(57)【要約】【課題】  目標画像の代表点を正確に抽出できるようにし、これにより正確な目標類識別に資する画像処理装置を提供すること。【解決手段】  実施形態によれば画像処理装置は、２値化処理部と、平滑化処理部と、抽出処理部と、決定部とを具備する。２値化処理部は、画像データを２値化して２値画像を生成する。平滑化処理部は、２値画像を平滑化処理して２値円滑化画像を生成する。抽出処理部は、２値円滑化画像に含まれる領域ごとの代表点を抽出する。決定部は、画像データに含まれる類識別対象に応じて、平滑化処理の繰り返し回数を決定する。そして平滑化処理部は、２値画像に対する平滑化処理を決定された繰り返し回数だけ繰り返す。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを２値化して２値画像を生成する２値化処理部と、
前記２値画像を平滑化処理して２値円滑化画像を生成する平滑化処理部と、
前記２値円滑化画像に含まれる領域ごとの代表点を抽出する抽出処理部と、
前記画像データに含まれる類識別対象に応じて、前記平滑化処理の繰り返し回数を決定する決定部とを具備し、
前記平滑化処理部は、前記２値画像に対する平滑化処理を前記決定された繰り返し回数だけ繰り返すことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記決定部は、前記類識別対象の大きさおよび前記画像データの解像度の少なくともいずれか一方に基づいて前記繰り返し回数を決定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出処理部は、前記領域に含まれる画素数を２次元座標系における第１座標軸および第２座標軸ごとに計数した画素計数関数の極値の座標を前記代表点の位置座標として抽出する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像データを２値化して２値画像を生成し、
前記画像データに含まれる類識別対象に応じて平滑化処理の繰り返し回数を決定し、
前記２値画像に対する平滑化処理を前記決定された繰り返し回数だけ繰り返して、２値円滑化画像を生成し、
前記２値円滑化画像に含まれる領域ごとの代表点を抽出することを特徴とする、画像処理方法。
【請求項５】
前記決定することは、前記類識別対象の大きさおよび前記画像データの解像度の少なくともいずれか一方に基づいて前記繰り返し回数を決定する、請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記抽出することは、前記領域に含まれる画素数を２次元座標系における第１座標軸および第２座標軸ごとに計数した画素計数関数の極値の座標を前記代表点の位置座標として抽出する、請求項４に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、航空機搭載レーダなどにより取得された画像を処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
レーダ画像を処理して画像データに含まれる目標を類識別する技術がある。類識別の対象としては艦船や地形などがあり、エコー強度、移動速度、あるいは画素のサイズなど多様な情報が利用される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】画像系列からの人物領域の抽出（電学論C，119 巻1 号，平成11 年）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
目標の類識別にはできるだけ多くの情報を参照し、多数の情報を融合できることが望ましい。もちろん、個々の情報の精度も重要である。中でも目標画像における代表点（重心など）の位置座標の精度は重要であり、類識別の結果を左右する。類識別処理の一助とするためにも代表点を正確に抽出するための技術が要望されている。
【０００５】
目的は、目標画像の代表点を正確に抽出できるようにし、これにより正確な目標類識別に資する画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば画像処理装置は、２値化処理部と、平滑化処理部と、抽出処理部と、決定部とを具備する。２値化処理部は、画像データを２値化して２値画像を生成する。平滑化処理部は、２値画像を平滑化処理して２値円滑化画像を生成する。抽出処理部は、２値円滑化画像に含まれる領域ごとの代表点を抽出する。決定部は、画像データに含まれる類識別対象に応じて、平滑化処理の繰り返し回数を決定する。そして平滑化処理部は、２値画像に対する平滑化処理を決定された繰り返し回数だけ繰り返す。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施形態に係る画像処理装置を適用可能なレーダ装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、図１に示される画像処理装置１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、原画像データの一例を示す図である。
【図４】図４は、図３に示される画像データを２値化処理して生成された２値画像データの一例を示す図である。
【図５】図５は、図４に示される２値画像データを平滑化処理して生成された２値円滑化画像データの一例を示す図である。
【図６】図６は、２値円滑化画像について算出される画素計数関数の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、実施形態に係る画像処理装置を適用可能なレーダ装置の一例を示す機能ブロック図である。このレーダ装置は例えば航空機に搭載して使用される。このレーダ装置は、アンテナ１、送受信部２、信号処理部３、表示部４および画像処理装置１００を備える。
【０００９】
送受信部２はアンテナ１を介してレーダパルスを送信し、未知目標からのレーダエコーを受信する。レーダエコーは信号処理部３に与えられる。信号処理部３は、例えば未知目標の移動や微小な揺れに基づく逆合成開口方式によりレーダエコーを処理して目標の画像データ（ＰＰＩ（Pixel per Inch）画像など）を得る。画像データは表示部４に表示され、オペレータによる目視などに利用される。
【００１０】
また画像データは、画像処理装置１００の２値化処理部１０に入力される。２値化処理部１０は適切な２値化しきい値で画像データを２値化して、画像データから濃淡を除去した２値画像を生成する。２値画像を用いることで画像データの幾何学的特徴が鮮明になり、また、画像処理を高速化することができる。２値化しきい値の選定には例えば濃度ヒストグラムを用いた最大尤度しきい値選定法が用いられる。
【００１１】
平滑化処理部２０は２値画像を平滑化処理（スムージング）して２値円滑化画像を生成する。生成された２値円滑化画像に再度、平滑化処理を施すことも可能である。つまり平滑化処理は複数回にわたって繰り返されることが可能であり、類識別目標のサイズや画像データの解像度などに応じて、平滑化処理の最適な繰り返し回数が存在する。
【００１２】
上記繰り返し回数は、制御部４０に備わる決定部４１により決定される。決定部４１は、類識別対象の種別（例えば大型船舶、小型船舶、浮遊物あるいは島しょなど）に応じて予め決められた繰り返し回数を、記憶部５０から読み出す。決定部４１は読み出された繰り返し回数を平滑化処理部２０に通知する。平滑化処理部２０は、通知された繰り返し回数にわたって平滑化処理を繰り返し、生成した２値円滑化画像を抽出処理部３０に渡す。
【００１３】
抽出処理部３０は、２値円滑化画像に含まれる領域（画素塊）ごとの代表点を抽出する。実施形態では領域の重心を代表点とする。
【００１４】
図２は、図１に示される画像処理装置１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。図２において、画像処理装置１００は原画像の画像データを取得し（ステップＳ１）、ヒストグラム計算を実施して（ステップＳ２）、２値化しきい値を選定する（ステップＳ３）。次に画像処理装置１００は、選定された２値化しきい値に基づいて画像データを２値化処理し(ステップＳ４)、２値画像を生成する（ステップＳ５）。例えば図３に示される画像データは、２値化処理により図４に示されるような輪郭だけを含むデータとなる。
【００１５】
次に画像処理装置１００は、２値画像に対して膨張処理を施し（ステップＳ６）、２値円滑化画像を生成する（ステップＳ７）。膨張処理は平滑化処理の１種であり、例えば注目画素の縦横斜めに隣接する８近傍の画素の画素値を、注目画素の画素値（０または１）に置き換えるといった処理がなされる。ただし画素値が０である背景に画素値１の画素が１個だけ現れているような箇所では、この画素は孤立点と見做して排除される。
【００１６】
２値画像に平滑化処理を施すことで、図５に示されるような２値円滑化画像が生成される。２値円滑化画像は２値画像を穴埋めしたような画像となる。
【００１７】
次に画像処理装置１００は、２値円滑化画像に含まれる領域（画素塊）の代表点を、式（１）〜（５）に示される演算処理により抽出する。  
【数１】
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【００１８】
すなわち、有限の正整数であるｘ座標、ｙ座標により領域［ｘ，ｙ］を表した時、座標（ｘ，ｙ）における画素値をｐ（ｘ，ｙ）とする。２値円滑化画像においてはｐ（ｘ，ｙ）は１または０のいずれかの値をとる。
【００１９】
画像処理装置１００の抽出処理部３０は、領域に含まれる画素数を２次元座標系におけるｘ軸およびｙ軸ごとに計数して、各座標軸ごとに画素計数関数を導出する。ｙ軸についての画素計数関数Ｈ（ｙ）は式（３）に示されるように、画素値ｐ（ｘ，ｙ）を、ｘだけを変化させて合計して得られる、ｙの関数である。同様にｘ軸についての画素計数関数Ｖ（ｘ）は式（４）に示されるように、画素値ｐ（ｘ，ｙ）を、ｙだけを変化させて合計して得られるｘの関数である。
【００２０】
図６に示されるように、画素計数関数Ｈ（ｙ）はｙ軸に沿って変化する曲線となり、画素計数関数Ｖ（ｘ）はｘ軸に沿って変化する曲線となる。抽出処理部３０は、式（５）によりそれぞれの曲線が極値となる座標を求める。つまり抽出処理部３０は、画素計数関数Ｈ（ｙ）の変数ｙについての偏微分が０となり、かつ、Ｖ（ｘ）の変数ｘについての偏微分が０となる点の座標を、代表点（重心）の位置座標として抽出する。すなわち図６において、画素計数関数Ｈ（ｙ）、Ｖ（ｘ）の極値を通過する座標軸に平行な直線の交点であって、画素値が１である点が、重心の位置座標として抽出される。
【００２１】
以上説明したようにこの実施形態では、２値化画像から２値円滑化画像を生成するに際して、平滑化処理の回数を類識別対象に応じて変化させるようにしている。例えば類識別目標のサイズに応じて、小さい目標に対しては少ない回数、大きい目標に対しては多数回の平滑化処理を施すことで類識別の精度を向上させることが可能である。
【００２２】
そして実施形態では、２値円滑化画像における画素値をｘ軸、ｙ軸ごとに積算して画素計数関数Ｈ（ｙ）、Ｖ（ｘ）を算出し、その極値をとる座標を重心の位置座標として抽出するようにした。このような演算により、シンプルなアルゴリズムでリソースを過度に消費することなく、高速に代表点を抽出することが可能になる。ひいては、目標画像の代表点を正確に抽出できるようになり、これにより正確な目標類識別に資する画像処理装置および画像処理方法を提供することが可能となる。
【００２３】
実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００２４】
１…アンテナ、２…送受信部、３…信号処理部、４…表示部、１０…値化処理部、２０…平滑化処理部、３０…抽出処理部、４０…制御部、４１…決定部、５０…記憶部、１００…画像処理装置。
【図１】
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【図２】
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【図６】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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