＮ−１個の教師画像との間でクロススペクトルを算出する方法も可能である。
【００４１】
類識別フィルタ合成部４は、教師画像位置合わせ部３により分類されたクラスタ毎に、教師画像位置合わせ部３から出力された平行移動後の２次元スペクトル信号Ｙを下記の式（８）に代入して、類識別フィルタであるＭＩＮＡＣＥフィルタｈを生成し、その類識別フィルタを類識別フィルタ格納部５に格納する。
このとき、同一のクラスタに分類されている複数の教師画像間の位置が精度よく揃えられているため、図２に描写されているように、類識別フィルタの形状が徒に広がる問題が回避される。
2015021824.tif 000011
ただし、
2015021824.tif 000012
【００４２】
また、Ｔは対角行列であり、その対角成分は、下記の式（１０）に示すように、全ての教師画像の電力スペクトルの最大値で与えられる。
2015021824.tif 000013
2015021824.tif 000014
式（１０）において、Ｗは雑音の共分散行列であり、全ての教師画像の電力スペクトルの値が雑音レベルの定数倍（ｃ倍）を下回る場合、教師画像の電力スペクトルの代わりに、雑音レベルの定数倍（ｃ倍）の値で置き換える。
なお、式（１０）の最後のｃＷは、生成されるＭＩＮＡＣＥフィルタｈの雑音耐性を高めるために導入されている。
【００４３】
ここで、ＭＩＮＡＣＥフィルタｈは、ベクトル化した２次元スペクトル信号Ｄ１ｘ１，Ｄ２ｘ２，・・・，ＤＮｘＮの「重みづけ平均」の形で与えられており、２次元スペクトル空間内で定義されている。
よって、ＭＩＮＡＣＥフィルタｈを２次元逆フーリエ変換すると、図２の類識別フィルタに示すように、画像領域での目標類識別フィルタの形状が得られる。
なお、厳密には、ＭＩＮＡＣＥフィルタｈは、ベクトルの形で与えられているので、２次元フーリエ変換結果である２次元スペクトル信号をラスタスキャンしてベクトル化することで、２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを得たのと逆の要領で、ＭＩＮＡＣＥフィルタｈを２次元信号に戻してから２次元逆フーリエ変換する必要がある。
【００４４】
図２の例では、３個の教師画像Ａ，Ｂ，Ｄからなる類識別フィルタと、１個の教師画像Ｃからなる類識別フィルタとが生成され、２個の類識別フィルタが類識別フィルタ格納部５に格納される。
【００４５】
目標種類判定部６は、類識別対象の目標の観測画像を入力すると、その観測画像と類識別フィルタ格納部５により格納されている１以上の類識別フィルタとを照合して、その観測画像との一致度が事前に設定された閾値以上である類識別フィルタを探索し、その類識別フィルタに対応する目標の種類が類識別対象の目標の種類であると認定する。
【００４６】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、２次元フーリエ変換部２により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、複数の教師画像間の適合度を算出し、その適合度を基準にして複数の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせを行う教師画像位置合わせ部３を設け、類識別フィルタ合成部４が、教師画像位置合わせ部３により分類されたクラスタ毎に、教師画像位置合わせ部３により位置合わせが行われた教師画像同士を合成して類識別フィルタを生成するように構成したので、演算量の増加を招くことなく、目標の類識別性能が高い類識別フィルタを生成することができる効果を奏する。
【００４７】
即ち、この実施の形態１によれば、複数の教師画像を合成する前に、教師画像間の互いの適合度を評価し、適合度が十分に高い教師画像同士を同一のクラスタに分類することで、過剰に多くの教師画像を合成してしまって、目標識別性能が低い類識別フィルタの生成を防ぐことができる。
また、複数の教師画像を合成する前に、教師画像間の相互相関関数のピーク位置から推定される位置ずれ量に基づいて、複数の教師画像の位置を揃えてから２次元スペクトル信号Ｙを合成して類識別フィルタを生成するため、その類識別フィルタが徒に広がってしまう問題を回避することができる。
さらに、相互相関関数を算出する際、クロススペクトルの計算を経ており、また、教師画像同士の位置合わせの処理を周波数領域で位相関数を掛け合わせることのみで実施しているため、上記の特許文献１に記載されている位置合わせ方法と比較して、演算速度の高速化を図ることができる。
【００４８】
実施の形態２．
図４はこの発明の実施の形態２による類識別フィルタ生成装置を実装している目標類識別装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
教師画像位置合わせ部２０は例えばＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどから構成されており、図１の教師画像位置合わせ部３と同様に、２次元フーリエ変換部２により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、複数の教師画像間の適合度を算出し、その適合度を基準にして複数の教師画像を１以上のクラスタに分類するとともに、同一のクラスタに属する教師画像同士の位置合わせ処理を実施するが、複数の教師画像に存在している目標の向きを合わせた状態で、複数の教師画像間の適合度を算出する点で、図１の教師画像位置合わせ部３と相違している。なお、教師画像位置合わせ部２０は教師画像位置合わせ手段を構成している。
【００４９】
図４の例では、目標類識別装置の構成要素である教師画像格納部１、２次元フーリエ変換部２、教師画像位置合わせ部２０、類識別フィルタ合成部４、類識別フィルタ格納部５及び目標種類判定部６のそれぞれが専用のハードウェアで構成されているものを想定しているが、目標類識別装置がコンピュータで構成されていてもよい。
目標類識別装置がコンピュータで構成されている場合、教師画像格納部１及び類識別フィルタ格納部５をコンピュータの内部メモリ又は外部メモリ上に構成するとともに、２次元フーリエ変換部２、教師画像位置合わせ部２０、類識別フィルタ合成部４及び目標種類判定部６の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにすればよい。
【００５０】
図５はこの発明の実施の形態２による類識別フィルタ生成装置の教師画像位置合わせ部２０を示す構成図である。
図５において、対数極座標変換部２１は２次元フーリエ変換部２から出力された２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを対数極座標変換し、その変換結果である対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮを出力する処理を実施する。
２次元逆フーリエ変換部２２は対数極座標変換部２１から出力された対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮに対する２次元逆フーリエ変換処理を実施することで、その対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮを空間領域の信号に変換する処理を実施する。
【００５１】
複素共役乗算部２３はＮ個の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元逆フーリエ変換部２２により変換された２個の空間領域の信号の複素共役を乗算する処理を実施する。
２次元フーリエ変換部２４は複素共役乗算部２３の乗算結果を２次元フーリエ変換する処理を実施する。
ピーク検出部２５は２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元フーリエ変換部２４の２次元フーリエ変換結果のピーク値を検出するとともに、そのピーク値の位置であるピーク位置を検出する処理を実施する。
回転量算出部２６はピーク検出部２５により検出されたピーク位置から、対数極座標変換部２１から出力された対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮの間の位置ずれ量（複数の教師画像に存在している目標の向きのずれ量に相当し、複数の教師画像間のスケーリングと回転量に対応している）を推定し、その対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮの間の位置ずれ量から複数の教師画像の回転量をそれぞれ算出する処理を実施する。
なお、２次元逆フーリエ変換部２２、複素共役乗算部２３、２次元フーリエ変換部２４、ピーク検出部２５及び回転量算出部２６から回転量算出手段が構成されている。
【００５２】
教師画像回転部２７は回転量算出部２６により算出された回転量だけ複数の教師画像をそれぞれ回転させる処理を実施する。
２次元フーリエ変換部２８は教師画像回転部２７により回転された複数の教師画像を示す教師画像データに対する２次元フーリエ変換処理を実施することで、複数の教師画像データを周波数領域のスペクトル信号にそれぞれ変換する。
なお、教師画像回転部２７及び２次元フーリエ変換部２８から教師画像回転手段が構成されている。
【００５３】
複素共役乗算部２９はＮ個の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元フーリエ変換部２８により変換された２個の２次元スペクトル信号（周波数領域のスペクトル信号）の複素共役を乗算することで、２個の教師画像のクロススペクトル信号を算出する処理を実施する。なお、複素共役乗算部２９はクロススペクトル信号算出部を構成している。
【００５４】
２次元逆フーリエ変換部３０は２個の教師画像の組み合わせ毎に、複素共役乗算部２９により算出されたクロススペクトル信号に対する２次元逆フーリエ変換処理を実施することで、そのクロススペクトル信号を空間領域の信号に変換する処理を実施する。なお、２次元逆フーリエ変換部３０は空間領域変換部を構成している。
ピーク検出部３１は２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元逆フーリエ変換部３０により変換された空間領域の信号のピーク値を検出するとともに、そのピーク値の位置であるピーク位置を検出する処理を実施する。
【００５５】
クラスタリング部３２はピーク検出部３１により空間領域の信号から検出されたピーク値を２個の教師画像間の適合度とみなし、その適合度が予め設定された閾値より高ければ、その２個の教師画像を同一のクラスタに分類する処理を繰り返すことで、Ｎ個の教師画像をクラスタリングする。
平行移動量決定部３３はピーク検出部３１により検出されたピーク位置を用いて、クラスタリング部３２により同一のクラスタに分類された教師画像同士の位置ずれ量を推定し、その位置ずれ量からクラスタリング部３２により同一のクラスタに分類された教師画像の平行移動量を決定する処理を実施する。
教師画像平行移動部３４は平行移動量決定部３３により決定された平行移動量だけ教師画像を平行移動させる処理を実施する。
【００５６】
２次元逆フーリエ変換部３５は教師画像平行移動部３４により平行移動させた複数の教師画像を示す教師画像データに対する２次元逆フーリエ変換処理を実施することで、その教師画像データを空間領域の信号に変換する処理を実施する。
教師画像逆回転部３６は回転量算出部２６により算出された回転量だけ、２次元フーリエ変換部３５により変換された空間領域の信号（教師画像平行移動部３４により平行移動させた複数の教師画像に対応する信号）をそれぞれ元の方向に逆回転させる処理を実施する。
２次元フーリエ変換部３７は教師画像逆回転部３６により逆回転させた複数の空間領域の信号に対する２次元フーリエ変換処理を実施することで、その空間領域の信号を周波数領域の信号に変換する処理を実施する。
なお、２次元逆フーリエ変換部３５、教師画像逆回転部３６及び２次元フーリエ変換部３７から教師画像逆回転手段が構成されている。
【００５７】
上記実施の形態１では、教師画像位置合わせ部３が、２次元フーリエ変換部２により変換された周波数領域のスペクトル信号を用いて、複数の教師画像間の適合度を算出する際、複数の教師画像に存在している目標の向きを考慮せずに、複数の教師画像間の適合度を算出している。
このため、複数の教師画像に存在している目標の向きが異なっていても、複数の教師画像間の適合度が高くなって同一のクラスタに分類されることがあり、このような場合には、当該クラスタに属する教師画像から生成される類識別フィルタによる目標の類識別性能が低下する。
そこで、この実施の形態２では、複数の教師画像間の適合度を算出する際、複数の教師画像に存在している目標の向きが異なっていれば、複数の教師画像を回転させて、複数の教師画像に存在している目標の向きが揃っている状態で、複数の教師画像間の適合度を算出するようにする。
ただし、複数の教師画像に存在している目標の向きの異なりが限定的である場合には、適合度の算出精度に大きな影響が及ばないため、演算量を低減する観点で、上記実施の形態１のように、複数の教師画像に存在している目標の向きを考慮せずに、複数の教師画像間の適合度を算出する方が現実的である。
【００５８】
次に動作について説明する。
ただし、教師画像位置合わせ部２０以外は上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、教師画像位置合わせ部２０の処理内容だけを説明する。
教師画像位置合わせ部２０の対数極座標変換部２１は、２次元フーリエ変換部２からベクトル化された２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを受けると、その２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを対数極座標変換し、その変換結果である対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮを出力する。
即ち、対数極座標変換部２１は、振幅スペクトルである２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを対数変換し、高周波域を強調した形で対数極座標に変換する。
【００５９】
２次元逆フーリエ変換部２２は、対数極座標変換部２１から対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮを受けると、その対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮに対する２次元逆フーリエ変換処理を実施することで、その対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮを空間領域の信号に変換する。
複素共役乗算部２３は、Ｎ個の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元逆フーリエ変換部２２により変換された２個の空間領域の信号の複素共役を乗算する。
２次元フーリエ変換部２４は、複素共役乗算部２３の乗算結果を２次元フーリエ変換する。
【００６０】
ピーク検出部２５は、２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元フーリエ変換部２４の２次元フーリエ変換結果のピーク値を検出するとともに、そのピーク値の位置であるピーク位置を検出する。
即ち、ピーク検出部２５は、２個の教師画像の組み合わせ毎に、２次元フーリエ変換部２４の２次元フーリエ変換結果のピーク値として、２個の教師画像の相互相関関数の絶対値の最大値Ｐｍ，ｎ（ｍ＝１，・・・，Ｎ−１；  ｎ＝ｍ＋１，・・・，Ｎ）を検出する。
ピーク検出部２５は、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との適合度である最大値Ｐｍ，ｎを検出すると、最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数の位置（ｘｙ座標）であるピーク位置を検出する。
【００６１】
回転量算出部２６は、ピーク検出部２５が２個の教師画像の組み合わせ毎に最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数のピーク位置を検出すると、そのピーク位置を用いて、対数極座標変換部２１から出力された対数極座標変換信号ζｍと対数極座標変換信号ζｎの間の位置ずれ量を推定する。対数極座標変換信号ζｍと対数極座標変換信号ζｎの間の位置ずれ量は、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像に存在している目標の向きのずれ量に相当する。
例えば、最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数のピーク位置がｘｙ座標の原点を示していなければ、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像に存在している目標の向きにずれ量があり、そのピーク位置のｘ座標値が目標の向きのずれ量であると推定される。
【００６２】
回転量算出部２６は、対数極座標変換信号ζ１，ζ２，・・・，ζＮの間の位置ずれ量を算出すると、例えば、その位置ずれ量に対して、予め設定された係数を乗算することで、Ｎ個の教師画像の回転量（回転量＝位置ずれ量×係数）をそれぞれ算出する。
例えば、３個の教師画像（教師画像Ａ，Ｂ，Ｄ）がある場合、教師画像Ａ，Ｂ，Ｄの中から任意の教師画像を基準画像として選択する。その基準画像が仮に教師画像Ａであるとすれば、教師画像Ａの回転量は０、教師画像Ｂの回転量は教師画像Ａと教師画像Ｂの位置ずれ量×係数、教師画像Ｄの回転量は教師画像Ａと教師画像Ｄの位置ずれ量×係数のように決定する。
【００６３】
教師画像回転部２７は、回転量算出部２６がＮ個の教師画像の回転量を算出すると、その回転量分だけ、Ｎ個の教師画像をそれぞれ回転させる。
２次元フーリエ変換部２８は、教師画像回転部２７により回転されたＮ個の教師画像を示す教師画像データに対する２次元フーリエ変換処理を実施することで、Ｎ個の教師画像データを周波数領域のスペクトル信号にそれぞれ変換する。
２次元フーリエ変換部２８は、Ｎ個の教師画像データを２次元スペクトル信号（周波数領域のスペクトル信号）に変換すると、その２次元スペクトル信号をラスタスキャンしてベクトル化し、ベクトル化した２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを複素共役乗算部２９に出力する。
ここでは、２次元フーリエ変換部２８から複素共役乗算部２９に出力される２次元スペクトル信号を、上記実施の形態１における２次元フーリエ変換部２から複素共役乗算部１１に出力される２次元スペクトル信号と同じ記号（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮ）で表記しているが、２次元フーリエ変換部２８から複素共役乗算部２９に出力される２次元スペクトル信号は、上記の通り、目標の向きが揃えられている教師画像から得られている信号である点で相違している。
【００６４】
複素共役乗算部２９は、２次元フーリエ変換部２８からベクトル化された２次元スペクトル信号ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを受けると、図３の複素共役乗算部１１と同様に、Ｎ個の教師画像の中の２個の教師画像の組み合わせ毎に、２個の２次元スペクトル信号（周波数領域のスペクトル信号）の複素共役を乗算することで、２個の教師画像のクロススペクトル信号を算出する。
２個の教師画像の組み合わせが、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像である場合のクロススペクトル信号ｚｍ，ｎは、上記の式（６）で表される。
【００６５】
２次元逆フーリエ変換部３０は、複素共役乗算部２９が２個の教師画像の組み合わせ毎にクロススペクトル信号ｚｍ，ｎを算出すると、図３の２次元逆フーリエ変換部１２と同様に、２個の教師画像の組み合わせ毎に、そのクロススペクトル信号ｚｍ，ｎに対する２次元逆フーリエ変換処理を実施することで、そのクロススペクトル信号ｚｍ，ｎを空間領域の信号に変換する。
空間領域の信号は、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との相互相関関数に相当することが知られている。
【００６６】
ピーク検出部３１は、２次元逆フーリエ変換部３０が２個の教師画像の組み合わせ毎にクロススペクトル信号ｚｍ，ｎを空間領域の信号に変換すると、図３のピーク検出部１３と同様に、２個の教師画像の組み合わせ毎に、その空間領域の信号のピーク値として、２個の教師画像の相互相関関数の絶対値の最大値Ｐｍ，ｎ（ｍ＝１，・・・，Ｎ−１；  ｎ＝ｍ＋１，・・・，Ｎ）を検出する。
最大値Ｐｍ，ｎの値域は、０≦Ｐｍ，ｎ≦１であり、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との適合度を表す指標として使用することができる。
ピーク検出部３１は、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との適合度である最大値Ｐｍ，ｎを検出すると、最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数の位置（ｘｙ座標）であるピーク位置を検出する。
【００６７】
クラスタリング部３２は、ピーク検出部３１が２個の教師画像の組み合わせ毎に最大値Ｐｍ，ｎを検出すると、図３のクラスタリング部１４と同様に、その最大値Ｐｍ，ｎをｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との適合度とみなし、その適合度Ｐｍ，ｎを予め設定されている閾値Ｐｔｈと比較する。
クラスタリング部３２は、その適合度Ｐｍ，ｎが閾値Ｐｔｈより大きければ、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像との相違が小さいので、ｍ番目の教師画像とｎ番目の教師画像を同一のクラスタに分類する。
クラスタリング部３２は、２個の教師画像の組み合わせの全てについて、上記の処理を繰り返すことで、Ｎ個の教師画像をクラスタリングする。
【００６８】
平行移動量決定部３３は、図３の平行移動量決定部１５と同様に、ピーク検出部３１により検出された最大値Ｐｍ，ｎに対応する相互相関関数のピーク位置を用いて、クラスタリング部３２により同一のクラスタに分類された教師画像同士の位置ずれ量を推定する。
平行移動量決定部３３は、同一のクラスタに分類された教師画像同士の位置ずれ量を推定すると、その位置ずれ量から同一のクラスタに分類された教師画像の平行移動量を決定する。
【００６９】
教師画像平行移動部３４は、平行移動量決定部３３が同一のクラスタに分類された教師画像の平行移動量を決定すると、図３の教師画像平行移動部１６と同様に、その教師画像の平行移動量に対応する変換行列Ｄｎ（ｎ∈Ωｑ）を生成する。
教師画像平行移動部３４は、教師画像の平行移動量に対応する変換行列Ｄｎ（ｎ∈Ωｑ）を生成すると、同一のクラスタに分類された教師画像間の位置を揃えるために、その変換行列Ｄｎ（ｎ∈Ωｑ）を当該教師画像のスペクトル信号ｘｎ（ｎ∈Ωｑ）に掛け合わせることで、その平行移動量分だけ教師画像を平行移動させる。
教師画像平行移動部３４は、平行移動後の教師画像の２次元スペクトル信号Ｙを類識別フィルタ合成部４に出力する。
【００７０】
２次元逆フーリエ変換部３５は、教師画像平行移動部３４から平行移動後の教師画像の２次元スペクトル信号Ｙを受けると、その２次元スペクトル信号Ｙに対する２次元逆フーリエ変換処理を実施することで空間領域の信号に変換する。
教師画像逆回転部３６は、回転量算出部２６により算出された回転量だけ、２次元フーリエ変換部３５により変換された空間領域の信号（教師画像平行移動部３４により平行移動させた複数の教師画像に対応する信号）をそれぞれ元の方向に逆回転させることで、元の教師画像を推定された位置ずれの分だけ平行移動した画像を得る。
２次元フーリエ変換部３７は、教師画像逆回転部３６により逆回転させた複数の空間領域の信号に対する２次元フーリエ変換処理を実施することで、その空間領域の信号を周波数領域の信号に変換する。
【００７１】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、教師画像位置合わせ部２０が、複数の教師画像に存在している目標の向きを合わせた状態で、複数の教師画像間の適合度を算出するように構成しているので、複数の教師画像に存在している目標の向きが異なっている場合でも、目標の類識別性能が高い類識別フィルタを生成することができる効果を奏する。
また、この実施の形態２によれば、対数極座標変換を活用し、対数極座標変換後の信号のシフト量の推定によって異なる教師画像間の回転量を推定しているので、回転量の推定に必要な演算を低く抑えることができる。この結果、適合度の高い教師画像を過不足なくクラスタリングすることができるため、目標識別性能の低下を防ぐことができる効果を奏する。
【００７２】
実施の形態３．
図６はこの発明の実施の形態３による類識別フィルタ生成装置の教師画像位置合わせ部２０を示す構成図であり、図において、図５と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
画像位置・回転微調整部３８は教師画像平行移動部３４により平行移動された同一のクラスタに属する教師画像の位置及び向きの微調整量を変えながら、その微調整量で位置及び向きを微調整した場合のエントロピーを算出して、そのエントロピーが最小になる微調整量を特定し、その微調整量で同一のクラスタに属する教師画像の位置及び向きを調整する処理を実施する。なお、画像位置・回転微調整部３８は調整手段を構成している。
【００７３】
上記実施の形態２では、教師画像位置合わせ部２０が、複数の教師画像に存在している目標の向きを合わせた状態で、複数の教師画像間の適合度を算出するものを示したが、レーダ観測画像では、目標が回転すると、レイオーバの影響や反射の位相中心が変化することにより、教師画像を単純に回転させても目標の像が一致しないことがある。教師画像を回転させた場合に目標の像が一致する場合は、教師画像の回転量を精度良く推定することが可能であるが、教師画像を回転させても目標の像が完全に一致しない場合には、回転量の推定精度が劣化することがある。
そこで、この実施の形態３では、教師画像の回転と平行移動を実施したのち、教師画像の位置及び向きを微調整する画像位置・回転微調整部３８を備えるようにしている。
【００７４】
以下、画像位置・回転微調整部３８の処理内容を具体的に説明する。
画像位置・回転微調整部３８は、２次元逆フーリエ変換部３５から教師画像の回転と平行移動が実施された教師画像を示す教師画像データζｎを受けると、その教師画像データζｎに対する様々な微小回転量Δθ及び微小平行移動量（Δｘ，Δｙ）を仮定する。
画像位置・回転微調整部３８は、様々な微小回転量Δθ及び微小平行移動量（Δｘ，Δｙ）を仮定すると、下記の式（１２）に示すように、その仮定した微小回転量Δθ及び微小平行移動量（Δｘ，Δｙ）で、回転及び平行移動後の各教師画像の位置合わせを実施する。
2015021824.tif 000015
式（１２）では、ｑ番目のクラスタに分類されている教師画像について示しており、ｎ∈Ωｑ番目の教師画像を微小回転量Δθだけ回転させて、微小平行移動量（Δｘ，Δｙ）平行移動させていることを表している。
ただし、式（１２）の処理においては、ｑ番目のクラスタに分類されている教師画像のいずれかを基準に設定しており、基準に設定した教師画像については回転も移動もさせていない。即ち、基準画像については、常に（Δθ，Δｘ，Δｙ）＝（０，０，０）である。
【００７５】
画像位置・回転微調整部３８では、相互相関関数ではなく、以下に定義するエントロピーＥを指標として位置合わせを実施する。
即ち、画像位置・回転微調整部３８では、様々な微小回転量Δθ及び微小平行移動量（Δｘ，Δｙ）を仮定して、微小な回転と平行移動を加えたχｎ，（ｎ∈Ωｑ）の組み合わせについて次の共分散行列を定義する。χｎはラスタスキャンしてベクトル化したものである。
2015021824.tif 000016
式（１３）で与えられる共分散行列ＲΩｑの固有値をλｉとすると、エントロピーＥは、下記の式（１４）で定義される。
2015021824.tif 000017
【００７６】
画像位置・回転微調整部３８は、全てのχｎ，（ｎ∈Ωｑ）の組み合わせについてエントロピーＥを算出し、そのエントロピーＥが最小になる微小回転量及び微小平行移動量（Δθ，Δｘ，Δｙ）ｎ∈Ωｑの組み合わせを探索する。
画像位置・回転微調整部３８は、エントロピーＥが最小になる微小回転量及び微小平行移動量（Δθ，Δｘ，Δｙ）ｎ∈Ωｑの組み合わせを探索すると、その微小回転量及び微小平行移動量（Δθ，Δｘ，Δｙ）ｎ∈Ωｑで、当該クラスタに分類されている教師画像の向きと位置を微調整し、微調整後の教師画像を示す教師画像データを教師画像逆回転部３６に出力する。
【００７７】
以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、画像位置・回転微調整部３８が、教師画像平行移動部３４により平行移動された同一のクラスタに属する教師画像の位置及び向きの微調整量を変えながら、その微調整量で位置及び向きを微調整した場合のエントロピーを算出して、そのエントロピーが最小になる微調整量を特定し、その微調整量で同一のクラスタに属する教師画像の位置及び向きを調整するように構成したので、レイオーバの影響や反射の位相中心が変化することに起因する画像の歪が発生しても、相互相関の低下に伴う回転量の推定誤差の影響を低減して、目標識別性能の低下を防止することができる効果を奏する。
【００７８】
この実施の形態３では、教師画像位置合わせ部２０が、様々に仮定した微調整量で位置及び向きを微調整した場合のエントロピーＥを算出して、そのエントロピーＥが最小になる微調整量を特定し、その微調整量で同一のクラスタに属する教師画像の位置及び向きを調整するものを示したが、様々に仮定した微調整量で位置及び向きを微調整した場合の相互情報量（光学画像の位置合わせで一般的に使用される情報量であって、２つの確率変数の相互依存の尺度を表す量などが考えられる）を算出して、その相互情報量が最大になる微調整量を特定し、その微調整量で同一のクラスタに属する教師画像の位置及び向きを調整するようにしてもよく、同様の効果を奏することができる。
【００７９】
なお、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】
【００８０】
１  教師画像格納部（教師画像格納手段）、２  ２次元フーリエ変換部（周波数領域変換手段）、３  教師画像位置合わせ部（教師画像位置合わせ手段）、４  類識別フィルタ合成部（類識別フィルタ合成手段）、５  類識別フィルタ格納部、６  目標種類判定部（目標種類判定手段）、１１  複素共役乗算部（クロススペクトル信号算出部）、１２  ２次元逆フーリエ変換部（空間領域変換部）、１３  ピーク検出部、１４  クラスタリング部、１５  平行移動量決定部、１６  教師画像平行移動部、２０  教師画像位置合わせ部（教師画像位置合わせ手段）、２１  対数極座標変換部、２２  ２次元逆フーリエ変換部（回転量算出手段）、２３  複素共役乗算部（回転量算出手段）、２４  ２次元フーリエ変換部（回転量算出手段）、２５  ピーク検出部（回転量算出手段）、２６  回転量算出部（回転量算出手段）、２７  教師画像回転部（教師画像回転手段）、２８  ２次元フーリエ変換部（教師画像回転手段）、２９  複素共役乗算部（クロススペクトル信号算出部）、３０  ２次元逆フーリエ変換部（空間領域変換部）、３１  ピーク検出部、３２  クラスタリング部、３３  平行移動量決定部、３４  教師画像平行移動部、３５  ２次元逆フーリエ変換部（教師画像逆回転手段）、３６  教師画像逆回転部（教師画像逆回転手段）、３７  ２次元フーリエ変換部（教師画像逆回転手段）、３８  画像位置・回転微調整部（調整手段）、１０１  教師画像データファイル、１０２  ２次元フーリエ変換手段、１０３  類識別フィルタ合成手段、１０４  類識別フィルタ。
【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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