レーダ装置、注目物標検出方法及び注目物標検出プログラム
【課題】画像データから特定の注目物標の検出を精度よく行うことを可能にするレーダ装置、注目物標検出方法及び注目物標検出プログラムを提供する。
【解決手段】記憶部１４に、鳥エコー信号の特性に基づいて生成された鳥のテンプレート画像データ１４Ｂを記憶する。画像処理部１３３は、受信したエコー信号に基づいて生成した入力画像データと、記憶部１４に記憶されたテンプレート画像データ１４Ｂとのパターンマッチングを行い、入力画像データから鳥が含まれた領域を抽出する。
【解決手段】記憶部１４に、鳥エコー信号の特性に基づいて生成された鳥のテンプレート画像データ１４Ｂを記憶する。画像処理部１３３は、受信したエコー信号に基づいて生成した入力画像データと、記憶部１４に記憶されたテンプレート画像データ１４Ｂとのパターンマッチングを行い、入力画像データから鳥が含まれた領域を抽出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信された信号が物標で反射してなるエコー信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するレーダ装置、注目物標検出方法及び注目物標検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、探知領域に電波信号を送信して、探知領域の物標探知を行う様々なレーダ装置等がある。レーダ装置は、送信した電波信号が物標により反射してなるエコー信号を受信することで探知領域に対する探知画像を形成する。そして、レーダ装置は、形成した探知画像を、表示装置に表示する。これにより、ユーザは、探知画像から、探知領域における物標検知を行うことができる。このレーダ装置を船舶に搭載し、船舶の周囲を探知する場合、レーダ装置は、例えば陸地、鳥、他の船舶、堤防又はブイなど様々な物標に反射したエコー信号、又はノイズ信号を受信する。このため、船員（ユーザ）は、探知画像に表示された画像が、本来認識した物標であるか、又はノイズであるかを区別することが難しい場合がある。
【０００３】
特許文献１には、レーダによる大気観測を行う際に、多数の鳥が上空を通過することにより生じる異常エコー信号を除去し、風速計測などの大気観測を正確に行うレーダ信号処理装置が開示されている。特許文献１では、鳥により生じる異常エコー信号を除去する例として、比較的容易に識別できる地形で反射したエコー信号以外を鳥に反射した異常エコー信号とみなし除去している。これにより、ユーザは、大気観測に関する情報のみを取得することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３７９４３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載のように、識別し易いエコー信号以外を不要として除去した場合、ユーザが情報を所望する物標で反射したエコー信号も一緒に除去されるおそれがある。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、画像データから特定の注目物標の検出を精度よく行うことを可能にするレーダ装置、注目物標検出方法及び注目物標検出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、送信された信号が物標で反射してなるエコー信号を含む入力信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するレーダ装置において、注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されたテンプレート画像データを記憶する記憶手段と、前記画像データと前記テンプレート画像データとのパターンマッチングを行う手段と、パターンマッチングの結果、前記画像データから注目物標を検出した場合、前記テンプレート画像データに係る注目物標が含まれる前記画像データにおける領域を特定する特定手段とを備える。
【０００８】
この構成では、複数の物標に係るエコー信号から画像データが生成された場合であっても、画像データとテンプレート画像データとのパターンマッチングにより注目物標のみを検出することを可能となる。また、テンプレート画像データは、注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されているため、パターンマッチングにより注目物標を検出する精度が向上する。
【０００９】
本発明に係るレーダ装置において、テンプレート画像データは、注目物標に係るエコー信号のパルス幅と、信号強度と、前記入力信号に対して前記注目物標に係るエコー信号が占める割合を示す占有度とに基づいて生成されたものを含む。
【００１０】
この構成では、テンプレート画像データを生成する、注目物標に係るエコー信号の特性についての具体例を示す。
【００１１】
本発明に係るレーダ装置において、前記テンプレート画像データは、注目物標の大きさと、前記注目物標に反射したエコー信号に基づいて画像データが生成される場合の前記画像データの明度と、前記画像データが前記入力信号に基づいて生成された画像データに対して占める割合を示す粒度との組み合わせに基づいて生成されたものを含む。
【００１２】
この構成では、テンプレート画像データが、注目物標の大きさ、画像データの明度及び粒度によって生成されている具体例を示す。
【００１３】
本発明に係るレーダ装置において、前記注目物標が所定サイズより小さい飛翔体である場合、前記テンプレート画像データは、前記画像データの明度を閾値より小さく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む。
【００１４】
この構成では、注目物標が所定サイズより小さい飛翔体、例えば鳥や風船、雹（氷の粒）である場合のテンプレート画像データの例を示す。所定サイズは、レーダ装置の用途に応じて、実験値や経験則から設定される値である。閾値は、飛翔体の種別に応じて、実験値や経験則から設定される値である。なお、飛翔体には、複数の飛翔体からなる群をも含んでいる。
【００１５】
本発明に係るレーダ装置において、前記注目物標が所定サイズより小さい動物である場合、前記テンプレート画像データは、前記画像データの明度を閾値より小さく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む。
【００１６】
この構成では、注目物標が動物、鳥や小動物である場合のテンプレート画像データの例を示す。所定サイズは、レーダ装置の用途に応じて、実験値や経験則から設定される値である。閾値は、動物の種別に応じて、実験値や経験則から設定される値である。
【００１７】
本発明に係るレーダ装置において、前記注目物標が不動体である場合、前記テンプレート画像データは、前記画像データの明度を閾値より大きく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より小さくして生成されたものを含む。
【００１８】
この構成では、注目物標が不動体、例えば陸地である場合のテンプレート画像データの例を示す。閾値は、不動体の種別に応じて、実験値や経験則から設定される値である。
【００１９】
本発明に係るレーダ装置において、前記注目物標が所定サイズより大きい人工動体である場合、前記テンプレート画像データは、前記画像データの明度を閾値より大きく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む。
【００２０】
この構成では、注目物標が人工動体、例えば船舶や飛行機である場合のテンプレート画像データの例を示す。所定サイズは、レーダ装置の用途に応じて、実験値や経験則から設定される値である。閾値は、人工動体の種別に応じて、実験値や経験則から設定される値である。
【００２１】
本発明に係るレーダ装置は、削除手段を有する。削除手段は、生成した画像データから、前記特定手段が特定した領域を削除する。
【００２２】
この構成では、画像データから注目物標を含む領域を削除することで、画像データを表示した場合に注目物標を表示させないようにできる。
【００２３】
本発明に係るレーダ装置において、削除手段は、前記特定手段が特定した領域の画像データの輝度を調整する調整手段と、前記領域から輝度調整後の画像データを減算する手段とを有する。
【００２４】
この構成では、画像データから注目物標を削除した際に、削除領域に生じる不自然さを抑制できる。
【００２５】
本発明に係るレーダ装置において、前記削除手段は、前記特定手段が特定した領域の画像データを平滑化する手段をさらに有し、前記調整手段は、平滑化後の画像データの輝度を調整する。
【００２６】
この構成では、画像データから注目物標を削除する際に平滑化することで、削除領域に生じる不自然さを抑制できる。
【００２７】
本発明に係るレーダ装置は、パターンマッチングの結果、注目物標を複数検出し、前記特定手段が特定する領域内に複数の注目物標が含まれる場合、前記領域内に含まれる複数の注目物標から代表点を設定する手段と、設定された代表点の数を、群集度として計測する計測手段と、該計測手段が計測した群集度に基づいて、注目物標の分布データを生成する分布データ生成手段とを備える。
【００２８】
この構成では、複数の注目物標の分布状態を認識し易くするために、分布データを生成する例を示す。
【００２９】
本発明に係るレーダ装置は、画像データ生成手段が生成した画像データ、及び前記分布データ生成手段が生成した分布データを合成した画像データを生成する手段を備える。
【００３０】
この構成では、エコー信号に基づいて生成した画像データと分布データとを合成した画像データを生成することで、注目物標の分布状態をより認識し易くできる。
【００３１】
本発明に係るレーダ装置は、代表点の数が閾値以下の場合、前記群集度を異なる値に変更する手段を備える。
【００３２】
この構成では、無駄な処理を省くために、代表点の数が少ない場合には、分布データを生成しないようにする。
【００３３】
本発明に係るレーダ装置は、代表点が一次元状に分布している場合、前記群集度を異なる値に変更する手段を備える。
【００３４】
この構成では、注目物標が自然物（動物など）とした場合、代表点が一次元状に分布しているときには人工物である可能性が高いため、分布データを生成しないようにして、無駄な処理を省くことが可能となる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、複数の物標に係るエコー信号から画像データが生成された場合であっても、画像データとテンプレート画像データとのパターンマッチングにより注目物標のみを検出することを可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】実施形態１に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】物標毎のエコー信号の特徴を示す模式図である。
【図３】生成したテンプレート画像データの一例を示す図である。
【図４】画像処理部が有する機能を模式的に示すブロック図である。
【図５】エコー信号に基づいて生成された入力画像データに係る画像の例を示す図である。
【図６】入力画像データから抽出した鳥の画像データに係る画像を示す図である。
【図７】出力画像データに係る画像を示す図である。
【図８】画像処理部において実行される処理手順を示すフローチャートである。
【図９】画像処理部が有する機能を模式的に示すブロック図である。
【図１０】入力画像データから抽出された鳥の画像データに係る画像を示す図である。
【図１１】鳥マップ生成部が生成した鳥マップを示す図である。
【図１２】鳥マップを合成した出力画像データの一例を示す図である。
【図１３】鳥マップを合成した出力画像データの一例を示す図である。
【図１４】画像処理部において実行される処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】鳥でない物標に係るエコー信号を排除する一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、本発明に係るレーダ装置、注目物標検出方法及び注目物標検出プログラムの好適な実施形態について図面を参照して説明する。以下に説明する実施形態では、本発明に係るレーダ装置が船舶に搭載された場合について説明する。また、本発明に係る飛翔体及び動物は、「鳥」として説明する。本発明に係る不動体は、「陸地」として説明する。本発明に係る人工動体は、「船舶」として説明する。
【００３８】
なお、本発明に係るレーダ装置は、船舶のレーダ装置以外に、空港などにおける監視装置にも適用することも可能である。また、本発明に係る注目物標は、動物又は草木など、レーダ装置の用途に応じて適宜変更可能である。例えば、本発明に係る飛翔体は、鳥以外に、雹や風船などであってもよい。本発明に係る動物は、キツネやイタチなどの「小動物」としてもよいし、本発明に係る不動体は、「建造物」としてもよい。また、本発明に係る人工動体は、「飛行機」としてもよい。
【００３９】
（実施形態１）
本実施形態に係るレーダ装置は、自身が搭載された船舶（以下、自船という）の周囲を探知領域として、方位を順次変えながら波長の短い電波を周囲方向に対して放射し、探知領域にある物標、例えば、陸地、海上の他船又は鳥などに反射した反射波を受信する。レーダ装置は、受信した反射波から、探知領域に対する画像を生成すると共に、生成した画像から鳥を検出し、画像から鳥を除去する。これにより、鳥が除去された画像を視認したユーザは、陸地又は海上の他船など、航行に必要な物標の情報を把握することができる。
【００４０】
図１は、実施形態１に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。レーダ装置１は、送信部１０、サーキュレータ１１、アンテナ１２、受信処理部１３、記憶部１４及び表示部１５などを備える。記憶部１４は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）などであり、レーダ装置１を動作させるのに必要なプログラム１４Ａ及び各種データ、例えば後述のテンプレート画像データ１４Ｂなどを格納する。
【００４１】
送信部１０は、所定のタイミングでパルス信号を出力するように制御されており、基準周波数信号を用いて、設定されたタイミングでパルス信号をサーキュレータ１１へ出力する。
【００４２】
サーキュレータ１１は、送信部１０から出力されたパルス信号をアンテナ１２へ伝送する。アンテナ１２は、自船に配備されており、水平面上を所定の回転速度で回転しながら、サーキュレータ１１を介して入力されたパルス信号を所定の指向性で外部へ放射する。また、アンテナ１２は、自身が放射したパルス信号が探知領域内の物標に反射してなるエコー信号を受信し、サーキュレータ１１へ出力する。サーキュレータ１１は、アンテナ１２から出力されたエコー信号を受信処理部１３へ伝送する。
【００４３】
受信処理部１３は、例えばマイクロコンピュータであって、記憶部１４に格納されるプログラム１４Ａを実行することで、サーキュレータ１１を介して入力されたエコー信号（入力信号）の検波を行い、探知領域に対する画像データを生成する。この受信処理部１３は、増幅部１３０、Ａ／Ｄ変換部１３１、受信データ記憶部１３２、及び画像処理部１３３などを備える。なお、記憶部１４は、受信処理部１３が備えていてもよい。
【００４４】
増幅部１３０は、サーキュレータ１１を介してアンテナ１２から入力されたエコー信号を増幅する。増幅部１３０は、増幅したエコー信号をＡ／Ｄ変換部１３１へ出力する。Ａ／Ｄ変換部１３１は、増幅部１３０が増幅したエコー信号を、所定のサンプリングタイムでアナログ−デジタル変換して、所定ビット数からなる受信データを形成し、受信データ記憶部１３２へ出力する。
【００４５】
受信データ記憶部１３２は、所謂スイープメモリを備える。受信データ記憶部１３２は、Ａ／Ｄ変換部１３１によりデジタル変換された１スイープ分の受信データを実時間で記憶し、次に得られる受信データが再び書き込まれるまでに、この１スイープ分の受信データを記憶する。より具体的には、受信データ記憶部１３２は、順次入力される受信データを近距離側から遠距離側へ並ぶように、すなわち自船を基準として距離方向に並ぶように、順次１スイープ分だけ記憶する。この際、受信データ記憶部１３２は、方位方向に並ぶ複数スイープの受信データを記憶できるように、複数のスイープメモリを備えている。
【００４６】
画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２から受信データを随時読み出して画像データを生成する。また、画像処理部１３３は、生成した画像データから鳥に対応する画像データを削除して、削除後の画像データを表示部１５へ出力する。画像処理部１３３に関しては、後に詳述する。
【００４７】
表示部１５は、画像処理部１３３から出力された画像データを、探知領域内の物標探知結果として表示する。このとき、表示部１５は、探知領域内から鳥が削除された画像を表示する。なお、表示部１５は、レーダ装置１とは別途に設けられていてもよい。
【００４８】
次に、画像処理部１３３について詳述する。
【００４９】
画像処理部１３３は、アンテナ１２が受信したエコー信号に基づいて生成した画像データ（以下、入力画像データという）と、記憶部１４に記憶されたテンプレート画像データ１４Ｂとのパターンマッチングを行う。テンプレート画像データ１４Ｂは、鳥の画像データのテンプレートである。画像処理部１３３は、パターンマッチングを行うことで、入力画像データから鳥が含まれた領域を抽出（特定）する。そして、画像処理部１３３は、抽出した領域を、入力画像データから削除した画像データ（以下、出力画像データという）を生成し、表示部１５へ出力する。これにより、表示部１５には、探知領域内から鳥が削除された画像が表示される。
【００５０】
以下に、記憶部１４に記憶されている鳥のテンプレート画像データ１４Ｂについて詳述する。
【００５１】
鳥のテンプレート画像データ１４Ｂは、物標毎に異なるエコー信号の特徴（特性）に基づいて生成される。以下では、陸地、船舶及び鳥それぞれに反射してなるエコー信号を、陸エコー信号、船エコー信号及び鳥エコー信号という。
【００５２】
図２は、物標毎のエコー信号の特徴を示す模式図である。図２の上側は、陸エコー信号、鳥エコー信号、船エコー信号及びノイズ信号に基づいて生成した同サイズの画像を示す。なお、図２の鳥エコー信号に基づいて生成した画像は、鳥の群集に反射してなるエコー信号に基づいて生成した画像を示している。また、図２の下側は、物標の大きさ、画像データの明度及び粒度の特徴量を示す。
【００５３】
物標の大きさは、アンテナ１２が受信するエコー信号のパルス幅によって決まり、鳥の大きさは、陸地及び船舶よりも小さい。画像データの明度は、アンテナ１２が受信するエコー信号の信号強度のピーク値であり、鳥の画像データの明度は、陸地及び船舶よりも小さい。画像データの粒度は、一定サイズの画像データに対して、物標に対応する領域（画素）が占める割合（密度）であり、密度（占有度）が小さくなるにつれて高くなる。例えば、図２において黒部分は物標が存在しない領域を示しているが、陸地は鳥より大きいため、陸地の画像データの場合、鳥の画像データの場合よりも黒部分は少ない。
【００５４】
このため、鳥の画像データの粒度は、陸地よりも大きくなる。なお、粒度は、一定領域における、エコー信号の占める割合としてもよい。例えば、陸地は鳥よりも非常に大きいため、アンテナ１２は、鳥エコー信号よりも陸エコー信号を多く受信する。従って、鳥の場合のエコー占有度は、陸地の場合よりも低くなる。
【００５５】
鳥のテンプレート画像データ１４Ｂは、図２で説明したエコー信号の特徴を用いて生成される。下記の式（１）は、一般的な二次元ガウス分布を示す式である。下記式（１）で示す（ｘ、ｙ）は、二次元画像データにおける画素の位置であり、σは標準偏差である。
【００５６】
【数１】
【００５７】
鳥のテンプレート画像データ１４Ｂを生成するために、図２で説明した鳥エコー信号の特徴に近づけるように、上記式（１）を変形した式が下記式（２）である。
【００５８】
【数２】
【００５９】
式（２）において、オフセット（Ｏｆｓ）及びピーク値（Ｌｖｐ）は、生成したい鳥のテンプレート画像データ１４Ｂにおける粒度及び明度である。オフセット（Ｏｆｓ）を閾値より大きくすることで、図２の画像の黒部分を多くして粒度を上げることができ、ピーク値（Ｌｖｐ）を閾値より下げることで、明度を下げることができる。オフセット（Ｏｆｓ）及びピーク値（Ｌｖｐ）に対する閾値は、実験値や経験値によって鳥に最適な値が設定される。
【００６０】
また、式（２）において、ＭＡＸ、ＭＩＮは、画素値の最大及び最小レンジ（０〜２５５）に収めることを目的としている。テンプレート画像データ１４Ｂは、鳥エコー信号に基づいて画像データが生成され、さらに、ガウス関数を用いた上記式（２）の二次元ガウス分布の数値が利用されて生成される。
【００６１】
図３は、生成したテンプレート画像データ１４Ｂの一例を示す図である。図３の右図は、鳥エコー信号に基づいて画像データが生成された画像のガウス分布を示す。図３の左図は、図３の右図を用いて、画像の大きさを（１１×１１ｐｉｃ）、オフセットを３０、ピーク値を２７０として、上記式（２）から得られたテンプレート画像データ１４Ｂを示す。
【００６２】
なお、テンプレート画像データ１４Ｂは、予め生成されて記憶部１４に記憶されてもよいし、レーダ装置１の初期動作などにおいて、画像処理部１３３が生成して記憶部１４に記憶するようにしてもよい。また、後述のパターンマッチングをより最適にするために、式（２）のパラメータを変更して定期的にテンプレート画像データ１４Ｂを生成するようにしてもよい。レーダ装置１においてテンプレート画像データ１４Ｂを生成する場合、図示しないレーダ装置１の操作部からパラメータを入力できるようにしてもよい。
【００６３】
図４は、画像処理部１３３が有する機能を模式的に示すブロック図である。画像処理部１３３は、入力画像生成部２１、テンプレート取得部２２、パターンマッチング部（特定手段）２３、画像調整部２４及び出力画像生成部２５などの機能を有する。
【００６４】
入力画像生成部２１は、アンテナ１２が受信したエコー信号に基づいて入力画像データを生成する。図５は、エコー信号に基づいて生成された入力画像データに係る画像の例を示す図である。図５に示す画像は、ノイズ信号を含み、自船の周囲にある物標に反射したエコー信号から生成されており、陸地（図中領域Ａ）、鳥（領域Ｂ）、船舶（領域Ｃ）及びノイズ（領域Ｄ）などを含んでいる。
【００６５】
テンプレート取得部２２は、記憶部１４に記憶されているテンプレート画像データ１４Ｂ（図３参照）を取得する。
【００６６】
パターンマッチング部２３は、入力画像生成部２１が生成した入力画像データ、及びテンプレート取得部２２が取得したテンプレート画像データ１４Ｂのパターンマッチングを行い、入力画像データから鳥の画像データを抽出する。より詳しくは、パターンマッチング部２３は、入力画像データにテンプレート画像データ１４Ｂを重ね相関係数を計算し、さらに、テンプレート画像データ１４Ｂの重ねる位置を１画素ずらして再度相関係数を計算する。パターンマッチング部２３は、この計算を繰り返し、相関係数が最大になる領域を検出し、斯かる領域を鳥の画像データとする。
【００６７】
図６は、入力画像データから抽出した鳥の画像データに係る画像を示す図である。図６に示す画像は、図５で表れていた陸地、船舶及びノイズなどの画像が抑えられて、ほぼ鳥のみを示している。
【００６８】
なお、パターンマッチング部２３は、１画素ずつずらしながらではなく、２画素ずつずらしながらパターンマッチングを行うようにしてもよい。この場合、パターンマッチングの処理量を削減することができ、パターンマッチング部２３の処理速度を向上させることが可能となる。
【００６９】
画像調整部２４は、パターンマッチング部２３により抽出された鳥の画像データ（図６参照）に対してマスキング処理を行う。鳥のテンプレート画像データ１４Ｂが入力画像データの鳥の画像データよりも小さい場合、入力画像データから鳥のテンプレート画像データ１４Ｂを単に減算しただけでは、減算した領域の輪郭が不自然に浮き上がる場合がある。
【００７０】
そこで、画像調整部２４は、図６に示す画像内の鳥の輪郭を、画素ごとの濃度値の細かい変化を少なくすることで滑らかにする平滑化を行う。平滑化を行う範囲については、実験又は経験則などに基づいて決定でき、適宜変更可能である。次に、画像調整部２４は、平滑化により低下した各画素の輝度を調整（例えば、輝度を２倍）する。
【００７１】
出力画像生成部２５は、図５の入力画像データから、画像調整部２４が調整を行った図６の画像データを減算して、出力画像データを生成する。出力画像生成部２５が生成した出力画像データは、表示部１５に出力され、画面表示される。
【００７２】
図７は、出力画像データに係る画像を示す図である。図７は、図５に示す画像との対比において、領域Ｂ近傍の鳥の画像が抑えられた画像となっている。
【００７３】
次に、レーダ装置１において実行される動作について説明する。図８は、画像処理部１３３において実行される処理手順を示すフローチャートである。
【００７４】
画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２に受信データが記憶されたか否かを判定する（Ｓ１）。受信データが記憶されていない場合（Ｓ１：ＮＯ）、画像処理部１３３は、本処理を終了する。受信データが記憶された場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２から受信データを随時取得して、入力画像データ（図５参照）を生成する（Ｓ２）。そして、画像処理部１３３は、記憶部１４に記憶されている鳥のテンプレート画像データ１４Ｂ（図３参照）を取得する（Ｓ３）。
【００７５】
画像処理部１３３は、入力画像データ及びテンプレート画像データ１４Ｂのテンプレートマッチングを行い（Ｓ４）、入力画像データに鳥の画像データが検出されたか否かを判定する（Ｓ５）。検出されない場合（Ｓ５：ＮＯ）、画像処理部１３３は、本処理を終了する。この場合、画像処理部１３３は、入力画像データをそのまま出力画像データとして、表示部１５へ出力する。入力画像データに鳥の画像データが検出された場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、画像処理部１３３は、図６に示すように、入力画像データから鳥の画像データを抽出する（Ｓ６）。
【００７６】
画像処理部１３３は、抽出した鳥の画像データの画像調整を行う（Ｓ７）。詳しくは上述したように、画像処理部１３３は、抽出した鳥の画像データに含まれる鳥の輪郭における画素ごとの濃度値の細かい変化を少なくし、滑らかにする平滑化を行い、平滑化により低下した輝度を調整する。そして、画像処理部１３３は、入力画像データから、Ｓ７で画像調整を行った画像データを減算して、出力画像データを生成し（Ｓ８）、本処理を終了する。
【００７７】
以上説明したように、本実施形態では、入力画像データと、鳥のテンプレート画像データ１４Ｂとのパターンマッチングを行うことで、表示すべき探知領域の画像から、不要とみられる鳥を除去することができる。この結果、ユーザは、他の船舶及び陸地など本来認識すべき物標の位置、又は自船からの距離等を、表示された画像から把握することができる。また、テンプレート画像データ１４Ｂは、鳥エコー信号の特徴に基づいて生成されているため、テンプレートマッチングにおいて、鳥の画像データを検出する精度を向上させることができる。
【００７８】
なお、本実施形態では、入力画像データから平滑化した鳥の画像データを減算して、入力画像データから鳥を削除しているが、入力画像データから鳥の領域を検出し、斯かる領域の輝度を、周囲の領域の輝度に合わせて調整することで、入力画像データから鳥を削除するようにしてもよい。例えば、図５において、領域Ｂの輝度を、周囲の輝度と同じにして、領域Ｂ内の鳥を削除するようにしてもよい。
【００７９】
（実施形態２）
本実施形態に係るレーダ装置は、入力画像データから鳥を検出する点で実施形態１と同じであるが、検出した鳥が群集となっているかを判断し、鳥の分布マップを、入力画像データに合成して、鳥の群集をユーザに把握し易くさせる点で実施形態１と相違する。ユーザは、鳥の群集を把握することで、魚群を予測できる場合がある。以下、実施形態１との相違点について説明する。
【００８０】
図９は、画像処理部１３３が有する機能を模式的に示すブロック図である。画像処理部１３３は、実施形態１で説明した、入力画像生成部２１、テンプレート取得部２２、パターンマッチング部２３及び出力画像生成部２５などの機能に加え、群集度算出部２６及び鳥マップ生成部２７の機能を有する。
【００８１】
群集度算出部２６は、パターンマッチング部２３により入力画像データから抽出された鳥の画像データに対して、閾値（検出場所や時期などによって適宜変更可能）に基づいて二値化し、二値化したデータに対してラベリング処理を行う。ラベリング処理とは、画像の各画素における色情報を分析し、連結している画素に同一ラベルを付加することで複数の領域を一グループとして分類する処理である。
【００８２】
図１０は、ラベリング処理を行った鳥の画像データに係る画像示す図である。なお、図１０に示す画像は、鳥のテンプレート画像データ１４Ｂに基づいて抽出されているが、鳥以外に、テンプレート画像データ１４Ｂに類似した、例えば海上のブイ又は堤防、あるいはノイズなどを含んでいる。群集度算出部２６は、ラベリング処理の結果から、分類した一グループを代表点（図中の白点）とし、一定領域内（図中の白枠）に含まれる代表点の数をカウントし、カウント結果を鳥の群集度とする。
【００８３】
群集度算出部２６は、領域内の代表点の分布によって、算出した群集度を変更とする。例えば、図１０の領域Ａの場合、代表点が一次元状に分布しているため、群集度算出部２６は、堤防など人工性のものの可能性が高いと判定する。この場合、群集度算出部２６は、群集度を「０」とする。また、領域Ｂの場合代表点の数が閾値（例えば５）より少ないため、群集度算出部２６は、ノイズ又は１羽程度の鳥である可能性が高いと判定し、群集度を「０」とする。領域Ｃの場合、二次元状に代表点が分布しているため、群集度算出部２６は、鳥の群集の可能性が高いと判定し、代表点数のカウント結果を群集度とする。なお、群集度算出部２６は、図１０に示す画像の端から順に領域を形成して、代表点をカウントしてもよいし、代表点が密集した部分を検出し、その部分の周囲に領域を形成して、代表点をカウントして、その結果を群集度としてもよい。
【００８４】
鳥マップ生成部２７は、群集度算出部２６が算出した群集度に基づいて、鳥マップを生成する。鳥マップとは、鳥の画像データ内の群集度が高い領域の輝度を大きくした画像データであり、鳥の分布データである。鳥マップ生成部２７は、例えば、上述した式（２）を用いて算出した輝度に群集度を乗じた結果を、その群集度を算出した領域における輝度として鳥マップを生成する。図１１は、鳥マップ生成部２７が生成した鳥マップを示す図である。図１１に示すように、輝度が高い領域は、鳥の群集度が高い、すなわち鳥が多い領域を示している。
【００８５】
出力画像生成部２５は、入力画像生成部２１が生成した入力画像データ、及び鳥マップ生成部２７が生成した鳥マップを合成して、出力画像データを生成する。図１２及び図１３は、鳥マップを合成した出力画像データの一例を示す図である。出力画像生成部２５は、図１２に示すように、入力画像データで鳥の群集がいる領域の輝度を高くした出力画像データを生成してもよい。また、出力画像生成部２５は、図１３に示すように、入力画像データ及び鳥マップを合成した結果を、アニメーションにした出力画像データを生成してもよい。
【００８６】
次に、レーダ装置１において実行される動作について説明する。図１４は、画像処理部１３３において実行される処理手順を示すフローチャートである。
【００８７】
画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２に受信データが記憶されたか否かを判定する（Ｓ１１）。受信データが記憶されていない場合（Ｓ１１：ＮＯ）、画像処理部１３３は、本処理を終了する。受信データが記憶された場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２から受信データを随時取得して、入力画像データ（図５参照）を生成する（Ｓ１２）。そして、画像処理部１３３は、記憶部１４に記憶されている鳥のテンプレート画像データ１４Ｂ（図３参照）を取得する（Ｓ１３）。
【００８８】
画像処理部１３３は、入力画像データ及びテンプレート画像データ１４Ｂのテンプレートマッチングを行い（Ｓ１４）、入力画像データに鳥の画像データが検出されたか否かを判定する（Ｓ１５）。検出されない場合（Ｓ１５：ＮＯ）、画像処理部１３３は、本処理を終了する。この場合、画像処理部１３３は、入力画像データを出力画像データとして、表示部１５へ出力する。入力画像データに鳥の画像データが検出された場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、画像処理部１３３は、図６に示すように、入力画像データから鳥の画像データを抽出する（Ｓ１６）。
【００８９】
画像処理部１３３は、抽出した鳥の画像データから群集度を算出する（Ｓ１７）。詳しくは、上述したように、画像処理部１３３は、ラベリング処理などにより画像データにおける代表点を算出し、その代表点の数をカウントし、そのカウント結果を群集度とする。なお、画像処理部１３３は、Ｓ１７において、代表点が一次元状に分布している場合、又は代表点の数が少ない場合、算出した群集度を変更する。次に、画像処理部１３３は、算出した群集度に基づいて、図１１に示す鳥マップを生成する（Ｓ１８）。画像処理部１３３は、入力画像データ及び鳥マップを合成した出力画像データを生成し（Ｓ１９）、本処理を終了する。
【００９０】
以上説明したように、本実施形態では、入力画像データと、鳥のテンプレート画像データ１４Ｂとのパターンマッチングを行うことで、鳥を検出し、表示すべき探知領域の画像に、鳥の群集を把握し易くした画像データを生成する。この結果、ユーザは、鳥の群集を把握して、魚群を予測できる場合がある。
【００９１】
以上、本発明の好適な実施形態について、具体的に説明したが、各構成及び動作等は適宜変更可能であって、上述の実施形態に限定されることはない。例えば、上述の実施形態において、画像処理部１３３は、生成した入力画像データに対して各処理を行っているが、入力画像データをサイズ又は解像度を小さくし、その画像データに対して各処理を行うようにしてもよい。
【００９２】
また、画像処理部１３３は、パターンマッチング処理と組み合わせて、ラベリング処理等でエコー信号のアスペクト比（縦横比）に基づいて、鳥でない可能性が高いエコー信号を排除するようにしてもよい。図１５は、鳥でない物標に係るエコー信号を排除する一例を説明するための図である。アスペクト比はＲＷ（半径方向幅）÷θＷ（方位方向幅）で表される（又はθＷ÷ＲＷ）。鳥は非常に小さいので、アスペクト比はＲＷ=パルス長、θＷ＝電波方位分となり、そのアスペクト比から大きく離れているエコー信号は、鳥エコー信号でない可能性が高いとして排除する。例えば、図１５において、鳥はアスペクト比がほぼ１．０であり、堤防又は船舶は１．０よりも大きくなっている。この場合、画像処理部１３３は、堤防又は船舶に係るエコー信号を排除する。
【符号の説明】
【００９３】
１−レーダ装置、１２−アンテナ、１４−記憶部（記憶手段）、１４Ｂ−テンプレート画像データ、２１−入力画像生成部、２３−パターンマッチング部（特定手段、抽出手段）、２４−画像調整部、２５−出力画像生成部（削除手段）、２６−群集度算出部（計測手段）、２７−鳥マップ生成部（分布データ生成手段）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信された信号が物標で反射してなるエコー信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するレーダ装置、注目物標検出方法及び注目物標検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、探知領域に電波信号を送信して、探知領域の物標探知を行う様々なレーダ装置等がある。レーダ装置は、送信した電波信号が物標により反射してなるエコー信号を受信することで探知領域に対する探知画像を形成する。そして、レーダ装置は、形成した探知画像を、表示装置に表示する。これにより、ユーザは、探知画像から、探知領域における物標検知を行うことができる。このレーダ装置を船舶に搭載し、船舶の周囲を探知する場合、レーダ装置は、例えば陸地、鳥、他の船舶、堤防又はブイなど様々な物標に反射したエコー信号、又はノイズ信号を受信する。このため、船員（ユーザ）は、探知画像に表示された画像が、本来認識した物標であるか、又はノイズであるかを区別することが難しい場合がある。
【０００３】
特許文献１には、レーダによる大気観測を行う際に、多数の鳥が上空を通過することにより生じる異常エコー信号を除去し、風速計測などの大気観測を正確に行うレーダ信号処理装置が開示されている。特許文献１では、鳥により生じる異常エコー信号を除去する例として、比較的容易に識別できる地形で反射したエコー信号以外を鳥に反射した異常エコー信号とみなし除去している。これにより、ユーザは、大気観測に関する情報のみを取得することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３７９４３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載のように、識別し易いエコー信号以外を不要として除去した場合、ユーザが情報を所望する物標で反射したエコー信号も一緒に除去されるおそれがある。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、画像データから特定の注目物標の検出を精度よく行うことを可能にするレーダ装置、注目物標検出方法及び注目物標検出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、送信された信号が物標で反射してなるエコー信号を含む入力信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するレーダ装置において、注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されたテンプレート画像データを記憶する記憶手段と、前記画像データと前記テンプレート画像データとのパターンマッチングを行う手段と、パターンマッチングの結果、前記画像データから注目物標を検出した場合、前記テンプレート画像データに係る注目物標が含まれる前記画像データにおける領域を特定する特定手段とを備える。
【０００８】
この構成では、複数の物標に係るエコー信号から画像データが生成された場合であっても、画像データとテンプレート画像データとのパターンマッチングにより注目物標のみを検出することを可能となる。また、テンプレート画像データは、注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されているため、パターンマッチングにより注目物標を検出する精度が向上する。
【０００９】
本発明に係るレーダ装置において、テンプレート画像データは、注目物標に係るエコー信号のパルス幅と、信号強度と、前記入力信号に対して前記注目物標に係るエコー信号が占める割合を示す占有度とに基づいて生成されたものを含む。
【００１０】
この構成では、テンプレート画像データを生成する、注目物標に係るエコー信号の特性についての具体例を示す。
【００１１】
本発明に係るレーダ装置において、前記テンプレート画像データは、注目物標の大きさと、前記注目物標に反射したエコー信号に基づいて画像データが生成される場合の前記画像データの明度と、前記画像データが前記入力信号に基づいて生成された画像データに対して占める割合を示す粒度との組み合わせに基づいて生成されたものを含む。
【００１２】
この構成では、テンプレート画像データが、注目物標の大きさ、画像データの明度及び粒度によって生成されている具体例を示す。
【００１３】
本発明に係るレーダ装置において、前記注目物標が所定サイズより小さい飛翔体である場合、前記テンプレート画像データは、前記画像データの明度を閾値より小さく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む。
【００１４】
この構成では、注目物標が所定サイズより小さい飛翔体、例えば鳥や風船、雹（氷の粒）である場合のテンプレート画像データの例を示す。所定サイズは、レーダ装置の用途に応じて、実験値や経験則から設定される値である。閾値は、飛翔体の種別に応じて、実験値や経験則から設定される値である。なお、飛翔体には、複数の飛翔体からなる群をも含んでいる。
【００１５】
本発明に係るレーダ装置において、前記注目物標が所定サイズより小さい動物である場合、前記テンプレート画像データは、前記画像データの明度を閾値より小さく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む。
【００１６】
この構成では、注目物標が動物、鳥や小動物である場合のテンプレート画像データの例を示す。所定サイズは、レーダ装置の用途に応じて、実験値や経験則から設定される値である。閾値は、動物の種別に応じて、実験値や経験則から設定される値である。
【００１７】
本発明に係るレーダ装置において、前記注目物標が不動体である場合、前記テンプレート画像データは、前記画像データの明度を閾値より大きく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より小さくして生成されたものを含む。
【００１８】
この構成では、注目物標が不動体、例えば陸地である場合のテンプレート画像データの例を示す。閾値は、不動体の種別に応じて、実験値や経験則から設定される値である。
【００１９】
本発明に係るレーダ装置において、前記注目物標が所定サイズより大きい人工動体である場合、前記テンプレート画像データは、前記画像データの明度を閾値より大きく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む。
【００２０】
この構成では、注目物標が人工動体、例えば船舶や飛行機である場合のテンプレート画像データの例を示す。所定サイズは、レーダ装置の用途に応じて、実験値や経験則から設定される値である。閾値は、人工動体の種別に応じて、実験値や経験則から設定される値である。
【００２１】
本発明に係るレーダ装置は、削除手段を有する。削除手段は、生成した画像データから、前記特定手段が特定した領域を削除する。
【００２２】
この構成では、画像データから注目物標を含む領域を削除することで、画像データを表示した場合に注目物標を表示させないようにできる。
【００２３】
本発明に係るレーダ装置において、削除手段は、前記特定手段が特定した領域の画像データの輝度を調整する調整手段と、前記領域から輝度調整後の画像データを減算する手段とを有する。
【００２４】
この構成では、画像データから注目物標を削除した際に、削除領域に生じる不自然さを抑制できる。
【００２５】
本発明に係るレーダ装置において、前記削除手段は、前記特定手段が特定した領域の画像データを平滑化する手段をさらに有し、前記調整手段は、平滑化後の画像データの輝度を調整する。
【００２６】
この構成では、画像データから注目物標を削除する際に平滑化することで、削除領域に生じる不自然さを抑制できる。
【００２７】
本発明に係るレーダ装置は、パターンマッチングの結果、注目物標を複数検出し、前記特定手段が特定する領域内に複数の注目物標が含まれる場合、前記領域内に含まれる複数の注目物標から代表点を設定する手段と、設定された代表点の数を、群集度として計測する計測手段と、該計測手段が計測した群集度に基づいて、注目物標の分布データを生成する分布データ生成手段とを備える。
【００２８】
この構成では、複数の注目物標の分布状態を認識し易くするために、分布データを生成する例を示す。
【００２９】
本発明に係るレーダ装置は、画像データ生成手段が生成した画像データ、及び前記分布データ生成手段が生成した分布データを合成した画像データを生成する手段を備える。
【００３０】
この構成では、エコー信号に基づいて生成した画像データと分布データとを合成した画像データを生成することで、注目物標の分布状態をより認識し易くできる。
【００３１】
本発明に係るレーダ装置は、代表点の数が閾値以下の場合、前記群集度を異なる値に変更する手段を備える。
【００３２】
この構成では、無駄な処理を省くために、代表点の数が少ない場合には、分布データを生成しないようにする。
【００３３】
本発明に係るレーダ装置は、代表点が一次元状に分布している場合、前記群集度を異なる値に変更する手段を備える。
【００３４】
この構成では、注目物標が自然物（動物など）とした場合、代表点が一次元状に分布しているときには人工物である可能性が高いため、分布データを生成しないようにして、無駄な処理を省くことが可能となる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、複数の物標に係るエコー信号から画像データが生成された場合であっても、画像データとテンプレート画像データとのパターンマッチングにより注目物標のみを検出することを可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】実施形態１に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】物標毎のエコー信号の特徴を示す模式図である。
【図３】生成したテンプレート画像データの一例を示す図である。
【図４】画像処理部が有する機能を模式的に示すブロック図である。
【図５】エコー信号に基づいて生成された入力画像データに係る画像の例を示す図である。
【図６】入力画像データから抽出した鳥の画像データに係る画像を示す図である。
【図７】出力画像データに係る画像を示す図である。
【図８】画像処理部において実行される処理手順を示すフローチャートである。
【図９】画像処理部が有する機能を模式的に示すブロック図である。
【図１０】入力画像データから抽出された鳥の画像データに係る画像を示す図である。
【図１１】鳥マップ生成部が生成した鳥マップを示す図である。
【図１２】鳥マップを合成した出力画像データの一例を示す図である。
【図１３】鳥マップを合成した出力画像データの一例を示す図である。
【図１４】画像処理部において実行される処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】鳥でない物標に係るエコー信号を排除する一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、本発明に係るレーダ装置、注目物標検出方法及び注目物標検出プログラムの好適な実施形態について図面を参照して説明する。以下に説明する実施形態では、本発明に係るレーダ装置が船舶に搭載された場合について説明する。また、本発明に係る飛翔体及び動物は、「鳥」として説明する。本発明に係る不動体は、「陸地」として説明する。本発明に係る人工動体は、「船舶」として説明する。
【００３８】
なお、本発明に係るレーダ装置は、船舶のレーダ装置以外に、空港などにおける監視装置にも適用することも可能である。また、本発明に係る注目物標は、動物又は草木など、レーダ装置の用途に応じて適宜変更可能である。例えば、本発明に係る飛翔体は、鳥以外に、雹や風船などであってもよい。本発明に係る動物は、キツネやイタチなどの「小動物」としてもよいし、本発明に係る不動体は、「建造物」としてもよい。また、本発明に係る人工動体は、「飛行機」としてもよい。
【００３９】
（実施形態１）
本実施形態に係るレーダ装置は、自身が搭載された船舶（以下、自船という）の周囲を探知領域として、方位を順次変えながら波長の短い電波を周囲方向に対して放射し、探知領域にある物標、例えば、陸地、海上の他船又は鳥などに反射した反射波を受信する。レーダ装置は、受信した反射波から、探知領域に対する画像を生成すると共に、生成した画像から鳥を検出し、画像から鳥を除去する。これにより、鳥が除去された画像を視認したユーザは、陸地又は海上の他船など、航行に必要な物標の情報を把握することができる。
【００４０】
図１は、実施形態１に係るレーダ装置の構成を示すブロック図である。レーダ装置１は、送信部１０、サーキュレータ１１、アンテナ１２、受信処理部１３、記憶部１４及び表示部１５などを備える。記憶部１４は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）などであり、レーダ装置１を動作させるのに必要なプログラム１４Ａ及び各種データ、例えば後述のテンプレート画像データ１４Ｂなどを格納する。
【００４１】
送信部１０は、所定のタイミングでパルス信号を出力するように制御されており、基準周波数信号を用いて、設定されたタイミングでパルス信号をサーキュレータ１１へ出力する。
【００４２】
サーキュレータ１１は、送信部１０から出力されたパルス信号をアンテナ１２へ伝送する。アンテナ１２は、自船に配備されており、水平面上を所定の回転速度で回転しながら、サーキュレータ１１を介して入力されたパルス信号を所定の指向性で外部へ放射する。また、アンテナ１２は、自身が放射したパルス信号が探知領域内の物標に反射してなるエコー信号を受信し、サーキュレータ１１へ出力する。サーキュレータ１１は、アンテナ１２から出力されたエコー信号を受信処理部１３へ伝送する。
【００４３】
受信処理部１３は、例えばマイクロコンピュータであって、記憶部１４に格納されるプログラム１４Ａを実行することで、サーキュレータ１１を介して入力されたエコー信号（入力信号）の検波を行い、探知領域に対する画像データを生成する。この受信処理部１３は、増幅部１３０、Ａ／Ｄ変換部１３１、受信データ記憶部１３２、及び画像処理部１３３などを備える。なお、記憶部１４は、受信処理部１３が備えていてもよい。
【００４４】
増幅部１３０は、サーキュレータ１１を介してアンテナ１２から入力されたエコー信号を増幅する。増幅部１３０は、増幅したエコー信号をＡ／Ｄ変換部１３１へ出力する。Ａ／Ｄ変換部１３１は、増幅部１３０が増幅したエコー信号を、所定のサンプリングタイムでアナログ−デジタル変換して、所定ビット数からなる受信データを形成し、受信データ記憶部１３２へ出力する。
【００４５】
受信データ記憶部１３２は、所謂スイープメモリを備える。受信データ記憶部１３２は、Ａ／Ｄ変換部１３１によりデジタル変換された１スイープ分の受信データを実時間で記憶し、次に得られる受信データが再び書き込まれるまでに、この１スイープ分の受信データを記憶する。より具体的には、受信データ記憶部１３２は、順次入力される受信データを近距離側から遠距離側へ並ぶように、すなわち自船を基準として距離方向に並ぶように、順次１スイープ分だけ記憶する。この際、受信データ記憶部１３２は、方位方向に並ぶ複数スイープの受信データを記憶できるように、複数のスイープメモリを備えている。
【００４６】
画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２から受信データを随時読み出して画像データを生成する。また、画像処理部１３３は、生成した画像データから鳥に対応する画像データを削除して、削除後の画像データを表示部１５へ出力する。画像処理部１３３に関しては、後に詳述する。
【００４７】
表示部１５は、画像処理部１３３から出力された画像データを、探知領域内の物標探知結果として表示する。このとき、表示部１５は、探知領域内から鳥が削除された画像を表示する。なお、表示部１５は、レーダ装置１とは別途に設けられていてもよい。
【００４８】
次に、画像処理部１３３について詳述する。
【００４９】
画像処理部１３３は、アンテナ１２が受信したエコー信号に基づいて生成した画像データ（以下、入力画像データという）と、記憶部１４に記憶されたテンプレート画像データ１４Ｂとのパターンマッチングを行う。テンプレート画像データ１４Ｂは、鳥の画像データのテンプレートである。画像処理部１３３は、パターンマッチングを行うことで、入力画像データから鳥が含まれた領域を抽出（特定）する。そして、画像処理部１３３は、抽出した領域を、入力画像データから削除した画像データ（以下、出力画像データという）を生成し、表示部１５へ出力する。これにより、表示部１５には、探知領域内から鳥が削除された画像が表示される。
【００５０】
以下に、記憶部１４に記憶されている鳥のテンプレート画像データ１４Ｂについて詳述する。
【００５１】
鳥のテンプレート画像データ１４Ｂは、物標毎に異なるエコー信号の特徴（特性）に基づいて生成される。以下では、陸地、船舶及び鳥それぞれに反射してなるエコー信号を、陸エコー信号、船エコー信号及び鳥エコー信号という。
【００５２】
図２は、物標毎のエコー信号の特徴を示す模式図である。図２の上側は、陸エコー信号、鳥エコー信号、船エコー信号及びノイズ信号に基づいて生成した同サイズの画像を示す。なお、図２の鳥エコー信号に基づいて生成した画像は、鳥の群集に反射してなるエコー信号に基づいて生成した画像を示している。また、図２の下側は、物標の大きさ、画像データの明度及び粒度の特徴量を示す。
【００５３】
物標の大きさは、アンテナ１２が受信するエコー信号のパルス幅によって決まり、鳥の大きさは、陸地及び船舶よりも小さい。画像データの明度は、アンテナ１２が受信するエコー信号の信号強度のピーク値であり、鳥の画像データの明度は、陸地及び船舶よりも小さい。画像データの粒度は、一定サイズの画像データに対して、物標に対応する領域（画素）が占める割合（密度）であり、密度（占有度）が小さくなるにつれて高くなる。例えば、図２において黒部分は物標が存在しない領域を示しているが、陸地は鳥より大きいため、陸地の画像データの場合、鳥の画像データの場合よりも黒部分は少ない。
【００５４】
このため、鳥の画像データの粒度は、陸地よりも大きくなる。なお、粒度は、一定領域における、エコー信号の占める割合としてもよい。例えば、陸地は鳥よりも非常に大きいため、アンテナ１２は、鳥エコー信号よりも陸エコー信号を多く受信する。従って、鳥の場合のエコー占有度は、陸地の場合よりも低くなる。
【００５５】
鳥のテンプレート画像データ１４Ｂは、図２で説明したエコー信号の特徴を用いて生成される。下記の式（１）は、一般的な二次元ガウス分布を示す式である。下記式（１）で示す（ｘ、ｙ）は、二次元画像データにおける画素の位置であり、σは標準偏差である。
【００５６】
【数１】
【００５７】
鳥のテンプレート画像データ１４Ｂを生成するために、図２で説明した鳥エコー信号の特徴に近づけるように、上記式（１）を変形した式が下記式（２）である。
【００５８】
【数２】
【００５９】
式（２）において、オフセット（Ｏｆｓ）及びピーク値（Ｌｖｐ）は、生成したい鳥のテンプレート画像データ１４Ｂにおける粒度及び明度である。オフセット（Ｏｆｓ）を閾値より大きくすることで、図２の画像の黒部分を多くして粒度を上げることができ、ピーク値（Ｌｖｐ）を閾値より下げることで、明度を下げることができる。オフセット（Ｏｆｓ）及びピーク値（Ｌｖｐ）に対する閾値は、実験値や経験値によって鳥に最適な値が設定される。
【００６０】
また、式（２）において、ＭＡＸ、ＭＩＮは、画素値の最大及び最小レンジ（０〜２５５）に収めることを目的としている。テンプレート画像データ１４Ｂは、鳥エコー信号に基づいて画像データが生成され、さらに、ガウス関数を用いた上記式（２）の二次元ガウス分布の数値が利用されて生成される。
【００６１】
図３は、生成したテンプレート画像データ１４Ｂの一例を示す図である。図３の右図は、鳥エコー信号に基づいて画像データが生成された画像のガウス分布を示す。図３の左図は、図３の右図を用いて、画像の大きさを（１１×１１ｐｉｃ）、オフセットを３０、ピーク値を２７０として、上記式（２）から得られたテンプレート画像データ１４Ｂを示す。
【００６２】
なお、テンプレート画像データ１４Ｂは、予め生成されて記憶部１４に記憶されてもよいし、レーダ装置１の初期動作などにおいて、画像処理部１３３が生成して記憶部１４に記憶するようにしてもよい。また、後述のパターンマッチングをより最適にするために、式（２）のパラメータを変更して定期的にテンプレート画像データ１４Ｂを生成するようにしてもよい。レーダ装置１においてテンプレート画像データ１４Ｂを生成する場合、図示しないレーダ装置１の操作部からパラメータを入力できるようにしてもよい。
【００６３】
図４は、画像処理部１３３が有する機能を模式的に示すブロック図である。画像処理部１３３は、入力画像生成部２１、テンプレート取得部２２、パターンマッチング部（特定手段）２３、画像調整部２４及び出力画像生成部２５などの機能を有する。
【００６４】
入力画像生成部２１は、アンテナ１２が受信したエコー信号に基づいて入力画像データを生成する。図５は、エコー信号に基づいて生成された入力画像データに係る画像の例を示す図である。図５に示す画像は、ノイズ信号を含み、自船の周囲にある物標に反射したエコー信号から生成されており、陸地（図中領域Ａ）、鳥（領域Ｂ）、船舶（領域Ｃ）及びノイズ（領域Ｄ）などを含んでいる。
【００６５】
テンプレート取得部２２は、記憶部１４に記憶されているテンプレート画像データ１４Ｂ（図３参照）を取得する。
【００６６】
パターンマッチング部２３は、入力画像生成部２１が生成した入力画像データ、及びテンプレート取得部２２が取得したテンプレート画像データ１４Ｂのパターンマッチングを行い、入力画像データから鳥の画像データを抽出する。より詳しくは、パターンマッチング部２３は、入力画像データにテンプレート画像データ１４Ｂを重ね相関係数を計算し、さらに、テンプレート画像データ１４Ｂの重ねる位置を１画素ずらして再度相関係数を計算する。パターンマッチング部２３は、この計算を繰り返し、相関係数が最大になる領域を検出し、斯かる領域を鳥の画像データとする。
【００６７】
図６は、入力画像データから抽出した鳥の画像データに係る画像を示す図である。図６に示す画像は、図５で表れていた陸地、船舶及びノイズなどの画像が抑えられて、ほぼ鳥のみを示している。
【００６８】
なお、パターンマッチング部２３は、１画素ずつずらしながらではなく、２画素ずつずらしながらパターンマッチングを行うようにしてもよい。この場合、パターンマッチングの処理量を削減することができ、パターンマッチング部２３の処理速度を向上させることが可能となる。
【００６９】
画像調整部２４は、パターンマッチング部２３により抽出された鳥の画像データ（図６参照）に対してマスキング処理を行う。鳥のテンプレート画像データ１４Ｂが入力画像データの鳥の画像データよりも小さい場合、入力画像データから鳥のテンプレート画像データ１４Ｂを単に減算しただけでは、減算した領域の輪郭が不自然に浮き上がる場合がある。
【００７０】
そこで、画像調整部２４は、図６に示す画像内の鳥の輪郭を、画素ごとの濃度値の細かい変化を少なくすることで滑らかにする平滑化を行う。平滑化を行う範囲については、実験又は経験則などに基づいて決定でき、適宜変更可能である。次に、画像調整部２４は、平滑化により低下した各画素の輝度を調整（例えば、輝度を２倍）する。
【００７１】
出力画像生成部２５は、図５の入力画像データから、画像調整部２４が調整を行った図６の画像データを減算して、出力画像データを生成する。出力画像生成部２５が生成した出力画像データは、表示部１５に出力され、画面表示される。
【００７２】
図７は、出力画像データに係る画像を示す図である。図７は、図５に示す画像との対比において、領域Ｂ近傍の鳥の画像が抑えられた画像となっている。
【００７３】
次に、レーダ装置１において実行される動作について説明する。図８は、画像処理部１３３において実行される処理手順を示すフローチャートである。
【００７４】
画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２に受信データが記憶されたか否かを判定する（Ｓ１）。受信データが記憶されていない場合（Ｓ１：ＮＯ）、画像処理部１３３は、本処理を終了する。受信データが記憶された場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２から受信データを随時取得して、入力画像データ（図５参照）を生成する（Ｓ２）。そして、画像処理部１３３は、記憶部１４に記憶されている鳥のテンプレート画像データ１４Ｂ（図３参照）を取得する（Ｓ３）。
【００７５】
画像処理部１３３は、入力画像データ及びテンプレート画像データ１４Ｂのテンプレートマッチングを行い（Ｓ４）、入力画像データに鳥の画像データが検出されたか否かを判定する（Ｓ５）。検出されない場合（Ｓ５：ＮＯ）、画像処理部１３３は、本処理を終了する。この場合、画像処理部１３３は、入力画像データをそのまま出力画像データとして、表示部１５へ出力する。入力画像データに鳥の画像データが検出された場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、画像処理部１３３は、図６に示すように、入力画像データから鳥の画像データを抽出する（Ｓ６）。
【００７６】
画像処理部１３３は、抽出した鳥の画像データの画像調整を行う（Ｓ７）。詳しくは上述したように、画像処理部１３３は、抽出した鳥の画像データに含まれる鳥の輪郭における画素ごとの濃度値の細かい変化を少なくし、滑らかにする平滑化を行い、平滑化により低下した輝度を調整する。そして、画像処理部１３３は、入力画像データから、Ｓ７で画像調整を行った画像データを減算して、出力画像データを生成し（Ｓ８）、本処理を終了する。
【００７７】
以上説明したように、本実施形態では、入力画像データと、鳥のテンプレート画像データ１４Ｂとのパターンマッチングを行うことで、表示すべき探知領域の画像から、不要とみられる鳥を除去することができる。この結果、ユーザは、他の船舶及び陸地など本来認識すべき物標の位置、又は自船からの距離等を、表示された画像から把握することができる。また、テンプレート画像データ１４Ｂは、鳥エコー信号の特徴に基づいて生成されているため、テンプレートマッチングにおいて、鳥の画像データを検出する精度を向上させることができる。
【００７８】
なお、本実施形態では、入力画像データから平滑化した鳥の画像データを減算して、入力画像データから鳥を削除しているが、入力画像データから鳥の領域を検出し、斯かる領域の輝度を、周囲の領域の輝度に合わせて調整することで、入力画像データから鳥を削除するようにしてもよい。例えば、図５において、領域Ｂの輝度を、周囲の輝度と同じにして、領域Ｂ内の鳥を削除するようにしてもよい。
【００７９】
（実施形態２）
本実施形態に係るレーダ装置は、入力画像データから鳥を検出する点で実施形態１と同じであるが、検出した鳥が群集となっているかを判断し、鳥の分布マップを、入力画像データに合成して、鳥の群集をユーザに把握し易くさせる点で実施形態１と相違する。ユーザは、鳥の群集を把握することで、魚群を予測できる場合がある。以下、実施形態１との相違点について説明する。
【００８０】
図９は、画像処理部１３３が有する機能を模式的に示すブロック図である。画像処理部１３３は、実施形態１で説明した、入力画像生成部２１、テンプレート取得部２２、パターンマッチング部２３及び出力画像生成部２５などの機能に加え、群集度算出部２６及び鳥マップ生成部２７の機能を有する。
【００８１】
群集度算出部２６は、パターンマッチング部２３により入力画像データから抽出された鳥の画像データに対して、閾値（検出場所や時期などによって適宜変更可能）に基づいて二値化し、二値化したデータに対してラベリング処理を行う。ラベリング処理とは、画像の各画素における色情報を分析し、連結している画素に同一ラベルを付加することで複数の領域を一グループとして分類する処理である。
【００８２】
図１０は、ラベリング処理を行った鳥の画像データに係る画像示す図である。なお、図１０に示す画像は、鳥のテンプレート画像データ１４Ｂに基づいて抽出されているが、鳥以外に、テンプレート画像データ１４Ｂに類似した、例えば海上のブイ又は堤防、あるいはノイズなどを含んでいる。群集度算出部２６は、ラベリング処理の結果から、分類した一グループを代表点（図中の白点）とし、一定領域内（図中の白枠）に含まれる代表点の数をカウントし、カウント結果を鳥の群集度とする。
【００８３】
群集度算出部２６は、領域内の代表点の分布によって、算出した群集度を変更とする。例えば、図１０の領域Ａの場合、代表点が一次元状に分布しているため、群集度算出部２６は、堤防など人工性のものの可能性が高いと判定する。この場合、群集度算出部２６は、群集度を「０」とする。また、領域Ｂの場合代表点の数が閾値（例えば５）より少ないため、群集度算出部２６は、ノイズ又は１羽程度の鳥である可能性が高いと判定し、群集度を「０」とする。領域Ｃの場合、二次元状に代表点が分布しているため、群集度算出部２６は、鳥の群集の可能性が高いと判定し、代表点数のカウント結果を群集度とする。なお、群集度算出部２６は、図１０に示す画像の端から順に領域を形成して、代表点をカウントしてもよいし、代表点が密集した部分を検出し、その部分の周囲に領域を形成して、代表点をカウントして、その結果を群集度としてもよい。
【００８４】
鳥マップ生成部２７は、群集度算出部２６が算出した群集度に基づいて、鳥マップを生成する。鳥マップとは、鳥の画像データ内の群集度が高い領域の輝度を大きくした画像データであり、鳥の分布データである。鳥マップ生成部２７は、例えば、上述した式（２）を用いて算出した輝度に群集度を乗じた結果を、その群集度を算出した領域における輝度として鳥マップを生成する。図１１は、鳥マップ生成部２７が生成した鳥マップを示す図である。図１１に示すように、輝度が高い領域は、鳥の群集度が高い、すなわち鳥が多い領域を示している。
【００８５】
出力画像生成部２５は、入力画像生成部２１が生成した入力画像データ、及び鳥マップ生成部２７が生成した鳥マップを合成して、出力画像データを生成する。図１２及び図１３は、鳥マップを合成した出力画像データの一例を示す図である。出力画像生成部２５は、図１２に示すように、入力画像データで鳥の群集がいる領域の輝度を高くした出力画像データを生成してもよい。また、出力画像生成部２５は、図１３に示すように、入力画像データ及び鳥マップを合成した結果を、アニメーションにした出力画像データを生成してもよい。
【００８６】
次に、レーダ装置１において実行される動作について説明する。図１４は、画像処理部１３３において実行される処理手順を示すフローチャートである。
【００８７】
画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２に受信データが記憶されたか否かを判定する（Ｓ１１）。受信データが記憶されていない場合（Ｓ１１：ＮＯ）、画像処理部１３３は、本処理を終了する。受信データが記憶された場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、画像処理部１３３は、受信データ記憶部１３２から受信データを随時取得して、入力画像データ（図５参照）を生成する（Ｓ１２）。そして、画像処理部１３３は、記憶部１４に記憶されている鳥のテンプレート画像データ１４Ｂ（図３参照）を取得する（Ｓ１３）。
【００８８】
画像処理部１３３は、入力画像データ及びテンプレート画像データ１４Ｂのテンプレートマッチングを行い（Ｓ１４）、入力画像データに鳥の画像データが検出されたか否かを判定する（Ｓ１５）。検出されない場合（Ｓ１５：ＮＯ）、画像処理部１３３は、本処理を終了する。この場合、画像処理部１３３は、入力画像データを出力画像データとして、表示部１５へ出力する。入力画像データに鳥の画像データが検出された場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、画像処理部１３３は、図６に示すように、入力画像データから鳥の画像データを抽出する（Ｓ１６）。
【００８９】
画像処理部１３３は、抽出した鳥の画像データから群集度を算出する（Ｓ１７）。詳しくは、上述したように、画像処理部１３３は、ラベリング処理などにより画像データにおける代表点を算出し、その代表点の数をカウントし、そのカウント結果を群集度とする。なお、画像処理部１３３は、Ｓ１７において、代表点が一次元状に分布している場合、又は代表点の数が少ない場合、算出した群集度を変更する。次に、画像処理部１３３は、算出した群集度に基づいて、図１１に示す鳥マップを生成する（Ｓ１８）。画像処理部１３３は、入力画像データ及び鳥マップを合成した出力画像データを生成し（Ｓ１９）、本処理を終了する。
【００９０】
以上説明したように、本実施形態では、入力画像データと、鳥のテンプレート画像データ１４Ｂとのパターンマッチングを行うことで、鳥を検出し、表示すべき探知領域の画像に、鳥の群集を把握し易くした画像データを生成する。この結果、ユーザは、鳥の群集を把握して、魚群を予測できる場合がある。
【００９１】
以上、本発明の好適な実施形態について、具体的に説明したが、各構成及び動作等は適宜変更可能であって、上述の実施形態に限定されることはない。例えば、上述の実施形態において、画像処理部１３３は、生成した入力画像データに対して各処理を行っているが、入力画像データをサイズ又は解像度を小さくし、その画像データに対して各処理を行うようにしてもよい。
【００９２】
また、画像処理部１３３は、パターンマッチング処理と組み合わせて、ラベリング処理等でエコー信号のアスペクト比（縦横比）に基づいて、鳥でない可能性が高いエコー信号を排除するようにしてもよい。図１５は、鳥でない物標に係るエコー信号を排除する一例を説明するための図である。アスペクト比はＲＷ（半径方向幅）÷θＷ（方位方向幅）で表される（又はθＷ÷ＲＷ）。鳥は非常に小さいので、アスペクト比はＲＷ=パルス長、θＷ＝電波方位分となり、そのアスペクト比から大きく離れているエコー信号は、鳥エコー信号でない可能性が高いとして排除する。例えば、図１５において、鳥はアスペクト比がほぼ１．０であり、堤防又は船舶は１．０よりも大きくなっている。この場合、画像処理部１３３は、堤防又は船舶に係るエコー信号を排除する。
【符号の説明】
【００９３】
１−レーダ装置、１２−アンテナ、１４−記憶部（記憶手段）、１４Ｂ−テンプレート画像データ、２１−入力画像生成部、２３−パターンマッチング部（特定手段、抽出手段）、２４−画像調整部、２５−出力画像生成部（削除手段）、２６−群集度算出部（計測手段）、２７−鳥マップ生成部（分布データ生成手段）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信された信号が物標で反射してなるエコー信号を含む入力信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するレーダ装置において、
注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されたテンプレート画像データを記憶する記憶手段と、
前記画像データと前記テンプレート画像データとのパターンマッチングを行う手段と、
パターンマッチングの結果、前記画像データから注目物標を検出した場合、前記テンプレート画像データに係る注目物標が含まれる前記画像データにおける領域を特定する特定手段と
を備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
請求項１に記載のレーダ装置であって、
前記テンプレート画像データは、
注目物標に係るエコー信号のパルス幅と、信号強度と、前記入力信号に対して前記注目物標に係るエコー信号が占める割合を示す占有度とに基づいて生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項３】
請求項２に記載のレーダ装置であって、
前記テンプレート画像データは、
注目物標の大きさと、前記注目物標に反射したエコー信号に基づいて画像データが生成される場合の前記画像データの明度と、前記画像データが前記入力信号に基づいて生成された画像データに対して占める割合を示す粒度との組み合わせに基づいて生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項４】
請求項３に記載のレーダ装置であって、
前記注目物標が所定サイズより小さい飛翔体である場合、
前記テンプレート画像データは、
前記画像データの明度を閾値より小さく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載のレーダ装置であって、
前記注目物標が所定サイズより小さい動物である場合、
前記テンプレート画像データは、
前記画像データの明度を閾値より小さく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項６】
請求項３乃至５の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
前記注目物標が不動体である場合、
前記テンプレート画像データは、
前記画像データの明度を閾値より大きく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より小さくして生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項７】
請求項３乃至６の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
前記注目物標が所定サイズより大きい人工動体である場合、
前記テンプレート画像データは、
前記画像データの明度を閾値より大きく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
生成した画像データから、前記特定手段が特定した領域を削除する削除手段
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項９】
請求項８に記載のレーダ装置であって、
前記削除手段は、
前記特定手段が特定した領域の画像データの輝度を調整する調整手段と、
前記領域から輝度調整後の画像データを減算する手段と
を有することを特徴とするレーダ装置。
【請求項１０】
請求項９に記載のレーダ装置であって、
前記削除手段は、
前記特定手段が特定した領域の画像データを平滑化する手段
をさらに有し、
前記調整手段は、
平滑化後の画像データの輝度を調整する
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
パターンマッチングの結果、注目物標を複数検出し、前記特定手段が特定する領域内に複数の注目物標が含まれる場合、
前記領域内に含まれる複数の注目物標から代表点を設定する手段と、
設定された代表点の数を、群集度として計測する計測手段と、
該計測手段が計測した群集度に基づいて、注目物標の分布データを生成する分布データ生成手段と
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載のレーダ装置であって、
生成した画像データ、及び前記分布データ生成手段が生成した分布データを合成した画像データを生成する手段
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載のレーダ装置であって、
前記計測手段は、
前記代表点の数が閾値以下の場合、前記群集度を異なる値に変更する手段
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項１４】
請求項１１乃至１３の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
前記代表点が一次元状に分布している場合、前記群集度を異なる値に変更する手段
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項１５】
送信された信号が物標で反射してなるエコー信号を含む入力信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するレーダ装置で実行する注目物標検出方法において、
記憶手段に記憶された、注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されたテンプレート画像データと、前記画像データとのパターンマッチングを行うステップと、
パターンマッチングの結果、前記画像データから注目物標を検出した場合、前記テンプレート画像データに係る注目物標が含まれる前記画像データにおける領域を特定するステップと
を備えることを特徴とする注目物標検出方法。
【請求項１６】
送信された信号が物標で反射してなるエコー信号を含む入力信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するコンピュータで実行する注目物標検出プログラムにおいて、
コンピュータを、
注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されたテンプレート画像データを記憶する記憶手段、
前記画像データと前記テンプレート画像データとのパターンマッチングを行う手段、及び、
パターンマッチングの結果、前記画像データから注目物標を検出した場合、前記テンプレート画像データに係る注目物標が含まれる前記画像データにおける領域を特定する特定手段
として機能させることを特徴とする注目物標検出プログラム。
【請求項１】
送信された信号が物標で反射してなるエコー信号を含む入力信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するレーダ装置において、
注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されたテンプレート画像データを記憶する記憶手段と、
前記画像データと前記テンプレート画像データとのパターンマッチングを行う手段と、
パターンマッチングの結果、前記画像データから注目物標を検出した場合、前記テンプレート画像データに係る注目物標が含まれる前記画像データにおける領域を特定する特定手段と
を備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項２】
請求項１に記載のレーダ装置であって、
前記テンプレート画像データは、
注目物標に係るエコー信号のパルス幅と、信号強度と、前記入力信号に対して前記注目物標に係るエコー信号が占める割合を示す占有度とに基づいて生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項３】
請求項２に記載のレーダ装置であって、
前記テンプレート画像データは、
注目物標の大きさと、前記注目物標に反射したエコー信号に基づいて画像データが生成される場合の前記画像データの明度と、前記画像データが前記入力信号に基づいて生成された画像データに対して占める割合を示す粒度との組み合わせに基づいて生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項４】
請求項３に記載のレーダ装置であって、
前記注目物標が所定サイズより小さい飛翔体である場合、
前記テンプレート画像データは、
前記画像データの明度を閾値より小さく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載のレーダ装置であって、
前記注目物標が所定サイズより小さい動物である場合、
前記テンプレート画像データは、
前記画像データの明度を閾値より小さく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項６】
請求項３乃至５の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
前記注目物標が不動体である場合、
前記テンプレート画像データは、
前記画像データの明度を閾値より大きく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より小さくして生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項７】
請求項３乃至６の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
前記注目物標が所定サイズより大きい人工動体である場合、
前記テンプレート画像データは、
前記画像データの明度を閾値より大きく、かつ、前記画像データの粒度を閾値より大きくして生成されたものを含む
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
生成した画像データから、前記特定手段が特定した領域を削除する削除手段
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項９】
請求項８に記載のレーダ装置であって、
前記削除手段は、
前記特定手段が特定した領域の画像データの輝度を調整する調整手段と、
前記領域から輝度調整後の画像データを減算する手段と
を有することを特徴とするレーダ装置。
【請求項１０】
請求項９に記載のレーダ装置であって、
前記削除手段は、
前記特定手段が特定した領域の画像データを平滑化する手段
をさらに有し、
前記調整手段は、
平滑化後の画像データの輝度を調整する
ことを特徴とするレーダ装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
パターンマッチングの結果、注目物標を複数検出し、前記特定手段が特定する領域内に複数の注目物標が含まれる場合、
前記領域内に含まれる複数の注目物標から代表点を設定する手段と、
設定された代表点の数を、群集度として計測する計測手段と、
該計測手段が計測した群集度に基づいて、注目物標の分布データを生成する分布データ生成手段と
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載のレーダ装置であって、
生成した画像データ、及び前記分布データ生成手段が生成した分布データを合成した画像データを生成する手段
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載のレーダ装置であって、
前記計測手段は、
前記代表点の数が閾値以下の場合、前記群集度を異なる値に変更する手段
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項１４】
請求項１１乃至１３の何れか一つに記載のレーダ装置であって、
前記代表点が一次元状に分布している場合、前記群集度を異なる値に変更する手段
をさらに備えることを特徴とするレーダ装置。
【請求項１５】
送信された信号が物標で反射してなるエコー信号を含む入力信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するレーダ装置で実行する注目物標検出方法において、
記憶手段に記憶された、注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されたテンプレート画像データと、前記画像データとのパターンマッチングを行うステップと、
パターンマッチングの結果、前記画像データから注目物標を検出した場合、前記テンプレート画像データに係る注目物標が含まれる前記画像データにおける領域を特定するステップと
を備えることを特徴とする注目物標検出方法。
【請求項１６】
送信された信号が物標で反射してなるエコー信号を含む入力信号に基づいて生成された画像データから、注目物標を検出するコンピュータで実行する注目物標検出プログラムにおいて、
コンピュータを、
注目物標に係るエコー信号の特性に基づいて生成されたテンプレート画像データを記憶する記憶手段、
前記画像データと前記テンプレート画像データとのパターンマッチングを行う手段、及び、
パターンマッチングの結果、前記画像データから注目物標を検出した場合、前記テンプレート画像データに係る注目物標が含まれる前記画像データにおける領域を特定する特定手段
として機能させることを特徴とする注目物標検出プログラム。
【図１】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図３】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図３】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１２−１０８０５０（Ｐ２０１２−１０８０５０Ａ）
【公開日】平成２４年６月７日（２０１２．６．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２５８０９８（Ｐ２０１０−２５８０９８）
【出願日】平成２２年１１月１８日（２０１０．１１．１８）
【出願人】（０００１６６２４７）古野電気株式会社 (441)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年６月７日（２０１２．６．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月１８日（２０１０．１１．１８）
【出願人】（０００１６６２４７）古野電気株式会社 (441)
【Ｆターム（参考）】
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