(57)【要約】【課題】複数フレームにわたる同一セグメントを確実に判定できるようにし、これにより追尾確度を向上させることの可能なセグメント識別方法を提供すること。【解決手段】フレームごとに含まれるセグメントの面積と輝度レベルのヒストグラムとをそれぞれ算出し、隣接フレーム間で差分をとることにより面積評価値Ｓｅｎとヒストグラム評価値Ｈｅｎとを算出する。そして各評価値の積Ｓｅｎ×Ｈｅｎが最小値となるセグメントを抽出することにより、隣接フレーム間における同じセグメントを識別する。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別するセグメント識別方法において、
隣接するフレーム間における複数のセグメントの面積をそれぞれ算出し、
前記隣接するフレーム間における複数のセグメントごとに、当該セグメントを形成する画素ごとの輝度レベルのヒストグラム成分を抽出し、
前記算出した面積の差分を前記隣接するフレーム間で算出し、
前記算出したヒストグラムの差分を前記隣接するフレーム間で算出し、
前記面積の差分と前記ヒストグラムとの差分の積が最小となるセグメントを抽出することにより前記複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別することを特徴とするセグメント識別方法。
【請求項２】
複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別するセグメント識別方法において、
隣接するフレーム間における複数のセグメントの面積をそれぞれ算出し、
前記算出した面積の差分を前記隣接するフレーム間で算出し、
前記面積の差分が最小となるセグメントを抽出することにより前記複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別することを特徴とするセグメント識別方法。
【請求項３】
複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別するセグメント識別方法において、
前記隣接するフレーム間における複数のセグメントごとに、当該セグメントを形成する画素ごとの輝度レベルのヒストグラム成分を抽出し、
前記算出したヒストグラムの差分を前記隣接するフレーム間で算出し、
前記ヒストグラムの差分が最小となるセグメントを抽出することにより前記複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別することを特徴とするセグメント識別方法。
【請求項４】
前記セグメントは、前記撮像フレームごとに２値化処理を施すことにより抽出されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のセグメント識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、飛翔体に搭載されるシーカ装置などに適用されるセグメント識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
シーカ装置や飛翔体追尾装置などにおいては、取得した画像に規定の画像処理を施して追尾目標を抽出するようにしている（例えば特許文献１を参照）。しかし、野外のように周囲の環境の変化が激しい状態で撮影された画像においては、目標の信号成分の減少やノイズ成分の増加などにより目標を一時的に検出できなくなることがある。この場合にはフレーム間での目標位置の相関を取ることが困難となる。さらに、画像から抽出された目標領域の一部がフレーム毎に分離したり結合したりすることがあり、この場合にはフレーム間に渡ってのセグメントの相関を取ることが困難となる。
【特許文献１】特開２００２−９２６１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
２値化画像に対してセグメント重心相関によりフレーム間のセグメントの相関を取る手法が知られている。しかしながらこの方式ではクラッタが発生した場合には誤判定の可能性がある。  
この発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、複数フレームにわたる同一セグメントを確実に判定できるようにし、これにより追尾確度を向上させることの可能なセグメント識別方法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、複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別するセグメント識別方法において、隣接するフレーム間における複数のセグメントの面積をそれぞれ算出し、前記隣接するフレーム間における複数のセグメントごとに、当該セグメントを形成する画素ごとの輝度レベルのヒストグラム成分を抽出し、前記算出した面積の差分を前記隣接するフレーム間で算出し、前記算出したヒストグラムの差分を前記隣接するフレーム間で算出し、前記面積の差分と前記ヒストグラムとの差分の積が最小となるセグメントを抽出することにより前記複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別することを特徴とするセグメント識別方法が提供される。
【０００５】
このような手段を講じることにより、各セグメントの面積と、輝度値のヒストグラムといった新たなプロファイルが導入される。これらの指標は雑音やクラッタなどの成分に対して強いので、より正確に同一セグメント判定を行うことができ、目標への追尾確度の向上を促進することが可能になる。
【発明の効果】
【０００６】
この発明によれば、複数フレームにわたる同一セグメントを確実に判定できるようになり、これにより追尾確度を向上させることの可能なセグメント識別方法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、この発明におけるセグメント識別方法における処理手順を示すフローチャートである。各セグメントは、撮像フレームごとに２値化処理を施すことにより抽出される。まず、隣接するフレーム間における複数のセグメントの面積をそれぞれ算出し、そのフレーム間での差分を面積評価値Ｓｅｎとして算出する（ステップＳ１）。図２に示すように、現時点でのフレームをｎフレームとし、その１フレーム前のフレームをｎ−１フレームとすると、ｎフレームの面積Ｓ（ｎ）とｎ−１フレームの面積Ｓ（ｎ−１）との差分がＳｅｎとなる。すなわち、面積評価値Ｓｅｎ＝｜Ｓ（ｎ−１）−Ｓ（ｎ）｜となる。ここで｜｜は絶対値を示す。
【０００８】
次に、隣接するフレーム間における複数のセグメントごとに、当該セグメントを形成する画素ごとの輝度レベルのヒストグラム成分を抽出し、そのフレーム間での差分をヒストグラム評価値Ｈｅｎとして算出する（ステップＳ２）。図３に示すように、各フレームのセグメントを形成する画素ごとに輝度レベルを算出し、同じ輝度レベルを持つ画素の個数を積み上げたヒストグラムを抽出する。ヒストグラム評価値Ｈｅｎは、ヒストグラム評価値Ｈｅｎ＝｜Ｈ（ｎ−１）−Ｈ（ｎ）｜となる。ここでＨ（ｎ−１）はｎ−１フレームのヒストグラム成分であり、Ｈ（ｎ）はｎフレームのヒストグラム成分である。なお各式において、０＜＝Ｓｅｎ＜２×Ｓｅ（ｎ−１），０＜＝Ｈｅｎ＜２×Ｈｅ（ｎ−１）とする。
【０００９】
次に、面積評価値Ｓｅｎとヒストグラム評価値Ｈｅｎとの積により識別評価値を算出する（ステップＳ３）。すなわち（識別評価値）＝面積評価値Ｓｅｎ×ヒストグラム評価値Ｈｅｎである。最後に、識別評価値が最小値となるセグメントを抽出することにより複数の撮像フレーム間における同じセグメントを識別する（ステップＳ４）。
【００１０】
以上説明したようにこの実施形態では、フレームごとに含まれるセグメントの面積と輝度レベルのヒストグラムとをそれぞれ算出し、隣接フレーム間で差分をとることにより面積評価値Ｓｅｎとヒストグラム評価値Ｈｅｎとを算出する。そして各評価値の積Ｓｅｎ×Ｈｅｎが最小値となるセグメントを抽出することにより、隣接フレーム間における同じセグメントを識別するようにする。このようにしたので、複数フレームにわたる同一セグメントを確実に判定できるようになり、これにより追尾確度を向上させることの可能なセグメント識別方法を提供することが可能となる。
【００１１】
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い。例えば本実施形態では面積評価値Ｓｅｎとヒストグラム評価値Ｈｅｎとを組み合わせて用い、Ｓｅｎ×Ｈｅｎにより識別評価値を算出するようにしたが、ＳｅｎまたはＨｅｎのそれぞれを単独で識別評価値とすることにより同一セグメントを識別するようにしても良い。また本発明は、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】
【００１２】
【図１】この発明におけるセグメント識別方法における処理手順を示すフローチャート。
【図２】面積評価値Ｓｅｎを示す概念図。
【図３】ヒストグラム評価値Ｈｅｎを示す概念図。
【符号の説明】
【００１３】
Ｓｅｎ…面積評価値、Ｈｅｎ…ヒストグラム評価値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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