(57)【要約】【課題】２枚の画像間の相関の算出に用いるウィンドウの形状を適用的に変化させることで高精度かつ高分解能な相関分布の算出を行う画像処理装置を得る。【解決手段】複数の画像を格納する画像格納部１と、画像格納部から入力された２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するための制御部１００と、制御部からのコヒーレンスの算出結果を格納する出力格納部２とを備え、制御部は、画像格納部から入力された２枚の画像間の複素共役積を算出する複素共役算出部２００と、複素共役算出部からの算出結果に基づいて各画素を中心とする所定の範囲で構成されるウィンドウの形状を設定するウィンドウ形状設定部３００と、ウィンドウ形状設定部により設定されたウィンドウ内に含まれる２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部４００とを有する。【選択図】図１
2008310391.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像を格納する画像格納部と、
前記画像格納部から入力された２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するための制御部と、
前記制御部からのコヒーレンスの算出結果を格納する出力格納部と
を備え、
前記制御部は、
前記画像格納部から入力された２枚の画像間の複素共役積を算出する複素共役算出部と、
前記複素共役算出部からの算出結果に基づいて各画素を中心とする所定の範囲で構成されるウィンドウの形状を設定するウィンドウ形状設定部と、
前記ウィンドウ形状設定部により設定されたウィンドウ内に含まれる２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記ウィンドウ形状設定部は、
各画素を中心とする所定の範囲で構成されるウィンドウをサブウィンドウに分割するウィンドウ分割処理部と、
前記ウィンドウ分割処理部により分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布を算出する複素共役積分布算出部と、
注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの複素共役積の分布の類似性を算出する類似性算出部と、
前記類似性算出部で算出された類似性から類似性の高いサブウィンドウを判別する判別処理部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記複素共役積算出部は、２枚の画像間の複素共役積の情報として２枚の画像間の位相差を算出し、
前記複素共役積分布算出部は、複素共役積の分布として、前記ウィンドウ分割処理部により分割されたサブウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差の分布を算出し、
前記類似性算出部は、複素共役積分布の類似性として、注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの位相差分布の統計分布を比較しそれらの分布の類似性を算出し、
前記判別処理部は、前記類似性算出部で得られた位相差分布の類似性を表す指標と予め設定した閾値との比較結果に基づいてコヒーレンスを算出する領域として用いるサブウィンドウを判別する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記複素共役積算出部は、２枚の画像間の複素共役積の情報として注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差を算出する位相差算出部でなり、
前記ウィンドウ形状設定部は、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部と、前記境界方向決定部により決定されたウィンドウ内にある異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に対応したウィンドウ形状の設定を行う境界方向対応型ウィンドウ形状設定部とでなる
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記境界方向決定部は、
注目画素とその周囲領域にある画素により構成されたウィンドウをサブウィンドウに分割するウィンドウ分割処理部と、
前記ウィンドウ分割処理部により分割されたサブウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差の分布を算出する位相差分布算出部と、
前記位相差分布算出部において算出された注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの複素共役積の分布の類似性として、注目画素を含む参照サブウィンドウの位相差の分布と参照ウィンドウ以外のサブウィンドウの位相差の分布を比較しそれらの分布の類似性を算出する類似性算出部と、
前記類似性算出部で算出された類似性に基づいてウィンドウ内における異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を判定する境界方向判定部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記境界方向対応型ウィンドウ形状設定部は、
前記境界方向決定部の結果に応じてウィンドウをサブウィンドウに分割する境界方向対応型ウィンドウ分割処理部と、
分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布としてサブウィンドウ内に含まれる２枚の画像間の位相差の分布を算出する位相差分布算出部と、
注目画素を含むサブウィンドウの複素共役積分布とその他のサブウィンドウの複素共役積分布の類似性を算出する類似性算出部と、
前記類似性算出部で算出した類似性を基に、類似性の高いサブウィンドウを判別する判別処理部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記複素共役積算出部は、２枚の画像間の複素共役積の情報として注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差を算出する位相差算出部でなり、
前記ウィンドウ形状設定部は、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部と、前記境界方向決定部により決定されたウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向がウィンドウ内に複数存在する場合を考慮してウィンドウ形状の設定を行う複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部とでなる
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理装置において、
前記複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部は、
前記境界方向決定部の結果に応じて異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に平行な方向にウィンドウをサブウィンドウに分割する境界方向対応型ウィンドウ分割処理部と、
前記境界方向対応型ウィンドウ分割処理部により分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布としてサブウィンドウ内に含まれる２枚の画像間の位相差の分布を算出する第１の位相差分布算出部と、
前記第１の位相差分布算出部による算出結果に基づいて注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの位相差の分布の類似性を算出する第１の類似性算出部と、
前記第１の類似性算出部で算出した類似性を基づいて類似性の高いサブウィンドウを判別する第１の判別処理部と、
前記境界方向決定部の結果に応じて異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向とは垂直な方向にウィンドウをサブウィンドウに分割する境界方向垂直型ウィンドウ分割処理部と、
前記境界方向垂直型ウィンドウ分割処理部により分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布としてサブウィンドウ内に含まれる２枚の画像間の位相差の分布を算出する第２の位相差分布算出部と、
前記第２の位相差分布算出部による算出結果に基づいて注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの位相差の分布の類似性を算出する第２の類似性算出部と、
前記第２の類似性算出部で算出した類似性を基づいて類似性の高いサブウィンドウを判別する第２の判別処理部と、
前記第１の判別処理部と前記第２の判別処理部とにより判別されたサブウィンドウの結果を統合し各画素を中心とする所定の範囲においてウィンドウ形状を設定する判別結果統合処理部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記複素共役積算出部は、２枚の画像間の複素共役積の情報として注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差を算出する位相差算出部でなり、
前記ウィンドウ形状設定部は、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部と、前記境界方向設定部により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じて注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を再設定する初期ウィンドウ形状再設定処理部と、前記初期ウィンドウ形状再設定処理部により再設定された初期ウィンドウの形状を前記境界方向決定部の結果に応じて設定する境界方向対応型ウィンドウ形状設定部とでなる
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記複素共役積算出部は、２枚の画像間の複素共役積の情報として注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差を算出する位相差算出部でなり、
前記ウィンドウ形状設定部は、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内において異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の有無を判定する混合領域判定部と、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を設定するウィンドウ形状設定部と、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部と、前記境界方向設定部により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じて注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を設定する境界方向対応ウィンドウ形状設定部とでなり、
前記コヒーレンス算出部は、前記ウィンドウ形状設定部と前記境界方向対応ウィンドウ形状設定部の出力に基づいて２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記複素共役積算出部は、２枚の画像間の複素共役積の情報として注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差を算出する位相差算出部でなり、
前記ウィンドウ形状設定部は、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内において異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の有無を判定する混合領域判定部と、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を設定するウィンドウ形状設定部と、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部と、前記境界方向決定部により決定されたウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向がウィンドウ内に複数存在する場合を考慮してウィンドウ形状の設定を行う複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部とでなり、
前記コヒーレンス算出部は、前記ウィンドウ形状設定部と前記複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部の出力に基づいて２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記複素共役積算出部は、２枚の画像間の複素共役積の情報として注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差を算出する位相差算出部でなり、
前記ウィンドウ形状設定部は、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内において異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の有無を判定する混合領域判定部と、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を設定するウィンドウ形状設定部と、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部と、前記境界方向設定部により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じて注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を再設定する初期ウィンドウ形状再設定処理部と、前記初期ウィンドウ形状再設定処理部により再設定された初期ウィンドウの形状を前記境界方向決定部の結果に応じて設定する境界方向対応型ウィンドウ形状設定部とでなり、
前記コヒーレンス算出部は、前記ウィンドウ形状設定部と前記境界方向対応ウィンドウ形状設定部の出力に基づいて２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
請求項１０から１２までのいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記混合領域判定部は、
注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内において２枚の画像間の位相差分布を算出する位相差分布算出部と、
ウィンドウ内に含まれる２枚の画像間のコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記コヒーレンス算出部により算出されたコヒーレンスを有する２枚の画像間の統計的な理論的な位相差分布を算出する理論統計分布算出部と、
前記位相差分布算出部と前記理論統計分布算出部により算出された位相差分布の類似性を算出する類似性算出部と、
前記類似性算出部により算出された類似性に基づいてウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界が含まれていることを判別する判別処理部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、２枚の画像間の相関を算出する画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像処理装置として、２枚のレーダ画像を取得する間に生じた車両の轍や、火災などに起因した地表面の変化を検出するために、２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを注目画素とその近傍画素により構成される局所領域（ウィンドウ）の空間平均処理により算出し、画像間で変化の生じた部分ではコヒーレンスが低下することを利用して、コヒーレンスの強弱に基づいた閾値処理により、画像間に生じた変化の検出を行うものがある（例えば非特許文献１参照）。
【０００３】
【非特許文献１】Touzi. R, Lopes. A, Bruniquel. J, and Vachon. P.W, "Coherence estimation for SAR imagery," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.37, pp.135 - 149, 1999.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の画像処理装置は、コヒーレンスの算出を注目画素とその周囲の領域にある画素により構成された大きさが固定であるウィンドウ内に含まれる画素の空間平均処理により行っているため、コヒーレンスの推定精度とコヒーレンスの分布であるコヒーレンスマップの空間分解能が相反関係であるといった問題があった。
【０００５】
例えば、ウィンドウの大きさを大きくした場合、推定に用いる画素数が多くなるため、コヒーレンスの値が変化しない一様領域におけるコヒーレンスの推定精度は向上するが、異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界付近では、コヒーレンスの推定精度が低下するため、コヒーレンスマップの空間分解能が低下するといった問題があった。
【０００６】
この発明は、上記のような問題を解決するためになされたもので、２枚の画像間の相関を算出する際に、相関の算出に用いるウィンドウの形状を適用的に変化させることで高精度かつ高分解能な相関分布の算出を行う画像処理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】
【０００７】
この発明に係る画像処理装置は、複数の画像を格納する画像格納部と、前記画像格納部から入力された２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するための制御部と、前記制御部からのコヒーレンスの算出結果を格納する出力格納部とを備え、前記制御部は、前記画像格納部から入力された２枚の画像間の複素共役積を算出する複素共役算出部と、前記複素共役算出部からの算出結果に基づいて各画素を中心とする所定の範囲で構成されるウィンドウの形状を設定するウィンドウ形状設定部と、前記ウィンドウ形状設定部により設定されたウィンドウ内に含まれる２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、２枚の画像間の相関を算出する際に、相関の算出に用いるウィンドウの形状を適用的に変化させることで高精度かつ高分解能な相関分布の算出を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による画像処理装置を示すブロック構成図である。図１に示される画像処理装置は、複数の画像を格納する画像格納部１と、本装置の出力である後述するコヒーレンスの算出結果を格納する出力格納部２と、画像格納部１や出力格納部２との入出力及び後述する装置を構成する各部位間のデータのやり取りを制御して、画像格納部１から入力された２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するための制御部１００とを備える。なお、以下、２枚の画像を異なる時刻に取得された２枚のレーダ画像として話を進める。ただし、取得時間に限らず観測周波数や観測の角度など画像の取得条件が異なる画像であればその種類は問わない。
【００１０】
ここで、制御部１００としては、画像格納部１から入力された２枚のレーダ画像間の複素共役積を算出する複素共役積算出部２００と、複素共役積算出部２００で算出された２枚のレーダ画像間の複素共役積を基に注目画素とその近傍画素により構成されるコヒーレンスを算出するためのウィンドウの形状を設定するウィンドウ形状設定部３００と、ウィンドウ形状設定部３００により得られたウィンドウ内に含まれる２枚の複素レーダ画像の各画素を用いてレーダ画像間のコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部４００とを有する。
【００１１】
次に動作について説明する。図２は、この発明の実施の形態１による画像処理装置、主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。まず、制御部１００は、画像格納部１から異なる時刻に撮像された２枚の複素レーダ画像を読み込み、複素共役積算出部２００に２枚のレーダ画像を入力する（ステップＳＴ１００，ＳＴ２００）。そして、複素共役積算出部２００は、レーダ画像中の各画素の位置Ｐ（ｍ，ｎ）において、２枚のレーダ画像間の複素共役積を算出する。この位置Ｐ（ｍ，ｎ）における複素共役積Ｚ（ｍ，ｎ）は、式（１）で表される。
【００１２】
【数１】
2008310391.tif 000003
ここで、Ｚ１（ｍ，ｎ）は１枚目のレーダ画像の位置（ｍ，ｎ）が持つデータ値を示し、Ｚ２（ｍ，ｎ）は２枚目のレーダ画像の位置（ｍ，ｎ）が持つデータ値を示す。また、＊は複素共役を示す。
【００１３】
なお、以下の実施の形態では、式（１）で算出される２枚のレーダ画像間の複素共役積において、２枚のレーダ画像間の位相差φを例にして話を進める。式（１）により表される各画素の位置Ｐ（ｍ，ｎ）における２枚のレーダ画像間の複素共役積Ｚ（ｍ，ｎ）と位相差φ（ｍ，ｎ）は式（２）により表される。
【００１４】
【数２】
2008310391.tif 000004
ただし、角度記号∠は複素数の位相角をとる演算子である。
【００１５】
次に、制御部１００は、ウィンドウ形状設定部３００に複素共役積算出部２００において算出された複素共役積の情報として２枚のレーダ画像間の位相差を入力する。そして、入力されたレーダ画像間の位相差を基に注目画素と同じ属性を有する画素により構成されるウィンドウの形状を設定する（ステップＳＴ３００）。なお、ウィンドウ形状設定部３００での詳細な処理については後述する。
【００１６】
次に、制御部１００は、ウィンドウ形状設定部３００で算出されたコヒーレンスを算出するためのウィンドウ内に含まれる２枚のレーダ画像の複素データ値を前記コヒーレンス算出部４００に入力する。そして、前記コヒーレンス算出部４００が、複素レーダ画像間の各画素の位置Ｐ（ｍ，ｎ）におけるコヒーレンスを算出する（ステップＳＴ４００）。この位置Ｐ（ｍ，ｎ）におけるコヒーレンスδ（ｍ，ｎ）は式（３）で表されるものである。
【００１７】
【数３】
2008310391.tif 000005
ここで、Ｎはウィンドウ形状設定部３００において算出されたウィンドウ内に含まれる画素の個数であり、コヒーレンスを計算する範囲に相当する。また、δは振幅、θは偏角を表す。コヒーレンスは、２枚のレーダ画像が同一の軌道で取得されるという条件の下、地表面に変化がない場合１に近い値をとり、地表面に変化が生じた場合には小さい値をとる。
【００１８】
次に、制御部１００は、コヒーレンス算出部４００において算出した２枚のレーダ画像間のコヒーレンスを出力格納部２へ格納する（ステップＳＴ１５０）。
【００１９】
図３は、ウィンドウ形状設定部３００のブロック構成図である。図３に示されるウィンドウ形状設定部３００は、注目画素とその周囲領域にある画素により構成されたウィンドウをサブウィンドウに分割するウィンドウ分割処理部３１０と、ウィンドウ分割処理部３１０において分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布を算出する複素共役積分布算出部として、分割されたサブウィンドウ内に含まれる画素の２枚のレーダ画像間の位相差の分布を算出する位相差分布算出部３２０と、位相差分布算出部３２０において算出された注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの複素共役積の分布の類似性として、注目画素を含む参照サブウィンドウの位相差分布と参照ウィンドウ以外のサブウィンドウの位相差分布の統計分布を比較しそれらの分布の類似性を算出する類似性算出部３３０と、類似性算出部３３０で算出された類似性から類似性の高いサブウィンドウを判別する判別処理として、類似性算出部３３０で得られた位相差分布の類似性を表す指標と予め設定した閾値とを比較し、分布の類似性を表す指標が閾値以下の場合にコヒーレンスを算出する領域としてそのサブウィンドウを使用することを判別する判別処理部３４０とを有する。
【００２０】
ここで、ウィンドウ分割処理部３１０は、注目画素とその周囲領域にある画素により構成されたウィンドウをサブウィンドウに分割する。図４は、ウィンドウをＬ個の矩形のサブウィンドウに分割した場合の概念図である。なお、図４では、注目画素とその周囲の画素により構成されたＬｙ×Ｌｘ画素のウィンドウ３０００をウィンドウの分割数Ｌ＝９としてサブウィンドウ３３００の形状の大きさが全て等しい正方形である状態を想定しているが、分割数Ｌは９に限定ではなく、またその形状を問わない。以下において、注目画素３１００を含む前記サブウィンドウ３３００を以下において参照サブウィンドウ３２００とする。
【００２１】
位相差分布算出部３２０は、ウィンドウ分割処理部３１０において分割されたサブウィンドウ３３００内に含まれる画素の２枚のレーダ画像間の位相差の分布を算出する。類似性算出部３３０は、位相差分布算出部３２０において算出された参照サブウィンドウ３２００の位相差分布と参照ウィンドウ３２００以外のサブウィンドウ３３００の位相差分布の統計分布を比較し、それらの分布の類似性を算出する。判定処理部３４０は、類似性算出部３３０で得られた位相差分布の類似性を表す指標と予め設定した閾値を比較し、分布の類似性を表す指標が閾値以下の場合にコヒーレンスを算出する領域としてそのサブウィンドウを使用する。
【００２２】
次に、ウィンドウ形状設定部３００の動作を示す。図５は、ウィンドウ形状設定部３００の処理を示すフローチャートである。ステップＳＴ３１０において、制御部１００によりウィンドウ形状設定部３００に入力されたウィンドウ３０００を入力する。そして、ウィンドウ分割処理部３１０が、入力されたウィンドウ３０００をＬ個の前記サブウィンドウ３３００に分割する。ステップＳＴ３２０において、制御部１００がウィンドウ分割部３１０において算出したサブウィンドウ３３００に含まれる２枚のレーダ画像間の位相差を入力する。そして、位相差分布算出部３２０がサブウィンドウ３３００内に含まれる２枚のレーダ画像間の位相差分布を算出する。
【００２３】
ステップＳＴ３３０において、制御部１００が位相差分布算出部３２０において算出したサブウィンドウ３３００内の位相差分布を類似性算出部３３０に入力する。そして、類似性算出部３３０が参照サブウィンドウに３２００おける位相差分布とその他のサブウィンドウ３３００における位相差分布との類似性を算出する。この２つの分布の類似性は、平均、標準偏差、歪度、尖度、よち高次のモーメントなどの統計パラメータについて計る。ここでは、Studentのｔ検定や、Ｆ検定、Kolmogorov-Smirnov（Ｋ−Ｓ）検定などの統計分布の類似性を算出できる方法であれば、何を用いてもよい。ここで、Ｋ−Ｓ検定を例にとって分布の類似性を比較する方式を示す。Ｋ−Ｓ（Ｋ−Ｓ）検定による２つの分布の類似性は、式（４）により表される。
【００２４】
【数４】
2008310391.tif 000006
ここで、Ｓｒｅｆ（ｔ）は参照サブウィンドウ３２００の位相差分布の経験分布であり、Ｓｌ（ｔ）は全てのサブウィンドウ３３００での位相差分布の経験分布である。Ｋ−Ｓ検定により算出される２つの統計分布の類似性を表すＫ−Ｓ検定量ＫＳ（０≦ＫＳ≦１）は、２つの経験分布が一致している統計分布を比較した場合には０となる。また、類似性が低い経験分布を比較した場合には大きい値をとる。
【００２５】
ステップＳＴ３４０において、制御部１００が類似性算出部３３０において算出された全てのサブウィンドウ３３００と参照サブウィンドウ３２００との類似性を表す指標を判別処理部３４０に入力する。そして、判別処理部３４０において類似性算出部３３０において算出された分布の類似性を表す指標値と予め設定した閾値を比較する。そして、参照サブウィンドウ３２００と同じ性質を有しているサブウィンドウ３３００を検出する。なお、類似性の判別に用いる閾値は、参照サブウィンドウ３２００と各サブウィンドウ３３００の類似性から参照サブウィンドウ３２００と同じ性質を有しているサブウィンドウ３３００を検出できる値を設定すればよく、閾値の設定には、解析者による入力や各状況に応じた閾値を予めデータベースとして保有し判別を行う場合に値を取得する方式などその形態は問わない。
【００２６】
前述のＫ−Ｓ検定により算出された類似性を表すＫ−Ｓ検定値を用いた場合には、判別処理部３４０は、式（５）により表される処理により、参照サブウィンドウ３２００と同じ性質を有するサブウィンドウ３３００の検出を行う。
【００２７】
【数５】
2008310391.tif 000007
ここで、ＫＳｔｈは予め設定された閾値である。
【００２８】
以上のように、実施の形態１では、コヒーレンスを算出するウィンドウを適応的に変化させることで異なる性質を有する画素を用いることなくコヒーレンスを算出する。これにより、コヒーレンスが一様な領域においてはウィンドウ３０００によるコヒーレンスの推定が行える。また、異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界付近ではサブウィンドウ３３００の大きさ程度でのコヒーレンスの推定を行うため、注目画素と異なる性質を有する画素を従来方式のように含むことなくコヒーレンスの推定が可能となる。従って、取得時間の異なる２枚の画像間の相関を算出する際に、相関の算出に用いるウィンドウの形状を適用的に変化させることで高精度かつ高分解能な相関分布の算出を行うことができる。
【００２９】
実施の形態２．
上述した実施の形態１では、分割するサブウィンドウ３３００の形状は予め解析者が指定した形状に固定されたものである。次に、この発明の実施の形態２では、ウィンドウ３０００を分割するサブウィンドウ３３００の形状を異なるコヒーレンスを持つ領域が接する境界の方向に応じて設定する方式について述べる。
【００３０】
図６は、この発明の実施の形態２による画像処理装置を示すブロック構成図である。図６において、図１に示す実施の形態１の構成と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。図６に示す実施の形態２において、図１に示す実施の形態１と異なる構成は、制御部１００の構成にある。図６に示す実施の形態２における制御部１００は、複素共役積算出部として、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚のレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部２１０を備えると共に、ウィンドウ形状設定部として、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部５００と、境界方向決定部５００により決定されたウィンドウ内にある異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界方向に対応したウィンドウ形状の設定を行う境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００とを備える。
【００３１】
次に動作について説明する。図７は、この発明の実施の形態２による画像処理装置、主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。図７において、図２と同一符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。ステップＳＴ５００において、制御部１００が注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる、位相差算出部２１０により算出された２枚のレーダ画像間の位相差を境界方向決定部５００に入力する。そして、境界方向決定部５００では、２枚のレーダ画像間の位相差を基にウィンドウ内の境界方向を決定する。ステップＳＴ５００における詳細な処理は後述する。
【００３２】
ステップＳＴ６００において、制御部１００が位相差算出部２１０により算出された注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚のレーダ画像間の位相差と境界方向決定部５００により決定されたウィンドウ内の異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界方向を、境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００に入力する。そして、境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００において、異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界方向に対応したウィンドウ形状を設定する。ステップＳＴ６００における詳細な処理は後述する。
【００３３】
図８は、境界方向決定部５００のブロック構成図である。図７において、図３と同一符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。図７に示される境界方向決定部５００は、注目画素とその周囲領域にある画素により構成されたウィンドウをサブウィンドウに分割するウィンドウ分割処理部３１０と、ウィンドウ分割処理部３１０において分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布を算出する複素共役積分布算出部として、分割されたサブウィンドウ内に含まれる画素の２枚のレーダ画像間の位相差の分布を算出する位相差分布算出部３２０と、位相差分布算出部３２０において算出された注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの複素共役積の分布の類似性として、注目画素を含む参照サブウィンドウの位相差分布と参照ウィンドウ以外のサブウィンドウの位相差分布の統計分布を比較しそれらの分布の類似性を算出する類似性算出部３３０と、分割された参照サブウィンドウの位相差分布と参照サブウィンドウ以外の全てのサブウィンドウの位相差分布の類似性を基にウィンドウ内における異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を判定する境界方向判定部５１０とを有する。
【００３４】
次に動作について説明する。図９は、境界方向決定部５００の処理を示すフローチャートである。図９において、図５と同一符号を付したものは同一またはそれに相当するものである。ステップＳＴ５１０において、制御部１００が類似性算出部３３０で算出した参照サブウィンドウ３２００と参照サブウィンドウ３２００以外のサブウィンドウ３３００との類似性を表す指標を境界方向判定部５１０に入力する。そして、境界方向判定部５１０において、参照サブウィンドウ３２００から類似性の高いサブウィンドウ３３００の位置する方向と平行に異なるコヒーレンスを持つ領域が接する境界の方向があると判定する。
【００３５】
ここで、境界方向決定部５００による境界方向決定の例を示す。ウィンドウ分割処理部３１０において、注目画素とその周囲の画素により構成されたウィンドウを９個のサブウィンドウに分割する。そして、ウィンドウ分割処理部３１０において分割した９個のサブウィンドウ３３００内に含まれる２枚のレーダ画像間の位相差から位相差分布を位相差分布算出部３２０により算出する。類似性算出部３３０において、算出された各サブウィンドウ３３００の位相差分布と参照サブウィンドウ３２００の類似性を比較し、位相差分布の類似性を算出する。なお、本例では、この分布の類似性を示す指標として、前述のＫ−Ｓ検定により算出されるＫ−Ｓ検定値を用いる。ただし、類似性を表す指標であればＫ−Ｓ検定値以外の指標を用いてもよい。類似性算出部３３０により参照サブウィンドウ３２００と参照サブマスク３２００以外のサブウィンドウ３３００の類似性は、式（３）のサブマスクの分割数ＬをＬ＝９として表される。
【００３６】
境界方向判定部５１０において、類似性算出部３３０により算出された参照サブウィンドウ３２００と参照サブウィンドウを以外のサブウィンドウ３３００のＫ−Ｓ検定値を比較して最小の値をとるサブウィンドウ３３００、つまり最も類似性の高いサブウィンドウ３３００を検出する。そして、参照サブウィンドウ３２００と最も類似性の高いサブウィンドウ３３００の位置に応じて境界の方向を以下のように判定する。
【００３７】
Case１.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（１）またはＫＳ（８）である場合：
アジマス方向から反時計回りに１３５度方向に境界の方向がある。
Case２.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（２）またはＫＳ（７）である場合：
アジマス方向と平行な方向に境界の方向がある。
Case３.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（３）またはＫＳ（６）である場合：
アジマス方向から反時計回りに４５度方向に境界の方向がある。
Case４.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（４）またはＫＳ（５）である場合：
レンジ方向と平行な方向に境界の方向がある。
【００３８】
この判定は、参照サブウィンドウ３２００と参照サブウィンドウ３２００の周囲にあるサブウィンドウ３３００の類似性が、参照サブウィンドウ３２００からみて、境界の方向と平行な位置に存在するサブウィンドウ３３００の方が他のサブウィンドウ３３００に比べて高い性質を利用している。例えば、図１０のような場合を考える。なお、図１０ではレンジ方向境界ウィンドウ３００１のように異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向がレンジ方向に平行である場合を想定している。この場合、参照サブウィンドウ３２００からみて、レンジ方向に平行な位置に存在するサブウィンドウ３３００の類似性が高いと考えられる。図１０では、サブウィンドウＮ３３０４またはサブウィンドウＳ３３０５の類似性が参照サブウィンドウ３２００と高くなると考えることが出来る。従って、Ｋ−Ｓ検定による類似性を表す指標であるＫ−Ｓ検定値は、このサブウィンドウＮ３３０４とサブウィンドウＳ３３０５において低い値をとると考えられる。一方、他のサブウィンドウ３３００では参照サブウィンドウ３２００との類似性が低くＫ−Ｓ検定値も総じて高い値である考えられる。この性質を利用し、境界方向判定部５１０では、境界の方向を判定している。
【００３９】
図１１は、図６に示す境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００のブロック構成図である。図１１において、図３および図８と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。図１１に示す境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００は、ウィンドウ３０００を境界方向決定部５００により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じたサブウィンドウ３３００に分割する境界方向対応型ウィンドウ分割処理部６１０と、分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布として、分割されたサブウィンドウ内に含まれる画素の２枚のレーダ画像間の位相差の分布を算出する位相差分布算出部３２０と、位相差分布算出部３２０において算出された注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの複素共役積の分布の類似性として、注目画素を含む参照サブウィンドウの位相差分布と参照ウィンドウ以外のサブウィンドウの位相差分布の統計分布を比較しそれらの分布の類似性を算出する類似性算出部３３０と、類似性算出部３３０で算出された類似性から類似性の高いサブウィンドウを判別する判別処理として、類似性算出部３３０で得られた位相差分布の類似性を表す指標と予め設定した閾値とを比較し、分布の類似性を表す指標が閾値以下の場合にコヒーレンスを算出する領域としてそのサブウィンドウを使用することを判別する判別処理部３４０とを有する。
【００４０】
次に動作について示す。図１２は、境界対応型ウィンドウ形状設定部６００の処理を示すフローチャートである。図１２において、図５および図９と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。ステップＳＴ６１０において、制御部１００が、境界方向決定部５００で決定されたウィンドウ３０００内での異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を境界方向対応型ウィンドウ分割処理部６１０に入力する。そして、境界方向対応型ウィンドウ分割処理部６１０において、ウィンドウ３０００を境界方向決定部５００により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じたサブウィンドウ３３００に分割する。
【００４１】
以上のように、ウィンドウ３０００を、異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に対してサブウィンドウ３３００に適応的に分割することで、形状を固定している分割と比較して境界の位置をより鮮明にすることができる。
【００４２】
実施の形態３．
以上の実施の形態では、ウィンドウ３０００内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界を判定し、その境界の方向に応じてウィンドウ３０００の分割を行う方式である。次に、この発明の実施の形態３では、異なるコヒーレンス有する領域が接する境界が、ウィンドウ３０００内においてその形状が変化していることを検出する。
【００４３】
図１３は、この発明の実施の形態３による画像処理装置を示すブロック構成図である。図１３において、図１および図６と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。図１３に示す実施の形態３における制御部１００は、複素共役積算出部として、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚のレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部２１０を備えると共に、ウィンドウ形状設定部として、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部５００と、境界方向決定部５００により決定されたウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界をより詳細にするウィンドウ形状の設定を行うもので、境界の方向がウィンドウ内に複数存在する場合を考慮してウィンドウ形状の設定を行う複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００とを備える。
【００４４】
次に動作について示す。図１４は、この発明の実施の形態３による画像処理装置の主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。図１４において、図２および図７と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。ステップＳＴ７００において、制御部１００が境界方向決定部５００において決定した異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００に入力する。そして、複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００において、ウィンドウ３０００の形状を注目画素と同一の性質を有する画素のみを含む形状に設定する。複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００の具体的な処理の流れに関しては後述する。
【００４５】
図１５は、複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００のブロック構成図である。図１５において、図３、図８および図１１と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。また同時に、図１６に、複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００の処理の概念図を示す。なお、図１６において、図１０と同じ符号を付したものは同一またはそれに相当するものを示す。
【００４６】
図１５に示す複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００は、境界方向決定部５００の結果に応じて異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に平行な方向にウィンドウをサブウィンドウに分割する境界方向対応型ウィンドウ分割処理部６１０と、境界方向対応型ウィンドウ分割処理部６１０により分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布としてサブウィンドウ内に含まれる２枚の画像間の位相差の分布を算出する位相差分布算出部３２０ａと、第１の位相差分布算出部３２０ａによる算出結果に基づいて注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの位相差の分布の類似性を算出する類似性算出部３３０ａと、類似性算出部３３０ａで算出した類似性を基づいて類似性の高いサブウィンドウを判別する判別処理部３４０ａと、境界方向決定部５００の結果に応じて異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向とは垂直な方向にウィンドウをサブウィンドウに分割する境界方向垂直型ウィンドウ分割処理部７１０と、境界方向垂直型ウィンドウ分割処理部７１０により分割されたサブウィンドウ毎の複素共役積の分布としてサブウィンドウ内に含まれる２枚の画像間の位相差の分布を算出する位相差分布算出部３２０ｂと、位相差分布算出部３２０ｂによる算出結果に基づいて注目画素を含むサブウィンドウとその他のサブウィンドウの位相差の分布の類似性を算出する類似性算出部３３０ｂと、類似性算出部３３０ｂで算出した類似性を基づいて類似性の高いサブウィンドウを判別する判別処理部３４０ｂと、判別処理部３４０ａと判別処理部３４０ｂとにより判別されたサブウィンドウの結果を統合し各画素を中心とする所定の範囲においてウィンドウ形状を設定する判別結果統合処理部７２０とを有する。
【００４７】
ここで、境界方向垂直型ウィンドウ分割処理部７１０は、境界方向決定部５００により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に対して垂直な方向となる形状を有した境界方向垂直分割サブウィンドウ３４２０に境界混合型ウィンドウ３４００を分割する。
【００４８】
また、判別処理結果統合処理部７２０は、境界方向対応型ウィンドウ分割処理部６１０を用いて行われた境界方向並行分割サブウィンドウ３４１０の類似性の判決結果と境界方向垂直対応型ウィンドウ分割処理部７１０を用いて行われた境界方向垂直分割サブウィンドウ３４２０の類似性の判別処理結果を統合し、コヒーレンスの推定に用いるウィンドウの形状を設定する。
【００４９】
次に動作について示す。図１７は、複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００における処理の流れを示したフローチャートである。図１７において、図５、図９および図１２と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。ステップＳＴ７１０において、制御部１００が境界方向決定部５００において決定した異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を境界方向垂直型ウィンドウ分割処理部７１０に入力する。そして、境界方向垂直型ウィンドウ分割処理部７１０において、境界方向決定部５００において決定した異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向と垂直な方向に平行な形状に境界混合型ウィンドウ３４００を境界方向垂直分割サブウィンドウ３４２０に分割する。
【００５０】
ステップＳＴ７２０において、制御部１００が境界方向に平行な形状である境界方向平行分割サブウィンドウ３４１０の形状にウィンドウ分割処理を行いウィンドウ形状の設定をした結果である境界方向並行判別結果３４１１と境界方向に垂直な形状である境界方向垂直分割サブウィンドウ３４１０の形状にウィンドウ分割処理を行いウィンドウ形状の設定をした結果である境界方向垂直判別結果３４２１を判別処理結果統合処理部７２０に入力する。そして、判別処理結果統合処理部７２０において、境界方向並行判別結果３４１１と境界方向垂直判別結果３４２１で共に異なる性質を有する画素３４４０と判定されなかった領域を組み合わせて、ウィンドウ形状を設定する。
【００５１】
以上のように、境界方向と垂直な方向に応じたウィンドウ分割を行い、注目画素を含む境界方向垂直分割サブウィンドウ３４２０とその他の境界方向垂直分割サブウィンドウ３４２０の類似性を比較して境界方向垂直判別結果３４２１を算出する。また、境界方向に平行な方向に応じたウィンドウ分割処理の結果である境界方向平行判別結果３４１１と境界方向垂直判別結果３４２１とを統合することで、境界の長さがウィンドウサイズ以下の場合においてもより境界を鮮明にすることが可能となる。なお、実施の形態３では、境界方向に対して垂直に平行な形状にサブウィンドウの分割を行ったが、この分割の方向は垂直方向のみに限定する話ではない。
【００５２】
実施の形態４．
以上の実施の形態において、境界の大きさがウィンドウサイズに対して同程度の大きさが求められている。実施の形態３では、境界方向に対して垂直な形状である境界方向垂直分割サブウィンドウ３４２０の形状に境界混合型ウィンドウ３４００を分割することで、境界の大きさがウィンドウサイズ程度に至らない場合においても推定精度の低下を防止した。次に、この発明の実施の形態４では、境界方向決定部５００により決定した境界の方向に応じて初期ウィンドウの形状を縮小する形に再設定することで、初期のウィンドウサイズに対して境界の大きさが十分でない場合に対しても精度の低下を防止する。
【００５３】
図１８は、この発明の実施の形態４による画像処理装置を示すブロック構成図である。図１８において、図１、図６および図１３と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。図１８に示す実施の形態４においては、複素共役積算出部が、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚のレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部２１０でなり、ウィンドウ形状設定部が、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部５００と、境界方向設定部５００により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じて注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を再設定する初期ウィンドウ形状再設定処理部８００と、初期ウィンドウ形状再設定処理部８００により再設定された初期ウィンドウの形状を境界方向決定部５００の結果に応じて設定する境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００とでなる。
【００５４】
次に動作について説明する。図１９は、この発明の実施の形態４による画像処理装置の主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。図１９において、図２、図７および図１４と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。ステップＳＴ８００は、制御部１００が初期ウィンドウ形状再設定部８００に境界方向設定部５００により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を入力する。そして、初期ウィンドウ形状再設定部８００は、入力された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じてウィンドウ形状を再設定する。
【００５５】
初期ウィンドウ形状再設定部８００において再設定される初期ウィンドウの形状は、以下のとおりである。
Case１.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（１）である場合：
初期ウィンドウの形状をサブウィンドウＮＷ３３０１、サブウィンドウＷ３
３０２、サブウィンドウＮ３３０４、参照サブウィンドウ３２００で再設定
する。
Case２.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（２）である場合：
初期ウィンドウの形状を前記サブウィンドウＮＷ３３０１、サブウィンドウ            Ｗ３３０２、サブウィンドウＳＷ３３０３、サブウィンドウＮ３３０４、サ            ブウィンドウＳ３３０５、参照サブウィンドウ３２００で再設定する。
Case３.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（３）である場合：
初期ウィンドウの形状をサブウィンドウＷ３３０２、サブウィンドウＳＷ３            ３０３、サブウィンドウＳ３３０５、参照サブウィンドウ３２００で再設定            する。
Case４.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（４）である場合：
初期ウィンドウの形状をサブウィンドウＮＷ３３０１、サブウィンドウＷ３            ３０２、サブウィンドウＮ３３０４、サブウィンドウＮＷ３３０６、サブウ            ィンドウＥ３３０７、参照サブウィンドウ３２００で再設定する。
Case５.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（５）である場合：
初期ウィンドウの形状をサブウィンドウＷ３３０２、サブウィンドウＳＷ３            ３０３、サブウィンドウＳ３３０５、サブウィンドウＥ３３０７、サブウィ            ンドウＳＥ３３０８、参照サブウィンドウ３２００で再設定する。
Case６.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（６）である場合：
初期ウィンドウの形状をサブウィンドウＮ３３０４、サブウィンドウＮＥ３            ３０６、サブウィンドウＥ３３０７、参照サブウィンドウ３２００で再設定            する。
Case７.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（７）である場合：
初期ウィンドウの形状をサブウィンドウＮ３３０４、サブウィンドウＳ３３            ０５、サブウィンドウＮＥ３３０６、サブウィンドウＥ３３０７、サブウィ            ンドウＳＥ３３０８、参照サブウィンドウ３２００で再設定する。
Case８.  Ｋ−Ｓ検定値の最小値がＫＳ（８）である場合：
初期ウィンドウの形状をサブウィンドウＳ３３０５、サブウィンドウＥ３３            ０７、サブウィンドウＳＥ３３０８、参照サブウィンドウ３２００で再設定            する。
【００５６】
ここで、図２０は、この発明の実施の形態４による画像処理装置の処理の流れを示す概念図である。なお、図２０において、図１０および図２０を同じ符号を付しているものは同一またはそれに相当するものを示す。境界混合型ウィンドウ３４００を方向決定処理部５００によりその異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向がレンジ方向に平行であると判定された場合を想定する。この場合、Ｋ−Ｓ検定値の最小値はＫＳ（４）であり、初期ウィンドウ形状再設定部８００のCase４にあたる。これにより、再設定された初期ウィンドウの形状は、初期ウィンドウ再設定処理後３５００が得られる。得られた初期ウィンドウ再設定処理後３５００を異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に平行である境界方向平行分割サブウィンドウ３４１０に分割し、注目画素を含む境界方向平行分割サブウィンドウ３４１０との類似性を比較すると、境界方向平行判別結果３４１１が得られる。ここで、参照サブウィンドウ３２００と異なる性質を有する境界方向平行分割サブウィンドウ３４１０を構成する異なる性質を有する画素３４４０以外の画素は、統合結果３４３０の結果と一致することが確認できる。
【００５７】
以上のように、境界の方向に応じて初期ウィンドウの形状を再設定することで、境界の大きさがウィンドウサイズに対して十分な大きさでない場合においてもコヒーレンスの推定精度の低下を防ぐことが可能となる。また、実施の形態３に比べて計算負荷が削減ざれるため、高速に処理を実現することができる。
【００５８】
実施の形態５．
以上の実施の形態では、ウィンドウ３０００について異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向の推定を行うものである。次に、この発明の実施の形態５では、ウィンドウ３０００内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界が含まれることを判定し、境界の有無に応じて境界の方向を決定する処理を行う。
【００５９】
図２１は、この発明の実施の形態５による画像処理装置を示すブロック構成図である。図２１において、図１、図６、図１３および図１８と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。図２１に示す実施の形態５においては、複素共役積算出部が、２枚の画像間の複素共役積の情報として注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に含まれる画素の２枚の画像間の位相差を算出する位相差算出部２１０でなり、ウィンドウ形状設定部が、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内において異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の有無を判定する混合領域判定部９００と、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を設定するウィンドウ形状設定部３００と、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向を決定する境界方向決定部５００と、境界方向設定部５００により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じて注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を設定する境界方向対応ウィンドウ形状設定部６００とでなり、コヒーレンス算出部４００は、ウィンドウ形状設定部３００と境界方向対応ウィンドウ形状設定部６００の出力に基づいて２枚の画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出する。
【００６０】
ここで、混合領域判定部９００は、ウィンドウ３０００内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界が含まれるかを判定する。混合領域判定部９００の詳細なブロック構成図に関しては後述する。また、図２１において、ウィンドウ３０００内に異なるコヒーレンスを有する領域の接する境界が含まれると判定された場合、境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００による処理を行っているが、これに限らず複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００または初期ウィンドウ形状再設定処理部８００を用いた境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００による処理に置き換えても構わない。
【００６１】
すなわち、図２１において、境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００は、境界方向決定部５００により決定されたウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向がウィンドウ内に複数存在する場合を考慮してウィンドウ形状の設定を行う複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００を用いた処理に置き換えても良く、また、境界方向設定部５００により決定された異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の方向に応じて注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウの形状を再設定する初期ウィンドウ形状再設定処理部８００と、初期ウィンドウ形状再設定処理部により再設定された初期ウィンドウの形状を前記境界方向決定部の結果に応じて設定する境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００との組み合わせを用いた処理に置き換えても良い。
【００６２】
次に動作について説明する。図２２は、この発明の実施の形態５での画像処理装置の主に制御部１００の処理の流れを表すフローチャートである。図２２において、図２、図７、図１４および図１９と同一の符号を付したものは同一またはこれに相当するものである。ステップＳＴ９００において、制御部１００は、位相差算出部２１０において算出したウィンドウ３０００内に含まれる２枚のレーダ画像間の位相差と２枚のレーダ画像のデータを混合領域判定部９００に入力する。そして、混合領域判定部９００では、入力されたウィンドウ３０００に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界が含まれているかを判定する。
【００６３】
これは、推定されたコヒーレンスから算出された位相差の理論分布が、ウィンドウ３０００内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界が存在する場合には、実際の位相差の分布とその形状が異なることを利用している。この概念図を図２３に示す。実際の位相差分布２０００は、ウィンドウ３０００内に含まれる画素の位相差である。また、理論的な位相差分布１０００は、ウィンドウ３０００に含まれるレーダ画像のデータからコヒーレンス算出処理部４００により算出されたコヒーレンスを有する理論的な位相差の分布を理論統計分布算出部９１０により得られた結果である。混合領域判定部９００における詳細な処理の流れについては後述する。
【００６４】
図２４は、混合領域判定部９００のブロック構成図である。図２４において、図３、図８、図１１および図１５と同一の符号を付したものは同一またはそれに相当するものである。図２４に示す混合領域判定部９００は、注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内において２枚の画像間の位相差分布を算出する位相差分布算出部３２０と、ウィンドウ内に含まれる２枚の画像間のコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部４００と、コヒーレンス算出部４００により算出されたコヒーレンスを有する２枚の画像間の統計的な理論的な位相差分布を算出する理論統計分布算出部９１０と、位相差分布算出部３２０と理論統計分布算出部９１０により算出された位相差分布の類似性を算出する類似性算出部３３０と、類似性算出部３３０により算出された類似性に基づいてウィンドウ内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界が含まれていることを判別する判別処理部３４０とを有する。
【００６５】
ここで、理論統計分布算出部９１０は、コヒーレンス算出部４００で算出されたコヒーレンスを基に、理論的な位相差の分布を算出する。この実際の位相差分布２０００と理論的な位相差分布１０００は、ウィンドウ３０００内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界が含まれていない場合には、同一の分布形状を示す。一方、異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界がウィンドウ３０００内に含まれている場合には、実際の位相差分布２０００と理論的な位相差分布１０００は異なる形状である。従って、この実際の位相差分布２０００と理論的な位相差分布１０００の類似性を比較することでウィンドウ３０００内に異なるコヒーレンスを有する領域が接する境界の有無を判定することが出来る。
【００６６】
次に動作について示す。図２５は、混合領域判定部９００における処理の流れを示したフローチャートである。図２５において、図５、図９、図１２および図１７と同一の符号を付したものは同一またはそれに相当するものである。ステップＳＴ９１０において、制御部１００がコヒーレンス算出部４００において算出した注目画素とその周囲の画素で構成されるウィンドウに含まれる画素によるコヒーレンスを理論統計分布算出部９１０に入力する。そして、理論統計分布算出部９１０が、コヒーレンスの振幅δと偏角θを基に位相差の理論的な統計分布を算出する。この理論的な統計分布は、非特許文献２（J.S.Lee, K.W.Hoppel, S.A.Mango, and A.R.Miller, ``Intensity and Phase Statistics of Multilook Polarimetric and Interferometric SAR Imagery,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.32, no.5, pp.1017-pp.1028, 1994.）で導出されているような、式（６）で表されるものである。
【００６７】
【数６】
2008310391.tif 000008
ここで、φは位相差で範囲は−πからπ、ｋはマルチルック数、β＝ｃｏｓ［φ−θ］である。また、Γはガンマ関数、Ｆはガウスの超幾何関数である。
なお、理論的な統計分布の算出には式（６）を用いたが、これに限るものではなく、位相差の統計分布を示すものであれば他の式を用いてもよい。また、この理論統計分布のデータを統計分布データベースとして保有しコヒーレンス推定部４００において算出されたコヒーレンスの値に応じたデータを参照する形態をとっても構わない。
【００６８】
以上のように、位相差の理論統計分布との比較から注目画素とその周囲の画素により構成されるウィンドウ内に境界が含まれるかを判定し、その処理結果に応じてコヒーレンスを算出するウィンドウの形状設定処理を適応的に変化させることで、計算負荷を低減することが可能となり高速な処理が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】この発明の実施の形態１による画像処理装置を示すブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による画像処理装置の主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。
【図３】図１に示すウィンドウ形状設定部３００のブロック構成図である。
【図４】ウィンドウをＬ個の矩形のサブウィンドウに分割した場合の概念図である。
【図５】図１に示すウィンドウ形状設定部３００の処理を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態２による画像処理装置を示すブロック構成図である。
【図７】この発明の実施の形態２による画像処理装置の主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。
【図８】図６に示す境界方向決定部５００のブロック構成図である。
【図９】図６に示す境界方向決定部５００の処理を示すフローチャートである。
【図１０】図６に示す境界方向判定部５１０による処理の概念図である。
【図１１】図６に示す境界方向対応型ウィンドウ形状設定部６００のブロック構成図である。
【図１２】図６に示す境界対応型ウィンドウ形状設定部６００の処理を示すフローチャートである。
【図１３】この発明の実施の形態３による画像処理装置を示すブロック構成図である。
【図１４】この発明の実施の形態３による画像処理装置の主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１３に示す複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００のブロック構成図である。
【図１６】図１３に示す複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００の処理の概念図である。
【図１７】図１３に示す複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部７００における処理の流れを示したフローチャートである。
【図１８】この発明の実施の形態４による画像処理装置を示すブロック構成図である。
【図１９】この発明の実施の形態４による画像処理装置の主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。
【図２０】この発明の実施の形態４による画像処理装置の処理の概念図である。
【図２１】この発明の実施の形態５による画像処理装置を示すブロック構成図である。
【図２２】この発明の実施の形態５による画像処理装置の主に制御部１００の処理を示すフローチャートである。
【図２３】この発明の実施の形態５による画像処理装置の処理の概念図である。
【図２４】図２１に示す混合領域判定部９００のブロック構成図である。
【図２５】図２１に示す混合領域判定部９００における処理の流れを示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００７０】
１  画像格納部、２  出力格納部、１００  制御部、２００  複素共役積算出部、２１０  位相差算出部、３００  ウィンドウ形状設定部、３１０  ウィンドウ分割処理部、３２０，３２０ａ，３２０ｂ  位相差分布算出部、３３０，３３０ａ，３３０ｂ  類似性算出部、３４０，３４０ａ，３４０ｂ  判別処理部、４００  コヒーレンス算出部、５００  境界方向決定部、５１０  境界方向判定部、６００  境界方向対応型ウィンドウ形状設定部、６１０  境界方向対応型ウィンドウ分割処理部、７００  複数境界方向対応型ウィンドウ形状設定部、７１０  境界方向垂直型ウィンドウ分割処理部、７２０  判別処理結果統合処理部、８００  初期ウィンドウ形状再設定処理部、９００  混合領域判定部、９１０  理論統計分布算出部。
【図１】
2008310391.tif 000009
【図２】
2008310391.tif 000010
【図３】
2008310391.tif 000011
【図４】
2008310391.tif 000012
【図５】
2008310391.tif 000013
【図６】
2008310391.tif 000014
【図７】
2008310391.tif 000015
【図８】
2008310391.tif 000016
【図９】
2008310391.tif 000017
【図１０】
2008310391.tif 000018
【図１１】
2008310391.tif 000019
【図１２】
2008310391.tif 000020
【図１３】
2008310391.tif 000021
【図１４】
2008310391.tif 000022
【図１５】
2008310391.tif 000023
【図１６】
2008310391.tif 000024
【図１７】
2008310391.tif 000025
【図１８】
2008310391.tif 000026
【図１９】
2008310391.tif 000027
【図２０】
2008310391.tif 000028
【図２１】
2008310391.tif 000029
【図２２】
2008310391.tif 000030
【図２３】
2008310391.tif 000031
【図２４】
2008310391.tif 000032
【図２５】
2008310391.tif 000033