(57)【要約】【課題】  従来の画像レーダにおける超解像処理アルゴリズムは、優れた分解能を達成可能だが暗い信号に対して感度がないＭＵＳＩＣ法や、暗い信号に対して感度が高いが分解能の改善度が悪いＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ法など、暗い信号から明るい信号まで全てのダイナミックレンジの信号に対して優れた分解能を達成可能な信号処理アルゴリズム、もしくはそれを備えるレーダ画像処理装置は存在しなかった。【解決手段】  入力画像データに対し、超解像処理を行い、目標信号成分を識別し、元画像から目標信号を差し引くことで背景信号成分を抽出する。背景信号に対しては、暗い信号にも高い感度を有するＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ法による超解像処理を適用する。その結果、超解像処理が行われた目標信号と背景信号を合成することで、全てのダイナミックレンジに対する超解像画像の生成を可能とする。【選択図】  図１
2008241559.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
再生されたＳＡＲ画像に対して２次元フーリエ変換を行う２次元ＦＦＴ処理部と、
上記２次元ＦＦＴ処理部からの目標信号を識別しＭＵＳＩＣ超解像処理を行い、目標振幅を推定し、背景信号を生成する目標信号処理部と、
上記目標信号処理部からの背景信号に対して、超解像処理を行う背景信号処理部と、
上記目標信号処理部からの目標信号と上記背景信号処理部からの背景信号に対して２次元逆フーリエ変換を行う２次元ＩＦＦＴ処理部と、
上記目標信号処理部からの目標信号と上記２次元ＩＦＦＴ処理部からの背景信号を重みをつけて重ね合わせる画像重畳処理部と、
上記画像重畳処理部からの信号で生成された超解像画像を表示する表示部と、
を具備することを特徴とするレーダ画像処理装置。
【請求項２】
超解像アルゴリズムを選択可能な超解像処理部を有し、目標信号識別を行い、振幅を推定し、信号成分を除去した画像を生成する目標信号処理部と、
複数の目標信号と背景信号に対して２次元逆フーリエ変化を行う２次元ＩＦＦＴ処理部と、
複数の目標信号と背景信号に対して重みをつけて重ね合わせる画像重畳処理部と、
を具備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３】
上記背景信号処理部は、共分散行列の算出を行い、ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ法等により、超解像処理を行うことを特徴とする請求項１あるいは請求項２記載のレーダ画像処理装置。
【請求項４】
上記共分散行列の算出は、Ｍ×Ｎの行列をL個(＝Ｍ×Ｎ)の１次元行列Ｚｉに変換することによって実施されることを特徴とする請求項３記載のレーダ画像処理装置。
【請求項５】
上記ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ法は、重みＷを方向ベクトルＶからの微小変化εの変数とし、このεの方向が共分散行列Ｒの張る空間と直交しないように制限をかけることによって実施されることを特徴とする請求項３記載のレーダ画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
画像レーダにおける画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
合成開口レーダＳＡＲ(Synthetic Aperture Radar)において、帯域を越える分解能を達成する信号処理技術として超解像技術がある。
【０００３】
ＭＵＳＩＣ(Multiple Signal Classification)法は代表的な超解像アルゴリズムの一つであり、信号の到来方向の推定に高い精度を有する。ＭＵＳＩＣ法は明るい信号に対しては元画像に対して３３％程度まで分解能を改善可能であるが、一方で、暗い信号を過剰に抑圧してしまう性質をもつ。
【０００４】
レーダ画像を目標信号成分と背景信号成分に分解し、目標信号部分に対してはＭＵＳＩＣ法を用いることで超解像処理を行い、これと背景信号を重ね合わせる画像レーダ装置が提案されている（特許文献１参照。）。この方法によって、目標信号成分については分解能を向上させ、かつ背景画像を表示することによって視覚的に自然な画像を得ることができる。
【０００５】
別の代表的な超解像アルゴリズムとしてＣａｐｏｎ法がある。Ｃａｐｏｎ法は通信技術にも使われるアダプティブビームフォーミングを基本にした超解像技術の一つであり、レーダ散乱断面積の推定に高い精度を示す。
【０００６】
特に、Ｃａｐｏｎ法の改良が提案されており、従来のＣａｐｏｎ法にさらに拘束条件を加えることによって、暗い信号にも高い感度を有するＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ法(High Defenition Imaging-Capon)が知られている（非特許文献１参照。）。
【０００７】
【特許文献１】特開２００４―３０９１５８号公報（第１図）
【非特許文献１】G.R.Benitz”High-Definition Vector Imaging”,pp.147-169,Vol.10,Number2, Lincoln Laboratory Journal,1997
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ＭＵＳＩＣ法によって出力される画像は、暗い背景画像の上に明るい点目標の位置に点を重ねたような画像であり、視覚的に不自然な画像が生成されてしまう問題がある。
【０００９】
特許文献１による手法では、上記問題を解決はしているが、背景となる暗い信号には超解像処理を行っていないため、画像全体として暗い信号から明るい信号まで広いダイナミックレンジにおいて超解像処理を行うことは実現していないという問題がある。
【００１０】
ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ法では、暗い信号に対しても超解像処理が可能であるが、そのアルゴリズムの特性から、分解能の改善は元画像に対してせいぜい５０％程度であり、ＭＵＳＩＣ法ほどの優れた分解能の改善が行われない問題がある。
【００１１】
このように、公知の超解像技術は、各々が長所と短所を有しているため、一般に、暗い信号から明るい信号まで広いダイナミックレンジにおける信号を、高い分解能(ＭＵＳＩＣ処理程度)で解像する信号処理装置、超解像処理方法は存在しない。
【００１２】
この発明は、係る課題を解決するために成されたものであり、特許文献１で考案された画像処理装置について、背景画像に対して新たに超解像処理装置を加え、暗い信号から明るい信号まで全てのダイナミックレンジにおいて超解像処理を行った画像を作成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
この発明のレーダ画像処理装置は、再生されたＳＡＲ画像に対して２次元フーリエ変換を行う２次元ＦＦＴ処理部と、上記２次元ＦＦＴ処理部からの目標信号を識別しＭＵＳＩＣ超解像処理を行い、目標振幅を推定し、背景信号を生成する目標信号処理部と、上記目標信号処理部からの背景信号に対して、共分散行列の算出を行い、ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ法等の超解像処理を行う背景信号処理部と、上記目標信号処理部からの目標信号と上記背景信号処理部からの背景信号に対して２次元逆フーリエ変換を行う２次元ＩＦＦＴ処理部と、上記目標信号処理部からの目標信号と上記２次元ＩＦＦＴ処理部からの背景信号を重みをつけて重ね合わせる画像重畳処理部と、上記画像重畳処理部からの信号で生成された超解像画像を表示する表示部と、を具備するものである。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、超解像処理を行い、目標信号成分を識別し、元画像から目標信号を差し引くことで背景信号成分を抽出し、背景信号に対しては、暗い信号にも高い感度を有するＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ法による超解像処理を適用した目標信号と背景信号を合成することによって、全てのダイナミックレンジに対する超解像画像の生成を可能とすることができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１であるレーダ画像処理装置の構成を示した図であり、１０１は再生ＳＡＲ画像、１０２は２次元ＩＦＦＴ部、１０３はＭＵＳＩＣ処理部、１０４は点目標振幅推定処理部、１０５は背景画像生成部、１０６は共分散行列導出部、１０７はＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部、１０８は２次元ＦＦＴ部、１０９は画像重畳処理部、１１０は画像表示部、２０１は目標信号処理部、２０２は背景信号処理部である。
【００１６】
再生ＳＡＲ画像１０１を入力として、超解像画像を画像表示部１１０で出力する装置である。装置は、２次元ＦＦＴ部１０２、ＭＵＳＩＣ処理部１０３、点目標振幅推定処理部１０４、信号除去画像生成部１０５、共分散行列導出部１０６、ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部１０７、２次元ＩＦＦＴ部１０８、画像重畳処理部１０９、画像表示部１１０で構成される。ＭＵＳＩＣ処理部１０３、点目標振幅推定処理部１０４、信号除去画像生成部１０５は目標信号処理部２０１として、共分散行列導出部１０６、ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部１０７は背景信号超解像処理部２０２として定義する。
【００１７】
装置の入力である再生ＳＡＲ画像１０１は実空間の複素画像フォーマットであり、ＳＡＲとして取得した生信号を合成開口処理した結果である。２次元ＦＦＴ部１０２は、入力された再生ＳＡＲ画像１０１に対して２次元フーリエ変換を実施する装置である。ＭＵＳＩＣ処理部１０３は、２次元ＦＦＴされたデータに対して、データの共分散行列を取得し、行列の固有値解析から明るい信号の到来方向の推定を行う。ＭＵＳＩＣ処理は周知の事実である。
【００１８】
点目標振幅推定処理部１０４は、ＭＵＳＩＣ処理部１０３で抽出された点目標位置に相当する周波数を有するスペクトル信号の組を、２次元ＦＦＴ部１０２で生成された２次元周波数信号に対して最小二乗フィッティングを行うことで、点目標の振幅値を推定する。信号除去画像生成部１０５は２次元ＦＦＴ部１０２で生成された２次元周波数信号から、点目標振幅推定処理部１０４で推定された点目標の振幅値を差し引くことで、背景画像のみの周波数信号を生成する。
【００１９】
本発明における新しい機能は、共分散行列導出部１０６、ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部１０７を含む、背景信号処理部２０２である。特許文献１に記述される従来の実施形態では、背景画像の出力は、マルチルック等の処理のみによって、画像重畳処理部に送られる。従って、背景画像の分解能は元画像と同等かマルチルック処理によってはそれよりも劣ってしまうことになる。これに対し、本発明では信号除去画像生成部１０５の出力に対し、新たに背景信号処理部２０２を加えることで、背景画像の超解像処理を実施する。
【００２０】
共分散行列導出部１０６の入力は、信号除去画像生成部１０５で点目標成分を差し引かれた背景画像成分のみの周波数信号である。この入力信号をＭ×Ｎの部分行列に分割する。ここで、部分行列は互いに重複を許す。
【００２１】
次に、分割された個々のＭ×Ｎの行列をL個(＝Ｍ×Ｎ)の１次元行列Ｚｉに変換する。ここで、ｉ＝１，…，Ｋである。Ｋは全画像のサイズと部分行列の重複の度合いで一意に決まる値である。このようにして得られた部分行列Ｚｉに対し、部分共分散行列を求め、それをＫ個について平均化することで、入力信号の共分散行列Ｒを求める。部分共分散行列Ｚｉから共分散行列Ｒへの平均化の方法は、（１）式もしくは（２）式のどちらでもよい。
【００２２】
【数１】
2008241559.tif 000003
【００２３】
【数２】
2008241559.tif 000004
【００２４】
共分散行列導出部１０６で生成された共分散行列Ｒに対して、ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部１０７によってＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理を実施する。
【００２５】
一般に、方向ベクトルＶと以下の関係にある重みベクトルＷを用い、ＲＣＳが最小となるような重みベクトルＷを決定する方法は、(古典的)Ｃａｐｏｎ法として周知の事実であり、（３）式で表される。例えば、「アレーアンテナによる適応信号処理」(菊間信良著， 科学技術出版)などに詳しい。
【００２６】
【数３】
2008241559.tif 000005
【００２７】
ここで用いるＨＤＩ−Ｃａｐｏｎでは、重みＷに対して、さらに（４）式で示される拘束条件を追加する。ＷをＶからの微小変化εの変数とし、このεの方向が共分散行列Ｒの張る空間と直交しないように制限をかける。この拘束によって、隣接の暗い信号をキャンセルしないようにウェイトベクトルを決定する。
【００２８】
【数４】
2008241559.tif 000006
【００２９】
ここで、ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部１０７は、古典的Ｃａｐｏｎ法等の他の超解像アルゴリズムを使用しても良い。
【００３０】
このようにして生成された目標信号画像と背景信号画像に対して、それぞれ２次元ＩＦＦＴ部１０８によって、２次元逆フーリエ変換を実施し、その出力を画像重畳処理部１０９によって合成する。
【００３１】
画像重畳処理部１０９で生成された信号は、目標信号処理部２０１と背景信号処理部２０２によって、それぞれ超解像処理されているため、全体として超解像処理によって分解能が改善された画像が画像表示部１１０によって出力される。
【００３２】
実施の形態２．
図２はこの発明の実施の形態２であるレーダ画像処理装置の構成を示した図であり、１０２は２次元ＩＦＦＴ部、１０３はＭＵＳＩＣ処理部、１０４は点目標振幅推定処理部、１０５は背景画像生成部、１０６は共分散行列導出部、１０７はＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部、１０１、１０２、１０５〜１１０は図１と同じものである。
【００３３】
図２は、図１の実施の形態１に対し、目標信号処理部２０３を任意の数だけ追加し、ＭＵＳＩＣ処理部１０３を超解像処理部１１１に、点目標振幅推定処理部１０４を目標信号識別・振幅推定処理部１１２に置き換えたものである。
【００３４】
２次元ＦＦＴ部１０２までの処理は実施の形態１と同じである。２次元ＦＦＴ部１０２の出力は目標信号処理部２０３に入力される。
【００３５】
目標信号処理部２０３では、超解像処理部１１１によって入力信号の超解像処理を行う。ここで、超解像アルゴリズムは実施の形態１におけるＭＵＳＩＣ法だけでなく、任意のアルゴリズムを使用可能である。超解像処理を行った後、目標信号識別・振幅推定処理部１１２に送られ、信号成分の識別を行い、その振幅の推定を行う。
【００３６】
信号成分の識別に関しては、用いる超解像アルゴリズムや目標散乱体の種類によって最適な判別方法を選択可能とする。
【００３７】
これによって得られた信号成分は、信号除去画像生成部１０５に送られ、元画像から目標信号を差し引かれた信号が生成される。また、目標信号識別・振幅推定処理部１１２の出力は、２次元ＦＦＴ部１０８に送られる。信号除去画像生成部１０５の出力は、繰り返し、任意の数だけ、目標信号処理部２０３に入力される。
【００３８】
ここで、繰り返す際の超解像処理部１１１に用いる超解像アルゴリズムは処理ごとに異なる手法を採用する。また、通常の点目標に対する超解像アルゴリズムに加え、アジマス方向に広がった人工物のモデル(アジマスフラッシュモデル)等の散乱体が異なる特性の超解像モデルも活用可能である。
【００３９】
これによって、１種類の超解像アルゴリズムで目標信号として判別されなかった信号成分に対し、異なる超解像アルゴリズム、異なる散乱体モデルを用いて繰り返し識別評価を行い、信号の取りこぼしをなくす。
【００４０】
以下に例をあげて実施の形態２の特徴を述べる。
ここで、目標信号処理部２０３の繰り返し回数ｎを２とし、目標信号処理部(１)における超解像処理部１１１では、アジマス方向に広がった人工物のモデル(アジマスフラッシュモデル)によるＣａｐｏｎ法を使用する。これによって、空間的に広がった人工物等のターゲットを除去することが可能となる。次に、目標信号処理部(２)における超解像処理部１１１では、点ターゲットに対するＭＵＳＩＣアルゴリズムを使用し、明るい点散乱体の除去を行う。
【００４１】
空間的に広がった構造のターゲットを超解像処理すると、アルゴリズムによっては点源の集合体と誤認識してしまい、誤った画像を生成する危険があるが、実施の形態２の繰り返し処理を行うことによって、広がった人工物を複数のターゲットと誤って識別する問題を回避することが可能となる。
【００４２】
ｎ回の目標信号処理を通した後の背景信号は、実施の形態１と同様にＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理を実施し、背景画像に対しても超解像処理を実施する。実施の形態１と同様、ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部は、古典的Ｃａｐｏｎ法等、他の超解像アルゴリズムを使用してもよい。
【００４３】
２次元ＩＦＦＴ部８は、ｎ回の目標信号処理部の信号成分と、背景信号成分の合計ｎ＋１ラインが入力され、それぞれ独立に２次元ＩＦＦＴ処理を実施する。
【００４４】
画像重畳処理部１０９では、ｎ＋１の成分の重みベクトルを算出してｎ＋１成分の信号合成を行い、超解像画像を生成し、画像表示部１１０で表示する。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】この発明の実施の形態１であるレーダ画像処理装置の構成を示した図である。
【図２】この発明の実施の形態２であるレーダ画像処理装置の構成を示した図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０１  再生ＳＡＲ画像、  １０２  ２次元ＩＦＦＴ部、  １０３  ＭＵＳＩＣ処理部、  １０４  点目標振幅推定処理部、  １０５  背景画像生成部、  １０６  共分散行列導出部、  １０７  ＨＤＩ−Ｃａｐｏｎ処理部、  １０８  ２次元ＦＦＴ部、  １０９  画像重畳処理部、  １１０  画像表示部、  １１１  超解像処理部、  １１２  目標信号識別・振幅推定処理部、  ２０１  目標信号処理部、  ２０２  背景信号処理部、  ２０３目標信号処理部(ｉ)。
【図１】
2008241559.tif 000007
【図２】
2008241559.tif 000008