JPH0395476A - 強制相関／混合モードトラッキングシステム - Google Patents
強制相関／混合モードトラッキングシステムInfo
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- JPH0395476A JPH0395476A JP2214472A JP21447290A JPH0395476A JP H0395476 A JPH0395476 A JP H0395476A JP 2214472 A JP2214472 A JP 2214472A JP 21447290 A JP21447290 A JP 21447290A JP H0395476 A JPH0395476 A JP H0395476A
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
- G01S3/78—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using electromagnetic waves other than radio waves
- G01S3/782—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
- G01S3/785—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using adjustment of orientation of directivity characteristics of a detector or detector system to give a desired condition of signal derived from that detector or detector system
- G01S3/786—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using adjustment of orientation of directivity characteristics of a detector or detector system to give a desired condition of signal derived from that detector or detector system the desired condition being maintained automatically
- G01S3/7864—T.V. type tracking systems
- G01S3/7865—T.V. type tracking systems using correlation of the live video image with a stored image
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/76—Television signal recording
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
- G06T7/248—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving reference images or patches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
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- Electrical Discharge Machining, Electrochemical Machining, And Combined Machining (AREA)
- Aiming, Guidance, Guns With A Light Source, Armor, Camouflage, And Targets (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明はビデオ処理システムにおける、ターケットをト
ラッキングするためのビデオトラックシステムに関する
。
ラッキングするためのビデオトラックシステムに関する
。
本発明は、空軍の審査に基つく政＋ｔ．ｆ契約Ｎｏｒ’
３３６５７−８ｆｌｉ−Ｃ−２１３８による。政府か本
発明の権利を有している。
３３６５７−８ｆｌｉ−Ｃ−２１３８による。政府か本
発明の権利を有している。
（従来の枝術）
ビデオ１・ラックに対する軌略システムアプリケ３
−ンヨンは、たとえ前後のクラッターが関心タゲソトを
伴う場合にも高い性能を要求する。さらに、ターゲット
に対する相対的アスペク１・角や範囲が絶えず変化する
動的条件下で、これらシステムは十分に性能を発揮する
必要かある。
伴う場合にも高い性能を要求する。さらに、ターゲット
に対する相対的アスペク１・角や範囲が絶えず変化する
動的条件下で、これらシステムは十分に性能を発揮する
必要かある。
ビデオトラッキンクプロセッサは従来、重心エリアバラ
ンス，エッジおよび極めて多くの相関関係を丈現する概
念のような種々の処理技術を利用して老案されてきた。
ンス，エッジおよび極めて多くの相関関係を丈現する概
念のような種々の処理技術を利用して老案されてきた。
重心および相関型のビデオトラッキングプロセッサは公
知である。例えば、フィッツに１９７９．１．２に与え
られた米国特許狛４．１３３，００４号にはビデオ相関
トラッカーが開示されている。またほかに、ルー等に、
１９８８．Ｌ．Ｌ２にＪ５えられた米国特許第４．７１
９，５８４号には、相関プロセッサおよび重心プロセッ
サを使用するデュアルモドビデオトラッカーか開示され
ている。従来の１・ラッカーは、白動的または競合的な
Ｉ・ラックモドで動作し、最良の性能をもたらすプロセ
ッサが積極的なトラック制御に対して選択されている。
知である。例えば、フィッツに１９７９．１．２に与え
られた米国特許狛４．１３３，００４号にはビデオ相関
トラッカーが開示されている。またほかに、ルー等に、
１９８８．Ｌ．Ｌ２にＪ５えられた米国特許第４．７１
９，５８４号には、相関プロセッサおよび重心プロセッ
サを使用するデュアルモドビデオトラッカーか開示され
ている。従来の１・ラッカーは、白動的または競合的な
Ｉ・ラックモドで動作し、最良の性能をもたらすプロセ
ッサが積極的なトラック制御に対して選択されている。
しかしなから、あるプロセッサは他のブロセッザ４
とは排他的に選択され、結果的に選択されたブロセッザ
たけか１・ラッキングゲ−Ｉ・エラー信号を発生するた
めに使用される。
たけか１・ラッキングゲ−Ｉ・エラー信号を発生するた
めに使用される。
（発明をＭｌ？決するための手段及び作用）トラッキン
クンステムは、２次元の像面てターゲットを囲むトラッ
クゲート内の画素を角イ析するビデオプロセッサから得
たトラッキングエラー信号を使用して、ターゲットをト
ラッキングするために設けられる。本発明の教示によれ
ば、重心プロセッサおよび相関プロセッサか使用される
。
クンステムは、２次元の像面てターゲットを囲むトラッ
クゲート内の画素を角イ析するビデオプロセッサから得
たトラッキングエラー信号を使用して、ターゲットをト
ラッキングするために設けられる。本発明の教示によれ
ば、重心プロセッサおよび相関プロセッサか使用される
。
重心プロセッサは、情景中の物体の重心の関数として、
水・１ｇ方向および垂直方向の軸に沿ってトラックエラ
ー信号を発生できる。他方、相関プロセッサは、情景中
の異なる像の相対的ずれの関数としてトラックエラーイ
！号を発生させる。ターゲットかコン１・ラスト制限さ
れている場合には、各々の軸上で重心プロセッサからト
ラックエラー信号を選択し、ターゲットがコン１・ラス
１・制限されていない場合には、相関プロセッサからト
ラックエラー信号を選択する手段か設けられる。
水・１ｇ方向および垂直方向の軸に沿ってトラックエラ
ー信号を発生できる。他方、相関プロセッサは、情景中
の異なる像の相対的ずれの関数としてトラックエラーイ
！号を発生させる。ターゲットかコン１・ラスト制限さ
れている場合には、各々の軸上で重心プロセッサからト
ラックエラー信号を選択し、ターゲットがコン１・ラス
１・制限されていない場合には、相関プロセッサからト
ラックエラー信号を選択する手段か設けられる。
好ましい実施例のトラッキングンステムではオペレータ
がモードの選択を行ない、トラックゲトに合わせた幅お
よび高さが、あらかじめ選択していた値を越えたとき、
相関プロセッサからのトラックエラー信号か水平軸およ
び垂直軸に対して選択される。
がモードの選択を行ない、トラックゲトに合わせた幅お
よび高さが、あらかじめ選択していた値を越えたとき、
相関プロセッサからのトラックエラー信号か水平軸およ
び垂直軸に対して選択される。
（実施例）
Ａ．概略
まず第１図は、数字１２で示す情景の内部にあるターゲ
ット１１をフォローＬ ｌ−ラッキングするビデオトラ
ッキングシステム１０を示す図である。
ット１１をフォローＬ ｌ−ラッキングするビデオトラ
ッキングシステム１０を示す図である。
種々のセンサーは情景１２の情報を感知するのに良く使
われる。センサー１４は情景１２から放射される電磁気
エネルギーを感知するタイプであり、ビデオプロセッサ
１６により電気的ビデオ信号に変換して情景を記録する
。プロセッサ１６は電磁気エネルギーをアナログビデオ
信号に変損し、この信号を相関プロセッサ１８および重
心プロセッサ２０の両方に伝送する。
われる。センサー１４は情景１２から放射される電磁気
エネルギーを感知するタイプであり、ビデオプロセッサ
１６により電気的ビデオ信号に変換して情景を記録する
。プロセッサ１６は電磁気エネルギーをアナログビデオ
信号に変損し、この信号を相関プロセッサ１８および重
心プロセッサ２０の両方に伝送する。
マイクロコンピュータ２２は同期（Ｕ号およびその他の
制御信号をライン２４を介して前記相関プロセッサ１８
に供給する。同様に同期信号およびその他の制御信号は
ライン２６を介して前記重心プロセッサに供給される。
制御信号をライン２４を介して前記相関プロセッサ１８
に供給する。同様に同期信号およびその他の制御信号は
ライン２６を介して前記重心プロセッサに供給される。
相関ブロセソザ１８は上記ビデオ信号を解析し、トラッ
クエラー信号が現れる場合には、トラッキングエラー信
号をライン２８を介してマイクロコンピュータ２２に供
給する。同様に重心プロセッサはトラッキングエラー信
号をライン３０を介して前記マイクロコンピュータ２２
に供給する。また上記マイクロコンピュータ２２は前記
トラキングエラー信号を利用し、トラックコマンドをラ
イン３２上に発生ずる。１・ラックコマンドはトラック
ガイド用各種サーボシステムに出力される。これにより
、サーボシステムは選択されたターゲット上にトラック
を維持する。
クエラー信号が現れる場合には、トラッキングエラー信
号をライン２８を介してマイクロコンピュータ２２に供
給する。同様に重心プロセッサはトラッキングエラー信
号をライン３０を介して前記マイクロコンピュータ２２
に供給する。また上記マイクロコンピュータ２２は前記
トラキングエラー信号を利用し、トラックコマンドをラ
イン３２上に発生ずる。１・ラックコマンドはトラック
ガイド用各種サーボシステムに出力される。これにより
、サーボシステムは選択されたターゲット上にトラック
を維持する。
よく知られているように、相関プロセッサ１８および重
心プロッセサ２０はビデオデータを各々違うやり力で解
析するか、各々違う能力および欠点をＨしている。相関
ブロセッザは１１．１７間をずらし７ て得られる同一情景中の２つの異なった像の間の相関距
離を測定する。２つの像のうち一方の像は一般に「リフ
ァレンス」と呼ばれ、普通早い時点でなされたＪｌｌ定
を表示する。もう一方の像はしばしば「受信」像と呼ば
れ、普通「現実の生の」情景から得られる。相関ｌ・ラ
ッキングはターゲットかコン１・ラス１・制限されてい
ることを特に必要とせず、内部的に多くの詳細部を持つ
大きなターゲットをトラッキングするとき、最良の性能
を発揮する。反面、相関プロセッサは、淡いパックグラ
ウントに対する小さなターゲットを、トラッキングする
ときあまり良い性能を発揮しない。この様な状況におい
て、相関器はターゲットから徐々にドリフトオフしがち
で、時間と共にトラッキングエラーが増加するようにな
る。Ｓ／Ｎ比が低く高いクラッターの環境下で、相関ト
ラッカーは重心トラッカーを上回る改善性能を発揮する
ことができる。 他方、重心プロセッサ２０は、トラッ
キングモードに依存する閾値の上または下にある与えら
れたトラックゲート中の画．素の重心を計算する８ ために動作する。トラックエラー信号は連続する像フレ
ーム間の重心値の比較により導かれる。
心プロッセサ２０はビデオデータを各々違うやり力で解
析するか、各々違う能力および欠点をＨしている。相関
ブロセッザは１１．１７間をずらし７ て得られる同一情景中の２つの異なった像の間の相関距
離を測定する。２つの像のうち一方の像は一般に「リフ
ァレンス」と呼ばれ、普通早い時点でなされたＪｌｌ定
を表示する。もう一方の像はしばしば「受信」像と呼ば
れ、普通「現実の生の」情景から得られる。相関ｌ・ラ
ッキングはターゲットかコン１・ラス１・制限されてい
ることを特に必要とせず、内部的に多くの詳細部を持つ
大きなターゲットをトラッキングするとき、最良の性能
を発揮する。反面、相関プロセッサは、淡いパックグラ
ウントに対する小さなターゲットを、トラッキングする
ときあまり良い性能を発揮しない。この様な状況におい
て、相関器はターゲットから徐々にドリフトオフしがち
で、時間と共にトラッキングエラーが増加するようにな
る。Ｓ／Ｎ比が低く高いクラッターの環境下で、相関ト
ラッカーは重心トラッカーを上回る改善性能を発揮する
ことができる。 他方、重心プロセッサ２０は、トラッ
キングモードに依存する閾値の上または下にある与えら
れたトラックゲート中の画．素の重心を計算する８ ために動作する。トラックエラー信号は連続する像フレ
ーム間の重心値の比較により導かれる。
相関および重心プロセッサの種々の詳細は、当業者に良
く知られており、ここでさらに説明する必要はない。し
かしなから、読名は追加の情報として以下のインコーポ
レートされた資料を参考にすると良い。（米国特許第４
，１３３．００４号と ４．．７１９５８４号） 重心プロセッサ２０を使用する重心トラッキングは、完
全にコン１・ラスト制限されているこれらのターゲット
に対して実施される。このモードにおいて、トラッキン
グゲー１・はターゲッ１・の重心のまわりに位置し、ト
ラッキングエラー信号はそこから発坐される。ターゲソ
１・かコントラスト制限されていないとき、相関トラッ
キングか実行される。上記したように、相関プロセッサ
１８は、感知した像と記憶してあるリファレンス情景と
の相互相関関数を計算する。トラッキングポイントはそ
の２つの情景か最も合ったときである。
く知られており、ここでさらに説明する必要はない。し
かしなから、読名は追加の情報として以下のインコーポ
レートされた資料を参考にすると良い。（米国特許第４
，１３３．００４号と ４．．７１９５８４号） 重心プロセッサ２０を使用する重心トラッキングは、完
全にコン１・ラスト制限されているこれらのターゲット
に対して実施される。このモードにおいて、トラッキン
グゲー１・はターゲッ１・の重心のまわりに位置し、ト
ラッキングエラー信号はそこから発坐される。ターゲソ
１・かコントラスト制限されていないとき、相関トラッ
キングか実行される。上記したように、相関プロセッサ
１８は、感知した像と記憶してあるリファレンス情景と
の相互相関関数を計算する。トラッキングポイントはそ
の２つの情景か最も合ったときである。
夕一ゲットが一方の軸上てコントラスト制限されており
、他方の軸上でそうでないとき、重心と相関トラッキン
グとの組み合わせ（混合モードトラッキング）か実行さ
れる。ｄ合モードトラッキングの間、システムは一方の
軸のトラッキングエラー信号を計算するために相関トラ
ッキングを使用し、そして他方の軸のトラッキングエラ
ー信号を計算するために、重心トラッキングを使用する
。
、他方の軸上でそうでないとき、重心と相関トラッキン
グとの組み合わせ（混合モードトラッキング）か実行さ
れる。ｄ合モードトラッキングの間、システムは一方の
軸のトラッキングエラー信号を計算するために相関トラ
ッキングを使用し、そして他方の軸のトラッキングエラ
ー信号を計算するために、重心トラッキングを使用する
。
これにより、システムは両方のトラッキングアルゴリズ
ムの利点を使用でき、不利益を最小限にすることができ
る。
ムの利点を使用でき、不利益を最小限にすることができ
る。
Ｂ、重心トラッキング
重心１・ラッキングはコントラス１・制眼されたターゲ
ットに対して実行される。コントラス１・が制限された
ターゲットは、ターゲッ１・からの分解可能な輝度の相
違を有する頭域によって回りすべてが囲まれている。そ
してターゲットの境界はすべて同じコントラスト極性を
持たなければならない。
ットに対して実行される。コントラス１・が制限された
ターゲットは、ターゲッ１・からの分解可能な輝度の相
違を有する頭域によって回りすべてが囲まれている。そ
してターゲットの境界はすべて同じコントラスト極性を
持たなければならない。
もし一つのターゲットがバックグラウンドよりも”より
明るい” （”より暗い”）場合は、それより低い（よ
り高い）輝度レベルの領域により囲りすベてが囲まれる
必央がある。
明るい” （”より暗い”）場合は、それより低い（よ
り高い）輝度レベルの領域により囲りすベてが囲まれる
必央がある。
重心トラッキングの間、ビデオプロセッサ１６は入射す
るアナログビデオから複数レベルのビデオ人力を生成す
るために使用されている。トラッカーの視野（ＦＯＶ）
（第２図〜第４図における参照番号３４に示す）におい
て、矩形の１・ラッキングゲート３６は、ターケット３
８によりゲート領域の外側の情景情報かトラッキング干
渉しないような空間的領域上に位置付けらる。トラック
の初期化に先立って、オペレータかゲートの場所を位置
｛＝１ける。しかし重心トラッキングの間、ゲトの場所
はターゲットの重心のまわりに位置付けられる。広い領
域のターゲットサイズをトラッキングする必要があるの
で、適応性のあるゲートが使われる方が良い。トラック
ゲートのサイズは、ゲート内のターゲットの影を含むが
、ターゲットでないバックグランドクラッターを除くよ
うに、ターゲットよりわずかに大きく作られている。
るアナログビデオから複数レベルのビデオ人力を生成す
るために使用されている。トラッカーの視野（ＦＯＶ）
（第２図〜第４図における参照番号３４に示す）におい
て、矩形の１・ラッキングゲート３６は、ターケット３
８によりゲート領域の外側の情景情報かトラッキング干
渉しないような空間的領域上に位置付けらる。トラック
の初期化に先立って、オペレータかゲートの場所を位置
｛＝１ける。しかし重心トラッキングの間、ゲトの場所
はターゲットの重心のまわりに位置付けられる。広い領
域のターゲットサイズをトラッキングする必要があるの
で、適応性のあるゲートが使われる方が良い。トラック
ゲートのサイズは、ゲート内のターゲットの影を含むが
、ターゲットでないバックグランドクラッターを除くよ
うに、ターゲットよりわずかに大きく作られている。
ゲーＩ・に入力された入力ビデオｆ；号はプロセッサ１
６により閾値人力され、重心プロセッサ２０１１ および相関プロセッサ１８によりその後処理されるため
の２進化された像が生成される。ディシタル化された閾
値はターゲットがクラッタおよび他の背景と競合するの
を防止するために調整される。
６により閾値人力され、重心プロセッサ２０１１ および相関プロセッサ１８によりその後処理されるため
の２進化された像が生成される。ディシタル化された閾
値はターゲットがクラッタおよび他の背景と競合するの
を防止するために調整される。
オペレータは、閾値化アルゴリズムを「冷色」背景（ポ
ワイトトラック）から「暖色」ターゲッ１・を分離する
ように調整するか、あるいは「暖色」背景（ブラックト
ラック）から「冷色」ターゲットを分離するために調整
するかのとちらかを選択できる。
ワイトトラック）から「暖色」ターゲッ１・を分離する
ように調整するか、あるいは「暖色」背景（ブラックト
ラック）から「冷色」ターゲットを分離するために調整
するかのとちらかを選択できる。
各々の列または線上の２進化されたデータは次に示すよ
うに、セグメントシーケンスにフォーマット化される。
うに、セグメントシーケンスにフォーマット化される。
各セグメントの開始、件止位置はその後の処理に供され
る。セグメントはターゲット捕捉アルゴリズム補正によ
り、クラスタにソートされる。各々の物体は拡張された
１・ラックゲトの内部にあるので、セグメンＩ・が正し
くクラスタ化されることが重要である。そして重心アル
コリズムは１・ラックゲ−１・内の各クラスタの幾何学
的重心を訓算する。トラッキングエラー（；号は前１
２ の形に最もよく合致するように、クラスタの重心に基づ
いて生戊される。
る。セグメントはターゲット捕捉アルゴリズム補正によ
り、クラスタにソートされる。各々の物体は拡張された
１・ラックゲトの内部にあるので、セグメンＩ・が正し
くクラスタ化されることが重要である。そして重心アル
コリズムは１・ラックゲ−１・内の各クラスタの幾何学
的重心を訓算する。トラッキングエラー（；号は前１
２ の形に最もよく合致するように、クラスタの重心に基づ
いて生戊される。
２進化像を生成するディジタル化された閾値ＶＴＨは、
式（１）により決められる。この式は背景レベル■８．
ターゲットレベルＶ ＴＧ，およびαの３つのパラメタ
によりなっている。各々のパラメタの詳細を述べる。
式（１）により決められる。この式は背景レベル■８．
ターゲットレベルＶ ＴＧ，およびαの３つのパラメタ
によりなっている。各々のパラメタの詳細を述べる。
Ｖ．１ｌ＝ＶＢ ＋ α （ＶＴＧ Ｖ Ｂ ）
（１）ここで、４８％くａく７
５％である。
（１）ここで、４８％くａく７
５％である。
ターゲットレベルＶＴｏはトラックゲート（ポットトラ
ッキングのための）内部の最も暖かい領域の推定値であ
る。これはディジタル化された閾値の上限を示す。
ッキングのための）内部の最も暖かい領域の推定値であ
る。これはディジタル化された閾値の上限を示す。
トラックの初期化に先立って、ターゲットレベルはピー
ク検出に基づいている。ターゲットレベルは固定値で上
下に動かすことができる。それは１９画索Ｘ１９ＴＶ掃
引線窓におけるターゲットの閾値上の３つの画素を生成
する方向に移動する。
ク検出に基づいている。ターゲットレベルは固定値で上
下に動かすことができる。それは１９画索Ｘ１９ＴＶ掃
引線窓におけるターゲットの閾値上の３つの画素を生成
する方向に移動する。
この窓は囲みリングをプラスしたトラックゲート領域を
含む。
含む。
１・ラック初期化後、トラックゲ−１・領域だけが夕一
ゲットレベルをセットするのに使用される。
ゲットレベルをセットするのに使用される。
ターゲッ１・レベルは固定量により調整され、ターゲッ
トレベルとディジタル化されたレベルとの間の一定の領
域バランスが得られる。ターゲットレベル上の２フィー
ルドまたはフレーム平均領域は、ディジタル化された値
のまわりの２つの平均領域と比較される。所望の領域の
バランスでは（２）式によりちえるられる。ここで、低
クラッタ条件ドでの地上モードでは、所望の餉域のバラ
ンスは（３）式により与えられる。こうして低クラッタ
条件下の間ターゲットレベルは減少され、良好な１テ鼠
ドでホッ１・スポッＩ・の崩壊のチャンスか減少せしめ
られる。
トレベルとディジタル化されたレベルとの間の一定の領
域バランスが得られる。ターゲットレベル上の２フィー
ルドまたはフレーム平均領域は、ディジタル化された値
のまわりの２つの平均領域と比較される。所望の領域の
バランスでは（２）式によりちえるられる。ここで、低
クラッタ条件ドでの地上モードでは、所望の餉域のバラ
ンスは（３）式により与えられる。こうして低クラッタ
条件下の間ターゲットレベルは減少され、良好な１テ鼠
ドでホッ１・スポッＩ・の崩壊のチャンスか減少せしめ
られる。
ＡＴＧ／ＡＴＩ１ ＝ １／３ 名目上 （２）
Ａ ＴＯ／ Ａ Ｔｌ＋ ＝ １ ／ ２地上
モード、低クラッタ （３） ここで、 Ａ．。＝トラックゲートにおける■，。を越えるカウン
ト数 ＡＴ１＋”Ｉ’ラックゲートにおけるＶＴＩｌを越える
カウント数 とする。
Ａ ＴＯ／ Ａ Ｔｌ＋ ＝ １ ／ ２地上
モード、低クラッタ （３） ここで、 Ａ．。＝トラックゲートにおける■，。を越えるカウン
ト数 ＡＴ１＋”Ｉ’ラックゲートにおけるＶＴＩｌを越える
カウント数 とする。
バックグラウンドレベルＶＢによりディシタル化閾値に
下限が設けられる（図２）。そしてバックグラウンドレ
ベルＶＢは、ターゲットを制限する領域温度の推定値で
ある。バックグラウンドゲト中に６める２フィールドま
たはフレーム平均パーセントはＶＢの調整に使用され、
雑音がディジタル化閾値に影響しないようにする。地上
モドにおいてＶ １１はリング状のバックグラウンドゲ
トに基づいて調整される。船上モードにおいては、Ｖｌ
ｌは水平バー状のハックグラウンドゲート１５ に基づいて調整される。
下限が設けられる（図２）。そしてバックグラウンドレ
ベルＶＢは、ターゲットを制限する領域温度の推定値で
ある。バックグラウンドゲト中に６める２フィールドま
たはフレーム平均パーセントはＶＢの調整に使用され、
雑音がディジタル化閾値に影響しないようにする。地上
モドにおいてＶ １１はリング状のバックグラウンドゲ
トに基づいて調整される。船上モードにおいては、Ｖｌ
ｌは水平バー状のハックグラウンドゲート１５ に基づいて調整される。
ディジタル閾値ＶＴＩ＋を計算するのに使用される第３
のパラメタは、αである。これはターゲッ１・およびバ
ックグラウンドレベルにより生威される閾値を調整する
のに使用される。そして、範囲は０．４８と０．７５の
間である。ターゲットを袖促している間、αは０．６５
に固定され、ターゲットをクラッタと雑音から分離する
。他の場合、それはトラックゲートとクラッタリングの
内容に越づいて加減される。高クラッタ条件では、αは
０，７５に上昇され、また低クラッタでは０． ４８ま
で下げられる。
のパラメタは、αである。これはターゲッ１・およびバ
ックグラウンドレベルにより生威される閾値を調整する
のに使用される。そして、範囲は０．４８と０．７５の
間である。ターゲットを袖促している間、αは０．６５
に固定され、ターゲットをクラッタと雑音から分離する
。他の場合、それはトラックゲートとクラッタリングの
内容に越づいて加減される。高クラッタ条件では、αは
０，７５に上昇され、また低クラッタでは０． ４８ま
で下げられる。
ゲートサイズ決定アルゴリズムは重心プロセッサ２０に
より実行される。この重心プロセッサ２０は水平方向お
よび垂直方向に無関係に水平および垂直軸（ Ｘ ｇａ
＋ ｅ， Ｙ ｇａ ＋ ｅ）に沿ってトラックゲ−
１−の寸法を計算する（式（５）および（６））。
より実行される。この重心プロセッサ２０は水平方向お
よび垂直方向に無関係に水平および垂直軸（ Ｘ ｇａ
＋ ｅ， Ｙ ｇａ ＋ ｅ）に沿ってトラックゲ−
１−の寸法を計算する（式（５）および（６））。
ゲー１・サイズの変化はレンジクローンヤ（１・ａ Ｉ
Ｉ ｇｅｃｌｏｓｕｒｅ ）による最大杵容ゲート成長
と比較され、必要ならばその値に制限される。トラック
ゲート１ ６ はほぼターゲットの重心に中心位置付けられる。
Ｉ ｇｅｃｌｏｓｕｒｅ ）による最大杵容ゲート成長
と比較され、必要ならばその値に制限される。トラック
ゲート１ ６ はほぼターゲットの重心に中心位置付けられる。
トラックゲートの安定性は、４１リ定された水平および
垂直方向のターゲットサイズまたは各々の大きさＸ ｅ
ｘｔｅｎｔとＹ ｅ ！ ｌ ｅ ｎ ｌの５つのフィ
ールド、またはフレームの平均、を得ることにより維持
される。
垂直方向のターゲットサイズまたは各々の大きさＸ ｅ
ｘｔｅｎｔとＹ ｅ ！ ｌ ｅ ｎ ｌの５つのフィ
ールド、またはフレームの平均、を得ることにより維持
される。
水平方向の大きさ（Ｘ．．．。。１）は、トラックゲト
内のディジタル化されたセグメントの最右端と最左端の
画素位置のずれを得ることにより計算できる。同様に、
垂直方向の大きさ（Ｙ，，．。。１）は、トラックゲー
ト内の最初と最後のセグメントの先頭および最終ライン
番号の相異から得られる。１・ラックゲートサイズは以
下の（５）、（６）式により定表される。
内のディジタル化されたセグメントの最右端と最左端の
画素位置のずれを得ることにより計算できる。同様に、
垂直方向の大きさ（Ｙ，，．。。１）は、トラックゲー
ト内の最初と最後のセグメントの先頭および最終ライン
番号の相異から得られる。１・ラックゲートサイズは以
下の（５）、（６）式により定表される。
Ｘ ｇ Ｒ ｌ ｅ ”” Ｇ Ｍ ・ Ｘ，，，ｅ
ｎ，＋ＢＩＡＳ， （５）？ ｚ ＊ ＋ ”’
Ｇ Ｆ ・ Ｙや、８■＋ＢＩＡＳ， （６）ここ
で、 Ｇ．， Ｇ， ＞１ Ｂ Ｉ ＡＳ． ＢＩＡＳ，＞Ｏ， ？々Ｘ ｅｘｌｅｎｘ Ｙｅ■ａｎｌに基づいて一ゲー
トされた範囲か閾値化されると、２進化されたセグメン
トは異なった物体にグループ化される。物体のバラバラ
の要素を確認するこの処理をクラスタリングという。ク
ラスタリングは、関心領域（すなわち、トラックゲート
）を列で走査し、物体の等価クラスを形成するステップ
を含む。
ｎ，＋ＢＩＡＳ， （５）？ ｚ ＊ ＋ ”’
Ｇ Ｆ ・ Ｙや、８■＋ＢＩＡＳ， （６）ここ
で、 Ｇ．， Ｇ， ＞１ Ｂ Ｉ ＡＳ． ＢＩＡＳ，＞Ｏ， ？々Ｘ ｅｘｌｅｎｘ Ｙｅ■ａｎｌに基づいて一ゲー
トされた範囲か閾値化されると、２進化されたセグメン
トは異なった物体にグループ化される。物体のバラバラ
の要素を確認するこの処理をクラスタリングという。ク
ラスタリングは、関心領域（すなわち、トラックゲート
）を列で走査し、物体の等価クラスを形成するステップ
を含む。
これら等価クラスは後でマージされ、像のクラスタは敵
宣分類される。
宣分類される。
ゲートに合わせたサイズ決定アルゴリズムによれば、大
きなターゲッ１・を補足している間は、トラックゲート
を十分早《或長させることができない。ターゲット捕捉
支援（ＡＴＡ）は重心トラツカ一の能力を向上させて、
選択されたターゲツｉ・のまわりに適当なサイズのトラ
ックゲートサイズを補捉，位置付ける。
きなターゲッ１・を補足している間は、トラックゲート
を十分早《或長させることができない。ターゲット捕捉
支援（ＡＴＡ）は重心トラツカ一の能力を向上させて、
選択されたターゲツｉ・のまわりに適当なサイズのトラ
ックゲートサイズを補捉，位置付ける。
オペレータがトラックを初期化するとき、トラックゲー
トは４５画素または列Ｘ４ ５ＴＶラインまたは行に開
放する。そのアルゴリズムはトラツクゲートの中央に最
も近接したセグメントを含むクラスタを選択する。トラ
ックゲートは選択されたクラスタに移動され、ＡＴＡか
外されたとき、トラックゲートは速やかにターゲットに
近いサイズにされ、重心ｌ・ラッキングか開始される。
トは４５画素または列Ｘ４ ５ＴＶラインまたは行に開
放する。そのアルゴリズムはトラツクゲートの中央に最
も近接したセグメントを含むクラスタを選択する。トラ
ックゲートは選択されたクラスタに移動され、ＡＴＡか
外されたとき、トラックゲートは速やかにターゲットに
近いサイズにされ、重心ｌ・ラッキングか開始される。
ＡＴＡの間、もしターゲッ１・が４５画素×４５ＴＶ行
トラックゲートの中に完全に含まれない場合、１つまた
は両方の・」法が最大サイズまで払大され、処理が繰り
返される。もしゲー１・サイズか拡張された後、まだ面
積が大きすぎる場合、２つの混合モード１・ラッキング
アルゴリズムのうちどちらか一ｈが選択される。もし、
両方の面積か大きすぎる場合、相関トラッキングが選択
される。
トラックゲートの中に完全に含まれない場合、１つまた
は両方の・」法が最大サイズまで払大され、処理が繰り
返される。もしゲー１・サイズか拡張された後、まだ面
積が大きすぎる場合、２つの混合モード１・ラッキング
アルゴリズムのうちどちらか一ｈが選択される。もし、
両方の面積か大きすぎる場合、相関トラッキングが選択
される。
ターゲットの縦横比（アスペクト比）か地上モドにおけ
る３：５又は船上モードにおける２・１より大きくて、
縦横比の限界を失行するノ＼ンブ（ｈｕｍｐ）の検出を
可能にする場合には、混合モードトラッキングへ切り替
わる決定は延期される。
る３：５又は船上モードにおける２・１より大きくて、
縦横比の限界を失行するノ＼ンブ（ｈｕｍｐ）の検出を
可能にする場合には、混合モードトラッキングへ切り替
わる決定は延期される。
１・ラックゲート内の２進化されたすべての領域１９
は、ＦＯＶの左上角に対する幾何学的重心を計算するの
に使用される。ターゲッＩ・の重心は、次のフィールド
上のトラックゲ−１・センターライン４０，４２を位置
付けるのに使用される。トラックゲート３６内の２進化
された映像の重心（Ｘ，．。
に使用される。ターゲッＩ・の重心は、次のフィールド
上のトラックゲ−１・センターライン４０，４２を位置
付けるのに使用される。トラックゲート３６内の２進化
された映像の重心（Ｘ，．。
，。ｉｄ，Ｙｃｅ。，，。．，）はそれそ”れトラック
ゲート内のセクメントの水平方向および垂直方向のモー
メントの関数として各々生威される。
ゲート内のセクメントの水平方向および垂直方向のモー
メントの関数として各々生威される。
十分な数の相関セルが利用されないから、縦横比の限界
（ＡＲＬ）は大きな縦横比を持つターゲットを早期に相
関器トラッカ一に引き渡すのを防ぐように設計されてい
た。例えば多くの船やブリッシや市カプラン１・にみら
れる縦横比が４：１の場合、水゛［′方向の面積が視野
の５０％に至るとき、垂直方向の面積は１０％又はそれ
に満たない伸びである。これは相関器トラッキングに灯
ましくないのは明白である。これらの場急には、垂直方
向の大きさは相関１・ラッキングへの移行をζｔｉｌ１
（８Ｌ、ターゲットの高さか適当になるまで移行する
のを遅延する必要かある。
（ＡＲＬ）は大きな縦横比を持つターゲットを早期に相
関器トラッカ一に引き渡すのを防ぐように設計されてい
た。例えば多くの船やブリッシや市カプラン１・にみら
れる縦横比が４：１の場合、水゛［′方向の面積が視野
の５０％に至るとき、垂直方向の面積は１０％又はそれ
に満たない伸びである。これは相関器トラッキングに灯
ましくないのは明白である。これらの場急には、垂直方
向の大きさは相関１・ラッキングへの移行をζｔｉｌ１
（８Ｌ、ターゲットの高さか適当になるまで移行する
のを遅延する必要かある。
２ ０
従来の重心１・ラックモートの間、ターケットの縦横比
（ＴＡＲ ＝ Ｘ，Ｘ，．，，／Ｙ．，，，い，）
は各々のフィールドで計算される。もしＴＡＲか３５：
１ （船上モードでは２８］）より大きく、１・ラック
ゲートの６０％未満の定義可能な構造かイｊ在するとき
、水平方向のトラックゲートは失敗するであろう。水平
方向の軸における重心トラッキングはターゲッｉ・の内
部構造を元に絖けられるであろう（例えば、船の上部描
遣）。地上モートてＡＲＬ トラッキングを行っている
間、垂直方向の重心とトラックゲートは、通常重心トラ
ッキングとして計算される。しかし、船上モードでは垂
直方向の重心は予想される喫水線方向の下向に片寄らさ
れる（重みづけ重心アルゴリスム）。喫水線はトラック
ゲート内の最後の船体ラインとして推定される。船体の
ラインはトラックゲートの両側を通過する圧意のセグメ
ントとして規定される。
（ＴＡＲ ＝ Ｘ，Ｘ，．，，／Ｙ．，，，い，）
は各々のフィールドで計算される。もしＴＡＲか３５：
１ （船上モードでは２８］）より大きく、１・ラック
ゲートの６０％未満の定義可能な構造かイｊ在するとき
、水平方向のトラックゲートは失敗するであろう。水平
方向の軸における重心トラッキングはターゲッｉ・の内
部構造を元に絖けられるであろう（例えば、船の上部描
遣）。地上モートてＡＲＬ トラッキングを行っている
間、垂直方向の重心とトラックゲートは、通常重心トラ
ッキングとして計算される。しかし、船上モードでは垂
直方向の重心は予想される喫水線方向の下向に片寄らさ
れる（重みづけ重心アルゴリスム）。喫水線はトラック
ゲート内の最後の船体ラインとして推定される。船体の
ラインはトラックゲートの両側を通過する圧意のセグメ
ントとして規定される。
水平方向の重心はトラックゲートに達する終端を持たな
いトラックゲート内のセグメントたけを使って言１算さ
れる。ゲー１・を完全に通過する任意のラインは水平方
向の位置付けのために使用されることはない。水平ゲー
トのザイスは式（９）に徒い嚢更される。もしＡＲＬが
丈行されなければ、水平ケートサイズは元のサイズに戻
される。
いトラックゲート内のセグメントたけを使って言１算さ
れる。ゲー１・を完全に通過する任意のラインは水平方
向の位置付けのために使用されることはない。水平ゲー
トのザイスは式（９）に徒い嚢更される。もしＡＲＬが
丈行されなければ、水平ケートサイズは元のサイズに戻
される。
一度ＡＲＬモー１・が実行されると、それは外されず、
水ｉ１７方向の相関／垂直方向の重心、又は相関モート
か丈行されるまで動作し続ける。
水ｉ１７方向の相関／垂直方向の重心、又は相関モート
か丈行されるまで動作し続ける。
Ｃ，相関トラッキング
相関プロセッサ１８は同一情景における２つの異なる像
の間の相対距離を計測する。相関プロセッサにおけるさ
らなる情報は、Ｍ．ボーナーにょ中に見つけることがで
きる［情報処理・意匠鑑定研究所（Ｆ ＩＭ／ＦＧＡＮ
）．ブレスロイヤ通り］［４８．７６００カルストルー
エコ ［西ドイッ３１−１〜３１−１６ （１．９８１
）］。この文献も本発明の参尤文献として本出願にイン
コーボレ一卜する。１象のうち１つはリファレンスと呼
ばれ、以前に行われた測定を意味する。他の像は受信像
と呼ばれ、酋通「ライブ（ｌｉｖｅ）Ｊな情景から得ら
れる。和関トラッキングはターゲットがコントラスト制
眼されていることを安求しない。そして、内部に多くの
細部を持つ大きなターゲットをトラッキングするとき、
最大の能力を発褌する。おだやかな背景に対する小さな
ターゲッ１・をトラッキングするとき、相関器はうまく
動作しない。この様な条件下で、相関器はターゲッ１・
を徐々に外しがちで、ＩＩ，ｙ間と共に土曽加するＩ・
ラッキングエラをもたらす。相関トラッカーは低ＳＮＲ
，高クラッタの環境下で、重心トラッカーを上回る改善
性能を提供することができる。
の間の相対距離を計測する。相関プロセッサにおけるさ
らなる情報は、Ｍ．ボーナーにょ中に見つけることがで
きる［情報処理・意匠鑑定研究所（Ｆ ＩＭ／ＦＧＡＮ
）．ブレスロイヤ通り］［４８．７６００カルストルー
エコ ［西ドイッ３１−１〜３１−１６ （１．９８１
）］。この文献も本発明の参尤文献として本出願にイン
コーボレ一卜する。１象のうち１つはリファレンスと呼
ばれ、以前に行われた測定を意味する。他の像は受信像
と呼ばれ、酋通「ライブ（ｌｉｖｅ）Ｊな情景から得ら
れる。和関トラッキングはターゲットがコントラスト制
眼されていることを安求しない。そして、内部に多くの
細部を持つ大きなターゲットをトラッキングするとき、
最大の能力を発褌する。おだやかな背景に対する小さな
ターゲッ１・をトラッキングするとき、相関器はうまく
動作しない。この様な条件下で、相関器はターゲッ１・
を徐々に外しがちで、ＩＩ，ｙ間と共に土曽加するＩ・
ラッキングエラをもたらす。相関トラッカーは低ＳＮＲ
，高クラッタの環境下で、重心トラッカーを上回る改善
性能を提供することができる。
多く場合、相関トラッキングは重心トラッキングよりベ
ターである。トラックすべきターゲットを即座に自動的
に離隔できる場合、相関トラッキングが好ましい。ゲー
トアウトすべきターゲットに近接しすぎている他の物体
（クラッター）の中央にターゲットが位置したときゃ、
クラッター信２３ 号か強すぎて閾値アルゴリズムにより拒絶されてしまう
場合に、このようなことが発坐する。その相対位置によ
りそのターゲットが特定される場合や、ターゲット重心
以外の弱い照準点か要求される場合に、相関トラッカー
は類似した物体のクラスター内に１つの物体を選ぶため
に選択される。
ターである。トラックすべきターゲットを即座に自動的
に離隔できる場合、相関トラッキングが好ましい。ゲー
トアウトすべきターゲットに近接しすぎている他の物体
（クラッター）の中央にターゲットが位置したときゃ、
クラッター信２３ 号か強すぎて閾値アルゴリズムにより拒絶されてしまう
場合に、このようなことが発坐する。その相対位置によ
りそのターゲットが特定される場合や、ターゲット重心
以外の弱い照準点か要求される場合に、相関トラッカー
は類似した物体のクラスター内に１つの物体を選ぶため
に選択される。
ターゲッＩ・像のサイズが、ｌ・ラッカーの視野を越え
るとき、相関１・ラッキングは、内部のターゲットの詳
細部をトラッキングしたり、トラッキング・ポイントの
端を固定維持するのに使われる。
るとき、相関１・ラッキングは、内部のターゲットの詳
細部をトラッキングしたり、トラッキング・ポイントの
端を固定維持するのに使われる。
両相関モードにおいて、情景のサンプル領域はメモリに
記憶され、次のフィールドの同一セルと比較される（詳
細は以下に示すインコーポレートされた技術文献を参照
されたい： Ｔ．Ｋ Ｌｏ ａｎｄ Ｇ．ＧＱｒＳＯｎ
．”相関関係にある複数のエリアによる位置更新”用ガ
イダンスシステム” ｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐｒｏ
ｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆ Ａｅｒｉａｌ Ｉｍａｇｅｓ
．Ｐｒｏｃ． ＳＰＩＥ １８６．３［１−４０（１９
７９））。各セルの相互相関は、メモリに記憶された以
前のフィールドと現在のフィールドとの間でなされる。
記憶され、次のフィールドの同一セルと比較される（詳
細は以下に示すインコーポレートされた技術文献を参照
されたい： Ｔ．Ｋ Ｌｏ ａｎｄ Ｇ．ＧＱｒＳＯｎ
．”相関関係にある複数のエリアによる位置更新”用ガ
イダンスシステム” ｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐｒｏ
ｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆ Ａｅｒｉａｌ Ｉｍａｇｅｓ
．Ｐｒｏｃ． ＳＰＩＥ １８６．３［１−４０（１９
７９））。各セルの相互相関は、メモリに記憶された以
前のフィールドと現在のフィールドとの間でなされる。
各相関は妥当性がテストされ、有効と２ ４
判断されたこれらセルの一致点が組み合わされ、そのサ
イズとトラッキングエラーの方向が計算される。相関ト
ラッカーは情景の詳細部を使用し、相関トラッキングに
引き渡される特に設定された照準点の位置を維持する。
イズとトラッキングエラーの方向が計算される。相関ト
ラッカーは情景の詳細部を使用し、相関トラッキングに
引き渡される特に設定された照準点の位置を維持する。
照準点の位置は、戦略上相関モードが実行されたときの
オペレータ選択か、またはターゲットサイズにより相関
モードが実行された場合の重心トラッキングアルゴリズ
ムにより設定される。
オペレータ選択か、またはターゲットサイズにより相関
モードが実行された場合の重心トラッキングアルゴリズ
ムにより設定される。
第５図のフローチャートは本発明の特徴を理解するのに
有効である。オペレータがシステム１ｏを動作させる選
択樅を持ち、相関プロセッサ１８を使用して、トラック
エラー信号を発生させることは、本発明の一つの特徴で
ある。システム１ｏは適当な端子４４（図１）や他の人
力端子を有し、その端子により、トラック初期設定時に
戦略的相関モードの選択をオペレータかなすことかでき
る。
有効である。オペレータがシステム１ｏを動作させる選
択樅を持ち、相関プロセッサ１８を使用して、トラック
エラー信号を発生させることは、本発明の一つの特徴で
ある。システム１ｏは適当な端子４４（図１）や他の人
力端子を有し、その端子により、トラック初期設定時に
戦略的相関モードの選択をオペレータかなすことかでき
る。
このオペレータの動作によりフラグがセットされ、図５
のフローチャートの判定ブロック５４で示されるように
、マイクロコンピュータ２２によりフラグが読み込まれ
る。この様な条件下で、相関プロセッサ１８は琲他的に
使用され、トラックヶート３６の再設定に使用されるト
ラックエラー仁号を発生する。
のフローチャートの判定ブロック５４で示されるように
、マイクロコンピュータ２２によりフラグが読み込まれ
る。この様な条件下で、相関プロセッサ１８は琲他的に
使用され、トラックヶート３６の再設定に使用されるト
ラックエラー仁号を発生する。
もしシステムオペレータが相関プロセッサの選択権を持
っていない場合、判定処理はトラックゲトサイズの関数
として自動的に実行される。前述したように、］・ラッ
クケートサイズはそのサイズまたはターゲットの面積の
関数である。あいにく、ターゲットかトラックゲートに
よってコントラスト制眼されるように、システムがター
ゲットの端をいつも十分に認識できるとは限らない。本
発明の目的のために、「コンＩ・ラスト制眼された」と
いう語は次のことを意味する。ターゲットとターゲット
境昇との分解可能な強度相違を持つ領域によりターゲッ
トの全ての端を取り巻き、すべてが同じコントラスト極
性を持つこと。図２は、タゲッｌ− ３ ８ ＡがＸ照
準点の輔４２上にコントラスト制限されていない状況を
図示している。他方、図３は、ターゲッｌ− ３ ８
８がＹ照準点の輔４ｏ上に治ってコンＩ・ラスト制限さ
れていない硯野を図示している。ターゲットがコントラ
スト制限されないのは、上記したような沢山の要因によ
るものである。図２，図３において、これはクラッタ４
３の存在によるもので、ゲートアウトされるべきターゲ
ット３８にあまりにクラッタ４３か近づき過ぎたためで
ある。
っていない場合、判定処理はトラックゲトサイズの関数
として自動的に実行される。前述したように、］・ラッ
クケートサイズはそのサイズまたはターゲットの面積の
関数である。あいにく、ターゲットかトラックゲートに
よってコントラスト制眼されるように、システムがター
ゲットの端をいつも十分に認識できるとは限らない。本
発明の目的のために、「コンＩ・ラスト制眼された」と
いう語は次のことを意味する。ターゲットとターゲット
境昇との分解可能な強度相違を持つ領域によりターゲッ
トの全ての端を取り巻き、すべてが同じコントラスト極
性を持つこと。図２は、タゲッｌ− ３ ８ ＡがＸ照
準点の輔４２上にコントラスト制限されていない状況を
図示している。他方、図３は、ターゲッｌ− ３ ８
８がＹ照準点の輔４ｏ上に治ってコンＩ・ラスト制限さ
れていない硯野を図示している。ターゲットがコントラ
スト制限されないのは、上記したような沢山の要因によ
るものである。図２，図３において、これはクラッタ４
３の存在によるもので、ゲートアウトされるべきターゲ
ット３８にあまりにクラッタ４３か近づき過ぎたためで
ある。
本発明によれば、ターゲット３８がコントラスト制限さ
れる場合、マイクロコンピュータ２２は重心プロセッサ
２０から、４０．４２の各軸上のトラックエラー信号を
自動的に選択する。他方、ターゲットかコントラスト制
限されていない場合、マイクロコンピュータ２２は相関
プロセッサ１８から各軸上のトラックエラー信号を自動
的に選択する。例えば、囚２のように、ターゲット３８
Ａが垂直照準点の軸４０に沿ってコン１・ラスト制呪さ
れているが、水平照ヤ点の輔４２に対してはそうでない
場合、結果として、システム１０は「混２７ 合モード」トラッキングを実行する。ここで、重心プロ
セッサ２０は垂直方向の軸に沿ってｌ・ラック信号を発
生するか、一方相関プロセッサ］８は水平方向の軸に沿
ってトラックエラー信号を発生している。図３に逆の状
況が用意してある。この場合、重心プロセッサ２０は水
平方向の軸に沿ってトラックエラー信号を発生するのに
使用されているか、一方相関プロセッサ１８は垂直方向
の軸に沿ってトラックエラー信号を発生するのに使用さ
れている。
れる場合、マイクロコンピュータ２２は重心プロセッサ
２０から、４０．４２の各軸上のトラックエラー信号を
自動的に選択する。他方、ターゲットかコントラスト制
限されていない場合、マイクロコンピュータ２２は相関
プロセッサ１８から各軸上のトラックエラー信号を自動
的に選択する。例えば、囚２のように、ターゲット３８
Ａが垂直照準点の軸４０に沿ってコン１・ラスト制呪さ
れているが、水平照ヤ点の輔４２に対してはそうでない
場合、結果として、システム１０は「混２７ 合モード」トラッキングを実行する。ここで、重心プロ
セッサ２０は垂直方向の軸に沿ってｌ・ラック信号を発
生するか、一方相関プロセッサ］８は水平方向の軸に沿
ってトラックエラー信号を発生している。図３に逆の状
況が用意してある。この場合、重心プロセッサ２０は水
平方向の軸に沿ってトラックエラー信号を発生するのに
使用されているか、一方相関プロセッサ１８は垂直方向
の軸に沿ってトラックエラー信号を発生するのに使用さ
れている。
システム１０はトラックゲ−１・サイズをターゲットが
コントラスト制限しているかどうかのインジケータとし
て都合よく使用している。園５のブロック６２と６６に
示すように、トラックゲートが１８０画素より大きい躯
を持った場合、ターゲットは水平方向の軸に沿ってコン
トラスト制限されているとは見なされない。同様に、ト
ラックゲートの高さが選択されたビデオ疋査線の数より
も多い場合、垂直ｈ向の軸に沿ってターゲッ１・はコン
トラス１・制限されてない。
コントラスト制限しているかどうかのインジケータとし
て都合よく使用している。園５のブロック６２と６６に
示すように、トラックゲートが１８０画素より大きい躯
を持った場合、ターゲットは水平方向の軸に沿ってコン
トラスト制限されているとは見なされない。同様に、ト
ラックゲートの高さが選択されたビデオ疋査線の数より
も多い場合、垂直ｈ向の軸に沿ってターゲッ１・はコン
トラス１・制限されてない。
２ ８
図４はトラックゲ−１・３４か同一空間に渡り十分な視
野３６を持つ程度に、トラッカーがターゲット３６に接
近した場合の状況を図示している。
野３６を持つ程度に、トラッカーがターゲット３６に接
近した場合の状況を図示している。
これらの情況においては、ターゲットか比較的大きく通
常多くの内部情報を有しているので、相関プロセッサは
、重心プロセッサより好ましい。また、システム１０は
信号としてトラックゲートサイズを使用し、相関プロセ
ッサ１８にたけ責任をもたせる。これは図５における″
＋＝１］定ブロック５８に図示されている。ここでは、
ＸおよびＹ軸の双方のトラックゲートのサイズか前もっ
て決めていた値を越えている（各々、１８０画素、１６
５ライン）。
常多くの内部情報を有しているので、相関プロセッサは
、重心プロセッサより好ましい。また、システム１０は
信号としてトラックゲートサイズを使用し、相関プロセ
ッサ１８にたけ責任をもたせる。これは図５における″
＋＝１］定ブロック５８に図示されている。ここでは、
ＸおよびＹ軸の双方のトラックゲートのサイズか前もっ
て決めていた値を越えている（各々、１８０画素、１６
５ライン）。
一実施例にて本発明に関して説明したが、他の変形例は
明細書，図面及び以下の請求項を研究する特典を得た半
業名には自明となるであろう。
明細書，図面及び以下の請求項を研究する特典を得た半
業名には自明となるであろう。
第１図は、本発明の教示にしたがって構或されたビデオ
トラッキングンステムのブロック図、第２図は、ある混
合モード操作が使用された場合の、ビデオフレームを示
す図、 第３図は、他のｄ合モード操作が使用された場合の、ビ
デオフレームを示す図、 第４図は、強制的に相関プロセッサが使用された場合の
、ビデオフレームを示す図、 第５図は、本発明の上記実施例に促うステップを示すフ
ローチャートである。 １・・・ビデオトラッキングシステム、１１・・・タゲ
ッｌ−、１２・・・情景、１４・・センサ、１６・・・
ビデオプロセッサ、１８・・相関プロセッサ、２０・・
・重心プロセッサ、２２・・・マイクロコンピュータ、
４４・・端子。
トラッキングンステムのブロック図、第２図は、ある混
合モード操作が使用された場合の、ビデオフレームを示
す図、 第３図は、他のｄ合モード操作が使用された場合の、ビ
デオフレームを示す図、 第４図は、強制的に相関プロセッサが使用された場合の
、ビデオフレームを示す図、 第５図は、本発明の上記実施例に促うステップを示すフ
ローチャートである。 １・・・ビデオトラッキングシステム、１１・・・タゲ
ッｌ−、１２・・・情景、１４・・センサ、１６・・・
ビデオプロセッサ、１８・・相関プロセッサ、２０・・
・重心プロセッサ、２２・・・マイクロコンピュータ、
４４・・端子。
Claims (7)
- （１）ターゲットと背景クラッタとを含む情景のビデオ
像信号を供給するための検知器と、 上記ビデオ像信号を２値画素にディジタル化する手段と
、 情景の中にある物体の重心の関数として水平方向および
垂直方向の軸に沿ったトラックエラー信号を生成できる
重心プロセッサと、 情景中のことなる像の相対的ずれの関数として前記水平
方向および垂直方向の軸に沿ったトラックエラー信号を
生成できる相関プロッセサと、ターゲットがコントラス
ト制限されている場合には、重心プロッセサからの、各
軸上のトラックエラー信号を自動的に選び、ターゲット
がコントラスト制限されていない場合には、相関プロッ
セサからの、各軸上のトラックエラー信号を自動的に選
ぶ選択手段とを含むトラッキングシステム。 - （２）選択された画素数の幅と、選択されたビデオ走査
線数の高さとを有するトラックゲートを規定するトラッ
クゲートサイズ決定手段を有し、前記幅と高さが、像内
のターゲットの大きさの関数であり、相関プロセッサか
らのトラックゲートエラー信号は、前記トラックゲート
の幅と高さがあらかじめ選択された値を越えたとき、水
平方向および垂直方向の軸の両方に対して選択されるこ
とを特徴とする請求項（１）のトラッキングシステム。 - （３）トラックゲートの幅が与えられた画素数より多く
、トラックゲートの高さが与えられたビデオ走査線数よ
り少ないとき、トラックエラー信号が相関プロセッサお
よび重心プロセッサから各々水平方向および垂直方向の
軸に対して選択される請求項（１）のシステム。 - （４）トラックゲートの幅が、与えられた画素数より少
なく、トラックゲートの高さが、与えられた走査線数よ
り多いとき、トラックエラー信号が重心プロセッサおよ
び相関プロセッサから各々水平方向および垂直方向の軸
に対して選択される請求項（３）のシステム。 - （５）あらかじめ選択されたアスペクトを持つターゲッ
トに対して上記選択手段が、相関プロセッサからのトラ
ックエラー信号を選択するのを防ぐアスペクト制限手段
を有することを特徴とする請求項（１）のシステム。 - （６）重心プロセッサまたは相関プロセッサから得られ
たトラッキングエラー信号を使用して、ターゲットをト
ラッキングするトラッキングシステムにおいて、オペレ
ータに排他的に相関プロセッサからトラックエラー信号
を手動で選択させるオペレータ選択手段を有することを
特徴とする請求項（１）のトラッキングシステム。 - （７）重心プロセッサまたは相関プロセッサから得られ
たトラッキングエラー信号を使用してターゲットをトラ
ッキングするトラッキングシステムにおいて、 選択された画素数の幅と、選択されたビデオ走査線数の
高さとを有するトラックゲートを規定するトラックゲー
トサイズ決定手段であって、前記幅と高さが、ターゲッ
トの大きさの関数であるトラックゲートサイズ決定手段
と、 トラックゲートの幅および高さがあらかじめ選択された
値を越えたとき、相関プロッセサから、トラックゲート
エラー信号を自動的に排他的に選択する選択手段とを有
し、ターゲットがトラッキングシステムに対して近接し
たとき、相関プロッセサが自動的に選択されることを特
徴とするトラッキングシステム。
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|---|---|---|---|
| US394,024 | 1989-08-15 | ||
| US07/394,024 US4958224A (en) | 1989-08-15 | 1989-08-15 | Forced correlation/mixed mode tracking system |
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| JPH0766048B2 JPH0766048B2 (ja) | 1995-07-19 |
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