(57)【要約】【課題】  衛星画像等から抽出される目標領域を比較し、同一目標物であるか否かを判定する同一目標判定装置に係り、目標領域の形状の違いを標準化し、数値化し、算出した数値により形状の違いを判定することを課題とする。【解決手段】  ２つの目標領域１０１，１０２を重ね合せ、２つの目標領域のうち一方のみに属する不一致領域１０４の面積を求める。そして、不一致領域１０４の面積を、一致領域１０３の外周長で割って、標準形状差パラメータを算出する。そして、標準形状差パラメータが閾値以下の場合に、同一の目標物であると判定する。または、外周長に代えて、目標の面積や外周長の自乗で割った標準形状差パラメータを用いる。【選択図】        図１
2005309795.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標物を撮影した２つの目標領域について、それぞれの被写体である目標物が同一であるか否かを判定する同一目標判定装置であって、以下の要素を有することを特徴とする同一目標判定装置
（１）２つの目標領域を記憶する画像記憶部
（２）２つの目標領域の形状差を標準化した標準形状差パラメータを算出する標準形状差算出処理部
（３）標準形状差パラメータを閾値と比較し、比較結果に基づいて、２つの目標領域の被写体である目標物が同一であるか否かを判定する目標判定処理部。
【請求項２】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域を重ね合せ、重ね合せた座標上で２つの目標領域のうち一方のみに属する不一致領域を求め、不一致領域の大きさを標準化した標準形状差パラメータを生成し、
目標判定処理部は、当該標準形状差パラメータが所定の閾値以下の場合、あるいは所定の閾値より小さい場合に、目標領域が同一の目標物に係る画像であると判定することを特徴とする請求項１記載の同一目標判定装置。
【請求項３】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域に依存する外周長を算出し、前記不一致領域の大きさを当該外周長で割った値を標準形状差パラメータとすることを特徴とする請求項２記載の同一目標判定装置。
【請求項４】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域の外周長を求め、当該一致領域の外周長を用いることを特徴とする請求項３記載の同一目標判定装置。
【請求項５】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域及び前記不一致領域からなる全体の外周長を求め、当該全体の外周長を用いることを特徴とする請求項３記載の同一目標判定装置。
【請求項６】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域に依存する目標の面積を算出し、前記不一致領域の大きさを当該目標の面積で割った値を標準形状差パラメータとすることを特徴とする請求項２記載の同一目標判定装置。
【請求項７】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域の面積を求め、当該一致領域の面積を、前記目標の面積として用いることを特徴とする請求項６記載の同一目標判定装置。
【請求項８】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域及び前記不一致領域からなる全体の面積を求め、当該全体の面積を、前記目標の面積として用いることを特徴とする請求項６記載の同一目標判定装置。
【請求項９】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域を重ね合せ、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域、及び２つの目標領域のうち一方のみに属する不一致領域を求め、当該一致領域の面積を求め、更に当該一致領域及び当該不一致領域からなる全体の面積を求め、当該一致領域の面積を当該全体の面積で割っ値を、標準形状差パラメータとして求め、
目標判定処理部は、当該標準形状差パラメータが所定の閾値以上の場合、あるいは所定の閾値より大きい場合に、目標領域が同一の目標物に係る画像であると判定することを特徴とする請求項１記載の同一目標判定装置。
【請求項１０】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域に依存する外周長を算出し、更に当該外周長の自乗を求め、前記不一致領域の大きさを当該外周長の自乗で割った値を標準形状差パラメータとすることを特徴とする請求項２記載の同一目標判定装置。
【請求項１１】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域の外周長を求め、更に当該一致領域の外周長の自乗を求め、当該一致領域の外周長の自乗を用いることを特徴とする請求項１０記載の同一目標判定装置。
【請求項１２】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域及び前記不一致領域からなる全体の外周長を求め、更に当該全体の外周長の自乗を求め、当該全体の外周長の自乗を用いることを特徴とすることを特徴とする請求項１０記載の同一目標判定装置。
【請求項１３】
目標物を撮影した２つの目標領域について、それぞれの被写体である目標物が同一であるか否かを判定する同一目標判定方法であって、以下の要素を有することを特徴とする同一目標判定方法
（１）２つの目標領域の形状差を標準化した標準形状差パラメータを算出する工程
（２）標準形状差パラメータを閾値と比較し、比較結果に基づいて、２つの目標領域の被写体である目標物が同一であるか否かを判定する工程。
【請求項１４】
目標物を撮影した２つの目標領域について、それぞれの被写体である目標物が同一であるか否かを判定する同一目標判定装置となるコンピュータに、以下の処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
（１）２つの目標領域の形状差を標準化した標準形状差パラメータを算出する処理
（２）標準形状差パラメータを閾値と比較し、比較結果に基づいて、２つの目標領域の被写体である目標物が同一であるか否かを判定する処理。
【請求項１５】
目標物を撮影した２つの目標領域について、それぞれの被写体である目標物が同一であるか否かを判定する同一目標判定装置となるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）２つの目標領域の形状差を標準化した標準形状差パラメータを算出する手順
（２）標準形状差パラメータを閾値と比較し、比較結果に基づいて、２つの目標領域の被写体である目標物が同一であるか否かを判定する手順。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、衛星画像等から抽出される目標領域を比較し、同一目標物であるか否かを判定する同一目標判定装置に係り、目標領域の形状の違いを標準化し、数値化し、算出した数値により形状の違いを判定する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
各画素の輝度値により構成される光学センサー画像である衛星画像を用いて、船舶を識別するシステムが知られている。このような光学センサー画像は、人工衛星に搭載された光学センサーがＣＣＤカメラを通じて地球表面からの太陽光の反射に感光して得られる受信信号を、基地局において更に信号処理を施したものであり、光の反射から得られるものである。
【０００３】
このような衛星画像を用いて船舶のような目標を識別する従来の方法として、特開２００１−２２１８５７に開示されているように船舶の全長と幅の比較が知られている。
【０００４】
船舶の全長と幅の比較について、簡単に説明する。図１２は、同一判定の対象となる目標の概略を示す図である。
【０００５】
例えば、前日と当日で撮影された衛星画像から抽出された目標領域Ａ，Ｂ間で、これらの同一性の判定を行う場合を想定する。従来、衛星画像から抽出された目標領域が同じ目標物のものであるか否かの判定は、全長・全幅を用いて行われていた。
【０００６】
目標領域Ａの全長と目標領域Ｂの全長が一致し、更に目標領域Ａの全幅と目標領域Ｂの全幅が一致する場合に、両目標領域Ａ、Ｂは、同一の目標物のものであると判定する。
【０００７】
プログラムとしては、例えば以下のように記述される。
Ｉｆ（Ｌｅｎｇｔｈ＿Ａ  ＝＝  Ｌｅｎｇｔｈ＿Ｂ  ＆＆
Ｂｒｅａｄｔｈ＿Ａ  ＝＝  Ｂｒｅａｄｔｈ＿Ｂ）
Ｓａｍｅ  ＝  ｔｒｕｔｈ；
ｅｌｓｅ
Ｓａｍｅ  ＝  ｆａｌｓｅ；
しかし、全長と全幅が一致する場合であっても、必ずしも同一目標物であるとは限らない。特に、構造的に目標物の水平面輪郭（上方からみた形状の輪郭）が異なる場合には、目標物領域から区別ができるはずである。
【特許文献１】特開２００１−２２１８５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上記した従来技術の欠点を除くためになされたものであって、その目的とするところは、コンピュータを用い、衛星画像等から抽出される目標領域の形状の違いを標準化し、数値化し、算出した数値により形状の違いを判定することにより、目標領域に係る目標が同一であるか否かの判定を自動化することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る同一目標判定装置は、
目標物を撮影した２つの目標領域について、それぞれの被写体である目標物が同一であるか否かを判定する同一目標判定装置であって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）２つの目標領域を記憶する画像記憶部
（２）２つの目標領域の形状差を標準化した標準形状差パラメータを算出する標準形状差算出処理部
（３）標準形状差パラメータを閾値と比較し、比較結果に基づいて、２つの目標領域の被写体である目標物が同一であるか否かを判定する目標判定処理部。
【００１０】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域を重ね合せ、重ね合せた座標上で２つの目標領域のうち一方のみに属する不一致領域を求め、不一致領域の大きさを標準化した標準形状差パラメータを生成し、
目標判定処理部は、当該標準形状差パラメータが所定の閾値以下の場合、あるいは所定の閾値より小さい場合に、目標領域が同一の目標物に係る画像であると判定することを特徴とする。
【００１１】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域に依存する外周長を算出し、前記不一致領域の大きさを当該外周長で割った値を標準形状差パラメータとすることを特徴とする。
【００１２】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域の外周長を求め、当該一致領域の外周長を用いることを特徴とする。
【００１３】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域及び前記不一致領域からなる全体の外周長を求め、当該全体の外周長を用いることを特徴とする。
【００１４】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域に依存する目標の面積を算出し、前記不一致領域の大きさを当該目標の面積で割った値を標準形状差パラメータとすることを特徴とする。
【００１５】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域の面積を求め、当該一致領域の面積を、前記目標の面積として用いることを特徴とする。
【００１６】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域及び前記不一致領域からなる全体の面積を求め、当該全体の面積を、前記目標の面積として用いることを特徴とする。
【００１７】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域を重ね合せ、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域、及び２つの目標領域のうち一方のみに属する不一致領域を求め、当該一致領域の面積を求め、更に当該一致領域及び当該不一致領域からなる全体の面積を求め、当該一致領域の面積を当該全体の面積で割った値を、標準形状差パラメータとして求め、
目標判定処理部は、当該標準形状差パラメータが所定の閾値以上の場合、あるいは所定の閾値より大きい場合に、目標領域が同一の目標物に係る画像であると判定することを特徴とする。
【００１８】
標準形状差算出処理部は、２つの目標領域に依存する外周長を算出し、更に当該外周長の自乗を求め、前記不一致領域の大きさを当該外周長の自乗で割った値を標準形状差パラメータとすることを特徴とする。
【００１９】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域の外周長を求め、更に当該一致領域の外周長の自乗を求め、当該一致領域の外周長の自乗を用いることを特徴とする。
【００２０】
標準形状差算出処理部は、重ね合せた座標上で２つの目標領域の両方に属する一致領域を求め、当該一致領域及び前記不一致領域からなる全体の外周長を求め、更に当該全体の外周長の自乗を求め、当該全体の外周長の自乗を用いることを特徴とすることを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る同一目標判定方法は、
目標物を撮影した２つの目標領域について、それぞれの被写体である目標物が同一であるか否かを判定する同一目標判定方法であって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）２つの目標領域の形状差を標準化した標準形状差パラメータを算出する工程
（２）標準形状差パラメータを閾値と比較し、比較結果に基づいて、２つの目標領域の被写体である目標物が同一であるか否かを判定する工程。
【００２２】
本発明に係るプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
目標物を撮影した２つの目標領域について、それぞれの被写体である目標物が同一であるか否かを判定する同一目標判定装置となるコンピュータに、以下の処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする（１）２つの目標領域の形状差を標準化した標準形状差パラメータを算出する処理
（２）標準形状差パラメータを閾値と比較し、比較結果に基づいて、２つの目標領域の被写体である目標物が同一であるか否かを判定する処理。
【００２３】
本発明に係るプログラムは、
目標物を撮影した２つの目標領域について、それぞれの被写体である目標物が同一であるか否かを判定する同一目標判定装置となるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラムであることを特徴とする
（１）２つの目標領域の形状差を標準化した標準形状差パラメータを算出する手順
（２）標準形状差パラメータを閾値と比較し、比較結果に基づいて、２つの目標領域の被写体である目標物が同一であるか否かを判定する手順。
【発明の効果】
【００２４】
本発明においては、衛星画像等から抽出される目標領域の形状の違いを標準化し、数値化し、算出した数値により形状の違いを判定するので、目標領域に係る目標が同一であるか否かの判定を自動化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
実施の形態１．
以下本発明を図面に示す実施例に基づいて説明する。図１は、発明の概要を示す図である。
【００２６】
１０１と１０２は、衛星画像（航空写真画像などを含む遠距離撮影画像の例）から抽出した目標物の画像と想定される領域（目標領域）である。但し、これらは異なる衛星画像から抽出された目標領域であって、同一の目標に係る画像領域であるか否かが問題となる。つまり、それぞれの被写体が同一物（例えば、姉妹船のように同じ型の物を含む。）であるかの判定が必要になる。
【００２７】
本発明では、比較する二つの目標領域を重ね合せ、両領域の一致部分および不一致部分
により算出されるパラメータを用いて目標物の同一性を判定する。尚、重ね合せは、目標領域間の方向、重心が一致するように行う。また、解像度が異なる場合は、解像度の比率に応じて、同じ解像度になるように一方あるは両方の目標領域の画像をＸ軸方向およびＹ軸方向に所定倍率で拡大あるいは縮小する補正をした上で重ね合せる。
【００２８】
本発明では、目標領域の形状の差を標準化したパラメータを目標物の同一性判定に用いる。このパラメータを、標準形状差パラメータと呼ぶ。詳しくは、後述する。
【００２９】
以下、同一目標判定装置の構成及び当該装置による同一目標判定の処理について説明する。図２は、同一目標判定装置の構成を示す図である。同一目標判定装置は、画像読込処理部２０１、読込画像記憶部２０２、画像２値化処理部２０３、２値化画像記憶部２０４、主成分分析処理部２０５、主成分データ記憶部２０６、リサンプリング処理部２０７、リサンプリング画像記憶部２０８、標準形状差算出処理部２０９、重ね合せ画像記憶領域２１０、標準形状差パラメータ記憶部２１１、及び目標判定処理部２１２の各要素を有している。また、各パラメータを記憶する領域を備えている。
【００３０】
図３は、同一目標判定の全体処理フローを示す図である。まず、画像読込処理部２０１による画像読込処理（Ｓ３０１）を行う。ＣＤ−ＲＯＭあるいはハードディスク等から、読込画像記憶部２０２（一時的な記憶領域で足りる。）に判定対象となる２つの画像を読み込む。この例で、読み取る画像は、多値の画素群を行列状に配置した画像である。
【００３１】
次に、画像２値化処理部２０３による画像２値化処理（Ｓ３０２）を行う。この処理では、前述の２つの読み込んだ画像について、それぞれ目標領域の抽出を行う。この抽出は、輝度による区別及び領域の連続性を考慮した処理により行われる。そして、抽出結果として目標領域とそれ以外の領域を区別する２値化画像を生成し、２値化画像記憶部２０４（一時的な記憶領域で足りる。）に記憶させる。この例では、目標領域の画素値を「１」にし、それ以外の領域の画素値を「０」にする。
【００３２】
続いて、主成分分析処理部２０５による主成分分析処理（Ｓ３０３）を行う。この処理では、２値化画像記憶部２０４に記憶している２つの２値画像中の目標領域について、それぞれ主成分方向（目標の向き）、重心、全長、及び全幅等の主成分（図形的特徴）のデータを算出する。算出した２つの主成分データを主成分データ記憶部２０６に記憶させる。
【００３３】
次に、リサンプリング処理部２０７によるリサンプリング処理（Ｓ３０４）を行う。この処理では、２値化画像記憶部２０４に記憶している２つの２値化画像中の目標領域について、一方あるいは両方を回転し、各目標の主成分方向を正規化し、同様に拡大または縮小及び移動により、重心、解像度（画素辺りの長さ）を正規化し、２つのリサンプリング画像を得る。これらのリサンプリング画像は、方向、重心、及び解像度が一致している。これらのリサンプリング画像は、リサンプリング画像記憶部２０８（大きさがＳｈｉｐ＿ｘ×Ｓｈｉｐ＿ｙである一時的な記憶領域で足りる。）に記憶される。
【００３４】
この例では、重心を基準として、目標領域を重ね合せる為のリサンプリングを行ったが、他の点を基準点としてもよい。例えば、舳先、あるいは最後尾辺の中心点などを基準として目標領域を重ね合せるリサンプリングを行ってもよい。
【００３５】
そして、標準形状差算出処理部２０９による標準形状差算出処理（Ｓ３０５）を行う。この処理では、２つの目標領域間の標準形状差パラメータを算出する。算出した標準形状差パラメータは、標準形状差パラメータ記憶部２１１に記憶される。
【００３６】
最後に、目標判定処理部２１２による目標判定処理（Ｓ３０６）を行う。標準形状差パラメータ記憶部２１１に記憶している標準形状差パラメータを所定の閾値と比較し、比較結果に基づいて、目標領域の被写体である目標物がが同一（同型）であるか否かの判定を行う。
【００３７】
ここで、前述の標準形状差算出処理（Ｓ３０５）について詳述する。図４は、標準形状差算出処理フローを示す図である。
【００３８】
まず、画像論理演算処理（Ｓ４０１）を行う。図５は、画像論理演算の概略を示す図である。この処理では、リサンプリングによって正規化された２つの目標領域の画像を重ね合わせて、すべての画素について、１画素づつ論理演算を行い、「一致」、「不一致」、あるいは「領域外」のいずれかの判定を行う。判定結果は、重ね合せ画像として、重ね合せ画像記憶領域２１０上の対応する画素に格納される。
【００３９】
図６は、画像論理演算の判定を示す図である。リサンプリング画像上で同じ位置に相当する一方の目標領域Ａの画素値と他方の目標領域Ｂの画素値を論理演算し、判定結果を決定する。両方が「０」（目標領域外の画素）の場合は、「領域外」と判定し、「領域外」を示す出力値（判定コード）として「０」を格納する。いずれかが「１」（目標領域の画素）の場合であって、他方が０（目標領域外の画素）の場合には、「不一致」と判定し、「不一致」を示す出力値として「１」を格納する。両方が「１」（目標領域の画素）の場合には、「一致」と判定し、「一致」を示す出力値として「２」を格納する。
【００４０】
また、各画素ごとに、判定結果のそれぞれの個数（「領域外」の画素数としてＣｏｕｎｔ＿０、「不一致」の画素数としてＣｏｕｎｔ＿１、「一致」の画素数としてＣｏｕｎｔ＿２）をカウントする。このようにして、最終的に「領域外」の総画素数、「不一致」の総画素数、「一致」の総画素数を算出する。
【００４１】
次に、図４に示すように、凸包算出処理（Ｓ４０２）を行う。この処理では、画像論理演算処理（Ｓ４０１）によって「一致」と判定された画素の領域（船舶領域、目標領域の例）の外周長を計算する。この例で、当該外周長は凸包の長さ（Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ）として得られる。この外周長は、２つの目標領域に依存する外周長の例である。以下、この凸包算出処理について詳述する。
【００４２】
図７は、凸包算出処理フローを示す図である。まず、外郭抽出処理（Ｓ７０１）を行う。重ね合せ画像上で「一致」として識別されている画素の領域（以下、一致領域という。船舶領域の例）について、以下に述べるように、外郭画素の座標を求め、各パラメータ領域に記憶する。
【００４３】
まず、一致領域の各画素のＸ座標値を順次比較し、最小値を判定し、一致領域最小Ｘ座標としてのパラメータＸｍｉｎに格納する。同様に、一致領域の各画素のＸ座標値を順次比較し、最大値を判定し、一致領域最大Ｘ座標としてのパラメータＸｍａｘに格納する。また、順次、一致領域中で同じＸ座標値を有する画素群についてＹ座標値を比較し、最小値を判定し、各Ｘ座標についての最小Ｙ座標としてのパラメータＹｍｉｎ［ｓｈｉｐ＿ｘ］に格納する。ｓｈｉｐ＿ｘは、各Ｘ座標値であり、Ｙｍｉｎは配列型のデータである。更に、順次、一致領域中で同じＸ座標値を有する画素群についてＹ座標値を比較し、最大値を判定し、各Ｘ座標についての最大Ｙ座標としてのパラメータＹｍａｘ［ｓｈｉｐ＿ｘ］に格納する。ｓｈｉｐ＿ｘは、各Ｘ座標値であり、Ｙｍａｘは配列型のデータである。
【００４４】
上述のパラメータについて、例を示す。図８は、最外郭抽出の対象となる重ね合せ画像の例を示す図である。
【００４５】
一致領域（図中、斜線領域）を占める各画素のＸ座標のうち最小値は、図に示すように「２」であり、Ｘｍｉｎ（一致領域最小Ｘ座標：船舶領域最小Ｘ座標の例）＝２となる。
【００４６】
一方、一致領域を占める各画素のＸ座標のうち最大値は、図に示すように「１３」であり、Ｘｍａｘ（一致領域最大Ｘ座標：船舶領域最大Ｘ座標の例）＝１３となる。
【００４７】
一致領域を占める各Ｘ座標の最小値は、Ｘ＝１〜１４の順に、「０」、「２」、「２」、「２」、「２」、「２」、「２」、「２」、「２」、「２」、「３」、「３」、「４」、「０」である。従って、Ｙｍｉｎ［ｓｈｉｐ＿ｘ］（一致領域の各Ｘ座標についての最小Ｙ座標：船舶領域の各Ｘ座標についての最小Ｙ座標の例）＝（０，２，２，２，２，２，２，２，２，２，３，３，４，０）となる。尚、一致領域がないＸ座標（この例では、Ｘ＝１，１４）の最小値は、「０」としている。
【００４８】
他方、一致領域を占める各Ｘ座標の最大値は、Ｘ＝１〜１４の順に、「０」、「６」、「６」、「６」、「６」、「６」、「６」、「６」、「６」、「６」、「５」、「５」、「４」、「０」である。従って、Ｙｍａｘ［ｓｈｉｐ＿ｘ］（一致領域の各Ｘ座標についての最大Ｙ座標：船舶領域の各Ｘ座標についての最大Ｙ座標の例）＝（０，６，６，６，６，６，６，６，６，６，５，５，４，０）となる。尚、一致領域がないＸ座標（この例では、Ｘ＝１，１４）の最大値は、「０」としている。
【００４９】
次に、図７に示すように凸包下部算出処理（Ｓ７０２）を行う。この処理では、外郭抽出処理（Ｓ７０１）によって得られたＹｍｉｎ［ｓｈｉｐ＿ｘ］を用いて、一致領域の下部の凸包を求める。
【００５０】
凸包下部算出処理（Ｓ７０２）について詳述する。図９は、凸包下部算出処理フローを示す図である。図１０は、凸包下部算出の対象となる重ね合せ画像の例を示す図である。図１０の例を用いて、各処理について説明する。図中の上側の輪郭が、本処理の算出対象となる凸包下部である。
【００５１】
まず、カウンタＩを初期化する（Ｓ９０１）。具体的には、カウンタＩに、Ｘｍｉｎ（一致領域最小Ｘ座標）を代入する。図１０の例では、カウンタＩに「２」が代入される。
【００５２】
次に、パラメータである基点（Ｘｂｐ，Ｙｂｐ）を設定する（Ｓ９０２）。具体的には、カウンタＩを基点のＸ座標であるＸｂｐに代入し、更に、カウンタＩを添え字とする最小Ｙ座標の配列値Ｙｍｉｎ［Ｉ］を基点のＹ座標であるＹｂｐに代入する。図１０の例では、カウンタＩの値「２」をＸ座標とし、配列値Ｙｍｉｎ［Ｉ＝２］の値「２」をＹ座標として基点（２，２）が設定される。図中の１００１が当該基点である。
【００５３】
Ｓ９０３では、パラメータＪをＩ＋１で初期化し、順次インクリメントしつつ、Ｘｍａｘ（一致領域最大Ｘ座標）まで、パラメータＪに基づいて候補点（Ｊ，  Ｙｍｉｎ［Ｊ］）を設定し、基点と当該候補点を結ぶ直線の傾きを算出する。そして、各候補点の傾きを比較して、最も小さい傾きを判定し、最も傾きが小さい候補点を選択する。最も傾きが小さい候補点が複数ある場合には、Ｘ座標値（＝パラメータＪ）が最も大きい候補点を選択することが有効である。このようにして選択した候補点のＸ座標値であるパラメータＪを用いてこの後の処理を行う。図１０の例では、基点（２，２）に対して、候補点（３，２）、（４，２）、（５，２）、（６，２）、（７，２）、（８，２）、（９，２）、及び（１０，２）がすべて傾きが０で最小である。従って、最もＸ座標値が大きい候補点（１０，２）を選択する。従って、パラメータＪとして「１０」を用いてこの後の処理を行う。
【００５４】
基点（Ｘｂｐ，Ｙｂｐ）と選択した候補点（Ｊ，Ｙｍｉｎ［Ｊ］）の二点間の距離を凸包の長さとして累積するように加算する（Ｓ９０４）。具体的には、まず、二点間の距離を算出するために、Ｘ座標値の差の平方値と、Ｙ座標値の差の平方値を算出し、これらの和の平方根を算出する。次に、凸包の長さを示すパラメータＣｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌに、算出した二点間の距離を加算する。図１０の例では、基点１００１から候補点１００２までの距離「８」を求め、凸包の長さのパラメータ（初期値０）に加え、凸包の長さのパラメータが「８」となる。
【００５５】
上述のようにして、凸包を多角形に近似する場合の一つの線分についての処理が完了する。そして、次の線分についての処理をするために、カウンタＩに前述の候補点のＸ座標値であるパラメータＪを代入する（Ｓ９０５）。これにより、前の処理における候補点が、次の処理における基点となる。図１０の例では、カウンタＩにパラメータＪの値「１０」を代入し、点１００２が次の基点となる。
【００５６】
そして、カウンタＩがＸｍａｘ（一致領域最大Ｘ座標）になるまで前述のように線分についての処理（Ｓ９０２〜Ｓ９０４）を繰り返す（Ｓ９０６）。これにより、Ｘｍｉｎ（一致領域最小Ｘ座標）からＸｍａｘ（一致領域最大Ｘ座標）までの凸包下部の長さが算出される。図１０の例では、点１００１と点１００２の間の距離、点１００２と点１００３の間の距離、及び点１００３と点１００４の間の距離を合計した凸包下部の長さが求められる。
【００５７】
続いて、図７に示すように凸包上部算出処理（Ｓ７０３）を行う。この処理では、外郭抽出処理（Ｓ７０１）によって得られたＹｍａｘ［ｓｈｉｐ＿ｘ］を用いて、一致領域の上部の凸包を求める。この処理は、前述の凸包下部算出処理（Ｓ７０２）の動作を画像上で反転させた動作を行う。図１０中の下側の輪郭が、本処理の算出対象となる凸包上部である。
【００５８】
凸包上部算出処理（Ｓ７０３）について詳述する。図１１は、凸包上部算出処理フローを示す図である。
【００５９】
まず、Ｓ９０１と同様に、カウンタＩを初期化する（Ｓ１１０１）。次に、基点（Ｘｂｐ，Ｙｂｐ）を設定する（Ｓ１１０２）。Ｓ９０２とは異なり、最大Ｙ座標の配列値Ｙｍａｘ［Ｉ］を基点のＹ座標であるＹｂｐに代入する。
【００６０】
Ｓ１１０３では、パラメータＪをＩ＋１で初期化し、順次インクリメントしつつ、Ｘｍａｘ（一致領域最大Ｘ座標）まで、パラメータＪに基づいて候補点（Ｊ，  Ｙｍａｘ［Ｊ］）を設定し、基点と当該候補点を結ぶ直線の傾きを算出する。そして、各候補点の傾きを比較して、最も大きい傾きを判定し、最も傾きが大きい候補点を選択する。最も傾きが大きい候補点が複数ある場合は、Ｘ座標値（＝パラメータＪ）が最も大きい候補点を選択する。このようにして選択した候補点のＸ座標値であるパラメータＪを用いてこの後の処理を行う。
【００６１】
Ｓ９０４と同様に、二点間の距離を凸包の長さとして累積するように積算する（Ｓ１１０４）。そして、カウンタＩがＸｍａｘ（一致領域最大Ｘ座標）になるまで前述のように線分についての処理（Ｓ１１０２〜Ｓ１１０４）を繰り返す（Ｓ１１０６）。これにより、Ｘｍｉｎ（一致領域最小Ｘ座標）からＸｍａｘ（一致領域最大Ｘ座標）までの凸包上部の長さが算出される。
【００６２】
最後に、図７に示すように凸包合算処理（Ｓ７０４）を行う。Ｓ７０２で算出した凸包
下部の長さと、Ｓ７０３で算出した凸包上部の長さを合算して、凸包全体の長さ（一致領域の外周長）を求める。尚、Ｘｍｉｎ（一致領域最小Ｘ座標）上で連続する画素がある場合には、その画素の列の長さも加算する。同様に、Ｘｍａｘ（一致領域最大Ｘ座標）上で連続する画素がある場合には、その画素の列の長さも加算する。
【００６３】
上述の凸包算出処理（Ｓ４０２）に続いて、図４に示すように標準形状差算出処理（Ｓ４０３）を行う。この処理では、目標領域の形状の差を標準化したパラメータである標準形状差パラメータ（Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ）を算出する。
【００６４】
本実施の形態では、目標領域Ａと目標領域Ｂの不一致部分（不一致領域）の面積を目標領域Ａと目標領域Ｂの一致部分（一致領域）の外周長で割った値（一致領域外周長対不一致領域面積比率）を標準形状差パラメータとして用いる。この標準形状差パラメータが、ある閾値以下である場合に、両目標領域の被写体である目標物が同一であると判定する。尚、一致領域外周長対不一致領域面積比率は、外周長対不一致領域面積比率に係る標準形状差パラメータの例である。
【００６５】
プログラムとしては、例えば以下のように記述される。尚、この例でｓｑａｒ（）は、自乗値を求めるマクロ関数である。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿１／ｓｑａｒ（解像度）（＝不一致領域の面積））／
（Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ／解像度（＝一致領域の外周長））；
ｉｆ（Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ  ＜＝  閾値）  判定結果  ＝  同一；
ｅｌｓｅ  判定結果  ＝  別；
上述のＳｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）の算出式は、約分し、以下のように改めることが出来る。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿１／解像度）／Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ；
【００６６】
実施の形態２．
標準形状差パラメータとして、不一致領域の面積を全体の外周長（目標領域Ａと目標領域ＢのＯＲ領域の外周長）で割ったパラメータ（全体外周長対不一致領域面積比率）を用いる形態について説明する。このパラメータも、外周長対不一致領域面積比率の例である。
【００６７】
実施の形態１の凸包算出処理（Ｓ４０２）では、一致領域を対象として外周長を算出したが、この実施の形態では、一致領域及び不一致領域を合わせた全体領域を対象として外周長（凸包の長さ：Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ）を算出する。つまり、船舶領域の外周長として、一致領域の外周長に代えて全体領域の外周長を用いる。この外周長は、２つの目標領域に依存する外周長の例である。
【００６８】
また、標準形状差算出処理（Ｓ４０３）では、上述の全体の外周長を用いて、標準形状差パラメータを算出する。そして、実施の形態１と同様に、この標準形状差パラメータが、ある閾値以下である場合に、両目標領域の被写体である目標物が同一であると判定する。
【００６９】
プログラムとしては、例えば以下のように記述される。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿１／ｓｑａｒ（解像度）（＝不一致領域の面積））／
（Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ／解像度（＝全体の外周長））；
ｉｆ（Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ  ＜＝  閾値）  判定結果  ＝  同一；
ｅｌｓｅ  判定結果  ＝  別；
上述のＳｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）の算出式は、約分し、以下のように改めることが出来る。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿１／解像度）／Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ；
実施の形態１及び２に示した外周長対不一致領域面積比率である標準形状差パラメータは、［ｍ］次元であり、目標の大きさに依存するパラメータである。しかしながら、全長・全幅と同様［ｍ］の次元であるため、全長・全幅と比較検討が容易という利点がある。
【００７０】
実施の形態３．
本実施の形態では、目標領域Ａと目標領域Ｂの不一致領域の面積を目標領域Ａと目標領域Ｂの一致領域の面積で割った値（一致領域対不一致領域面積比率）を標準形状差パラメータとして用いる。尚、目標領域Ａと目標領域Ｂの一致領域の面積は、２つの目標領域に依存する目標の面積の例である。
【００７１】
本実施の形態では、外周長を用いないので、凸包算出処理（Ｓ４０２）は不要である。
【００７２】
また、標準形状差算出処理（Ｓ４０３）では、前述のように不一致領域の面積を一致領域の面積で割って、標準形状差パラメータを算出する。この標準形状差パラメータが、ある閾値以下である場合に、両目標領域の被写体である目標物が同一であると判定する。尚、一致領域対不一致領域面積比率は、面積比率に係る標準形状差パラメータの例である。
【００７３】
プログラムとしては、例えば以下のように記述される。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿１／ｓｑａｒ（解像度）（＝不一致領域の面積））／
（Ｃｏｕｎｔ＿２／ｓｑａｒ（解像度）（＝一致領域の面積））；
ｉｆ（Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ  ＜＝  閾値）  判定結果  ＝  同一；
ｅｌｓｅ  判定結果  ＝  別；
上述のＳｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）の算出式は、約分し、以下のように改めることが出来る。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
Ｃｏｕｎｔ＿１／Ｃｏｕｎｔ＿２；
【００７４】
実施の形態４．
標準形状差パラメータとして、不一致領域の面積を全体の面積で割ったパラメータ（全体対不一致領域面積比率）を用いる形態について説明する。全体の面積（目標領域Ａと目標領域ＢのＯＲ領域の面積）は、一致領域の面積と不一致領域の面積を加算することにより求められる。尚、全体の面積は、２つの目標領域に依存する目標の面積の例である。
【００７５】
本実施の形態でも、外周長を用いないので、凸包算出処理（Ｓ４０２）は不要である。
【００７６】
また、標準形状差算出処理（Ｓ４０３）では、前述のように不一致領域の面積を全体の面積で割って、標準形状差パラメータを算出する。この標準形状差パラメータが、ある閾値以下である場合に、両目標領域の被写体である目標物が同一であると判定する。尚、全体対不一致領域面積比率は、面積比率に係る標準形状差パラメータの例である。
【００７７】
プログラムとしては、例えば以下のように記述される。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿１／ｓｑａｒ（解像度）（＝不一致領域の面積））／
（Ｃｏｕｎｔ＿１＋Ｃｏｕｎｔ＿２／ｓｑａｒ（解像度）（＝全体の面積））；
ｉｆ（Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ  ＜＝  閾値）  判定結果  ＝  同一；
ｅｌｓｅ  判定結果  ＝  別；
上述のＳｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）の算出式は、約分し、以下のように改めることが出来る。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
Ｃｏｕｎｔ＿１／Ｃｏｕｎｔ＿１＋Ｃｏｕｎｔ＿２；
【００７８】
実施の形態５．
本実施の形態では、一致領域の面積を全体の面積で割ったパラメータ（全体対一致領域面積比率）を標準形状差パラメータとして用いる。
【００７９】
本実施の形態でも、外周長を用いないので、凸包算出処理（Ｓ４０２）は不要である。
【００８０】
また、標準形状差算出処理（Ｓ４０３）では、前述のように一致領域の面積を全体の面積で割って、標準形状差パラメータを算出する。この標準形状差パラメータが、ある閾値以上である場合に、両目標領域の被写体である目標物が同一であると判定する。
【００８１】
プログラムとしては、例えば以下のように記述される。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿２／ｓｑａｒ（解像度）（＝一致領域の面積））／
（Ｃｏｕｎｔ＿１＋Ｃｏｕｎｔ＿２／ｓｑａｒ（解像度）（＝全体の面積））；
ｉｆ（Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ  ＞＝  閾値）  判定結果  ＝  同一；
ｅｌｓｅ  判定結果  ＝  別；
上述のＳｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）の算出式は、約分し、以下のように改めることが出来る。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
Ｃｏｕｎｔ＿２／Ｃｏｕｎｔ＿１＋Ｃｏｕｎｔ＿２；
実施の形態３から５までのように面積同士の比率である標準形状差パラメータは、無次元量［平方ｍ／平方ｍ］であり、目標物の大きさに依存しない。つまり、大きさを含まない形状の違いのみを標準化するパラメータであるので、大きい目標領域同士の比較の場合も、小さい目標領域同士の比較の場合も、同じ程度の信頼性の評価結果が得られるという利点がある。
【００８２】
実施の形態６．
実施の形態１で示した標準形状差パラメータの分母である一致領域の外周長を、その自乗に置き換えることも有効である。
【００８３】
従って、標準形状差算出処理（Ｓ４０３）では、目標領域Ａと目標領域Ｂの不一致部分（不一致領域）の面積を目標領域Ａと目標領域Ｂの一致部分（一致領域）の外周長の自乗で割った値（一致領域外周長自乗対不一致領域面積比率）を標準形状差パラメータとして用いる。この標準形状差パラメータが、ある閾値以下である場合に、両目標領域の被写体である目標物が同一であると判定する。尚、一致領域外周長自乗対不一致領域面積比率は、外周長自乗対不一致領域面積比率に係る標準形状差パラメータの例である。
【００８４】
プログラムとしては、例えば以下のように記述される。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿１／ｓｑａｒ（解像度）（＝不一致領域の面積））／
（ｓｑａｒ（Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ／解像度））；
ｉｆ（Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ  ＜＝  閾値）  判定結果  ＝  同一；
ｅｌｓｅ  判定結果  ＝  別；
上述のＳｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）の算出式は、約分し、以下のように改めることが出来る。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
Ｃｏｕｎｔ＿１／ｓｑａｒ（Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ）；
実施の形態７．
実施の形態２で示した標準形状差パラメータの分母である全体の外周長を、その自乗に置き換えることも有効である。
【００８５】
従って、標準形状差算出処理（Ｓ４０３）では、目標領域Ａと目標領域Ｂの不一致部分（不一致領域）の面積を全体領域の外周長の自乗で割った値（全体外周長自乗対不一致領域面積比率）を標準形状差パラメータとして用いる。この標準形状差パラメータが、ある閾値以下である場合に、両目標領域の被写体である目標物が同一であると判定する。尚、全体外周長自乗対不一致領域面積比率は、外周長自乗対不一致領域面積比率に係る標準形状差パラメータの例である。
【００８６】
プログラムとしては、例えば以下のように記述される。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
（Ｃｏｕｎｔ＿１／ｓｑａｒ（解像度）（＝不一致領域の面積））／
（ｓｑａｒ（Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ／解像度））；
ｉｆ（Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ  ＜＝  閾値）  判定結果  ＝  同一；
ｅｌｓｅ  判定結果  ＝  別；
上述のＳｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）の算出式は、約分し、以下のように改めることが出来る。
Ｓｔｄ＿Ｓｈａｐｅ＿Ｄｉｆｆ（＝標準形状差パラメータ）  ＝  
Ｃｏｕｎｔ＿１／ｓｑａｒ（Ｃｏｎｖｅｘ＿Ｈｕｌｌ）；
上述の同一目標判定装置は、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。
【００８７】
各実施の形態の目標判定処理（Ｓ３０６）において、閾値「以下」であることを条件としている判定は、閾値「より小さい」ことを条件とすることもできる。閾値「以上」であることを条件としている判定は、閾値「より大きい」ことを条件とすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】発明の概要を示す図である。
【図２】同一目標判定装置の構成を示す図である。
【図３】同一目標判定の全体処理フローを示す図である。
【図４】標準形状差算出処理フローを示す図である。
【図５】画像論理演算の概略を示す図である。
【図６】画像論理演算の判定を示す図である。
【図７】凸包算出処理フローを示す図である。
【図８】最外郭抽出の対象となる重ね合せ画像の例を示す図である。
【図９】凸包下部算出処理フローを示す図である。
【図１０】凸包下部算出の対象となる重ね合せ画像の例を示す図である。
【図１１】凸包上部算出処理フローを示す図である。
【図１２】同一判定の対象となる目標の概略を示す図である。
【符号の説明】
【００８９】
２０１  画像読込処理部、２０２  読込画像記憶部、２０３  画像２値化処理部、２０４  ２値化画像記憶部、２０５  主成分分析処理部、２０６  主成分データ記憶部、２０
７  リサンプリング処理部、２０８  リサンプリング画像記憶部、２０９  標準形状差算出処理部、２１０  重ね合せ画像記憶領域、２１１  標準形状差パラメータ記憶部、２１２  目標判定処理部。
【図１】
2005309795.tif 000003
【図２】
2005309795.tif 000004
【図３】
2005309795.tif 000005
【図４】
2005309795.tif 000006
【図５】
2005309795.tif 000007
【図６】
2005309795.tif 000008
【図７】
2005309795.tif 000009
【図８】
2005309795.tif 000010
【図９】
2005309795.tif 000011
【図１０】
2005309795.tif 000012
【図１１】
2005309795.tif 000013
【図１２】
2005309795.tif 000014