(57)【要約】【課題】ミサイル母機と空対空ミサイルとを識別できるようにし、これにより防空能力の向上を図った画像処理システムを提供すること。【解決手段】赤外線画像上に出力されるミサイル母機プルーム、空対空ミサイルプルームの「面積特徴変化」、および「経路変化」をそれぞれ時系列で差分を取るようにする。そして、ミサイル母機の分離後の軌道は大きく変わることに着目し、赤外線視野内の２つの目標のうち「経路変化」の少ないものをミサイルと識別し、多いものをミサイル母機と識別する。【選択図】図２
2007057207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標の画像データを取得する撮像手段と、
前記画像データに含まれる目標画像が分離した場合に、分離した個々の目標画像の軌道ベクトルを算出するベクトル算出手段と、
背景に対する前記軌道ベクトルのそれぞれの時間変化率を算出するベクトル変化率算出手段と、
前記分離した個々の目標画像のベクトル変化率に基づいて追尾すべき目標を選択する目標選択手段とを具備することを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
前記目標選択手段は、前記目標画像が２つに分離した場合には前記ベクトル変化率の小さい目標画像を前記追尾すべき目標として選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記撮像手段は、飛行体から放射される赤外線プルームの画像データを取得する赤外線カメラであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば目標検知器などに用いられる画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のテロ事件の頻発などにより、航空機の安全な運行への要求が高まってきており、赤外線対抗手段（ＩＲＣＭ：Infra-Red Counter Measure）などに関する技術開発が盛んになってきている。これは赤外線による探知やホーミングを妨害する技術を総称するもので、例えばフレアなどがこれに相当する。近年ではこの種の技術と画像処理技術とを組み合わせ、より効果的なシステムが開発されている（例えば文献１を参照）。  
ところで従来のＩＲＣＭでは、画像処理モニタの視界にミサイル母機と空対空ミサイルとが存在する場合、両者を識別して処理することが不可能である。このため空対空ミサイルによる攻撃に弱く、何らかの対処が望まれている。
【特許文献１】特開２００４−２２６３３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
以上述べたように既存の技術においては、ミサイル母機と空対空ミサイルとを識別することが困難であり何らかの対処が望まれている。  
この発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、ミサイル母機と空対空ミサイルとを識別できるようにし、これにより防空能力の向上を図った画像処理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するためにこの発明の一態様によれば、目標の画像データを取得する撮像手段と、前記画像データに含まれる目標画像が分離した場合に、分離した個々の目標画像の軌道ベクトルを算出するベクトル算出手段と、背景に対する前記軌道ベクトルのそれぞれの時間変化率を算出するベクトル変化率算出手段と、前記分離した個々の目標画像のベクトル変化率に基づいて追尾すべき目標を選択する目標選択手段とを具備することを特徴とする画像処理システムが提供される。
【０００５】
このような手段を講じることにより、撮影画像中において目標が複数に分離した場合、分離した個々の目標の軌道ベクトルが算出され、さらにその時間変化率が算出される。この時間変化率は撮像手段に対する目標の相対移動速度に対応する。すなわち、ミサイルがミサイル母機から分離されると、ミサイル母機の分離後の軌道は大きく変わる。本発明はこのことに着目してなされたものであり、赤外線画像上に出力されるミサイル母機プルーム、空対空ミサイルプルームの経路変化をそれぞれ時系列で差分をとることにより、両者の識別が可能となる。
【発明の効果】
【０００６】
この発明によれば、ミサイル母機と空対空ミサイルとを識別できるようになり、これにより防空能力の向上を図った画像処理システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は、本発明に係わる画像処理システムの一実施形態を示すブロック図である。このシステムは、同時に２つの目標の補足および追随が可能なシステムであることを前提とする。  
図１において、赤外線カメラ（図示せず）から出力される赤外線画像の輝度データは、平滑処理部１および時間微分処理部４に入力される。時間微分処理部４の出力は時間積分処理部５により積分される。平滑処理部１の出力は額縁平滑処理部２により額縁平滑処理され、その結果は分散処理部３に入力される。時間積分処理部５、平滑処理部１、および分散処理部３の出力は２値化処理部６，７，８によりそれぞれ２値化処理される。各２値化処理部６，７，８の出力はセグメント処理部９によりセグメント処理される。
【０００８】
セグメント処理部９の出力は、最大値検出処理部１０、最大値検出処理部１１、座標検出部１２、面積計算／重心計算処理部１３、およびセグメント連結処理部１４にそれぞれ入力される。このうち座標検出部１２の出力はアスペクト比計算処理部１５に入力される。セグメント連結処理部１４の出力は面積変化計算移動速度計算処理部１６に入力される。最大値検出処理部１０、最大値検出処理部１１、アスペクト比計算処理部１５、面積計算／重心計算処理部１３、および面積変化計算移動速度計算処理部１６の出力は、評価値計算部１７に入力される。セグメント連結処理部１４の出力は背景セグメント移動方向変化評価部１８に入力される。評価値計算部１７および背景セグメント移動方向変化評価部１８の出力は、目標判別部１９に入力される。
【０００９】
上記構成において、最大値検出処理部１０には時間積分処理部５の出力も与えられ、最大値検出処理部１０は時間微分画像およびセグメント画像の時間微分の最大値を算出する。また最大値検出処理部１１には分散処理部３の出力も与えられ、最大値検出処理部１１は空間微分画像およびセグメント画像の空間微分の最大値を算出する。アスペクト比計算処理部１５には面積計算／重心計算処理部１３の出力も与えられ、アスペクト比計算処理部１５は後述の手順によりアスペクト比を算出する。さらに、面積変化計算移動速度計算処理部１６には、面積計算／重心計算処理部１３の出力が与えられる。次に、上記構成における作用を説明する。
【００１０】
図２は、上記構成のシステムの作用を示すフローチャートである。図２において、２値化処理部６，７，８はそれぞれ２値化画像を生成する（ステップＳ２１）。次に、２値化された画像に対しセグメント処理部９によりセグメントの生成処理を行い（ステップＳ２２）、さらに特徴量算出部２０（図１）により各セグメントの特徴量の算出処理を行う（ステップＳ２３）。得られた特徴量に基づいて、評価値計算部１７によりセグメント目標評価値の算出を行う（ステップＳ２４）。
【００１１】
ステップＳ２４においてセグメント目標の評価値が得られると、ステップＳ２３で算出された各セグメントの特徴量に基づいて、目標判別部１９により背景と目標の相対ベクトルの変化を評価する（ステップＳ２５）。ここで、相対ベクトルの変化が大きければミサイル母機の位置であると判断し、変化が小さければ空対空ミサイルの位置であると判断する。最終的には、評価値計算部１７で得られたデータと背景セグメント移動方向変化評価部１８で得られたデータから、目標判別部１９により目標の選択を行う。
【００１２】
これらの処理の詳細を次に述べる。赤外線カメラによりミサイル母機およびミサイルを同時に検出した赤外線画像輝度データは、時間微分処理部４と平滑処理部１に入力される。時間微分処理部４は、時間微分処理フィルタにより入力画像とフレーム遅延画像の各画素の値を減算し信号変化を抽出する。出力された時間微分フィルタ画像は次式（１）により絶対値補正を施される。  
【数１】
2007057207.tif 000003
【００１３】
ここで、Ｄａｔａ１は時間微分フィルタ画像であり、Ｄａｔａ２は、絶対値補正された時間微分フィルタ画像である。
【００１４】
次に、時間積分処理部５は、時間微分フィルタにより次式（２）のように信号変化を積分し画像データを強調する。ゲインは１／（１−時間積分係数）となる。  
【数２】
2007057207.tif 000004
【００１５】
ここで、Ｄａｔａ３は時間微分画像であり、Ｄａｔａ４は、時間微分フィルタ画像であり、Ｄａｔａ５は時間微分画像である。すなわち、Ｄａｔａ４の絶対値に前フレームのＤａｔａ３にゲインを掛けて加算することによりＤａｔａ５が得られる。
【００１６】
平滑処理部１は、空間平滑フィルタによりノイズを低減しＳＮ比を改善する。すなわち、図３に示すように４つの画素ａ，ｂ，ｃ，ｄがあるとすると、次式（３）に示すように処理して空間平滑画像を得る。式（３）においてａ，ｂ，ｃ，ｄは各画素の輝度値である。  
【数３】
2007057207.tif 000005
【００１７】
ここでＤａｔａ６は原画像であり、Ｄａｔａ７は得られる空間平滑画像である。
【００１８】
額縁平滑処理部２は、平滑処理部１の出力に対して２次微分フィルタにより輪郭を強調する。例えば図４に示すように、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉの画素があるとすると、次式（４）により画素ｅの位置のＤａｔａ９が得られる。  
【数４】
2007057207.tif 000006
【００１９】
ここで、Ｄａｔａ８は空間平滑画像であり、Ｄａｔａ９は空間微分フィルタ画像である。
【００２０】
分散処理部３は、額縁平滑処理部２の出力に対して分散フィルタにより揺らぎを低減する。例えば、図５に示すように、画素ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉがあるとすると、ｄの位置における空間微分画像Ｄａｔａ１１は次式（５）により得られる。なお空間微分との組み合わせにより出力値が小さくなる場合、ハードウェア処理などにより値を４倍すると良い。  
【数５】
2007057207.tif 000007
【００２１】
ここで、μ＝Ｄａｔａ１０（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）／４であり、Ｄａｔａ１０は空間微分フィルタ画像である。
【００２２】
次に、２値化処理部６，７，８は入力信号を２値化スレショルドにより（白）または（黒）に２値化する。セグメント処理部９は２値化処理部６，７，８の出力に対して８連結の連結調査を行い、素セグメント画像と、セグメント修正情報とをセグメントテーブルに出力する。なお、素セグメント数の最大数は５１１とし、５１２以上の場合は素セグメントオーバとなる。セグメント連結処理部１４は、素セグメント画像と前フレームのセグメント画像の２つの画像からセグメントの連結調査を行い、その結果をセグメント連結テーブルに出力する。
【００２３】
最大値検出部１０、最大値検出部１１は、それぞれ時間微分画像、空間微分画像についての最大値を検出する。座標検出部１２はセグメント処理部９の出力からセグメント長を算出する。面積計算／重心計算処理部１３は、セグメント処理部９の出力から２値化面積および重心座標を以下の手順により算出する。
【００２４】
まず、重心座標は各セグメントの面積と座標総和から算出する。重心の座標Ｈ，Ｖは次式（６）、（７）により算出される。  
【数６】
2007057207.tif 000008
【００２５】
アスペクト比計算処理部１５は、面積計算／重心計算処理部１３の出力および座標検出部１２の出力に基づいて次式（８）〜（１２）によりアスペクト比を算出する。  
【数７】
2007057207.tif 000009
【００２６】
重心座標とセグメント連結データは、面積変化計算／移動速度計算処理部１６において面積変化計算／移動速度計算を行うことにより算出される。面積変化、およびセグメント移動速度は評価値計算部１７により各要素に重み付けを行うことで目標らしさを評価する。評価値計算部１７は、面積変化計算処理、および移動速度計算を行う。面積変化は各セグメントの面積と連結情報から次式（１３）により算出される。  
【数８】
2007057207.tif 000010
【００２７】
ここで、ｎは面積変化計算フレーム数である。
【００２８】
また、移動速度ベクトルは各セグメントの重心座標から、次式（１４），（１５）により求められる移動速度Ｈ，Ｖ、すなわち、移動速度ベクトルを計算する。
【数９】
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【００２９】
ここで、ｎは移動速度計算フレーム数である。
【００３０】
背景セグメント移動方向変化評価部１８は、背景・目標相対移動ベクトルの向きを算出する。すなわち背景セグメント移動方向変化評価部１８は、追随中における背景と目標の相対的な移動ベクトル向きの変化を積分処理する。ここでミサイルを発射した後のミサイル母機の経路は発射後のミサイル経路に比べ、発射前経路から大きく変化することに着目する。
【００３１】
背景セグメントの移動速度から平均値を計算し、次式（１６）、（１７）により背景の移動速度成分を算出する。  
【数１０】
2007057207.tif 000012
【００３２】
次に、背景の移動速度成分から、次式（１８）、（１９）により背景移動ベクトルの方向変化積分処理を行う。  
【数１１】
2007057207.tif 000013
【００３３】
ここで、ｎは背景ベクトル変化累積計算フレームである。
【００３４】
目標判別部１９には、評価値計算部１７の出力と背景セグメント移動方向変化評価部１８の出力とが与えられる。目標判別部１９は、ミサイル母機に対する背景相対ベクトル変化積分量とミサイルに対する背景相対べクトル変化積分量とを比較する。そして、ミサイル母機に対する背景相対ベクトル変化積分変化量と、ミサイルに対する背景相対べクトル変化積分量とのうち、少ない方を目標（ミサイル）と識別し、多い方をミサイル母機と識別する。
【００３５】
以上説明したようにこの実施形態では、赤外線画像上に出力されるミサイル母機プルーム、空対空ミサイルプルームの「面積特徴変化」、および「経路変化」をそれぞれ時系列で差分を取るようにする。そして、ミサイル母機の分離後の軌道は大きく変わることに着目し、赤外線視野内の２つの目標のうち「経路変化」の少ないものをミサイルと識別し、多いものをミサイル母機と識別するようにしている。これによりミサイル母機と空対空ミサイルとを確実に識別することとが可能になり、防空能力の向上を図った画像処理システムを提供することが可能となる。
【００３６】
なお、この発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明に係わる画像処理システムの一実施形態を示すブロック図。
【図２】図１の画像処理システムにおける処理手順を示すフローチャート。
【図３】空間平滑処理に使用されるテンプレート図。
【図４】空間微分処理に使用されるテンプレート図。
【図５】分散処理に使用されるテンプレート図。
【符号の説明】
【００３８】
１…平滑処理部、２…額縁平滑処理部、３…分散処理、４…時間微分部、５…時間積分処理部、６…２値化処理部、７…２値化処理部、８…２値化処理部、９…セグメント処理部、１０…最大値検出処理部、１１…最大値検出処理部、１２…座標検出部、１３…面積計算処理／重心計算処理部、１４…セグメント連結処理部、１５…アスペクト比計算処理部、１６…面積変化計算移動速度計算処理部、１７…評価値計算部、１８…背景セグメント移動方向変化評価部、１９…目標判別部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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