(57)【要約】【課題】超解像処理が施されて解像度が高められている超解像画像を評価することができる画像評価装置を得ることを目的とする。【解決手段】超解像処理が施されている超解像画像の散乱点に関する散乱点情報と、その超解像画像に対応する正解画像の散乱点に関する散乱点情報とを参照して、その超解像画像の散乱点と正解画像の散乱点との組み合わせの可能性を示す散乱点判定行列をクラスタ別に生成する判定行列生成部５を設け、その散乱点判定行列から散乱点間の相関関係を示す散乱点相関行列をクラスタ別に生成し、その散乱点相関行列に対する評価値を算出する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
超解像処理が施されている超解像画像の散乱点に関する散乱点情報と当該超解像画像に対応する正解画像の散乱点に関する散乱点情報とを参照して、その超解像画像の散乱点と正解画像の散乱点との組み合わせの可能性を示す散乱点判定行列をクラスタ別に生成する判定行列生成手段と、上記判定行列生成手段により生成された散乱点判定行列から散乱点間の相関関係を示す散乱点相関行列をクラスタ別に生成し、その散乱点相関行列に対する評価値を算出する評価値算出手段と、上記評価値算出手段により算出されたクラスタ別の評価値から当該超解像画像の評価値を求める画像評価手段とを備えた画像評価装置。
【請求項２】
判定行列生成手段は、シミュレーションを実施して生成された正解画像から算出された散乱点情報を参照することを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
【請求項３】
判定行列生成手段は、正解画像の散乱点に関する散乱点情報として、その正解画像を生成する際に実施されたシミュレーションの設定条件から得られる理論上の散乱点に関する散乱点情報を参照することを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
【請求項４】
判定行列生成手段は、シミュレーションを実施して生成された正解画像から算出された散乱点情報と、そのシミュレーションの設定条件から得られる理論上の散乱点に関する散乱点情報とを参照することを特徴とする請求項１記載の画像評価装置。
【請求項５】
評価値算出手段は、散乱点相関行列に対する評価値を算出する際、超解像画像の散乱点に対応する正解画像の散乱点が存在しない場合、その超解像画像の散乱点をノイズとみなして評価値を算出することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項６】
評価値算出手段は、クラスタに所属しない超解像画像の散乱点をノイズとみなすことを特徴とする請求項５記載の画像評価装置。
【請求項７】
評価値算出手段は、正解画像の散乱点間の距離を考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項８】
評価値算出手段は、正解画像の散乱点の密集密度を考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項９】
評価値算出手段は、正解画像の散乱点と超解像画像の散乱点とのずれ方向を考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項１０】
評価値算出手段は、超解像画像における複数の散乱点が超解像処理によって１つの散乱点に合成されている場合、その合成散乱点と正解画像の複数の散乱点が対応するように散乱点相関行列を生成することを特徴とする請求項１から請求項９のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項１１】
評価値算出手段は、合成散乱点に対応する正解画像の散乱点間の距離と、その正解画像の散乱点の密集密度とを考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出することを特徴とする請求項１０記載の画像評価装置。
【請求項１２】
評価値算出手段は、合成散乱点の判定基準の設定を受け付けることを特徴とする請求項１０または請求項１１記載の画像評価装置。
【請求項１３】
評価値算出手段は、超解像画像の原画像における散乱点の個数と、その超解像画像の散乱点の個数とを考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出することを特徴とする請求項１から請求項９のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項１４】
評価値算出手段は、超解像画像の原画像における散乱点の個数と、その超解像画像の散乱点の個数と、合成散乱点に対応する原画像の散乱点の個数とを考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出することを特徴とする請求項１０から請求項１２のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項１５】
評価値算出手段は、原画像からノイズとなる散乱点を抽出し、その抽出結果を考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出することを特徴とする請求項１３または請求項１４記載の画像評価装置。
【請求項１６】
超解像画像及び正解画像から散乱点を検出する検出方法の設定を受け付けるとともに、その検出方法を使用して散乱点を検出する散乱点検出手段を設けたことを特徴とする請求項１から請求項１５のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項１７】
判定行列生成手段は、散乱点判定行列を生成する際に従う条件の設定を受け付けることを特徴とする請求項１から請求項１６のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項１８】
評価値算出手段は、散乱点相関行列に対する評価値を算出する際の算出方法の設定を受け付けるとともに、複数の算出方法が設定された場合には、各算出方法を使用して算出される評価値間の重み付けの設定を受け付けることを特徴とする請求項１から請求項１６のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項１９】
判定行列生成手段及び評価値算出手段における設定内容を超解像画像の評価中に変更する設定変更手段を設けたことを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像評価装置。
【請求項２０】
判定行列生成手段及び評価値算出手段における設定内容を、超解像処理のアルゴリズム及び正解画像を生成する際に実施するシミュレーションの条件を含む諸条件から変更する設定変更手段を設けたことを特徴とする請求項１７から請求項１９のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項２１】
評価値算出手段は、過去に生成した散乱点相関行列の算出情報を参照して、その散乱点相関行列に対する評価値の算出方法及びパラメータを変更して、その評価値を再算出することを特徴とする請求項１から請求項１６のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項２２】
評価値算出手段は、過去に判定行列生成手段により生成された散乱点判定行列の算出情報を参照して、散乱点相関行列に対する評価値の算出方法及びパラメータを変更して、その評価値を再算出することを特徴とする請求項１から請求項１６のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項２３】
超解像処理の実行条件をキーにして、超解像画像の評価値を検索する検索手段を設けたことを特徴とする請求項１から請求項１６のうちのいずれか１項記載の画像評価装置。
【請求項２４】
評価値算出手段は、評価値の再算出結果を相互に比較して、最適な評価値の算出方法及びパラメータを決定することを特徴とする請求項２１または請求項２２記載の画像評価装置。
【請求項２５】
評価値算出手段は、検索手段を用いて最適な評価値を検索し、その評価値に係る算出方法及びパラメータを使用して、散乱点相関行列に対する評価値を算出することを特徴とする請求項２３記載の画像評価装置。
【請求項２６】
検索手段を用いて最適な評価値を検索し、その評価値に係る超解像処理の実行条件を用いて原画像に対する超解像処理を実施する超解像処理手段を設けたことを特徴とする請求項２３記載の画像評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、超解像処理が施されている超解像画像を評価する画像評価装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像評価装置として、シミュレーションを利用して合成開口レーダ（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）の再生画像におけるパラメータや歪み補正精度を評価する装置（以下の特許文献１を参照）や、ＳＡＲ再生画像の分解能やコントラスト等を評価する装置（以下の特許文献２を参照）が存在する。
ただし、撮影済みのＳＡＲ再生画像が超解像処理（例えば、ＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）などの信号処理）が施されることによって、解像度が高い超解像画像に変換されることがあるが、これらの画像評価装置では、その超解像画像の評価を行うことができない。
【０００３】
【特許文献１】
特開昭５８−１７９３６８号公報（第２頁から第５頁、図１）
【特許文献２】
特開昭６０−１９５４７２号公報（第３頁から第５頁、図１）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来の画像評価装置は以上のように構成されているので、ＳＡＲ再生画像などの原画像が超解像処理を施されて超解像画像に変換されている場合には、画像の評価を行うことができないなどの課題があった。
【０００５】
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、超解像処理が施されて解像度が高められている超解像画像を評価することができる画像評価装置を得ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る画像評価装置は、超解像処理が施されている超解像画像の散乱点に関する散乱点情報と、その超解像画像に対応する正解画像の散乱点に関する散乱点情報とを参照して、その超解像画像の散乱点と正解画像の散乱点との組み合わせの可能性を示す散乱点判定行列をクラスタ別に生成する判定行列生成手段を設け、その散乱点判定行列から散乱点間の相関関係を示す散乱点相関行列をクラスタ別に生成し、その散乱点相関行列に対する評価値を算出するようにしたものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による画像評価装置を示す構成図であり、図において、頂点情報生成部１は超解像処理が施されている超解像画像の散乱点に関する散乱点情報（頂点の位置と、パワー（ピークの大きさ）を示す情報）を算出するとともに、その超解像画像に対応する正解画像の散乱点に関する散乱点情報を算出する。ただし、超解像画像に対応する正解画像は、例えばシミュレーションを実施することにより生成される。なお、この実施の形態１では、説明の便宜上、超解像画像の散乱点を「評価対象点」と称し、正解画像の散乱点を「基準点」と称する。
【０００８】
正解画像管理部２は正解画像の画像データを保持するとともに、頂点情報生成部１により算出された基準点に関する散乱点情報又は外部入力された基準点に関する散乱点情報を保持する。超解像画像管理部３は超解像画像の画像データを保持するとともに、頂点情報生成部１により算出された評価対象点に関する散乱点情報又は外部入力された評価対象点に関する散乱点情報を保持する。
判定基準保持部４はデフォルトの判定行列生成規則（基本判定規則）やクラスタの生成・更新条件などを保持している。判定行列生成部５は判定基準保持部４に保持されている基本判定規則やクラスタの生成・更新条件等にしたがって正解画像の基準点に関する散乱点情報と超解像画像の評価対象点に関する散乱点情報とから、その評価対象点と基準点との組み合わせの可能性を示す散乱点判定行列をクラスタ別に生成する。なお、判定基準保持部４及び判定行列生成部５から判定行列生成手段が構成されている。
【０００９】
相関評価値算出法保持部６はデフォルトの相関評価値算出法（基本相関行列評価値算出法）を保持し、相関行列生成ルール保持部７はデフォルトの散乱点相関行列生成ルール（基本相関行列生成ルール）を保持している。相関行列管理部８は相関行列生成ルール保持部７に保持されている基本相関行列生成ルールにしたがって判定行列生成部５により生成された散乱点判定行列から散乱点間の相関関係を示す散乱点相関行列をクラスタ別に生成する。また、相関評価値算出法保持部６に保持されている基本相関行列評価値算出法にしたがって散乱点相関行列に対する評価値を算出する。なお、相関評価値算出法保持部６、相関行列生成ルール保持部７及び相関行列管理部８から評価値算出手段が構成されている。
【００１０】
クラスタ管理部９は判定行列生成部５により生成された散乱点判定行列の他、相関行列管理部８により生成された散乱点相関行列や散乱点相関行列に対する評価値を管理する。また、基準点と評価対象点の情報（所属しているクラスタの情報）を管理する。
画像評価部１０は相関行列管理部８により算出されたクラスタ別の評価値から超解像画像の評価値を求める画像評価手段を構成している。なお、画像評価部１０は画像評価装置内の各部の動作を司る制御主体でもある。
図２は画像評価部１０の処理内容を示すフローチャート、図３は判定行列生成部５の処理内容を示すフローチャート、図４は相関行列管理部８の処理内容を示すフローチャートである。
【００１１】
次に動作について説明する。
まず、画像評価部１０は、以下の初期化作業を実施する（ステップＳＴ１）。即ち、画像評価部１０は、正解画像管理部２から正解画像の画像データと基準点に関する散乱点情報を入手する。また、超解像画像管理部３から超解像画像の画像データと評価対象点に関する散乱点情報を入手する。
ただし、正解画像管理部２や超解像画像管理部３が画像データのみを保持し、散乱点情報を保持していない場合には、正解画像管理部２及び超解像画像管理部３を介して、散乱点情報の算出指令を頂点情報生成部１に出力し、頂点情報生成部１から散乱点情報を入手できるようにする。なお、外部から散乱点情報が得られた場合には、頂点情報生成部１に対して算出指令を出力する必要はない。この際、頂点情報生成部１に対して算出指令を出力するか否かは、ユーザ入力やデフォルトの指定等に従うものとする。
【００１２】
画像評価部１０は、基準点と評価対象点に関する散乱点情報を入手すると、その散乱点情報をクラスタ管理部９に出力して、すべての基準点と評価対象点の記録を依頼する。
クラスタ管理部９は、画像評価部１０から基準点と評価対象点の記録依頼を受けると、基準点と評価対象点に関する散乱点情報（位置座標、ピークの大きさ）を参照して、図９に示すように、基準点表と評価対象点表を作成する。
ただし、この時点では、各基準点と評価対象点が属するクラスタが決定されていないので、クラスタＩＤ（Ｃｌｕｓｔｅｒ  ＩＤ）は０に設定される。
【００１３】
次に、画像評価部１０は、散乱点判定行列の生成を判定行列生成部５に指示する（ステップＳＴ２）。
判定行列生成部５は、画像評価部１０から散乱点判定行列の生成指示を受けると、判定基準保持部４に保持されている基本判定規則やクラスタの生成・更新条件等にしたがって散乱点判定行列をクラスタ別に生成する。
ここで、判定基準保持部４に保持されている基本判定規則としては、例えば、次のようなものがある。
【００１４】
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ただし、ａ、ｂ、ｎ、ｍは、基本判定規則パラメータである。基本判定規則パラメータは、適当な値の数値であり、超解像の割合（ＳＡＲ再生画像を何倍拡張するか）、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成時のシミュレーションの条件などから任意に設定する。
この実施の形態１では、説明の簡単化のため、全ての値を１としている。
また、画像上の距離は比較対象の基準点と評価対象点の距離（絶対値）であり、ピークの大きさの差は比較対象の基準点と評価対象点のピークの大きさの差（絶対値）である。
【００１５】
・判定規則２
次の式（２）を満たす評価対象点をゲート内と判定する。
散乱点間評価値  ＞  ゲート内判定閾値                        （２）
ゲート内判定閾値は、適当な値の数値であり、超解像の割合（ＳＡＲ再生画像を何倍拡張するか）、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成時のシミュレーションの条件などから任意に設定する。
・判定規則３
評価対象点がゲート内と判定された場合、散乱点判定行列及びクラスタの生成・更新を行う。
【００１６】
・判定規則４
ゲート内に散乱点間評価値がない基準点については、対応する散乱点が無しの評価値（この例では、評価値「０」）が設定された散乱点判定行列と、これに対応した新規のクラスタを生成する。
・判定規則５
クラスタは、散乱点判定行列と１対１に対応させる。
また、同じ評価対象点を持つクラスタは、情報を統合して１つのクラスタにする（クラスタ内の散乱点判定行列も同時に統合する）。なお、散乱点判定行列を統合する際は、基準点に対応する評価対象点が無いところには、対応する散乱点無しの評価値を設定する。
【００１７】
以下、判定行列生成部５の処理内容を詳細に説明する。
まず、判定行列生成部５は、クラスタ管理部９の記録内容を参照して、一番最初の基準点を１個選択する（ステップＳＴ１１）。図９の例では、（ａ）の基準点表から基準点Ａを選択する。
次に、判定行列生成部５は、クラスタ管理部９の記録内容を参照して、一番最初の評価対象点を１個選択する（ステップＳＴ１２）。図９の例では、（ｂ）の評価対象点表から評価対象点１を選択する。
【００１８】
判定行列生成部５は、その基準点Ａと評価対象点１の間で、判定規則１の式（１）を使用して散乱点間評価値Ａ１を算出する。
次に、判定規則２の式（２）を使用して、評価対象点１がゲート内にあるか否かを判定する（ステップＳＴ１３）。この実施の形態１では、説明の便宜上、評価対象点１はゲート内にあるものとして説明する。
判定行列生成部５は、評価対象点１がゲート内にあると判定する場合、その散乱点間評価値Ａ１を仮散乱点判定行列に登録する（ステップＳＴ１４）。
【００１９】
ここで、仮散乱点判定行列は、判定行列生成部５が内部での中間処理情報を保持するために、一時的に散乱点の情報を記憶しておく場所である。仮散乱点判定行列では、列方向に基準点の項目、行方向に評価対象点の項目を設け、対応するフィールドに散乱点間評価値を記録する。
なお、ステップＳＴ１２〜ＳＴ１５の繰り返しステップにおいて、最初にステップＳＴ１４の処理を行う時には、既存の仮散乱点判定行列が存在しないため、判定行列生成部５は仮散乱点判定行列を生成する。２回目以後にステップＳＴ１４の処理を行う時には、生成済みの仮散乱点判定行列に情報を追加する。
これにより、この段階では、図５（ａ）に示すように、列方向に基準点Ａの項目、行方向に評価対象点１の項目、対応するフィールドに散乱点間評価値Ａ１が記録された仮散乱点判定行列が生成される。
【００２０】
次に、判定行列生成部５は、基準点Ａに対して、ゲート判定が済んでいない評価対象点がクラスタ管理部９に記録されているか否かを判定する（ステップＳＴ１５）。この時点では、評価対象点１以外の評価対象点がクラスタ管理部９に記録されているか否かを判定する。
ゲート判定が済んでいない評価対象点があれば、再度、ステップＳＴ１２の処理に戻り、全ての評価対象点がゲート判定済みであれば、ステップＳＴ１６の処理に進む。
この時点では、評価対象点１以外の評価対象点がクラスタ管理部９に記録されているので、ステップＳＴ１２の処理に戻る。
【００２１】
判定行列生成部５は、２回目のステップＳＴ１２の処理で評価対象点２を選択すると、上記と同様にして、基準点Ａと評価対象点２間の散乱点間評価値Ａ２を算出し、評価対象点２がゲート内にあると判定すれば、図５（ｂ）に示すように、その散乱点間評価値Ａ２を仮散乱点判定行列に登録する。この実施の形態１では、説明の便宜上、評価対象点２はゲート内にあるものとして説明する。
ただし、ステップＳＴ１４の処理において、既に仮散乱点判定行列が存在するので、既存の仮散乱点判定行列に情報を追加する。仮散乱点判定行列では、同じ基準点Ａに対する評価結果を記録するため、列方向の項目は増えず、行方向の評価対象点２の項目と、対応するフィールドの散乱点間評価値Ａ２が追加される。
【００２２】
判定行列生成部５は、３回目のステップＳＴ２の処理で評価対象点３を選択すると、上記と同様にして、基準点Ａと評価対象点３間の散乱点間評価値Ａ３を算出し、評価対象点３がゲート内にないと判定すれば、その散乱点間評価値Ａ３については仮散乱点判定行列に登録しない。この実施の形態１では、説明の便宜上、評価対象点３はゲート内にないものとして説明する。
【００２３】
判定行列生成部５は、上記のようにして、基準点Ａに対して、全ての評価対象点についてのゲート判定が終了すると、ステップＳＴ１６の処理に進む。この実施の形態１では、説明の便宜上、評価対象点１，２だけがゲート内にあったものとして説明する。
判定行列生成部５は、仮散乱点判定行列の有無を調査する（ステップＳＴ１６）。この例では、仮散乱点判定行列が存在するので、ステップＳＴ１７の処理に進む。
【００２４】
判定行列生成部５は、仮散乱点判定行列と同じ評価対象点を含むクラスタ（散乱点判定行列）の有無を調べる（ステップＳＴ１７）。
判定行列生成部５は、仮散乱点判定行列と同じ評価対象点を含むクラスタが存在しない場合、仮散乱点判定行列を散乱点判定行列とするクラスタを新規に生成し、そのクラスタをクラスタ管理部９に登録する（ステップＳＴ１８）。
この際、クラスタ管理部９は、新規のクラスタＩＤ番号を付与し、散乱点判定行列と一緒にクラスタ情報テーブルに記録する。また、その散乱点判定行列を参照して、内部で保持する基準点表と評価対象点表のクラスタＩＤのフィールド値を更新する。
【００２５】
この段階では、図５（ｂ）の仮散乱点判定行列を散乱点判定行列としてクラスタ管理部９に登録し、クラスタ管理部９では、新規に登録されたクラスタに対してクラスタＩＤ「１」を付与して、散乱点判定行列の情報をクラスタ情報テーブルに記録する。また、その散乱点判定行列を参照して、内部で保持する基準点表と評価対象点表のクラスタＩＤのフィールド値を「１」に更新する。
判定行列生成部５は、新規のクラスタを生成し、そのクラスタをクラスタ管理部９に登録すると、仮散乱点判定行列の情報をクリアし（仮散乱点判定行列が存在しない初期状態に戻る）、ステップＳＴ２０の処理に進む。
一方、判定行列生成部５は、仮散乱点判定行列と同じ評価対象点を含むクラスタが存在する場合、そのクラスタを更新する（ステップＳＴ１９）。
ただし、この段階では、最初のステップを進めているため既存のクラスタは存在せず、クラスタを更新することはない。
【００２６】
判定行列生成部５は、基準点Ａ以外に基準点がクラスタ管理部９に記録されているか否かを判定する（ステップＳＴ２０）。
即ち、図９（ａ）の基準点表を参照し、基準点Ａ以外に「無所属状態」（クラスタＩＤ＝０）となっている基準点の有無をチェックする。
「無所属状態」の基準点があれば、再度、ステップＳＴ１１の処理に戻り、「無所属状態」の基準点が無ければ、図３の処理を完了して、クラスタ別の散乱点判定行列の生成完了を画像評価部１０に通知する。
この段階では、残りの基準点があるので、再度、ステップＳＴ１１の処理に戻り、２番目の基準点として基準点Ｂを選択する。
【００２７】
判定行列生成部５は、基準点Ｂについても、基準点Ａの場合と同様の処理を実施して散乱点間評価値Ｂ２，Ｂ３を算出し、その散乱点間評価値Ｂ２，Ｂ３を仮散乱点判定行列に登録する（ステップＳＴ１１〜ＳＴ１６）。この実施の形態１では、説明の便宜上、評価対象点２，３がゲート内にあるものとして説明する。
この段階では、図７の仮散乱点判定行列が生成される。
【００２８】
判定行列生成部５は、仮散乱点判定行列と同じ評価対象点を含むクラスタ（散乱点判定行列）の有無を調べる（ステップＳＴ１７）。
この段階では、既に既存のクラスタ（基準点Ａに基づいて生成された散乱点判定行列）が存在するので、図９（ｂ）の評価対象点表を参照して、仮散乱点判定行列に含まれる評価対象点が、既存のクラスタに所属しているか否かをチックする。
仮散乱点判定行列に含まれる評価対象点が、どの既存のクラスタにも所属していなけば、基準点Ａの場合と同様にステップＳＴ１８の処理に進んで、新規クラスタを生成するが、基準点Ｂの例では、評価対象点２が既にクラスタＩＤ「１」の既存クラスタに所属しているため、クラスタの更新を行う（ステップＳＴ１９）。
【００２９】
即ち、判定行列生成部５は、評価対象点を共有する全てのクラスタを１つのクラスタに統合する。クラスタの統合手順は次の通りである。
まず、クラスタ管理部９から統合対象の既存のクラスタの散乱点判定行列を入手する。各判定行列は、基準点の情報が互いに独立のため（同じ基準点がない）、列方向は単純に、各配列での列を全て統合後の配列の項目に設定する。図７の例では、基準点Ａと基準点Ｂの項目は、単純に統合後の配列の項目に設定する。一方、行方向は、共有される評価対象点が含まれるため、各配列での行の和を項目として設定する（重複する評価対象点の項目を重ねる）。図７の例では、統合後の配列は、評価対象点２の行を１つにまとめている。
【００３０】
また、散乱点間評価値のフィールドも重複しないので（列方向が重複しないため）、既存の散乱点間評価値をそのまま設定する。図７の例では、散乱点間評価値Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２は統合後の配列でも、そのまま設定している。
ただし、行の項目が増えることにより、散乱点間評価値が未定のフィールドができる可能性がある。この場合、判定規則５にしたがって、対応する散乱点無しの評価値「０」を設定する。図７の例では、基準点Ａと評価対象点３のフィールド、基準点Ｂと評価対象点１のフィールドには、統合前の配列に対応する散乱点間評価値がないため、「０」を設定する。
【００３１】
次に、統合対象のクラスタのうち、一番小さいクラスタＩＤを統合後のクラスタのＩＤ（統合ＩＤ）として情報の更新を行う。
判定行列生成部５は、統合ＩＤと統合後の散乱点判定行列をクラスタ管理部９に出力して、情報の更新をクラスタ管理部９に指示する。
クラスタ管理部９は、判定行列生成部５から情報更新の指示を受けると、クラスタ情報テーブルにおいて、統合ＩＤに対応する散乱点判定行列を、判定行列生成部５から出力された統合後の散乱点判定行列に更新する。
【００３２】
次に、統合後の散乱点判定行列を参照して、基準点表と評価対象点表を更新する。ここでは、統合後の散乱点判定行列に含まれる基準点と評価対象点のクラスタＩＤのフィールドを「統合ＩＤ」に設定する。
この際、「統合ＩＤ」に書き換えらたクラスタＩＤを「削除ＩＤ」として記憶する。
最後に、統合によりなくなるクラスタをクラスタ情報テーブルから削除する。この例では、統合対象の既存クラスタが１個のため、自動的にクラスタＩＤ「１」が統合ＩＤとして選択される。
このため、図７の統合後の散乱点判定行列がクラスタＩＤ「１」の散乱点判定行列として登録される。
また、基準点表と評価対象点表では、基準点Ａ、基準点Ｂ、評価対象点１、評価対象点２、評価対象点３のクラスタＩＤが「１」に設定される。
なお、この例では、統合によりなくなるクラスタの削除は発生しない。
【００３３】
判定行列生成部５は、クラスタの統合処理が完了すると、仮散乱点判定行列の情報をクリアし（仮散乱点判定行列が存在しない初期状態に戻る）、ステップＳＴ２０の処理に進む。
判定行列生成部５は、基準点Ａ，Ｂ以外に基準点がクラスタ管理部９に記録されているか否かを判定する（ステップＳＴ２０）。
即ち、図９（ａ）の基準点表を参照し、基準点Ａ，Ｂ以外に「無所属状態」（クラスタＩＤ＝０）となっている基準点の有無をチェックする。
この段階では、残りの基準点があるので、再度、ステップＳＴ１１の処理に戻り、３番目の基準点として基準点Ｃを選択する。
【００３４】
判定行列生成部５は、基準点Ｃについても、基準点Ａ，Ｂの場合と同様の処理を実施して散乱点間評価値を算出する。この実施の形態１では、説明の便宜上、全ての評価対象点がゲート内にないものとして説明する。
したがって、基準点Ｃについては、仮散乱点判定行列が生成されず、ステップＳＴ１１〜ＳＴ１６の処理を経て、ステップＳＴ２１の処理に移行する。
判定行列生成部５は、判定規則４に従って、評価値「０」を設定した散乱点判定行列を生成する。この散乱点判定行列では、列の項目は、実行中の基準点Ｃであるが、行の項目は対応する評価対象点がないため、図６に示すように、消失評価対象点という特別の項目を設定する。
その後、判定行列生成部５は、評価値「０」だけを設定した散乱点判定行列に対応する新規のクラスタの生成をクラスタ管理部９に指示する（ステップＳＴ２１）。
【００３５】
クラスタ管理部９は、判定行列生成部５から新規のクラスタの生成指示を受けると、ステップＳＴ１９の処理において、情報更新の指示を受けた場合と同様の手順により、新規クラスタの生成処理を実行する。ただし、評価対象点表は対応するデータがないため更新しない。
判定行列生成部５は、クラスタ管理部９から新規クラスタの登録完了通知を受けると、基準点Ａ，Ｂ，Ｃ以外に基準点がクラスタ管理部９に記録されているか否かを判定する（ステップＳＴ２０）。
判定行列生成部５は、残りの基準点がないと判定すると、散乱点判定行列の生成完了を画像評価部１０に通知する。この実施の形態１では、説明の便宜上、残りの基準点がないと判定するものとする。
【００３６】
ここで、図１０は散乱点判定行列の生成完了時の基準点表や評価対象点表を示している。基準点表では、全ての基準点に対応するクラスタＩＤが設定される。評価対象点表には、クラスタＩＤが設定されない点が残っていてもよい。また、クラスタ情報テーブルでは、評価値と相関行列のフィールドは空のままである。
【００３７】
画像評価部１０は、判定行列生成部５から散乱点判定行列の生成完了の通知を受けると、散乱点相関行列を生成して、その散乱点相関行列に対応する評価値（相関行列評価値）を算出するように相関行列管理部８に指示する（ステップＳＴ３）。
相関行列管理部８は、画像評価部１０から散乱点相関行列の生成と相関行列評価値の算出指示を受けると、相関行列生成ルール保持部７に保持されている基本相関行列生成ルールにしたがって判定行列生成部５により生成された散乱点判定行列から散乱点間の相関関係を示す散乱点相関行列をクラスタ別に生成する。また、相関評価値算出法保持部６に保持されている基本相関行列評価値算出法にしたがって散乱点相関行列に対する評価値を算出する。
【００３８】
ここで、相関評価値算出法保持部６に保持されている基本相関行列評価値算出法としては、例えば、次のようなものがある。
・算出法１
散乱点相関行列に含まれる評価値「０」以外の評価値を選択する。
その選択した全ての評価値の積を「散乱点評価値」とする。
2004246704.tif 000004
ここで、消失評価値とは、本来あるはずの散乱点情報が消えてしまった場合の評価値とし、十分な大きさの負の値の評価値であり、超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件などから任意に設定する。
・算出法３
相関行列評価値＝「散乱点評価値」＋「正解消失評価値」        （４）
【００３９】
また、相関行列生成ルール保持部７に保持されている基本相関行列生成ルールとしては、例えば、次のようなものがある。
・ルール１
各行では、散乱点判定行列から高々１個の評価値を選択し、他は評価値を「０」とする。
・ルール２
各列では、散乱点判定行列から高々１個の評価値を選択し、他は評価値を「０」とする。
・ルール３
同じ散乱点相関行列を重複して生成しない。
【００４０】
以下、相関行列管理部８の処理内容を詳細に説明する。
まず、相関行列管理部８は、クラスタ管理部９のクラスタ情報テーブルを参照して、クラスタを１個づつ選択する（ステップＳＴ３１）。ここでは、評価値と相関行列のフィールドが空のクラスタを選択する。
相関行列管理部８は、クラスタを１個選択すると、クラスタ管理部９から当該クラスタの散乱点判定行列を入手する。そして、相関行列生成ルール保持部７に保持されている基本相関行列生成ルールにしたがって、その散乱点判定行列から可能な範囲で散乱点相関行列を生成する（ステップＳＴ３２）。各クラスタ毎に、１個以上の散乱点相関行列を生成する。
【００４１】
ここで、図８は図７の統合後の散乱点判定行列に対して、基本相関行列生成ルールを適用して算出した散乱点相関行列の一例を示している。
図８の例では、基本相関行列生成ルールのルール１に従って、評価対象点１の行と評価対象点３の行では、１個の評価値（評価値Ａ１と評価値Ｂ３）を選択し、残りは評価値を「０」としている。また、評価対象点２の行では、全て評価値を「０」としている。
また、基本相関行列生成ルールのルール２に従って、基準点Ａの列と基準点Ｂの列では１個の評価値（評価値Ａ１と評価値Ｂ３）を選択し、残りは評価値を「０」としている。
【００４２】
相関行列管理部８は、散乱点判定行列から散乱点相関行列を生成すると、相関評価値算出法保持部６に保持されている基本相関行列評価値算出法にしたがって、その散乱点相関行列に対する評価値を算出する（ステップＳＴ３３）。
即ち、相関行列管理部８は、基本相関行列評価値算出法の算出法１を使用して、評価値Ａ１と評価値Ｂ３の積を散乱点評価値として算出する。
次に、算出法２を使用して、正解消失評価値を算出するが、ここでは、全ての要素が評価値「０」の列がないため、正解消失評価値は「０」となる（式（３）を参照）。
最後に、算出法３を使用して、相関行列評価値を求める。この例では、散乱点評価値がそのまま相関行列評価値となる（式（４）を参照）。
【００４３】
相関行列管理部８は、相関行列評価値を算出すると、クラスタ管理部９から対応するクラスタの評価値フィールドの値を入手し、その値と相関行列評価値を比較する。
相関行列管理部８は、その相関行列評価値の方が大きい場合、あるいは、評価値フィールドに値が設定されていない場合（最初に相関行列評価値を求めた時）、対応するクラスタの評価値フィールドと相関行列のフィールドを、今回新規に算出した相関行列評価値とステップＳＴ３２で生成した散乱点相関行列に更新するように、クラスタ管理部９に指示する（ステップＳＴ３４）。
逆に、既に設定されている評価値フィールドの値の方が大きい場合には、更新を行わない。
【００４４】
相関行列管理部８は、基本相関行列生成ルールのルール３に従って、重複しない範囲で可能な限り、ステップＳＴ３２〜ＳＴ３４の処理を繰り返すことにより、散乱点相関行列をできるだけ生成する。
例えば、図７の統合後の散乱点判定行列からは、図１２に示す散乱点相関行列が生成される。ここでは、全ての散乱点相関行列に対してステップＳＴ３２〜ＳＴ３４の処理を実行している。
【００４５】
ただし、ステップＳＴ３５の処理において、評価値「０」だけの散乱点判定行列が選択された場合には、クラスタ評価値を消失評価値とする。このケースでは、１行１列で評価値「０」の散乱点相関行列が１個しか生成できず、かつ、この散乱点相関行列の相関行列評価値が消失評価値となるためである（算出法１から散乱点評価値は「０」、算出法２から全ての要素が評価値「０」の列の数が１で正解消失評価値＝消失評価値、算出法３の式（３）から関行列評価値＝消失評価値）。
【００４６】
相関行列管理部８は、クラスタに対するクラスタ評価値の算出処理が終了すると、クラスタ評価値を算出していない未処理のクラスタの有無をチェックする（ステップＳＴ３６）。即ち、クラスタ管理部９のクラスタ情報テーブルを参照して、評価値と相関行列のフィールドが空のクラスタが残っているか否かをチェックする。
未処理のクラスタがあれば、再度、ステップＳＴ３１の処理に戻るが、全てのクラスタでクラスタ評価値が算出済みであれば、処理の完了を画像評価部１０に通知する。
ここで、図１１はクラスタ評価値の算出完了時の基準点表や評価対象点表を示している。クラスタ情報テーブルの評価値と相関行列のフィールドの全てに値が設定された状態になる。
画像評価部１０は、相関行列管理部８からクラスタ評価値の算出完了の通知を受けると、クラスタ管理部９のクラスタ情報テーブルに記録されている各クラスタ評価値の総和を算出し、その総和を超解像画像の最終的な評価値として出力する。
【００４７】
以下、この実施の形態１の画像評価装置の効果を明確にするため、図１３に示す評価対象画像に適用した例を説明する。
図１３の例では、基準点Ａ、基準点Ｂ、評価対象点１、評価対象点２が存在する。
散乱点間評価値は、基準点Ａと評価対象点１が評価値Ａ１、基準点Ａと評価対象点２が評価値Ａ２、基準点Ｂと評価対象点１が評価値Ｂ１、基準点Ｂと評価対象点２が評価値Ｂ２とする。
この大きさは、評価値Ｂ２＞評価値Ｂ１＞評価値Ａ１＞評価値Ａ２の順であり、評価値Ａ２だけがゲート内判定閾値よりも小さいものとする。
【００４８】
この条件では、ステップＳＴ２の処理において、図１３の散乱点判定行列が生成される。
ステップＳＴ３の処理では、図１３の散乱点相関行列１から散乱点相関行列５に対する相関行列評価値を算出する。
算出される相関行列評価値は、
散乱点相関行列１では「２×正解消失評価値」、
散乱点相関行列２では「評価値Ｂ１＋正解消失評価値」、
散乱点相関行列３では「評価値Ｂ２＋正解消失評価値」、
散乱点相関行列４では「評価値Ａ１＋正解消失評価値」、
散乱点相関行列５では「評価値Ａ１×評価値Ｂ１」となる。
【００４９】
ここで、正解消失評価値は、ある程度の大きさを持つ負の値であるため、相関行列評価値の大きさは、散乱点相関行列５＞散乱点相関行列３＞散乱点相関行列２＞散乱点相関行列４＞散乱点相関行列１の順になる。このため、散乱点相関行列５の対応関係と相関行列評価値が採用されることになる。
散乱点相関行列５では、基準点Ａと評価対象点１、基準点Ｂと評価対象点２が対応する関係であり、正しく判定できている。
【００５０】
因みに、単純に位置が最も近い頂点を選択する方法では、評価対象点１と評価対象点２の両方が、基準点Ｂとマッチングしてしまうため、基準点Ａに対応する評価対象点が存在しないと判定してしまう。その結果、評価対象点１と評価対象点２のいずれかをノイズと判定してしまうことなる（図１７を参照）。
図１３の条件では、評価対象点毎に独立して、散乱点間評価値を元に対応する基準点を決定すると、評価対象点１と評価対象点２で基準点Ｂを選択してしまうが、この実施の形態１は、複数の散乱点の間での信頼度を考慮して、散乱点相関行列５の対応関係を正確に選択することができることが分かる。
【００５１】
なお、基準点Ａと評価対象点１、基準点Ｂと評価対象点２の位置が入れ代わったケース、即ち、散乱点間評価値が、評価値Ｂ２＞評価値Ａ２＞評価値Ａ１＞評価値Ｂ１の順では、基準点毎に独立して、散乱点間評価値を元に対応する基準点を決定すると、基準点Ａと基準点Ｂで評価対象点２を選択してしまう。
しかし、この実施の形態１は、散乱点判定行列で評価値Ｂ１に対応する評価値が「０」、「０」であった部分が評価値Ａ２となる。また、散乱点相関行列２では、評価値Ｂ１に対応する評価値が「０」、基準点Ａと評価対象点２の対応するフィールドが評価値Ａ２となる。
ここで、散乱点相関行列２の相関行列評価値が「評価値Ａ２＋正解消失評価値」となるが、相関行列評価値の大きさは、散乱点相関行列５＞散乱点相関行列３＞散乱点相関行列２＞散乱点相関行列４＞散乱点相関行列１の順であり、正しい対応関係である散乱点相関行列５が選択される。
以上から明らかなように、この実施の形態１によれば、図１３のようなケースでも、正しく散乱点間の対応関係を選択することができることが分かる。
【００５２】
次に、図１４に示す評価対象画像に適用した例を説明する。
図１４の例では、基準点Ａ、基準点Ｂ、評価対象点１、評価対象点２が存在する。
散乱点間評価値は、基準点Ａと評価対象点１が評価値Ａ１、基準点Ａと評価対象点２が評価値Ａ２、基準点Ｂと評価対象点１が評価値Ｂ１、基準点Ｂと評価対象点２が評価値Ｂ２とする。
この大きさは、評価値Ｂ１＞評価値Ｂ２＞評価値Ａ１＞評価値Ａ２の順であり、評価値Ａ２だけがゲート内判定閾値よりも小さいものとする。
【００５３】
この条件では、ステップＳＴ２の処理において、図１４の散乱点判定行列が生成される。
ステップＳＴ３の処理では、図１４の散乱点相関行列１から散乱点相関行列５に対する相関行列評価値を算出する。
算出される相関行列評価値は、
散乱点相関行列１では「２×正解消失評価値」、
散乱点相関行列２では「評価値Ｂ１＋正解消失評価値」、
散乱点相関行列３では「評価値Ｂ２＋正解消失評価値」、
散乱点相関行列４では「評価値Ａ１＋正解消失評価値」、
散乱点相関行列５では「評価値Ａ１×評価値Ｂ１」となる。
【００５４】
相関行列評価値の大きさは、散乱点相関行列５＞散乱点相関行列２＞散乱点相関行列３＞散乱点相関行列４＞散乱点相関行列１の順になる。このため、散乱点相関行列５の対応関係と相関行列評価値が採用されることになる。
散乱点相関行列５では、基準点Ａと評価対象点１、基準点Ｂと評価対象点２が対応する関係であり、正しく判定できている。
【００５５】
因みに、単純に位置が最も近い頂点を選択する方法では、評価対象点１と基準点Ｂがマッチングして、評価対象点２と基準点Ａがマッチングしなくなるため、基準点Ａに対応する評価対象点が存在しないと判定してしまう。その結果、評価対象点２をノイズと判定してしまうことなる（図１８を参照）。
図１４の条件では、散乱点間評価値（相互の対応を無視して散乱点だけで信頼度を決めた場合）の中で評価値Ｂ１（基準点Ｂと評価対象点１が対応）が一番大きな値となるが、この実施の形態１は、複数の散乱点の間での信頼度を考慮して、散乱点相関行列５の対応関係を正確に選択することができることが分かる。
【００５６】
以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、超解像処理が施されている超解像画像の散乱点に関する散乱点情報と、その超解像画像に対応する正解画像の散乱点に関する散乱点情報とを参照して、その超解像画像の散乱点と正解画像の散乱点との組み合わせの可能性を示す散乱点判定行列をクラスタ別に生成する判定行列生成部５を設け、その散乱点判定行列から散乱点間の相関関係を示す散乱点相関行列をクラスタ別に生成し、その散乱点相関行列に対する評価値を算出するように構成したので、超解像処理が施されて解像度が高められている超解像画像を評価することができる効果を奏する。
【００５７】
また、この実施の形態１によれば、判定を行う範囲をクラスタと呼ぶ近接した散乱点の間に限定して実行することができるので、組み合わせ爆発による実行時間の増加を抑えて効率良く判定することができる効果を奏する。このため、正解画像と超解像画像の散乱点での複雑な対応関係に対して、お互いの対応関係を考慮した適切な信頼度を設定することができ、かつ、実行時間の増加を抑えた効率の良い判定処理を行える効果を奏する。
【００５８】
この実施の形態１では、基本判定規則の式（１）の基本判定規則パラメータであるａ、ｂ、ｎ、ｍの値をすべて１としたものについて示したが、これらは任意の値を設定することが可能であり、任意の値を設定した場合でも同様の効果が得られる。
この実施の形態１の式（１）では、距離とピークの大きさの差の積に反比例する例で説明したが、距離とピークの大きさの差に基づいて、２つの散乱点の間で評価値を設定するものであれば、任意の式を式（１）として設定可能であり、同様の効果が得られる。
例えば、距離とピークの大きさの差でそれぞれ反比例する値を求めて、その和を評価値とするようにしても同様の効果が得られる。
また、この実施の形態１では、式（１）で単純にピークの大きさの差（絶対値）を基準としたが、正解画像よりも超解像画像のピークが大きい場合には、散乱点間評価値の減少率を小さくし、正解画像よりも超解像画像のピークが小さい合には、散乱点間評価値が減少率を大きくするように、ピークの大きさの差に対して正方向と負の方向で重み付けを変更した判定規則を設定してもよく、同様の効果が得られる。
【００５９】
この実施の形態１では、判定規則４と判定規則５での対応散乱点無しの評価値に対する評価値を「０」に設定するものについて示したが、散乱点情報が消えたことが分かる値であれば、任意の値を設定してもよく、同様の効果が得られる。この実施の形態１では、基本相関行列評価値算出法の算出法１において、選択した全ての評価値の積を「散乱点評価値」としているが、これを全ての評価値の総和とするなど、散乱点相関行列に含まれる評価値「０」以外の評価値を基準とする算出方法であれば、任意の算出式を設定してもよく、同様の効果が得られる。
【００６０】
この実施の形態１では、ステップＳＴ４の処理において、クラスタ情報テーブルに記録されている各クラスタ評価値の総和を算出し、その総和を超解像画像の最終的な評価値として出力するものについて示したが、各クラスタ評価値の積を算出して、その積を超解像画像の最終的な評価値として出力するなど、各クラスタ評価値を基準とする算出方法であれば、任意の算出式を設定してもよく、同様の効果が得られる。
例えば、クラスタ別評価値の総和を基準点数で割るなどの変形例も、同様の効果が得られる。
【００６１】
この実施の形態１では、超解像画像に対して汎用的に適用できる例を説明したが、超解像処理にある程度制約がある条件下では、画像評価装置を変形することで、処理を効率良く実行することができる。
図１５は画像評価装置（変形例）のクラスタ管理部９が保持する評価対象点表の一例である。
ＳＡＲ画像では、レンジ方向（センサが電波を照射する方向）とアジマス方向（センサを搭載したプラットホームの進行方向）を、それぞれ行又は列に割り当てて画像を作成することが多い。レンジ方向とアジマス方向では、画像の生成手法（画像再生のアルゴリズムでの算出方法）が異なることもあり、両者の解像度に違いがあるケースもある。このため、ＳＡＲ画像の超解像処理では、レンジ又はアジマスのうち、片方の方向だけ解像度を向上させることもある。
このように、片方の方向だけ解像度を向上させる時には、画像データの行又は列だけが超解像される。このようなケースでは、画像評価装置を変型することで、処理を効率良く実行できる。
【００６２】
例えば、画像のレンジ方向（この例では、レンジ方向が行に割り当てられたとする）だけ、超解像処理を適用して解像度を向上させることを考える。
この場合、超解像画像は、各行単位で評価すれば良い。このため、図２のフローチャートにおいて、ステップＳＴ１の一部と、ステップＳＴ２と、ステップＳＴ３とを各行単位に繰り返して実行するように変更する。
ステップＳＴ１の処理では、クラスタ管理部９で初期化して記録する基準点表と評価対象点表を、評価中の行毎に実施することになる。ここでは、行毎の基準点と評価対象点を、それぞれ位置座標を基準に昇順にソートして並べておく。
また、この変形例のクラスタ管理部９では、図１５のように評価対象点表に、ゲート判定開始位置と前クラスタ終了位置を設ける。
ステップＳＴ１の処理では、各行毎の処理の初期化時に、前クラスタ終了位置として「ＮＵＬＬ」（対象の評価対象点無し）を指させる。
【００６３】
図３のフローチャートでは、ステップＳＴ１１の基準点の選択、ステップＳＴ２０での残りの基準点の判定では、上記の変更によりクラスタ管理部９に記録されている基準点が、評価中の行に含まれるものに限定される。
これにより、判定対象の領域を汎用例よりも小さくし、処理を高速化することができる。
この他、図３のフローチャートでは、ゲート判定開始位置と前クラスタ終了位置を利用して、処理の高速化を図る。なお、評価対象点の選択に関する部分以外は、上記の実施の形態１と同様である。同様な部分の説明は省略する。
【００６４】
まず、ステップＳＴ１１の処理では、判定行列生成部５がクラスタ管理部９に指示して、ゲート判定開始位置として、評価対象点表の最初の評価対象点（最も座標の小さな評価対象点）を指させる。
また、この変形例では、判定行列生成部５の内部情報記憶用の「ゲート判定フラグ」を設ける。
そして、ステップＳＴ１１の処理では、「ゲート判定フラグ」を「０」に設定する。
【００６５】
ステップＳＴ１２の評価対象点の選択では、クラスタ管理部９に記録された評価対象点表を参照して評価対象点を１個ずつ選択するときに、ゲート判定開始位置から順番に、評価対象点を選択するように変更する。
ステップＳＴ１３のゲート判定では、ゲート判定フラグが「０」で評価対象点がゲート内と判定された場合は、ゲート判定フラグを「１」にしてからステップＳＴ１４の処理に進む。
ゲート判定フラグが「１」で評価対象点がゲート内と判定された場合は、ゲート判定フラグを「１」のままにしてステップＳＴ１４の処理に進む。
ゲート判定フラグが「０」で評価対象点がゲート外と判定された場合は、クラスタ管理部９内のゲート判定開始位置を次の評価対象点へ進めてステップＳＴ１５の処理に進む。
ゲート判定フラグが「１」で評価対象点がゲート外と判定された場合は、ゲート判定フラグを「２」にしてからステップＳＴ１５の処理に進むように変更する。
【００６６】
ステップＳＴ１５の残りの評価対象点の判定では、ゲート判定フラグが「０」または「１」であれば、クラスタ管理部９に記録されている評価対象点で、ステップＳＴ１２で選択したものより大きなものがあるかを調査して判定を行い、ステップＳＴ１２又はステップＳＴ１６の処理に進む。
ゲート判定フラグが「２」の場合には、自動的にステップＳＴ１６の処理に進むように変更する。
ステップＳＴ１６の処理では、仮散乱点判定行列がない場合に、前クラスタ終了位置として「ＮＵＬＬ」を指させるように変更する。
【００６７】
ステップＳＴ１７の処理では、クラスタの統合判定を次のように変更する。
前クラスタ終了位置が「ＮＵＬＬ」でならば、自動的にステップＳＴ１８の処理に進むように変更する。
前クラスタ終了位置が「ＮＵＬＬ」でなく、「仮散乱点判定行列の一番座標データが小さな評価対象点」が「前クラスタ終了位置」より大きい場合には、自動的にステップＳＴ１８の処理に進むように変更する。
逆に、「仮散乱点判定行列の一番座標データが小さな評価対象点」が「前クラスタ終了位置」以下の場合には、自動的にステップＳＴ１９の処理に進むように変更する。
なお、ステップＳＴ１７の処理では、統合判定の後、ステップＳＴ１８又はステップＳＴ１９の処理に進む前に、前クラスタ終了位置が「ＮＵＬＬ」ならば、前クラスタ終了位置として、仮散乱点判定行列の一番座標データが大きな評価対象点を指させる。
【００６８】
ステップＳＴ１９のクラスタの更新では、更新対象のクラスタは、一番最近に作成又は統合したクラスタ１個に限定される。このため、一番最近に作成又は統合したクラスタに、仮散乱点判定行列の情報を加えるようなクラスタの更新だけを行うように変更する。
上記のように、図３のフローチャートを変更することで、ステップＳＴ１２の評価対象点の選択では、捜索する評価対象点の範囲を評価中の行に含まれ、かつ、ゲート判定開始位置よりも大きいものに限定することができる。
【００６９】
ステップＳＴ１５の残りの評価対象点の判定では、捜索する評価対象点の範囲を評価中の行に含まれ、かつ、ステップＳＴ１２で選択したものより大きなも座標データを持つ評価対象点に限定することができる。
また、ステップＳＴ１３のゲート判定結果を利用して、無駄な判定処理を省くことができる（ゲート判定フラグが「２」となるケース）。
ステップＳＴ１７の処理では、上記の実施の形態１では、クラスタと仮散乱点判定行列での評価対象点の包含関係を全て調べる必要があったクラスタの統合判定を、「前クラスタ終了位置」と「仮散乱点判定行列の一番座標データが小さな評価対象点」の位置関係だけで、簡単かつ高速に判定することができるようになる。
ステップＳＴ１９の処理では、上記実施の形態１では複雑なクラスタの統合処理を実施する必要があったクラスタの更新を、一番最近に作成又は統合したクラスタへ仮散乱点判定行列の情報を加えるようなクラスタの更新だけを行えば済むようになる。
【００７０】
この他、上記の変形例には、クラスタの登録範囲も行単位となるため、クラスタ管理部９に記憶しておくメモリ領域のサイズを小さくできる効果や、頂点情報生成部１で頂点の情報を抽出する方法を単純化することができる効果もある。
このように、片方の方向だけ解像度を向上させるケースに特化した変形例を用いることで、上記実施の形態１での処理を高速化を図ることができる効果を奏する。また、メモリ領域のサイズを小さくすることができる効果も奏する。
この他、この変形例では、各種判定処理等を簡易な方法に変更できるため、装置の実装を容易にできる効果も奏する。
【００７１】
この変形例は、解像度を向上させる方向を限定することで処理の高速化等を行うが、散乱点判定行列と散乱点相関行列を使用して、正解画像と超解像画像での間で散乱点の相関関係を信頼度に基づいて決定する基本的な部分については、同じ決定法を用いており、上記実施の形態１と同様の効果を奏することができる。また、上記の変形例では、レンジ方向片方の拡張で説明したが、アジマス方向片方の拡張でも上記の変形例と同様の効果を奏する。
なお、変形前の画像評価装置は汎用的な装置であり、解像度を向上させる方向を限定したケースにおいても、評価値の算出を行うことができる。
【００７２】
この実施の形態１では、ＳＡＲ画像の超解像処理へ適用した例で説明したが、散乱点（頂点）の抽出が重要な指標であり、正解画像と超解像画像を比較して評価を行う場合に、複数の散乱点（頂点）の間での相関（対応）関係を用いた評価が有効なものであれば、同様の効果が得られる。
例えば、電波の到来方向の計測を超解像手法で向上させるケースでも、上記実施の形態１の画像評価装置を利用することができる。
【００７３】
図１６は画像評価装置をＳＡＲ画像以外に適用する場合の説明図である。
図１６で左側の画像は、ＳＡＲ画像に超解像処理を適用した結果であり、横軸は画素、縦軸は各画素のパワーを示している。
一方で、右側の画像は、電波の到来方向の計測に超解像処理を適用した結果であり、横軸は角度θ、縦軸は各画素のパワーを示している。
右側の画像では、角度θを各画素データに対応させることで、容易に画像データに変換して取り扱うことができる。画像データに変換できれば、上記実施の形態１と同様の方法で評価値を得られることは自明である。
この画像データでも、画像中に頂点として現れる散乱点の分離精度が重要であり、正解画像と超解像画像を比較して評価を行う場合には、散乱点（頂点）の間での相関（対応）関係を考慮した評価が有効である。
このように、上記実施の形態１をＳＡＲ画像以外の超解像処理に適用して評価することが可能であり、複数の散乱点（頂点）の間での相関（対応）関係を用いた評価が有効なものであれば、同様の効果が得られる。
【００７４】
この実施の形態１では、ステップＳＴ２の処理において、ステップＳＴ１２で単純に評価対象点を順次選択して、ステップＳＴ１３からステップＳＴ１５で散乱点評価値の算出やゲート判定を行う例で説明したが、粗ゲートと呼ぶ簡単な判定処理を加えた変形例も考えられる。
粗ゲートでは、全ての評価対象点に対して、簡易な判定計算を実行して、ステップＳＴ１３からステップＳＴ１５の処理を行う評価対象点を選別する。
この簡易な判定計算は、ステップＳＴ１３での散乱点評価値の算出からゲート判定の計算よりも小さな計算負荷で実行可能なものである。例えば、対応関係を調査する基準点の座標から、行と列の座標が５画素以内といった判定計算が指定される。
【００７５】
この場合、ステップＳＴ１２の処理では、粗ゲートに入る評価対象点を順次選択して、ステップＳＴ１３からステップＳＴ１５の処理ステップに進むように変更する。
また、粗ゲートに入る評価対象点が１個もない場合には、ステップＳＴ２１の処理に進むように変更する。
また、ステップＳＴ１５の処理でも、残りの評価対象点を調べるときに散乱点評価値の算出が済んでおらず、かつ、粗ゲートに入る評価対象点の有無を調べ、その有無によりステップＳＴ１２又はステップＳＴ１６に進むように変更する。なお、粗ゲートを使った判定を行う場合には、基本判定規則を変更して、粗ゲートの定義情報等を追加する。
粗ゲートでは、明らかにゲート内判定閾値を越えない評価対象点に対する計算を簡易な計算で事前に省略する方法である。このため、粗ゲートを利用しても最終的な評価結果には影響を与えないことが保証されており、上記実施の形態１と同様の効果が得られる。
【００７６】
さらに、画像サイズが大きい場合などで、評価対象点の個数が多いケースでは、適切な粗ゲートを設定することで、実行時間を短縮した効率の良いＳＡＲ超解像画像の評価装置を得られる効果がある。
なお、上記の変形例では、粗ゲートとして、対応関係を調査する基準点の座標から、行と列の座標が５画素以内といった判定計算を指定する例で説明したが、これ以外の任意の粗ゲートを設定することが可能であり、上記変形例と同様の効果が得られる。
【００７７】
実施の形態２．
図１９はこの発明の実施の形態２による画像評価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しているので説明を省略する。
シミュレーション正解頂点情報管理部１１は正解画像の画像データを保持するとともに、その正解画像を生成する際に実施されたシミュレーションの設定条件等から得られる理論上の散乱点（理論基準点）に関する散乱点情報を保持している。シミュレーション正解対応判定基準保持部１２は判定行列生成規則、クラスタの生成・更新条件や理論基準点に対応する散乱点相関行列に対する評価値算出法を保持している。なお、シミュレーション正解対応判定基準保持部１２は判定行列生成手段を構成している。
シミュレーション正解対応相関評価値算出法保持部１３は理論基準点に対応する基本相関行列評価値算出法などを保持している。なお、シミュレーション正解対応相関評価値算出法保持部１３は評価値算出手段を構成している。
【００７８】
上記実施の形態１では、判定行列生成部５が散乱点判定行列をクラスタ別に生成する際、正解画像の基準点に関する散乱点情報を参照するものについて示したが、その正解画像を生成する際に実施されたシミュレーションの設定条件などから得られる理論基準点に関する散乱点情報を参照するようにしてもよい。
【００７９】
即ち、判定行列生成部５は、シミュレーション正解頂点情報保持部１２に保持されている理論基準点に関する散乱点情報を使用して、正解画像と超解像画像の散乱点の対応関係を評価するようにする。
また、相関行列管理部８は、シミュレーション正解対応相関評価値算出法保持部１３に保持されている理論基準点に対応する基本相関行列評価値算出法を使用して、散乱点相関相関行列に対する評価値を算出するようにする。
【００８０】
全ての評価値の基準となる散乱点間評価値は、正解画像と超解像画像の散乱点の距離に依存する。基準点では、頂点の情報は画像の画素に対応する１点であったが、理論基準点では、画素に対応するとは限らず、画素の右寄りといった値を取ることも可能である。
このため、シミュレーション正解対応判定基準保持部１２とシミュレーション正解対応相関評価値算出法保持部１３は、こうした値を取れる理論基準点に対応する基本判定規則と基本相関行列評価値算出法の計算方法を保持している。
この実施の形態２では、基準点が理論基準点に変更され、参照される基本判定規則と基本相関行列評価値算出法が変更される以外は、上記実施の形態１と同様であるため、処理ステップの詳細な説明は省略する。
【００８１】
この実施の形態２では、超解像処理が施施されて解像度が高められた超解像画像の評価で、正解画像を生成する際に実施されたシミュレーションの設定条件などから得られる理論基準点に関する散乱点情報を参照するので、上記実施の形態１と同様に、超解像画像を評価することができる効果を奏する。
【００８２】
実施の形態３．
図２０はこの発明の実施の形態３による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図１及び図１９と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
シミュレーション・画像混合対応判定基準保持部１４は図１の判定基準保持部４の保持内容と図１９のシミュレーション正解対応判定基準保持部１２の保持内容とを保持している。なお、シミュレーション・画像混合対応判定基準保持部１４は判定行列生成手段を構成している。
シミュレーション・画像混合対応相関評価値算出法保持部１５は図１の相関評価値算出法保持部６の保持内容と図１９のシミュレーション正解対応相関評価値算出法保持部１３の保持内容とを保持している。なお、シミュレーション・画像混合対応相関評価値算出法保持部１５は評価値算出手段を構成している。
【００８３】
上記実施の形態１では、判定行列生成部５が散乱点判定行列をクラスタ別に生成する際、正解画像の基準点に関する散乱点情報を参照するものについて示したが、正解画像の基準点に関する散乱点情報と、そのシミュレーションの設定条件などから得られる理論基準点に関する散乱点情報とを参照するようにしてもよい。
【００８４】
即ち、この実施の形態３では、正解画像管理手段２が保持する基準点に関する散乱点情報と、シミュレーション正解頂点情報管理部１１が保持する理論基準点に関する散乱点情報とを使用して、正解画像と超解像画像の散乱点の対応関係を評価する。
このため、判定行列生成部５は、シミュレーション・画像混合対応判定基準保持部１４の保持内容を参照して、散乱点間評価値の算出やゲート判定処理など、ステップＳＴ２の処理内容を実施する。
また、相関行列管理部８は、シミュレーション・画像混合対応相関評価値算出法保持部１５の保持内容を参照して、散乱点相関相関行列に対する評価値の算出処理など、ステップＳＴ３の処理内容を実施する。
【００８５】
この実施の形態３では、散乱点間評価値等を算出する際に基準となる散乱点間の距離情報として、評価対象点と基準点、評価対象点と理論基準点の２つの値を算出することができる。このため、シミュレーション・画像混合対応判定基準保持部１４とシミュレーション・画像混合対応相関評価値算出法保持部１５では、こうした値を取れるケースに対応した基本判定規則と基本相関行列評価値算出法の計算方法を保持している。
この実施の形態３では、基本判定規則と基本相関行列評価値算出法が変更される以外は、上記実施の形態１と同様であるため、処理ステップの詳細な説明は省略する。
この実施の形態３によれば、正解画像に基づく基準点に関する散乱点情報と、理論基準点に関する散乱点情報とを使用して、正解画像と超解像画像の散乱点の対応関係を評価することができるため、上記実施の形態１よりも、超解像画像の評価精度を高めることができる効果を奏する。
【００８６】
実施の形態４．
図２１はこの発明の実施の形態４による画像評価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しているので説明を省略する。
ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６はノイズ（対応する基準点がないと判定された評価対象点）の影響を考慮した相関行列評価値算出法（ノイズ対応相関行列評価値算出法）などを保持している。なお、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６は評価値算出手段を構成している。
【００８７】
上記実施の形態１では、特に言及していないが、相関行列管理部８が散乱点相関行列に対する評価値を算出する際、超解像画像の散乱点に対応する正解画像の散乱点が存在しない場合、その超解像画像の散乱点をノイズとみなして評価値を算出するようにしてもよい。
【００８８】
即ち、この実施の形態４では、相関行列管理部８が散乱点相関行列に対する評価値を算出する際、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６に保持されているノイズ対応相関行列評価値算出法を使用するようにしている。
ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６に保持されているノイズ対応相関行列評価値算出法は、次の通りである（ノイズ算出法１とノイズ算出法２は、基本相関行列評価値算出法の算出法１と算出法２と同じ）。
【００８９】
・ノイズ算出法１
散乱点相関行列に含まれる評価値「０」以外の評価値を選択する。
その選択した全ての評価値の積を「散乱点評価値」とする。
2004246704.tif 000005
消失評価値は、本来あるはずの散乱点情報が消えてしまった場合の評価値とし、十分な大きさの負の値の評価値であり、超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件などから任意に設定する。
【００９０】
2004246704.tif 000006
ノイズ評価値係数とは、ノイズと判定された散乱点に対する評価係数である。「ノイズ評価値」が消失評価値よりも小さな負の値になるように設定する。超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件などを考慮して決定する。
2004246704.tif 000007
【００９１】
この実施の形態４では、相関行列管理部８がステップＳＴ３３の処理において、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６に保持されているノイズ対応相関行列評価値算出法にしたがって相関行列評価値を算出する。
相関行列評価値の算出を、図８の散乱点相関行列に対して相関行列評価値を算出する例で説明する。
【００９２】
まず、ノイズ算出法１を使用して、評価値Ａ１と評価値Ｂ３の積を散乱点評価値として算出する。
次に、ノイズ算出法２を使用して、正解消失評価値を算出するが、ここでは、全ての要素が評価値「０」の列がないため、正解消失評価値は「０」となる（式（５）を参照）。
ここまでは、上記実施の形態１と同じである（ノイズ算出法１、ノイズ算出法２が算出法１、算出法２と同じである）。
【００９３】
その後、ノイズ算出法３の式（６）を使用して、ノイズ評価値を求める。ここでは、全ての要素が評価値「０」の行の数が「１」のため（評価対象点２の行）、ノイズ評価値はノイズ評価係数の値になる。
最後に、ノイズ算出法４の式（７）を使用して、相関行列評価値を求める。ここでは、ノイズ評価値の分だけ、相関行列評価値が上記実施の形態１よりも小さな値になる。
【００９４】
このように、この実施の形態４では、対応する正解画像の散乱点がないと判定した超解像画像の散乱点をノイズとみなし、このノイズの影響を考慮して散乱点相関行列の評価値を決定できるため、クラスタ内でノイズと判定した散乱点があるケースの影響も考慮して、超解像画像の善し悪しを評価することができる効果を奏する。
【００９５】
なお、この実施の形態４では、ノイズ算出法３で全ての要素が評価値「０」の行の数を基準にノイズ評価値を決定するものについて示したが、全ての要素が評価値「０」の行に対する評価対象点の情報を使った任意のノイズ評価値の決定法も設定可能であり、この場合も同様の効果を奏することができる。
例えば、全ての要素が評価値「０」となった行毎に、散乱点のピークの大きさを反映させた値を算出することも有効である。ここでは、単純にピークの大きさを利用する他、ピークが最小となる基準点との差を利用することも有効である。また、この実施の形態４では、上記実施の形態１を基本にノイズ対応相関評価値算出法保持部１６を加えるものについて示したが、上記実施の形態２，３に適用してもよく、同様の効果を奏することができる。
【００９６】
実施の形態５．
図２２はこの発明の実施の形態５による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図２１と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
クラスタ外ノイズ評価部１７はクラスタに所属する評価対象点で、対応する基準点がないものをノイズと判定する。なお、クラスタ外ノイズ評価部１７は評価値算出手段を構成している。
図２３は画像評価部１０の処理内容を示すフローチャートである。
【００９７】
上記実施の形態４では、超解像画像の散乱点に対応する正解画像の散乱点が存在しない場合、その超解像画像の散乱点をノイズとみなして評価値を算出するものについて示したが、クラスタに所属しない超解像画像の散乱点をノイズとみなして評価値を算出するようにしてもよい。
【００９８】
即ち、上記実施の形態４では、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６に保持されているノイズ対応相関行列評価値算出法を使用することにより、クラスタに所属する評価対象点で、対応する基準点がないものをノイズと判定して、その影響を超解像画像の評価値に反映させているが、クラスタは基準点をベースに生成していくため、基準点から離れ、クラスタに所属しない評価対象点については、その影響が無視されている。
この実施の形態５では、クラスタ外ノイズ評価部１７が、このようなクラスタに所属しない評価対象点をノイズとみなし、これらのノイズに対する評価値の補正量を算出する。
なお、ステップＳＴ１〜ＳＴ４までの処理は、上記実施の形態４と同様であり、ステップＳＴ５の処理が追加されているので、ステップＳＴ５の処理について説明する。
【００９９】
画像評価部１０は、ステップＳＴ４の処理で、超解像画像の評価値を算出すると、クラスタ外ノイズに対する評価値の算出をクラスタ外ノイズ評価部１７に指示する。
クラスタ外ノイズ評価部１７は、画像評価部１０からクラスタ外ノイズに対する評価値の算出指示を受けると、クラスタ管理部９の評価対象点表を参照して、「無所属状態」（この例では、クラスタＩＤ＝０の散乱点の個数をカウントする（この個数を「無所属評価対象点数」と称する）。
【０１００】
次に、クラスタ外ノイズ評価部１７は、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６からノイズ算出法３の「ノイズ評価係数」の値を入手する。
最後に、クラスタ外ノイズ評価部１７は、「無所属評価対象点数」×「ノイズ評価係数」の値をクラスタ外ノイズに対する評価値として算出し（ノイズ評価係数が負の値のため、負の評価値になる）、その算出結果を画像評価部１０に出力する。
【０１０１】
画像評価部１０は、クラスタ外ノイズ評価部１７から「クラスタ外ノイズに対する評価値」を受けると、次の式（８）を使用して、超解像画像の評価値を補正する。
超解像画像の評価値＝
処理結果画像の評価値＋「クラスタ外ノイズに対する評価値」    （８）
【０１０２】
この実施の形態５によれば、クラスタに所属せず、対応する正解画像の散乱点がないと判定した超解像画像の散乱点までもノイズとみなし、このノイズの影響を考慮して超解像画像を評価することができるため、超解像画像におけるノイズの影響をより正確に反映した評価値を算出することができる効果を奏する。
【０１０３】
実施の形態６．
図２４はこの発明の実施の形態６による画像評価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しているので説明を省略する。
分離距離対応相関評価値算出法保持部１８は基準点間の距離の影響を考慮した相関行列評価値算出法（基準点間距離対応相関行列評価値算出法）を保持している。なお、分離距離対応相関評価値算出法保持部１８は評価値算出手段を構成している。
【０１０４】
上記実施の形態１では、特に言及していないが、正解画像の散乱点間の距離を考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出するようにしてもよい。
即ち、相関行列管理部８は、分離距離対応相関評価値算出法保持部１８に保持されている基準点間距離対応相関行列評価値算出法にしたがって、相関行列評価値を算出するようにする。
分離距離対応相関評価値算出法保持部１８に保持されている基準点間距離対応相関行列評価値算出法は、次の通りである（距離算出法２は、基本相関行列評価値算出法の算出法２と同じ）。
【０１０５】
・距離算出法１
散乱点相関行列に含まれる評価値「０」以外の評価値を選択する。
まず、その選択した全ての評価値の積を「散乱点評価値」とする。
次に、評価値「０」以外の評価値を持つ基準点が２個以上ある場合、その２点の距離を求める（これを、「相関基準点間距離」とする）。
相関基準点間距離を元に下記の式（９）を使用して、「２点分離評価値」を求める。
2004246704.tif 000008
ｄは任意の値の定数であり、この例では説明を簡単にするため１とする。ここで、評価値「０」以外の評価値を持つ基準点が３個以上ある場合には、近接する２点間毎に「２点分離評価値」を求め、その総和を「２点分離評価値」とする。なお、分離評価係数とは、分離できた散乱点の距離に対する評価係数である。分離に対するボーナスの評価値のため正の値を取る。超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件などを考慮して決定する。
【０１０６】
2004246704.tif 000009
【０１０７】
この実施の形態６では、相関行列管理部８がステップＳＴ３３の処理において、分離距離対応相関評価値算出法保持部１８に保持されている基準点間距離対応相関行列評価値算出法にしたがって相関行列評価値を算出する。
相関行列評価値の算出を、図８の散乱点相関行列に対して相関行列評価値を算出する例で説明する。
ここで、評価値Ａ１と評価値Ｂ３の積を散乱点評価値として算出するまでは上記実施の形態１と同じである。
【０１０８】
この後、相関行列管理部８は、距離算出法１を使用して、基準点Ａと基準点Ｂの相関基準点間距離を求める。
この際、相関行列管理部８は、クラスタ管理部９の基準点表から基準点Ａと基準点Ｂの座標データを得て、相関基準点間距離を求める。
相関行列管理部８は、相関基準点間距離を算出したのち、式（９）を使用して、「２点分離評価値」を求める。
【０１０９】
次に、相関行列管理部８は、距離算出法２から「正解消失評価値」を求めるが、これは上記実施の形態１における算出法２を使った場合と同じである。
最後に、相関行列管理部８は、距離算出法３の式（１０）を使用して、相関行列評価値を算出する（「２点分離評価値」が相関行列評価値の算出に加わっていることが、上記実施の形態１と異なる）。
ここでは、「２点分離評価値」の分だけ、相関行列評価値が上記実施の形態１よりも大きな値になる。
【０１１０】
この実施の形態６によれば、超解像処理の結果、分離できた散乱点に対して、その正解画像での距離を考慮した散乱点相関行列の評価値を決定できるため、分離可能な散乱点の距離を反映して超解像処理の結果を評価することができる効果を奏する。
【０１１１】
この実施の形態６では、式（９）で定数ｄの値を１とするものについて示したが、任意の値に設定してもよく、同様の効果を奏することができる。
また、分母を「相関基準点間距離＋１」としたが、ここでは、分母が「０」にならないように計算でき、相関基準点間に距離が近い時に高い評価値が設定できれば良く、分母を「相関基準点間距離」とし、相関基準点間距離が「０」の時は例外処理で高い評価値を設定するような設定としてもよく、同様の効果を奏することができる。
また、分離評価係数についても、ｄの値と連動させて、任意の値を設定することが可能であり、任意の値に設定しても、同様の効果を奏することができる。
この実施の形態６では、式（９）で相関基準点間距離だけを基準にして、２点分離評価値を決定しているが、適用する超解像処理でのアルゴリズム等から理論上の分離可能な距離を求め、この理論上の分離可能な距離を基準にして、２点分離評価値を決定するような算出式に置き換えた変形例も可能であり、同様の効果を奏することができる。
また、理論上の分離可能な距離を評価値に反映させることで、分離距離に対するボーナスの評価値である２点分離評価値を、より適切な値として算出できる確率を向上できる効果も奏する。
【０１１２】
理論上の分離可能な距離を基準にして、２点分離評価値を決定するような算出式の例としては、式（７）の相関基準点間距離に代わって、相関基準点間距離と理論上の分離可能な距離の差を利用する例が考えられる。
この実施の形態６では、上記実施の形態１を基本に分離距離対応相関評価値算出法保持部１８を追加するものについて示したが、上記実施の形態２，３に適用してもよく、同様の効果を奏することができる。
また、上記実施の形態３では、通常の評価値の算出には基準点を使用し、式（９）の基準となる相関基準点間距離は理論基準点で求めるなど、複数の種類の基準点情報を有効に利用することで、より効果的な２点分離評価値の算出を行える確率を向上することができる。
【０１１３】
実施の形態７．
図２５はこの発明の実施の形態７による画像評価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しているので説明を省略する。
散乱点密集密度対応相関評価値算出法保持部１９は基準点間の密集度合の影響を考慮した相関行列評価値算出法（密集対応相関行列評価値算出法）を保持している。なお、散乱点密集密度対応相関評価値算出法保持部１９は評価値算出手段を構成している。
【０１１４】
上記実施の形態１では、特に言及していないが、正解画像の散乱点の密集密度を考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出するようにしてもよい。
即ち、相関行列管理部８は、散乱点密集密度対応相関評価値算出法保持部１９に保持されている密集対応相関行列評価値算出法にしたがって、相関行列評価値を算出するようにする。
散乱点密集密度対応相関評価値算出法保持部１９に保持されている密集対応相関行列評価値算出法は、次の通りである（密集算出法２は、基本相関行列評価値算出法の算出法２と同じ）。
【０１１５】
・密集算出法１
散乱点相関行列に含まれる評価値「０」以外の評価値を選択する。
まず、その選択した全ての評価値の積を「散乱点評価値」とする。
次に、評価値「０」以外の評価値を持つ基準点が２個以上ある場合、クラスタの領域の大きさ（面積）を求める（領域の大きさを「クラスタ領域サイズ」と称する）。
相関基準点間距離を元に下記の式（１１）を使用して、「密集分離評価値」を求める。
「密集分離評価値」＝
密集評価係数×「評価値「０」以外の評価値を持つ基準点の数」
／「クラスタ領域サイズ」                                    （１１）
なお、密集評価係数とは、散乱点の密集度合に対する評価係数である。分離に対するボーナスの評価値のため正の値を取る。超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件などを考慮して決定する。
【０１１６】
2004246704.tif 000010
【０１１７】
この実施の形態７では、相関行列管理部８がステップＳＴ３３の処理において、散乱点密集密度対応相関評価値算出法保持部１９に保持されている密集対応相関行列評価値算出法にしたがって、相関行列評価値を算出する。
相関行列評価値の算出を、図８の散乱点相関行列に対して相関行列評価値を算出する例で説明する。
ここで、評価値Ａ１と評価値Ｂ３の積を散乱点評価値として算出するまでは、上記実施の形態１と同じである。
【０１１８】
この後、相関行列管理部８は、距離算出法１を使用して、クラスタ領域サイズを算出する。クラスタ領域サイズは、クラスタに含まれる評価値「０」以外の評価値を持つ基準点を頂点とする範囲の領域である。ここでは、基準点Ａと基準点Ｂの２つの頂点しかないため、両者の距離×１画素分の領域となる（３点あれば３角形、４点あれば４角形の領域となる）。
なお、全ての基準点が直線上に並ぶケース（一方向での超解像処理等）では、両端の基準点の距離×１画素分の領域とする。領域決定で利用する基準点の位置は、クラスタ管理部９の基準点表を参照して入手する。
【０１１９】
相関行列管理部８は、クラスタ領域サイズを算出したのち、式（１１）を使用して、「密集分離評価値」を求める。
次に、相関行列管理部８は、密集算出法２から「正解消失評価値」を求めるが、これは上記実施の形態１で算出法２を使った場合と同じである。
最後に、相関行列管理部８は、密集算出法３の式（１２）を使用して、相関行列評価値を算出する（「密集分離評価値」が相関行列評価値の算出に加わっていることが、上記実施の形態１と異なる）。
ここでは、「密集分離評価値」の分だけ、相関行列評価値が上記実施の形態１よりも大きな値になる。
【０１２０】
この実施の形態７によれば、超解像処理の結果、分離できた散乱点に対して、その正解画像での散乱点の密集密度を考慮した散乱点相関行列の評価値を決定できるため、分離可能な散乱点の密集密度を反映して超解像画像を評価することができる効果を奏する。
【０１２１】
この実施の形態７では、式（１１）で密集分離評価値算出の基準として、「クラスタ領域サイズ」としてクラスタ領域の大きさを（面積）を使用するものについて示したが、単純に面積を利用するだけでなく、拡張率（超解像で元の画像を何倍にするか）や、クラスタ領域の形状などを考慮して、密集分離評価値を算出するような変形例も可能であり、同様の効果を奏することができる。
また、上記実施の形態１での変形例のように片方向だけを拡張する例では、クラスタの両端の距離×１画素をクラスタの領域の大きさとしたり、クラスタの両端の距離の２乗を密集分離評価値算出の基準として利用することも可能であり、同様の効果を奏することができる。
【０１２２】
この実施の形態７では、式（１１）で密集分離評価値算出の基準として「クラスタ領域サイズ」と「評価値「０」以外の評価値を持つ基準点の数」だけを使用しているが、適用する超解像処理のアルゴリズム等から対象の密度で発見可能な理論上の散乱点数を求め、この数と発見した散乱点の個数（「評価値「０」以外の評価値を持つ基準点の数」）を比較して、密集分離評価値を決定するような算出式に置き換えた変形例も可能であり、同様の効果を奏することができる。
ここでは、対象の密度で発見可能な理論上の散乱点数を反映させることで、より適切な密集分離評価値を算出できる確率を向上するこができる効果もある。
【０１２３】
この実施の形態７では、上記実施の形態１を基本に散乱点密集密度対応相関評価値算出法保持部１９を追加するものについて示したが、上記実施の形態２，３に適用してもよく、同様の効果を奏することができる。
【０１２４】
実施の形態８．
図２６はこの発明の実施の形態８による画像評価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しているので説明を省略する。
移動方向対応相関評価値算出法保持部２０は基準点と評価対象点のずれ方向を考慮した相関行列評価値算出法（移動方向対応相関行列評価値算出法）を保持している。なお、移動方向対応相関評価値算出法保持部２０は評価値算出手段を構成している。
【０１２５】
上記実施の形態１では、特に言及していないが、正解画像の散乱点と超解像画像の散乱点とのずれ方向を考慮して散乱点相関行列に対する評価値を算出するようにしてもよい。
即ち、相関行列管理部８は、移動方向対応相関評価値算出法保持部２０に保持されている移動方向対応相関行列評価値算出法にしたがって、相関行列評価値を算出するようにする。
移動方向対応相関評価値算出法保持部２０に保持されている移動方向対応相関行列評価値算出法は、次の通りである（移動算出法２は、基本相関行列評価値算出法の算出法２と同じ）。
【０１２６】
・移動算出法１
散乱点相関行列に含まれる評価値「０」以外の評価値を選択する。
まず、その選択した全ての評価値の積を「散乱点評価値」とする。
次に、評価値「０」以外の評価値を持つ基準点が２個以上ある場合、評価値「０」以外の各フィールド毎に、基準点と評価対象点の差異をベクトルで求める（このベクトルを「移動ベクトル」と称する）。例えば、Ｘ軸にレンジ方向、Ｙ軸にアジマス方向の画像であれば、ＸとＹ方向のベクトルとして移動ベクトルを求める。
各移動ベクトルの間で、ベクトルの差を差異ベクトルとして算出後、差異ベクトルの大きさの総和を「移動量」として算出する。この「移動量」を元に下記の式（１３）を使用して、「移動評価値」を求める。
「移動評価値」＝移動評価係数×移動量                      （１３）
なお、移動評価係数とは、基準点と評価対象点のずれ方向に対する評価係数である。異なる方向に散乱点がずれている度合に対するペナルティの評価値のため負の値を取る。超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件などを考慮して決定する。
【０１２７】
2004246704.tif 000011
【０１２８】
この実施の形態８では、相関行列管理部８がステップＳＴ３３の処理において、移動方向対応相関評価値算出法保持部２０に保持されている移動方向対応相関行列評価値算出法にしたがって相関行列評価値を算出する。
ここでは、相関行列評価値を算出する際に、散乱点相関行列で評価値「０」以外の評価値を持つ基準点が２個以上ある場合、評価値「０」以外の各フィールド毎に、移動ベクトルを求める。
その後、各移動ベクトルの間で、相互にベクトルの差を差異ベクトルとして算出後、差異ベクトルの大きさの総和を「移動量」として算出する。
この「移動量」を元に式（１３）を使用して「移動評価値」を求める。
【０１２９】
次に、相関行列管理部８は、移動算出法２から「正解消失評価値」を求めるが、これは上記実施の形態１で算出法２を使った場合と同じである。
最後に、相関行列管理部８は、移動算出法３の式（１４）を使用して相関行列評価値を算出する（「移動評価値」が相関行列評価値の算出に加わっていることが、上記実施の形態１と異なる）。
ここでは、「移動評価値」の分だけ、相関行列評価値が上記実施の形態１よりも小さな値になる。
【０１３０】
この実施の形態８によれば、正解画像の散乱点と超解像画像でのずれ方向を考慮して散乱点相関行列の評価値を決定できるため、散乱点の分離精度だけでなく、ずれた方向を考慮して超解像画像を評価することができる効果を奏する。
【０１３１】
この実施の形態８では、式（１３）で「移動評価値」を求めるのに移動ベクトルを基準に求めていく手順を示したが、上記実施の形態１での変形例のように片方向だけを拡張する例では、移動ベクトルを正負の数値だけで表現することも可能であり、同様の効果を奏することができる。
この場合、「移動評価値」を容易にかつ効率よく求められる効果もある。
この実施の形態８では、上記実施の形態１を基本に移動方向対応相関評価値算出法保持部２０を追加するものについて示したが、上記実施の形態２，３に適用してもよく、同様の効果を奏することができる。
【０１３２】
実施の形態９．
図２７はこの発明の実施の形態９による画像評価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しているので説明を省略する。
合成型相関評価値算出法保持部２１は合成散乱点対応相関行列評価値算出法を保持し、合成型相関行列生成ルール保持部２２は合成散乱点対応相関行列生成ルールを保持している。なお、合成型相関評価値算出法保持部２１及び合成型相関行列生成ルール保持部２２は評価値算出手段を構成している。
【０１３３】
上記実施の形態１では、特に言及していないが、超解像画像における複数の散乱点が超解像処理によって１つの散乱点に合成されている場合、その合成散乱点と正解画像の複数の散乱点が対応するように散乱点相関行列を生成してもよい。図２９は合成型相関評価値算出法保持部２１及び合成型相関行列生成ルール保持部２２を利用することにより新たに算出される散乱点相関行列の一例を示す説明図である。
【０１３４】
この実施の形態９では、散乱点相関行列生成ルールが、上記実施の形態１における基本相関行列生成ルールから、合成型相関行列生成ルール保持部２２が保持する合成散乱点対応相関行列生成ルールに代えている。
合成散乱点対応相関行列生成ルールでは、超解像処理の結果、複数の基準点に対する処理結果が１つの評価対象点に合成されたとして（このような評価対象点を「合成評価対象点」と称する）、複数の基準点と合成評価対象点が対応するような散乱点相関行列を生成する。
このため、基本相関行列生成ルールのルール１を無効とし、新たに次の「合成ルール４」と「合成ルール５」を追加する（基本相関行列生成ルールの「ルール２」と「ルール３」は有効である）。
【０１３５】
・合成ルール４
基準点が２個以上のクラスタにおいて、散乱点相関行列で「０」以外の評価値が複数設定されている行の評価対象点で、合成点判定値を算出する。この合成点判定値が合成判定閾値よりも大きい場合、評価対象点を合成候補点とする。ここでは、対象の評価対象点の「ピークの大きさ」を合成点判定値とする。また、合成判定閾値は、合成評価対象点となる可能性がある散乱点を判定するための閾値であり、超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件、合成点判定値の算出方法などから任意に設定する。
・合成ルール５
合成候補点の行では、「０」以外の評価値を複数個選択可能とする。
合成候補点の行以外では、従来通り、「０」以外の評価値を高々１個選択可能とする。
【０１３６】
また、この実施の形態９では、合成型相関行列生成ルール保持部２２の保持内容に従って生成される散乱点対応相関行列での評価に対応するため、上記実施の形態１における基本相関行列評価値算出法から、合成型相関評価値算出法保持部２１が保持する合成散乱点対応相関行列評価値算出法に代えている。
合成散乱点対応相関行列評価値算出法では、基本相関行列評価値算出法に次の「合成算出法４」を追加する（基本相関行列評価値算出法の算出法１から算出法３は有効）。
【０１３７】
・合成算出法４
合成候補点の行で、「０」以外の評価値を複数個選択した場合、まず、「０」以外の評価値を選択した個数を「合成数」とする（合成算出法４−１）。
次に、対象の行での「０」以外の評価値を下記の式（１５）で再計算して修正する（合成算出法４−２）。
補正散乱点間評価値＝評価値／（ｇ×合成数ｈ）                （１５）
ここで、ｇ、ｈは任意の定数を設定することができる。この例では、説明を簡単化するため両方「１」に設定する。
最後に、修正後の補正散乱点間評価値を使用して、基本パターンの算出ルール（算出法１から算出法３）で相関評価値を求める（合成算出法４−３）。
【０１３８】
この実施の形態９におけるステップＳＴ３２，ＳＴ３３の処理内容を、図８の散乱点相関行列に対して相関行列評価値を算出する例で説明する。
相関行列管理部８は、合成候補点の有無を調べる（ステップＳＴ３２）。評価対象点２が「合成ルール４」の条件を満たして合成候補点と判定された例で説明する。
ここでは、合成ルール５から図２９の「合成散乱点対応相関行列生成ルールで認められる散乱点相関行列」が生成される（上記実施の形態１の基本相関行列生成ルールでは許されない）。
【０１３９】
相関行列管理部８は、ステップＳＴ３３の処理において、この「合成散乱点対応相関行列生成ルールで認められる散乱点相関行列」に対する評価値を算出する場合、合成算出法４を適用する。
この例では、まず、評価対象点２で合成される基準点数が２個のため、「合成数」＝２となる（合成算出法４−１）。
次に、式（１５）を試用して、対象の行（ここでは評価対象点２の行）の散乱点間評価値を補正散乱点間評価値に修正する（合成算出法４−２）。
ここまでの処理の結果、図２９の「合成散乱点対応相関行列評価値算出法で利用する散乱点相関行列」が生成される。
【０１４０】
相関行列管理部８は、最後に基本パターンの算出ルール（算出法１から算出法３）を使用して、相関行列評価値を求める。ここでは、評価の基準となる散乱点相関行列の内容が異なるが、算出方法は上記実施の形態１と同じである。
この後、ステップＳＴ３４の処理に進んで、相関行列評価値の最も大きいものを、クラスタ評価値として選定していく手順も上記実施の形態１と同じである。この例では、合成候補点の影響を受けて、上記実施の形態１と変わるのは、図２９の「合成散乱点対応相関行列評価値算出法で利用する散乱点相関行列」のパターンだけであるが、他の実施の形態と同様に、合成散乱点対応相関行列生成ルールに従って生成可能な範囲で、ステップＳＴ３１〜ＳＴ３３の操作を繰り返すようにする。
この例でも、図２９の「合成散乱点対応相関行列評価値算出法で利用する散乱点相関行列」だけでなく、図１２に示す散乱点相関行列を生成する。相関行列評価値を求める処理は、上記実施の形態１と同じである。
【０１４１】
この実施の形態９の画像評価装置の効果を図３０を参照して説明する。
図３０の評価対象の画像は、複数の近接した散乱点がパワーの大きな１点として現れたケース（ケース１）と、片側の散乱点を検出できなかったケース（ケース２）の例である。
ここで、横軸は画素、縦軸は各画素のパワーであり、正解の散乱点として基準点Ａ、基準点Ｂの２つがあり、処理結果の散乱点として評価対象点１が１つがある。
また、ケース１では基準点Ａと基準点Ｂの情報が合成されて評価対象点１が算出され、ケース２では基準点Ａと評価対象点１が対応して基準点Ｂの情報は消失したものが正解とする。
【０１４２】
このケース１とケース２を２つの画像を比較する単純な方法で評価すると、共に２つの点が１つの点になるという評価を得ることになる。
図３０における評価対象の画像に対する散乱点判定行列は、ケース１とケース２で共通の形状であり、評価値Ａ１＞評価値Ｂ１となる。
ただし、ケース１とケース２では、評価値Ａ１と評価値Ｂ１の値が異なる（行列の形状と、評価値間の大小関係だけが同じである）。
図３０の散乱点判定行列をもとに、上記実施の形態１〜８の画像評価装置で散乱点相関行列を求めると、図３０の散乱点相関行列１から散乱点相関行列３までが算出される。
【０１４３】
この場合には、ケース１とケース２の両方で、最も評価値が高くなる散乱点相関行列２が選択される。
これは、基準点Ａと評価対象点１が対応して基準点Ｂの情報は消失したという判定をしたことになる。
一方で、この実施の形態９の画像評価装置では、合成散乱点を考慮できる。即ち、合成ルール４で示したように、評価対象点のピークの大きさを、合成判定閾値と比較して合成散乱点の候補を選出する。
ここでは、ケース１の評価対象点１では、ピークが大きいため合成判定閾値を上回ったとする。また、ケース２の評価対象点１では、ピークが小さいため合成判定閾値を下回ったとする。
この結果、ケース１では、新たに散乱点相関行列４が算出され、ケース２では、上記実施の形態１〜８と同様に散乱点相関行列１から散乱点相関行列３までしか算出されない。ここでは、散乱点相関行列４の評価値が散乱点相関行列２よりも大きかったものとして説明する。
【０１４４】
この際、ケース１では、散乱点相関行列４の対応関係が選択される。これは、基準点Ａと基準点Ｂの情報が合成されて評価対象点１が算出された対応関係を選択したことになる。
ケース２では、散乱点相関行列２が選択される。これは、基準点Ａと評価対象点１が対応して基準点Ｂの情報は消失した対応関係を選択したことになる。
このように、この実施の形態９の画像評価装置では、合成散乱点を考慮できることで、図３０のケース１のように、散乱点の情報が合成されたケースでも、対応関係を正しく判定できる。散乱点の対応関係を正しく判定できると、超解像画像の評価をより正確に行うことができる。
【０１４５】
この実施の形態９によれば、複数の散乱点情報が合成された散乱点を考慮して散乱点の対応関係を判定できるため、単純な画像の比較では困難であった１対多の散乱点の対応関係に適切な評価値を与えることができる効果を奏する。
【０１４６】
この実施の形態９では、式（１５）で補正散乱点間評価値を求める際に、ｇ、ｈを「１」とするものについて示したが、ｇ、ｈは任意の定数に設定してもよく、同様の効果を奏することができる。
この実施の形態９では、上記実施の形態１を基本に合成型相関評価値算出法保持部２１及び合成型相関行列生成ルール保持部２２を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜８に適用してもよく、同様の効果を奏することができる。
【０１４７】
実施の形態１０．
図２８はこの発明の実施の形態１０による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図２７と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
距離密度対応合成型相関評価値算出法保持部２３は距離密度拡張合成散乱点対応相関行列評価値算出法を保持している。距離密度対応合成型相関評価値算出法保持部２３は評価値算出手段を構成している。
【０１４８】
この実施の形態１０では、上記実施の形態９の合成型相関評価値算出法保持部２１が保持する合成散乱点対応相関行列評価値算出法を、距離密度対応合成型相関評価値算出法保持部２３が保持する距離密度拡張合成散乱点対応相関行列評価値算出法に代えている。
距離密度拡張合成散乱点対応相関行列評価値算出法では、合成散乱点対応相関行列評価値算出法の「合成算出法４」を「合成算出法５」に変更している。
【０１４９】
・合成算出法５
合成候補点の行で、「０」以外の評価値を複数個選択した場合、まず、「０」以外の評価値を選択した個数を「合成数」とする（合成算出法５−１。これは合成算出法４−１と同じ）。
次に、対象の行での「０」以外の評価値を再計算して修正する（合成算出法５−２）。ここでは、合成される基準点の間の「２点間の距離」及び「複数点の間の密度」と「合成数」を任意に組み合わせで選択し、任意の重み付け定数を設定して再計算法を定義する。また、説明を簡単にするため「複数点の間の密度」を利用した、以下の単純な方法で説明する。
まず、合成される基準点を頂点とする多角形の面積を求める（頂点が２点または直線上の場合は、１画素×両端までの長さとする）。
次に、下記の式（１６）で補正散乱点間評価値を求める。
補正散乱点間評価値＝評価値
／（ｇ×合成数ｈ）×（合成数／多角形の面積）            （１６）
ｇ、ｈは任意の定数を設定することが可能であり。この例では説明を簡単化するためともに「１」を設定する。
最後に、修正後の補正散乱点間評価値を使用して、基本パターンの算出ルール（算出法１から算出法３）で相関評価値を求める（合成算出法５−２）。
【０１５０】
この実施の形態１０におけるステップＳＴ３３の処理内容を、図８の散乱点相関行列に対して相関行列評価値を算出する例で説明する。
ここでは、図２９の「合成散乱点対応相関行列生成ルールで認められる散乱点相関行列」に対する評価値の算出だけを説明する。他の散乱点相関行列については、上記実施の形態１と同じであるため説明を省略する。
この実施の形態１０では、「合成散乱点対応相関行列生成ルールで認められる散乱点相関行列」の評価値算出で、合成算出法５を適用する。
【０１５１】
まず、評価対象点２で合成される基準点数が２個のため、「合成数」＝２となる（合成算出法５−１）。
次に、合成される基準点Ａと基準点Ｂを頂点とする多角形の面積を求める（２点のため、１画素×両者の距離）。
その後、式（１６）を使用して、対象の行（評価対象点２の行）の散乱点間評価値を補正散乱点間評価値に修正する（合成算出法５−２）。
【０１５２】
この実施の形態１０によれば、複数の散乱点情報が合成された散乱点を考慮して散乱点の対応関係を判定でき、かつ、合成される正解画像の散乱点間の距離や密度を考慮して超解像画像の評価値を決定できるため、合成が起きる状況をより適切に超解像画像の評価値に反映することができる効果を奏する。
また、散乱点の対応関係を決定する際にも、正解画像の散乱点間の距離や密度を考慮した評価値をベースに優劣を決定するため、より適切な対応関係を判定することができる効果を奏する。
【０１５３】
この実施の形態１０では、合成算出法５での補正散乱点間評価値の算出で、「複数点の間の密度」を利用した単純な方法で説明したが、合成される基準点の間の「２点間の距離」及び「複数点の間の密度」と「合成数」を任意に組み合わせで選択し、任意の重み付け定数を設定した算出方法を定義することが可能であり、同様の効果を奏することができる。
例えば、合成される基準点の間の「２点間の距離」の総和を、補正散乱点間評価値の算出に反映させる算出方法も定義可能である。
この実施の形態１０では、式（１６）で補正散乱点間評価値を求める際に、ｇ、ｈを「１」とするものについて示したが、ｇ、ｈは任意の定数を設定してもよく、同様の効果を奏することができる。
【０１５４】
実施の形態１１．
図３１はこの発明の実施の形態１１による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図２７と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
合成点判定ルール設定対応相関行列生成ルール保持部２４は可変合成散乱点判定ルール対応相関行列生成ルールを保持している。なお、合成点判定ルール設定対応相関行列生成ルール保持部２４は評価値算出手段を構成している。
【０１５５】
この実施の形態１１では、上記実施の形態９における合成型相関行列生成ルール保持部２２の代わりに、合成点判定ルール設定対応相関行列生成ルール保持部２４を加えたものであり、合成点判定ルール設定対応相関行列生成ルール保持部２４が保持する可変合成散乱点判定ルール対応相関行列生成ルールは、上記実施の形態９における合成散乱点対応相関行列生成ルールの合成ルール４で、合成点判定値の算出方法を任意に設定できるように変更したものである。
このため、合成ルール４を次の合成ルール４αに変更することができる。なお、基本相関行列生成ルールの「ルール２」と「ルール３」と合成散乱点対応相関行列生成ルールの合成ルール５は、そのまま有効である。
【０１５６】
・合成ルール４α
基準点が２個以上のクラスタにおいて、散乱点相関行列で「０」以外の評価値が複数設定されている行の評価対象点で、合成点判定値を算出する。この合成点判定値が合成判定閾値よりも大きい場合、評価対象点を合成候補点とする。
この合成点判定値の算出では、対象の評価対象点の「ピークの大きさ」に加えて、合成時に対応する複数の基準点と対象の評価対象点の間の「散乱点間評価値」や「距離の差」、合成時に対応する複数の基準点どうしの「距離」や「密度（密集の程度）」などを任意に組み合わせて、任意の重み付けをした合成点判定値の算出法を指定できる。
また、合成判定閾値は、合成評価対象点となる可能性がある散乱点を判定するための閾値であり、超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件、合成点判定値の算出方法などから任意に設定する。
【０１５７】
ここでは、合成ルール４αで合成候補点が選定されることが上記実施の形態９と異なる。
これにより、ステップＳＴ３２の処理において、散乱点相関行列生成時に合成候補点と判定される評価対象点が上記実施の形態９と異なる場合がある。
ただし、散乱点相関行列の生成方法や評価値の算出方法など、処理手順と方法は上記実施の形態９と同じであるため説明を省略する。
【０１５８】
この実施の形態１１によれば、複数の散乱点情報が合成された散乱点を考慮して散乱点の対応関係を判定する際に、合成された散乱点を決定する基準の値を様々なパラメータを組み合わせて設定することができるため、より適切な合成散乱点の判定基準を定めることができる効果を奏する。
散乱点の合成では、対象の評価対象点の「ピークの大きさ」や、合成対象の複数の基準点どうしの「距離」や「密度（密集の程度）」、合成対象の複数の基準点と対象の評価対象点の間の「散乱点間評価値」や「距離の差」など、判定の指標となり得るパラメータが多くある。これらのパラメータを任意に組み合わせて、合成点判定値の算出法を決定することで、より適切な合成散乱点の判定基準を定めることができる。
【０１５９】
この実施の形態１１では、上記実施の形態９を基本に合成点判定ルール設定対応相関行列生成ルール保持部２４を追加するものについて示したが、上記実施の形態１０に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０１６０】
実施の形態１２．
図３２はこの発明の実施の形態１２による画像評価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しているので説明を省略する。
入力画像管理部２５は超解像処理に対する入力画像（原画像）と、その入力画像の散乱点に関する散乱点情報を保持している。入力画像クラスタ範囲算出部２６は算出したクラスタに対応する入力画像の領域を算出する。入力画像対応相関評価値算出法保持部２７は、入力画像での散乱点数と超解像画像で検出した散乱点数を比較した結果を反映できる散乱点相関行列に対する相関評価値算出法を保持している。なお、入力画像管理部２５、入力画像クラスタ範囲算出部２６及び入力画像対応相関評価値算出法保持部２７は評価値算出手段を構成している。
【０１６１】
この実施の形態１２では、入力画像からの改善率を評価するため、上記実施の形態１における基本相関行列評価値算出法から、入力画像対応相関評価値算出法保持部２７が保持する入力対応相関行列評価値算出法に代えている。
入力対応相関行列評価値算出法では、基本相関行列評価値算出法の「算出法３」を無効にし、次の「入力算出法４」と「入力算出法５」を追加している（基本相関行列評価値算出法の算出法１と算出法２は有効）。
【０１６２】
・入力算出法４
まず、基準点が２個以上のクラスタで、対応する範囲の入力画像での散乱点の数「原画像散乱点数」をカウントする（入力算出法４−１）。
次に下記の式（１７）で「解像度改善数」を算出する（入力算出法４−２）。
「解像度改善数」＝
（評価値「０」以外の要素を含む列の数）−「原画像散乱点数」  （１７）
最後に、下記の式（１８）で「解像度改善数評価値」を算出する（入力算出法４−３）。
「解像度改善数評価値」＝「解像度改善数」ｐ×解像度改善評価係数（１８）
ここで、ｐは任意の定数であり、説明の簡単化のため「１」を設定する。なお、解像度改善評価係数は原画像よりも解像度が改善したときに、ボーナスとして加える（正）の評価値の係数である。超解像の割合、ＳＡＲのセンサの緒元、データ生成シミュレーションの条件などを考慮して設定する。
・入力算出法５
下記の式（１９）で相関評価値を算出する。
相関評価値＝
「散乱点評価値」＋「正解消失評価値」＋「解像度改善数評価値」（１９）
【０１６３】
この実施の形態１２におけるステップＳＴ３３の処理内容を説明する。
相関行列管理部８は、クラスタ管理部９を参照して、処理対象のクラスタでの基準点の位置情報を入手し、この位置情報に基づいてクラスタに対応する入力画像の領域を算出するように、入力画像クラスタ範囲算出部２６に指示する。
入力画像クラスタ範囲算出部２６は、相関行列管理部８から入力画像の領域算出指示を受けると、超解像の割合（入力画像を何倍に拡張しているか）と、基準点の位置情報（超解像画像での位置情報）から、クラスタに対応する入力画像の領域を算出し、その算出結果を相関行列管理部８に出力する。
【０１６４】
相関行列管理部８は、入力画像クラスタ範囲算出部２６から入力画像の領域を受け取ると、入力画像管理部２５に保持されている入力画像の散乱点情報を参照して、クラスタに対応する入力画像の散乱点の個数をカウントする。
なお、ここまでの処理は、１つのクラスタで共通のため、最初に１度実行して、クラスタに対応する入力画像の散乱点の個数を覚えておき、以後の処理で利用するように実現してもよい。
相関行列管理部８は、クラスタに対応する入力画像の散乱点の個数が判明すると、その個数を「原画像散乱点数」とする（入力算出法４−１）。
【０１６５】
次に、相関行列管理部８は、評価値算出対象として選択されている散乱点相関行列で、評価値「０」以外の要素を含む列の数をカウントし、式（１７）を使用して「解像度改善数」を求める（入力算出法４−２）。
その後で、相関行列管理部８は、式（１８）を使用して、「解像度改善数評価値」を求める（入力算出法４−３）。
また、相関行列管理部８は、基本相関行列評価値算出法の算出法１と算出法２を使用して、上記実施の形態１と同じ手順で「散乱点評価値」と「正解消失評価値」を求める。
ここで、入力算出法４−１から入力算出法４−３を使って「解像度改善数」を求める処理と、算出法１と算出法２を使って「散乱点評価値」と「正解消失評価値」を求める処理は、どちらを先に実行しても構わない。
【０１６６】
相関行列管理部８は、「散乱点評価値」と「正解消失評価値」と「解像度改善数」を算出すると、式（１９）を使用して、相関評価値を求める（入力算出法５）。ここでは、「解像度改善数」の分だけ、相関行列評価値が上記実施の形態１から変動する。
【０１６７】
この実施の形態１２の画像評価装置の効果を図３３を用いて説明する。
図３３のケース１では、入力画像の散乱点数が２個であるのに対して、様々なパターンで超解像処理を行った結果、超解像画像の散乱点（評価対象点）が１個から５個（実行パターン１から実行パターン５）となった例を示している。なお、この入力画像に対する正解画像の散乱点数は４個である。
ケース２では、入力画像の散乱点数が４個であるのに対して、様々なパターンで超解像処理を行った結果、超解像画像の散乱点（評価対象点）が１個から５個（実行パターン１から実行パターン５）となった例を示している。この入力像に対する正解画像の散乱点数も４個である。
【０１６８】
上記実施の形態１〜８の画像評価装置を使用して評価した場合について説明する。
上記実施の形態１〜８の画像評価装置では、基本的に正解画像との対応関係だけで、評価値を決定していくものである。したがって、対応関係がある散乱点評価値の積と、発見できなかった散乱点のペナルティを引いた評価値となる。このため、ケース１の実行パターン４とケース２の実行パターン８など、見つかった散乱点数が同じ場合には、比較的近い値の評価値となる可能性が高い。
一方で、この実施の形態１２の画像評価装置では、発見した散乱点の個数を入力画像と比較して解像度改善数を算出し、この解像度改善数を反映した評価値を利用する。このため、ケース１の実行パターン４とケース２の実行パターン８のように、同じ正解が４で発見が２のケースでも、入力画像からの改善の度合いによって評価値に差をつけることができる。
このように、この実施の形態１２の画像評価装置では、入力画像からの改善の度合いを考慮して、評価値を決定することができる利点がある。
【０１６９】
この実施の形態１２によれば、入力画像からの改善の度合いを考慮して、超解像画像を評価することができるが、解像度の向上を目的とする超解像処理では、正解画像との一致の度合いとともに、入力画像からの改善の度合いも、処理結果の評価の重要な指標である。本装置を利用することで、電波画像の超解像処理での入力画像からの改善度合いを、正解画像との一致の度合いと組み合わせて評価することができる効果を奏する。
【０１７０】
この実施の形態１２では、式（１８）でｐを「１」とするものについて示したが、ｐは任意の定数を設定してもよく、同様の効果を奏することができる。
また、この実施の形態１２では、上記実施の形態１の構成に入力画像管理部２５等を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜８に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０１７１】
実施の形態１３．
図３４はこの発明の実施の形態１３による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図３２と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
合成散乱点用入力画像対応相関評価値算出法保持部２８は入力画像での散乱点数と超解像画像で検出した散乱点数及び合成散乱点に対応する入力画像での散乱点数を考慮して評価値を決定する相関評価値算出法を保持している。なお、合成散乱点用入力画像対応相関評価値算出法保持部２８は評価値算出手段を構成している。
【０１７２】
この実施の形態１３は、基本的には上記実施の形態９と同じであるが、ステップＳＴ３３の処理において、各散乱点相関行列の評価値を算出する際に、相関行列管理部８が、合成散乱点用入力画像対応相関評価値算出法保持部２８の保持内容を参照して評価値を算出する点が異なる。
合成散乱点用入力画像対応相関評価値算出法保持部２８では、上記実施の形態９における合成型相関評価値算出法保持部２１に保持されている合成算出法４での補正散乱点間評価値の算出方法（式（１５））を次のように変更している。
合成解像度改善数＝
合成される基準点の数−対応する入力画像での散乱点の個数  （２０）
補正散乱点間評価値＝
評価値／（ｇ×合成数ｈ）×（Ｖ×合成解像度改善数Ｔ）  （２１）
ここで、ｇ、ｈ、Ｖ、Ｔは任意の定数を設定することが可能であり、この例では説明の簡単化のためともに「１」を設定する。
【０１７３】
この実施の形態１３によれば、超解像画像で検出した散乱点数及び合成散乱点に対応する入力画像での散乱点数を考慮して評価値を決定することができる。
この実施の形態１３では、式（２１）でｇ、ｈ、Ｖ、Ｔを「１」に設定するものについて示したが、ｇ、ｈ、Ｖ、Ｔは任意の定数を設定してもよく、同様の効果を奏することができる。
また、この実施の形態１３では、上記実施の形態９の構成に合成散乱点用入力画像対応相関評価値算出法保持部２８を追加するものについて示したが、上記実施の形態１０，１１に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０１７４】
実施の形態１４．
図３５はこの発明の実施の形態１４による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図３２と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
入力画像ノイズ算出部２９は入力画像管理部２５に保持されている入力画像からノイズとなる散乱点の情報を抽出する。なお、入力画像ノイズ算出部２９は評価値算出手段を構成している。
図３５では図示していないが、実際には図２１のノイズ対応相関評価値算出法保持部１６または図２２のクラスタ外ノイズ評価部１７が実装されている。
【０１７５】
この実施の形態１４におけるノイズ対応相関評価値算出法保持部１６またはクラスタ外ノイズ評価部１７では、入力画像ノイズ算出部２９により抽出されたノイズとなる散乱点の情報から、ノイズ判定の評価値を補正して算出する。
この実施の形態１４によれば、入力画像でのノイズとなる散乱点の情報を考慮して評価値を決定することができるため、超解像画像に現れたノイズが、入力画像の情報を反映したものか、入力画像とは無関係に処理アルゴリズムの計算で現れたのかなどを、超解像画像の評価値に反映させることできる。したがって、ノイズに対する評価をより正確に行える効果を奏する。
【０１７６】
この実施の形態１４では、上記実施の形態１２の構成に入力画像ノイズ算出部２９等を追加するものについて示したが、上記実施の形態１３の構成に入力画像ノイズ算出部２９と、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６やクラスタ外ノイズ評価部１７を追加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。
【０１７７】
実施の形態１５．
図３６はこの発明の実施の形態１５による画像評価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しているので説明を省略する。
可変頂点情報算出部３０は超解像画像及び正解画像から散乱点を検出する検出方法の設定を受け付けるとともに、その検出方法を使用して散乱点を検出する。なお、可変頂点情報算出部３０は散乱点検出手段を構成している。
【０１７８】
この実施の形態１５では、ステップＳＴ１の初期化処理において、可変頂点情報算出部３０が正解画像管理部２及び超解像画像管理部３の記録内容を参照して、散乱点を検出する方法を任意に設定して散乱点情報を生成することができる。なお、初期化処理において、散乱点を生成する以外の処理手順は、上記実施の形態１と同じであるため詳細な動作の説明は省略する。
【０１７９】
この実施の形態１５では、画像データから散乱点を検出する方法を任意に設定して散乱点情報を生成できるため、特定のケースで超解像画像の評価をより正確に行える効果を奏する。
例えば、パワーの大きさの傾きだけで散乱点を判定することを考える。散乱点が密集して存在している場合には、本来散乱点と認識されるべき画素が隣接してしまうことがある。この場合、隣接した画素よりも大きいものは、散乱点となるが、小さい方は散乱点として検出されない。散乱点として検出されない情報は、ノイズにも正解としても反映されないため、パワーの大きな画素の情報が埋もれてしまうことになる。
一方で、パワーの大きさの傾きに加えて、一定の大きさ以上のピークは散乱点とするような設定で散乱点を抽出すれば、上記のような密集したケースでも、散乱点として抽出することができる。
散乱点として検出すれば、この実施の形態１５の画像評価装置を使用して、散乱点の間での対応関係を調べ、超解像画像の評価値にその情報が反映される。
【０１８０】
同じ超解像画像に対して、散乱点の抽出方法を変えて評価を行って比較することも、超解像画像の評価を行う上で有効である。
例えば、上記の例で、パワーの大きさの傾きだけで散乱点を判定するものと、一定の大きさ以上のピークも散乱点とする例で評価値を比較する。
仮に、ピークの大きな散乱点がまばらに分布するような画像では、両者の評価値は大きくは変わらない。一方で、ピークの大きな画素が密集しているようなケースでは、両者の評価値が大きく異なる可能性が高い。
このように、散乱点の切り出しを変えることで、評価対象の画像のデータによる影響を推測することもできるようになる。
【０１８１】
また、逆に、パワーの大きさの傾きが増加から減少に転じる条件に加えて、その点で一定の大きさ以上のピークを有する場合にのみ、散乱点とすることで有利な例もある。
例えば、散乱点に対してピークの小さなノイズ情報がたくさんあるために、評価の計算に時間がかかるケースでは、ピークの小さな頂点を評価対象からはずすことで、計算を効率良く実行できることがある。
このような情報を蓄積することで、評価値を算出するのに適切な散乱点の抽出方法を選択できる効果を奏する。
このように、散乱点として検出する情報を調整することで、より適切な条件で超解像画像の評価を行うことができるようになる。
この実施の形態１５では、上記実施の形態１の構成に可変頂点情報算出部３０を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１４に適用しても、同様の効果を奏することができる。
【０１８２】
実施の形態１６．
図３７はこの発明の実施の形態１６による画像評価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しているので説明を省略する。
判定規則管理設定部３１は各散乱点の間での評価値の算出方法と散乱点判定行列及びクラスタの生成・更新条件での各種パラメータの値や閾値や係数の値を管理し、これらの値を外部から変更できるインタフェースを提供する。なお、判定規則管理設定部３１は判定行列生成手段を構成している。
【０１８３】
この実施の形態１６における判定規則管理設定部３１は、判定基準保持部４に対して、各散乱点の間での評価値の算出方法と散乱点判定行列、及びクラスタの生成・更新条件での各種パラメータの値や閾値や係数の値を記録している。
また、判定規則管理設定部３１は、これらの値を操作するためのインタフェースがあり、外部から更新の指示を受けると、ステップＳＴ１の初期化処理において、判定基準保持部４に保持される上記記録内容を変更する。
例えば、上記実施の形態１での式（１）のパラメータを変更して、距離の差に反比例した値を散乱点間評価値とするような変更を行える。
なお、判定規則管理設定部３１がステップＳＴ１の初期化処理において、各種パラメータの値や閾値や係数の値を変更した後の手順は、上記実施の形態１と同じであるため詳細な動作の説明は省略する。
【０１８４】
この実施の形態１６によれば、各散乱点の間での評価値の算出方法と散乱点判定行列及びクラスタの生成・更新条件での各種パラメータの値や閾値や係数の値として、任意の値を設定することができるが、ここで設定する値は、評価値算出の基礎となる散乱点判定行列での生成条件である。この条件を任意に設定できることで、超解像画像の評価をより柔軟に行える効果を奏する。
この実施の形態１６では、上記実施の形態１の構成に判定規則管理設定部３１を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１５に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０１８５】
実施の形態１７．
図３８はこの発明の実施の形態１７による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図１等と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
相関評価管理設定部３２は各相関評価値算出法での各種パラメータの値や閾値や係数の値を管理し、外部からこれらの値を変更することで各算出法を任意に設定でき、かつ、複数の算出法を任意の組み合わせで選択し、各相関評価値算出法の評価値の間での重み付けを設定するインタフェースを提供する。なお、相関評価管理設定部３２は評価値算出手段を構成している。
【０１８６】
この実施の形態１７における相関評価管理設定部３２は、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６に対して、ノイズ対応相関行列評価値算出法でのノイズ評価係数を記録し、また、分離距離対応相関評価値算出法保持部１８に対して、式（９）の定数ｄや分離評価係数などのパラメータの値や任意の値を設定するインタフェースを提供する。
また、ノイズ対応相関行列評価値算出法での「ノイズ評価値」と基準点間距離対応相関行列評価値算出法での「２点分離評価値」の重み付けを任意に設定するインタフェースも提供する。
【０１８７】
この実施の形態１７では、相関行列管理部８がステップＳＴ３３の処理において、各散乱点相関行列の評価値を算出する際に、相関評価管理設定部３２が設定したノイズ評価係数や、式（９）の定数ｄや分離評価係数などのパラメータの値を使用して、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６と分離距離対応相関評価値算出法保持部１８の両方のルールで評価値を算出する。
さらに、相関評価管理設定部３２により設定された両者の重み付け情報を得て、両方のルールで算出した評価値から、最終的な評価値を算出する。
なお、上記の評価値算出のためのパラメータ等の設定とステップＳＴ３３での算出に関する部分以外は、上記実施の形態１と同様であるため説明を省略する。
【０１８８】
この実施の形態１７によれば、各相関評価値算出法での各種パラメータの値や閾値や係数の値を管理し、外部からこれらの値を変更することで各算出法を任意に設定でき、かつ、複数の算出法を任意の組み合わせで選択し、各相関評価値算出法の評価値の間での重み付けも設定できるため、超解像画像の評価をより柔軟に行える効果を奏する。
【０１８９】
この実施の形態１７では、上記実施の形態１の構成に相関評価管理設定部３２等を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１５に適用しても同様の効果を奏することができる。
また、相関評価値算出法を保持する手段として、ノイズ対応相関評価値算出法保持部１６と分離距離対応相関評価値算出法保持部１８とを加えるものについて示したが、他の実施の形態の相関評価値算出法を、任意の個数で、任意の組み合わせで加えても、相関行列管理部８は対応することが可能であるため同様の効果を奏することができる。
【０１９０】
実施の形態１８．
図３９はこの発明の実施の形態１８による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図１等と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
動的判定相関評価管理設定部３３は評価実行中に処理対象の画像データに依存して、各散乱点の間での評価値の算出方法と散乱点判定行列、及びクラスタの生成・更新条件や相関評価値算出法の切り替えの設定及び指示を行う。なお、動的判定相関評価管理設定部３３は設定変更手段を構成している。
【０１９１】
この実施の形態１８では、ステップＳＴ１の初期化処理において、動的判定相関評価管理設定部３３を使用することにより、処理対象の画像データに依存して、各散乱点の間での評価値の算出方法と散乱点判定行列及びクラスタの生成・更新条件や相関評価値算出法を切り替える判断基準と、切り替え方法を設定することができる。
動的判定相関評価管理設定部３３は、選択された切り替えの判断基準を画像評価部１０経由で、正解画像管理部２と相関行列管理部８に出力する。
この実施の形態１８では、正解画像管理部２が切り替えの判断基準を調査しながらステップＳＴ２の処理を進行し、相関行列管理部８が切り替えの判断基準を調査しながらステップＳＴ３の処理を進行する。
正解画像管理部２及び相関行列管理部８は、切り替えの判断基準を満足すると、条件が満足した旨を動的判定相関評価管理設定部３３に通知する。
【０１９２】
動的判定相関評価管理設定部３３は、正解画像管理部２及び相関行列管理部８から通知を受け取ると、設定済みの切り替え方法を参照し、判定規則管理設定部３１と相関評価管理設定部３２を使用して、必要なパラメータ等の変更を行う。動的判定相関評価管理設定部３３は、変更が完了すると完了通知を正解画像管理部２と相関行列管理部８に出力する。
正解画像管理部２及び相関行列管理部８は、動的判定相関評価管理設定部３３から完了通知を受け取ると、それぞれの処理を進める。
なお、各ステップでの詳細な動作は、上記実施の形態１と同じであるため説明を省略する。
【０１９３】
この実施の形態１８によれば、評価実行中に、処理対象の画像データに依存して、各散乱点の間での評価値の算出方法と散乱点判定行列及びクラスタの生成・更新条件や相関評価値算出法の切り替えの設定・指示ができるるため、超解像画像を散乱点を基準に比較する場合には、散乱点の密集密度などにより、評価値での重み付けを変更することで、より適切な評価値を算出することができる効果を奏する。
また、評価実行中に、評価対象の画像の状況に適した評価条件を動的に選択することができれば、このようなケースで、より適切な評価値を算出することができる効果を奏する。
【０１９４】
この実施の形態１８では、上記実施の形態１の構成に動的判定相関評価管理設定部３３等を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１５に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０１９５】
実施の形態１９．
図４０はこの発明の実施の形態１９による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図３７と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
入力条件対応判定相関評価管理設定部３４は超解像処理で利用したアルゴリズムやセンサの緒元やデータ生成時のシミュレーションの条件などの前提条件から、評価で利用する各種パラメータを選択する。
【０１９６】
この実施の形態１９における入力条件対応判定相関評価管理設定部３４は、超解像処理で利用したアルゴリズムやセンサの緒元やデータ生成時のシミュレーションの条件などの前提条件から、評価で利用する各種パラメータを自動的に選択する。
この実施の形態１９では、入力条件対応判定相関評価管理設定部３４が超解像処理で利用したアルゴリズムやセンサの緒元やデータ生成時のシミュレーションの条件などの前提条件から、散乱点判定行列の生成ルールでのパラメータの値を決定すると、判定規則管理設定部３１を使用して、その決定した値を判定基準保持部４に反映させる。
なお、判定規則管理設定部３１を使用して、散乱点判定行列の生成ルールを変更する手順や変更後の超解像処理の評価手順は、上記実施の形態１６と同じであるため説明を省略する。
【０１９７】
この実施の形態１９によれば、超解像処理で利用したアルゴリズムやセンサの緒元やデータ生成時のシミュレーションの条件などの前提条件から、評価で利用する各種パラメータを選択できるが、超解像装置の評価では、シミュレーションによる正解画像と超解像画像を比較して評価値を決定する。このため、シミュレーションの条件などの前提条件から、適切な評価値算出のパラメータが分かるケースもある。このようなケースでは、適切な評価値算出のパラメータを設定して、超解像処理の評価を行える効果を奏する。
【０１９８】
この実施の形態１９では、上記実施の形態１６の構成に入力条件対応判定相関評価管理設定部３４を追加するものについて示したが、上記実施の形態１７，１８に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０１９９】
実施の形態２０．
図４１はこの発明の実施の形態２０による画像評価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しているので説明を省略する。
相関行列保存部３５は超解像画像の評価処理中に算出された散乱点相関行列及び散乱点相関行列生成時のクラスタ管理部９の情報を記録する。相関評価値算出法制御部３６は相関行列保存部３５に記録されている散乱点相関行列の情報を使用して、散乱点相関行列に対する評価値の算出方法やそのパラメータの値を変えて、超解像画像に対する評価値を再計算する。なお、相関行列保存部３５及び相関評価値算出法制御部３６は評価値算出手段を構成している。
【０２００】
この実施の形態２０では、相関行列管理部８は、画像評価部１０から指示されてステップＳＴ３１の処理を開始するときに、クラスタ管理部９の内容を記録するように相関行列保存部３５に指示してから、以後の処理を開始する。
また、ステップＳＴ３３の処理において、散乱点相関行列を生成する度に、その散乱点相関行列を相関行列保存部３５に記録する。
相関行列保存部３５では、クラスタ別に散乱点相関行列を記録する。ここでは、算出した全ての散乱点相関行列を記録する。
【０２０１】
評価作業実行中に、上記の作業を実行することで、超解像画像の評価処理中に算出した散乱点相関行列及び散乱点相関行列生成直前のクラスタ管理部９の情報が相関行列保存部３５に記録される。
相関評価値算出法制御部３６は、一旦評価作業が終わった後で、散乱点相関行列に対する評価値の算出方法やそのパラメータの値を変えて、超解像画像に対する評価値を再計算したい時に使用する。
ここでは、既に１回以上通常の超解像画像の評価作業が完了していて、かつ、その情報が相関行列保存部３５に記録されていることが前提になる。
【０２０２】
再計算は次の手順で実行する。
まず、相関評価値算出法制御部３６は、クラスタ管理部９と相関行列保存部３５に対して、クラスタ管理手段９の内容を相関行列保存部３５に記録された状態に設定するように指示を与える。
相関行列保存部３５は、相関評価値算出法制御部３６から指示を受けると、自己の内部に記録された情報をクラスタ管理部９に設定する。クラスタ管理部９に対する設定が終了すると、その旨を相関評価値算出法制御部３６に通知する。
【０２０３】
相関評価値算出法制御部３６は、相関行列保存部３５からのクラスタの設定完了通知を受け取ると、再計算を開始する。
この再計算の処理内容は、基本的にステップＳＴ３３の処理と同じである。ただし、ステップＳＴ３２の処理では、散乱点相関行列の生成は行わず、相関行列保存部３５に記録されている散乱点相関行列を１個づつ取出して実行する。
散乱点相関行列を取出した後のステップＳＴ３３，ＳＴ３４は、相関行列管理部８と同じである。
【０２０４】
相関行列保存部３５では、散乱点相関行列をクラスタ別に記録している。このため、相関評価値算出法制御部３６は、各クラスタ単位で、ステップＳＴ３２〜ＳＴ３４の処理を行い、その評価結果を相関行列管理部８と同じように、クラスタ管理部９に記録する。
相関評価値算出法制御部３６の再計算は、相関行列保存部３５の散乱点相関行列に対して、評価値の再計算が終了するまで繰り返し実施する。
【０２０５】
この実施の形態２０によれば、超解像画像の評価処理中に算出した散乱点相関行列の処理結果を保持しておき、このデータを使って散乱点相関行列に対する評価値の算出方法やそのパラメータの値を変えた時の評価結果を効率良く算出できるため、同じ画像データに対して、散乱点相関行列に対する評価値の算出方法やそのパラメータの値を変えた時の評価値の再計算を容易、かつ、効率良く実行することができる効果を奏する。
クラスタが大きくなり、散乱点判定行列に含まれる基準点や評価対象点が増えると、そこから生成される散乱点判定行列も多くなる。このため、クラスタが大きくなるような画像データに対して、評価値の算出方法やそのパラメータの値を変えた時の評価結果を比較するために、評価値の再計算を最初からやり直すと実行時間がかかる。この実施の形態２０によれば、この再計算を効率良く実行できる効果を奏する。
【０２０６】
この実施の形態２０では、上記実施の形態１６の構成に相関評価値算出法制御部３６等を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１５に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０２０７】
実施の形態２１．
図４２はこの発明の実施の形態２１による画像評価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しているので説明を省略する。
判定行列保存部３７は超解像画像の評価処理中に算出された散乱点判定行列及び散乱点相関行列生成時のクラスタ管理部９の情報を記録する。相関ルール評価制御部３８は判定行列保存部３７に記録されている散乱点判定行列の情報を使用して、散乱点相関行列の生成ルールとその評価値の算出方法を変えて、超解像画像に対する評価値を再計算する。なお、判定行列保存部３７及び相関ルール評価制御部３８は評価値算出手段を構成している。
【０２０８】
この実施の形態２１では、判定行列生成部５は、ステップＳＴ２の処理を完了して画像評価部１０に通知するときに、判定行列保存部３７にクラスタ管理部９の内容を記録するように指示する。
判定行列保存部３７は、判定行列生成部５から通知を受け取ると、クラスタ管理部９から散乱点判定行列の情報を取り出して記録する。また、基準点表や評価点表の情報も同時に記録する。
評価作業実行中に、上記の作業を実行することで、超解像画像の評価処理中に算出された散乱点判定行列及び散乱点判定行列生成直後のクラスタ管理部９の情報が判定行列保存部３７に記録される。
【０２０９】
相関ルール評価制御部３８は、一旦評価作業が終わった後、散乱点相関行列に対する評価値の算出方法及び散乱点相関行列の生成ルールを変えて、超解像画像に対する評価値を再計算したい時に使用する。
ここでは、既に１回以上通常の超解像画像の評価作業が完了していて、かつ、その情報が判定行列保存部３７  に記録されていることが前提になる。
【０２１０】
再計算は次の手順で実行する。
まず、相関ルール評価制御部３８は、クラスタ管理手段９と判定行列保存部３７に対して、クラスタ管理部９の内容を判定行列保存部３７に記録された状態に設定するように指示を与える。
判定行列保存部３７は、相関ルール評価制御部３８から指示を受けると、自己の内部に記録された情報を使って、クラスタ管理部９の内容を設定する。クラスタ管理部９の内容設定が終了すると、その旨を相関ルール評価制御部３８に通知する。
【０２１１】
相関ルール評価制御部３８は、判定行列保存部３７からクラスタの設定完了通知を受け取ると、再計算を開始する。
この再計算の処理内容は、基本的にステップＳＴ３の処理と同じである。この再計算では、相関ルール評価制御部３８が通常実行時の相関行列管理部８でのステップＳＴ３の処理と同じ動作をする。
【０２１２】
この実施の形態２１によれば、超解像画像の評価処理中に算出された散乱点判定行列の処理結果を保持しておき、このデータを使って、散乱点相関行列の生成ルール及び散乱点相関行列に対する評価値の算出方法やそのパラメータの値を変えた時の評価結果を効率良く算出できるため、同じ画像データに対して、散乱点相関行列の生成ルール及び散乱点相関行列に対する評価値の算出方法やそのパラメータの値を変えたときに、評価値の再計算を容易に、かつ、効率良く実行することができる効果を奏する。
【０２１３】
この実施の形態２１では、上記実施の形態１の構成に相関ルール評価制御部３８等を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１５に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０２１４】
実施の形態２２．
図４３はこの発明の実施の形態２２による画像評価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しているので説明を省略する。
処理実行条件記録部３９は超解像処理で利用したアルゴリズムやＳＡＲセンサの緒元やデータ生成時のシミュレーションの条件及び評価した画像データといった超解像処理実行の条件の記録と検索を行う。評価環境データベース部４０は評価に利用された散乱点相関行列に対する評価値の算出手段や各種パラメータの値等の評価実行時の内部情報を処理実行条件記録部３９での入力条件と対応させて記録する。評価結果データベース部４１は処理実行条件記録部３９での入力条件と評価実行時の内部情報とに対応させて超解像画像の評価値を記録する。なお、処理実行条件記録部３９、評価環境データベース部４０及び評価結果データベース部４１から検索手段が構成されている。
【０２１５】
この実施の形態２２における画像評価部１０は、ステップＳＴ１の初期化作業として、処理実行条件記録部３９に対して、超解像処理で利用されたアルゴリズムやＳＡＲセンサの緒元やデータ生成時のシミュレーションの条件の他、評価された画像データといった超解像処理実行の条件（超解像処理実行の条件）を記録させる。
画像評価部１０は、全ての処理が終了したステップＳＴ４の処理の後（上記実施の形態５の場合は、ステップＳＴ５の処理の後）、その算出した画像に対する評価値を処理実行条件記録部３９に記録する。
【０２１６】
この際、処理実行条件記録部３９は、この実行情報に対する「実行ＩＤ番号」を設定する。そして、「実行ＩＤ番号」を送って、評価環境データベース部４０に、評価実行時の内部情報を記録するように指示する。
また、評価環境データベース部４０へは、「実行ＩＤ番号」とともに画像評価部１０から受け取った評価値を送り、記録するように指示する。
評価環境データベース部４０は、判定基準保持部４と相関評価値算出法保持部６と相関行列生成ルール保持部７とに保持されている散乱点判定行列と散乱点相関行列の生成条件や、評価値算出式等の評価実行時の内部情報を参照して記録する。
このとき、評価環境データベース部４０は、評価実行時の内部情報を「実行ＩＤ番号」と対応させて記録する。
【０２１７】
評価結果データベース部４１は、受け取った超解像画像に対する評価値を記録する。このとき、評価結果データベース部４１は、評価値を「実行ＩＤ番号」と対応させて記録する。
処理実行条件記録部３９は、評価環境データベース部４０と評価結果データベース部４１での処理完了を通知を受け取ると、自己が保持する超解像処理実行の条件に、「実行ＩＤ番号」の情報を付加して記録する。なお、超解像処理実行の条件には、複数の「実行ＩＤ番号」を記録することもできる。
「実行ＩＤ番号」の付加の処理終了後、処理実行条件記録部３９は、完了通知を画像評価部１０に送り、画像評価部１０は装置全体での処理を完了させる。
【０２１８】
ここまでの処理により、超解像処理で利用されたアルゴリズムやＳＡＲセンサの緒元やデータ生成時のシミュレーションの条件及び評価された画像データといった超解像処理実行の条件と、その条件に対応した超解像処理画像に対する評価値と評価実行時の内部情報を記録できる。
上記の記録処理により、既存の情報が蓄積されている場合、処理実行条件記録部３９は、情報の検索を実行することができる。この検索では、処理実行条件記録部３９は、検索のキーとして超解像処理実行の条件が与えられる。
【０２１９】
処理実行条件記録部３９は、検索のキーである超解像処理実行の条件と、内部で保持している超解像処理実行の条件を比較し、一致するもの、あるいは、最も近い条件を選択する。
処理実行条件記録部３９は、ここで選択した条件に対応した「実行ＩＤ番号」を使用して、超解像画像に対する評価値を評価結果データベース部４１から、評価実行時の内部情報を評価環境データベース部４０からそれぞれ取出し、検索結果として出力する。
【０２２０】
なお、評価結果データベース部４１と評価環境データベース部４０は、情報を「実行ＩＤ番号」と対応させて記録しているため、処理実行条件記録部３９からの指示に従って、容易に目的の情報を取り出すことができる。
この実施の形態２２によれば、超解像処理で利用されたアルゴリズムやＳＡＲセンサの緒元やデータ生成時のシミュレーションの条件及び評価された画像データといった超解像処理実行の条件をキーとして、超解像画像の評価値と、評価実行時の内部情報を記録できる一方、検索して取り出すことができる。このため、超解像処理実行の条件をキーとして、過去の超解像画像に対する評価結果を容易に検索することができる効果を奏する。
また、評価結果を算出したときの、評価装置内部の情報も容易に検索することができる効果を奏する。
【０２２１】
この実施の形態２２では、上記実施の形態１の構成に処理実行条件記録部３９等を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１５に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０２２２】
実施の形態２３．
図４４はこの発明の実施の形態２３による画像評価装置を示す構成図である。この実施の形態２３では、上記実施の形態２０，２１の手順で、相関評価値算出法制御部３６と相関行列保存部３５、または、相関ルール評価制御部３８と判定行列保存部３７が、散乱点相関行列の散乱点相関行列の生成ルールや評価値算出方法や評価で利用するパラメータの値を変えて、超解像画像に対する評価値を再計算し、再計算での評価結果を比較して、最適の散乱点相関行列の生成ルールや評価値算出方法や評価で利用するパラメータの値を決定する。
【０２２３】
次に、上記で決定した最適の散乱点相関行列の生成ルールや評価値算出方法や評価で利用するパラメータの値を、上記実施の形態１６，１７，１８の手順で、判定規則管理設定部３１、相関評価管理設定部３２または動的判定相関評価管理設定部３３が、判定基準保持部４、相関評価値算出法保持部６、相関行列生成ルール保持部７に設定する。
散乱点相関行列の生成ルールや評価値算出方法や評価で利用するパラメータの値を設定した後は、上記実施の形態１６，１７，１８の手順で、超解像画像の評価を行うことができる。
【０２２４】
この実施の形態２３によれば、評価値の再計算を効率的に行い、再計算結果から散乱点相関行列の生成ルール、算出方法、計算で利用するパラメータの値から最適のものを選択し、その選択した結果を実際の評価で利用する値やルールとして設定して、超解像画像を評価することができるため、再計算での最適な値の決定から、最適な値を装置内の各手段に設定するまでの操作を容易に行える効果を奏する。
【０２２５】
この実施の形態２３では、上記実施の形態１の構成に各手段を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１５に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０２２６】
実施の形態２４．
図４５はこの発明の実施の形態２４による画像評価装置を示す構成図である。この実施の形態２４では、上記実施の形態２２での記録操作が１回以上行われていて、処理実行条件記録部３９と評価環境データベース部４０と評価結果データベース部４１に既存の実行情報が蓄積されていることが前提となる。
この実施の形態２４では、まず、処理実行条件記録部３９へ超解像処理実行の条件が検索のキーとして与えられる。
この際、処理実行条件記録部３９は、上記実施の形態２２での検索操作を実施し、その検索のキーと一致するもの、あるいは、最も近い条件の超解像画像に対する評価値を評価結果データベース部４１から順次取り出すようにする。
【０２２７】
次に、取り出した評価値情報から、最適のものを選択する。この例では、最も評価値が高いものを最適とする例で説明する。
最も評価値が高いものを選択したのち、その「実行ＩＤ番号」から、これに対応する評価実行時の内部情報を評価環境データベース部４０から取り出すようにする。
この内部情報には、評価環境データベース部４０が、判定基準保持部４と相関評価値算出法保持部６と相関行列生成ルール保持部７とに保持されている散乱点判定行列と散乱点相関行列の生成条件や評価値算出式等の情報が含まれている。
【０２２８】
この実施の形態２４では、内部情報を取り出したのち、評価環境データベース部４０から取り出した評価実行時の内部情報である散乱点判定行列と散乱点相関行列の生成条件や評価値算出式等の情報を、上記実施の形態１６，１７，１８の手順で、判定規則管理設定部３１、相関評価管理設定部３２または動的判定相関評価管理設定部３３を使用して、判定基準保持部４、相関評価値算出法保持部６、相関行列生成ルール保持部７に設定する。
評価実行時の内部情報を設定した後は、上記実施の形態１６，１７，１８と同様の手順で超解像画像の評価を行うことができる。
【０２２９】
この実施の形態２４によれば、選択された超解像処理実行の条件に近い条件を検索し、検索された条件に対応するものから最適の評価値を選択し、選択した最適の評価値に対応する評価実行時の内部情報を抽出し、この内部情報に従って散乱点判定行列や散乱点相関行列の生成ルール、算出方法、計算で利用するパラメータの値を設定して超解像画像の評価ができるため、過去の実行情報から最適の評価条件を選択して、超解像画像を評価することができる効果を奏する。
【０２３０】
この実施の形態２４では、最も評価値が高いものを最適とするものについて示したが、最適な評価値の決定方法は任意のものを選択してもよく、同様の効果を奏することができる。
この実施の形態２４では、上記実施の形態１の構成に各手段を追加するものについて示したが、上記実施の形態２〜１５に適用しても同様の効果を奏することができる。
【０２３１】
実施の形態２５．
図４６はこの発明の実施の形態２５による画像評価装置を示す構成図であり、図において、図４３と同一符号は同一または相当部分を示しているので説明を省略する。
最適超解像処理選択部４２は入力画像に対する超解像処理を行う時の処理条件から処理実行条件記録部３９を参照して評価値が最大となる超解像手法を選択する。超解像実行制御部４３は最適超解像処理選択部４２により選択された手法で超解像処理を実行するように超解像画像処理装置４４に指示する。超解像画像処理装置４４は最適超解像処理選択部４２により選択された手法で超解像処理を実行する。なお、最適超解像処理選択部４２、超解像実行制御部４３及び超解像画像処理装置４４から超解像処理手段が構成されている。
【０２３２】
この実施の形態２５では、同じ入力画像に対して様々な条件で超解像処理を行い、それに対する評価の結果情報が処理実行条件記録部３９と評価環境データベース部４０と評価結果データベース部４１に記録されていることを前提とする。この記録の方法は上記実施の形態２２の方法と同じである。
この実施の形態２５では、最適超解像処理選択部４２が入力画像に対する超解像処理を行う時の処理条件から処理実行条件記録部３９を参照して、入力条件に近い条件での過去の評価結果を「実行ＩＤ番号」と共に入手する。この評価結果の検索方法は上記実施の形態２２の方法と同じである。
最適超解像処理選択部４２は、入手した評価結果から最適のものを選択する。ここでは、最も評価値が高いものを最適とする例で説明する。
【０２３３】
最適超解像処理選択部４２は、最も評価値が高いものに対する超解像方法を処理実行条件記録部３９を参照して入手する。
ここで、超解像方法は、処理実行条件記録部３９の超解像処理実行の条件に含まれる。また、検索のキーとしては、選択した評価値の「実行ＩＤ番号」を利用する。
処理実行条件記録部３９から超解像方法の情報を入手した最適超解像処理選択部４２は、超解像実行制御部４３に対して、指定の方法で超解像処理を実行するように指示する。
超解像実行制御部４３は、外部の装置である超解像画像処理装置４４へ指定の方法で超解像処理を実行するように伝える。
【０２３４】
この実施の形態２５によれば、新規に超解像処理を行うデータに対して、過去の評価結果から、最適の超解像方法を選択して実行するように指示することができる効果を奏する。
この実施の形態２５では、最も評価値が高いものを最適とするものについて示したが、最適な評価値の決定方法は任意のものを選択してもよく、同様の効果を奏することができる。
【０２３５】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、超解像処理が施されている超解像画像の散乱点に関する散乱点情報と、その超解像画像に対応する正解画像の散乱点に関する散乱点情報とを参照して、その超解像画像の散乱点と正解画像の散乱点との組み合わせの可能性を示す散乱点判定行列をクラスタ別に生成する判定行列生成手段を設け、その散乱点判定行列から散乱点間の相関関係を示す散乱点相関行列をクラスタ別に生成し、その散乱点相関行列に対する評価値を算出するように構成したので、超解像処理が施されて解像度が高められている超解像画像を評価することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による画像評価装置を示す構成図である。
【図２】画像評価部の処理内容を示すフローチャートである。
【図３】判定行列生成部の処理内容を示すフローチャートである。
【図４】相関行列管理部の処理内容を示すフローチャートである。
【図５】仮散乱点判定行列を示す説明図である。
【図６】消失評価値を設定した仮散乱点判定行列を示す説明図である。
【図７】判定行列の統合処理を示す説明図である。
【図８】散乱点相関行列を示す説明図である。
【図９】基準点表や評価対象点表を示す説明図である。
【図１０】基準点表や評価対象点表を示す説明図である。
【図１１】基準点表や評価対象点表を示す説明図である。
【図１２】生成可能な散乱点相関行列を示す説明図である。
【図１３】評価対象の画像や散乱点相関行列を示す説明図である。
【図１４】評価対象の画像や散乱点相関行列を示す説明図である。
【図１５】ゲート判定開始位置と前クラスタ終了位置が設けられている評価対象点表を示す説明図である。
【図１６】ＳＡＲ画像に超解像処理が施されている画像等を示す説明図である。
【図１７】単純に位置が最も近い頂点を選択する方法を示す説明図である。
【図１８】単純に位置が最も近い頂点を選択する方法を示す説明図である。
【図１９】この発明の実施の形態２による画像評価装置を示す構成図である。
【図２０】この発明の実施の形態３による画像評価装置を示す構成図である。
【図２１】この発明の実施の形態４による画像評価装置を示す構成図である。
【図２２】この発明の実施の形態５による画像評価装置を示す構成図である。
【図２３】画像評価部の処理内容を示すフローチャートである。
【図２４】この発明の実施の形態６による画像評価装置を示す構成図である。
【図２５】この発明の実施の形態７による画像評価装置を示す構成図である。
【図２６】この発明の実施の形態８による画像評価装置を示す構成図である。
【図２７】この発明の実施の形態９による画像評価装置を示す構成図である。
【図２８】この発明の実施の形態１０による画像評価装置を示す構成図である。
【図２９】合成型相関評価値算出法保持部及び合成型相関行列生成ルール保持部を利用することにより新たに算出される散乱点相関行列の一例を示す説明図である。
【図３０】評価対象の画像や散乱点相関行列を示す説明図である。
【図３１】この発明の実施の形態１１による画像評価装置を示す構成図である。
【図３２】この発明の実施の形態１２による画像評価装置を示す構成図である。
【図３３】各パターンの処理結果等を示す説明図である。
【図３４】この発明の実施の形態１３による画像評価装置を示す構成図である。
【図３５】この発明の実施の形態１４による画像評価装置を示す構成図である。
【図３６】この発明の実施の形態１５による画像評価装置を示す構成図である。
【図３７】この発明の実施の形態１６による画像評価装置を示す構成図である。
【図３８】この発明の実施の形態１７による画像評価装置を示す構成図である。
【図３９】この発明の実施の形態１８による画像評価装置を示す構成図である。
【図４０】この発明の実施の形態１９による画像評価装置を示す構成図である。
【図４１】この発明の実施の形態２０による画像評価装置を示す構成図である。
【図４２】この発明の実施の形態２１による画像評価装置を示す構成図である。
【図４３】この発明の実施の形態２２による画像評価装置を示す構成図である。
【図４４】この発明の実施の形態２３による画像評価装置を示す構成図である。
【図４５】この発明の実施の形態２４による画像評価装置を示す構成図である。
【図４６】この発明の実施の形態２５による画像評価装置を示す構成図である。
【符号の説明】
１  頂点情報生成部、２  正解画像管理部、３  超解像画像管理部、４  判定基準保持部（判定行列生成手段）、５  判定行列生成部（判定行列生成手段）、６  相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、７  相関行列生成ルール保持部（評価値算出手段）、８  相関行列管理部（評価値算出手段）、９  クラスタ管理部、１０  画像評価部（画像評価手段）、１１  シミュレーション正解頂点情報管理部、１２  シミュレーション正解対応判定基準保持部（判定行列生成手段）、１３  シミュレーション正解対応相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、１４  シミュレーション・画像混合対応判定基準保持部（判定行列生成手段）、１５  シミュレーション・画像混合対応相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、１６  ノイズ対応相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、１７  クラスタ外ノイズ評価部（評価値算出手段）、１８  分離距離対応相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、１９  散乱点密集密度対応相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、２０  移動方向対応相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、２１  合成型相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、２２  合成型相関行列生成ルール保持部（評価値算出手段）、２３  距離密度対応合成型相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、２４  合成点判定ルール設定対応相関行列生成ルール保持部（評価値算出手段）、２５  入力画像管理部（評価値算出手段）、２６  入力画像クラスタ範囲算出部（評価値算出手段）、２７  入力画像対応相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、２８  合成散乱点用入力画像対応相関評価値算出法保持部（評価値算出手段）、２９  入力画像ノイズ算出部（評価値算出手段）、３０  可変頂点情報算出部（散乱点検出手段）、３１  判定規則管理設定部（判定行列生成手段）、３２  相関評価管理設定部（評価値算出手段）、３３  動的判定相関評価管理設定部（設定変更手段）、３４  入力条件対応判定相関評価管理設定部、３５  相関行列保存部（評価値算出手段）、３６  相関評価値算出法制御部（評価値算出手段）、３７  判定行列保存部（評価値算出手段）、３８  相関ルール評価制御部（評価値算出手段）、３９  処理実行条件記録部（検索手段）、４０  評価環境データベース部（検索手段）、４１  評価結果データベース部（検索手段）、４２  最適超解像処理選択部（超解像処理手段）、４３  超解像実行制御部（超解像処理手段）、４４  超解像画像処理装置（超解像処理手段）。
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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