(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを平均化してエッジ強調し、エッジ強調された画像データと閾値を比較してエッジ検出を行なう赤外線画像のエッジ処理方式において、
画像データの変動値を該閾値に加算した第一の閾値と、該画像データの変動値を該閾値から減算した第二の閾値とを生成し、
該エッジ強調された画像データと該第一の閾値を比較して得たデジタル信号と、該エッジ強調された画像データと該第二の閾値を比較して得たデジタル信号とを併用した２ビットのデジタル信号を１０進変換して、その値によって該画像データの中心の画素がエッジであると判定することを特徴とする赤外線画像のエッジ処理方式。
【請求項２】
請求項１記載の赤外線画像のエッジ処理方式において、
上記画像データの変動値に対して設定可能な係数を乗算し、上記閾値と加減算して上記第一の閾値及び上記第二の閾値に代わる閾値を生成することを特徴とする赤外線画像のエッジ処理方式。
【請求項３】
請求項１又は請求項２のいずれかに記載の赤外線画像のエッジ処理方式において、
上記画像データの変動値として、異なるラインにおける同一アドレスの画素の画像データの最大値と最小値の差（ピーク・ピーク値）を採用する場合で、該ピーク・ピーク値のばらつきが大きい場合には、少なくとも突出して大きいピーク・ピーク値を妥当なピーク・ピーク値に置換して該画像データの変動値とすることを特徴とする赤外線画像のエッジ処理方式。
【請求項４】
請求項１記載の赤外線画像のエッジ処理方式において、
連続して入力される上記画像データの各々に重み係数を乗算して平均化し、
該平均化された画像データに対してエッジ強調を行なうことを特徴とする赤外線画像のエッジ処理方式。
【請求項５】
請求項１記載の赤外線画像のエッジ処理方式において、
奇数番目のフィールドの上記画像データを保持する記憶素子と偶数番目のフィールドの上記画像データを保持する記憶素子の間にダミーの記憶素子を挿入し、
エッジ強調フィルタの出力を形成すべき画像データを全て同一のフィールドの画像データとしてエッジ強調するエッジ強調フィルタを適用することを特徴とする赤外線画像のエッジ処理方式。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、赤外線画像のエッジ処理方式に係り、特に、赤外線検知器を構成する赤外線検知素子の出力に雑音などによる画像データの変動があっても正確にエッジを処理して画像に表示することが可能な赤外線画像のエッジ処理方式、及び、２つのフィールドの画像データを異なるタイミングで取得して１つのフレームに表示するという特殊な画像処理をすることがあっても違和感がない画像を表示することが可能な赤外線画像のエッジ処理方式に関する。
【０００２】
全ての物体は、その物体自体の温度と一義的関係にある強度の赤外線を放射している。そして、放射される赤外線の波長はその物体を形成している物質に依存している。
【０００３】
赤外線画像装置は、物体から放射される赤外線を検出して画像表示するので、種々のカメラを使用して可視光を捕捉して画像表示する画像装置とは大きく異なり、昼夜を問わず物体の認識が可能である。
【０００４】
又、レーダやソナーとも大きく異なり、物体を認識するために積極的に電磁波、音波又は超音波を放射しないで、認識対象の物体が放射する赤外線を捕捉することによって受動的に物体を認識することが可能なので、認識対象の物体側に気づかれないで物体を認識できるという利点を有している。
【０００５】
更に、物体が放射する赤外線を検知して当該物体を認識するということは、物体を非接触で認識できるということで、認識対象の物体に接近すること自体が不可能であったり、接近することが危険な場合にも容易に物体の認識をすることができる。
【０００６】
このような多くの特徴を活かして、赤外線画像装置は監視カメラ、サーモ・グラフィ、リモート・センシング、航空機や車輛などの移動体の前方監視装置など、官民を問わず広範囲な分野で使用されている。又、最近では医療やスポーツ生理学の分野での使用が注目されている。
【０００７】
上記のように、赤外線画像装置には極めて広い技術範囲にそれぞれ適用される多種の物があるが、別の観点から大別すると、赤外線の強度分布そのものを画像表示する物と、赤外線の強度分布にエッジ処理を行ない、物体の有無や追尾している物体の形状を認識する物とに分けられる。
【０００８】
そして、特に後者においては、エッジ処理が正確であることと、エッジ処理による表示品質の劣化がないことが命である。
【０００９】
かかる背景にあって、赤外線検知器を構成する赤外線検知素子の画像データに変動があっても正確にエッジを処理して画像に表示することが可能な赤外線画像のエッジ処理方式、及び、特殊な画像処理をすることがあっても違和感がない画像を表示することが可能な赤外線画像のエッジ処理方式の開発が待たれている。
【００１０】
【従来の技術】
図１５は、エッジ処理機能を備える赤外線画像装置の一般的構成である。
【００１１】
図１５において、
１０１は、到達する赤外光を受けて走査する光学系、
１０２は、光学系１０１が走査した赤外光を検知してアナログ電気信号に変換する赤外線検知器、
１０３は、赤外線検知器１０２が出力するアナログ電気信号を所要レベルまで増幅した後デジタル信号に変換するアナログ・デジタル変換部、
１０４は、赤外線検知器１０２を構成する個々の赤外線検知素子の感度ばらつきを補正する感度補正部である。
【００１２】
又、１０５は、エッジ処理部で、平滑フィルタ１、ラプラシアン・フィルタによって代表されるエッジ強調フィルタ２、エッジ検出の閾値を格納するレジスタ４、及び、エッジ強調フィルタ２の出力とレジスタ４に格納されている閾値を比較して論理レベル“０”又は“１”のデジタル信号を出力するコンパレータ６によって構成される。
【００１３】
１０６は、感度補正された画像データとエッジ処理部が出力するエッジ検出信号とを受けて、２値化処理やヒストグラム変換などの処理をした後でアナログ信号に変換して画像表示信号を出力する画像処理部、
１０７は、画像処理部１０６が出力する画像表示信号を表示して、画面から可視光を出力する表示部である。
【００１４】
図１６は、図１５の感度補正部１０４が出力する画像データを受けて、特定の画素の画像データと周囲の画素の画像データの平均値を求める平滑フィルタ１の構成である。
【００１５】
図１６において、１１乃至１１ｈは画像データを保持するフリップ・フロップ、１２は第一の遅延回路、１３は第二の遅延回路、１４乃至１４ｇは加算回路、１５は平均する画素数を格納するレジスタ、１６は除算回路である。
【００１６】
尚、画像データは複数ビットのデジタル信号であるので、実は、フリップ・フロップ、遅延回路、加算回路、レジスタ及び除算回路は全て複数ビットを扱うことができる回路である。しかし、正確にそれを図示すると図が煩雑化するので、単一ビットであるかの如く図示している。
【００１７】
さて、図１６の構成の平滑フィルタに入力される画像データは、１次元走査された赤外光を赤外線検知器を構成する個々の赤外線検知素子が順に電気変換したライン・データである。
【００１８】
従って、図１６のフリップ・フロップ１１ｄに保持される画像データに対して、フリップ・フロップ１１乃至１１ｃ及びフリップ・フロップ１１ｅ乃至１１ｈに保持される画像データが周囲の画素の画像データになりうるには、フリップ・フロップ１１には特定ラインの画像データが直接供給されているので、第一の遅延回路１２の遅延時間を１ラインの遅延時間とし、第二の遅延回路１３の遅延時間を２ラインの遅延時間とすればよい。
【００１９】
即ち、２次元画像と平滑フリップ・フロップのデータの対比を図示すると図１７のようになる。
【００２０】
図１７において、太い実線の矩形で示してあるのが２次元画像であり、該２次元画像の中に「・」や添字付の小文字のアルファベットで示してあるのが赤外線検知器を構成する単一の赤外線検知素子毎の画像データである。尚、以降、画像データに関する記載においては「赤外線検知器を構成する単一の赤外線検知素子」を「画素」と標記し、物理的な赤外線検知素子に関する記載においては「赤外線検知素子」というように、区別して標記する。
【００２１】
１次元走査された赤外光を赤外線検知器を構成する個々の赤外線検知素子が順に電気変換してライン・データを形成するので、ライン・データは図１７の縦の矢印の方向に順に出力される。
【００２２】
そのライン・データを図１７の横方向の矢印の方向に順に出力することによって２次元画像が形成される。
【００２３】
そして、図１６の第一の遅延回路１２と第二の遅延回路１３の遅延時間を上記のように設定しているので、図１６のフリップ・フロップ１１ｄに画素データｂ2 が保持される時には、フリップ・フロップ１１ｂ、１１ａ及び１１には、それぞれ、画素データｃ3 、ｃ2 及びｃ1 が保持され、フリップ・フロップ１１ｅと１１ｃには、それぞれ、画素データｂ3 とｂ1 が保持され、フリップ・フロップ１１ｈ、１１ｇ及び１１ｆには、それぞれ、画素データａ3 、ａ2 及びａ1 が保持される。この状態を、図１７では細い実線の矩形で囲んだ３×３の２次元画像データで示している。
【００２４】
従って、次の画素の画像データが入力されると、図１６のフリップ・フロップ１１乃至１１ｈに保持される３×３の２次元画像データは、図１７の細い破線で囲んだ画像データとなる。
【００２５】
そして、ライン方向の画像データが全て入力された後には、１ラインずれて３×３の２次元画像データが図１６のフリップ・フロップ１１乃至１１ｈに保持されることになる。これを、図１７では細い一点鎖線の３×３の２次元画像データで示している。
【００２６】
尚、図１７の縦の矢印の方向をライン方向と呼び、１ラインの画像データをライン・データ又はサンプル・データと呼び、図１７の横の矢印の方向をサンプル方向と呼ぶことにする。
【００２７】
上記のように図１６のフリップ・フロップ１１乃至１１ｈに保持された画像データは加算回路に供給されて、加算回路１４において画像データｃ3 と画像データｃ2 の加算が行なわれ、加算回路１４ａにおいて加算回路１４の出力と画像データｃ1 の加算が行なわれる。１ライン違う画像データｂi （この場合、ｉは１乃至３である。）、２ライン違う画像データａi についても同様である。
【００２８】
更に、加算回路１４ａの出力と加算回路１４ｃの出力が加算回路１４ｆにて加算され、加算回路１４ｆの出力と加算回路１４ｅの出力が加算回路１４ｇにて加算されて、３×３の２次元画像の中心の画素の画像データと、該中心の画素を囲む８画素の画像データ、即ち、３×３の２次元画像を形成する９画素の画像データが全て加算される。
【００２９】
ここで、画像データを加算する画素数は９であるので、レジスタ１５には９を格納しておき、除算回路１６にて加算回路１４ｇの出力を９で割って平均し、３×３の２次元画像の中心の画素の画像データとする。
【００３０】
この平均化によって、３×３の２次元画像を形成する画素の画像データにばらつきが残存していても、その影響を緩和することができる。
【００３１】
図１８は、ラプラシアン・フィルタの構成である。ラプラシアン・フィルタはエッジ強調フィルタの典型であるので、エッジ強調フィルタとしてラプラシアン・フィルタの構成を示している。
【００３２】
図１８において、２１乃至２１ｆはフリップ・フロップ、２２は第一の遅延回路、２３は第二の遅延回路、２４乃至２４ｃは加算回路、２５は強調係数４を格納するレジスタ、２６は乗算回路である。
【００３３】
ここで、強調係数を４にしているのは、後の説明で明らかになるように、３×３の２次元画像の中心の画素の平均化された画素データを、該中心の画素の上下及び左右の４画素の平均化された画素データとの間で強調するからである。
【００３４】
図１８のラプラシアン・フィルタには、図１６の平滑フィルタの出力が供給される。該平滑フィルタの出力は、該平滑フィルタに保持される画像データを平均化した画像データであるので、図１６のａi 、ｂi 及びｃi に対応させてＡi 、Ｂi 及びＣi と標記すると、フリップ・フロップ２１ｃに図１６の画像データｂ2 に対応する平均化された画像データＢ2 が保持される時には、フリップ・フロップ２１ａには平均化された画像データＣ2 が、フリップ・フロップ２１には平均化された画像データＣ1 が、フリップ・フロップ２１ｄには平均化された画像データＢ3 が、フリップ・フロップ２１ｂには平均化された画像データＢ1 が、フリップ・フロップ２１ｆには平均化された画像データＡ2 が、フリップ・フロップ２１ｅには平均化された画像データＡ1 が保持される。
【００３５】
そして、加算回路２４、２４ａ及び２４ｂによって平均化された画像データＣ2 、Ｂ1 、Ａ2 の加算を行ない、乗算回路２６によって平均化された画像データＢ2 に強調係数４を乗算し、加算回路２４ｂの出力と乗算回路２６の出力の差を求めて出力する。
【００３６】
図１９は、面的に見たラプラシアン・フィルタの出力である。
【００３７】
即ち、図１９は平均化された画像データを有する３×３の２次元画像の中心の画素と、該中心の画素の上下左右の４画素について有効な平均化された画像データを有するものとなっており、且つ、該中心の画像データが（−４）倍されている。
【００３８】
従って、該中心の画素がエッジを形成する画素でない場合には、（Ａ2 ＋Ｂ1 ＋Ｂ3 ＋Ｃ2 ）と４×Ｂ2 の差は小さく、該中心の画素がエッジを形成する画素である場合には、（Ａ2 ＋Ｂ1 ＋Ｂ3 ＋Ｃ2 ）と４×Ｂ2 の差が大きくなるので、図１８に示した演算によってエッジを強調することができる。
【００３９】
つまり、図１５の構成の赤外線画像装置では、画素の画像データの、雑音などによる変動をエッジであると認識しないように平滑フィルタを使用し、該平滑フィルタの出力によってエッジを検出するようにしている。
【００４０】
図２１は、エッジ強調フィルタを備える赤外線画像装置の一般的構成である。
【００４１】
図２１において、
１０１は、到達する赤外光を受けて走査する光学系、
１０２は、光学系１０１が走査した赤外光を検知してアナログ電気信号に変換する赤外線検知器、
１０３は、赤外線検知器１０２が出力するアナログ電気信号を所要レベルまで増幅した後にデジタル信号に変換するアナログ・デジタル変換部、
１０４は、赤外線検知器１０２を構成する個々の赤外線検知素子の感度オフセットを補正する感度補正部である。
【００４２】
又、１０５ａは、エッジ処理部で、エッジ強調フィルタの典型であるラプラシアン・フィルタ２によって構成される。
【００４３】
１０６は、感度補正され、エッジ強調された画像データを受けて、２値化処理やヒストグラム変換などの処理をした後でアナログ信号に変換して画像表示信号を出力する画像処理部、
１０７は、画像処理部１０６が出力する画像表示信号を表示して、画面から可視光を出力する表示部である。
【００４４】
図２１の構成は、感度補正部１０４が出力する画像データに対してエッジ強調フィルタ２によってエッジを強調して画像処理部１０６に画像データを供給し、画像処理部１０６において２値化したりヒストグラム変換して表示画像データを生成するものである。
【００４５】
【発明が解決しようとする課題】
図２０は、従来の赤外線画像装置におけるエッジ検出方式の第一の問題点を説明する図である。
【００４６】
図２０（イ）は、直線の真のエッジを有する画像イメージで、矩形が画像全体を、矩形の中の縦の直線が真のエッジである。
【００４７】
図２０（ロ）は、従来の赤外線画像装置におけるエッジ処理方式の第一の問題点を示す可視エッジである。
【００４８】
図１５の構成の説明において記載した如く、デジタル化された画像データに対して感度補正部１０４によって個々の赤外線検知素子のオフセットを補正した画像データについて、平均化した上でエッジ強調を行ない、所定の閾値と比較してエッジ検出をするが、感度補正部１０４の出力では雑音などによる画像データの変動を完全には補正しきれないことがある。
【００４９】
従って、平均化して雑音成分の影響を緩和しているとはいえ、雑音などの影響を含んだままエッジ検出することがある。即ち、真の画像では連続したエッジになっているところでも、図２０（ロ）の如く、ラプラシアン・フィルタの出力は一定ではなく、閾値より低レベルになることがある。
【００５０】
このため、可視エッジは図２０（ロ）に太い実線と細い破線で示す如く、本来は連続な直線であるべきものが、一部エッジが切れることがある。極端な場合、切れる方が長くてエッジ検出に支障が生ずることにもなる。
【００５１】
図２２は、従来の赤外線画像装置におけるエッジ処理方式の第二の問題点を説明する図で、特に、図２１の構成の赤外線画像装置においてフィールド毎にエッジ検出をする場合の問題点を説明する図である。即ち、１つの赤外線検知器によって２つのフィールドの画像データを取得して、１／６０秒ずらして１フレームとする場合の問題点である。
【００５２】
図２２（イ）は、上記の処理によるフィールド間の画像のずれを示す図で、▲１▼は真の原画像、▲２▼はフィールド間の画像のずれを示している。即ち、赤外線検知素子の奇数番目の赤外線検知素子の画像データと偶数番目の赤外線検知素子の画像データがずれて表示されることになるため、同一フレームに異なるフィールドの画像データが一緒に表示されることになる。図２２（イ）▲２▼の太い実線と細い破線は上記のことを示している。
【００５３】
これでも、画像データに何の処理もしてない場合や、静止している目標物体を表示する場合には特段の表示品質の低下はないが、図２１の構成の如く、エッジ強調をしている場合や、動きが大きい目標物体を表示する場合には表示品質の劣化が目につくようになる。
【００５４】
図２２（ロ）は、フィールド間でのエッジ検出のずれを示すもので、▲１▼は比較のために示すエッジ検出のずれがない場合のラプラシアン・フィルタの出力、▲２▼はエッジ検出のずれがある場合のラプラシアン・フィルタの出力である。
【００５５】
即ち、▲１▼のように、実際に近接する画素の画像データによって３×３のエッジ強調のための画像データが形成されるべきところ、▲２▼に示すように、例えば２行目の強調画像データが異なるフレームに移ってしまい、本来のフレームでは破線で示した１フレーム前の２行目の強調画像データと合わせてエッジ強調を行なうことになる。
【００５６】
従って、エッジ強調をしている場合や、動きが大きい目標物体を表示する場合には表示品質の劣化が目につくようになるのである。
【００５７】
本発明は、かかる問題点に鑑み、赤外線検知器を構成する赤外線検知素子毎の画像データに雑音などによる変動があっても正確にエッジ処理して画像に表示することが可能な赤外線画像のエッジ処理方式、及び、２つのフィールドの画像データを異なるタイミングで取得して１つのフレームに表示するという特殊な画像処理をすることがあっても違和感がない画像を表示することが可能な赤外線画像のエッジ処理方式を提供することを目的とする。
【００５８】
【課題を解決するための手段】
本発明の第一の手段は、
画像データを平均化してエッジ強調し、エッジ強調された画像データと閾値を比較してエッジ検出を行なう赤外線画像のエッジ処理方式において、
雑音などによる画像データの変動を該閾値に加算した第一の閾値と、該画像データの変動を該閾値から減算した第二の閾値とを生成し、
該エッジ強調された画像データと該第一の閾値を比較して得たデジタル信号と、該エッジ強調された画像データと該第二の閾値を比較して得たデジタル信号とを併用した２ビットのディジタル信号を１０進変換して、その値によって該画像データの中心の画素がエッジであると判定する技術である。
【００５９】
本発明の第一の手段によれば、該エッジ強調された画像データと該第一の閾値を比較して得たデジタル信号の論理レベルが“１”であれば、着目している画素にエッジが存在することが確実であり、該エッジ強調された画像データと該第二の閾値を比較して得たデジタル信号の論理レベルが“０”であれば、着目している画素にエッジが存在しないことが確実であり、該エッジ強調された画像データと該第一の閾値を比較して得たデジタル信号の論理レベルが“１”で、該エッジ強調された画像データと該第二の閾値を比較して得たデジタル信号の論理レベルが“０”であれば、着目している画素にエッジが存在する可能性を認識することができるので、エッジ検出の確度を高めることができる。
【００６０】
又、本発明の第一の手段において、該画像データの変動に設定可能な係数を乗算し、該閾値と加減算して第一の閾値及び第二の閾値を生成するという変形も可能である。
【００６１】
本発明の第二の手段は、
連続して入力される画像データに対してエッジ強調する技術において、
連続して入力される複数の画像データを平均化し、
該平均化された画像データに対してエッジ強調を行なう技術である。
【００６２】
本発明の第二の手段によれば、赤外線検知器の赤外線検知素子方向、即ちライン方向に画像データの平均化して画像データの変動を抑圧しながら、サンプル方向のエッジを強調することができる。
【００６３】
又、本発明の第二の手段において、連続して入力される画像データの各々に重み係数を乗算して平均化するという変形も可能である。
【００６４】
本発明の第三の手段は、
エッジ強調を行なうラプラシアン・フィルタにおいて、
奇数番目のフィールドの画像データを保持する記憶素子と偶数番目のフィールドの画像データを保持する記憶素子の間にダミーの記憶素子を挿入し、
ラプラシアン・フィルタの出力を形成すべき行の画像データを全て仮想的な同一フレームの画像データとして取り扱う技術である。
【００６５】
本発明の第三の手段によれば、ラプラシアン・フィルタの出力を形成すべき行の画像データを全て仮想的な同一フレームの画像データとして取り扱うことになるので、２つのフィールドの画像データを異なるタイミングで取得して１つのフレームに表示するという特殊な画像処理をしている場合に、同一フレームの画像データによってエッジ強調をすることができる。従って、上記画像処理をしている場合にも、エッジ強調による赤外線画像の表示品質の低下を防止することが可能になる。
【００６６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明のエッジ処理回路の第一の実施の形態である。
【００６７】
図１において、
１は、平滑フィルタで、３×３の２次元画像の画像データによって９つの画素の中心の画素の画像データを平均化した画像データとするものである。
【００６８】
２は、平滑フィルタ１が出力する平均化された画像データに対してエッジ強調を行なうラプラシアン・フィルタである。
【００６９】
３は、雑音などによる画像データの変動を格納するメモリである。
【００７０】
４は、所定の閾値を格納するレジスタである。
【００７１】
５は、レジスタ４が格納している閾値とメモリ３から読み出した画像データの変動を加算して第一の閾値を生成する第一の加算回路、５ａは、レジスタ４が格納している閾値からメモリ３から読み出した画像データの変動を減算して第二の閾値を生成する第二の加算回路、
６は、ラプラシアン・フィルタ２の出力と該第一の閾値とを比較する第一のコンパレータ、６ａは、ラプラシアン・フィルタ２の出力と該第二の閾値とを比較する第二のコンパレータである。
【００７２】
７は、第一のコンパレータ６の出力ｐと第二のコンパレータ６ａの出力ｑとを受けて、エッジの有無を判定するエッジ監視フィルタで、エッジ監視フィルタ７の出力がエッジ検出信号となる。
【００７３】
即ち、画像データの変動を該閾値に加算した該第一の閾値と、該画像データの変動を該閾値から減算した該第二の閾値とを生成し、エッジ監視フィルタにおいて、該エッジ強調された画像データと該第一の閾値を比較して得たデジタル信号ｐと、該エッジ強調された画像データと該第二の閾値を比較して得たデジタル信号ｑとを併用してエッジ検出を行なう。
【００７４】
図２は、図１の構成におけるエッジ監視フィルタの構成である。
【００７５】
図２において、
７１乃至７１ｈは、図１の第一のコンパレータ６及び第二のコンパレータ６ａから供給されるデジタル信号を保持するフリップ・フロップである。
【００７６】
７２は、１ライン分の遅延時間を有する第一の遅延回路、７３は、２ライン分の遅延時間を有する第二の遅延回路である。
【００７７】
７４は、全てのフリップ・フロップ７１乃至７１ｈの出力を受けて、該出力を１０進数に変換した数値によってエッジ検出をするデコーダである。
【００７８】
尚、７５は、２ビットのデジタル信号ｐ及びｑを集線するという意味を持つ回路シンボルである。即ち、回路シンボル７５は、入力における２ビットのデジタル信号を出力側では１本の線で表わすものである。
【００７９】
従って、全てのフリップ・フロップ７１乃至７１ｈと、第一の遅延回路７２と第二の遅延回路７３は、全て２ビットのデジタル信号に対応するものである。これを正確に図示していないのは図の煩雑化を避けるためで、図１６における表示法と同じである。
【００８０】
さて、図２の構成において、２ビットのデジタル信号ｐとｑは、フリップ・フロップ７１乃至７１ｂには直接入力され、フリップ・フロップ７１ｃ乃至７１ｅには１ラインの遅延を受けて入力され、フリップ・フロップ７１ｆ乃至７１ｈには２ラインの遅延を受けて入力される。
【００８１】
従って、フリップ・フロップ７１乃至７１ｈに保持されているデジタル信号ｐとｑは、３×３の２次元画像の中心の画素と該中心の画素を取り囲む８画素における２ビットのデジタル信号である。デコーダ７４は、フリップ・フロップ７１乃至７１ｈに保持されている２ビットのデジタル信号を１０進変換して、その値によって該中心の画素がエッジであるか否かを判定する。
【００８２】
即ち、デジタル信号ｐとｑの論理レベルが共に“０”の時には１０進数を０とし、デジタル信号ｐの論理レベルが“０”でデジタル信号ｑの論理レベルが“１”の時には１０進数を１とし、デジタル信号ｐとｑの論理レベルが共に“１”の時には１０進数を３とする。そして、もしデジタル信号ｐの論理レベルが“１”でデジタル信号ｑの論理レベルが“０”である場合には、これを無視して１０進変換しない。
【００８３】
何故かというと、デジタル信号ｐは図１のメモリ３に格納されている画像データの変動とレジスタ４に格納されている閾値の和である第一の閾値とラプラシアン・フィルタ２の出力を比較した出力で、デジタル信号ｑは図１のレジスタ４に格納されている閾値とメモリ３に格納されている画像データの変動の差である第二の閾値とラプラシアン・フィルタ２の出力を比較した出力である。つまり、該第二の閾値は該第一の閾値より小さい。
【００８４】
従って、ラプラシアン・フィルタ２の出力が該第一の閾値より大きくて、該第二の閾値より小さいということは物理的にあり得ないので、もしデジタル信号ｐの論理レベルが“１”でデジタル信号ｑの論理レベルが“０”である場合には、これを無視して１０進変換しないのである。
【００８５】
そして、図２のフリップ・フロップ７１ｄに保持されているデジタル信号を１０進変換した値が３の時には、３×３の２次元画像の中心の画素は無条件にエッジであると判定する。
【００８６】
又、図２のフリップ・フロップ７１ｄに保持されているデジタル信号を１０進変換した値が１の時には、３×３の２次元画像の中心の画素はエッジである可能性があるとし、周囲の８つの画素に対応する１０進数に３もしくは１がある時には該中心の画素はエッジであると判定する。
【００８７】
更に、図２のフリップ・フロップ７１ｄに保持されているデジタル信号を１０進変換した値が０の時には、３×３の２次元画像の中心の画素は無条件にエッジではないと判定する。
【００８８】
図３は、図１の構成のエッジ検出機能を説明する図である。
【００８９】
図３（イ）は、直線の真のエッジを有する画像イメージで、矩形が画像全体を、矩形の中に描かれている縦の直線が真のエッジである。
【００９０】
図３（ロ）は、図１の構成のエッジ検出機能を説明するための可視エッジで、該デジタル信号ｐとｑの論理レベル及びｐとｑからなる２ビットのデジタル信号を１０進変換した数を併記している。
【００９１】
図１の構成の如く、デジタル化された画像データに対して感度補正部１０４によって個々の画素の画素データのオフセットを補正した画像データについて、平均化した上でエッジ強調を行ない、所定の閾値と比較してエッジ検出をする場合には、感度補正部１０４の出力では画像データの変動を完全には補正しきれないことがある。
【００９２】
従って、平均化して画像データの変動の影響を緩和するとはいえ、該変動の影響を含んだままエッジ検出することがある。即ち、真の画像では連続したエッジになっているところでも、図３（ロ）の太い実線の如く、ラプラシアン・フィルタの出力は一定ではなく、細い破線で示される閾値より低レベルになることがある。
【００９３】
しかし、図２の構成ではラプラシアン・フィルタの出力と上記第一の閾値及び上記第二の閾値との比較をして、双方を用いて上記の如くエッジの有無を判定するので、判定結果が正確になる。
【００９４】
仔細に見ると、デジタル信号ｐの論理レベルが上から順に“０”、“０”、“１”、“１”、“０”、“０”“１”、“１”、“１”、“０”、“１”、“０”、“０”であり、デジタル信号ｑの論理レベルが上から“０”、“０”、“１”、“１”、“１”、“１”、“１”、“１”、“１”、“１”、“１”、“０”、“０”であるから、１０進数は上から順に０、０、３、３、１、１、３、３、３、１、３、０、０となる。
【００９５】
上記の判定方法により、１０進数が３になっているところは無条件にエッジであると判定し、１０進数が０になっているところは無条件にエッジでないと判定する。
【００９６】
一方、１０進数が１になっているところについては、周囲の８つの画素に対応する１０進数に３もしくは１がある時にエッジであると判定する。上記の例の場合、１０進数が１になっている画素の上下の画素において１０進数が３もしくは１になっているのでエッジであると判定する。
【００９７】
尚、図３では特定のライン上の画素に対するエッジ検出の１０進数を示しているが、同じことを隣接ライン上の画素に対するエッジ検出の１０進数を求めて見れば、上記の判定条件の根拠が妥当であることがよく判る。
【００９８】
又、上記では２ビットのデジタル信号ｐとｑを１０進数に変換してエッジの有無の可能性の判定を行なうと記載したが、これに限定されるものではない。
【００９９】
即ち、２ビットのデジタル信号ｐとｑの論理レベル自体のパターンを使ってエッジの有無の可能性の判定を行なうことも可能である。つまり、本発明の本質は、２ビットのデジタル信号ｐとｑをを併用してエッジの有無の可能性の判定を行なうことにある。
【０１００】
ところで、図１のメモリ３に格納されている、画像データの変動の値によっては、上記第一の閾値及び上記第二の閾値と図１のラプラシアン・フィルタ２の出力の大小関係が適切ではなくなり、エッジとなっている画素において上記１０進数が０になったり、エッジではない画素において上記１０進数が１になる恐れを否定できない。次に説明するのは、エッジとなっている画素において上記１０進数が０になったり、エッジではない画素において上記１０進数が１になることを回避する技術である。
【０１０１】
図４は、本発明のエッジ処理回路の第二の実施の形態である。
【０１０２】
図４において、
１は、平滑フィルタで、３×３の２次元画像の画像データによって９つの画素の中心の画素の画像データを平均化した画像データとするものである。
【０１０３】
２は、平滑フィルタ１が出力する平均化された画像データに対してエッジ強調を行なうラプラシアン・フィルタである。
【０１０４】
３は、雑音などによる画像データの変動を格納するメモリである。
【０１０５】
４は、所定の閾値を格納するレジスタである。
【０１０６】
８は、メモリ３に格納されている画像データの変動に乗算する係数を格納するレジスタである。
【０１０７】
９は、メモリ３に格納されている画像データの変動と、レジスタ８に格納されている係数を乗算する乗算回路である。
【０１０８】
５は、レジスタ４が格納している閾値と乗算回路９の出力を加算して第三の閾値を生成する第一の加算回路、５ａは、レジスタ４が格納している閾値から乗算回路９の出力を減算して第四の閾値を生成する第二の加算回路である。
【０１０９】
６は、ラプラシアン・フィルタ２の出力と該第三の閾値とを比較する第一のコンパレータ、６ａは、ラプラシアン・フィルタ２の出力と該第四の閾値とを比較する第二のコンパレータである。
【０１１０】
７は、第一のコンパレータ６の出力ｐと第二のコンパレータ６ａの出力ｑとを受けて、エッジの有無を判定するエッジ監視フィルタで、エッジ監視フィルタ７の出力がエッジ検出信号となる。
【０１１１】
即ち、画像データの変動に対して設定された係数を乗算した値を該閾値に加算した該第三の閾値と、該画像データの変動に対して設定された係数を乗算した値を該閾値から減算した該第四の閾値とを生成し、エッジ監視フィルタにおいて、該エッジ強調された画像データと該第三の閾値を比較して得たデジタル信号ｐと、該エッジ強調された画像データと該第四の閾値を比較して得たデジタル信号ｑとを併用してエッジ監視フィルタにおいてエッジ検出を行なう。
【０１１２】
尚、エッジ監視フィルタの構成は図２に示した構成と同一である。又、図４の構成は、予めメモリ３に格納されている画像データの変動に係数を乗算する点だけが図１の構成と違う点である。従って、図４の構成の動作は本質的に図１の構成の動作と同じであるので、図４の構成の動作説明は省略する。
【０１１３】
さて、図１及び図４において、メモリ３には画像データの変動を格納するという説明をしたが、該画像データの変動については未だ説明をしていない。そこで、以降暫くの間、画像データの変動として適用できる物理量とその計算について説明する。
【０１１４】
第一の物理量は、雑音の低周波成分である。これは、監視に先立って赤外線検知器に温度基準板からの赤外線を複数回入射させて、ラインを構成する画素毎の画像データをフレーム内でサンプル方向に平均した平均的なラインの画像データを複数回計算し、前回の計算値との差を求めて格納したものである。即ち、ラインを構成する画素毎の画像データをフレーム内で平均した平均的なラインの画像データの変動であるから、物理的には雑音の低周波成分となる訳である。
【０１１５】
図５は、低周波成分の計算のための構成である。
【０１１６】
図５において、１１１は加算回路、１１２は第一のライン・メモリである。
【０１１７】
加算回路１１１には、１ライン分の画像データ（サンプル・データ）が入力され、第一のライン・メモリ１１２に書き込まれ、書き込まれたサンプル・データは次のサンプル・データが入力される時に第一のライン・メモリ１１２から読み出されて、加算回路１１１において第一のライン・メモリ１１２から読み出されたデータと入力されるサンプル・データが加算される。この動作をサンプル方向にサンプル数だけ行なえば、最終的に第一のライン・メモリ１１２にはサンプル・データをフレーム内で積分したデータが格納される。
【０１１８】
１１３はデータ取得回数のＬＳＢ（Least Significant Bit の頭文字を取った一般的な略語である。）を反転入力端子に受け、加算回路１１１の出力を非反転入力端子に受ける論理積回路（正確には、入力されるデータが複数ビットの並列データであるので、複数の論理積回路で構成される論理積回路群であるが、あたかも単一の論理積回路の如く図示している。）、１１４はデータ取得回数のＬＳＢを非反転入力端子に受け、加算回路１１１の出力を非反転入力端子に受ける論理積回路（正確には、入力されるデータが複数ビットの並列データであるので、複数の論理積回路で構成される論理積回路群であるが、あたかも単一の論理積回路の如く図示している。）、１１５は論理積回路１１３の出力を格納する第二のライン・メモリ、１１６は論理積回路１１４の出力を格納する第三のライン・メモリである。
【０１１９】
データ取得回数を０からカウントするものとすれば、１回目のデータ取得時にはデータ取得回数のＬＳＢは“０”であるので、加算回路１１１の出力は第二のライン・メモリに書き込まれる。しかも、この書き込みはサンプル・データが入力される度に第二のライン・メモリ１１５に格納されているデータに上書きする形で行なわれる。
【０１２０】
２回目のデータ取得時にはデータ取得回数のＬＳＢは“１”であるので、加算回路１１１の出力は第三のライン・メモリ１１６に書き込まれる。しかも、この書き込みはサンプル・データが入力される度に第三のライン・メモリ１１６に格納されているデータに上書きする形で行なわれる。
【０１２１】
１１７は第二のライン・メモリ１１５と第三のライン・メモリ１１６の出力の差を求める加算回路、１１８はサンプル数を格納するレジスタ、１１９は加算回路１１７の出力をレジスタ１１８に格納されているサンプル数で除算する除算回路、１２０は除算回路１１９の出力の絶対値を求める絶対値演算回路、１２１は絶対値演算回路１２０の出力を格納する第四のライン・メモリである。
【０１２２】
上記の如く第二のライン・メモリ１１５と第三のライン・メモリ１１６に、フレーム内で全サンプル・データの加算が格納された後に、第二のライン・メモリ１１５と第三のライン・メモリ１１６からデータを読み出して、加算回路１１７によって両者の差を求める。
【０１２３】
その上で、除算回路１１９において加算回路１１７の出力を画素毎にサンプル数で除算し、ラインを構成する画素毎にフレーム内で平均した画像データを求め、絶対値演算回路１２０によって除算回路１１９の出力を絶対値化して、第四のライン・メモリ１２１に格納する。
【０１２４】
そして、監視開始後に図５の第四のライン・メモリ１２１を図１又は図４のメモリ３として使用すればよい。
【０１２５】
第二の物理量は、雑音の最大値と最小値の差、即ちピーク・ピーク値である。これは、監視に先立って赤外線検知器に温度基準板からの赤外線を入射させて得た画像データに対して、ラインを構成する画素毎の画像データをサンプル方向に比較して最大値と最小値を求め、これらの差を求めて格納したものである。即ち、ラインを構成する画素毎の画像データの最大値と最小値の差であるから、物理的には雑音のピーク・ピーク値である。
【０１２６】
図６は、ピーク・ピーク値の計算のための構成である。
【０１２７】
図６において、１２２は１フレーム分の画像データを格納するフレーム・メモリ、１２３はライン内の同一アドレスの画素の画像データの最大値を格納する第一のレジスタ、１２３ａはライン内の同一アドレスの画素の画像データの最小値を格納する第二のレジスタ、１２４は第一のレジスタから読み出した画像データとフレーム・メモリから読み出した画像データを比較して、フレーム・メモリから読み出した画像データの方が大きい時に第一のレジスタに書き込みイネーブル信号を供給する第一のコンパレータ、１２４ａは第二のレジスタから読み出した画像データとフレーム・メモリから読み出した画像データを比較して、フレーム・メモリから読み出した画像データの方が小さい時に第二のレジスタに書き込みイネーブル信号を供給する第二のコンパレータである。
【０１２８】
フレーム・メモリ１２２には、監視に先立って赤外線検知器に温度基準板からの赤外線を入射させて得た１フレーム分の画像データを格納しておく。
【０１２９】
まず、第一のレジスタ１２３をクリアすると共に、第二のレジスタ１２３ａには想定しうる最大値を書き込んでおく。
【０１３０】
ついで、異なるラインの同一アドレスの画素の画像データを順に読み出して第一のレジスタ１２３、第一のコンパレータ１２４、第二のレジスタ１２３ａ及び第二のコンパレータ１２４ａに供給する。
【０１３１】
最初に画像データが第一のレジスタ１２３、第一のコンパレータ１２４、第二のレジスタ１２３ａ及び第二のコンパレータ１２４ａに供給された時には、供給された画像データは第一のレジスタ１２３に格納されている値より必ず大きいので、供給された画像データが第一のレジスタ１２３に格納され、又、供給された画像データは第二のレジスタ１２３ａに格納されている値より必ず小さいので、供給された画像データが第二のレジスタ１２３ａに格納される。
【０１３２】
次に、異なるラインの同一アドレスの画像データが供給された時には、第一のコンパレータ１２４は、供給された画像データが第一のレジスタ１２３から読み出された画像データより大きい時に書き込みイネーブル信号を出力し、供給された画像データが第一のレジスタ１２３から読み出された画像データより小さい時に書き込みイネーブル信号を出力しない。従って、供給された画像データが第一のレジスタ１２３から読み出された画像データより大きい時に該供給された画像データが第一のレジスタ１２３に上書きされる。
【０１３３】
又、第二のコンパレータ１２４ａは、供給された画像データが第二のレジスタ１２３ａから読み出された画像データより小さい時に書き込みイネーブル信号を出力し、供給された画像データが第二のレジスタ１２３ａから読み出された画像データより大きい時に書き込みイネーブル信号を出力しない。従って、供給された画像データが第二のレジスタ１２３ａから読み出された画像データより小さい時に該供給された画像データが第二のレジスタ１２３ａに上書きされる。
【０１３４】
上記の動作が、フレーム内のサンプル数から１を減じた数に等しい回数行なわれると、全てのラインの特定アドレスの画像データの最大値が第一のレジスタ１２３に格納され、最小値が第二のレジスタ１２３ａに格納される。
【０１３５】
１２５は第一のレジスタ１２３と第二のレジスタ１２３ａから読み出される画像データの最大値と最小値の差を求める加算回路、１２６は加算回路１２５の出力を格納する第五のライン・メモリである。
【０１３６】
全てのラインの特定アドレスの画像データの最大値と最小値が第一のレジスタ１２３と第二のレジスタ１２３ａに格納された時に該最大値と該最小値を双方のレジスタから読み出し、加算回路１２５によって該最大値と該最小値の差、即ち、ピーク・ピーク値を求め、求めたピーク・ピーク値を第五のライン・メモリ１２６の当該アドレスに格納する。
【０１３７】
上記の動作をラインを構成する画素数に等しい回数行なえば、第五のライン・メモリ１２６にはラインを構成する全ての画素の画像データのピーク・ピーク値が格納できる。
【０１３８】
そして、監視開始後に図６の第五のライン・メモリ１２６を図１又は図４ののメモリ３として使用すればよい。
【０１３９】
さて、上記の如くして求めたライン内の同一アドレスの画像データのピーク・ピーク値をそのまま画像データの変動として使用してもよいが、画素間の特性のばらつきが大きい時や欠陥画素が含まれている時には、求めた画像データのピーク・ピーク値をそのまま雑音による画像データの変動として使用することが危険なことが多い。
【０１４０】
そこで、本発明は、突出したピーク・ピーク値が生じないような処置をして画像データの変動として使用する。
【０１４１】
図７は、突出値の排除処理（その１）で、図６の構成によって求めたピーク・ピーク値に突出値がある場合にそれを排除するものである。以降、図７の符号に沿って説明する。
【０１４２】
そして、図７では、最大のピーク・ピーク値からｍ（ｍは少なくとも２以上の整数である。）番目に大きいピーク・ピーク値の間と、最小のピーク・ピーク値からｍ番目に小さいピーク・ピーク値の間で突出値の排除を行なうものとしている。
【０１４３】
Ｓ１．図６の構成によって求めたピーク・ピーク値について、最大のピーク・ピーク値からｍ番目に大きいピーク・ピーク値までをソーティングによって求める。
【０１４４】
尚、ソーティングの技術は一般的な技術となっているので、図と説明の記載は省略する。
【０１４５】
Ｓ２．（ｍ−１）番目に大きいピーク・ピーク値と、ｍ番目に大きいピーク・ピーク値の差を求める。
【０１４６】
Ｓ３．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０１４７】
Ｓ４．ステップＳ４で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−１）番目に大きいピーク・ピーク値はｍ番目に大きいピーク・ピーク値に対して異常に突出していると考えられるので、ｍ番目のピーク・ピーク値を最大値に決定し、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値以上のピーク・ピーク値をｍ番目のピーク・ピーク値に置換して、ステップＳ１１にジャンプする。
【０１４８】
Ｓ５．ステップＳ４で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、（ｍ−２）番目のピーク・ピーク値と（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値との差を求める。
【０１４９】
Ｓ６．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０１５０】
Ｓ７．ステップＳ６で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−２）番目に大きいピーク・ピーク値は（ｍ−１）番目に大きいピーク・ピーク値に対して異常に突出していると考えられるので、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値を最大値に決定し、（ｍ−２）番目のピーク・ピーク値以上のピーク・ピーク値を（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値に置換して、ステップＳ１１にジャンプする。
【０１５１】
そして、ステップＳ６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、次に大きいピーク・ピーク値の比較を行ない、上記と同様な判定と処置を継続し、２番目のピーク・ピーク値が３番目のピーク・ピーク値に対して突出していない場合には、ステップＳ８に移行する。
【０１５２】
Ｓ８．最大のピーク・ピーク値と２番目のピーク・ピーク値との差を求める。
【０１５３】
Ｓ９．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０１５４】
上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、ステップＳ１１にジャンプする。
【０１５５】
Ｓ１０．ステップＳ９で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、２番目のピーク・ピーク値を最大値に決定し、最大のピーク・ピーク値を２番目のピーク・ピーク値に置換して、ステップＳ１１にジャンプする。
【０１５６】
Ｓ１１．図６の構成によって求めたピーク・ピーク値について、最小のピーク・ピーク値からｍ番目に小さいピーク・ピーク値までをソーティングによって求める。
【０１５７】
Ｓ１２．（ｍ−１）番目に小さいピーク・ピーク値と、ｍ番目に小さいピーク・ピーク値の差を求める。
【０１５８】
Ｓ１３．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０１５９】
Ｓ１４．ステップＳ１３で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−１）番目に小さいピーク・ピーク値はｍ番目に小さいピーク・ピーク値に対して異常に突出していると考えられるので、ｍ番目のピーク・ピーク値を最小値に決定し、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値以上のピーク・ピーク値をｍ番目のピーク・ピーク値に置換して、処理を終了する。
【０１６０】
Ｓ１５．ステップＳ１４で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、（ｍ−２）番目のピーク・ピーク値と（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値との差を求める。
【０１６１】
Ｓ１６．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０１６２】
Ｓ１７．ステップＳ１６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−２）番目に小さいピーク・ピーク値は（ｍ−１）番目に小さいピーク・ピーク値に対して異常に突出していると考えられるので、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値を最小値に決定し、（ｍ−２）番目のピーク・ピーク値以上のピーク・ピーク値を（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値に置換して、処理を終了する。
【０１６３】
そして、ステップＳ１６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、次に小さいピーク・ピーク値の比較を行ない、上記と同様な判定と処置を継続し、２番目のピーク・ピーク値が３番目のピーク・ピーク値に対して突出していない場合には、ステップＳ１８に移行する。
【０１６４】
Ｓ１８．最小のピーク・ピーク値と２番目のピーク・ピーク値との差を求める。
【０１６５】
Ｓ１９．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０１６６】
上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、処理を終了する。
【０１６７】
Ｓ２０．ステップＳ１９で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、２番目のピーク・ピーク値を最小値に決定し、最小のピーク・ピーク値を２番目のピーク・ピーク値に置換して、処理を終了する。
【０１６８】
上記処理を行なうことによって、画素のばらつきが大きい場合や欠陥画素が含まれている場合にも、異常なピーク・ピーク値を雑音による画像データの変動として使用することがなくなるので、図１又は図４の構成によるピーク検出の確度を高めることができる。
【０１６９】
ここで、最大値又は最小値からｍ番目のピーク・ピーク値と（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値の比較を最初に行なうのは、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値以上が異常に突出していて、ｍ番目以下のピーク・ピーク値の分布が妥当な場合に、異常値を全て排除できる利点があるためである。
【０１７０】
しかし、上記のように異常値が複数あることは想定しにくい場合には、最大値又は最小値から１番目のピーク・ピーク値と２番目のピーク・ピーク値の比較を最初に行なうことも可能である。
【０１７１】
そして、このことは、以下に記載する突出値の排除処理においても同様である。
【０１７２】
図８は、突出値の排除処理（その２）で、赤外線検知器を構成する画素の画像データに突出値がある場合に、画像データの突出値に影響されていると思われるピーク・ピーク値を排除し、異常値が混入しないようにするものである。以降、図８の符号に沿って説明する。
【０１７３】
Ｓ６１．赤外線検知を構成する画素毎に画像データの平均値を求めて最大からｍ番目までソーティングし、又、ピーク・ピーク値も最大からｍ番目までソーティングする。
【０１７４】
Ｓ６２．（ｍ−１）番目に大きい画像データの平均値と、ｍ番目に大きい画像データの平均値の差を求める。
【０１７５】
Ｓ６３．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０１７６】
Ｓ６４．ステップＳ６３で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−１）番目に大きいピーク・ピーク値はｍ番目に大きいピーク・ピーク値に対して異常に突出していると考えられるので、ｍ番目のピーク・ピーク値を最大値に決定し、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値以上のピーク・ピーク値をｍ番目のピーク・ピーク値に置換して、ステップＳ７１にジャンプする。
【０１７７】
Ｓ６５．ステップＳ６３で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、（ｍ−２）番目の画像データの平均値と（ｍ−１）番目の画像データの平均値との差を求める。
【０１７８】
Ｓ６６．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０１７９】
Ｓ６７．ステップＳ６６で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−２）番目に大きいピーク・ピーク値は（ｍ−１）番目に大きいピーク・ピーク値に対して異常に突出していると考えられるので、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値を最大値に決定し、（ｍ−２）番目のピーク・ピーク値以上のピーク・ピーク値を（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値に置換して、ステップＳ７１にジャンプする。
【０１８０】
そして、ステップＳ６６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、次に大きい画像データの平均値の比較を行ない、上記と同様な判定と処置を継続し、２番目の画像データの平均値が３番目の画像データの平均値に対して突出していない場合には、ステップＳ６８に移行する。
【０１８１】
Ｓ６８．最大の画像データの平均値と２番目の画像データの平均値との差を求める。
【０１８２】
Ｓ６９．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０１８３】
上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、ステップＳ７１にジャンプする。
【０１８４】
Ｓ７０．ステップＳ６９で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、２番目のピーク・ピーク値を最大値に決定し、最大のピーク・ピーク値を２番目のピーク・ピーク値に置換して、ステップＳ７１にジャンプする。
【０１８５】
Ｓ７１．赤外線検知を構成する画素毎に画像データの平均値を求めて最小からｍ番目までソーティングし、又、ピーク・ピーク値も最小からｍ番目までソーティングする。
【０１８６】
Ｓ７２．（ｍ−１）番目に小さい画像データの平均値と、ｍ番目に小さい画像データの平均値の差を求める。
【０１８７】
Ｓ７３．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０１８８】
Ｓ７４．ステップＳ７３で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−１）番目に小さいピーク・ピーク値はｍ番目に小さいピーク・ピーク値に対して異常に突出していると考えられるので、ｍ番目のピーク・ピーク値を最小値に決定し、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値以上のピーク・ピーク値をｍ番目のピーク・ピーク値に置換して、処理を終了する。
【０１８９】
Ｓ７５．ステップＳ７３で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、（ｍ−２）番目の画像データの平均値と（ｍ−１）番目の画像データの平均値との差を求める。
【０１９０】
Ｓ７６．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０１９１】
Ｓ７７．ステップＳ７６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−２）番目に小さいピーク・ピーク値は（ｍ−１）番目に小さいピーク・ピーク値に対して異常に突出していると考えられるので、（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値を最小値に決定し、（ｍ−２）番目のピーク・ピーク値以上のピーク・ピーク値を（ｍ−１）番目のピーク・ピーク値に置換して、処理を終了する。
【０１９２】
そして、ステップＳ７６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、次に小さい画像データの平均値の比較を行ない、上記と同様な判定と処置を継続し、２番目の画像データの平均値が３番目の画像データの平均値に対して突出していない場合には、ステップＳ７８に移行する。
【０１９３】
Ｓ７８．最小の画像データの平均値と２番目の画像データの平均値との差を求める。
【０１９４】
Ｓ７９．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０１９５】
上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、処理を終了する。
【０１９６】
Ｓ８０．ステップＳ７９で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、２番目のピーク・ピーク値を最小値に決定し、最小のピーク・ピーク値を２番目のピーク・ピーク値に置換して、処理を終了する。
【０１９７】
上記処理を行なうことによって、画素のばらつきが大きい場合や欠陥画素が含まれている場合にも、異常なピーク・ピーク値を画像データの変動として使用することがなくなるので、図１又は図４の構成によるピーク検出の確度を高めることができる。
【０１９８】
図９は、突出値の排除処理（その３）で、ラインを構成する画素毎に画像データの突出値を排除して、突出値を排除した画像データを使用して図６の構成によってピーク・ピーク値を求めるられるようにするものである。以降、図９の符号に沿って説明する。
【０１９９】
Ｓ３１．同一ライン内で最大の画像データからからｍ番目に大きい画像データまでをソーティングによって求める。
【０２００】
Ｓ３２．（ｍ−１）番目に大きい画像データと、ｍ番目に大きい画像データの差を求める。
【０２０１】
Ｓ３３．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０２０２】
Ｓ３４．ステップＳ３３で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−１）番目に大きい画像データはｍ番目に大きい画像データに対して異常に突出していると考えられるので、ｍ番目の画像データを最大値に決定し、（ｍ−１）番目の画像データ以上の画像データをｍ番目の画像データに置換して、ステップＳ４１にジャンプする。
【０２０３】
Ｓ３５．ステップＳ３３で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、（ｍ−２）番目の画像データと（ｍ−１）番目の画像データとの差を求める。
【０２０４】
Ｓ３６．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０２０５】
Ｓ３７．ステップＳ３６で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−２）番目に大きい画像データは（ｍ−１）番目に大きい画像データに対して異常に突出していると考えられるので、（ｍ−１）番目の画像データを最大値に決定し、（ｍ−２）番目の画像データ以上の画像データを（ｍ−１）番目の画像データに置換して、ステップＳ４１にジャンプする。
【０２０６】
そして、ステップＳ３６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、次に大きい画像データの比較を行ない、上記と同様な判定と処置を継続し、２番目の画像データが３番目の画像データに対して突出していない場合には、ステップＳ３８に移行する。
【０２０７】
Ｓ３８．最大の画像データと２番目の画像データとの差を求める。
【０２０８】
Ｓ３９．上記差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
【０２０９】
上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、ステップＳ４１にジャンプする。
【０２１０】
Ｓ４０．ステップＳ３９で、上記差が所定の閾値より大きいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、２番目の画像データを最大値に決定し、最大の画像データを２番目の画像データに置換して、ステップＳ４１にジャンプする。
【０２１１】
Ｓ４１．同一ライン内で最小の画像データからからｍ番目に小さい画像データまでをソーティングによって求める。
【０２１２】
Ｓ４２．（ｍ−１）番目に小さい画像データと、ｍ番目に小さい画像データの差を求める。
【０２１３】
Ｓ４３．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０２１４】
Ｓ４４．ステップＳ４３で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−１）番目に小さい画像データはｍ番目に小さい画像データに対して異常に突出していると考えられるので、ｍ番目の画像データを最小値に決定し、（ｍ−１）番目の画像データ以上の画像データをｍ番目の画像データに置換して、ステップＳ５１にジャンプする。
【０２１５】
Ｓ４５．ステップＳ４３で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、（ｍ−２）番目の画像データと（ｍ−１）番目の画像データとの差を求める。
【０２１６】
Ｓ４６．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０２１７】
Ｓ４７．ステップＳ４６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、（ｍ−２）番目に小さい画像データは（ｍ−１）番目に小さい画像データに対して異常に突出していると考えられるので、（ｍ−１）番目の画像データを最小値に決定し、（ｍ−２）番目の画像データ以上の画像データを（ｍ−１）番目の画像データに置換して、ステップＳ５１にジャンプする。
【０２１８】
そして、ステップＳ４６で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、次に小さい画像データの比較を行ない、上記と同様な判定と処置を継続し、２番目の画像データが３番目の画像データに対して突出していない場合には、ステップＳ４８に移行する。
【０２１９】
Ｓ４８．最小の画像データと２番目の画像データとの差を求める。
【０２２０】
Ｓ４９．上記差が所定の閾値より小さいか否かを判定する。
【０２２１】
上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｎｏ）には、ステップＳ５１に移行する。
【０２２２】
Ｓ５０．一方、ステップＳ４９で、上記差が所定の閾値より小さいと判定された場合（Ｙｅｓ）には、２番目の画像データを最小値に決定し、最小の画像データを２番目の画像データに置換して、ステップＳ５１に移行する。
【０２２３】
Ｓ５１．上記処理を全てのラインについて行なったか否かを判定する。
【０２２４】
Ｓ５２．ステップＳ５１で、上記処理を全てのラインについて終了していないと判定された場合（Ｎｏ）には、ライン番号を歩進して、ステップＳ３１にジャンプする。
【０２２５】
一方、ステップＳ５１で、上記処理を全てのラインについて行なったと判定された場合（Ｙｅｓ）には、処理を終了する。
【０２２６】
上記処理を行なうことによって、ライン内で画素毎に見て突出した画像データを排除してからピーク・ピーク値を求めることができるようになるので、処理時間が若干増加することを許容できれば、画素のばらつきが大きい場合や欠陥画素が含まれている場合にも、図１又は図４の構成によるピーク検出の確度を一層高めることができる。
【０２２７】
ところで、図７乃至図９では、ラインを構成する同一アドレスの画素の画像データのピーク・ピーク値自体のばらつきが大きい場合や、ラインを構成する同一アドレスの画素の画像データ自体のばらつきが大きい場合に、突出して大きいピーク・ピーク値及び突出して小さいピーク・ピーク値を妥当なピーク・ピーク値に置換して画像データの変動とするとして説明した。
【０２２８】
しかし、突出して大きいピーク・ピーク値は瞬時的に高レベルの雑音が生じたとか欠陥画素であるとか、なんらかの異常を表わす可能性が高いが、突出して小さいピーク・ピーク値が異常を表わすか否かは単純には断定できないこともあり得て、突出して小さいピーク・ピーク値を他のピーク・ピーク値に置換すべきか否かは監視対象の特性も含め、しかも、経験的に判断する方がよいことも少なくない。
【０２２９】
従って、画像データの変動値として、異なるラインにおいて同一アドレスの画素の画像データのピーク・ピーク値を採用する場合で、該ピーク・ピーク値のばらつきが大きい場合には、少なくとも突出して大きいピーク・ピーク値を妥当なピーク・ピーク値に置換して該画像データの変動とすることが一般的であるといえる。
【０２３０】
さて、第三の物理量は、画素ごとに求めた画像データの標準偏差δ（ｉ）である。これは、監視に先立って赤外線検知器に温度基準板からの赤外線を入射させて、ラインを構成する画素毎の画像データそのものと、ラインを構成する画像データをフレーム内でサンプル方向に平均した平均値の差の２乗を平均したもので、次の式で表される。
【０２３１】
δ（ｉ）＝（Σ(Sij−mean(Si ))2/(n-1))1/2 
但し、ｉはライン内の画素番号、
ｊはライン番号、
ｎはライン数、
Ｓijはｊライン目のｉ番目の画素の画像データ、
mean（Ｓi ) は全ラインにわたるｉ画素目の画像データの平均値
である。従って、δ（ｉ）は全ラインにわたるｉ画素目の画像データの標準偏差である。
【０２３２】
図１０は、標準偏差の計算のための構成である。
【０２３３】
図１０において、１２７は加算回路、１２８は第六のライン・メモリ、１２９は第七のライン・メモリ、１３０は第二のフレーム・メモリ、１３１は標準偏差計算部、１３２は第八のライン・メモリである。
【０２３４】
加算回路１２７、第六のライン・メモリ１２８によって、ラインを構成する画素毎の画像データを全ラインに渡って加算して第七のライン・メモリ１２９に格納する。
【０２３５】
一方、ラインを構成する画素毎の画像データを全ラインにわたって加算している間に、第二のフレーム・メモリ１３０に１フレーム分の画像データが格納される。
【０２３６】
標準偏差計算部１３１は例えばデジタル信号プロセッサで構成され、第七のライン・メモリ１２９が格納している、ラインを構成する画素毎の全ラインにわたる画像データの加算値と、第二のフレーム・メモリが格納している各々の画素の画像データを取り込んで、ラインを構成する同一番号の画素の画像データの標準偏差δ（ｉ）を上の式によって計算し、第八のライン・メモリ１３２に格納する。尚、図１０の構成は、ラインを構成する同一番号の画素の画像データの平均値は標準偏差計算部で求めることを想定した構成である。
【０２３７】
そして、図１０の第八のライン・メモリを図１又は図４のメモリとして使用して、画像データの変動データとすればよい。
【０２３８】
続いて、本発明のエッジ処理回路の他の実施の形態について説明する。
【０２３９】
図１１は、本発明のエッジ処理回路の第三の実施の形態である。
【０２４０】
図１１において、１ａは平滑フィルタで、フリップ・フロップ１１ｉ、１１ｊ、１１ｋ、１１ｍ及び１１ｎ、フリップ・フロップ１１ｉ、１１ｊ、１１ｋ、１１ｍ及び１１ｎの出力を加算する加算回路１４ｈ、加算する画像データ数を格納するレジスタ１５ａ、加算回路１４ｈの出力をレジスタ１５ａに格納されている数で除算する除算回路１６ａによって構成される。
【０２４１】
２はラプラシアン・フィルタに代表されるエッジ強調フィルタである。
【０２４２】
図１１の構成は、エッジ強調フィルタの前処理として赤外線検知器のライン方向に画像データを平均化するもので、これにより、画素毎のばらつきを抑圧しながらサンプル方向のエッジをシャープに強調することができる。
【０２４３】
尚、図１１においてフリップ・フロップを５つ縦続接続する構成を示しているが、これは１×５の画像に対して平均化をする単なる例で、ｍ×ｎ（ｍ、ｎは正の整数）の構成も可能である。
【０２４４】
図１２は、本発明のエッジ処理回路の第四の実施の形態である。
【０２４５】
図１２において、１ｂは平滑フィルタで、フリップ・フロップ１１ｐ、１１ｑ、１１ｒ、１１ｓ及び１１ｔ、フリップ・フロップ１１ｐ乃至１１ｔの出力に乗算する係数を格納するレジスタ１５ｂ、１５ｃ、１５ｄ、１５ｅ及び１５ｆ、フリップ・フロップ１１ｐ乃至１１ｔの出力に、それぞれ、レジスタ１５ｂ乃至１５ｆに格納されている係数を乗算する乗算回路１７、１７ａ、１７ｂ、１７ｃ及び１７ｄ、乗算回路１７乃至１７ｄの出力を加算する加算回路１４ｉ、レジスタ１５ｂ乃至１５ｆの出力を加算する加算回路１４ｊ、加算回路１４ｉの出力を加算回路１４ｊの出力で除算する除算回路１６ｂによって構成される。
【０２４６】
又、２はラプラシアン・フィルタによって代表されるエッジ強調フィルタである。
【０２４７】
図１２の構成は、エッジ強調フィルタの前処理として赤外線検知器のライン方向に画像データを平均化する際に、素子毎に異なる係数を乗算してから平均化するもので、これにより、画素毎のばらつきを抑圧しながらサンプル方向のエッジをシャープに強調することができる上に、特定の画素を更に強調することが可能になるため、用途に応じて画像処理を柔軟に行なうことができるようになる。
【０２４８】
尚、図１２においてフリップ・フロップを５つ縦続接続する構成を示しているが、これは１×５の画像に対して平均化をする単なる例で、ｍ×ｎの構成も可能である。
【０２４９】
図１３は、本発明のラプラシアン・フィルタの構成である。
【０２５０】
図１３において、２１、２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ、２１ｅ、２１ｆ、２１ｇ、２１ｈ、２１ｉ及び２１ｊはフリップ・フロップ、２２は１ライン分の遅延時間の第一の遅延回路、２３は２ライン分の遅延時間の第二の遅延回路、２４、２４ａ、２４ｂ及び２４ｃは加算回路、２５は強調係数を格納するレジスタ、２６はフリップ・フロップ２１ｃの出力にレジスタ２５に格納されている係数を乗算する乗算回路である。
【０２５１】
図１３のラプラシアン・フィルタと図１８のラプラシアン・フィルタの違いは、図１３においては、フリップ・フロップ２１とフリップ・フロップ２１ａの間にフリップ・フロップ２１ｇを挿入し、フリップ・フロップ２１ｂとフリップ・フロップ２１ｃの間にフリップ・フロップ２１ｈを挿入し、フリップ・フロップ２１ｃとフリップ・フロップ２１ｄの間にフリップ・フロップ２１ｉを挿入し、フリップ・フロップ２１ｅとフリップ・フロップ２１ｆの間にフリップ・フロップ２１ｊを挿入したことである。そして、挿入したフリップ・フロップ２１ｇ、２１ｈ、２１ｉ及び２１ｊの出力は後段の加算回路及び乗算回路には供給されない。
【０２５２】
図１４は、面的に見た図１３のラプラシアン・フィルタの出力である。
【０２５３】
即ち、平均化された画像データを有する仮想的な５×３の２次元画像の中心の画素と、該中心の画素の左右の画素と１つ離れた上下の画素について有効な平均化された画像データを有するものとなっており、且つ、該中心の画像データが（−４）倍されている。
【０２５４】
従って、該中心の画素がエッジを形成する画素でない場合には、（Ａ2 ＋Ｂ1 ＋Ｂ3 ＋Ｃ2 ）と４×Ｂ2 の差は小さく、該中心の画素がエッジを形成する画素である場合には、（Ａ2 ＋Ｂ1 ＋Ｂ3 ＋Ｃ2 ）と４×Ｂ2 の差が大きくなるので、図１３に示した演算によってエッジを強調することができる。
【０２５５】
しかも、仮想的な５×３の２次元画像の中で、有効な画像データを有する画素番号は全て偶数（又は、奇数）になる。これにより、エッジを強調に使用される画素が仮想的に同一フィールドにあることになり、同一フィールド内でエッジ強調を行なうことができるようになる。
【０２５６】
従って、１つの赤外線検知器によって２つのフィールドの画像データを取得して、１／６０秒ずらして１フレームとする場合において、等価的に、同一フレームに異なるフィールドの画像データが表示されることがなくなり、エッジ強調をしても、又、動きが大きい目標物体を捉える時にも表示品質の劣化は生じない。
【０２５７】
尚、図１３においてはフリップ・フロップを使用して本発明のラプラシアン・フィルタを構成する例を説明したが、フリップ・フロップを適用することには限定されない。
【０２５８】
即ち、ランダム・アクセス・メモリを適用しても同様な機能の回路を構成することも可能である。従って、図１３の構成における本質は、奇数番目のフィールドの画像データを保持する記憶素子と偶数番目のフィールドの画像データを保持する記憶素子の間にダミーの記憶素子を挿入し、
エッジ強調フィルタの出力を形成すべき画像データを全て同一のフィールドの画像データとしてエッジ強調するエッジ強調フィルタということになる。
【０２５９】
【発明の効果】
本発明の第一の手段によれば、該エッジ強調された画像データと該第一の閾値を比較して得たデジタル信号の論理レベルが“１”であれば、着目している画素にエッジが存在することが確実であり、該エッジ強調された画像データと該第二の閾値を比較して得たデジタル信号の論理レベルが“０”であれば、着目している画素にエッジが存在しないことが確実であり、該エッジ強調された画像データと該第一の閾値を比較して得たデジタル信号の論理レベルが“１”で、該エッジ強調された画像データと該第二の閾値を比較して得たデジタル信号の論理レベルが“０”であれば、着目している画素にエッジが存在する可能性を認識することができるので、エッジ検出の確度を高めることができる。
【０２６０】
本発明の第二の手段によれば、赤外線検知器の赤外線検知素子方向に画像データの平均化を行なうことができ、画像データの変動を抑圧しながらサンプル方向のエッジを強調することができる。
【０２６１】
本発明の第三の手段によれば、ラプラシアン・フィルタの出力を形成すべき行の画像データを全て仮想的な奇数番目のフィールド又は仮想的な偶数番目のフィールドの画像データとして取り扱うことになるので、２つのフィールドの画像データを異なるタイミングで取得して１つのフレームに表示するという特殊な画像処理をしている場合に、同一フレームの画像データによってエッジ強調をすることができる。従って、エッジ強調による赤外線画像の表示品質の低下を防止することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明のエッジ処理回路の第一の実施の形態。
【図２】  エッジ監視フィルタの構成。
【図３】  図１の構成のエッジ検出機能を説明する図。
【図４】  本発明のエッジ処理回路の第二の実施の形態。
【図５】  低周波成分の計算のための構成。
【図６】  ピーク・ピーク値の計算のための構成。
【図７】  突出値の排除処理（その１）。
【図８】  突出値の排除処理（その２）。
【図９】  突出値の排除処理（その３）。
【図１０】  標準偏差の計算のための構成。
【図１１】  本発明のエッジ処理回路の第三の実施の形態。
【図１２】  本発明のエッジ処理回路の第四の実施の形態。
【図１３】  本発明のラプラシアン・フィルタの構成。
【図１４】  面的に見た図１３のラプラシアン・フィルタの出力。
【図１５】  エッジ処理機能を備える赤外線画像装置の一般的構成。
【図１６】  平滑フィルタの構成。
【図１７】  ２次元画像と平滑フィルタの対比。
【図１８】  ラプラシアン・フィルタの構成。
【図１９】  面的に見たラプラシアン・フィルタの出力。
【図２０】  従来のエッジ検出方式の問題点を説明する図。
【図２１】  エッジ強調フィルタを備える赤外線画像装置の一般的構成。
【図２２】  フィールド毎にエッジ検出する場合の問題点。
【符号の説明】
１、１ａ、１ｂ  平滑フィルタ
１１、１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１ｄ、１１ｅ、１１ｆ、１１ｇ、１１ｈ、１１ｉ、１１ｊ、１１ｋ、１１ｍ、１１ｎ、１１ｐ、１１ｑ、１１ｒ、１１ｓ、１１ｔ  フリップ・フロップ
１２  第一の遅延回路
１３  第二の遅延回路
１４、１４ａ、１４ｂ、１４ｃ、１４ｄ、１４ｅ、１４ｆ、１４ｇ、１４ｈ、１４ｉ、１４ｊ  加算回路
１５、１５ａ、１５ｂ、１５ｃ、１５ｄ、１５ｅ  レジスタ
１６、１６ａ、１６ａ  除算回路
１７、１７ａ、１７ｂ、１７ｃ、１７ｄ  乗算回路
２  エッジ強調フィルタ
２１、２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ、２１ｅ、２１ｆ、２１ｇ、２１ｈ、２１ｉ、２１ｊ  フリップ・フロップ
２２  第一の遅延回路
２３  第二の遅延回路
２４、２４ａ、２４ｂ、２４ｃ  加算回路
２５  レジスタ
２６  乗算回路
３  メモリ
４  レジスタ
５、５ａ  加算回路
６、６ａ  コンパレータ
７  エッジ監視フィルタ
８  レジスタ
９  乗算回路
７１、７１ａ、７１ｂ、７１ｃ、７１ｄ、７１ｅ、７１ｆ、７１ｇ、７１ｈ
フリップ・フロップ
７２  第一の遅延回路
７３  第二の遅延回路
７４  デコーダ
１０１  光学系
１０２  赤外線検知器
１０３  アナログ・デジタル変換回路（Ａ／Ｄ）
１０４  感度補正部
１０５、１０５ａ  エッジ処理部
１０６  画像処理部
１０７  表示部
１１１  加算回路
１１２  第一のライン・メモリ
１１３  論理積回路
１１４  論理積回路
１１５  第二のライン・メモリ
１１６  第三のライン・メモリ
１１７  加算回路
１１８  レジスタ
１１９  除算回路
１２０  絶対値演算回路
１２１  第四のライン・メモリ
１２２  フレーム・メモリ
１２３  第一のレジスタ
１２３ａ  第二のレジスタ
１２４  コンパレータ
１２４ａ  コンパレータ
１２５  加算回路
１２６  第五のライン・メモリ
１２７  加算回路
１２８  第六のライン・メモリ
１２９  第七のライン・メモリ
１３０  第二のフレーム・メモリ
１３１  標準偏差計算部
１３２  第八のライン・メモリ
【図１】
0004366807.tif 000002
【図２】
0004366807.tif 000003
【図３】
0004366807.tif 000004
【図４】
0004366807.tif 000005
【図５】
0004366807.tif 000006
【図６】
0004366807.tif 000007
【図７】
0004366807.tif 000008
【図８】
0004366807.tif 000009
【図９】
0004366807.tif 000010
【図１０】
0004366807.tif 000011
【図１１】
0004366807.tif 000012
【図１２】
0004366807.tif 000013
【図１３】
0004366807.tif 000014
【図１４】
0004366807.tif 000015
【図１５】
0004366807.tif 000016
【図１６】
0004366807.tif 000017
【図１７】
0004366807.tif 000018
【図１８】
0004366807.tif 000019
【図１９】
0004366807.tif 000020
【図２０】
0004366807.tif 000021
【図２１】
0004366807.tif 000022
【図２２】
0004366807.tif 000023