(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測領域に存在する目標から反射される電波によりレーダ画像を作成し、上記レーダ画像を構成する各ピクセルにおける電波の反射強度を示すピクセル値により、上記目標が存在するピクセルを検出する目標検出装置において、
上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除する削除確率に基づき、上記スペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するピクセルとして検出する誤警報確率を修正する誤警報確率修正部と、
上記誤警報確率修正部により修正された誤警報確率に基づき、上記目標を検出するための閾値を決定する一定誤警報閾値決定部と、
上記一定誤警報閾値決定部により決定された閾値に基づき、上記目標が存在するピクセルを目標データとして検出する目標検出部と、
上記目標と上記スペックルノイズを、上記削除確率を満たして識別するための判定閾値を算出する判定閾値算出部と、
上記判定閾値算出部が算出した判定閾値に基づき、上記目標データの中から、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除し、真に上記目標が存在するピクセルを判定する判定部と
を備えたことを特徴とする目標検出装置。
【請求項２】
観測領域に存在する目標から反射される電波によりレーダ画像を作成し、上記レーダ画像を構成する各ピクセルにおける電波の反射強度を示すピクセル値により、上記目標が存在するピクセルを検出する目標検出装置において、
上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するピクセルとして検出する誤警報確率に基づき、上記目標を検出するための閾値を決定する一定誤警報閾値決定部と、
上記誤警報確率と上記レーダ画像全体のピクセル数により、上記レーダ画像全体における誤警報数を示す仮目標データ数を算出する仮目標データ数算出部と、
上記一定誤警報閾値決定部により決定された閾値を越える上記ピクセル値を持つピクセルを目標データとして検出すると共に、上記閾値を越えないが上記閾値付近のピクセル値を持つピクセルを、上記仮目標データ数算出部が算出した仮目標データ数だけ仮目標データとして検出する目標・仮目標検出部と、
上記目標とスペックルノイズを識別するための所定の判定閾値に基づき、上記目標データの中から、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除し、真に上記目標が存在するピクセルを判定する判定部と、
上記判定部が削除したピクセル数を算出するスペックル数算出部と、
上記目標・仮目標検出部が検出した仮目標データの中から、上記所定の判定閾値を越えるピクセル値を持つピクセルを、上記スペックル数算出部により算出されたスペックル数を越えない範囲の数だけ検出し、上記判定部により判定されたピクセルと共に出力する再目標検出部と
を備えたことを特徴とする目標検出装置。
【請求項３】
観測領域に存在する目標から反射される電波によりレーダ画像を作成し、上記レーダ画像を構成する各ピクセルにおける電波の反射強度を示すピクセル値により、上記目標が存在するピクセルを検出する目標検出方法において、
上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除する削除確率に基づき、上記スペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するピクセルとして検出する誤警報確率を修正するステップと、
上記修正された誤警報確率に基づき、上記目標を検出するための閾値を決定するステップと、
上記目標を検出するための閾値に基づき、上記目標が存在するピクセルを目標データとして検出するステップと、
上記目標と上記スペックルノイズを、上記削除確率を満たして識別するための判定閾値を算出するステップと、
上記判定閾値に基づき、上記目標データの中から、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除し、真に上記目標が存在するピクセルを判定するステップと
を備えたことを特徴とする目標検出方法。
【請求項４】
観測領域に存在する目標から反射される電波によりレーダ画像を作成し、上記レーダ画像を構成する各ピクセルにおける電波の反射強度を示すピクセル値により、上記目標が存在するピクセルを検出する目標検出方法において、
上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するピクセルとして検出する誤警報確率に基づき、上記目標を検出するための閾値を決定するステップと、
上記誤警報確率と上記レーダ画像全体のピクセル数により、上記レーダ画像全体における誤警報数を示す仮目標データ数を算出するステップと、
上記目標を検出するための閾値を越える上記ピクセル値を持つピクセルを目標データとして検出すると共に、上記閾値を越えないが上記閾値付近のピクセル値を持つピクセルを、上記仮目標データ数だけ仮目標データとして検出するステップと、
上記目標とスペックルノイズを識別するための所定の判定閾値に基づき、上記目標データの中から、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除し、真に上記目標が存在するピクセルを判定するステップと、
上記削除したピクセル数を算出するステップと、
上記仮目標データの中から、上記所定の判定閾値を越えるピクセル値を持つピクセルを、上記スペックル数を越えない範囲の数だけ検出し、上記真に上記目標が存在するピクセルと共に出力するステップと
を備えたことを特徴とする目標検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、レーダ画像から目標を検出する目標検出装置及び目標検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
人工衛星等に搭載されるＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ，合成開口レーダ）では、観測領域に電波を放射し、各場所から反射して戻ってくる電波の強弱からレーダ画像を作成する。このレーダ画像を構成している各ピクセルにおけるピクセル値は、このピクセルとして観測された小領域における電波の反射の強度を表し、例えば、後方散乱係数で示される値である。この値には、スペックルノイズと呼ばれ、一般的に乗法的ノイズとしてモデル化されるノイズも含まれている。
【０００３】
ここで、あるピクセルとして観測された小領域内に目標が存在する場合、そのピクセル値は大きな値になるものとする。また、レーダ画像は、小領域の反射の強弱を２次元画像化したものをいうことが多いが、同じ領域をマルチルック法により観測した結果である各ドップラ周波数でのレーダ画像の集合としたものでも良いし、各ピクセル値として振幅（反射の強弱に関わる量）だけでなく位相も含むものでも良い。
【０００４】
図６は従来の目標検出装置の構成を示す図であり、関根松夫、「レーダ信号処理技術」電子情報通信学会、ｐｐ．９６−１５８，東京、１９９１から類推して得られたものである。図において、１は目標から反射して戻ってくる電波により作成されたレーダ画像である。２は誤警報確率であり、レーダ画像１から目標が存在するピクセルを検出する際に、ピクセル値に閾値を越える大きなスペックルノイズが含まれることにより、誤って目標が存在しないピクセルを目標が存在するピクセルとして検出する確率である。
【０００５】
また、図６において、３は一定誤警報閾値決定部であり、この目標検出装置の誤警報確率の期待値が誤警報確率２となるような閾値を決定する。４は目標検出部であり、レーダ画像１のピクセル値が一定誤警報閾値決定部３により決定された閾値を越えているか否かを判定して、越えている場合に、そのピクセルを目標として検出する。５は目標検出部４が目標として検出したピクセルをそのピクセル値と共に入れる目標データである。このように、従来の目標検出装置は、一定誤警報閾値決定部３，目標検出部４により構成されている。
【０００６】
次に動作について説明する。
図７は従来の目標検出方法を示すフローチャートである。ステップＳＴ１において、ピクセルｉを１に設定する。ステップＳＴ２において、一定誤警報閾値決定部３は、この目標検出装置の誤警報確率の期待値が誤警報確率２となるような閾値を決定する。
【０００７】
目標が存在しないピクセルｉのピクセル値Ｙｉの分布が、図８のような確率密度関数に従う場合、この確率密度関数の黒く塗りつぶした面積が入力された誤警報確率２と等しくなるような閾値Ｔｈが、この誤警報確率２で目標を検出することができる閾値である。
【０００８】
しかし、実際には、この確率密度関数の形状が事前に完全に既知であることは少なく、この確率密度関数を確定するためのあるパラメータが未知である場合が多い。この場合、図６に示すように、一定誤警報閾値決定部３は、レーダ画像１を入力し、ピクセルｉの周辺のピクセルから、このパラメータを推定してこの閾値を求める。また、この確率密度関数を確定するためのあるパラメータが既知の場合は、レーダ画像１からの入力は不要である。
【０００９】
ステップＳＴ３において、目標検出部４は、レーダ画像１からのピクセルｉにおけるピクセル値が一定誤警報閾値決定部３により決定された閾値を越えているか否かを判定して、越えている場合に、そのピクセルｉを目標として検出し、ステップＳＴ４において、目標検出部４は、検出したピクセルｉをそのピクセル値と共に目標データ５に入れる。
【００１０】
ステップＳＴ５，ＳＴ６において、ピクセルｉをインクリメントし、上記ステップＳＴ２，ＳＴ３，ＳＴ４の一連の処理を各ピクセル毎に繰り返して、レーダ画像に含まれる全目標を検出し、目標データ５に入れる。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
従来の目標検出装置は以上のように構成されているので、一定誤警報閾値決定部３により決定された閾値を越えたピクセルを目標とした。そのため検出確率を向上させるには、閾値を下げる必要がある。しかし、閾値を下げると誤警報確率が増加してしまうという課題があった。
【００１２】
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、目標として検出されたピクセルが、真に目標が存在するピクセルとして検出されたものであるか否かを判定することにより、誤警報確率を劣化させることなく、検出確率を向上する目標検出装置及び目標検出方法を得ることを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る目標検出装置は、観測領域に存在する目標から反射される電波によりレーダ画像を作成し、上記レーダ画像を構成する各ピクセルにおける電波の反射強度を示すピクセル値により、上記目標が存在するピクセルを検出するものにおいて、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除する削除確率に基づき、上記スペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するピクセルとして検出する誤警報確率を修正する誤警報確率修正部と、上記誤警報確率修正部により修正された誤警報確率に基づき、上記目標を検出するための閾値を決定する一定誤警報閾値決定部と、上記一定誤警報閾値決定部により決定された閾値に基づき、上記目標が存在するピクセルを目標データとして検出する目標検出部と、上記目標と上記スペックルノイズを、上記削除確率を満たして識別するための判定閾値を算出する判定閾値算出部と、上記判定閾値算出部が算出した判定閾値に基づき、上記目標データの中から、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除し、真に上記目標が存在するピクセルを判定する判定部とを備えたものである。
【００１４】
この発明に係る目標検出装置は、観測領域に存在する目標から反射される電波によりレーダ画像を作成し、上記レーダ画像を構成する各ピクセルにおける電波の反射強度を示すピクセル値により、上記目標が存在するピクセルを検出するものにおいて、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するピクセルとして検出する誤警報確率に基づき、上記目標を検出するための閾値を決定する一定誤警報閾値決定部と、上記誤警報確率と上記レーダ画像全体のピクセル数により、上記レーダ画像全体における誤警報数を示す仮目標データ数を算出する仮目標データ数算出部と、上記一定誤警報閾値決定部により決定された閾値を越える上記ピクセル値を持つピクセルを目標データとして検出すると共に、上記閾値を越えないが上記閾値付近のピクセル値を持つピクセルを、上記仮目標データ数算出部が算出した仮目標データ数だけ仮目標データとして検出する目標・仮目標検出部と、上記目標とスペックルノイズを識別するための所定の判定閾値に基づき、上記目標データの中から、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除し、真に上記目標が存在するピクセルを判定する判定部と、上記判定部が削除したピクセル数を算出するスペックル数算出部と、上記目標・仮目標検出部が検出した仮目標データの中から、上記所定の判定閾値を越えるピクセル値を持つピクセルを、上記スペックル数算出部により算出されたスペックル数を越えない範囲の数だけ検出し、上記判定部により判定されたピクセルと共に出力する再目標検出部とを備えたものである。
【００１５】
この発明に係る目標検出方法は、観測領域に存在する目標から反射される電波によりレーダ画像を作成し、上記レーダ画像を構成する各ピクセルにおける電波の反射強度を示すピクセル値により、上記目標が存在するピクセルを検出するものにおいて、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除する削除確率に基づき、上記スペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するピクセルとして検出する誤警報確率を修正するステップと、上記修正された誤警報確率に基づき、上記目標を検出するための閾値を決定するステップと、上記目標を検出するための閾値に基づき、上記目標が存在するピクセルを目標データとして検出するステップと、上記目標と上記スペックルノイズを、上記削除確率を満たして識別するための判定閾値を算出するステップと、上記判定閾値に基づき、上記目標データの中から、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除し、真に上記目標が存在するピクセルを判定するステップとを備えたものである。
【００１６】
この発明に係る目標検出方法は、観測領域に存在する目標から反射される電波によりレーダ画像を作成し、上記レーダ画像を構成する各ピクセルにおける電波の反射強度を示すピクセル値により、上記目標が存在するピクセルを検出するものにおいて、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するピクセルとして検出する誤警報確率に基づき、上記目標を検出するための閾値を決定するステップと、上記誤警報確率と上記レーダ画像全体のピクセル数により、上記レーダ画像全体における誤警報数を示す仮目標データ数を算出するステップと、上記目標を検出するための閾値を越える上記ピクセル値を持つピクセルを目標データとして検出すると共に、上記閾値を越えないが上記閾値付近のピクセル値を持つピクセルを、上記仮目標データ数だけ仮目標データとして検出するステップと、上記目標とスペックルノイズを識別するための所定の判定閾値に基づき、上記目標データの中から、上記観測領域に存在するスペックルノイズにより、誤って上記目標が存在するとして検出された上記ピクセルを削除し、真に上記目標が存在するピクセルを判定するステップと、上記削除したピクセル数を算出するステップと、上記仮目標データの中から、上記所定の判定閾値を越えるピクセル値を持つピクセルを、上記スペックル数を越えない範囲の数だけ検出し、上記真に上記目標が存在するピクセルと共に出力するステップとを備えたものである。
【００１７】
【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は実施の形態１による目標検出装置の構成を示す図である。図において、レーダ画像１，誤警報確率２，一定誤警報閾値決定部３，目標検出部４，目標データ５は、従来の図６における相当部分と同等のものである。１１はスペックルノイズにより誤って目標が存在するとして検出されたピクセルを削除する削除確率であり、１２は削除確率１１に基づき、誤警報確率２を修正する誤警報確率修正部である。
【００１８】
また、図１において、１３は削除確率・判定閾値対応ファイルであり、削除確率１１を満たす判定閾値を格納したり、削除確率１１から判定閾値を算出する式が格納されている。１４は削除確率１１を満たす判定閾値を算出する判定閾値算出部であり、１５は判定閾値算出部１４が算出した判定閾値に基づき目標データ５から真の目標を判定する判定部である。すなわち、判定部１５は、目標データ５にあるピクセルの中から、スペックルノイズにより誤って目標が存在するとして検出されたピクセル（誤警報）を削除しており、この削除する割合が削除確率１１である。１６は判定部１５が判定した真の目標が存在するピクセルを入れる判定目標データである。
【００１９】
このように、この実施の形態による目標検出装置は、一定誤警報閾値決定部３，目標検出部４，目標データ５，誤警報確率修正部１２，削除確率・判定閾値対応ファイル１３，判定閾値算出部１４，判定部１５により構成されている。
【００２０】
次に動作について説明する。
図２は実施の形態１による目標検出方法を示すフローチャートである。ステップＳＴ１１において、誤警報確率修正部１２は、誤警報確率２と削除確率１１を入力して、削除確率１１に基づき誤警報確率２を修正する。
【００２１】
誤警報確率２をＰｆａ、削除確率１１をＰｄｅｌとすると、判定部１５による判定処理後の誤警報確率は、Ｐｆａ×（１−Ｐｄｅｌ）に低減する。そこで、この目標検出装置の誤警報確率をＰｆａとするために、
Ｐｆａ’＝Ｐｆａ／（１−Ｐｄｅｌ）
としてＰｆａ’を求めることにより、誤警報確率修正部１２は、誤警報確率ＰｆａをＰｆａ’に修正して出力する。
【００２２】
この結果、目標検出装置の誤警報確率は一定のまま、目標検出部４における誤警報確率が大きな値Ｐｆａ’となり、一定誤警報閾値決定部３が決定する閾値を下げることができるので、目標検出部４による目標の検出がしやすくなり、検出確率Ｐｄは向上する。
【００２３】
ステップＳＴ１２からＳＴ１５までの処理は、従来の図７におけるステップＳＴ１からＳＴ４までの処理と同等であり、目標データ５が作成される。
【００２４】
判定部１５における判定処理では、各ピクセルにおいて算出される目標とスペックルノイズを識別するための判定値と、判定閾値算出部１４が算出した判定閾値とを比較して、真に目標であるか否か判定する。この判定閾値を変化させることによって、判定部１５における削除確率１１を大きくすることができるが、削除確率１１を大きくしすぎると、真に目標を検出した結果までも、判定処理で削除してしまう確率も上がってしまう。そこで、要求される削除確率をちょうど満たす判定閾値を求める必要がある。
【００２５】
削除確率・判定閾値対応ファイル１３には、各削除確率１１をちょうど満たす判定閾値が記録されたり、削除確率１１から判定閾値を算出する式が格納されているが、この削除確率・判定閾値対応ファイル１３の内容は、事前にモンテカルロシミュレーションや実験や理論式により求めておく。
【００２６】
また、レーダ画像１のピクセル値の分布によっては、上記の削除確率１１と判定閾値の対応や、算出式が異なることが考えられる。そこで、ピクセル値の分布毎に、削除確率・判定閾値の関係を示すファイルを用意したり、算出式を用意することも考えられる。
【００２７】
ステップＳＴ１６において、ピクセル値の分布が既知の場合、判定閾値算出部１４は、削除確率・判定閾値対応ファイル１３と削除確率１１を入力して、入力された削除確率をちょうど満たすための判定閾値を算出して出力する。
【００２８】
また、ピクセル値の分布が不明な場合、図１に示すように、判定閾値算出部１４が、レーダ画像１も入力することにより、レーダ画像１からピクセル値の分布を推定し、この推定結果から、どのファイルや算出式を用いて判定閾値を算出するかを決定し、入力された削除確率をちょうど満たすための判定閾値を算出して出力しても良い。
【００２９】
ステップＳＴ１７において、判定部１５は、レーダ画像１を入力して、目標データ５において目標が存在するとして検出されたピクセルｉが、真に目標が存在するかを判定するために、目標とスペックルノイズを識別するための判定値を算出する。この判定値は、ピクセルに目標が存在する場合と存在しない場合に、ピクセル値が取る分布が異なることを利用し決定される。
【００３０】
ステップＳＴ１８において、判定部１５は、算出した判定値と判定閾値算出部１４が算出した判定閾値と比較して、ピクセルｉに真に目標が存在するか否かを判定し、真に目標が存在すると判定された場合、ステップＳＴ１９において、判定部１５はピクセルｉとそのピクセル値を判定目標データ１６に入れる。
【００３１】
ステップＳＴ２０，ＳＴ２１において、ピクセルｉをインクリメントし、上記ステップＳＴ１３からＳＴ１９までの一連の処理を、目標データ５に入っている各ピクセル毎に繰り返して行う。
【００３２】
以上のように、この実施の形態１によれば、目標検出部４が削除確率を考慮して閾値を下げて目標として検出したピクセルの中から、判定部１５が、スペックルノイズにより誤って目標が存在するとして検出されたピクセルを削除し、真に目標が存在するピクセルを判定することにより、誤警報確率を劣化させることなく、検出確率を向上することができるという効果が得られる。
【００３３】
実施の形態２．
図３は実施の形態２における目標検出装置の構成を示す図である。図３において、レーダ画像１，誤警報確率２，一定誤警報閾値決定部３，目標データ５，判定部１５，判定目標データ１６は、実施の形態１における図１の相当部分と同等である。２１は、誤警報確率２とレーダ画像１の全体のピクセル数から、レーダ画像１の全体における誤警報数を示す仮目標データ数を算出する仮目標データ数算出部である。
【００３４】
また、図３において、２２は目標・仮目標検出部であり、レーダ画像１からのピクセル値が一定誤警報閾値決定部３により決定された閾値を越えているかを判定し、越えている場合に、そのピクセルを検出して目標データ５に入れると共に、越えていない場合に、仮目標データ２３に入っているピクセル値の最小値より大きければ、入っているピクセルと入れ替える。２３は仮目標データであり、レーダ画像１のピクセル値が一定誤警報閾値決定部３により決定された閾値より小さいピクセルの中で、ピクセル値の大きいピクセルを、仮目標データ数算出部２１が算出した仮目標データ数だけ入っている。
【００３５】
２４は目標とスペックルノイズを識別するための予め設定された所定の判定閾値、２５は判定部１５が真の目標として判定したピクセルを格納する仮判定目標データ、２６は判定部１５が削除したピクセル数、すなわちスペックル数を算出するスペックル数算出部である。２７は再目標検出部であり、仮目標データ２３の中から判定閾値２４に基づき目標と判定されるピクセルを検出し、仮判定目標データ２５のピクセルと共に、判定目標データ１６に入れる。
【００３６】
この実施の形態による目標検出装置は、一定誤警報閾値決定部３，目標データ５，判定部１５，仮目標データ数算出部２１，目標・仮目標検出部２２，仮目標データ２３，仮判定目標データ２５，スペックル数算出部２６，再目標検出部２７により構成されている。
【００３７】
次に動作について説明する。
図４，図５は実施の形態２による目標検出方法を示すフローチャートである。図４のステップＳＴ３１において、仮目標データ数算出部２１は、レーダ画像１の全体のピクセル数Ｍと誤警報確率２（Ｐｆａ）から、仮目標データ数ＮをＮ＝Ｍ×Ｐｆａとして算出して出力する。ステップＳＴ３２，ＳＴ３３における処理は、従来の図７に示すステップＳＴ１，ＳＴ２の処理と同等であり、一定誤警報閾値決定部３は、目標検出装置における誤警報確率の期待値が誤警報確率２となるような閾値を決定する。
【００３８】
図４のステップＳＴ３４において、目標・仮目標検出部２２は、レーダ画像１からのピクセルにおけるピクセル値Ｙｉが、一定誤警報閾値決定部３により決定された閾値を越えているか否かを判定し、越えている場合は、このピクセルｉに目標が存在するとして、ステップＳＴ３５において、目標・仮目標検出部２２は、このピクセルｉを検出して、目標データ５に入れる。
【００３９】
図４のステップＳＴ３６において、判定部１５は、レーダ画像１を入力して目標とスペックルノイズを識別するための判定値を算出し、ステップＳＴ３７において、判定部１５は、算出した判定値が所定の判定閾値２４を越えるか否かを判定して、越える場合には、ステップＳＴ３８において、目標データ５からのピクセルｉを検出し目標として仮判定目標データ２５に入れる。
【００４０】
上記図４のステップＳＴ３４の判定において、ピクセル値Ｙｉが閾値を越えていない場合は、ステップＳＴ３９において、目標・仮目標検出部２２は、仮目標データ２３に含まれるピクセル数が、仮目標データ数算出部２１により算出された仮目標データ数Ｎ以下であれば、このピクセルを仮目標データ２３に入れる。
【００４１】
仮目標データ２３に格納されているピクセル数が仮目標データ数Ｎより大きければ、目標・仮目標検出部２２は、この仮目標データ２３に格納されているピクセルの中で、最もピクセル値が小さいピクセルを探し、さらに、このピクセル値Ｙｍｉｎが、ピクセル値Ｙｉよりも小さければ、このピクセル値Ｙｍｉｎのピクセルを仮目標データ２３から削除し、代わりに、ピクセル値Ｙｉのピクセルを仮目標データ２３に入れる。
【００４２】
図４のステップＳＴ４０，ＳＴ４１において、ピクセルｉをインクリメントし、上記の一定誤警報閾値決定部３の処理（ステップＳＴ３３）、目標・仮目標検出部２２の処理（ステップＳＴ３４，ＳＴ３５，ＳＴ３９）、判定部１５の処理（ステップＳＴ３６，ＳＴ３７，ＳＴ３８）を各ピクセル毎に繰り返して、レーダ画像１に含まれる全目標と全仮目標を検出する。
【００４３】
図５のステップＳＴ５１において、スペックル数算出部２６は、仮判定目標データ２５と目標データ５を入力して、この２つのデータに含まれるピクセル数を比較することにより、判定部１５が、目標でないとして、つまり、スペックルノイズであるとして削除したピクセルの数、つまり、スペックル数Ｌを算出する。
【００４４】
図５のステップＳＴ５２において、再目標検出部２７は、スペックル数Ｌ，仮目標データ２３，判定閾値２４，仮判定目標データ２５を入力して、まず、仮判定目標データ２５を判定目標データ１６に入れる。
【００４５】
図５のステップＳＴ５３，ＳＴ５４において、再目標検出部２７は、仮目標データ２３に含まれるピクセルの中から、ピクセル値の大きい順に目標とスペックルノイズを識別するための判定値を求め、ステップＳＴ５５において、再目標検出部２７は、求めた判定値と判定閾値２４とを比較し、真に目標であると判定された場合、ステップＳＴ５６において、再目標検出部２７は、このピクセルを判定目標データ１６に入れ、ステップＳＴ５７において、スペックル数Ｌを１減算する。
【００４６】
真に目標であると判定された場合も、されなかった場合も、ステップＳＴ５８において、再目標検出部２７は、このピクセルを仮目標データ２３から削除し、ステップＳＴ５９において、これを仮目標データ２３に含まれるピクセルに対して繰り返し、スペックル数Ｌが０になるか、又は仮目標データ２３に含まれるピクセルがなくなった場合に、この処理を終了する。
【００４７】
以上のように、この実施の形態２によれば、目標・仮目標検出部２２により目標が存在しないと判定されたピクセルも、再目標検出部２７が、目標とスペックルノイズを識別するための所定の判定閾値を越えるピクセル値を持つピクセルを目標として検出するので、誤警報確率を劣化させることなく、検出確率が向上できるという効果がある。
【００４８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、削除確率を考慮した閾値により目標として検出したピクセルの中から、スペックルノイズにより誤って目標が存在するとして検出されたピクセルを削除し、真に目標が存在するピクセルを判定することにより、誤警報確率を劣化させることなく、検出確率を向上することができるという効果がある。
【００４９】
この発明によれば、目標でないと判定されたピクセルの中から、目標とスペックルノイズを識別するための所定の判定閾値を越えるピクセル値を持つピクセルを目標として検出するので、誤警報確率を劣化させることなく、検出確率が向上できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による目標検出装置の構成を示す図である。
【図２】  この発明の実施の形態１による目標検出方法を示すフローチャートである。
【図３】  この発明の実施の形態２による目標検出装置の構成を示す図である。
【図４】  この発明の実施の形態２による目標検出方法を示すフローチャートである。
【図５】  この発明の実施の形態２による目標検出方法を示すフローチャートである。
【図６】  従来の目標検出装置の構成を示す図である。
【図７】  従来の目標検出方法を示すフローチャートである。
【図８】  目標が存在しないピクセルにおけるピクセル値の確率密度関数を示す図である。
【符号の説明】
１  レーダ画像、２  誤警報確率、３  一定誤警報閾値決定部、４  目標検出部、５  目標データ、１１  削除確率、１２  誤警報確率修正部、１４  判定閾値算出部、１５  判定部、２１  仮目標データ数算出部、２２  目標・仮目標検出部、２３  仮目標データ、２４  判定閾値、２６  スペックル数算出部、２７再目標検出部。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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