JP2001209809A - Edge processing system for infrared image - Google Patents

Edge processing system for infrared image

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JP2001209809A
JP2001209809A JP2000018593A JP2000018593A JP2001209809A JP 2001209809 A JP2001209809 A JP 2001209809A JP 2000018593 A JP2000018593 A JP 2000018593A JP 2000018593 A JP2000018593 A JP 2000018593A JP 2001209809 A JP2001209809 A JP 2001209809A
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an edge processing system for infrared image by which edge processing can exactly be performed even when there is a difference in the outputs of infrared detecting elements composing an infrared detector, and the difference can be displayed in an image. SOLUTION: In this edge processing system for detecting an edge by averaging image data to emphasize the edge and comparing the edge-emphasized image data with a threshold, a first threshold adding the fluctuation of image data to the threshold and a second threshold subtracting the fluctuation of the image data from the threshold are generated and the edge is detected by using both a digital signal provided by comparing the edge-emphasized image data with the first threshold and a digital signal provided by comparing the edge-emphasized image data with the second threshold.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[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。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an edge processing method for an infrared image, and in particular, to accurately process edges even if there is a change in image data due to noise or the like in an output of an infrared detecting element constituting an infrared detector. Edge image processing that can be displayed on an image, and special image processing of acquiring image data of two fields at different timings and displaying them in one frame. The present invention relates to an edge processing method for an infrared image capable of displaying an image without a sense of discomfort.

【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。[0002] All objects emit infrared radiation of an intensity which is uniquely related to the temperature of the object itself. And the wavelength of the emitted infrared ray depends on the substance forming the object.

【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。An infrared imaging device detects infrared rays emitted from an object and displays an image. Therefore, the infrared imaging device is significantly different from an imaging device that captures visible light using various cameras and displays an image. Object recognition is possible.

【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。[0004] Also, unlike radars and sonars, they do not actively emit electromagnetic waves, sound waves or ultrasonic waves in order to recognize an object, but passively detect an object by capturing infrared rays emitted by the object to be recognized. Since recognition is possible, there is an advantage that the object can be recognized without noticing the object side of the recognition target.

【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。Further, recognizing an object by detecting infrared rays emitted from the object means that the object can be recognized in a non-contact manner, so that it is impossible to approach the object to be recognized. Even when approaching is dangerous, the object can be easily recognized.

【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。[0006] By taking advantage of these many features, infrared imaging devices can be used for surveillance cameras, thermography, remote
It is used in a wide range of fields, both public and private, such as sensing, forward monitoring devices for moving objects such as aircraft and vehicles.
Recently, attention has been paid to its use in the fields of medicine and sports physiology.

【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。As described above, there are various types of infrared imaging devices each applied to an extremely wide technical range.
Roughly classified from another viewpoint, it can be classified into an object that displays the infrared intensity distribution itself as an image, and an object that performs edge processing on the infrared intensity distribution and recognizes the presence or absence of an object and the shape of the object being tracked.

【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。[0008] Particularly in the latter case, it is important that the edge processing is accurate and that the display quality is not degraded by the edge processing.

【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。In such a background, an edge processing method for an infrared image capable of accurately processing edges and displaying the image even if there is a change in image data of an infrared detector constituting the infrared detector, and Development of an edge processing method for an infrared image capable of displaying an image that does not cause a sense of incongruity even when special image processing is performed is awaited.

【００１０】[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。2. Description of the Related Art FIG. 15 shows a general configuration of an infrared imaging apparatus having an edge processing function.

【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。In FIG. 15, reference numeral 101 denotes an optical system that receives and scans the arriving infrared light, 102 denotes an infrared detector that detects the infrared light scanned by the optical system 101 and converts the infrared light into an analog electric signal, 103 An analog-to-digital converter 104 for amplifying an analog electric signal output from the infrared detector 102 to a required level and then converting the signal to a digital signal;
Is a sensitivity correction unit that corrects sensitivity variations of individual infrared detection elements constituting the infrared detector 102.

【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。Reference numeral 105 denotes an edge processing unit, which includes a smoothing filter 1, an edge enhancement filter 2 represented by a Laplacian filter, a register 4 for storing a threshold value for edge detection, and an output of the edge enhancement filter 2 and a register 4. And outputs a digital signal of a logical level “0” or “1” by comparing the threshold value stored in the comparator 6 with the comparator 6.

【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。Reference numeral 106 denotes an image display signal which receives the image data subjected to the sensitivity correction and the edge detection signal output from the edge processing unit, performs a process such as a binarization process and a histogram conversion, and converts the analog signal into an analog signal. An image processing unit that outputs
A display unit 107 displays an image display signal output by the image processing unit 106 and outputs visible light from a screen.

【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。FIG. 16 shows a configuration of the smoothing filter 1 which receives image data output from the sensitivity correction unit 104 of FIG. 15 and calculates an average value of image data of a specific pixel and image data of surrounding pixels.

【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。In FIG. 16, 11 to 11h are flip-flops for holding image data, 12 is a first delay circuit, 13 is a second delay circuit, 14 to 14g are addition circuits, and 15 is the number of pixels to be averaged. A register for storing, 16 is a division circuit.

【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。Incidentally, since the image data is a digital signal of a plurality of bits, actually, a flip-flop, a delay circuit,
The addition circuit, the register and the division circuit are all circuits capable of handling a plurality of bits. However, if the figure is shown correctly, the figure becomes complicated, so that the figure is shown as if it were a single bit.

【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。The image data input to the smoothing filter having the configuration shown in FIG. 16 is line data obtained by sequentially converting infrared light scanned one-dimensionally by individual infrared detecting elements constituting an infrared detector. .

【００１８】従って、図１６のフリップ・フロップ１１
ｄ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１
１ｈ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。Accordingly, the flip-flop 11 shown in FIG.
d to the flip-flops 11 to 11c and 11e to 1
In order for the image data held in 1h to be the image data of the surrounding pixels, since the image data of the specific line is directly supplied to the flip-flop 11, the delay time of the first delay circuit 12 is set to 1 The delay time of the second delay circuit 13 may be the delay time of two lines.

【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。That is, a comparison between the data of the two-dimensional image and the data of the smooth flip-flop is shown in FIG.

【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。In FIG. 17, a two-dimensional image is indicated by a thick solid line rectangle, and "."
The image data for each single infrared detecting element that constitutes the infrared detector is indicated by a lowercase alphabet with a suffix. Hereinafter, in the description regarding image data, "a single infrared detecting element constituting an infrared detector"
Are referred to as “pixels”, and in the description regarding the physical infrared detecting element, they are distinguished from each other as “infrared detecting element”.

【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。The individual infrared detecting elements constituting the infrared detector sequentially convert the one-dimensionally scanned infrared light into electric data to form line data. Therefore, the line data is converted in the direction of the vertical arrow in FIG. Output in order.

【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。A two-dimensional image is formed by sequentially outputting the line data in the direction of the horizontal arrow in FIG.

【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ｂ 2 が保持される時には、フリップ・フロップ１１
ｂ、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。The first delay circuit 12 shown in FIG.
The delay time of the second delay circuit 13 is set as described above.
Therefore, the pixel data is stored in the flip-flop 11d of FIG.
Tab b TwoIs held, flip flop 11
b, 11a and 11 respectively include pixel data cThree,
cTwoAnd c1Is held, and the flip-flop 11e and
11c respectively include pixel data bThreeAnd b1Is held
To flip flops 11h, 11g and 11f
Respectively represent pixel data aThree, ATwoAnd a1Is held
It is. This state is surrounded by a thin solid line rectangle in FIG.
It is shown by 3 × 3 two-dimensional image data.

【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。Therefore, when the image data of the next pixel is inputted, the 3 × 3 two-dimensional image data held in the flip-flops 11 to 11h in FIG. 16 is replaced with the image data enclosed by the thin broken line in FIG. Becomes

【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。Then, after all the image data in the line direction are input, 3 × 3 two-dimensional image data is held in the flip-flops 11 to 11h of FIG. This is shown in FIG. 17 by 3 × 3 two-dimensional image data of a thin dashed line.

【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。The direction of a vertical arrow in FIG. 17 is called a line direction, one line of image data is called line data or sample data, and the direction of a horizontal arrow in FIG. 17 is called a sample direction. I do.

【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。As described above, the image data held in the flip-flops 11 to 11h of FIG. 16 is supplied to the addition circuit, and the addition circuit 14 adds the image data c 3 and the image data c 2 to each other. the addition of the output image data c 1 of the adding circuit 14 is performed in the circuit 14a. 1 line difference image data b i (in this case, i is from 1 to 3.) The same is true for the image data a i different two lines.

【００２８】更に、加算回路１４ａの出力と加算回路１
４ｃの出力が加算回路１４ｆにて加算され、加算回路１
４ｆ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。Further, the output of the adder 14a and the adder 1
4c are added by an adder 14f, and the adder 1
The output of 4f and the output of the adding circuit 14e are added by the adding circuit 14g, and the image data of the central pixel of the 3 × 3 two-dimensional image and the image data of 8 pixels surrounding the central pixel, that is, 3 All 9-pixel image data forming a × 3 two-dimensional image are added.

【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。Here, the number of pixels to which the image data is added is nine.
Therefore, 9 is stored in the register 15, and the output of the adding circuit 14g is divided by 9 and averaged by the dividing circuit 16 to obtain image data of a central pixel of the 3 × 3 two-dimensional image.

【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。By this averaging, even if there is a variation in the image data of the pixels forming the 3 × 3 two-dimensional image, the influence can be reduced.

【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。FIG. 18 shows the configuration of the Laplacian filter. Since the Laplacian filter is typical of the edge enhancement filter, the configuration of the Laplacian filter is shown as the edge enhancement filter.

【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。In FIG. 18, 21 to 21f are flip-flops, 22 is a first delay circuit, 23 is a second delay circuit, 24 to 24c are addition circuits, and 25 is an enhancement coefficient of 4
And 26 is a multiplication circuit.

【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。Here, the reason why the emphasis coefficient is set to 4 is that the averaged pixel data of the pixel at the center of the 3 × 3 two-dimensional image is replaced with the pixel at the center, as will be described later. This is because the emphasis is made between the averaged pixel data of the four pixels above, below, and left and right.

【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ｂ
2 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２
１ｂ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。The Laplacian filter of FIG.
The outputs of 16 smoothing filters are provided. The smooth fill
The output of the filter is the image data held in the smoothing filter.
Since the image data is averaged,i, Bi
And ciA corresponding toi, BiAnd CiBe labeled
And the flip-flop 21c stores the image data b of FIG.
TwoImage data B corresponding toTwoIs retained
Sometimes, the flip-flop 21a has an averaged image.
Image data CTwoHowever, the flip-flop 21
Image data C1But the flip flop 21d
Averaged image data BThreeBut flip flop 2
1b shows the averaged image data B1But flip flip
In the rop 21f, the averaged image data ATwoBut pretend
The averaged image data A is stored in the flip-flop 21e.1
Is held.

【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Ｃ 2 、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。The adders 24, 24a and 24b
Image data C averaged by Two, B1, ATwoAddition
The image data averaged by the multiplication circuit 26 is calculated.
Data BTwoIs multiplied by the emphasis coefficient 4 and the output of the adder 24b
And the output of the multiplication circuit 26 is obtained and output.

【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。FIG. 19 shows the output of the Laplacian filter as viewed from the surface.

【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。That is, FIG. 19 has a central pixel of a 3 × 3 two-dimensional image having averaged image data, and averaged image data effective for four pixels above, below, left, and right of the central pixel. And the center image data is multiplied by (-4).

【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。Therefore, when the center pixel is not a pixel forming an edge, (A 2 + B 1 + B 3 + C 2 ) and 4
The difference of × B 2 is small. If the center pixel is a pixel forming an edge, (A 2 + B 1 + B 3 + C 2 ) and 4
Since the difference of × B 2 becomes large, the edge can be emphasized by the calculation shown in FIG.

【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。That is, in the infrared imaging apparatus having the configuration shown in FIG. 15, a smoothing filter is used so that a change in image data of a pixel due to noise or the like is not recognized as an edge, and an edge is detected based on an output of the smoothing filter. Like that.

【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。FIG. 21 shows a general configuration of an infrared imaging apparatus having an edge enhancement filter.

【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。In FIG. 21, reference numeral 101 denotes an optical system that scans by receiving the arriving infrared light, 102 denotes an infrared detector that detects the infrared light scanned by the optical system 101 and converts the infrared light into an analog electric signal, 103 An analog-to-digital converter 104 for amplifying an analog electric signal output from the infrared detector 102 to a required level and then converting the signal to a digital signal;
Is a sensitivity correction unit that corrects the sensitivity offset of each of the infrared detecting elements constituting the infrared detector 102.

【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。Reference numeral 105a denotes an edge processing unit which is constituted by a Laplacian filter 2 which is a typical edge enhancement filter.

【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１０
６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。Reference numeral 106 denotes an image processing unit which receives image data subjected to sensitivity correction and edge emphasis, performs processing such as binarization processing and histogram conversion, converts the data into an analog signal, and outputs an image display signal. 107 is an image processing unit 10
6 is a display unit that displays the image display signal output and outputs visible light from the screen.

【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。In the configuration shown in FIG. 21, the image data output from the sensitivity correction unit 104 is enhanced by the edge enhancement filter 2 to supply the image data to the image processing unit 106, and the image processing unit 106 binarizes the image data. Or to generate display image data by performing histogram conversion.

【００４５】[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。FIG. 20 is a diagram for explaining the first problem of the edge detection system in a conventional infrared imaging apparatus.

【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。FIG. 20 (a) is an image image having a true edge of a straight line. A rectangle is the whole image, and a vertical straight line in the rectangle is a true edge.

【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。FIG. 20 (b) is a visible edge showing the first problem of the edge processing method in the conventional infrared image apparatus.

【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１
０４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。As described in the description of the configuration in FIG. 15, the sensitivity correction unit 1
The image data obtained by correcting the offsets of the individual infrared detection elements in step 04 is averaged, edge-enhanced, and compared with a predetermined threshold to detect an edge. In some cases, data fluctuations cannot be completely corrected.

【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。Therefore, even though the influence of noise components is reduced by averaging, edge detection may be performed with the influence of noise or the like included. That is, as shown in FIG. 20B, the output of the Laplacian filter is not constant but may be lower than the threshold even in the case where the continuous image has continuous edges.

【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。For this reason, as shown by the thick solid line and the thin broken line in FIG. 20B, the visible edge should be a continuous straight line, but the edge may be partially cut off. In an extreme case, the length of the cut is longer, which may hinder edge detection.

【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。FIG. 22 is a diagram for explaining a second problem of the edge processing method in the conventional infrared imaging apparatus.
FIG. 22 is a diagram for explaining a problem when edge detection is performed for each field in the infrared imaging apparatus having the configuration of FIG. 21. That is, there is a problem in a case where image data of two fields is acquired by one infrared detector and is shifted by 1/60 second to form one frame.

【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、は真の原画像、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）の太い実線と細い破線は上記のことを示してい
る。FIG. 22 (a) is a diagram showing the image shift between the fields due to the above-described processing. In FIG. 22, (a) shows the true original image, and (b) shows the image shift between the fields. That is, since the image data of the odd-numbered infrared detecting elements and the image data of the even-numbered infrared detecting elements of the infrared detecting elements are displayed with a shift, the image data of different fields are displayed together in the same frame. Will be. FIG.
The thick solid line and the thin broken line in (a) indicate the above.

【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。Even in this case, when no processing is performed on the image data or when a stationary target object is displayed, there is no particular decrease in display quality. However, as shown in FIG. When the target object is moving, or when displaying a target object having a large motion, deterioration of display quality becomes noticeable.

【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、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、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。FIG. 22B shows the deviation of edge detection between fields. The output of the Laplacian filter when there is no deviation of edge detection shown for comparison, and the deviation of edge detection is present. Laplacian case
This is the output of the filter.

【００５５】即ち、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、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。That is, as shown in the above, where the image data for the 3 × 3 edge enhancement should be formed by the image data of the actually adjacent pixels, as shown in FIG. The frame moves to a different frame.
Edge emphasis is performed together with the emphasized image data in the row.

【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。Therefore, when edge enhancement is performed or when a target object having a large motion is displayed, deterioration of display quality becomes noticeable.

【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。The present invention has been made in view of the above problems, and is capable of accurately performing edge processing and displaying an image on an image even if image data of each infrared detecting element constituting the infrared detector fluctuates due to noise or the like. It is possible to display an image that does not cause any discomfort even if a special image processing of acquiring image data of two fields at different timings and displaying them in one frame is performed by an image edge processing method. An object of the present invention is to provide an edge processing method for an infrared image.

【００５８】[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の比較してエッジ検出を行なうエッ
ジ処理回路において、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て、エッ
ジ検出する技術である。The first means of the present invention is as follows.
In an edge processing circuit that performs edge detection by averaging the image data and performing edge detection by comparing the edge-enhanced image data with the threshold, a first threshold obtained by adding fluctuation of image data due to noise or the like to the threshold, Generating a second threshold value obtained by subtracting the variation of the image data from the threshold value; comparing the edge-enhanced image data with the first threshold value; And a digital signal obtained by comparing the second threshold value and the second threshold value.

【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。According to the first means of the present invention, if the logical level of the digital signal obtained by comparing the edge-enhanced image data with the first threshold value is "1", attention is paid. If it is certain that an edge exists in the pixel and the logical level of the digital signal obtained by comparing the edge-enhanced image data with the second threshold is “0”, the pixel of interest It is certain that no edge exists, and the logical level of the digital signal obtained by comparing the edge-enhanced image data with the first threshold is “1”, and the edge-enhanced image data and the second If the logical level of the digital signal obtained by comparing the two thresholds is “0”, it is possible to recognize the possibility that an edge exists at the pixel of interest,
The accuracy of edge detection can be increased.

【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。In the first means of the present invention, a variation is also possible in which the variation of the image data is multiplied by a settable coefficient, and the first and second thresholds are generated by adding and subtracting the threshold. It is.

【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。A second means of the present invention relates to a technique for edge-enhancing continuously inputted image data, wherein a plurality of successively inputted image data are averaged, and the averaged image data is averaged. This is a technique for performing edge enhancement on

【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。According to the second means of the present invention, the edge in the sample direction is emphasized while averaging the image data in the direction of the infrared detecting element of the infrared detector, that is, the line direction to suppress the fluctuation of the image data. Can be.

【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。In the second means of the present invention, a modification is also possible in which each of the continuously input image data is multiplied by a weighting coefficient and averaged.

【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。According to a third aspect of the present invention, in a Laplacian filter for performing edge enhancement, a dummy element is provided between a storage element holding image data of an odd-numbered field and a storage element holding image data of an even-numbered field. Is used to handle all the image data of the rows where the output of the Laplacian filter is to be formed as virtual image data of the same frame.

【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。According to the third means of the present invention, all the image data of the line for forming the output of the Laplacian filter is handled as virtual image data of the same frame. Is acquired at different timings and displayed in one frame, edge enhancement can be performed using image data of the same frame. Therefore,
Even when the image processing is performed, it is possible to prevent the display quality of the infrared image from deteriorating due to edge enhancement.

【００６６】[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。FIG. 1 shows a first embodiment of an edge processing circuit according to the present invention.

【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。In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a smoothing filter;
The image data of the pixel at the center of the nine pixels is averaged by the image data of the × 3 two-dimensional image to obtain image data.

【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。Reference numeral 2 denotes a Laplacian filter for performing edge enhancement on the averaged image data output from the smoothing filter 1.

【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。Reference numeral 3 denotes a memory for storing a change in image data due to noise or the like.

【００７０】４は、所定の閾値を格納するレジスタであ
る。Reference numeral 4 denotes a register for storing a predetermined threshold value.

【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。Reference numeral 5 denotes a first addition circuit for adding a threshold value stored in the register 4 and a change in image data read from the memory 3 to generate a first threshold value.
Subtracts the variation of the image data read from the memory 3 from the threshold value stored in the memory 3 to generate a second threshold value. The second addition circuit 6 calculates the output of the Laplacian filter 2 and the first threshold value. The first comparator 6a for comparison is a second comparator for comparing the output of the Laplacian filter 2 with the second threshold.

【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。Reference numeral 7 denotes an edge monitoring filter which receives the output p of the first comparator 6 and the output q of the second comparator 6a and determines whether or not there is an edge. The output of the edge monitoring filter 7 is an edge detection signal. Become.

【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。That is, the first threshold value obtained by adding the variation of the image data to the threshold value and the second threshold value obtained by subtracting the variation of the image data from the threshold value are generated. The digital signal p obtained by comparing the emphasized image data with the first threshold value and the digital signal q obtained by comparing the edge-enhanced image data with the second threshold value are used in combination with the edge. Perform detection.

【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。FIG. 2 shows the configuration of the edge monitoring filter in the configuration of FIG.

【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。In FIG. 2, reference numerals 71 to 71h denote flip-flops for holding digital signals supplied from the first comparator 6 and the second comparator 6a in FIG.

【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。Reference numeral 72 denotes a first delay circuit having a delay time of one line, and reference numeral 73 denotes a second delay circuit having a delay time of two lines.

【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。Reference numeral 74 denotes a decoder which receives the outputs of all the flip-flops 71 to 71h and performs edge detection by converting the output into a decimal number.

【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。Reference numeral 75 is a circuit symbol having the meaning of concentrating the 2-bit digital signals p and q.
That is, the circuit symbol 75 represents a 2-bit digital signal at the input by a single line on the output side.

【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。Accordingly, all the flip-flops 71 to 71h, the first delay circuit 72 and the second delay circuit 73
All correspond to a 2-bit digital signal. This is not accurately illustrated in order to avoid complication of the drawing, and is the same as the display method in FIG.

【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７１
ｂには直接入力され、フリップ・フロップ７１ｃ乃至７
１ｅ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。Now, in the configuration of FIG. 2, the 2-bit digital signals p and q are flip-flops 71 through 71.
b is directly input to flip-flops 71c to 71c.
1e is input with a delay of one line,
The flops 71f to 71h are input with a delay of two lines.

【００８１】従って、フリップ・フロップ７１乃至７１
ｈ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。Accordingly, the flip flops 71 to 71
The digital signals p and q held in h are 3 × 3 2
This is a 2-bit digital signal of a pixel at the center of the two-dimensional image and eight pixels surrounding the pixel at the center. Decoder 74
Converts the 2-bit digital signal held in the flip-flops 71 to 71h into decimal and determines whether or not the center pixel is an edge based on the value.

【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。That is, when the logical levels of the digital signals p and q are both “0”, the decimal number is set to 0, and the digital signal p
When the logical level of the digital signal q is “0” and the logical level of the digital signal q is “1”, the decimal number is set to 1 and the digital signals p and q
When the logic levels of both are "1", the decimal number is 3. If the logic level of the digital signal p is "1"
If the logical level of the digital signal q is "0", then this is ignored and no decimal conversion is performed.

【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。The reason is that the digital signal p is obtained by calculating the first threshold value, which is the sum of the variation of the image data stored in the memory 3 and the threshold value stored in the register 4, and the output of the Laplacian filter 2 in FIG. In the compared output, the digital signal q is obtained by comparing the output of the Laplacian filter 2 with the second threshold, which is the difference between the threshold stored in the register 4 and the variation of the image data stored in the memory 3 in FIG. Output. That is, the second threshold is smaller than the first threshold.

【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。Therefore, it is physically impossible that the output of the Laplacian filter 2 is larger than the first threshold value and smaller than the second threshold value. Therefore, if the logical level of the digital signal p is "1". When the logical level of the digital signal q is "0", the decimal is ignored and the conversion is not performed.

【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。Then, the flip-flop 71d shown in FIG.
The value obtained by converting the digital signal held in
In the case of, the pixel at the center of the 3 × 3 two-dimensional image is unconditionally determined to be an edge.

【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。When the decimal value of the digital signal held in the flip-flop 71d of FIG. 2 is 1, it is assumed that the pixel at the center of the 3 × 3 two-dimensional image may be an edge. When there are 3 or 1 in the decimal number corresponding to the eight surrounding pixels, it is determined that the center pixel is an edge.

【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。Further, when the decimal value of the digital signal held in the flip-flop 71d in FIG. 2 is 0, it is determined that the pixel at the center of the 3 × 3 two-dimensional image is not an edge unconditionally. I do.

【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。FIG. 3 is a diagram for explaining the edge detection function of the configuration of FIG.

【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。FIG. 3A shows an image having a true edge of a straight line. A rectangle represents the whole image, and a vertical straight line drawn in the rectangle is a true edge.

【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。FIG. 3B shows visible edges for explaining the edge detecting function of the configuration shown in FIG. 1. The logical level of the digital signals p and q and the 2-bit digital signal consisting of p and q are converted to decimal. The converted numbers are also shown.

【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。As shown in FIG. 1, the sensitivity correction unit 104 corrects the offset of the pixel data of each pixel with respect to the digitized image data, averages the image data, and performs edge emphasis. When performing edge detection by comparing with the threshold value of
In some cases, the output cannot completely correct the fluctuation of the image data.

【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。Therefore, although the influence of the fluctuation of the image data is reduced by averaging, the edge may be detected while the influence of the fluctuation is included. That is, the output of the Laplacian filter is not constant as shown by the thick solid line in FIG.
The level may be lower than the threshold indicated by the thin broken line.

【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。However, in the configuration of FIG. 2, the output of the Laplacian filter is compared with the first threshold value and the second threshold value, and the presence / absence of an edge is determined using both of them. The result will be accurate.

【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。More specifically, the logic levels of the digital signal p are “0”, “0”, “1”, “1”,
“0”, “0”, “1”, “1”, “1”, “0”,
"1", "0", and "0", and the logical level of the digital signal q is "0", "0", "1", "1",
"1", "1", "1", "1", "1", "1",
Since they are “1”, “0”, and “0”, the decimal numbers are 0, 0, 3, 3, 1, 1, 3, 3, 3, 1, 3,.
0, 0.

【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。According to the above-described determination method, the place where the decimal number is 3 is unconditionally determined to be an edge, and
Where the radix is 0, it is unconditionally determined to be not an edge.

【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。On the other hand, when the decimal number is 1, the edge is determined to be an edge when there are 3 or 1 in the decimal numbers corresponding to the eight surrounding pixels. In the case of the above example, since the decimal number is 3 or 1 in the pixels above and below the pixel in which the decimal number is 1, it is determined that the pixel is an edge.

【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。Although FIG. 3 shows the decimal numbers of edge detection for pixels on a specific line, the same can be said by determining the decimal numbers of edge detection for pixels on adjacent lines. It can be clearly understood that the grounds are appropriate.

【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。In the above description, the 2-bit digital signals p and q are converted into a decimal number to determine the presence or absence of an edge, but the present invention is not limited to this.

【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。That is, it is also possible to determine the presence or absence of an edge by using the pattern of the logical levels of the 2-bit digital signals p and q. That is, the essence of the present invention resides in that the possibility of the presence or absence of an edge is determined using both 2-bit digital signals p and q.

【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。By the way, depending on the value of the variation of the image data stored in the memory 3 of FIG. 1, the first and second thresholds and the Laplacian filter 2 of FIG.
Of the output becomes inappropriate, and it cannot be denied that the decimal number becomes 0 in a pixel which is an edge, and the decimal number becomes 1 in a pixel which is not an edge. The following describes a technique for avoiding that the decimal number becomes 0 in a pixel that is an edge and that the decimal number becomes 1 in a pixel that is not an edge.

【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。FIG. 4 shows a second embodiment of the edge processing circuit of the present invention.

【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。In FIG. 4, reference numeral 1 denotes a smoothing filter;
The image data of the pixel at the center of the nine pixels is averaged by the image data of the × 3 two-dimensional image to obtain image data.

【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。Reference numeral 2 denotes a Laplacian filter that performs edge enhancement on the averaged image data output from the smoothing filter 1.

【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。Reference numeral 3 denotes a memory for storing a change in image data due to noise or the like.

【０１０５】４は、所定の閾値を格納するレジスタであ
る。A register 4 stores a predetermined threshold value.

【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。Reference numeral 8 denotes a register for storing a coefficient by which a change in image data stored in the memory 3 is multiplied.

【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。Reference numeral 9 denotes a multiplication circuit for multiplying the variation of the image data stored in the memory 3 by the coefficient stored in the register 8.

【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。Reference numeral 5 denotes a first addition circuit for adding a threshold value stored in the register 4 to an output of the multiplication circuit 9 to generate a third threshold value. This is a second addition circuit that subtracts the output of the circuit 9 to generate a fourth threshold.

【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。6 is a first comparator for comparing the output of the Laplacian filter 2 with the third threshold, 6a
Is a second comparator for comparing the output of the Laplacian filter 2 with the fourth threshold value.

【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。Reference numeral 7 denotes an edge monitoring filter which receives the output p of the first comparator 6 and the output q of the second comparator 6a to determine the presence or absence of an edge. Become.

【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。That is, the third threshold value obtained by adding a value obtained by multiplying the variation of the image data by the set coefficient to the threshold value and the value obtained by multiplying the coefficient set for the variation of the image data by Generating the fourth threshold value subtracted from the threshold value,
In the edge monitoring filter, a digital signal p obtained by comparing the edge-enhanced image data with the third threshold value
And the digital signal q obtained by comparing the edge-enhanced image data with the fourth threshold value to perform edge detection in the edge monitoring filter.

【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。Note that the configuration of the edge monitoring filter is the same as the configuration shown in FIG. The configuration of FIG. 4 is different from the configuration of FIG. 1 only in that a coefficient is multiplied by the variation of the image data stored in the memory 3 in advance. Therefore, the operation of the configuration of FIG. 4 is essentially the same as the operation of the configuration of FIG. 1, and the description of the operation of the configuration of FIG. 4 is omitted.

【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。In FIGS. 1 and 4, it has been described that the fluctuation of the image data is stored in the memory 3. However, the fluctuation of the image data has not been described yet. Therefore, for a while, the physical quantity applicable to the fluctuation of the image data and its calculation will be described.

【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。The first physical quantity is a low frequency component of noise. This is because, prior to monitoring, infrared light from the temperature reference plate is incident on the infrared detector several times, and image data of each pixel constituting the line is averaged in the sample direction in the frame, and the average line image data is obtained. It is calculated a plurality of times, and the difference from the previous calculated value is obtained and stored. That is, since this is a variation of average image data of a line obtained by averaging image data of pixels constituting a line in a frame, it is physically a low frequency component of noise.

【０１１５】図５は、低周波成分の計算のための構成で
ある。FIG. 5 shows a configuration for calculating low frequency components.

【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。In FIG. 5, reference numeral 111 denotes an addition circuit,
Is the first line memory.

【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。The adder circuit 111 receives one line of image data (sample data),
The sample data written to the memory 112 is read out from the first line memory 112 when the next sample data is input, and is added to the adder circuit 111.
, The data read from the first line memory 112 and the input sample data are added. If this operation is performed by the number of samples in the sample direction, data obtained by integrating the sample data in the frame is finally stored in the first line memory 112.

【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。Reference numeral 113 denotes the LSB (Least) of the number of data acquisitions.
Common abbreviation for Significant Bit. ) At the inverted input terminal and the output of the adder circuit 111 at the non-inverted input terminal (exactly, since the input data is parallel data of a plurality of bits, it is constituted by a plurality of AND circuits). Are shown as if they were a single AND circuit.), 114
Is an AND circuit that receives the LSB of the number of times of data acquisition at the non-inverting input terminal and receives the output of the adder circuit 111 at the non-inverting input terminal. An AND circuit group composed of AND circuits is illustrated as if it were a single AND circuit.) 115 is a second line memory for storing the output of the AND circuit 113, 116 Is the AND circuit 114
Is a third line memory for storing the output of.

【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。If the number of data acquisitions is counted from 0, the LSB of the number of data acquisitions is "0" at the time of the first data acquisition, so that the output of the adder circuit 111 is written to the second line memory. . Moreover, this writing is performed by overwriting the data stored in the second line memory 115 every time the sample data is input.

【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。At the time of the second data acquisition, since the LSB of the number of data acquisitions is “1”, the output of the adding circuit 111 is written to the third line memory 116. Moreover,
This writing is performed by overwriting the data stored in the third line memory 116 every time the sample data is input.

【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１
１９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。Reference numeral 117 denotes an addition circuit for obtaining the difference between the outputs of the second line memory 115 and the third line memory 116, reference numeral 118 denotes a register for storing the number of samples, and reference numeral 119 denotes the output of the addition circuit 117 to the register 118. Division circuit that divides by the number of samples set, 120 is a division circuit 1
An absolute value calculating circuit for obtaining an absolute value of the output of the reference numeral 19; a fourth line 121 for storing the output of the absolute value calculating circuit 120;
Memory.

【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。After the addition of all sample data in the frame is stored in the second line memory 115 and the third line memory 116 as described above, the second line memory 115 and the third line memory Data is read from the memory 116, and the difference between the two is obtained by the addition circuit 117.

【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。Then, the output of the adder circuit 117 is divided by the number of samples for each pixel in the divider circuit 119 to obtain image data averaged in the frame for each pixel constituting the line. The output of the circuit 119 is converted into an absolute value and stored in the fourth line memory 121.

【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。After the start of monitoring, the fourth line memory 121 in FIG. 5 may be used as the memory 3 in FIG. 1 or FIG.

【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。The second physical quantity is a difference between the maximum value and the minimum value of noise, that is, a peak-to-peak value. This is because the image data obtained by irradiating infrared rays from the temperature reference plate to the infrared detector prior to monitoring is compared with the image data for each pixel constituting the line in the sample direction, and the maximum and minimum values are obtained. And the difference between them is obtained and stored. That is,
Since it is the difference between the maximum value and the minimum value of the image data for each pixel constituting the line, it is physically a noise peak-peak value.

【０１２６】図６は、ピーク・ピーク値の計算のための
構成である。FIG. 6 shows a configuration for calculating the peak and peak values.

【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。In FIG. 6, reference numeral 122 denotes a frame memory for storing one frame of image data; 123, a first register for storing the maximum value of the image data of the pixel at the same address in the line; The second register 124 stores the minimum value of the image data of the pixel at the same address. The second register 124 compares the image data read from the first register with the image data read from the frame memory, and reads the image read from the frame memory. A first comparator 124a for supplying a write enable signal to the first register when the data is larger, compares the image data read from the second register with the image data read from the frame memory, and When the image data read from is smaller, write it to the second register and enable A second comparator for supplying a signal.

【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。The frame memory 122 stores one frame of image data obtained by irradiating infrared rays from the temperature reference plate to the infrared detector before monitoring.

【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。First, the first register 123 is cleared, and the maximum value that can be assumed is written to the second register 123a.

【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１２
３、第一のコンパレータ１２４、第二のレジスタ１２３
ａ及び第二のコンパレータ１２４ａに供給する。Next, the image data of the pixels at the same address on the different lines are read out in sequence and stored in the first register 12.
3. First comparator 124, second register 123
a and the second comparator 124a.

【０１３１】最初に画像データが第一のレジスタ１２
３、第一のコンパレータ１２４、第二のレジスタ１２３
ａ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。First, the image data is stored in the first register 12.
3. First comparator 124, second register 123
a and when supplied to the second comparator 124a, the supplied image data is always larger than the value stored in the first register 123, so the supplied image data is stored in the first register 123, Since the supplied image data is always smaller than the value stored in the second register 123a, the supplied image data is stored in the second register 123a.

【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。Next, when image data of the same address on different lines is supplied, the first comparator 124
Outputs a write enable signal when the supplied image data is larger than the image data read from the first register 123, and the supplied image data is smaller than the image data read from the first register 123. Sometimes does not output the write enable signal. Therefore, when the supplied image data is larger than the image data read from the first register 123, the supplied image data is overwritten on the first register 123.

【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１
２３ａ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。The second comparator 124a outputs a write enable signal when the supplied image data is smaller than the image data read from the second register 123a, and outputs the supplied image data to the second register 123a. 1
When the image data is larger than the image data read from 23a, the write enable signal is not output. Therefore, when the supplied image data is smaller than the image data read from the second register 123a, the supplied image data is overwritten on the second register 123a.

【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。When the above operation is performed a number of times equal to the number of samples in the frame minus one, the maximum value of the image data at the specific address of all lines is stored in the first register 123, and Is the second register 123a
Is stored in

【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。An addition circuit 125 calculates the difference between the maximum value and the minimum value of the image data read from the first register 123 and the second register 123a.
5 is a fifth line memory for storing the output of FIG.

【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１
２６の当該アドレスに格納する。When the maximum value and the minimum value of the image data at the specific address of all the lines are stored in the first register 123 and the second register 123a, the maximum value and the minimum value are read from both registers and added. The difference between the maximum value and the minimum value, that is, the peak-to-peak value is obtained by the circuit 125, and the obtained peak-to-peak value is stored in the fifth line memory 1.
26 is stored at the address.

【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。If the above operation is performed a number of times equal to the number of pixels constituting the line, the fifth line memory 126 can store the peak / peak values of the image data of all the pixels constituting the line.

【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。After the start of monitoring, the fifth line memory 126 in FIG. 6 may be used as the memory 3 in FIG. 1 or FIG.

【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。The peak / peak value of the image data at the same address in the line obtained as described above may be used as it is as the fluctuation of the image data. When a pixel is included, it is often dangerous to use the obtained peak / peak value of the image data as the fluctuation of the image data due to noise.

【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。Therefore, in the present invention, a measure is taken so as not to generate a prominent peak-peak value, and the measured value is used as a fluctuation of image data.

【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。FIG. 7 shows the process of eliminating protruding values (part 1).
If a peak-to-peak value obtained by the configuration shown in FIG. 6 has a prominent value, it is eliminated. Hereinafter, description will be made along the reference numerals in FIG.

【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。In FIG. 7, the peak-to-m (m is an integer of at least 2) largest peak-to-peak value from the largest peak-to-peak value, and the m-th largest peak-to-peak value from the smallest peak-to-peak value. Outliers are eliminated between small peaks.

【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。S1. Peaks obtained by the configuration in FIG.
Regarding the peak value, a range from the maximum peak-to-peak value to the m-th largest peak-to-peak value is obtained by sorting.

【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。Since the sorting technique is a general technique, the illustration and description are omitted.

【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。S2. The difference between the (m-1) -th largest peak-to-peak value and the m-th largest peak-to-peak value is determined.

【０１４６】Ｓ３．上記差が所定の閾値より大きいか否
かを判定する。S3. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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。S4. When it is determined in step S4 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes), (m−
1) Since the largest peak-to-peak value is considered to abnormally protrude from the m-th largest peak-to-peak value, the m-th largest peak-to-peak value is determined as the maximum value,
The peak-to-peak value equal to or more than the (m-1) -th peak-to-peak value is replaced with the m-th peak-to-peak value, and the process jumps to step S11.

【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。S5. If it is determined in step S4 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), (m−
2) The difference between the peak-to-peak value and the (m-1) -th peak-to-peak value is determined.

【０１４９】Ｓ６．上記差が所定の閾値より大きいか否
かを判定する。S6. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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。S7. If it is determined in step S6 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes), (m−
2) Since the largest peak-to-peak value is considered to protrude abnormally from the (m-1) -th largest peak-to-peak value, the (m-1) -th peak-to-peak value is set to the maximum value. It is determined, the peak-to-peak value equal to or more than the (m-2) -th peak-to-peak value is replaced with the (m-1) -th peak-to-peak value, and the process jumps to step S11.

【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。If it is determined in step S6 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the next largest peak-to-peak value is compared, and the same determination and processing as above are continued. If the second peak-to-peak value does not protrude from the third peak-to-peak value,
Move to step S8.

【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。S8. The difference between the maximum peak-to-peak value and the second peak-to-peak value is determined.

【０１５３】Ｓ９．上記差が所定の閾値より大きいか否
かを判定する。S9. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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。When it is determined that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the process jumps to step S11.

【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。S10. If it is determined in step S9 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes), the second peak-to-peak value is determined to be the maximum value, and the maximum peak-to-peak value is set to the second peak-to-peak value. Then, the process jumps to step S11.

【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。S11. With respect to the peak-to-peak values obtained by the configuration shown in FIG. 6, sorting from the minimum peak-to-peak value to the m-th smallest peak-to-peak value is performed by sorting.

【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。S12. (M-1) th smallest peak
The difference between the peak value and the m-th smallest peak-peak value is determined.

【０１５８】Ｓ１３．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S13. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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。S14. If it is determined in step S13 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes),
Since the (m-1) -th smallest peak-to-peak value is considered to protrude abnormally from the m-th smallest peak-to-peak value, the m-th peak-to-peak value is determined to be the minimum value, and (m -1) The peak-to-peak value that is equal to or larger than the peak-to-peak value is replaced with the m-th peak-to-peak value, and the process ends.

【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。S15. If it is determined in step S14 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), (m
The difference between the (-2) th peak-to-peak value and the (m-1) th peak-to-peak value is determined.

【０１６１】Ｓ１６．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S16. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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。S17. If it is determined in step S16 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes),
The (m-2) -th smallest peak-peak value is (m-1)
Since it is considered that the peak-to-peak value is abnormally prominent, the (m-1) -th peak-to-peak value is determined to be the minimum value, and the (m-2) -th peak-to-peak value or more is determined. Is replaced with the (m-1) -th peak-peak value, and the process ends.

【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。If it is determined in step S16 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the next smaller peak-to-peak value is compared, and the same determination and processing as above are continued. If the second peak-to-peak value does not protrude from the third peak-to-peak value, the process proceeds to step S18.

【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。S18. The difference between the minimum peak-to-peak value and the second peak-to-peak value is determined.

【０１６５】Ｓ１９．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S19. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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。If it is determined that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the processing is terminated.

【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。S20. If it is determined in step S19 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes), 2
Determining the second peak-to-peak value to be the minimum value, replacing the minimum peak-to-peak value with the second peak-to-peak value,
The process ends.

【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。By performing the above processing, even when the pixel variation is large or a defective pixel is included, an abnormal peak / peak value is not used as a change in image data due to noise. 1 or 4
Can improve the accuracy of peak detection.

【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。Here, the comparison of the m-th peak-peak value from the maximum value or the minimum value with the (m-1) -th peak-peak value is performed first. This is because there is an advantage that all abnormal values can be eliminated when the distribution of the peak-to-peak values below the m-th value is abnormal when the values above the value are abnormally prominent.

【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。However, when it is difficult to assume that there are a plurality of abnormal values as described above, the first peak-to-peak value and the second peak-to-peak value from the maximum value or the minimum value are compared first. It is also possible.

【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。This is the same in the process of eliminating the protruding value described below.

【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。FIG. 8 shows the protruding value exclusion processing (part 2).
When the image data of the pixels constituting the infrared detector has a prominent value, a peak / peak value considered to be affected by the protruding value of the image data is eliminated to prevent an abnormal value from being mixed. . Hereinafter, description will be made along the reference numerals in FIG.

【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。S61. The average value of the image data is obtained for each pixel constituting the infrared detection and sorted from the maximum to the m-th, and the peak-to-peak values are also sorted from the maximum to the m-th.

【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。S62. The difference between the average value of the (m-1) th largest image data and the average value of the mth largest image data is obtained.

【０１７５】Ｓ６３．上記差が所定の閾値より大きいか
否かを判定する。S63. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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。S64. If it is determined in step S63 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes),
Since it is considered that the (m-1) -th largest peak-to-peak value is abnormally prominent with respect to the m-th largest peak-to-peak value, the m-th peak-to-peak value is determined to be the maximum value, and (m -1) The peak-to-peak value equal to or larger than the peak-to-peak value is replaced with the m-th peak-to-peak value, and the process jumps to step S71.

【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
像データの平均値値との差を求める。S65. If it is determined in step S63 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), (m
The difference between the average value of the (-2) th image data and the average value of the (m-1) th image data is obtained.

【０１７８】Ｓ６６．上記差が所定の閾値より大きいか
否かを判定する。S66. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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。S67. If it is determined in step S66 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes),
The (m-2) -th largest peak-peak value is (m-1)
Since it is considered that the peak value peaks abnormally with respect to the second largest peak value, the (m-1) th peak value is determined as the maximum value, and the (m-2) th peak value or more is determined. Is replaced with the (m-1) th peak-peak value, and the process jumps to step S71.

【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
値が３番目の画像データの平均値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。If it is determined in step S66 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the average value of the next largest image data is compared, and the same determination and processing as described above are performed. If the average value of the second image data does not protrude from the average value of the third image data, the process proceeds to step S68.

【０１８１】Ｓ６８．最大の画像データの平均値値と２
番目の画像データの平均値値との差を求める。S68. Average value of maximum image data and 2
The difference from the average value of the th image data is obtained.

【０１８２】Ｓ６９．上記差が所定の閾値より大きいか
否かを判定する。S69. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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。If it is determined that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the process jumps to step S71.

【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。S70. If it is determined in step S69 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes), 2
Determine the second peak-to-peak value to the maximum value, replace the largest peak-to-peak value with the second peak-to-peak value,
Jump to step S71.

【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。S71. The average value of the image data is obtained for each pixel constituting the infrared detection and sorted from the minimum to the m-th, and the peak-peak value is also sorted from the minimum to the m-th.

【０１８６】Ｓ７２．（ｍ−１）番目に小さい画像デー
タの平均値値と、ｍ番目に小さい画像データの平均値値
の差を求める。S72. The difference between the average value of the (m-1) th smallest image data and the average value of the mth smallest image data is determined.

【０１８７】Ｓ７３．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S73. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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。S74. If it is determined in step S73 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes),
Since the (m-1) -th smallest peak-to-peak value is considered to protrude abnormally from the m-th smallest peak-to-peak value, the m-th peak-to-peak value is determined to be the minimum value, and (m -1) The peak-to-peak value that is equal to or larger than the peak-to-peak value is replaced with the m-th peak-to-peak value, and the process ends.

【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値と（ｍ−１）番目の
画像データの平均値値との差を求める。S75. If it is determined in step S73 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), (m
The difference between the average value of the (-2) th image data and the average value of the (m-1) th image data is obtained.

【０１９０】Ｓ７６．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S76. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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。S77. If it is determined in step S76 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes),
The (m-2) -th smallest peak-peak value is (m-1)
Since it is considered that the peak-to-peak value is abnormally prominent, the (m-1) -th peak-to-peak value is determined to be the minimum value, and the (m-2) -th peak-to-peak value or more is determined. Is replaced with the (m-1) -th peak-peak value, and the process ends.

【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
値が３番目の画像データの平均値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。If it is determined in step S76 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the average value of the next smaller image data is compared, and the same determination and processing as described above are performed. If the average value of the second image data does not protrude from the average value of the third image data, the process proceeds to step S78.

【０１９３】Ｓ７８．最小の画像データの平均値値と２
番目の画像データの平均値値との差を求める。S78. Average value of minimum image data and 2
The difference from the average value of the th image data is obtained.

【０１９４】Ｓ７９．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S79. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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。If it is determined that the difference is smaller than the predetermined threshold value (No), the process ends.

【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。S80. If it is determined in step S79 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes), 2
Determining the second peak-to-peak value to be the minimum value, replacing the minimum peak-to-peak value with the second peak-to-peak value,
The process ends.

【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。By performing the above-described processing, even when the pixel variation is large or a defective pixel is included, an abnormal peak / peak value is not used as the fluctuation of the image data. The accuracy of peak detection by the configuration of FIG. 4 can be increased.

【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。FIG. 9 shows a process of eliminating protruding values (part 3).
The protruding value of the image data is eliminated for each pixel constituting the line, and the peak / peak value can be obtained by the configuration of FIG. 6 using the image data from which the protruding value has been eliminated. Hereinafter, description will be made along the reference numerals in FIG.

【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。S31. Sorting is performed from the largest image data to the m-th largest image data in the same line.

【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。S32. The difference between the (m-1) th largest image data and the mth largest image data is obtained.

【０２０１】Ｓ３３．上記差が所定の閾値より大きいか
否かを判定する。S33. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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。S34. If it is determined in step S33 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes),
Since the (m-1) -th largest image data is considered to protrude abnormally from the m-th largest image data, the m-th image data is determined to be the maximum value, and (m-1)
The image data that is equal to or larger than the i-th image data is replaced with the m-th image data, and the process jumps to step S41.

【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。S35. If it is determined in step S33 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), (m
The difference between the (-2) th image data and the (m-1) th image data is obtained.

【０２０４】Ｓ３６．上記差が所定の閾値より大きいか
否かを判定する。S36. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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Ｓ４
１にジャンプする。S37. If it is determined in step S36 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes),
Since it is considered that the (m-2) th largest image data is abnormally protruding from the (m-1) th largest image data, the (m-1) th image data is determined to be the maximum value, The image data of the (m-2) th image data or more is replaced with the (m-1) th image data, and step S4 is performed.
Jump to 1.

【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。If it is determined in step S36 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the next largest image data is compared, and the same determination and processing as described above are continued. If the third image data does not protrude from the third image data, the process proceeds to step S38.

【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。S38. The difference between the maximum image data and the second image data is obtained.

【０２０８】Ｓ３９．上記差が所定の閾値より大きいか
否かを判定する。S39. It is determined whether the difference is greater than a predetermined threshold.

【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。If it is determined that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the process jumps to step S41.

【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。S40. If it is determined in step S39 that the difference is larger than the predetermined threshold (Yes), 2
The second image data is determined as the maximum value, the maximum image data is replaced with the second image data, and the process jumps to step S41.

【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。S41. Sorting is performed from the smallest image data to the m-th smallest image data in the same line.

【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。S42. The difference between the (m-1) th smallest image data and the mth smallest image data is obtained.

【０２１３】Ｓ４３．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S43. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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。S44. When it is determined in step S43 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes),
Since the (m-1) th smallest image data is considered to be abnormally protruding from the mth smallest image data, the mth image data is determined to be the minimum value, and (m-1)
The image data of the nth or higher image data is replaced with the mth image data, and the process jumps to step S51.

【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。S45. If it is determined in step S43 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), (m
The difference between the (-2) th image data and the (m-1) th image data is obtained.

【０２１６】Ｓ４６．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S46. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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Ｓ５
１にジャンプする。S47. If it is determined in step S46 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes),
Since the (m-2) th image data is considered to be abnormally protruding from the (m-1) th image data, the (m-1) th image data is determined to be the minimum value, The image data of the (m-2) th image data or more is replaced with the (m-1) th image data, and step S5
Jump to 1.

【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。If it is determined in step S46 that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the next smaller image data is compared, and the same determination and processing as described above are continued. If the third image data does not protrude from the third image data, the process proceeds to step S48.

【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。S48. The difference between the minimum image data and the second image data is obtained.

【０２２０】Ｓ４９．上記差が所定の閾値より小さいか
否かを判定する。S49. It is determined whether the difference is smaller than a predetermined threshold.

【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。If it is determined that the difference is smaller than the predetermined threshold (No), the flow shifts to step S51.

【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Ｓ５
１に移行する。S50. On the other hand, if it is determined in step S49 that the difference is smaller than the predetermined threshold (Yes), the second image data is determined to be the minimum value, and the minimum image data is replaced with the second image data. And step S5
Move to 1.

【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。S51. It is determined whether or not the above processing has been performed for all the lines.

【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。S52. If it is determined in step S51 that the above processing has not been completed for all lines (No), the line number is incremented, and step S31 is performed.
Jump to

【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。On the other hand, if it is determined in step S51 that the above processing has been performed for all lines (Yes)
Ends the processing.

【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。By performing the above processing, it is possible to obtain the peak / peak value after excluding the image data that is protruding when viewed pixel by pixel in the line, so that the processing time is allowed to slightly increase. If possible, even if the pixel variation is large or defective pixels are included,
The accuracy of peak detection by the configuration of FIG. 1 or FIG. 4 can be further increased.

【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。In FIGS. 7 to 9, there is a large variation in the peak / peak value itself of the image data of the pixel of the same address forming the line, or the variation of the image data itself of the pixel of the same address forming the line. It is described that, when is large, the peak-to-peak value that is prominently large and the peak-to-peak value that is prominently small are replaced with an appropriate peak-to-peak value, which is regarded as a fluctuation of image data.

【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。However, an outstandingly large peak-to-peak value is likely to indicate an abnormality such as the occurrence of a high-level noise instantaneously or a defective pixel, but an extremely small peak-to-peak value indicates an abnormality. It may not be possible to simply determine whether or not to express, and it is empirically determined whether or not to replace an extremely small peak-to-peak value with another peak-to-peak value, including the characteristics of the monitored object. It is often better to do it.

【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。Therefore, when the peak-to-peak value of the image data of the pixel of the same address in a different line is used as the variation value of the image data, and when the variation of the peak-to-peak value is large, at least the value is extremely large. It can be generally said that the peak-to-peak value is replaced with an appropriate peak-to-peak value to make the fluctuation of the image data.

【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。The third physical quantity is the standard deviation δ (i) of the image data obtained for each pixel. This is achieved by irradiating infrared rays from the temperature reference plate to the infrared detector prior to monitoring, and averaging the image data of each pixel constituting the line and the image data constituting the line in the sample direction in the frame. It is the average of the square of the difference between the values.
It is expressed by the following equation.

【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。Δ (i) = (Σ (S ij −mean (S i )) 2 / (n−1)) 1/2 where i is the pixel number in the line, j is the line number, and n is the number of lines , S ij are the image data of the i-th pixel on the j-th line, and mean (S i ) is the average value of the image data of the i-th pixel over the entire line. Therefore, δ (i) is the standard deviation of the image data of the i-th pixel over the entire line.

【０２３２】図１０は、標準偏差の計算のための構成で
ある。FIG. 10 shows a configuration for calculating the standard deviation.

【０２３３】図１０において、１２７は加算回路、１２
８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。In FIG. 10, 127 is an addition circuit, and 12
8 is a sixth line memory, 129 is a seventh line memory, 130 is a second frame memory, 131 is a standard deviation calculator, and 132 is an eighth line memory.

【０２３４】加算回路１２７、第六のライン・メモリ１
２８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。Addition circuit 127, sixth line memory 1
28, the image data for each pixel constituting the line is added over the entire line, and the seventh line memory 129 is added.
To be stored.

【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。On the other hand, the image data for one frame is stored in the second frame memory 130 while the image data for each pixel constituting the line is added over all the lines.

【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。The standard deviation calculating section 131 is constituted by, for example, a digital signal processor, and the seventh line memory 129 is provided.
The stored value of the image data of each pixel stored in the second frame memory and the added value of the image data over the entire line for each pixel constituting the line,
The standard deviation δ (i) of the image data of the pixels of the same number constituting the line is calculated by the above equation and stored in the eighth line memory 132. The configuration in FIG. 10 is a configuration on the assumption that the average value of the image data of the pixels of the same number constituting the line is obtained by the standard deviation calculation unit.

【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。Then, the eighth line memory shown in FIG. 10 may be used as the memory shown in FIG. 1 or FIG. 4 to obtain the variation data of the image data.

【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。Next, another embodiment of the edge processing circuit of the present invention will be described.

【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。FIG. 11 shows a third embodiment of the edge processing circuit according to the present invention.

【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、１１
ｋ、１１ｍ及び１１ｎの出力を加算する加算回路１４
ｈ、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。In FIG. 11, 1a is a smoothing filter,
Flip-flops 11i, 11j, 11k, 11m and 11n, flip-flops 11i, 11j, 11
adder 14 for adding the outputs of k, 11m and 11n
h, a register 15a for storing the number of image data to be added,
It comprises a division circuit 16a that divides the output of the addition circuit 14h by the number stored in the register 15a.

【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。Reference numeral 2 denotes an edge enhancement filter represented by a Laplacian filter.

【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。The configuration shown in FIG. 11 is to average image data in the line direction of the infrared detector as preprocessing of the edge emphasis filter, thereby sharpening edges in the sample direction while suppressing variations from pixel to pixel. Can be emphasized.

【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。Although FIG. 11 shows a configuration in which five flip-flops are cascaded, this is merely an example of averaging a 1 × 5 image, and m × n (m, n
Is a positive integer).

【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。FIG. 12 shows a fourth embodiment of the edge processing circuit of the present invention.

【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、１
５ｄ、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１５
ｆに格納されている係数を乗算する乗算回路１７、１７
ａ、１７ｂ、１７ｃ及び１７ｄ、乗算回路１７乃至１７
ｄ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１
４ｉ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。In FIG. 12, 1b is a smoothing filter.
Registers 15b, 15c, 1 for storing coefficients for multiplying outputs of flip-flops 11p, 11q, 11r, 11s, and 11t and outputs of flip-flops 11p to 11t.
5d, 15e and 15f, and the outputs of flip-flops 11p to 11t are connected to registers 15b to 15f, respectively.
Multiplication circuits 17 and 17 for multiplying the coefficient stored in f
a, 17b, 17c and 17d, multiplication circuits 17 to 17
d, an adder 14j for adding the outputs of the registers 15b to 15f, and an adder 1
It comprises a division circuit 16b for dividing the output of 4i by the output of the addition circuit 14j.

【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。Reference numeral 2 denotes an edge enhancement filter represented by a Laplacian filter.

【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。In the configuration shown in FIG. 12, when averaging the image data in the line direction of the infrared detector as preprocessing of the edge enhancement filter, the average is multiplied by a different coefficient for each element and then averaged. In addition, the edge in the sample direction can be sharply emphasized while suppressing variation between pixels, and furthermore, a specific pixel can be further enhanced, so that image processing can be flexibly performed according to the application. become able to.

【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。Although FIG. 12 shows a configuration in which five flip-flops are connected in cascade, this is merely an example of averaging a 1 × 5 image, and an m × n configuration is also possible. is there.

【０２４９】図１３は、本発明のラプラシアン・フィル
タの構成である。FIG. 13 shows the configuration of the Laplacian filter of the present invention.

【０２５０】図１３において、２１、２１ａ、２１ｂ、
２１ｃ、２１ｄ、２１ｅ、２１ｆ、２１ｇ、２１ｈ、２
１ｉ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２
４ｃ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。In FIG. 13, 21, 21a, 21b,
21c, 21d, 21e, 21f, 21g, 21h, 2
1i and 21j are flip-flops, 22 is a first delay circuit having a delay time of one line, 23 is a second delay circuit having a delay time of two lines, 24, 24a, 24b and 2
4c is an addition circuit, 25 is a register for storing an enhancement coefficient,
26 is a register 25 connected to the output of the flip-flop 21c.
Is a multiplication circuit that multiplies the coefficient stored in the multiplication circuit.

【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２１
ａ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２１
ｊ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。The Laplacian filter of FIG. 13 and FIG.
13 is that the flip-flop 21 and the flip-flop 21 in FIG.
21a, a flip-flop 21g is inserted between the flip-flop 21b and the flip-flop 21c, and a flip-flop 21i is inserted between the flip-flop 21c and the flip-flop 21d. And flip flop 21 between flip flop 21e and flip flop 21f.
j has been inserted. And the inserted flip
The outputs of the flops 21g, 21h, 21i and 21j are not supplied to the subsequent adder and multiplier.

【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。FIG. 14 shows the output of the Laplacian filter of FIG. 13 viewed from a plane.

【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。That is, effective averaging is performed on the center pixel of the virtual 5 × 3 two-dimensional image having the averaged image data, and the upper and lower pixels one pixel away from the left and right pixels of the center pixel. And the center image data is multiplied by (-4).

【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。Therefore, when the center pixel is not a pixel forming an edge, (A 2 + B 1 + B 3 + C 2 ) and 4
The difference of × B 2 is small. If the center pixel is a pixel forming an edge, (A 2 + B 1 + B 3 + C 2 ) and 4
Since the difference of × B 2 becomes large, the edge can be emphasized by the calculation shown in FIG.

【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。Further, in the virtual 5 × 3 two-dimensional image, all the pixel numbers having valid image data are even (or odd). This means that the pixels used to enhance the edges are virtually in the same field,
Edge emphasis can be performed in the same field.

【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。Therefore, when image data of two fields is obtained by one infrared detector and is shifted by 1/60 second to form one frame, image data of different fields is equivalently displayed in the same frame. The display quality does not deteriorate even when edge enhancement is performed or when a target object with a large motion is captured.

【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。Although FIG. 13 shows an example in which the Laplacian filter of the present invention is configured using flip-flops, the present invention is not limited to the use of flip-flops.

【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。That is, even if a random access memory is applied, a circuit having a similar function can be formed.
Therefore, the essence of the configuration of FIG. 13 is that a dummy storage element is inserted between the storage element that holds the image data of the odd-numbered field and the storage element that holds the image data of the even-numbered field, and the edge enhancement filter This means an edge emphasis filter for emphasizing the edge of all image data to be formed as image data of the same field.

【０２５９】[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。According to the first means of the present invention, if the logical level of the digital signal obtained by comparing the edge-enhanced image data with the first threshold value is "1", attention is paid. If the logical level of the digital signal obtained by comparing the edge-enhanced image data with the second threshold is certain to be certain that an edge exists in the pixel in question, attention is focused. It is certain that no edge exists in the pixel, and the logic level of the digital signal obtained by comparing the edge-enhanced image data with the first threshold is “1”, and the edge-enhanced image data is If the logical level of the digital signal obtained by comparing the second threshold value is “0”, it is possible to recognize the possibility that an edge exists at the pixel of interest, and thus to increase the accuracy of edge detection. be able to.

【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。According to the second means of the present invention, image data can be averaged in the direction of the infrared detecting element of the infrared detector, and the edge in the sample direction can be emphasized while suppressing the fluctuation of the image data. Can be.

【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。According to the third means of the present invention, all the image data of a row to form the output of the Laplacian filter is treated as virtual odd-numbered field or virtual even-numbered field image data. Therefore, when special image processing of acquiring image data of two fields at different timings and displaying them in one frame is performed, edge enhancement can be performed using image data of the same frame. Therefore, it is possible to prevent the display quality of the infrared image from deteriorating due to edge enhancement.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】 本発明のエッジ処理回路の第一の実施の形
態。FIG. 1 shows a first embodiment of an edge processing circuit according to the present invention.

【図２】 エッジ監視フィルタの構成。FIG. 2 shows the configuration of an edge monitoring filter.

【図３】 図１の構成のエッジ検出機能を説明する図。FIG. 3 is a view for explaining an edge detection function of the configuration of FIG. 1;

【図４】 本発明のエッジ処理回路の第二の実施の形
態。FIG. 4 shows a second embodiment of the edge processing circuit of the present invention.

【図５】 低周波成分の計算のための構成。FIG. 5 is a configuration for calculating a low-frequency component.

【図６】 ピーク・ピーク値の計算のための構成。FIG. 6 shows a configuration for calculating a peak-to-peak value.

【図７】 突出値の排除処理（その１）。FIG. 7 is a process of removing an outlier (part 1).

【図８】 突出値の排除処理（その２）。FIG. 8 is a process of removing an outlier (part 2).

【図９】 突出値の排除処理（その３）。FIG. 9 is a process of removing an outlier (part 3).

【図１０】 標準偏差の計算のための構成。FIG. 10 shows a configuration for calculating a standard deviation.

【図１１】 本発明のエッジ処理回路の第三の実施の形
態。FIG. 11 shows a third embodiment of the edge processing circuit of the present invention.

【図１２】 本発明のエッジ処理回路の第四の実施の形
態。FIG. 12 shows a fourth embodiment of the edge processing circuit of the present invention.

【図１３】 本発明のラプラシアン・フィルタの構成。FIG. 13 shows a configuration of a Laplacian filter of the present invention.

【図１４】 面的に見た図１３のラプラシアン・フィル
タの出力。FIG. 14 shows the output of the Laplacian filter of FIG.

【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。FIG. 15 shows a general configuration of an infrared imaging apparatus having an edge processing function.

【図１６】 平滑フィルタの構成。FIG. 16 shows the configuration of a smoothing filter.

【図１７】 ２次元画像と平滑フィルタの対比。FIG. 17 shows a comparison between a two-dimensional image and a smoothing filter.

【図１８】 ラプラシアン・フィルタの構成。FIG. 18 shows a configuration of a Laplacian filter.

【図１９】 面的に見たラプラシアン・フィルタの出
力。FIG. 19 is an output of a Laplacian filter viewed from a surface.

【図２０】 従来のエッジ検出方式の問題点を説明する
図。FIG. 20 is a diagram illustrating a problem of a conventional edge detection method.

【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。FIG. 21 is a general configuration of an infrared imaging device having an edge enhancement filter.

【図２２】 フィールド毎にエッジ検出する場合の問題
点。FIG. 22 is a problem when edge detection is performed for each field.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１、１ａ、１ｂ 平滑フィルタ １１、１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１ｄ、１１ｅ、１１
ｆ、１１ｇ、１１ｈ、１１ｉ、１１ｊ、１１ｋ、１１
ｍ、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、１４
ｆ、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、２１
ｆ、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、７１
ｆ、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1, 1a, 1b Smoothing filter 11, 11a, 11b, 11c, 11d, 11e, 11
f, 11g, 11h, 11i, 11j, 11k, 11
m, 11n, 11p, 11q, 11r, 11s, 11t
Flip flop 12 First delay circuit 13 Second delay circuit 14, 14a, 14b, 14c, 14d, 14e, 14
f, 14g, 14h, 14i, 14j Adder circuit 15, 15a, 15b, 15c, 15d, 15e Register 16, 16a, 16a Divider circuit 17, 17a, 17b, 17c, 17d Multiplier circuit 2 Edge emphasis filter 21, 21a, 21b , 21c, 21d, 21e, 21
f, 21g, 21h, 21i, 21j Flip-flop 22 First delay circuit 23 Second delay circuit 24, 24a, 24b, 24c Addition circuit 25 Register 26 Multiplication circuit 3 Memory 4 Register 5, 5a Addition circuit 6, 6a Comparator 7 Edge monitoring filter 8 Register 9 Multiplication circuit 71, 71a, 71b, 71c, 71d, 71e, 71
f, 71g, 71h Flip-flop 72 First delay circuit 73 Second delay circuit 74 Decoder 101 Optical system 102 Infrared detector 103 Analog / Digital conversion circuit (A / D) 104 Sensitivity correction unit 105, 105a Edge processing unit 106 Image processing unit 107 Display unit 111 Addition circuit 112 First line memory 113 Logical product circuit 114 Logical product circuit 115 Second line memory 116 Third line memory 117 Adder circuit 118 Register 119 Divider circuit 120 Absolute value Arithmetic circuit 121 Fourth line memory 122 Frame memory 123 First register 123a Second register 124 Comparator 124a Comparator 125 Adder circuit 126 Fifth line memory 127 Adder circuit 128 Sixth line memory 12 9 Seventh line memory 130 Second frame memory 131 Standard deviation calculator 132 Eighth line memory

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C021 PA38 PA42 PA52 PA56 PA58 PA66 PA67 PA76 PA79 PA85 PA89 RA02 5C023 AA08 AA37 BA13 CA02 DA01 EA03 EA05 EA10 EA13 5C054 CA05 EB05 ED06 ED12 FC14 FC16 GA04 HA12 HA26 HA31 HA37 5L096 BA02 CA18 EA06 EA07 FA06 GA12 GA51 GA55 9A001 BB02 BB03 EE02 EE04 EE05 GG01 GG05 HH27 HH28 JJ71 KK25 KK56 KK63  ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on front page F term (reference) EA06 EA07 FA06 GA12 GA51 GA55 9A001 BB02 BB03 EE02 EE04 EE05 GG01 GG05 HH27 HH28 JJ71 KK25 KK56 KK63

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【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
て、エッジ検出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。1. An image data is averaged to enhance edges,
In an edge processing method for an infrared image in which edge detection is performed by comparing the edge-enhanced image data with a threshold, a first threshold obtained by adding a variation value of the image data to the threshold,
Generating a second threshold value obtained by subtracting the variation value of the image data from the threshold value; a digital signal obtained by comparing the edge-enhanced image data with the first threshold value; An edge processing method for an infrared image, wherein edge detection is performed using both data and a digital signal obtained by comparing the second threshold value. 【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。2. The edge processing method for an infrared image according to claim 1, wherein a changeable value of the image data is multiplied by a settable coefficient, and the first and second thresholds are added and subtracted with the threshold. An edge processing method for an infrared image, wherein a threshold value is generated in place of the threshold value. 【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。3. The infrared image edge processing method according to claim 1, wherein the variation value of the image data is a maximum value and a minimum value of image data of a pixel at the same address on a different line. In the case where the difference (peak-peak value) is adopted and the peak-peak value has a large variation, at least the outstanding peak-peak value is replaced with an appropriate peak-peak value, and An edge processing method for an infrared image, wherein the edge processing method is a variable value. 【請求項４】 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。4. An edge processing method for an infrared image in which edge input is performed on continuously input image data, wherein each of the continuously input image data is multiplied by a weighting coefficient and averaged. An edge processing method for an infrared image, wherein edge enhancement is performed on the obtained image data. 【請求項５】 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、 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。5. The image data is averaged to enhance edges,
In an infrared image edge processing method for performing edge detection by comparing edge-enhanced image data with a threshold value, an infrared image edge processing method includes a storage element that holds image data of odd-numbered fields and a storage element that holds image data of even-numbered fields. An edge processing method for an infrared image, wherein a dummy storage element is inserted between the image processing units and an edge enhancement filter is applied to enhance the edge of the image data to be output from the edge enhancement filter as image data of the same field. .
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