(57)【要約】【課題】目標物が映った目標画素を画像から正確に検出できるようにすることを目的とする。【解決手段】尤度比算出部１０３は、現フレームの画素毎に、画素値と目標画素の想定値との差に基づいて尤度値を算出する。相関処理部１０４は、現フレームの画素と前フレームの画素との組み合わせ毎に、現フレームの画素の尤度値と前フレームの画素の累積尤度値とを用いて、現フレームの画素と前フレームの画素との相関値を算出する。画像選択部１０５は、現フレームの画素毎に、各相関値に基づいて現フレームの画素に対応付ける前フレームの対応画素を選択する。累積加算部１０６は、現フレームの画素毎に、対応画素との相関値と対応画素を端点とする加算経路の累積加算値とを用いて、当該加算経路に現フレームの画素を含めた場合の累積加算値を算出する。検出部１０７は、現フレームの画素毎に算出された累積加算値に基づいて現フレームから目標画素を検出する。【選択図】図１
2013205978.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標物が存在する領域を今回観測して得られた今回画像から前記目標物が映った画素を目標画素として検出する目標検出装置であって、
前回の観測までに得られた複数の画像の画素同士を１画素ずつ対応付けた画素経路毎に、前記目標物が映った画素である度合いに関する値を累積した累積尤度値と、当該画素経路内で前後する画素同士の相関度に関する値を累積した累積加算値とを記憶する画素経路情報記憶部と、
前記目標画素の想定値を記憶する想定値記憶部と、
前記今回画像の画素毎に、当該画素の画素値と前記想定値記憶部に記憶される前記目標画素の前記想定値との差に基づいて当該画素が前記目標画素である度合いを表す尤度値を算出する尤度値算出部と、
前記今回画像の画素と前回の観測で得られた前回画像の画素との組み合わせ毎に、前記尤度値算出部によって算出された前記今回画像の当該画素の尤度値と、前記画素経路情報記憶部に記憶される累積尤度値のうち前記前回画像の当該画素を含んだ画素経路の累積尤度値とを用いて、前記今回画像の当該画素と前記前回画像の当該画素との相関度を表す相関値を算出する相関処理部と、
前記今回画像の画素毎に、前記相関処理部によって算出された各相関値に基づいて前記前回画像の画素のうち前記今回画像の当該画素に対応付ける画素を対応画素として選択する画素選択部と、
前記今回画像の画素毎に、前記相関処理部によって算出された相関値のうち前記画素選択部によって選択された前記前回画像の当該対応画素と前記今回画像の当該画素との相関値と、前記画素経路情報記憶部に記憶される累積加算値のうち当該対応画素を含んだ画素経路の累積加算値とを用いて、当該対応画素を含んだ画素経路に前記今回画像の当該画素を含めた場合の累積加算値を算出する累積加算部と、
前記累積加算部によって前記今回画像の画素毎に算出された累積加算値に基づいて、前記今回画像から前記目標画素を検出する検出部と
を備えることを特徴とする目標検出装置。
【請求項２】
前記相関処理部は、
前記今回画像の当該画素を含む前記今回画像内の画素領域の各画素の尤度値と前記前回画像の当該画素を含む前記前回画像内の画素領域の各画素の累積尤度値とを用いて当該相関値を算出するための相関係数を算出し、
前記今回画像の当該画素の尤度値と前記前回画像の当該画素の尤度値とのうち小さい方の尤度値と前記相関係数とを乗算して得られる値を当該相関値として算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目標検出装置。
【請求項３】
前記相関処理部は、前記今回画像の当該画素の尤度値と前記前回画像の当該画素を含んだ画素経路の累積尤度値とを用いて前記今回画像の当該画素を前記前回画像の当該画素を含んだ画素経路に含めた場合の累積尤度値を算出し、算出した累積尤度値と前記前回画像の当該画素を含んだ画素経路の累積尤度値とを用いて当該相関値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目標検出装置。
【請求項４】
前記相関処理部は、
前記今回画像の当該画素を含む前記今回画像内の画素領域の画素毎に、前記前回画像の当該画素を含む前記前回画像内の画素領域の画素のうち前記今回画像内の前記画素領域の当該画素に対応する位置にある画素を含んだ画素経路に前記今回画像内の前記画素領域の当該画素を含めた場合の累積尤度値を算出し、
前記今回画像内の前記画素領域の画素を含めた場合の各画素経路の累積尤度値と前記前回画像内の前記画素領域の画素を含んだ各画素経路の累積尤度値とを用いて当該相関値を算出するための相関係数を算出し、
前記今回画像の当該画素を含めた場合の画素経路の累積尤度値と前記前回画像の当該画素を含んだ画素経路の累積尤度値とのうち小さい方の累積尤度値と前記相関係数とを乗算して得られる値を当該相関値として算出する
ことを特徴とする請求項３記載の目標検出装置。
【請求項５】
前記相関処理部は、
前記今回画像の当該画素を含んだ前記今回画像内の画素領域の画素毎に、前記今回画像内の前記画素領域の当該画素の尤度値が前記今回画像の当該画素の尤度値に対して大きい値と等しい値と小さい値とのいずれの値であるかを表す大小値を算出し、
前記前回画像の当該画素を含んだ前記前回画像内の画素領域の画素毎に、前記前回画像内の前記画素領域の当該画素の累積尤度値が前記前回画像の当該画素の累積尤度値に対して大きい値と等しい値と小さい値とのいずれの値であるかを表す大小値を算出し、
前記今回画像内の前記画素領域の各画素の大小値と前記前回画像内の前記画素領域の各画素の大小値とを用いて当該相関値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目標検出装置。
【請求項６】
前記相関処理部は、
前記今回画像内の前記画素領域の各画素の大小値と前記前回画像内の前記画素領域の各画素の大小値とを用いて当該相関値を算出するための相関係数を算出し、
前記今回画像の当該画素の尤度値と前記前回画像の当該画素の尤度値とのうち小さい方の尤度値と前記相関係数とを乗算して得られる値を当該相関値として算出する
ことを特徴とする請求項５記載の目標検出装置。
【請求項７】
前記画素経路情報記憶部は、
複数の画素を含んだ画素領域であって、前記複数の画素の中心に位置する中心画素と前記中心画素の周囲に位置する周囲画素とを前記複数の画素として含み、前記中心画素の値が各周囲画素の値と異なり各周囲画素の値が同じである画素領域を表す情報をテンプレートとして記憶し、
前記相関処理部は、
前記今回画像の当該画素を含む前記今回画像内の画素領域の画素毎に、前記前回画像の当該画素を含む前記前回画像内の画素領域の画素のうち前記今回画像内の前記画素領域の当該画素に対応する位置にある画素を含んだ画素経路に前記今回画像内の前記画素領域の当該画素を含めた場合の累積尤度値を算出し、
前記今回画像内の前記画素領域の画素毎に、前記今回画像内の前記画素領域の当該画素の累積尤度値が前記今回画像の当該画素の累積尤度値に対して大きい値と等しい値と小さい値とのいずれの値であるかを表す大小値を算出し、
前記今回画像内の前記画素領域の各画素の大小値と前記テンプレートが表す前記画素領域の各画素の値とを用いて当該相関値を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の目標検出装置。
【請求項８】
前記テンプレートは、前記中心画素の値として前記大小値のうち前記等しい値を意味する値を示し、前記各周囲画素の値として前記大小値のうち前記小さい値を意味する値を示す
ことを特徴とする請求項７記載の目標検出装置。
【請求項９】
前記相関処理部は、前記今回画像内の前記画素領域の各画素の大小値と前記テンプレートが表す前記画素領域の各画素の値とを用いて当該相関値を算出するための相関係数を算出し、算出した相関係数と前記今回画像の当該画素の大小値とを乗算して得られる値を当該相関値として算出する
ことを特徴とする請求項７または請求項８記載の目標検出装置。
【請求項１０】
目標物が存在する領域を今回観測して得られた今回画像から前記目標物が映った画素を目標画素として検出する目標検出装置を用いて実行する目標検出方法であって、
前記目標検出装置は、画素経路情報記憶部と、想定値記憶部と、尤度値算出部と、相関処理部と、画素選択部と、累積加算部と、検出部とを備える装置であり、
前記画素経路情報記憶部は、前回の観測までに得られた複数の画像の画素同士を１画素ずつ対応付けた画素経路毎に、前記目標物が映った画素である度合いに関する値を累積した累積尤度値と、当該画素経路内で前後する画素同士の相関度に関する値を累積した累積加算値とを記憶する記憶部であり、
想定値記憶部は、前記目標画素の想定値を記憶する記憶部であり、
前記尤度値算出部が、前記今回画像の画素毎に、当該画素の画素値と前記目標画素の前記想定値との差に基づいて当該画素が前記目標画素である度合いを表す尤度値を算出し、
前記相関処理部が、前記今回画像の画素と前回の観測で得られた前回画像の画素との組み合わせ毎に、前記尤度値算出部によって算出された前記今回画像の当該画素の尤度値と、前記画素経路情報記憶部に記憶される累積尤度値のうち前記前回画像の当該画素を含んだ画素経路の累積尤度値とを用いて、前記今回画像の当該画素と前記前回画像の当該画素との相関度を表す相関値を算出し、
前記画素選択部が、前記今回画像の画素毎に、前記相関処理部によって算出された各相関値に基づいて前記前回画像の画素のうち前記今回画像の当該画素に対応付ける画素を対応画素として選択し、
前記累積加算部が、前記今回画像の画素毎に、前記相関処理部によって算出された相関値のうち前記画素選択部によって選択された当該対応画素との相関値と、前記画素経路情報記憶部に記憶される累積加算値のうち当該対応画素を含んだ画素経路の累積加算値とを用いて、当該対応画素を含んだ画素経路に前記今回画像の当該画素を含めた場合の累積加算値を算出し、
前記検出部が、前記累積加算部によって前記今回画像の画素毎に算出された累積加算値に基づいて、前記今回画像から前記目標画素を検出する
ことを特徴とする目標検出方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の目標検出方法をコンピュータに実行させるための目標検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、目標物が存在する領域を映した画像から目標物が映った目標画素を検出する目標検出装置、目標検出方法および目標検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
低ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）の目標物を観測データから検出する場合、１観測分のデータからの検出は非常に困難である。このため、連続取得された一連の観測データを用いて累積加算処理を繰り返し、目標位置の累積加算値を高く積み上げることによって目標物を検出する方式が提案されている。
【０００３】
例えば、非特許文献１では、画像を例に、累積加算処理による検出方式が示されている。
非特許文献１の特徴は動的計画法を用いる点である。非特許文献１の方式は、目標物の運動モデルを予め定め、最新の観測画像の各画素に対してそれぞれの画素の累積加算値が最も高くなる１フレーム前の画素を選択して加算経路を求め、運動モデルに基づいて加算経路から次フレームにおける位置を予測し、予測位置と実際の移動先位置とのずれ量が小さいほど累積加算値が高くなるように累積加算を行うものである。
非特許文献１の方式では、累積加算処理が進むに従って目標画素だけでなく、その周辺の画素にも高い累積加算値が伝搬するため、目標物が多い多目標環境下において目標物の検出が困難になる。
【０００４】
特許文献１や特許文献２は、非特許文献１の上記課題を解決するための発明を開示している。
【０００５】
非特許文献１、特許文献１および特許文献２の方式は、事前に定める目標物の運動モデルに従って移動方向の位置および速度の予測を行い、推移確率の算出を行う。
但し、センサの揺れや観測機器のノイズにより、観測データ中の目標物の移動方向がランダムに揺らぎ、想定する運動モデルから大きく外れる場合が考えられる。
この場合、これらの文献の方式では、目標物の位置の予測値と観測値との間に大きなずれが生じるために正しい加算経路が得られず、目標物が検出できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２９２１７９号公報
【特許文献２】特開２０１１−０１３１１１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｊ．  Ａｒｎｏｌｄ、  Ｓ．  Ｓｈａｗ，  Ｈ．  Ｐａｓｔｅｒｎａｃｋ  “Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ａｅｒｏｓｐａｃｅ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｖｏｌ．  ２９、  Ｎｏ．  １、  ｐｐ．  ４４−５６  （１９９３）．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、例えば、目標物の運動モデルを用いずに目標物を画像から正確に検出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目標検出装置は、
目標物が存在する領域を今回観測して得られた今回画像から前記目標物が映った画素を目標画素として検出する。
前記目標検出装置は、
前回の観測までに得られた複数の画像の画素同士を１画素ずつ対応付けた画素経路毎に、前記目標物が映った画素である度合いに関する値を累積した累積尤度値と、当該画素経路内で前後する画素同士の相関度に関する値を累積した累積加算値とを記憶する画素経路情報記憶部と、
前記目標画素の想定値を記憶する想定値記憶部と、
前記今回画像の画素毎に、当該画素の画素値と前記想定値記憶部に記憶される前記目標画素の前記想定値との差に基づいて当該画素が前記目標画素である度合いを表す尤度値を算出する尤度値算出部と、
前記今回画像の画素と前回の観測で得られた前回画像の画素との組み合わせ毎に、前記尤度値算出部によって算出された前記今回画像の当該画素の尤度値と、前記画素経路情報記憶部に記憶される累積尤度値のうち前記前回画像の当該画素を含んだ画素経路の累積尤度値とを用いて、前記今回画像の当該画素と前記前回画像の当該画素との相関度を表す相関値を算出する相関処理部と、
前記今回画像の画素毎に、前記相関処理部によって算出された各相関値に基づいて前記前回画像の画素のうち前記今回画像の当該画素に対応付ける画素を対応画素として選択する画素選択部と、
前記今回画像の画素毎に、前記相関処理部によって算出された相関値のうち前記画素選択部によって選択された前記前回画像の当該対応画素と前記今回画像の当該画素との相関値と、前記画素経路情報記憶部に記憶される累積加算値のうち当該対応画素を含んだ画素経路の累積加算値とを用いて、当該対応画素を含んだ画素経路に前記今回画像の当該画素を含めた場合の累積加算値を算出する累積加算部と、
前記累積加算部によって前記今回画像の画素毎に算出された累積加算値に基づいて、前記今回画像から前記目標画素を検出する検出部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、例えば、目標物の運動モデルを用いずに目標物を画像から正確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１における目標検出装置１００の構成図。
【図２】実施の形態１における目標検出装置１００の目標検出方法を示すフローチャート。
【図３】実施の形態１における相関処理（Ｓ１４０）を示すフローチャート。
【図４】実施の形態１における現フレーム２０１と前フレーム２０２との関係図。
【図５】実施の形態１における加算経路の一例を示す図。
【図６】実施の形態１における画素の周辺領域の一例を示す図。
【図７】実施に形態１における加算経路および周辺経路の一例を示す図。
【図８】実施の形態１における画像選択処理（Ｓ１５０）を示すフローチャート。
【図９】相関値を用いずに目標画素を検出する場合の目標検出方法の概要図。
【図１０】尤度比の分布例を示す図。
【図１１】実施の形態１における目標検出装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【図１２】実施の形態２における相関処理（Ｓ１４０）を示すフローチャート。
【図１３】実施の形態３における相関処理（Ｓ１４０）を示すフローチャート。
【図１４】実施の形態３における尤度比（または累積尤度比）の三値化の一例を示す図。
【図１５】実施の形態４におけるテンプレート２０３の一例を示す図。
【図１６】実施の形態４における相関処理（Ｓ１４０）を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
画像から目標物を検出する目標検出装置について説明する。
【００１３】
図１は、実施の形態１における目標検出装置１００の構成図である。
実施の形態１における目標検出装置１００の構成について、図１に基づいて説明する。
【００１４】
目標検出装置１００は、センサ部１０１、画像生成部１０２、尤度比算出部１０３、相関処理部１０４、画像選択部１０５、累積加算部１０６、検出部１０７、累積尤度比算出部１０８、１フレーム遅延部１０９および記憶部１１０を備える。
【００１５】
センサ部１０１は、目標物が存在する観測領域を観測するためのセンサ（赤外線センサまたはその他のセンサ）（図示省略）を制御して観測領域を所定の観測周期で連続的に観測し、観測領域を観測して得られた観測データをセンサから取得する。つまり、センサ部１０１は、観測周期の経過毎に観測データを取得する。
【００１６】
目標検出装置１００の各構成は、センサ部１０１の観測周期に合わせて動作する。
【００１７】
画像生成部１０２は、センサ部１０１によって取得された観測データを所定の画像化処理によって画像化して画像データを生成する。画像生成部１０２が行う画像化処理は従来の画像化処理で構わない。また、画像データは２次元配列のデータであっても１次元配列のデータであっても構わない。
以下、画像化した観測データ（画像データ）またはその画像を「観測画像」または「フレーム」という。
【００１８】
尤度比算出部１０３は、画像生成部１０２によって生成された観測画像（フレーム）の画素毎に、その画素が目標物を映した画素（以下、「目標画素」という）である尤もらしさ（度合い）を表す値を算出する。以下、尤もらしさを表す値を「尤度比（尤度値の一例）」という。
尤度比算出部１０３の詳細については後述する。
【００１９】
相関処理部１０４は、今回の観測画像（以下、「現フレーム」という）の画素と前回の観測画像（以下、「前フレーム」という）の画素との組み合わせ毎に、現フレームの画素の尤度比と前フレームの画素を含む加算経路（前フレームまでの加算経路）の累積尤度比を用いて、現フレームの画素と前フレームの画素との相関度を表す値を算出する。以下、相関度を表す値を「相関値」という。
加算経路（画素経路の一例）とは、複数フレームの画素同士を１画素ずつ対応付けた画素列である。
累積尤度比（累積尤度値の一例）とは、加算経路を構成する各画素の尤度比についての累積値である。
相関処理部１０４の詳細については後述する。
【００２０】
画像選択部１０５は、現フレームの画素毎に、相関処理部１０４によって算出された各相関値に基づいて現フレームの画素に対応付ける前フレームの画素（以下、「対応画素」という）を選択する。
画像選択部１０５は、現フレームの画素毎に、前フレームの対応画素を含んだ加算経路に現フレームの画素を加えて当該加算経路を更新する。
画像選択部１０５の詳細については後述する。
【００２１】
累積加算部１０６は、現フレームの画素毎に、現フレームの画素を加えた加算経路（現フレームまでの加算経路）の累積加算値を算出する。
累積加算値とは、加算経路内で前後する画素同士の相関値についての累積値である。
累積加算部１０６の詳細については後述する。
【００２２】
検出部１０７は、累積加算部１０６によって現フレームの画素毎に算出された累積加算値に基づいて現フレームから目標画素を検出する。
検出部１０７の詳細については後述する。
【００２３】
累積尤度比算出部１０８は、現フレームの画素毎に、現フレームの画素を加えた加算経路（現フレームまでの加算経路）の累積尤度比を算出する。
累積尤度比算出部１０８の詳細については後述する。
【００２４】
１フレーム遅延部１０９は、次フレーム（次回の観測画像）に対する処理時に、現フレームまでの各加算経路の累積加算値を画像選択部１０５と累積加算部１０６とに入力すると共に、現フレームまでの各加算経路の累積尤度比を相関処理部１０４に入力する。
【００２５】
記憶部１１０（画素経路情報記憶部、想定値記憶部の一例）は、目標検出装置１００で使用するデータおよび目標検出装置１００で生成されるデータを記憶する。
例えば、記憶部１１０は、観測データ、画像データ（観測画像またはフレームともいう）、尤度比、相関値、加算経路を示す情報、累積加算値、累積尤度比、目標画素を示す情報などを記憶する。
【００２６】
図２は、実施の形態１における目標検出装置１００の目標検出方法を示すフローチャートである。
実施の形態１における目標検出装置１００の目標検出方法について、図２に基づいて説明する。
【００２７】
以下に説明する処理は、センサ部１０１の観測周期で繰り返し実行される。
【００２８】
Ｓ１１０において、センサ部１０１は、センサから観測データを取得する。観測データは、目標物が存在する観測領域を観測したデータである。
Ｓ１１０の後、Ｓ１２０に進む。
【００２９】
Ｓ１２０において、画像生成部１０２は、Ｓ１１０で取得された観測データを所定の画像化処理で画像化してフレーム（画像データまたは観測画像ともいう）を生成する。
以下、今回生成されたフレームを「現フレーム」といい、前回生成されたフレームを「前フレーム」といい、次回生成されるフレームを「次フレーム」という。
Ｓ１２０の後、Ｓ１３０に進む。
【００３０】
Ｓ１３０において、尤度比算出部１０３は、Ｓ１２０で今回生成された現フレームの画素毎に、その画素のＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）と目標画素のＳＮＲの想定値とを比較し、その画素のＳＮＲと目標画素のＳＮＲの想定値との差に応じて尤度比を算出する。目標画素のＳＮＲの想定値は、記憶部１１０に予め記憶しておくものとする。
尤度比は、その画素のＳＮＲと目標画素のＳＮＲの想定値との差が小さいほど高く、その画素のＳＮＲと目標画素のＳＮＲの想定値との差が大きいほど低い値である。例えば、尤度比算出部１０３は、混合ガウス分布を用いて尤度比を算出する（非特許文献１参照）。但し、尤度比算出部１０３は、ＳＮＲに基づく尤度比の代わりに、目標画素の尤もらしさを表す他の尤度値を算出しても構わない。
Ｓ１３０の後、Ｓ１４０に進む。
【００３１】
Ｓ１４０において、相関処理部１０４は、Ｓ１２０で今回生成された現フレームの画素とＳ１２０で前回生成された前フレームの画素との組み合わせ毎に、現フレームの画素と前フレームの画素との相関値を算出する。
但し、現フレームが１つ目のフレームである場合、つまり、前フレームが無い場合、Ｓ１４０の処理は不要である。
【００３２】
図３は、実施の形態１における相関処理（Ｓ１４０）を示すフローチャートである。
実施の形態１における相関処理（Ｓ１４０）について、図３に基づいて説明する。
【００３３】
Ｓ１４１において、相関処理部１０４は、現フレームから未選択の画素を１つ選択する。以下、Ｓ１４１で選択した画素を「選択画素Ｘ」とする。
Ｓ１４１の後、Ｓ１４２に進む。
【００３４】
Ｓ１４２において、相関処理部１０４は、Ｓ１３０で現フレームの画素毎に算出された尤度比のうち選択画素Ｘの尤度比と選択画素Ｘの周辺に位置する各周辺画素（周囲画素）の尤度比とを選択する。
以下、選択画素Ｘおよび選択画素Ｘの周辺画素から成る画素領域を「周辺領域」とする。
【００３５】
実施の形態１では、選択画素Ｘの周辺領域が、選択画素Ｘを中心とするＮ×Ｎ（Ｎは１以上のいずれかの整数）の正方形の領域であるものとして説明する。
但し、選択画素Ｘの周辺領域は、長方形の領域、他の多角形（三角形、五角形など）の領域、円形の領域など、正方形の領域以外の形状の領域であっても構わない。また、選択画素Ｘが周辺領域の中心以外の位置（例えば、端部）にあっても構わない。
【００３６】
図４は、実施の形態１における現フレーム２０１と前フレーム２０２との関係図である。
図４において、現フレーム２０１の選択画素Ｘの周辺領域は、選択画素Ｘを中心とする３×３の画素領域である。
【００３７】
図３に戻り、相関処理（Ｓ１４０）の説明を続ける。
Ｓ１４２の後、Ｓ１４３に進む。
【００３８】
Ｓ１４３において、相関処理部１０４は、前フレームの画素のうち現フレームの選択画素Ｘに対応付ける画素の候補を一つ選択する。但し、相関処理部１０４は、未選択の画素を選択するものとする。
【００３９】
このとき、相関処理部１０４は、前フレームの画素領域のうち以下のような候補領域Ｓから画素の候補を選択する。
以下、Ｓ１４３で選択する画素の候補を「候補画素ｓ」とする。
【００４０】
候補領域Ｓは、現フレームの選択画素Ｘに目標物が映っている場合に目標物が映っていた可能性がある前フレームの画素領域である。候補領域Ｓの大きさは、観測周期の間に目標物が移動する可能性がある範囲に対応する画素領域の大きさである。
実施の形態１では、候補領域Ｓが、現フレームの選択画素Ｘに対応する位置にある前フレームの画素を中心とするＮ×Ｎの正方形の領域であるものとして説明する。
【００４１】
但し、候補領域Ｓは、次のような領域であっても構わない。
候補領域Ｓは、正方形の領域以外の形状の領域であっても構わない。
選択画素Ｘに対応する位置にある画素が候補領域Ｓの中心の画素でなくても構わない。
候補領域Ｓの大きさは、選択画素Ｘの周辺領域の大きさと同じ大きさであっても、異なる大きさであっても構わない。
候補領域Ｓは、前フレームの全体であっても構わない。
【００４２】
図４において、現フレーム２０１の選択画素Ｘに対する前フレーム２０２の候補領域Ｓは、選択画素Ｘに対応する位置にある画素ｅを中心とする３×３の画素領域である。
相関処理部１０４は、候補領域Ｓを構成する９つの画素（ａからｉ）を一つずつ候補画素ｓとして選択する。
【００４３】
図３に戻り、相関処理（Ｓ１４０）の説明を続ける。
Ｓ１４３の後、Ｓ１４４に進む。
【００４４】
Ｓ１４４において、相関処理部１０４は、候補画素ｓを端点とする加算経路の累積尤度比と、候補画素ｓの周辺画素を端点とする経路の累積尤度比とを１フレーム遅延部１０９（または記憶部１１０）から取得する。
相関処理部１０４が取得する各累積尤度比は、後述する累積尤度比算出処理（Ｓ１８０）によって前フレームに対する処理時（前回のループ時）に算出済みの値である。
以下、候補画素ｓの周辺画素を端点とする経路を「周辺経路」という。
【００４５】
例えば、図４において、相関処理部１０４は、候補画素ａを端点とする加算経路の累積尤度比と、候補画素ａの周辺領域Ａの画素（候補画素ａを除く）を端点とする各周辺経路の累積尤度比とを取得する。候補画素ａの周辺領域Ａの大きさは、選択画素Ｘの周辺領域の大きさと同じである。
【００４６】
図５は、実施の形態１における加算経路の一例を示す図である。
図６は、実施の形態１における画素の周辺領域の一例を示す図である。
図７は、実施に形態１における加算経路および周辺経路の一例を示す図である。
実施の形態１における加算経路および周辺経路について、図５から図７に基づいて説明する。
【００４７】
図５において、三つ前のフレーム（ｋ−３フレーム）の画素Ａと、二つ前のフレーム（ｋ−２フレーム）の画素Ｂと、一つ前の前フレーム（ｋ−１フレーム）の画素Ｃとが対応付けられた場合、画素Ａ、画素Ｂおよび画素Ｃは加算経路を構成し、画素Ｃはこの加算経路の端点を構成する。
【００４８】
図６において、ｋ−３フレームの画素Ａの周辺領域は、画素Ａを中心とする３×３の画素領域である。同様に、ｋ−２フレームの画素Ｂの周辺領域は画素Ｂを中心とする３×３の画素領域であり、ｋ−１フレームの画素Ｃの周辺領域は画素Ｃを中心とする３×３の画素領域である。つまり、各フレームの周辺領域の大きさは同じである。
【００４９】
図７において、加算経路（図中の実線矢印）は、画素Ａ、画素Ｂおよび画素Ｃで構成される画素列である。
また、周辺経路（図中の点線矢印）は、画素Ａの周辺画素と、画素Ｂの周辺画素と、画素Ｃの周辺画素とを各周辺領域内での位置が同じ画素同士で組み合わせた画素列である。
【００５０】
図３に戻り、相関処理（Ｓ１４０）の説明を続ける。
Ｓ１４４の後、Ｓ１４５に進む。
【００５１】
Ｓ１４５において、相関処理部１０４は、選択画素Ｘの尤度比と、選択画素Ｘの各周辺画素の尤度比と、候補画素ｓを端点とする加算経路の累積尤度比と、候補画素ｓの周辺画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比とを用いて、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値を算出する。
【００５２】
例えば、相関処理部１０４は、正規化相互相関係数を用いる演算方法によって相関値を算出する。但し、相関処理部１０４は、正規化相互相関係数以外の相関係数を用いる演算方法またはその他の演算方法によって相関値を算出しても構わない。
【００５３】
正規化相互相関係数を用いて相関値Ｃｏｒｒを算出するための式（１）を以下に示す。
【００５４】
以下の式（１）で用いている符号の意味は次の通りである。
Ｃｏｒｒ（Ｐｋ−１ｓ，ＱｋＸ）は、現フレーム（ｋフレーム）の選択画素Ｘと前フレーム（ｋ−１フレーム）の候補画素ｓとの相関値である。
Ｐｋ−１ｓは、候補画素ｓを端点とする加算経路の累積尤度比および候補画素ｓの周辺画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比である。
ＱｋＸは、選択画素Ｘの尤度比および選択画素Ｘの各周辺画素の尤度比である。
ｐｋ−１ｓ（ｒ，ｃ）は、候補画素ｓの周辺領域内で座標（ｒ，ｃ）に位置する画素を端点とする加算経路または周辺経路の累積尤度比である。
ｑｋＸ（ｒ，ｃ）は、選択画素Ｘの周辺領域内で座標値（ｒ，ｃ）に位置する画素の尤度比である。
Ｌｋ−１（ｓ）は、候補画素ｓの尤度比である。
Ｌｋ（Ｘ）は、選択画素Ｘの尤度比である。
ｍｉｎ｛α，β｝は、αとβとのうち小さい方の値（最も小さい値）を意味する。
【００５５】
【数１】
2013205978.tif 000003
【００５６】
式（１）において、第一項（分数の形式で表している部分）で得られる値が正規化相互相関係数である。
つまり、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値は、正規化相互相関係数と、候補画素ｓの尤度比と選択画素Ｘの尤度比とのうち小さい方の尤度比（式（１）の第二項で得られる値）とを乗算して得られる値である。
【００５７】
Ｓ１４６において、相関処理部１０４は、前フレームの候補領域Ｓの画素のうち候補画素として選択していない画素が残っているか否かを判定する。
候補画素として選択していない画素が残っている場合（ＹＥＳ）、Ｓ１４３に戻る。
候補画素として選択していない画素が残っていない場合（ＮＯ）、Ｓ１４７に進む。
【００５８】
Ｓ１４７において、相関処理部１０４は、現フレームの画素のうち選択画素として選択していない画素が残っているか否かを判定する。
選択画素として選択していない画素が残っている場合（ＹＥＳ）、Ｓ１４１に戻る。
選択画素として選択していない画素が残っていない場合（ＮＯ）、相関処理（Ｓ１４０）は終了する。
【００５９】
相関処理（Ｓ１４０）により、現フレームの画素と前フレームの画素との組み合わせ毎に、現フレームの画素と前フレームの画素との相関値が算出される。
【００６０】
図２に戻り、目標検出方法の説明を続ける。
Ｓ１４０の後、Ｓ１５０に進む。
【００６１】
Ｓ１５０において、画像選択部１０５は、現フレームの画素毎に、Ｓ１４０で算出された各相関値に基づいて前フレームの候補領域の画素のうち現フレームの画素に対応付ける画素を選択する。前フレームの候補領域は、図３の相関処理（Ｓ１４０）で説明した候補領域と同じである。以下、Ｓ１５０で選択する画素を「対応画素」という。
また、画像選択部１０５は、対応画素を選択した際、対応画素を端点とする加算経路に現フレームの画素を加えて当該加算経路を更新する。
【００６２】
但し、現フレームが１つ目のフレームである場合、画像選択部１０５は対応画素を選択しなくてよい。また、画像選択部１０５は、現フレームの画素毎に、現フレームの画素を表す情報を加算経路の初期情報として生成する。
【００６３】
図８は、実施の形態１における画像選択処理（Ｓ１５０）を示すフローチャートである。
実施の形態１における画像選択処理（Ｓ１５０）について、図８に基づいて説明する。
【００６４】
Ｓ１５１において、画像選択部１０５は、現フレームから未選択の画素を１つ選択する。以下、Ｓ１５１で選択した画素を「選択画素Ｘ」とする。
Ｓ１５１の後、Ｓ１５２に進む。
【００６５】
Ｓ１５２において、画像選択部１０５は、前フレームの候補領域から未選択の画素を選択する。前フレームの候補領域は、図３の相関処理（Ｓ１４０）で説明した候補領域と同じである。以下、Ｓ１５２で選択した画素を「候補画素ｓ」とする。
Ｓ１５２の後、Ｓ１５３に進む。
【００６６】
Ｓ１５３において、画像選択部１０５は、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値と、候補画素ｓを端点とする加算経路の累積加算値とを用いて、対応画素を選択するための指標値を算出する。候補画素ｓを端点とする加算経路の累積加算値は、後述する累積加算処理（Ｓ１６０）によって前フレームに対する処理時（前回のループ時）に算出済みの値である。
【００６７】
例えば、画像選択部１０５は、候補画素ｓを端点とする加算経路の累積加算値と、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値を対数で表した対数値とを合計した値を候補画素ｓの指標値として算出する。
【００６８】
Ｓ１５４において、画像選択部１０５は、前フレームの候補領域の画素のうち候補画素として選択していない画素が残っているか否かを判定する。
候補画素として選択していない画素が残っている場合（ＹＥＳ）、Ｓ１５２に戻る。
候補画素として選択していない画素が残っていない場合（ＮＯ）、Ｓ１５５に進む。
【００６９】
Ｓ１５５において、画像選択部１０５は、前フレームの候補領域の画素のうちＳ１５３で算出された指標値が最も大きい画素を選択画素Ｘに対応付ける対応画素として選択する。
また、画像選択部１０５は、対応画素を端点とする加算経路に選択画素Ｘを加えて当該加算経路を更新する。
Ｓ１５５の後、Ｓ１５６に進む。
【００７０】
Ｓ１５６において、画像選択部１０５は、現フレームの画素のうち選択画素として選択していない画素が残っているか否かを判定する。
選択画素として選択していない画素が残っている場合（ＹＥＳ）、Ｓ１５１に戻る。
選択画素として選択していない画素が残っていない場合（ＮＯ）、画像選択処理（Ｓ１５０）は終了する。
【００７１】
画像選択処理（Ｓ１５０）により、現フレームの画素毎に前フレームから対応画素が選択され、対応画素を端点とする加算経路に現フレームの画素が追加される。
【００７２】
画像選択処理（Ｓ１５０）（対応画素を選択する部分）は、以下の式（２）で表すことができる。以下の式（２）で用いている符号の意味は以下の通りである。
ｍｋ（Ｘ）は、現フレーム（ｋフレーム）の画素Ｘに対応付ける前フレームの対応画素である。
ａｒｇｍａｘ｛α（ｓ）｝（ｓ＝ａ，ｂ，…，ｉ）は、前フレームの候補領域の画素ｓのうち指標値αが最も大きい画素である。
ｌｏｇ（β（ｘ，ｓ））は、現フレームの画素Ｘと前フレーム画素ｓとの相関値を対数で表した対数値である。
【００７３】
【数２】
2013205978.tif 000004
【００７４】
図２に戻り、目標検出方法の説明を続ける。
Ｓ１５０の後、Ｓ１６０およびＳ１８０に進む。
【００７５】
Ｓ１６０において、累積加算部１０６は、現フレームの画素毎に、Ｓ１５０で選択された対応画素との相関値と対応画素を端点とする加算経路の累積加算値とを用いて、現フレームの画素を端点とする加算経路（Ｓ１５０で更新された加算経路）の累積加算値を算出する。
対応画素を端点とする加算経路の累積加算値は、前フレームに対する処理時にＳ１６０で算出された値である。
但し、現フレームが１つ目のフレームである場合、累積加算部１０６は、累積加算値の初期値（例えば、現フレームの画素の尤度比）を現フレームの画素を端点とする加算経路の累積加算値にする。
【００７６】
例えば、累積加算部１０６は、対応画素を端点とする加算経路の累積加算値と、現フレームの画素と対応画素との相関値を対数で表した対数値と、現フレームの画素の尤度比とを合計した値を現フレームの画素を端点とする加算経路の累積加算値として算出する。
【００７７】
累積加算値を算出するための式（３）を以下に示す。以下の式（３）で用いている符号の意味は以下の通りである。
Ｌｋ（Ｘ）は、現フレーム（ｋフレーム）の画素Ｘの尤度比である。
ｍは、前フレームの対応画素である。
【００７８】
【数３】
2013205978.tif 000005
【００７９】
Ｓ１６０の後、Ｓ１７０に進む。
【００８０】
Ｓ１７０において、検出部１０７は、Ｓ１６０で現フレームの画素毎に算出された累積加算値に基づいて、目標物が映った目標画素を現フレームから検出する。検出部１０７は検出結果を出力する。例えば、検出部１０７は、目標画素を示す情報を記憶部１１０に記憶し、またディスプレイに出力する。
【００８１】
例えば、検出部１０７は、以下のように目標画素を検出する。
検出部１０７は、各累積加算値と所定の加算値閾値とを比較し、所定の加算値閾値以上の累積加算値に対応する現フレームの画素を目標画素として選択する。所定の加算値閾値は、記憶部１１０に予め記憶しておくものとする。
所定の加算値閾値以上の累積加算値が複数ある場合、検出部１０７は、最も大きい累積加算値に対応する現フレームの画素を目標画素として選択してもよい。
所定の加算値閾値以上の累積加算値が無い場合、検出部１０７は、最も大きい累積加算値に対応する現フレームの画素を目標画素として選択してもよい。
また、検出部１０７は、所定の加算値閾値との比較を行わず、最も大きい累積加算値に対応する現フレームの画素を目標画素として選択してもよい。
【００８２】
次に、Ｓ１８０について説明する。
【００８３】
Ｓ１８０において、累積尤度比算出部１０８は、現フレームの画素毎に現フレームの画素を端点とする加算経路の累積尤度比を算出する。
さらに、累積尤度比算出部１０８は、現フレームの画素毎に現フレームの画素の周囲画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比を算出する。
但し、現フレームが１つ目のフレームである場合、累積尤度比算出部１０８は、現フレームの画素の尤度比を加算経路の累積尤度比（の初期値）にし、現フレームの画素の各周囲画素の尤度比を各周辺経路の累積尤度比（の初期値）にする。
【００８４】
例えば、累積尤度比算出部１０８は、前フレームの対応画素を端点とする加算経路の累積尤度比に所定の減衰係数を乗じた値を累積尤度比の減衰値として算出し、現フレームの画素の尤度比と累積尤度比の減衰値との合計値を現フレームの画素を端点とする加算経路の累積尤度比として算出する。
また、累積尤度比算出部１０８は、同様に、現フレームの画素の周囲画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比を算出する。
【００８５】
現フレームの画素Ｘを端点とする加算経路の累積尤度比および現フレームの画素Ｘの周囲画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比を算出するための式（４）を以下に示す。式（４）で用いている符号の意味は次の通りである。
Ｌ＿ａｃｃｋ（ｒ，ｃ）は、現フレーム（ｋフレーム）の画素Ｘの周辺領域内で座標（ｒ，ｃ）に位置する画素を端点とする加算経路または周辺経路の累積尤度比である。
Ｌ＿ａｃｃｋ−１（ｒ，ｃ）は、前フレーム（ｋ−１フレーム）の対応画素の周辺領域内で座標（ｒ，ｃ）に位置する画素を端点とする加算経路または周辺経路の累積尤度比である。
ζは、減衰係数である（０＜ζ≦１）。
Ｌｋ（ｒ，ｃ）は、現フレームの画素Ｘの周辺領域内で座標（ｒ，ｃ）に位置する画素の尤度比である。
【００８６】
【数４】
2013205978.tif 000006
【００８７】
Ｓ１７０およびＳ１８０により現フレームに対する処理が終了し、処理がＳ１１０に戻って次フレームに対する処理が開始される。
【００８８】
図２の目標検出方法により、各フレームから目標画素を検出することができる。
目標検出方法では、相関処理（Ｓ１４０）で相関値を算出し、相関値を用いて目標画素の検出を行っている（式１から式３参照）。
相関値を用いて目標画素の検出を行うことにより、以下のような効果を奏することができる。
【００８９】
図９は、相関値を用いずに目標画素を検出する場合の目標検出方法の概要図である。
相関値を用いずに目標画素を検出する場合の目標検出方法の概要について、図９に基づいて説明する。
この場合、検出する移動目標の運動モデルを事前に定めておく。
入力画像がｋフレーム目である場合、画素選択処理では、入力画像の各画素に対して、ｋ−１フレームの画像中の画素の中から、入力画像の各画素の累積加算値を最も高くする画素を選択する。図中の吹き出し部分、入力画像（すなわちｋフレーム目の画像）中の画素Ｘに対する画素選択の様子を示している。検出する移動目標の運動モデルは事前に定められているので、ｋフレーム目の画素Ｘに移動できるｋ−１フレーム目の画素の範囲を限定できる。図では、ｋ−１フレーム目の画素ａ〜ｉがｋフレーム目の画素Ｘに移動可能な画素の範囲である。ｋ−１フレーム目の画素ａ〜ｉについては、累積加算値を算出する際に決まるｋ−２フレーム目の画素からの加算経路に基づいて、ｋフレーム目における移動先の予測位置が算出済みである。そのため、画素ａ〜ｉのそれぞれからｋフレーム目における移動先の予測位置と画素Ｘの位置とのずれ量より、画素Ｘへの推移確率が求まる。
【００９０】
画素ａ〜ｉのそれぞれから画素Ｘへの推移確率が求まると、以下の式（５）を用いて画素Ｘの累積加算値を最大にする画素が画素ａ〜ｉの中から選択される。
式（５）のｓには画素ａ〜ｉが順次代入される。ＴＳｋ−１（ｓ）はｋ−１フレーム目の画素ｓの累積加算値を示し、Ｐｋ−１（ｓ→Ｘ）はｋ−１フレーム目の画素ｓからｋフレーム目の画素Ｘへの推移確率を示している。式（５）により得られるｍは、ＴＳｋ−１（ｓ）＋ｌｏｇ（Ｐｋ−１（ｓ→Ｘ））が最大になる画素（画素ａ〜ｉのいずれか）である。
【００９１】
【数５】
2013205978.tif 000007
【００９２】
累積加算処理では、以下の式（６）を用いてｋフレーム目の画素Ｘの累積加算値を求める。
式（６）において、ｍは式（５）で求めた画素を示し、Ｌｋ（Ｘ）はｋフレーム目の画素Ｘの尤度比を示している。
【００９３】
【数６】
2013205978.tif 000008
【００９４】
位置・速度の予測処理では、事前に定めた運動モデルに従い、ｋ−１フレーム目の画素ｍが持つ予測結果および画素ｍから画素Ｘへの移動方向から、ｋフレーム目の画素Ｘが目標画素であると仮定した場合のｋ＋１フレーム目の位置と速度とを予測する。なお、位置・速度の予測方式については、既存の方式（例えば、α−βフィルタ等）を用いる。
【００９５】
以上の処理がｋフレーム目の全ての画素に対して実施され、ｋフレーム目の全画素の累積加算値が求まり、目標画素が求まる。
しかし、観測データ中の目標物の移動方向は、センサの揺れや観測機器のノイズなどによってランダムに揺らいでしまう。この場合、目標物の移動方向が想定する運動モデルから大きく外れてしまい、目標位置の予測値と観測値に大きなずれが生じ、正しい加算経路が得られず、目標画素を正しく検出できない。
【００９６】
一方、相関値を用いて目標画素を検出する場合、目標画素の移動先を予測する必要がないため、移動方向がランダムに揺らいでしまっても目標画素を正しく検出することができる。
【００９７】
相関処理（Ｓ１４０）は、目標画素が周辺領域内で尤度比のピークを持つ確率が高い点に着目したものである。
図１０は、尤度比の分布例を示す図である。
図１０の（ａ）は目標画素の周辺領域の尤度比の分布例を示しており、中心画素の尤度比は周辺領域内で最も高い。
図１０の（ｂ）は背景画素の周辺領域の尤度比の分布例を示しており、中心画素の尤度比は周辺領域内で最大値となる保証は無い。
そこで、相関処理（Ｓ１４０）は、周辺領域の尤度比と加算経路の周辺領域の累積尤度比との間で、中心画素がピークとなる尤度比の分布を持つもの同士の値が高くなるように相関値を算出する。
【００９８】
相関処理（Ｓ１４０）は、正規化相互相関係数に前フレームの候補画素ｓの尤度比と現フレームの選択画素Ｘの尤度比とのうち小さい方の値を掛けて相関値を算出する（式（１）参照）。
これは、正規化相互相関係数だけでは、周辺領域の中心画素の尤度比が低く、中心画素が目標画素である可能性が低い場合にも、相関を取る二つの周辺領域の尤度比の分布が類似していれば相関値が高くなってしまうからである。そこで、目標画素の尤度比は背景画素の尤度比よりも高い傾向にあるので、周辺領域の中心画素の尤度比が高いほど相関値が高くなるように、前フレームの候補画素ｓの尤度比と現フレームの選択画素Ｘの尤度比との小さい方の値を正規化相互相関係数に掛けている。
【００９９】
つまり、相関処理（Ｓ１４０）は、１フレーム前の各画素を端点とする加算経路の周辺領域の累積尤度比と、入力画像（現フレーム）の各画素の周辺領域の尤度比との間で相関を取り、さらに周辺領域の中心画素の尤度比が高いほど相関値が高くなるように相関値を補正する。
これにより、目標検出装置１００は、目標画素を順次つないだ加算経路を得ることができる。そして、目標検出装置１００は、移動方向がランダムに揺らぐ目標に対しても、移動方向の揺らぎに影響されず、目標画素を検出することができる。
【０１００】
図１１は、実施の形態１における目標検出装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図１１において、目標検出装置１００（コンピュータの一例）は、ＣＰＵ９０１（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９０１は、バス９０２を介してＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０４、通信ボード９０５（通信装置）、ディスプレイ９１１（表示装置）、キーボード９１２、マウス９１３、ドライブ９１４、磁気ディスク装置９２０などのハードウェアデバイスと接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ドライブ９１４は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などの記憶媒体を読み書きする装置である。
ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０４、磁気ディスク装置９２０およびドライブ９１４は記憶装置の一例である。キーボード９１２、マウス９１３および通信ボード９０５は入力装置の一例である。ディスプレイ９１１および通信ボード９０５は出力装置の一例である。
【０１０１】
通信ボード９０５は、有線または無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、電話回線などの通信網に接続している。
【０１０２】
磁気ディスク装置９２０には、ＯＳ９２１（オペレーティングシステム）、プログラム群９２２、ファイル群９２３が記憶されている。
【０１０３】
プログラム群９２２には、実施の形態において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれる。プログラム（例えば、目標検出プログラム）は、ＣＰＵ９０１により読み出され実行される。すなわち、プログラムは、「〜部」としてコンピュータを機能させるものであり、また「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【０１０４】
ファイル群９２３には、実施の形態において説明する「〜部」で使用される各種データ（入力、出力、判定結果、計算結果、処理結果など）が含まれる。
【０１０５】
実施の形態において構成図およびフローチャートに含まれている矢印は主としてデータや信号の入出力を示す。
フローチャートなどに基づいて説明する実施の形態の処理はＣＰＵ９０１、記憶装置、入力装置、出力装置などのハードウェアを用いて実行される。
【０１０６】
実施の形態において「〜部」として説明するものは「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェアまたはこれらの組み合わせのいずれで実装されても構わない。
【０１０７】
実施の形態１において、例えば、以下のような目標検出装置１００について説明した。
目標検出装置１００は、目標物が存在する領域を今回観測して得られた今回画像（現フレーム）から前記目標物が映った画素を目標画素として検出する。
記憶部１１０（画素経路情報記憶部の一例）は、前回の観測までに得られた複数の画像の画素同士を１画素ずつ対応付けた画素経路（加算経路）毎に、前記目標物が映った画素である度合いに関する値を累積した累積尤度値と、当該画素経路内で前後する画素同士の相関度に関する値を累積した累積加算値とを記憶する。
記憶部１１０（想定値記憶部の一例）は、前記目標画素の想定値を記憶する。
尤度比算出部１０３は、前記今回画像の画素毎に、当該画素の画素値と前記記憶部１１０に記憶される前記目標画素の前記想定値との差に基づいて当該画素が前記目標画素である度合いを表す尤度値を算出する。
相関処理部１０４は、前記今回画像の画素と前回の観測で得られた前回画像（前フレーム）の画素との組み合わせ毎に、前記今回画像の当該画素の尤度値と前記前回画像の当該画素を含んだ画素経路の累積尤度値とを用いて、前記今回画像の当該画素と前記前回画像の当該画素との相関度を表す相関値を算出する。
画像選択部１０５は、前記今回画像の画素毎に、各相関値に基づいて前記前回画像の画素のうち前記今回画像の当該画素に対応付ける画素を対応画素として選択する。
累積加算部１０６は、前記今回画像の画素毎に、前記画素選択部によって選択された前記前回画素の当該対応画素との相関値と当該対応画素を含んだ画素経路の累積加算値とを用いて、当該対応画素を含んだ画素経路に前記今回画像の当該画素を含めた場合の累積加算値を算出する。
検出部１０７は、前記今回画像の画素毎に算出された累積加算値に基づいて、前記今回画像から前記目標画素を検出する。
【０１０８】
相関処理部１０４は、前記今回画像の当該画素を含む前記今回画像内の画素領域（選択画素Ｘの周辺領域）の各画素の尤度値と前記前回画像の当該画素を含む前記前回画像内の画素領域（候補画素ｓの周辺領域）の各画素の累積尤度値とを用いて当該相関値を算出するための相関係数（正規化相互相関係数）を算出する。
相関処理部１０４は、前記今回画像の当該画素の尤度値と前記前回画像の当該画素の尤度値とのうち小さい方の尤度値と前記相関係数とを乗算して得られる値を当該相関値として算出する。
【０１０９】
実施の形態２．
実施の形態１とは異なる計算方法で相関値を算出する形態について説明する。
以下、実施の形態１と異なる事項について主に説明する。説明を省略する事項については実施の形態１と同様である。
【０１１０】
目標検出装置１００の構成は、実施の形態１と同様である（図１参照）。
但し、相関処理部１０４は、実施の形態１とは異なる計算方法で相関値を算出する。
【０１１１】
目標検出装置１００の目標検出方法は、実施の形態１と同様である（図４参照）。
但し、相関処理（Ｓ１４０）において、相関処理部１０４は、現フレームの画素およびその周辺画素の尤度比の代わりに、現フレームの画素およびその周辺画素の累積尤度比を用いて相関値を算出する。
【０１１２】
図１２は、実施の形態２における相関処理（Ｓ１４０）を示すフローチャートである。
実施の形態２における相関処理（Ｓ１４０）について、図１２に基づいて説明する。
【０１１３】
相関処理（Ｓ１４０）において、相関処理部１０４は、実施の形態１で説明したＳ１４５の代わりにＳ１４５ｂ−１およびＳ１４５ｂ−２を実行する。
以下、Ｓ１４５ｂ−１およびＳ１４５ｂ−２について説明する。
【０１１４】
Ｓ１４５ｂ−１において、相関処理部１０４は、Ｓ１４２で取得した選択画素Ｘの尤度比とＳ１４４で取得した候補画素ｓを端点とする加算経路の累積尤度比とを用いて、この加算経路に選択画素Ｘを加えた場合の累積尤度比を算出する。つまり、相関処理部１０４は、候補画素ｓを端点とする加算経路を選択画素Ｘまで延ばした場合の累積尤度比を算出する。
また、相関処理部１０４は、Ｓ１４２で取得した選択画素Ｘの各周辺画素の尤度比とＳ１４４で取得した候補画素ｓの周辺画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比とを用いて、これら周辺経路に選択画素Ｘの周辺画素を加えた場合の累積尤度比を算出する。つまり、相関処理部１０４は、候補画素ｓの周辺画素を端点とする各周辺経路を選択画素Ｘの周辺画素まで延ばした場合の累積尤度比を算出する。
累積尤度比の算出方法は、実施の形態１と同様である（図２のＳ１８０参照）。
Ｓ１４５ｂ−１の後、Ｓ１４５ｂ−２に進む。
【０１１５】
Ｓ１４５ｂ−２において、相関処理部１０４は、選択画素Ｘを端点とする加算経路（選択画素Ｘまで延ばした加算経路）の累積尤度比と、選択画素Ｘの周辺画素を端点とする各周辺経路（選択画素Ｘの周辺画素まで延ばした各周辺経路）の累積尤度比（以上、Ｓ１４５ｂ−１で算出した値）と、候補画素ｓを端点とする加算経路の累積尤度比と、候補画素ｓの周辺画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比とを用いて、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値を算出する。
【０１１６】
以下に、相関値を算出するための式（７）を示す。式（７）で用いている符号の意味は次の通りである。
Ｕｋｓ→Ｘは、選択画素Ｘを端点とする加算経路の累積加算比および選択画素Ｘの周辺画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比である。
ｕｋｓ→Ｘ（ｒ，ｃ）は、選択画素Ｘの周辺領域内の座標（ｒ，ｃ）に位置する画素を端点とする加算経路または周辺経路の累積尤度比である。
ｕｋｓ→Ｘ（ｒｃ，ｃｃ）は、選択画素Ｘを端点とする加算経路の累積尤度比である。
ｐｋ−１ｓ（ｒｃ，ｃｃ）は、候補画素ｓを端点とする加算経路の累積尤度比である。
その他の符号の意味は実施の形態１と同様である。
【０１１７】
【数７】
2013205978.tif 000009
【０１１８】
式（７）において、第一項（分数の形式で表している部分）で得られる値が正規化相互相関係数である。
つまり、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値は、正規化相互相関係数と、候補画素ｓを端点とする加算経路の累積加算値とその加算経路に選択画素Ｘを加えた場合の累積加算値とのうち小さい方の累積加算値（式（７）の第二項で得られる値）とを乗算して得られる値である。
このため、周辺領域の中心画素（選択画素Ｘ）の累積尤度比が高いほど、すなわち加算経路が目標画素の移動経路に一致するほど、相関値は高くなる。
Ｓ１４５ｂ−２の後、Ｓ１４６に進む。
【０１１９】
上記のように、相関処理部１０４は、１フレーム前の各画素を端点とする加算経路の周辺領域の累積尤度比と、各加算経路から入力画像（現フレーム）の各画素への移動を仮定した場合の加算経路の周辺領域の累積尤度比との間で相関を取り、さらに周辺領域に比べて中心画素の尤度比が高いほど相関値が高くなるように相関値を補正する。
これにより、目標検出装置１００は、目標画素を順次つないだ加算経路を得ることができる。そして、目標検出装置１００は、移動方向がランダムに揺らぐ目標に対しても、移動方向の揺らぎに影響されず、目標画素を検出することができる。
【０１２０】
実施の形態３．
実施の形態１とは異なる計算方法で相関値を算出する形態について説明する。
以下、実施の形態１と異なる事項について主に説明する。説明を省略する事項については実施の形態１と同様である。
【０１２１】
目標検出装置１００の構成は、実施の形態１と同様である（図１参照）。
但し、相関処理部１０４は、実施の形態１とは異なる計算方法で相関値を算出する。
【０１２２】
目標検出装置１００の目標検出方法は、実施の形態１と同様である（図４参照）。
但し、相関処理（Ｓ１４０）において、相関処理部１０４は、現フレームの画素およびその周辺画素の尤度比と、前フレームの画素およびその周辺画素の累積尤度比とを三値化して相関値を算出する。
【０１２３】
図１３は、実施の形態３における相関処理（Ｓ１４０）を示すフローチャートである。
実施の形態３における相関処理（Ｓ１４０）について、図１３に基づいて説明する。
【０１２４】
相関処理（Ｓ１４０）において、相関処理部１０４は、実施の形態１で説明した処理に加えてＳ１４２ｃおよびＳ１４４ｃを実行する。また、相関処理部１０４は、実施の形態１で説明したＳ１４５の代わりにＳ１４５ｃを実行する。
以下、Ｓ１４２ｃ、Ｓ１４４ｃおよびＳ１４５ｃについて主に説明する。
【０１２５】
Ｓ１４２ｃにおいて、相関処理部１０４は、Ｓ１４２で選択した選択画素Ｘの尤度比および選択画素Ｘの各周辺画素の尤度比を三値化する。
【０１２６】
Ｓ１４４ｃにおいて、相関処理部１０４は、Ｓ１４４で取得した候補画素ｓの累積尤度比および候補画素ｓの各周辺画素の尤度比を三値化する。
【０１２７】
図１４は、実施の形態３における尤度比（または累積尤度比）の三値化の一例を示す図である。
実施の形態３における尤度比および累積尤度比の三値化について、図１４に基づいて説明する。
三値化とは、尤度比（または累積尤度比）を「０」「−１」または「１」で表すことである。但し、「０」「−１」「１」以外の３つの値を用いて三値化を行っても構わない。
「０」は、周辺領域の中心画素（選択画素Ｘまたは候補画素ｓ）と同じ値であることを意味する。図１４では、中心画素の値「０．７」と同じ値を有する画素の値が「０」になる。
「−１」は、周辺領域の中心画素より値が小さいことを意味する。図１４では、中心画素の値「０．７」より小さい値を有する画素の値が「−１」になる。
「１」は、周辺領域の中心画素より値が大きいことを意味する。図１４では、中心画素の値「０．７」より大きい値を有する画素の値が「１」になる。
【０１２８】
図１３に戻り、Ｓ１４５ｃの説明を行う。
【０１２９】
Ｓ１４５ｃにおいて、相関処理部１０４は、選択画素Ｘの三値化した尤度比と、選択画素Ｘの各周辺画素の三値化した尤度比と、候補画素ｓを端点とする加算経路の三値化した累積尤度比と、候補画素ｓの周辺画素を端点とする周辺経路の三値化した累積尤度比とを用いて、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値を算出する。
【０１３０】
以下に、相関値を算出するための式（８）を示す。式（８）で用いている符号の意味は次の通りである。
Ｖｋ−１ｓは、候補画素ｓを端点とする加算経路の三値化した累積尤度比および候補画素ｓの周辺画素を端点とする各周辺経路の三値化した累積尤度比である。
ｖｋ−１ｓ（ｒ，ｃ）は、候補画素ｓの周辺領域内で座標値（ｒ，ｃ）に位置する画素を端点とする加算経路または周辺経路の三値化した累積尤度比である。
ＷＫＸは、選択画素Ｘの三値化した尤度比および選択画素Ｘの各周辺画素の三値化した尤度比である。
ｗｋＸ（ｒ，ｃ）は、選択画素Ｘの周辺領域内で座標値（ｒ，ｃ）に位置する画素の三値化した尤度比である。
その他の符号の意味は実施の形態１と同様である。
【０１３１】
【数８】
2013205978.tif 000010
【０１３２】
このように、三値化した尤度比および累積尤度比を用いることにより、周辺領域における中心画素とその他の画素との尤度比または累積尤度比の大小関係が単純化され、三値化を行わない場合に比べて相関値の違いが出やすくなる。
実施の形態３は、実施の形態１と同様の効果を奏することができる。
【０１３３】
実施の形態４．
実施の形態１とは異なる計算方法で相関値を算出する形態について説明する。
以下、実施の形態１と異なる事項について主に説明する。説明を省略する事項については実施の形態１と同様である。
【０１３４】
目標検出装置１００の構成は、実施の形態１と同様である（図１参照）。
但し、相関処理部１０４は、実施の形態１とは異なる計算方法で相関値を算出する。
また、記憶部１１０は、図１５に示すようなテンプレート２０３を予め記憶する。
【０１３５】
図１５は、実施の形態４におけるテンプレート２０３の一例を示す図である。
テンプレート２０３は、目標画素の周辺領域の各画素について、三値化した累積尤度比を示す情報である。
テンプレート２０３の中心画素（目標画素）の値は「０」であり、テンプレート２０３のその他の画素（周辺画素）の値は「−１」である。
【０１３６】
目標検出装置１００の目標検出方法は、実施の形態１と同様である（図４参照）。
但し、相関処理（Ｓ１４０）において、相関処理部１０４は、テンプレート２０３を用いて相関値を算出する。
【０１３７】
図１６は、実施の形態４における相関処理（Ｓ１４０）を示すフローチャートである。
実施の形態４における相関処理（Ｓ１４０）について、図１６に基づいて説明する。
【０１３８】
相関処理（Ｓ１４０）において、相関処理部１０４は、実施の形態１で説明したＳ１４５の代わりにＳ１４５ｄ−１およびＳ１４５ｄ−２を実行する。
以下、Ｓ１４５ｄ−１およびＳ１４５ｄ−２について説明する。
【０１３９】
Ｓ１４５ｄ−１において、相関処理部１０４は、Ｓ１４２で取得した選択画素Ｘの尤度比とＳ１４４で取得した候補画素ｓを端点とする加算経路の累積尤度比とを用いて、この加算経路に選択画素Ｘを加えた場合の累積尤度比を算出する。つまり、相関処理部１０４は、候補画素ｓを端点とする加算経路を選択画素Ｘまで延ばした場合の累積尤度比を算出する。
また、相関処理部１０４は、Ｓ１４２で取得した選択画素Ｘの各周辺画素の尤度比とＳ１４４で取得した候補画素ｓの周辺画素を端点とする各周辺経路の累積尤度比とを用いて、これら周辺経路に選択画素Ｘの周辺画素を加えた場合の累積尤度比を算出する。つまり、相関処理部１０４は、候補画素ｓの周辺画素を端点とする各周辺経路を選択画素Ｘの周辺画素まで延ばした場合の累積尤度比を算出する。
累積尤度比の算出方法は、実施の形態１と同様である（図２のＳ１８０参照）。
【０１４０】
さらに、相関処理部１０４は、選択画素Ｘを加えた場合の加算経路（選択画素Ｘまで延ばした加算経路）の累積尤度比と選択画素Ｘの周辺画素を加えた場合の各周辺経路（選択画素Ｘの周辺画素まで延ばした各周辺経路）の累積尤度比とを三値化する。
累積尤度比の三値化方法は、実施の形態３と同様である（図１３のＳ１４２ｃ参照）。
Ｓ１４５ｄ−１の後、Ｓ１４５ｄ−２に進む。
【０１４１】
Ｓ１４５ｄ−２において、相関処理部１０４は、テンプレート２０３と、選択画素Ｘを端点とする加算経路（選択画素Ｘまで延ばした加算経路）の三値化した累積尤度比（Ｓ１４５ｄ−１で算出した値）と、選択画素Ｘの周辺画素を端点とする各周辺経路（選択画素Ｘの周辺画素まで延ばした各周辺経路）の三値化した累積尤度比（Ｓ１４５ｄ−１で算出した値）とを用いて、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値を算出する。
【０１４２】
以下に、相関値を算出するための式（９）を示す。式（９）で用いている符号の意味は次の通りである。
Ｔは、テンプレート２０３である。
ＧｋＸは、選択画素Ｘを端点とする加算経路の三値化した累積尤度比および選択画素Ｘの周辺画素を端点とする各周辺経路の三値化した累積尤度比である。
ｇｋＸ（ｒ，ｃ）は、選択画素Ｘの周辺領域内の座標（ｒ，ｃ）に位置する画素を端点とする加算経路または周辺経路の三値化した累積尤度比である。
Ｌ＿ａｃｃｋX（ｒｃ，ｃｃ）は，選択画素Ｘを端点とする加算経路の三値化前の累積尤度比である。
その他の符号の意味は実施の形態１と同様である。
【０１４３】
【数９】
2013205978.tif 000011
【０１４４】
式（９）において、第一項（分数の形式で表している部分）で得られる値が正規化相互相関係数である。
つまり、選択画素Ｘと候補画素ｓとの相関値は、正規化相互相関係数と、選択画素Ｘを端点とする加算経路の三値化した累積尤度比とを乗算して得られる値である。
このため、周辺領域の中心画素（選択画素Ｘ）の累積尤度比が高いほど、すなわち、加算経路が目標画素の移動経路に一致するほど、相関値は高くなる。
Ｓ１４５ｄ−２の後、Ｓ１４６に進む。
【０１４５】
上記のように、相関処理部１０４は、加算経路を現フレームまで延長した場合の周辺領域の累積尤度比を算出し、算出した周辺領域の累積尤度比と目標画素の加算経路の理想的な三値化パターンを示すテンプレート２０３との相関を取り、さらに周辺領域に比べて中心画素の尤度比が高いほど相関値が高くなるように相関値を補正する。
これにより、目標検出装置１００は、目標画素を順次つないだ加算経路を得ることができる。そして、目標検出装置１００は、移動方向がランダムに揺らぐ目標に対しても、移動方向の揺らぎに影響されず、目標画素を検出することができる。
【符号の説明】
【０１４６】
１００  目標検出装置、１０１  センサ部、１０２  画像生成部、１０３  尤度比算出部、１０４  相関処理部、１０５  画像選択部、１０６  累積加算部、１０７  検出部、１０８  累積尤度比算出部、１０９  １フレーム遅延部、１１０  記憶部、２０１  現フレーム、２０２  前フレーム、２０３  テンプレート、９０１  ＣＰＵ、９０２  バス、９０３  ＲＯＭ、９０４  ＲＡＭ、９０５  通信ボード、９１１  ディスプレイ、９１２  キーボード、９１３  マウス、９１４  ドライブ、９２０  磁気ディスク装置、９２１  ＯＳ、９２２  プログラム群、９２３  ファイル群。
【図１】
2013205978.tif 000012
【図２】
2013205978.tif 000013
【図３】
2013205978.tif 000014
【図４】
2013205978.tif 000015
【図５】
2013205978.tif 000016
【図６】
2013205978.tif 000017
【図７】
2013205978.tif 000018
【図８】
2013205978.tif 000019
【図９】
2013205978.tif 000020
【図１０】
2013205978.tif 000021
【図１１】
2013205978.tif 000022
【図１２】
2013205978.tif 000023
【図１３】
2013205978.tif 000024
【図１４】
2013205978.tif 000025
【図１５】
2013205978.tif 000026
【図１６】
2013205978.tif 000027