レーダ画像処理装置
【課題】地表面で生じた変化を高精度に検出でき、変化の状態に応じて類別できるレーダ画像処理装置を得る。
【解決手段】異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部１と、レーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部２００と、レーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部３００と、画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部４００と、算出されたコヒーレンスに基づき位相差の理論的な統計分布を算出する理論統計分布算出部５００と、算出された統計分布と理論的統計分布と比較し統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部６００と、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部７００と、算出された統計パラメータと入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する検出処理部８００とを設けた。
【解決手段】異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部１と、レーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部２００と、レーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部３００と、画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部４００と、算出されたコヒーレンスに基づき位相差の理論的な統計分布を算出する理論統計分布算出部５００と、算出された統計分布と理論的統計分布と比較し統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部６００と、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部７００と、算出された統計パラメータと入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する検出処理部８００とを設けた。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、異なる時刻に撮像されたレーダ画像間から地表面上に生じた変化を検出するとともに、その検出した変化を類別し、どのような変化が生じたのかを検知できるレーダ画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のレーダ画像処理装置は、異なる時刻に取得された２枚のレーダ画像間の相関であるコヒーレンスを計算し、画像間で変化が生じた部分ではコヒーレンスが低下することを利用して、コヒーレンスの強弱に基づき閾値処理によって、画像間に生じている変化の検出を行っていた（例えば、非特許文献１参照）。この画像間に生じている変化とは、撮像時間間隔内で生じた車両の轍や、火災や爆発の跡などの地表面の変化を示している。
【０００３】
【非特許文献１】C.V.Jakowatz,Jr., D.E.Wahl, P.H.Eichel, D.C.Ghiglia, and P.A.Thompson, "Spotlight-Mode Synthetic Aperture Radar: A Signal Processing Approach", Kluwer academic publisher, p.330-340, 1999.
【非特許文献２】J.S.Lee, K.W.Hoppel, S.A.Mango, and A.R.Miller, "Intensity and Phase Statistics of Multilook Polarimetric and Interferometric SAR Imagery", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.32, no.5, pp.1017-pp.1028, 1994.
【非特許文献３】高木幹雄、下田陽久編、「新編 画像解析ハンドブック」、p.1551-p.1650, 東京大学出版会、2004.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のレーダ画像処理装置は、地表面で生じた変化の状態との関係が明確でないコヒーレンスを検出の指標値としているため、変化を検出した地点においてどのような変化が生じているのか判断できないという問題点があった。
【０００５】
また、コヒーレンスは地表面で生じた変化だけでなく、２回のレーダ画像撮像時の観測条件の変化、例えば、レーダ波の照射角度やレーダを搭載するプラットフォームの軌跡に応じても低下するが、コヒーレンスの値のみからは、これら地表面で生じた変化以外を要因とするコヒーレンスの低下と、地表面で生じた変化によるコヒーレンスの低下を区別することができないため、地表面の変化を誤検出するという問題点があった。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、地表面で生じた変化を高精度に検出することができるとともに、地表面上で生じた変化の状態に応じて類別することができるレーダ画像処理装置を得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係るレーダ画像処理装置は、異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、前記コヒーレンス算出部により算出されたコヒーレンスに基づき位相差の理論的な統計分布を算出する理論統計分布算出部と、前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記理論統計分布算出部により算出された統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する検出処理部とを設けたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明に係るレーダ画像処理装置は、地表面で生じた変化を高精度に検出することができるとともに、地表面上で生じた変化の状態に応じて類別することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置について図１及び図２を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、以降では、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００１０】
図１において、この実施の形態１に係るレーダ画像処理装置は、異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部１と、本装置の出力を格納する出力格納部２と、レーダ画像格納部１や出力格納部２との入出力及び後述する装置を構成する各部位間のデータのやりとりを制御する制御部１００とが設けられている。
【００１１】
制御部１００は、コヒーレンス算出部２００と、位相差算出部３００と、統計分布算出部４００と、理論統計分布算出部５００と、検定部６００と、閾値指定部７００と、検出処理部８００とが設けられている。
【００１２】
コヒーレンス算出部２００は、制御部１００を介して入力された２枚の複素レーダ画像間のコヒーレンスを算出する。位相差算出部３００は、複素レーダ画像間の位相差を算出する。統計分布算出部４００は、位相差算出部３００で算出された位相差の統計分布を算出する。理論統計分布算出部５００は、コヒーレンス算出部２００で算出されたコヒーレンスを基に、理論的な位相差の統計分布を算出する。検定部６００は、統計分布算出部４００で算出された位相差の統計分布と、理論統計分布算出部５００で算出された統計分布を比較しそれら分布の違いを検定する。検出処理部８００は、検定部６００で得られた分布の違いを、閾値指定部７００から入力された変化検出の閾値と比較し、分布の違いが閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。
【００１３】
つぎに、この実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図２は、この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００１４】
まず、ステップＳＴ１００において、制御部１００は、レーダ画像格納部１から異なる時刻に撮像された２枚の複素レーダ画像を読み込む。
【００１５】
次に、ステップＳＴ２００において、制御部１００は、コヒーレンス算出部２００へ２枚の複素レーダ画像を出力する（受け渡す）。このコヒーレンス算出部２００は、レーダ画像中の各画素の位置Ｐ（ｍ，ｎ）において、２枚のレーダ画像からコヒーレンスを算出する。この位置Ｐ（ｍ，ｎ）におけるコヒーレンスρ（ｍ，ｎ）は、次の式（１）で表されるものである。
【００１６】
【数１】
【００１７】
ここで、ｓ１，ｋは１枚目のレーダ画像において（ｍ，ｎ）を中心としたＮ個の画素がもつ複素データ値を示し，ｓ２，ｋは２枚目のレーダ画像おける複素データ値を示す。個数Ｎは（ｍ，ｎ）を中心としたコヒーレンスを計算する範囲に相当する。また、＊は複素共役を示す。ρは振幅、θは偏角を表す。このコヒーレンスは、２枚の画像が同一の軌道で取得されるという条件の下、地表面に変化がない場合には１に近い値をとり、コヒーレンスを計算する範囲Ｎよりも大きな面積の地表面変化が生じている場所では０に近い値をとる。
【００１８】
次に、ステップＳＴ３００において、制御部１００は、位相差算出部３００へ２枚の複素レーダ画像を出力する。この位相差算出部３００は、レーダ画像中の各画素の位置Ｐ（ｍ，ｎ）において、２枚のレーダ画像から位相差を算出する。この位置Ｐ（ｍ，ｎ）における位相差Φ（ｍ，ｎ）は、次の式（２）で表されるものである。
【００１９】
【数２】
【００２０】
ここで、ａｎｇｌｅは複素数の偏角を示す関数、ｓ１（ｍ，ｎ）とｓ２（ｍ，ｎ）はそれぞれ１枚目のレーダ画像と２枚目のレーダ画像上で位置（ｍ，ｎ）における複素データ値を示す。
【００２１】
次に、ステップＳＴ４００において、制御部１００は、位相差算出部３００で算出された位相差を統計分布算出部４００に出力する。この統計分布算出部４００は、コヒーレンス算出部２００がコヒーレンスを算出するために設定した位置（ｍ，ｎ）の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差Φ（ｍ，ｎ）の頻度分布、すなわち統計分布を求める。
【００２２】
次に、ステップＳＴ５００において、制御部１００は、コヒーレンス算出部２００で算出されたコヒーレンスを理論統計分布算出部５００へ出力する。この理論統計分布算出部５００は、コヒーレンスの振幅ρと偏角θを基に位相差の理論的な統計分布を算出する。この理論的な統計分布は、非特許文献２で導かれているような、次の式（３）で表されるものである。
【００２３】
【数３】
【００２４】
ここで、Φは位相差で範囲は−πからπ、ｎはマルチルック数、β＝ρｃｏｓ［Φ−θ］である。また、Γはガンマ関数、Ｆはガウスの超幾何関数である。
【００２５】
なお、理論的な統計分布の算出には式（３）を用いたが、これに限るものではなく、位相差の統計分布を示すものであれば他の式を用いてもよい。
【００２６】
次に、ステップＳＴ６００において、制御部１００は、統計分布算出部４００で算出した統計分布と、理論統計分布算出部５００で算出した理論的な統計分布を、検定部６００へ出力する。この検定部６００は、入力された２つの統計分布を比較して統計分布間の差異を算出する。この統計分布の差異は、平均、標準偏差、歪度、尖度、より高次のモーメント等の統計パラメータについて計る。ここで、分布の差異の算出は、Ｓｔｕｄｅｎｔのｔ検定や、Ｆ検定、Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ検定等、統計分布の差異を算出できる方法であれば、何を用いてもよい。ここでは、算出した統計パラメータの個数をＱ個とする。さらに、検定部６００は、ここで算出した統計分布間の差異である統計パラメータをディスプレイ等に表示する。
【００２７】
次に、ステップＳＴ７００において、解析者が検定部６００で算出しディスプレイ等に表示された統計パラメータを指標としそれに対する閾値を入力する。閾値指定部７００は、解析者が入力した変化検出のための閾値を読み込み、検出処理部８００へ出力する。ここで読み込まれる閾値の個数は、検定部６００で算出される統計パラメータの数Ｑに相当する。
【００２８】
最後に、ステップＳＴ８００において、制御部１００は、検定部６００で算出した統計分布の差異を検出処理部８００へ出力する。この検出処理部８００は、統計分布の差異と変化検出のための閾値を比較し、統計分布の差異が全ての閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。そして、制御部１００は、この検出結果を出力格納部２へ格納する。
【００２９】
以上のように、コヒーレンスのみではなく、位相差の統計分布の理論値からのずれを表す複数の統計パラメータを求め、これを指標値として地表面の変化を検出するようにしているので、コヒーレンスからだけでは検出できない微小な変化を検出することができる。
【００３０】
また、複数の統計パラメータを指標値としているため、検出のための閾値を重み付けして定めることができ、所望の地表面変化、すなわち、閾値の重み付けにより指定した統計パラメータのみが変化するような変化が生じた部分のみを検出することができる。
【００３１】
実施の形態２．
上記の実施の形態１では、統計分布の理論値からのずれを指標として地表面の変化の有無を検出するようにしたものであるが、この実施の形態２では、ずれを指標として地表面の変化の種類を類別するものである。
【００３２】
この発明の実施の形態２に係るレーダ画像処理装置について図３及び図４を参照しながら説明する。図３は、この発明の実施の形態２に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００３３】
図３において、図１と同一の符号を付したものは、上述したように、同一またはこれに相当するものである。検出処理部８００の代りに設けられた類別処理部９００は、位相差の統計分布の理論値からのずれを指標値として、地表面の変化の有無を検出するとともに、その変化を類別する。
【００３４】
つぎに、この実施の形態２に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図４は、この発明の実施の形態２に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００３５】
図４において、図２と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。
【００３６】
ステップＳＴ９００において、制御部１００は、検定部６００で算出した統計分布の差異を類別処理部９００へ出力する。この類別処理部９００は、統計分布の差異と変化検出のための閾値を比較し、統計分布の差異が閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。次に、変化が検出された箇所での統計分布の差異を指標値として、変化が検出された箇所における変化の類別を行う。つまり、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する。この類別方法としては、たとえば、非特許文献３に記載されているような、クラスタリング手法や、マルチレベルスライス、デンジョンツリー法等を用いる。そして、制御部１００は、この類別結果を出力格納部２へ格納する。
【００３７】
以上のように、位相差の統計分布からのずれを示す複数の統計パラメータを指標値として地表面の変化を検出するとともに、その指標値に基づいて類別処理を行うので、地表面で生じた変化の状態の違いを類別することができる。
【００３８】
また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化する統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。
【００３９】
実施の形態３．
上記の実施の形態１及び２では、位相差の統計分布を理論的な統計分布と比較しその差異に基づき検出および類別を行うものであるが、この実施の形態３では、画像内の位相差の統計分布間を比較することにより、地表面で生じた変化の種類を類別するものである。
【００４０】
この発明の実施の形態３に係るレーダ画像処理装置について図５及び図６を参照しながら説明する。図５は、この発明の実施の形態３に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００４１】
図５において、図１及び図３と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。
【００４２】
つぎに、この実施の形態３に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図６は、この発明の実施の形態３に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００４３】
図６において、図４と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。
【００４４】
ステップＳＴ６１０において、制御部１００は、統計分布算出部４００で算出された各画素を中心とする所定の範囲において算出された位相差の統計分布を検定部６００へ出力する。この検定部６００は、位相差の統計分布の統計パラメータを算出する。さらに、検定部６００は、ここで算出した分布間の差異をディスプレイ等に表示する。
【００４５】
ステップＳＴ９１０において、制御部１００は、検定部６００で算出した統計分布の統計パラメータを類別処理部９００へ出力する。この類別処理部９００は、各画素を中心とする所定の範囲における位相差の統計分布の統計パラメータと解析者が入力した閾値を比較し、統計パラメータが全ての閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。次に、変化が検出された箇所での統計パラメータを指標値として、変化が検出された箇所における変化の類別を行う。統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面変化があったものとして類別する。そして、制御部１００は、この検出および類別結果を出力格納部２へ格納する。
【００４６】
以上のように、理論的な統計分布を算出せずに、入力したレーダ画像間から算出した位相差の統計分布のみを用いて類別を行うので、理論的な統計分布の算出に要する計算負荷を削減し、高速に処理を実現できる。
【００４７】
また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化する統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。
【００４８】
実施の形態４．
上記の実施の形態１、２、３では、位相差の統計分布を、理論的な統計分布、あるいは、入力したレーダ画像間から算出した統計分布同士で比較するものであるが、この実施の形態４では、事前に蓄えられた地表面の変化の状態に応じた位相差の統計分布のデータベースと比較することにより、地表面で生じた変化の種類を類別するものである。
【００４９】
この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置について図７及び図８を参照しながら説明する。図７は、この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００５０】
図７において、図５と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。統計分布データベース３内には、地表面の変化の状態、例えば、キャタピラを装備した大型の乗り物やタイヤを装備した乗り物の行跡、あるいは土砂崩れの跡等に応じた変化前後のレーダ画像間における位相差の統計分布が事前に実験的、あるいは、理論計算により求められて蓄積されている。検定部６００と入れ替わったデータベース参照型検定部６２０は、統計分布算出部４００で算出された位相差の統計分布と、統計分布データベース３に蓄積された統計分布を比較しそれら統計分布の違いを検定する。類別処理部９００と入れ替わったデータベース参照型類別処理部９２０は、データベース参照型検定部６２０で算出された位相差の統計分布間の差異に基づき、地表面で生じた変化を検出するとともに類別する。
【００５１】
つぎに、この実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図８は、この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００５２】
図８において、図６と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。
【００５３】
ステップＳＴ６２０において、制御部１００は、統計分布算出部４００で算出された各画素を中心とする所定の範囲における位相差の統計分布をデータベース参照型検定部６２０へ出力する。このデータベース参照型検定部６２０は、入力された位相差の統計分布を、統計分布データベース３内に蓄積されている位相差の統計分布と比較し、統計分布間の差異を求める。ここで算出される統計分布間の差異（統計パラメータの組）は、各画素当たり、統計分布データベース３に蓄積されている統計分布の数分算出される。ここでは、この個数をＲ個で示す。さらに、データベース参照型検定部６２０は、ここで算出した分布間の差異をディスプレイ等に表示する。
【００５４】
次に、ステップＳＴ７２０において、解析者がデータベース参照型検定部６２０で算出しディスプレイ等に表示された統計パラメータを指標としそれに対する閾値を入力する。閾値指定部７００は、解析者が入力した変化の検出のための閾値を読み込み、データベース参照型類別処理部９２０へ出力する。
【００５５】
最後に、ステップＳＴ９２０において、制御部１００は、データベース参照型検定部６２０で算出した統計分布の差異をデータベース参照型類別処理部９２０へ出力する。このデータベース参照型類別処理部９２０は、各画素において算出した位相差の統計分布と統計分布データベース３内に蓄積されている統計分布との対応付けを行う。ここでは、まず、データベース参照型類別処理部９２０は、各画素において得られ統計分布データベース３に蓄積されているＲ個の統計分布との差異をそれぞれ閾値と比較する。そして、統計分布データベース３内の統計分布のうち、差異が閾値を越える統計分布は対応しない統計分布とみなす。ここで、統計分布データベース３内の全ての統計分布に対する差異が閾値を越える場合は、その画素に対応する統計分布はないものとする。次に、差異が閾値以下である統計分布データベース３内の統計分布の内、もっとも差異が小さいものを、その画素に対応する統計分布であるとする。そして、制御部１００は、この検出および類別結果を出力格納部２へ格納する。
【００５６】
以上のように、事前に得られている地表面の変化の状態に応じた位相差の統計分布を参照し、その分布との違いを算出して類別するため、高精度に地表面の変化の状態を検出するとともに類別することができる。
【００５７】
また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化している統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の動作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に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態２に係るレーダ画像処理装置の動作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３に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】この発明の実施の形態３に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
１ レーダ画像格納部、２ 出力格納部、３ 統計分布データベース、１００ 制御部、２００ コヒーレンス算出部、３００ 位相差算出部、４００ 統計分布算出部、５００ 理論統計分布算出部、６００ 検定部、６２０ データベース参照型検定部、７００ 閾値指定部、８００ 検出処理部、９００ 類別処理部、９２０ データベース参照型類別処理部。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、異なる時刻に撮像されたレーダ画像間から地表面上に生じた変化を検出するとともに、その検出した変化を類別し、どのような変化が生じたのかを検知できるレーダ画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のレーダ画像処理装置は、異なる時刻に取得された２枚のレーダ画像間の相関であるコヒーレンスを計算し、画像間で変化が生じた部分ではコヒーレンスが低下することを利用して、コヒーレンスの強弱に基づき閾値処理によって、画像間に生じている変化の検出を行っていた（例えば、非特許文献１参照）。この画像間に生じている変化とは、撮像時間間隔内で生じた車両の轍や、火災や爆発の跡などの地表面の変化を示している。
【０００３】
【非特許文献１】C.V.Jakowatz,Jr., D.E.Wahl, P.H.Eichel, D.C.Ghiglia, and P.A.Thompson, "Spotlight-Mode Synthetic Aperture Radar: A Signal Processing Approach", Kluwer academic publisher, p.330-340, 1999.
【非特許文献２】J.S.Lee, K.W.Hoppel, S.A.Mango, and A.R.Miller, "Intensity and Phase Statistics of Multilook Polarimetric and Interferometric SAR Imagery", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.32, no.5, pp.1017-pp.1028, 1994.
【非特許文献３】高木幹雄、下田陽久編、「新編 画像解析ハンドブック」、p.1551-p.1650, 東京大学出版会、2004.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のレーダ画像処理装置は、地表面で生じた変化の状態との関係が明確でないコヒーレンスを検出の指標値としているため、変化を検出した地点においてどのような変化が生じているのか判断できないという問題点があった。
【０００５】
また、コヒーレンスは地表面で生じた変化だけでなく、２回のレーダ画像撮像時の観測条件の変化、例えば、レーダ波の照射角度やレーダを搭載するプラットフォームの軌跡に応じても低下するが、コヒーレンスの値のみからは、これら地表面で生じた変化以外を要因とするコヒーレンスの低下と、地表面で生じた変化によるコヒーレンスの低下を区別することができないため、地表面の変化を誤検出するという問題点があった。
【０００６】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、地表面で生じた変化を高精度に検出することができるとともに、地表面上で生じた変化の状態に応じて類別することができるレーダ画像処理装置を得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係るレーダ画像処理装置は、異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、前記コヒーレンス算出部により算出されたコヒーレンスに基づき位相差の理論的な統計分布を算出する理論統計分布算出部と、前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記理論統計分布算出部により算出された統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する検出処理部とを設けたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明に係るレーダ画像処理装置は、地表面で生じた変化を高精度に検出することができるとともに、地表面上で生じた変化の状態に応じて類別することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
実施の形態１．
この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置について図１及び図２を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、以降では、各図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【００１０】
図１において、この実施の形態１に係るレーダ画像処理装置は、異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部１と、本装置の出力を格納する出力格納部２と、レーダ画像格納部１や出力格納部２との入出力及び後述する装置を構成する各部位間のデータのやりとりを制御する制御部１００とが設けられている。
【００１１】
制御部１００は、コヒーレンス算出部２００と、位相差算出部３００と、統計分布算出部４００と、理論統計分布算出部５００と、検定部６００と、閾値指定部７００と、検出処理部８００とが設けられている。
【００１２】
コヒーレンス算出部２００は、制御部１００を介して入力された２枚の複素レーダ画像間のコヒーレンスを算出する。位相差算出部３００は、複素レーダ画像間の位相差を算出する。統計分布算出部４００は、位相差算出部３００で算出された位相差の統計分布を算出する。理論統計分布算出部５００は、コヒーレンス算出部２００で算出されたコヒーレンスを基に、理論的な位相差の統計分布を算出する。検定部６００は、統計分布算出部４００で算出された位相差の統計分布と、理論統計分布算出部５００で算出された統計分布を比較しそれら分布の違いを検定する。検出処理部８００は、検定部６００で得られた分布の違いを、閾値指定部７００から入力された変化検出の閾値と比較し、分布の違いが閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。
【００１３】
つぎに、この実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図２は、この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００１４】
まず、ステップＳＴ１００において、制御部１００は、レーダ画像格納部１から異なる時刻に撮像された２枚の複素レーダ画像を読み込む。
【００１５】
次に、ステップＳＴ２００において、制御部１００は、コヒーレンス算出部２００へ２枚の複素レーダ画像を出力する（受け渡す）。このコヒーレンス算出部２００は、レーダ画像中の各画素の位置Ｐ（ｍ，ｎ）において、２枚のレーダ画像からコヒーレンスを算出する。この位置Ｐ（ｍ，ｎ）におけるコヒーレンスρ（ｍ，ｎ）は、次の式（１）で表されるものである。
【００１６】
【数１】
【００１７】
ここで、ｓ１，ｋは１枚目のレーダ画像において（ｍ，ｎ）を中心としたＮ個の画素がもつ複素データ値を示し，ｓ２，ｋは２枚目のレーダ画像おける複素データ値を示す。個数Ｎは（ｍ，ｎ）を中心としたコヒーレンスを計算する範囲に相当する。また、＊は複素共役を示す。ρは振幅、θは偏角を表す。このコヒーレンスは、２枚の画像が同一の軌道で取得されるという条件の下、地表面に変化がない場合には１に近い値をとり、コヒーレンスを計算する範囲Ｎよりも大きな面積の地表面変化が生じている場所では０に近い値をとる。
【００１８】
次に、ステップＳＴ３００において、制御部１００は、位相差算出部３００へ２枚の複素レーダ画像を出力する。この位相差算出部３００は、レーダ画像中の各画素の位置Ｐ（ｍ，ｎ）において、２枚のレーダ画像から位相差を算出する。この位置Ｐ（ｍ，ｎ）における位相差Φ（ｍ，ｎ）は、次の式（２）で表されるものである。
【００１９】
【数２】
【００２０】
ここで、ａｎｇｌｅは複素数の偏角を示す関数、ｓ１（ｍ，ｎ）とｓ２（ｍ，ｎ）はそれぞれ１枚目のレーダ画像と２枚目のレーダ画像上で位置（ｍ，ｎ）における複素データ値を示す。
【００２１】
次に、ステップＳＴ４００において、制御部１００は、位相差算出部３００で算出された位相差を統計分布算出部４００に出力する。この統計分布算出部４００は、コヒーレンス算出部２００がコヒーレンスを算出するために設定した位置（ｍ，ｎ）の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差Φ（ｍ，ｎ）の頻度分布、すなわち統計分布を求める。
【００２２】
次に、ステップＳＴ５００において、制御部１００は、コヒーレンス算出部２００で算出されたコヒーレンスを理論統計分布算出部５００へ出力する。この理論統計分布算出部５００は、コヒーレンスの振幅ρと偏角θを基に位相差の理論的な統計分布を算出する。この理論的な統計分布は、非特許文献２で導かれているような、次の式（３）で表されるものである。
【００２３】
【数３】
【００２４】
ここで、Φは位相差で範囲は−πからπ、ｎはマルチルック数、β＝ρｃｏｓ［Φ−θ］である。また、Γはガンマ関数、Ｆはガウスの超幾何関数である。
【００２５】
なお、理論的な統計分布の算出には式（３）を用いたが、これに限るものではなく、位相差の統計分布を示すものであれば他の式を用いてもよい。
【００２６】
次に、ステップＳＴ６００において、制御部１００は、統計分布算出部４００で算出した統計分布と、理論統計分布算出部５００で算出した理論的な統計分布を、検定部６００へ出力する。この検定部６００は、入力された２つの統計分布を比較して統計分布間の差異を算出する。この統計分布の差異は、平均、標準偏差、歪度、尖度、より高次のモーメント等の統計パラメータについて計る。ここで、分布の差異の算出は、Ｓｔｕｄｅｎｔのｔ検定や、Ｆ検定、Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ検定等、統計分布の差異を算出できる方法であれば、何を用いてもよい。ここでは、算出した統計パラメータの個数をＱ個とする。さらに、検定部６００は、ここで算出した統計分布間の差異である統計パラメータをディスプレイ等に表示する。
【００２７】
次に、ステップＳＴ７００において、解析者が検定部６００で算出しディスプレイ等に表示された統計パラメータを指標としそれに対する閾値を入力する。閾値指定部７００は、解析者が入力した変化検出のための閾値を読み込み、検出処理部８００へ出力する。ここで読み込まれる閾値の個数は、検定部６００で算出される統計パラメータの数Ｑに相当する。
【００２８】
最後に、ステップＳＴ８００において、制御部１００は、検定部６００で算出した統計分布の差異を検出処理部８００へ出力する。この検出処理部８００は、統計分布の差異と変化検出のための閾値を比較し、統計分布の差異が全ての閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。そして、制御部１００は、この検出結果を出力格納部２へ格納する。
【００２９】
以上のように、コヒーレンスのみではなく、位相差の統計分布の理論値からのずれを表す複数の統計パラメータを求め、これを指標値として地表面の変化を検出するようにしているので、コヒーレンスからだけでは検出できない微小な変化を検出することができる。
【００３０】
また、複数の統計パラメータを指標値としているため、検出のための閾値を重み付けして定めることができ、所望の地表面変化、すなわち、閾値の重み付けにより指定した統計パラメータのみが変化するような変化が生じた部分のみを検出することができる。
【００３１】
実施の形態２．
上記の実施の形態１では、統計分布の理論値からのずれを指標として地表面の変化の有無を検出するようにしたものであるが、この実施の形態２では、ずれを指標として地表面の変化の種類を類別するものである。
【００３２】
この発明の実施の形態２に係るレーダ画像処理装置について図３及び図４を参照しながら説明する。図３は、この発明の実施の形態２に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００３３】
図３において、図１と同一の符号を付したものは、上述したように、同一またはこれに相当するものである。検出処理部８００の代りに設けられた類別処理部９００は、位相差の統計分布の理論値からのずれを指標値として、地表面の変化の有無を検出するとともに、その変化を類別する。
【００３４】
つぎに、この実施の形態２に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図４は、この発明の実施の形態２に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００３５】
図４において、図２と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。
【００３６】
ステップＳＴ９００において、制御部１００は、検定部６００で算出した統計分布の差異を類別処理部９００へ出力する。この類別処理部９００は、統計分布の差異と変化検出のための閾値を比較し、統計分布の差異が閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。次に、変化が検出された箇所での統計分布の差異を指標値として、変化が検出された箇所における変化の類別を行う。つまり、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する。この類別方法としては、たとえば、非特許文献３に記載されているような、クラスタリング手法や、マルチレベルスライス、デンジョンツリー法等を用いる。そして、制御部１００は、この類別結果を出力格納部２へ格納する。
【００３７】
以上のように、位相差の統計分布からのずれを示す複数の統計パラメータを指標値として地表面の変化を検出するとともに、その指標値に基づいて類別処理を行うので、地表面で生じた変化の状態の違いを類別することができる。
【００３８】
また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化する統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。
【００３９】
実施の形態３．
上記の実施の形態１及び２では、位相差の統計分布を理論的な統計分布と比較しその差異に基づき検出および類別を行うものであるが、この実施の形態３では、画像内の位相差の統計分布間を比較することにより、地表面で生じた変化の種類を類別するものである。
【００４０】
この発明の実施の形態３に係るレーダ画像処理装置について図５及び図６を参照しながら説明する。図５は、この発明の実施の形態３に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００４１】
図５において、図１及び図３と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。
【００４２】
つぎに、この実施の形態３に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図６は、この発明の実施の形態３に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００４３】
図６において、図４と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。
【００４４】
ステップＳＴ６１０において、制御部１００は、統計分布算出部４００で算出された各画素を中心とする所定の範囲において算出された位相差の統計分布を検定部６００へ出力する。この検定部６００は、位相差の統計分布の統計パラメータを算出する。さらに、検定部６００は、ここで算出した分布間の差異をディスプレイ等に表示する。
【００４５】
ステップＳＴ９１０において、制御部１００は、検定部６００で算出した統計分布の統計パラメータを類別処理部９００へ出力する。この類別処理部９００は、各画素を中心とする所定の範囲における位相差の統計分布の統計パラメータと解析者が入力した閾値を比較し、統計パラメータが全ての閾値を越えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する。次に、変化が検出された箇所での統計パラメータを指標値として、変化が検出された箇所における変化の類別を行う。統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面変化があったものとして類別する。そして、制御部１００は、この検出および類別結果を出力格納部２へ格納する。
【００４６】
以上のように、理論的な統計分布を算出せずに、入力したレーダ画像間から算出した位相差の統計分布のみを用いて類別を行うので、理論的な統計分布の算出に要する計算負荷を削減し、高速に処理を実現できる。
【００４７】
また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化する統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。
【００４８】
実施の形態４．
上記の実施の形態１、２、３では、位相差の統計分布を、理論的な統計分布、あるいは、入力したレーダ画像間から算出した統計分布同士で比較するものであるが、この実施の形態４では、事前に蓄えられた地表面の変化の状態に応じた位相差の統計分布のデータベースと比較することにより、地表面で生じた変化の種類を類別するものである。
【００４９】
この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置について図７及び図８を参照しながら説明する。図７は、この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００５０】
図７において、図５と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。統計分布データベース３内には、地表面の変化の状態、例えば、キャタピラを装備した大型の乗り物やタイヤを装備した乗り物の行跡、あるいは土砂崩れの跡等に応じた変化前後のレーダ画像間における位相差の統計分布が事前に実験的、あるいは、理論計算により求められて蓄積されている。検定部６００と入れ替わったデータベース参照型検定部６２０は、統計分布算出部４００で算出された位相差の統計分布と、統計分布データベース３に蓄積された統計分布を比較しそれら統計分布の違いを検定する。類別処理部９００と入れ替わったデータベース参照型類別処理部９２０は、データベース参照型検定部６２０で算出された位相差の統計分布間の差異に基づき、地表面で生じた変化を検出するとともに類別する。
【００５１】
つぎに、この実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の動作について図面を参照しながら説明する。図８は、この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【００５２】
図８において、図６と同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものである。
【００５３】
ステップＳＴ６２０において、制御部１００は、統計分布算出部４００で算出された各画素を中心とする所定の範囲における位相差の統計分布をデータベース参照型検定部６２０へ出力する。このデータベース参照型検定部６２０は、入力された位相差の統計分布を、統計分布データベース３内に蓄積されている位相差の統計分布と比較し、統計分布間の差異を求める。ここで算出される統計分布間の差異（統計パラメータの組）は、各画素当たり、統計分布データベース３に蓄積されている統計分布の数分算出される。ここでは、この個数をＲ個で示す。さらに、データベース参照型検定部６２０は、ここで算出した分布間の差異をディスプレイ等に表示する。
【００５４】
次に、ステップＳＴ７２０において、解析者がデータベース参照型検定部６２０で算出しディスプレイ等に表示された統計パラメータを指標としそれに対する閾値を入力する。閾値指定部７００は、解析者が入力した変化の検出のための閾値を読み込み、データベース参照型類別処理部９２０へ出力する。
【００５５】
最後に、ステップＳＴ９２０において、制御部１００は、データベース参照型検定部６２０で算出した統計分布の差異をデータベース参照型類別処理部９２０へ出力する。このデータベース参照型類別処理部９２０は、各画素において算出した位相差の統計分布と統計分布データベース３内に蓄積されている統計分布との対応付けを行う。ここでは、まず、データベース参照型類別処理部９２０は、各画素において得られ統計分布データベース３に蓄積されているＲ個の統計分布との差異をそれぞれ閾値と比較する。そして、統計分布データベース３内の統計分布のうち、差異が閾値を越える統計分布は対応しない統計分布とみなす。ここで、統計分布データベース３内の全ての統計分布に対する差異が閾値を越える場合は、その画素に対応する統計分布はないものとする。次に、差異が閾値以下である統計分布データベース３内の統計分布の内、もっとも差異が小さいものを、その画素に対応する統計分布であるとする。そして、制御部１００は、この検出および類別結果を出力格納部２へ格納する。
【００５６】
以上のように、事前に得られている地表面の変化の状態に応じた位相差の統計分布を参照し、その分布との違いを算出して類別するため、高精度に地表面の変化の状態を検出するとともに類別することができる。
【００５７】
また、複数の統計パラメータを指標値としているので、地表面で生じた変化以外を要因として変化している統計パラメータを検出および類別時に外すことができ、地表面で生じた変化を高精度に検出および類別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係るレーダ画像処理装置の動作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に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】この発明の実施の形態２に係るレーダ画像処理装置の動作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３に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】この発明の実施の形態３に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】この発明の実施の形態４に係るレーダ画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
１ レーダ画像格納部、２ 出力格納部、３ 統計分布データベース、１００ 制御部、２００ コヒーレンス算出部、３００ 位相差算出部、４００ 統計分布算出部、５００ 理論統計分布算出部、６００ 検定部、６２０ データベース参照型検定部、７００ 閾値指定部、８００ 検出処理部、９００ 類別処理部、９２０ データベース参照型類別処理部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
前記コヒーレンス算出部により算出されたコヒーレンスに基づき位相差の理論的な統計分布を算出する理論統計分布算出部と、
前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記理論統計分布算出部により算出された統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する検出処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
【請求項２】
前記検出処理部の代わりに、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出するとともに、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する類別処理部を備えた
ことを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項３】
異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
前記統計分布算出部により算出された統計分布間を比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する類別処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
【請求項４】
前記類別処理部は、前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出するとともに、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する
ことを特徴とする請求項３記載のレーダ画像処理装置。
【請求項５】
異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
地表面の変化の状態に応じた変化前後のレーダ画像間における位相差の統計分布を事前に求めて蓄積されている統計分布データベースと、
前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記統計分布データベースに蓄積されている統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出するデータベース参照型検定部と、
前記データベース参照型検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記統計分布データベースに蓄積されている統計分布の差異と前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を越えず、かつ最も統計分布間の差異が小さい統計分布を前記統計分布データベース中で特定することで地表面の変化の検出及び類別を行うデータベース参照型類別処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
【請求項１】
異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
前記コヒーレンス算出部により算出されたコヒーレンスに基づき位相差の理論的な統計分布を算出する理論統計分布算出部と、
前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記理論統計分布算出部により算出された統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する検出処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
【請求項２】
前記検出処理部の代わりに、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出するとともに、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する類別処理部を備えた
ことを特徴とする請求項１記載のレーダ画像処理装置。
【請求項３】
異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
前記統計分布算出部により算出された統計分布間を比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出する検定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出する類別処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
【請求項４】
前記類別処理部は、前記検定部により算出された統計パラメータと前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を超えた箇所を地表面上の変化があった箇所として検出するとともに、変化が検出された箇所の統計パラメータの値が類似しているものは同種の地表面上の変化があったものとして類別する
ことを特徴とする請求項３記載のレーダ画像処理装置。
【請求項５】
異なる時刻に撮像された複数のレーダ画像を格納するレーダ画像格納部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の複素相関であるコヒーレンスを算出するコヒーレンス算出部と、
前記レーダ画像格納部に格納されたレーダ画像間の位相差を算出する位相差算出部と、
前記コヒーレンス算出部がコヒーレンスを算出するために設定した位置の画素を中心とする所定の範囲毎に位相差の統計分布を算出する統計分布算出部と、
地表面の変化の状態に応じた変化前後のレーダ画像間における位相差の統計分布を事前に求めて蓄積されている統計分布データベースと、
前記統計分布算出部により算出された統計分布と、前記統計分布データベースに蓄積されている統計分布と比較して、それら統計分布間の差異を示す統計パラメータを算出するデータベース参照型検定部と、
前記データベース参照型検定部により算出された統計パラメータに基づき、地表面の変化検出のための閾値を入力する閾値指定部と、
前記統計分布データベースに蓄積されている統計分布の差異と前記閾値指定部により入力された閾値とを比較し、前記閾値を越えず、かつ最も統計分布間の差異が小さい統計分布を前記統計分布データベース中で特定することで地表面の変化の検出及び類別を行うデータベース参照型類別処理部と
を備えたことを特徴とするレーダ画像処理装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２００８−１５７７６４（Ｐ２００８−１５７７６４Ａ）
【公開日】平成２０年７月１０日（２００８．７．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−３４７１７２（Ｐ２００６−３４７１７２）
【出願日】平成１８年１２月２５日（２００６．１２．２５）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年７月１０日（２００８．７．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年１２月２５日（２００６．１２．２５）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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