(57)【要約】【課題】１枚のレーダ画像から人工構造物のエッジなどの局所的な散乱特性を示す領域を精度よく検出することができるようにする。【解決手段】レーダ画像内に存在している直線又は曲線を検出し、その直線又は曲線の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する画像シフト方向決定部２と、レーダ画像を画像シフト方向決定部２により決定されたシフト方向にシフトし、シフト前のレーダ画像とシフト後のレーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出する画像シフトコヒーレンスマップ算出部３とを設け、均一高さ勾配目標検出部４が、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３により算出されたコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標を検出する。【選択図】図１
2015021823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダ画像内の各画素の画素値に基づいて、前記レーダ画像内に存在している直線又は曲線を検出し、前記直線又は前記曲線の方向から前記レーダ画像のシフト方向を決定する画像シフト方向決定手段と、
前記レーダ画像を前記画像シフト方向決定手段により決定されたシフト方向にシフトし、シフト前のレーダ画像とシフト後のレーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出するコヒーレンスマップ算出手段と、
前記コヒーレンスマップ算出手段により算出されたコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標を検出する均一高さ勾配目標検出手段と
を備えたレーダ画像処理装置。
【請求項２】
前記画像シフト方向決定手段は、
前記レーダ画像内の各画素の画素値の対数値をラドン変換することで、前記レーダ画像内に存在している直線を検出する直線検出部を備えていることを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項３】
前記画像シフト方向決定手段は、
前記レーダ画像内の各画素の画素値を予め設定されている閾値と比較し、その比較結果に基づいて各画素の画素値を２値化するバイナリ変換部と、
前記バイナリ変換部により２値化された画素値をハフ変換することで、前記レーダ画像内に存在している直線を検出する直線検出部とを備えていることを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項４】
前記画像シフト方向決定手段は、
前記レーダ画像内の各画素の画素値を予め設定されている閾値と比較し、その比較結果に基づいて各画素の画素値を２値化するバイナリ変換部と、
前記バイナリ変換部により２値化された画素値をカーブレット変換することで、前記レーダ画像内に存在している曲線を検出する曲線検出部とを備えていることを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項５】
前記コヒーレンスマップ算出手段は、シフト前のレーダ画像から画素値の絶対値が予め設定されているノイズレベルより大きい画素が集まっている領域を抽出するとともに、シフト後のレーダ画像から画素値の絶対値が前記ノイズレベルより大きい画素が集まっている領域を抽出し、シフト前のレーダ画像から抽出した領域と、シフト後のレーダ画像から抽出した領域との間のコヒーレンスマップを算出することを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項６】
前記均一高さ勾配目標検出手段は、前記コヒーレンスマップ算出手段により算出されたコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標候補を検出し、前記目標候補における検出上の欠落部分をモーフォロジー処理によって補間することを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項７】
前記画像シフト方向決定手段は、検出した直線又は曲線の個数分だけ、前記レーダ画像のシフト方向を決定し、
前記コヒーレンスマップ算出手段は、前記レーダ画像を前記画像シフト方向決定手段により決定された各シフト方向にそれぞれシフトして、シフト前のレーダ画像とシフト後の複数のレーダ画像との間のコヒーレンスマップをそれぞれ算出し、
前記均一高さ勾配目標検出手段は、前記コヒーレンスマップ算出手段により算出された各コヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標候補をそれぞれ検出し、高さ勾配が均一の目標として、複数の目標候補の論理和を求めることを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項８】
レーダ画像内の各画素の位相値を抽出し、前記位相値から位相画像を生成する位相画像生成手段と、
前記位相画像生成手段により生成された位相画像をフーリエ変換するフーリエ変換手段と、
前記フーリエ変換手段による位相画像のフーリエ変換結果である位相勾配のピークマップから高さ勾配が均一の目標を検出する均一高さ勾配目標検出手段と
を備えたレーダ画像処理装置。
【請求項９】
前記均一高さ勾配目標検出手段は、前記フーリエ変換手段による位相画像のフーリエ変換結果である位相勾配のピークマップから高さ勾配が均一の目標候補を検出し、前記目標候補における検出上の欠落部分をモーフォロジー処理によって補間することを特徴とする請求項８記載のレーダ画像処理装置。
【請求項１０】
前記位相画像生成手段は、前記レーダ画像から画素値の絶対値が予め設定されているノイズレベルより大きい画素が集まっている領域を抽出して、前記領域内の各画素の位相値を抽出し、前記位相値から位相画像を生成することを特徴とする請求項８記載のレーダ画像処理装置。
【請求項１１】
前記フーリエ変換手段は、前記位相画像生成手段により生成された位相画像に対する１次元のフーリエ変換又は２次元のフーリエ変換を実施することを特徴とする請求項８記載のレーダ画像処理装置。
【請求項１２】
前記フーリエ変換手段は、前記位相画像生成手段により生成された位相画像に対する１次元のフーリエ変換を実施する場合、前記位相画像をレンジ方向又はアジマス方向にフーリエ変換することを特徴とする請求項１１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項１３】
前記フーリエ変換手段は、前記位相画像生成手段により生成された位相画像に含まれているＤＣ成分を抑圧し、ＤＣ成分抑圧後の位相画像をフーリエ変換することを特徴とする請求項８記載のレーダ画像処理装置。
【請求項１４】
前記フーリエ変換手段は、位相画像のフーリエ変換結果に対して超分解能法を適用して、前記フーリエ変換結果における周波数空間上の拡がりを抑圧することを特徴とする請求項８記載のレーダ画像処理装置。
【請求項１５】
画像シフト方向決定手段が、レーダ画像内の各画素の画素値に基づいて、前記レーダ画像内に存在している直線又は曲線を検出し、前記直線又は前記曲線の方向から前記レーダ画像のシフト方向を決定する画像シフト方向決定処理ステップと、
コヒーレンスマップ算出手段が、前記レーダ画像を前記画像シフト方向決定処理ステップで決定されたシフト方向にシフトし、シフト前のレーダ画像とシフト後のレーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出するコヒーレンスマップ算出処理ステップと、
均一高さ勾配目標検出手段が、前記コヒーレンスマップ算出処理ステップで算出されたコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標を検出する均一高さ勾配目標検出処理ステップと
を備えたレーダ画像処理方法。
【請求項１６】
位相画像生成手段が、レーダ画像内の各画素の位相値を抽出し、前記位相値から位相画像を生成する位相画像生成処理ステップと、
フーリエ変換手段が、前記位相画像生成処理ステップで生成された位相画像をフーリエ変換するフーリエ変換処理ステップと、
均一高さ勾配目標検出手段が、前記フーリエ変換処理ステップでの位相画像のフーリエ変換結果である位相勾配のピークマップから高さ勾配が均一の目標を検出する均一高さ勾配目標検出処理ステップと
を備えたレーダ画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、レーダ画像から高さ勾配が均一の目標（例えば、構造物）を検出するレーダ画像処理装置及びレーダ画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
レーダ装置を用いる地表面の観測は、昼夜を問わず、天候に左右されないで恒常的に観測できるため、大変に有用である。
レーダ画像処理装置は、レーダ装置より観測された地表面のレーダ画像を処理して、目標を検出する装置である。
【０００３】
以下の特許文献１に開示されているレーダ画像処理装置では、分類対象のＳＡＲ画像（レーダ画像）から平均化画像を減算してテクスチャ画像を導出して、そのＳＡＲ画像の画素毎の尤度及びテクスチャ画像の画素毎の尤度を求め、そのＳＡＲ画像の使用による寄与と、そのテクスチャ画像の使用による寄与の積により与えられる最尤度に基づいて分類を行う分類処理過程と、その分類処理過程の処理結果である分類画像に対して、多数決フィルタを用いる平滑化処理を行う平滑化処理過程とを備えている。
これにより、確率統計論に基づくテクスチャ分類によって、１枚以上のレーダ画像から目標である人工構造物を検出することができる。
ただし、このレーダ画像処理装置では、テクスチャ分類において平滑化処理が行われるため、ある程度、大きな目標であれば検出することが可能であるが、例えば、人工構造物のエッジなど、局所的な散乱特性を示す領域を検出することは困難である。
【０００４】
以下の非特許文献１に開示されているレーダ画像処理装置では、人工構造物のエッジなども検出できるようにするため、複数枚のレーダ画像についてＩｎＳＡＲ（Ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃ  Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）処理を実施することで、人工構造物を検出するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−８５５３２号公報（段落番号［００２０］）
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Thiele，A.; Cadario，E.; Schulz，K.; Thonnessen，U.; Soergel，U.，“Building Recognition From Multi-Aspect High-Resolution InSAR Data in Urban Areas，”Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transactions on，vol.45，no.11，pp.3583，3593，Nov. 2007
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来のレーダ画像処理装置は以上のように構成されているので、確率統計論に基づくテクスチャ分類によって、目標である人工構造物を検出する場合、人工構造物のエッジなどの局所的な散乱特性を示す領域を検出することが困難である課題があった。
複数枚のレーダ画像についてＩｎＳＡＲ処理を実施する場合、人工構造物のエッジなども検出することができるが、複数枚のレーダ画像を用意しなければならない課題があった。
【０００８】
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、１枚のレーダ画像から人工構造物のエッジなどの局所的な散乱特性を示す領域を精度よく検出することができるレーダ画像処理装置及びレーダ画像処理方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係るレーダ画像処理装置は、レーダ画像内の各画素の画素値に基づいて、そのレーダ画像内に存在している直線又は曲線を検出し、その直線又は曲線の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する画像シフト方向決定手段と、そのレーダ画像を画像シフト方向決定手段により決定されたシフト方向にシフトし、シフト前のレーダ画像とシフト後のレーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出するコヒーレンスマップ算出手段とを設け、均一高さ勾配目標検出手段が、コヒーレンスマップ算出手段により算出されたコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標を検出するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、レーダ画像内の各画素の画素値に基づいて、そのレーダ画像内に存在している直線又は曲線を検出し、その直線又は曲線の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する画像シフト方向決定手段と、そのレーダ画像を画像シフト方向決定手段により決定されたシフト方向にシフトし、シフト前のレーダ画像とシフト後のレーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出するコヒーレンスマップ算出手段とを設け、均一高さ勾配目標検出手段が、コヒーレンスマップ算出手段により算出されたコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標を検出するように構成したので、１枚のレーダ画像から人工構造物のエッジなどの局所的な散乱特性を示す領域を精度よく検出することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の処理内容（レーダ画像処理方法）を示すフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の画像シフト方向決定部２を示す構成図である。
【図４】この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の均一高さ勾配目標検出部４を示す構成図である。
【図５】レーダ装置３０により観測される均一高さ勾配目標を示す概念図である。
【図６】レーダ装置３０により観測される均一高さ勾配目標を示す概念図である。
【図７】この発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置が均一高さ勾配目標を検出する原理を示す概念図である。
【図８】シフト方向決定処理部１４によるレーダ画像のシフト方向の決定例を示す説明図である。
【図９】３本の直線が結合されて目標の形状が形成されているため、レーダ画像のシフト方向として３方向を決定している例を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。
【図１１】この発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置の処理内容（レーダ画像処理方法）を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置の均一高さ勾配目標検出部８を示す構成図である。
【図１３】この発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置が均一高さ勾配目標を検出する原理を示す概念図である。
【図１４】この発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置が均一高さ勾配目標を検出する原理を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置を示す構成図である。
図１において、レーダ画像格納部１は例えば磁気記憶装置や半導体素子メモリなどから構成されており、レーダ装置により観測された少なくとも１枚以上のレーダ画像を格納している。
画像シフト方向決定部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、レーダ画像格納部１から任意の１枚のレーダ画像を入力すると、そのレーダ画像内の各画素の画素値に基づいて、そのレーダ画像内に存在している直線又は曲線を検出し、その直線又は曲線の方向から当該レーダ画像のシフト方向を決定する処理を実施する。画像シフト方向決定部２は検出した直線（曲線）毎に、レーダ画像のシフト方向をそれぞれ決定する。
なお、画像シフト方向決定部２は画像シフト方向決定手段を構成している。
【００１３】
画像シフトコヒーレンスマップ算出部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、そのレーダ画像を画像シフト方向決定部２により決定されたシフト方向にシフトし、シフト前のレーダ画像とシフト後の複数のレーダ画像との間のコヒーレンスマップをそれぞれ算出する処理を実施する。なお、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３はコヒーレンスマップ算出手段を構成している。
均一高さ勾配目標検出部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、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３により算出されたコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標を検出する処理を実施する。なお、均一高さ勾配目標検出部４は均一高さ勾配目標検出手段を構成している。
【００１４】
出力格納部５は例えば磁気記憶装置や半導体素子メモリなどから構成されており、均一高さ勾配目標検出部４による均一高さ勾配目標の検出結果を格納している。なお、出力格納部５により格納されている均一高さ勾配目標の検出結果は、必要に応じて図示せぬディスプレイなどの外部出力装置に出力される。
【００１５】
図１の例では、レーダ画像処理装置の構成要素であるレーダ画像格納部１、画像シフト方向決定部２、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３、均一高さ勾配目標検出部４及び出力格納部５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、レーダ画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
レーダ画像処理装置がコンピュータで構成されている場合、レーダ画像格納部１及び出力格納部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、画像シフト方向決定部２、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３及び均一高さ勾配目標検出部４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はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の処理内容（レーダ画像処理方法）を示すフローチャートである。
【００１６】
図３はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の画像シフト方向決定部２を示す構成図である。
図３において、バイナリ変換部１１はレーダ画像格納部１から任意の１枚のレーダ画像を入力すると、そのレーダ画像内の各画素の画素値を予め設定されている閾値と比較し、その比較結果に基づいて各画素の画素値を２値化する処理を実施する。
直線検出部１２はバイナリ変換部１１により２値化された画素値をハフ変換することで、そのレーダ画像内に存在している直線を検出する処理を実施する。
曲線検出部１３はバイナリ変換部１１により２値化された画素値をカーブレット変換することで、そのレーダ画像内に存在している曲線を検出する処理を実施する。
シフト方向決定処理部１４は直線検出部１２により検出された直線の方向又は曲線検出部１３により検出された曲線の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する処理を実施する。
なお、シフト方向決定処理部１４は検出された直線（曲線）毎に、レーダ画像のシフト方向をそれぞれ決定する。
【００１７】
図４はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置の均一高さ勾配目標検出部４を示す構成図である。
図４において、モーフォロジー処理部２１は画像シフトコヒーレンスマップ算出部３により算出された各々のコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標候補をそれぞれ検出し、各目標候補における検出上の欠落部分をモーフォロジー処理によって補間して、欠落部分補間後の各目標候補を出力する。
空間フィルタ処理部２２はモーフォロジー処理部２１から出力された各々の目標候補に対して空間フィルタ処理を適用して、目標である人工構造物と比較して明らかに小さい空間分布を持つ目標をノイズとして除去する処理を実施する。
論理和処理部２３は空間フィルタ処理部２２による空間フィルタ処理後の複数の目標候補の論理和を求めることで、高さ勾配が均一の目標を検出する処理を実施する。
【００１８】
図５及び図６はレーダ装置３０により観測される均一高さ勾配目標を示す概念図である。
図５及び図６において、均一高さ勾配目標３１，３２はレーダ装置３０の観測対象である。
図５の均一高さ勾配目標３１は高さ勾配が水平であり、図６の均一高さ勾配目標３２は高さ勾配が約３０度の例を示している。
４０はレーダ装置３０により観測されるレーダ画像の分解能距離を示している。
なお、均一高さ勾配目標とは、レーダ装置３０による全ての観測点（例えば、図５及び図６において、３本の実線が均一高さ勾配目標３１，３２と接している点）での高さ勾配が均一である目標を意味しており、目標の観測表面の全面が平ら（凹凸が無い）であることを意味するものではない。
【００１９】
図７はこの発明の実施の形態１によるレーダ画像処理装置が均一高さ勾配目標を検出する原理を示す概念図である。
図７において、３３はシフト画像間の共通する位相を示し、３４はシフト画像の干渉後の残位相差を示している。
【００２０】
次に動作について説明する。
レーダ装置３０は、図５や図６に示すような均一高さ勾配目標３１，３２を観測し、レーダ装置３０による観測画像であるレーダ画像がレーダ画像処理装置のレーダ画像格納部１に格納される。
【００２１】
画像シフト方向決定部２は、レーダ画像格納部１から任意の１枚のレーダ画像を入力し、そのレーダ画像内の各画素の画素値に基づいて、そのレーダ画像内に存在している直線又は曲線を検出し、その直線又は曲線の方向から当該レーダ画像のシフト方向を決定する。
以下、画像シフト方向決定部２の処理内容を具体的に説明する。
【００２２】
画像シフト方向決定部２のバイナリ変換部１１は、レーダ画像格納部１から任意の１枚のレーダ画像を入力すると、そのレーダ画像内の各画素の画素値の絶対値を対数値に変換し、各画素の対数値と、予め設定されている閾値（例えば、ノイズレベルの電力）を比較する。
バイナリ変換部１１は、画素の対数値が閾値より大きければ、その画素の値を“１”に決定し、画素の対数値が閾値以下であれば、その画素の値を“０”に決定する２値化処理を実施する（図２のステップＳＴ１）。
【００２３】
直線検出部１２は、バイナリ変換部１１が各画素の画素値を２値化すると、その画素値をハフ変換し、レーダ画像内に存在している直線として、ハフ変換後の画素値（ピーク値）に対応する線分を検出する（ステップＳＴ２）。
曲線検出部１３は、バイナリ変換部１１が各画素の画素値を２値化すると、その画素値をカーブレット変換し、レーダ画像内に存在している曲線として、カーブレット変換後の画素値（ピーク値）に対応する曲線を検出する（ステップＳＴ３）。
【００２４】
シフト方向決定処理部１４は、直線検出部１２がレーダ画像内に存在している直線を検出すると、その直線の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する（ステップＳＴ４）。
また、シフト方向決定処理部１４は、曲線検出部１３がレーダ画像内に存在している曲線を検出すると、その曲線の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する（ステップＳＴ４）。
例えば、図８に示すように、直線検出部１２（曲線検出部１３）により検出された直線（曲線）の方向が３０度の方向であれば、レーダ画像のシフト方向を−６０度（＝３０−９０度）に決定する。
【００２５】
ここでは、１本の直線（曲線）の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する例を示したが、目標は、複数本の直線（曲線）が結合されて形状が形成されるので、目標を構成している各々の直線（曲線）毎に、当該直線（曲線）の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する。
図９は３本の直線が結合されて目標の形状が形成されているため、レーダ画像のシフト方向として３方向を決定している例を示している。
図中、実線は直線検出部１２（曲線検出部１３）により検出された直線であり、破線はシフト後のレーダ画像である。
【００２６】
画像シフトコヒーレンスマップ算出部３は、画像シフト方向決定部２が目標の形状を形成している複数の直線（曲線）分のシフト方向を決定すると、レーダ画像上の１分解能分（分解能距離４０）だけ、レーダ画像を各々のシフト方向にシフトする（ステップＳＴ５）。
図９の例では、３つのシフト方向が決定されているので、レーダ画像を３方向にシフトしている。
画像シフトコヒーレンスマップ算出部３は、レーダ画像を画像シフト方向決定部２により決定されたシフト方向にシフトすると、シフト前のレーダ画像とシフト後の各レーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出する（ステップＳＴ６）。
即ち、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３は、レーダ画像を構成している画素単位に、シフト前後のレーダ画像における対応画素間のコヒーレンス値を算出することで、全対応画素のコヒーレンス値からなるコヒーレンスマップを算出する。
対応画素間のコヒーレンス値の算出処理自体は公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
【００２７】
均一高さ勾配目標検出部４は、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３が複数のレーダ方向についてコヒーレンスマップを算出すると、複数のコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標を検出する。
以下、均一高さ勾配目標検出部４の処理内容を具体的に説明する。
【００２８】
均一高さ勾配目標検出部４のモーフォロジー処理部２１は画像シフトコヒーレンスマップ算出部３により算出された各々のコヒーレンスマップにおける各画素のコヒーレンス値と、予め設定されている閾値Ｔ０（Ｔ０∈［０，１］）とを比較する閾値処理を実施することで、コヒーレンス値が閾値Ｔ０より大きい画素の集まりからなる領域を目標候補として検出する（ステップＳＴ７）。
モーフォロジー処理部２１は、複数の目標候補を検出すると、各目標候補における検出上の欠落部分をモーフォロジー処理によって補間して、欠落部分補間後の目標候補を出力する（ステップＳＴ８）。
目標候補における検出上の欠落部分としては、例えば、検出領域である目標候補の輪郭線を構成する画素の中で、コヒーレンス値が閾値Ｔ０より小さいために検出されていない一部の画素の部分が該当する。
検出上の欠落部分が存在している場合、図的に表現すると、目標候補の輪郭線が破線で表されるが、検出上の欠落部分をモーフォロジー処理によって補間することで、目標候補の輪郭線が実線で表されるようになる。
なお、モーフォロジー処理自体は公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
【００２９】
空間フィルタ処理部２２は、モーフォロジー処理部２１から欠落部分補間後の各目標候補を受けると、各々の目標候補に対して空間フィルタ処理を適用することで、目標である人工構造物と比較して明らかに小さい空間分布を持つ目標をノイズとして除去する（ステップＳＴ９）。
論理和処理部２３は、空間フィルタ処理部２２による空間フィルタ処理後の各々の目標候補（検出領域）の論理和を求めることで、高さ勾配が均一の目標（論理和結果）を検出する（ステップＳＴ１０）。
論理和処理部２３は、高さ勾配が均一の目標を検出すると、その目標の検出結果を出力格納部５に格納する。
【００３０】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、レーダ画像内の各画素の画素値に基づいて、そのレーダ画像内に存在している直線又は曲線を検出し、その直線又は曲線の方向からレーダ画像のシフト方向を決定する画像シフト方向決定部２と、そのレーダ画像を画像シフト方向決定部２により決定されたシフト方向にシフトし、シフト前のレーダ画像とシフト後のレーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出する画像シフトコヒーレンスマップ算出部３とを設け、均一高さ勾配目標検出部４が、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３により算出されたコヒーレンスマップから高さ勾配が均一の目標を検出するように構成したので、１枚のレーダ画像から人工構造物のエッジなどの局所的な散乱特性を示す領域を精度よく検出することができる効果を奏する。
【００３１】
即ち、この実施の形態１によれば、シフト方向の全探索を実施することがないように、画像シフト方向決定部２がレーダ画像のシフト方向を決定し、レーダ画像のシフト方向に均一な高さ勾配を持つ目標領域については位相が揃うことに着目して、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３がシフト前のレーダ画像とシフト後のレーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出し、均一高さ勾配目標検出部４が大きなコヒーレンス値を有する画素の集まりからなる領域を検出するようにしているので、均一高さ勾配目標に対する検出精度を高めることができる。
【００３２】
この実施の形態１では、画像シフト方向決定部２の直線検出部１２が、バイナリ変換部１１により２値化された画素値をハフ変換することで、レーダ画像内に存在している直線を検出するものを示したが、直線検出部１２が、レーダ画像内の各画素の画素値の対数値をラドン変換し、レーダ画像内に存在している直線として、ラドン変換後の画素値（ピーク値）に対応する線分を検出するようにしてもよい。
【００３３】
また、この実施の形態１では、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３がシフト前のレーダ画像とシフト後のレーダ画像との間のコヒーレンスマップを算出するものを示したが、画像シフトコヒーレンスマップ算出部３が、シフト前のレーダ画像から画素値の絶対値が予め設定されているノイズレベル（予め設定された閾値）より大きい画素が集まっている領域を抽出するとともに、シフト後のレーダ画像から画素値の絶対値がノイズレベルより大きい画素が集まっている領域を抽出し、シフト前のレーダ画像から抽出した領域と、シフト後のレーダ画像から抽出した領域との間のコヒーレンスマップを算出するようにしてもよい。
この場合、シフト前後のレーダ画像からノイズが除去されるため、ノイズの影響を受けていないコヒーレンスマップを算出することができる。
【００３４】
実施の形態２．
図１０はこの発明の実施の形態２によるレーダ画像処理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。
位相画像生成部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、レーダ画像格納部１から任意の１枚のレーダ画像を入力すると、そのレーダ画像内の各画素の位相値（レーダ装置３０から目標までの距離情報に相当する）を抽出し、その位相値から位相画像を生成する処理を実施する。なお、位相画像生成部６は位相画像生成手段を構成している。
【００３５】
フーリエ変換部７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、位相画像生成部６により生成された位相画像をフーリエ変換し、その位相画像のフーリエ変換結果である位相勾配のピークマップを出力する処理を実施する。なお、フーリエ変換部７はフーリエ変換手段を構成している。
均一高さ勾配目標検出部８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、フーリエ変換部７から出力された位相勾配のピークマップから高さ勾配が均一の目標を検出する処理を実施する。なお、均一高さ勾配目標検出部８は均一高さ勾配目標検出手段を構成している。
【００３６】
図１０の例では、レーダ画像処理装置の構成要素であるレーダ画像格納部１、位相画像生成部６、フーリエ変換部７、均一高さ勾配目標検出部８及び出力格納部５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、レーダ画像処理装置がコンピュータで構成されていてもよい。
レーダ画像処理装置がコンピュータで構成されている場合、レーダ画像格納部１及び出力格納部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、位相画像生成部６、フーリエ変換部７及び均一高さ勾配目標検出部８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１１はこの発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置の処理内容（レーダ画像処理方法）を示すフローチャートである。
【００３７】
図１２はこの発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置の均一高さ勾配目標検出部８を示す構成図である。
図１２において、モーフォロジー処理部５１はフーリエ変換部７から出力された位相勾配のピークマップから高さ勾配が均一の目標候補を検出し、その目標候補における検出上の欠落部分をモーフォロジー処理によって補間して、欠落部分補間後の目標候補を出力する。
空間フィルタ処理部５２はモーフォロジー処理部５１から出力された目標候補に対して空間フィルタ処理を適用して、目標である人工構造物と比較して明らかに小さい空間分布を持つ目標をノイズとして除去し、ノイズ除去後の目標候補を均一高さ勾配目標として出力する処理を実施する。
【００３８】
図１３及び図１４はこの発明の実施の形態２によるレーダ画像処理装置が均一高さ勾配目標を検出する原理を示す概念図である。
図１３及び図１４において、３５はフーリエ変換により除去される位相を示し、３６はフーリエ変換後に残る位相を示している。
また、３７は２πアンビギュイティを生じる位相区間を示し、３８は２πアンビギュイティの残りのフーリエ変換を適用する位相区間を示している。
【００３９】
次に動作について説明する。
レーダ装置３０は、図５や図６に示すような均一高さ勾配目標３１，３２を観測し、レーダ装置３０による観測画像であるレーダ画像がレーダ画像処理装置のレーダ画像格納部１に格納される。
【００４０】
位相画像生成部６は、レーダ画像格納部１から任意の１枚のレーダ画像を入力し、そのレーダ画像内の各画素の位相値（レーダ装置３０から目標までの距離情報に相当する）を抽出して、その位相値から位相画像を生成する（図１１のステップＳＴ１１）。
なお、レーダ画像内の各画素の位相値を抽出する際、レーダ画像内の各画素の画素値の絶対値と、予め設定されているノイズレベルより少し大きめの閾値とを比較することで、ノイズレベルより大きな画像輝度の領域を抽出するマスク処理を実施するようにしてもよい。
このマスク処理を実施した場合、マスク処理後のレーダ画像内の各画素の位相値を抽出して、その位相値から位相画像を生成する。
【００４１】
フーリエ変換部７は、位相画像生成部６が位相画像を生成すると、その位相画像を複数の小領域に分割し、各々の小領域に対する１次元のフーリエ変換又は２次元のフーリエ変換を実施し、それらのフーリエ変換結果である位相勾配のピークマップを出力する（ステップＳＴ１２）。
なお、２次元のフーリエ変換を実施する場合、位相勾配のピークマップは、レンジ方向とアジマス方向のフーリエ変換結果となるが、１次元のフーリエ変換を実施する場合、位相勾配のピークマップは、レンジ方向又はアジマス方向のいずれかのフーリエ変換結果となる。
【００４２】
ただし、フーリエ変換においては、位相画像に含まれているＤＣ成分が大きくなる特徴があるため、予め位相画像の平均値を求め、その位相画像から当該平均値を減算することで、その位相画像に含まれているＤＣ成分を抑圧し、ＤＣ成分抑圧後の位相画像をフーリエ変換するようにしてもよい。
あるいは、レーダ画像の分解能程度のフーリエ変換後ピークの拡がりを考慮し、位相画像のフーリエ変換結果に対して超分解能法（例えば、ＭＵＳＩＣ法、Ｃａｐｏｎ法など）を適用して、そのフーリエ変換結果における周波数空間上の拡がりを抑圧するようにしてもよい。即ち、ＤＣ成分以外のフーリエ変換後のピークを得るようにしてもよい。
なお、フーリエ変換部７は、位相勾配のピークマップにおける各ピークを、フーリエ変換時に前記マスク処理後におけるフーリエ変換を適用する区間の画素数で除算することで、図１の画像シフトコヒーレンスマップ算出部３により算出されるコヒーレンスマップと同様の規格化として、０〜１の値のピークからなる位相勾配のピークマップを出力する。
【００４３】
均一高さ勾配目標検出部８は、フーリエ変換部７から位相勾配のピークマップを受けると、その位相勾配のピークマップから高さ勾配が均一の目標を検出する。
即ち、均一高さ勾配目標検出部８のモーフォロジー処理部５１は、フーリエ変換部７から位相勾配のピークマップを受けると、その位相勾配のピークマップにおける各画素のピーク（図１の画像シフトコヒーレンスマップ算出部３により算出されるコヒーレンス値に相当する）と、予め設定されている閾値Ｔ０（Ｔ０∈［０，１］）とを比較する閾値処理を実施することで、ピークが閾値Ｔ０より大きい画素の集まりからなる領域を目標候補として検出する（ステップＳＴ１３）。
モーフォロジー処理部５１は、目標候補を検出すると、その目標候補における検出上の欠落部分をモーフォロジー処理によって補間して、欠落部分補間後の目標候補を出力する（ステップＳＴ１４）。
【００４４】
均一高さ勾配目標検出部８の空間フィルタ処理部５２は、モーフォロジー処理部５１から欠落部分補間後の目標候補を受けると、その目標候補に対して空間フィルタ処理を適用することで、目標である人工構造物と比較して明らかに小さい空間分布を持つ目標をノイズとして除去する（ステップＳＴ１５）。
空間フィルタ処理部５２は、ノイズ除去後の目標候補を均一高さ勾配目標の検出結果として出力格納部５に格納する。
【００４５】
以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、レーダ画像内の各画素の位相値を抽出し、その位相値から位相画像を生成する位相画像生成部６と、位相画像生成部６により生成された位相画像をフーリエ変換するフーリエ変換部７とを設け、均一高さ勾配目標検出部８が、フーリエ変換部７のフーリエ変換結果である位相勾配のピークマップから高さ勾配が均一の目標を検出するように構成したので、上記実施の形態１と同様に、１枚のレーダ画像から人工構造物のエッジなどの局所的な散乱特性を示す領域を精度よく検出することができる効果を奏する。
【００４６】
即ち、この実施の形態２によれば、位相画像生成部６が位相画像を生成する際、位相画像の位相情報の精度を高めるために、信号電力を基準としてマスク処理を適用し、フーリエ変換部７が、レーダ画像の全方向の勾配探索を位相情報に基づいて、自動かつ高速で実施されるように、その位相画像のＤＣ成分を除去した位相勾配の最も支配的な方向をフーリエ変換後のピークとして得るようにし、さらに、位相勾配のピークマップにおける各ピークを、フーリエ変換時に前記マスク処理後におけるフーリエ変換を適用する区間の画素数で除算することで、コヒーレンスマップと同様の規格化として、０〜１の値のピークからなる位相勾配のピークマップを均一高さ勾配目標検出部８に出力するようにしているので、均一高さ勾配目標に対する検出精度を高めることができる。
【００４７】
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】
【００４８】
１  レーダ画像格納部、２  画像シフト方向決定部（画像シフト方向決定手段）、３  画像シフトコヒーレンスマップ算出部（コヒーレンスマップ算出手段）、４  均一高さ勾配目標検出部（均一高さ勾配目標検出手段）、５  出力格納部、６  位相画像生成部（位相画像生成手段）、７  フーリエ変換部（フーリエ変換手段）、８  均一高さ勾配目標検出部（均一高さ勾配目標検出手段）、１１  バイナリ変換部、１２  直線検出部、１３  曲線検出部、１４  シフト方向決定処理部、２１  モーフォロジー処理部、２２  空間フィルタ処理部、２３  論理和処理部、３０  レーダ装置、３１，３２  均一高さ勾配目標、３３  シフト画像間の共通する位相、３４  シフト画像の干渉後の残位相差、３５  フーリエ変換により除去される位相、３６  フーリエ変換後に残る位相、３７  ２πアンビギュイティを生じる位相区間、３８  ２πアンビギュイティの残りのフーリエ変換を適用する位相区間、４０  分解能距離、５１  モーフォロジー処理部、５２  空間フィルタ処理部。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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