JP6205722B2 - Sonar image processing apparatus, sonar image processing method, sonar image processing program, and recording medium - Google Patents
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Description
本発明は、ソーナー画像処理装置、ソーナー画像処理方法、ソーナー画像処理プログラムおよび記録媒体に関し、特に、複数のソーナー画像を処理することによって水中の目標物を捜索するソーナー画像処理装置、ソーナー画像処理方法、ソーナー画像処理プログラムおよび記録媒体に関する。 The present invention relates to a sonar image processing device, a sonar image processing method, a sonar image processing program, and a recording medium, and in particular, a sonar image processing device and a sonar image processing method for searching for an underwater target by processing a plurality of sonar images. The present invention relates to a sonar image processing program and a recording medium.
水中の目標物を捜索する技術として、船舶等の移動体に設置されたソーナーから音響ビームを放射し、その音響ビームが目標物によって反射された反射波（エコー）を受信・解析することによって目標物を捜索する技術がある。ソーナーを用いて目標物を捜索する技術は、例えば、特許文献１−３に開示されている。 As a technology to search for an underwater target, an acoustic beam is radiated from a sonar installed in a moving body such as a ship, and the reflected wave (echo) reflected by the target is received and analyzed. There is technology to search for things. A technique for searching for a target using a sonar is disclosed in, for example, Patent Documents 1-3.
指向性の高い音響ビームを複数放射するサイドスキャン方式のソーナー（サイドスキャンソーナー、合成開口ソーナー等）を用いた海底捜索においては、１捜索あたり複数の周波数や方位の音響ビームを用い、同一エリアに対する複数のソーナー画像に基づいて目標物の有無を判定する。 In submarine search using side-scan sonars (side-scan sonar, synthetic aperture sonar, etc.) that radiate multiple sound beams with high directivity, acoustic beams with multiple frequencies and directions are used for each search. The presence or absence of a target is determined based on a plurality of sonar images.
サイドスキャン方式のソーナーにおいては、複数の周波数や方位の音響ビームを用いてソーナー画像を取得することから、音響ビームの各種パラメータの違いにより、スパイクノイズやスペックルノイズが各ソーナー画像中にランダムに発生する。また、目標物が比較的大きな平面で構成される物体であった場合、目標物によるエコーの反射特性により目標物のエコーは所定方位の音響ビームに対するソーナー画像にしか現れないことがある。 In the side scan type sonar, sonar images are acquired using acoustic beams of multiple frequencies and directions, so spike noise and speckle noise are randomly generated in each sonar image due to the difference in various parameters of the acoustic beam. Occur. When the target is an object composed of a relatively large plane, the echo of the target may appear only in the sonar image for the acoustic beam in a predetermined direction due to the reflection characteristics of the echo by the target.
ここで、複数のソーナー画像に基づいて目標物の有無を判定する一般的な方法としては、複数枚のソーナー画像において、各座標のレベルを平均して１枚の合成画像を生成して判定する方法（レベル平均法）、各座標について複数枚のソーナー画像から最大レベル値を抽出して１枚の合成画像を生成して判定する方法（最大値抽出法）等がある。 Here, as a general method for determining the presence / absence of a target based on a plurality of sonar images, in a plurality of sonar images, the level of each coordinate is averaged to generate and determine one composite image. There are a method (level averaging method), a method of extracting a maximum level value from a plurality of sonar images for each coordinate, and generating and determining one composite image (maximum value extraction method).
サイドスキャン方式のソーナーに対してレベル平均法を適用する場合、ノイズを高精度に抽出して低減できる一方、所定方位の音響ビームに対するソーナー画像にしか現れない目標物のエコーのレベルは小さくなり、エコーのＳＮ比が低下する。 When the level average method is applied to the side scan type sonar, noise can be extracted and reduced with high accuracy, while the echo level of the target that appears only in the sonar image for the acoustic beam of a predetermined direction becomes small, The SN ratio of the echo is lowered.
また、最大値抽出法を適用する場合、所定方位の音響ビームに対するソーナー画像にしか現れない目標物のエコーについては精度良く抽出できる一方、一部のソーナー画像のみに現れたノイズについても高いレベルのままエコーとして抽出されてしまう。 In addition, when applying the maximum value extraction method, it is possible to accurately extract the echoes of the target that appear only in the sonar image with respect to the acoustic beam of a predetermined direction, while the noise that appears only in some sonar images also has a high level. It will be extracted as an echo.
本発明の目的は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、ＳＮ比が低下することなく、一部のソーナー画像にしか現れない目標物と、ノイズとの分離が困難な目標物と、を精度良く捜索できるソーナー画像処理装置、ソーナー画像処理方法、ソーナー画像処理プログラムおよび記録媒体を提供することにある。 The object of the present invention has been made in view of the above problems, and a target that appears only in a part of the sonar image without lowering the SN ratio, and a target that is difficult to separate from noise, Is a sonar image processing apparatus, a sonar image processing method, a sonar image processing program, and a recording medium.
上記目的を達成するために本発明に係るソーナー画像処理装置は、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する画像内評価手段と、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する画像間評価手段と、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する補正手段と、補正されＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する合成出力手段と、を備える。 In order to achieve the above object, a sonar image processing apparatus according to the present invention extracts, for each of N sonar images, a pixel having a level larger than the first threshold as a first candidate, and extracts the extracted first candidate sonar. The in-image evaluation means for identifying the coordinates of the first echo by evaluating the continuity in the image, and each of the N sonar images has a level greater than the second threshold value from among the pixels other than the first echo. An inter-image evaluation unit that identifies the coordinates of the second echo by extracting pixels as second candidates and evaluating the continuity between the N sonar images for the extracted second candidates, and for each of the N sonar images. , Correction means for correcting the level of coordinates other than the first echo and the second echo, and the maximum level value for each coordinate from the corrected N sonar images Selected, and a composite output means for outputting the maximum level value selected as the combined and processed sonar image for all coordinates.
上記目的を達成するために本発明に係るソーナー画像処理方法は、Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理方法であって、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定し、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定し、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正し、補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する。 In order to achieve the above object, a sonar image processing method according to the present invention is a sonar image processing method for generating a processed sonar image from N sonar images, each of N sonar images from a first threshold value. Are extracted as the first candidate, the coordinates of the first echo are identified by evaluating the continuity in the extracted sonar image of the first candidate, and each of the N sonar images has the first A pixel having a level larger than the second threshold is extracted as a second candidate from pixels other than the echo, and the coordinates of the second echo are evaluated by evaluating the continuity between the N sonar images for the extracted second candidate. For each of the N sonar images, the levels of the coordinates other than the first echo and the second echo are corrected, and the corrected N sonar images. From the image, and select the maximum level value for each coordinate, and outputs the maximum level value selected as the combined and processed sonar image for all coordinates.
上記目的を達成するために本発明に係るソーナー画像処理プログラムは、Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理装置のコンピュータが実行可能なソーナー画像処理プログラムであって、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する機能、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する機能、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する機能、補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する機能、をコンピュータに実行させる。 To achieve the above object, a sonar image processing program according to the present invention is a sonar image processing program that can be executed by a computer of a sonar image processing apparatus that generates a processed sonar image from N sonar images, For each sonar image, a pixel having a level larger than the first threshold is extracted as a first candidate, and the coordinates of the first echo are recognized by evaluating continuity in the extracted sonar image of the first candidate , For each of the N sonar images, a pixel having a level larger than the second threshold value is extracted from the pixels other than the first echo as a second candidate, and the extracted second candidates are consecutive between the N sonar images. The function of recognizing the coordinates of the second echo by evaluating the sex, the N sonar images, A function for correcting the level of coordinates other than the echo and the second echo, a maximum level value is selected for each coordinate from the corrected N sonar images, and the selected maximum level value is synthesized for all coordinates to be processed sonar A function of outputting as an image is executed by a computer.
上記目的を達成するために本発明に係る記録媒体は、Ｎ個のソーナー画像から処理済ソーナー画像を生成するソーナー画像処理装置のコンピュータが読み取り可能な記録媒体であって、このコンピュータに、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する手順、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する手順、Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する手順、補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する手順、を実行させるためのプログラムが記録されている。 In order to achieve the above object, a recording medium according to the present invention is a computer-readable recording medium of a sonar image processing apparatus that generates a processed sonar image from N sonar images. For each of the sonar images, a pixel having a level larger than the first threshold is extracted as the first candidate, and the coordinates of the first echo are recognized by evaluating the continuity in the extracted sonar image of the first candidate , For each of the N sonar images, a pixel having a level larger than the second threshold value is extracted from the pixels other than the first echo as a second candidate, and the extracted second candidates are consecutive between the N sonar images. The procedure for certifying the coordinates of the second echo by evaluating the sex, and for the N sonar images, respectively, Procedure for correcting the level of coordinates other than echoes, the maximum level value is selected for each coordinate from the corrected N sonar images, and the selected maximum level value is synthesized for all coordinates and output as a processed sonar image. A program for executing the procedure is recorded.
本発明に係るソーナー画像処理装置、ソーナー画像処理方法、ソーナー画像処理プログラムおよび記録媒体は、ＳＮ比が低下することなく、一部のソーナー画像にしか現れない目標物と、ノイズとの分離が困難な目標物と、を精度良く捜索できる。 The sonar image processing apparatus, the sonar image processing method, the sonar image processing program, and the recording medium according to the present invention are difficult to separate from the target that appears only in some of the sonar images and the noise without lowering the SN ratio. Can search for precise targets.
（第１の実施形態）
第１の実施形態に係るソーナー画像処理装置について説明する。本実施形態に係るソーナー画像処理装置は、サイドスキャン方式のソーナーに適用され、Ｎ個の海底ソーナー画像に所定の処理を施して合成し、１つの海底ソーナー画像を出力する。
(First embodiment)
A sonar image processing apparatus according to the first embodiment will be described. The sonar image processing apparatus according to the present embodiment is applied to a side scan type sonar, performs a predetermined process on N submarine sonar images, combines them, and outputs one submarine sonar image.
サイドスキャン方式のソーナーを適用する場合、発明が解決しようとする課題にも記載したように、目標物が比較的大きな平面で構成される物体である場合、目標エコーの反射方位特性により、ある１方位のビームでしか目標エコーが得られないことがある。 When the side scan type sonar is applied, as described in the problem to be solved by the invention, when the target is an object composed of a relatively large plane, there is a certain 1 due to the reflection azimuth characteristic of the target echo. A target echo may be obtained only with a azimuth beam.
この時の目標エコーの状態を図１に示す。図１（ａ）は、３つの方位ビーム（斜め前、真横、斜め後ろ）を形成するサイドスキャンソーナーと、ソーナーが設置された船舶等の移動体の進行方向（白抜き矢印）に対してある角度をもって位置する円筒状の大型目標と、球状の小型目標と、の位置関係を示した図、図１（ｂ）は、３つの方位ビームの反射波を受信することによって取得したソーナー画像である。 The state of the target echo at this time is shown in FIG. FIG. 1A shows a side scan sonar that forms three azimuth beams (oblique front, right side, oblique rear), and a traveling direction (white arrow) of a moving body such as a ship in which the sonar is installed. FIG. 1B is a view showing the positional relationship between a cylindrical large target positioned at an angle and a spherical small target, and FIG. 1B is a sonar image acquired by receiving reflected waves of three azimuth beams. .
図１（ｂ）において、球状の小型目標からの反射波は反射方位特性を持たない、３つの方位の音響ビームのいずれでも点状のエコーとして検出される。一方、大きな音響反射面を呈する円筒状の大型目標からの反射波は強い反射方位特性を持つため、斜め前方向の音響ビームでしかエコーが検出されない。ここで、円筒状の大型目標のエコーは大きな音響反射面を示すように斜め前方向のソーナー画像内に大きな領域で現れる。さらに、ノイズは各ソーナー画像において点状にランダムに現れる。 In FIG. 1B, a reflected wave from a spherical small target is detected as a point-like echo in any of the three azimuth acoustic beams having no reflection azimuth characteristics. On the other hand, since a reflected wave from a large cylindrical target having a large acoustic reflection surface has a strong reflection direction characteristic, an echo is detected only with an acoustic beam in an obliquely forward direction. Here, the echo of the large cylindrical target appears in a large area in the sonar image in the diagonally forward direction so as to indicate a large acoustic reflection surface. Furthermore, noise appears randomly in a dot shape in each sonar image.
従って、この３つの画像に背景技術で説明したレベル平均法を適用すると、球状の小型目標とノイズとを分離できる一方、円筒状の大型目標のエコーレベルは低下する。また、最大値抽出法を適用すると、円筒状の大型目標は高いレベルで捜索できる一方、球状の小型目標とノイズとを分離することができない。 Therefore, when the level averaging method described in the background art is applied to these three images, the spherical small target and the noise can be separated, while the echo level of the cylindrical large target is lowered. In addition, when the maximum value extraction method is applied, a cylindrical large target can be searched at a high level, but a spherical small target and noise cannot be separated.
そこで、本実施形態では、複数のソーナー画像に対して画像内の連続性と画像間の連続性とを評価することにより、大型目標のエコーレベルを維持したまま、小型目標とノイズとを分離する。本実施形態に係るソーナー画像処理装置のブロック構成図を図２に示す。図２において、ソーナー画像処理装置１０は、画像内評価手段２０、画像間評価手段３０、補正手段４０および合成出力手段５０を備える。 Therefore, in this embodiment, by evaluating the continuity in the images and the continuity between the images for a plurality of sonar images, the small target and the noise are separated while maintaining the echo level of the large target. . FIG. 2 shows a block diagram of the sonar image processing apparatus according to the present embodiment. In FIG. 2, the sonar image processing apparatus 10 includes an intra-image evaluation unit 20, an inter-image evaluation unit 30, a correction unit 40 and a composite output unit 50.
画像内評価手段２０は、第１閾値を保持し、読み込んだＮ個（Ｎは１以上の整数）のソーナー画像１、２、…、Ｎについてそれぞれ、画素ごとに画素のレベルと第１閾値とを比較し、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出する。画像内評価手段２０は、抽出した第１候補の画像内の連続性を評価し、ソーナー画像１、２、…、Ｎごとに第１エコーの座標を取得する。 The in-image evaluation means 20 holds the first threshold value, and for each of the read N (N is an integer of 1 or more) sonar images 1, 2,... And a pixel having a level larger than the first threshold is extracted as a first candidate. The in-image evaluation means 20 evaluates the continuity in the extracted first candidate image, and acquires the coordinates of the first echo for each of the sonar images 1, 2,.
具体的には、画像内評価手段２０は、評価対象の第１候補に隣接する画素のレベルが第１候補として抽出されているか否か確認し、第１候補として抽出されている場合はそれらの画素を連続するエコー領域と判定する。同様にして隣接する画素について連続性を判定していき、一つのエコー領域を抽出する。そして、画像内評価手段２０は、抽出したエコー領域を構成する画素の数が所定の数以上である場合、当該エコー領域に含まれている画素を第１エコーの座標として認定する。 Specifically, the in-image evaluation means 20 checks whether or not the level of the pixel adjacent to the first candidate to be evaluated is extracted as the first candidate, and if it is extracted as the first candidate, The pixel is determined as a continuous echo area. Similarly, continuity is determined for adjacent pixels, and one echo area is extracted. Then, when the number of pixels constituting the extracted echo area is equal to or greater than a predetermined number, the in-image evaluation unit 20 recognizes the pixels included in the echo area as the coordinates of the first echo.
画像間評価手段３０は、第２閾値を保持し、読み込んだＮ個のソーナー画像１、２、…、Ｎについてそれぞれ、画像内評価手段２０が認定した第１エコー以外の画素のレベルと第２閾値とを比較し、第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出する。画像間評価手段３０はさらに、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価する。 The inter-image evaluation means 30 holds the second threshold value, and for each of the read N sonar images 1, 2,..., N, the levels of the pixels other than the first echo recognized by the in-image evaluation means 20 and the second A pixel having a level larger than the second threshold is extracted as a second candidate by comparing with the threshold. The inter-image evaluation means 30 further evaluates the continuity between the N sonar images for the extracted second candidate.
ここで、画像間の連続性とは、必ずしも前後の画像での連続性を必要とするものではなく、Ｎ個の画像間において第２候補が全体として連続していれば良い。本実施形態に係る画像間評価手段３０は、Ｎ個のソーナー画像について、インデックスごとに第２候補の個数をカウントし、第２候補がＭ個（Ｍは１以上Ｎ以下の整数）以上抽出されたインデックスは画像間の連続性を有すると判定し、そのインデックスを第２エコーの座標と認定する。 Here, the continuity between images does not necessarily require continuity in the preceding and succeeding images, and it is sufficient that the second candidate is continuous as a whole between N images. The inter-image evaluation means 30 according to the present embodiment counts the number of second candidates for each index for N sonar images, and M or more second candidates (M is an integer between 1 and N) are extracted. The index is determined to have continuity between images, and the index is recognized as the coordinates of the second echo.
補正手段４０は、Ｎ個のソーナー画像１、２、…、Ｎについてそれぞれ、第１エコーまたは第２エコーと認定した画素のレベルをそのまま維持すると共に、それ以外の画素の座標をノイズ座標と認定し、ノイズ座標のレベルを補正することにより、Ｎ個の補正画像を生成する。例えば、補正手段４０は、Ｎ個のソーナー画像のノイズ座標ごとにＮ個の画素のレベルの平均値を算出し、ノイズ座標のレベルを算出した平均値に置き換えることによってノイズ座標のレベルを補正する。 The correction means 40 maintains the level of the pixels recognized as the first echo or the second echo as it is for each of the N sonar images 1, 2,..., N, and recognizes the coordinates of the other pixels as noise coordinates. Then, N corrected images are generated by correcting the level of the noise coordinate. For example, the correcting means 40 calculates the average value of the level of N pixels for each noise coordinate of the N sonar images, and corrects the level of the noise coordinate by replacing the noise coordinate level with the calculated average value. .
合成出力手段５０は、補正手段４０から出力されたＮ個の補正画像について、座標ごとにＮ個のうちの最大レベル値を選択する。そして、合成出力手段５０は、選択した最大レベル値を全座標について合成し、処理済ソーナー画像として出力する。 The composite output unit 50 selects the maximum level value among the N correction images output from the correction unit 40 for each coordinate. Then, the synthesis output means 50 synthesizes the selected maximum level value with respect to all coordinates and outputs it as a processed sonar image.
上記のように構成されたソーナー画像処理装置１０は、Ｎ個のソーナー画像１、２、…、Ｎについてそれぞれ画像内の連続性を評価することにより第１エコーの座標を特定すると共に、Ｎ個のソーナー画像１、２、…、Ｎ間において画像間の連続性を評価することにより第２エコーの座標を特定する。そして、ソーナー画像処理装置１０は、第１エコーまたは第２エコーと認定した画素のレベルをそのまま維持する一方、それ以外の画素の座標をノイズ座標と認定して、ノイズ座標のレベルを補正する。 The sonar image processing apparatus 10 configured as described above specifies the coordinates of the first echo by evaluating the continuity in each of the N sonar images 1, 2,. The coordinates of the second echo are specified by evaluating the continuity between the sonar images 1, 2,... Then, the sonar image processing apparatus 10 maintains the level of the pixel recognized as the first echo or the second echo as it is, and recognizes the coordinates of the other pixels as noise coordinates, and corrects the level of the noise coordinates.
この場合、反射特性によって所定の方位の音響ビームでしか現れない第１エコーについてもレベルが低下することなく高精度に抽出することができると共に、ノイズを小型の第２エコーと高精度に分離して補正することができる。従って、本実施形態に係るソーナー画像処理装置１０は、ＳＮ比が低下することなく、一部のソーナー画像にしか現れない第１エコーと、ノイズとの分離が困難な第２エコーと、を精度良く捜索できる。 In this case, the first echo that appears only in the acoustic beam of a predetermined direction due to the reflection characteristic can be extracted with high accuracy without lowering the level, and noise can be separated from the small second echo with high accuracy. Can be corrected. Therefore, the sonar image processing apparatus 10 according to the present embodiment accurately performs the first echo that appears only in a part of the sonar image and the second echo that is difficult to separate from the noise without reducing the SN ratio. Search well.
（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。本実施形態に係るソーナー画像処理装置のブロック構成図を図３に示す。図３において、本実施形態に係る画像ソーナー画像処理装置１００は、Ｎ個（Ｎは１以上の整数）の空間連続性判定部２００−１、２００−２、…、２００−Ｎ、レベル平滑化部３００および合成出力部４００を備える。
(Second Embodiment)
A second embodiment will be described. FIG. 3 shows a block diagram of the sonar image processing apparatus according to the present embodiment. 3, the image sonar image processing apparatus 100 according to the present embodiment includes N (N is an integer of 1 or more) spatial continuity determination units 200-1, 200-2,..., 200-N, level smoothing. Unit 300 and composite output unit 400.
Ｎ個の空間連続性判定部２００−１、２００−２、…、２００−Ｎはそれぞれ、第１の閾値を保持し、対応付けられているソーナー画像Ｄ１を送受波器から読み込み、読み込んだソーナー画像Ｄ１を画素ごとにｉ×ｊ個の画素に分割し、各画素ｉｊのレベルを保持している第１の閾値と比較する。以下、画素の“ｉ、ｊ”を画素のインデックスと記載する。画素のインデックスは、ソーナー画像Ｄ１の座標と対応する。 Each of the N spatial continuity determination units 200-1, 200-2,..., 200-N holds the first threshold value, reads the associated sonar image D1 from the transducer, and reads the read sonar. The image D1 is divided into i × j pixels for each pixel, and compared with a first threshold value holding the level of each pixel ij. Hereinafter, “i, j” of a pixel is referred to as a pixel index. The pixel index corresponds to the coordinates of the sonar image D1.
Ｎ個の空間連続性判定部２００はそれぞれ、読み込んだソーナー画像Ｄ１において第１の閾値よりも大きなレベルを有する画素ｉｊを大型エコー候補として抽出する。第１の閾値を小さく設定することにより、より多くの大型エコー候補が抽出される。そして、空間連続性判定部２００は、抽出した大型エコー候補について空間の連続性を評価し、大型エコー候補が複数画素にまたがって連続的に存在している場合に大型目標のエコーであると判定する。 Each of the N spatial continuity determination units 200 extracts a pixel ij having a level higher than the first threshold in the read sonar image D1 as a large echo candidate. By setting the first threshold value small, more large echo candidates are extracted. Then, the spatial continuity determination unit 200 evaluates the spatial continuity of the extracted large echo candidates, and determines that the large echo candidates are large target echoes when the large echo candidates exist continuously across a plurality of pixels. To do.
具体的には、空間連続性判定部２００は、対象の大型エコー候補に隣接する画素を参照し、参照した画素のレベルが第１の閾値より大きい場合は連続するエコーの領域と判断し、さらに参照した画素に隣接する画素についても連続性を判定していく。そして、空間連続性判定部２００は、ひとかたまりのエコー領域を抽出し、抽出したひとかたまりのエコー領域に含まれる画素の数が予め設定した目標サイズｎ（ｎは１以上の整数）より大きい場合、抽出したひとかたまりのエコー領域を大型目標のエコーと認定する。 Specifically, the spatial continuity determination unit 200 refers to a pixel adjacent to the target large echo candidate, determines that the level of the referenced pixel is greater than the first threshold, determines that the region is a continuous echo, Continuity is also determined for pixels adjacent to the referenced pixel. Then, the spatial continuity determination unit 200 extracts a group of echo areas, and extracts when the number of pixels included in the extracted group of echo areas is larger than a preset target size n (n is an integer of 1 or more). The mass of echo area is recognized as a large target echo.
Ｎ個の空間連続性判定部２００はそれぞれ、大型目標のエコーと認定した領域内の画素ｉｊのインデックスをエコー座標Ｄ３として出力すると共に、第１の閾値との比較結果を集約することによって生成した二値化画像Ｄ２を出力する。ここで、Ｎ個の空間連続性判定部２００が請求項の画像内評価手段に相当する。 Each of the N spatial continuity determination units 200 is generated by outputting the index of the pixel ij in the region recognized as the large target echo as the echo coordinate D3 and aggregating the comparison result with the first threshold value. A binarized image D2 is output. Here, the N spatial continuity determination units 200 correspond to the in-image evaluation means in the claims.
レベル平滑化部３００は、第２の閾値を保持し、Ｎ個の空間連続性判定部２００から出力されたソーナー画像Ｄ１からエコー座標Ｄ３（大型目標のエコーに対応する画素ｉｊ）を取り除き、残った画素のレベルと第２の閾値とを比較する。レベル平滑化部３００は、エコー座標Ｄ３以外で第２の閾値よりも大きいレベルを有する画素を小型エコー候補とする。すなわち、レベル平滑化部３００は、大型目標のエコーおよび小型目標のエコーと認定された以外の画素であって、レベルが第２の閾値よりも大きい画素をノイズ画素と認定する。 The level smoothing unit 300 retains the second threshold value, removes the echo coordinates D3 (pixel ij corresponding to the large target echo) from the sonar image D1 output from the N spatial continuity determination units 200, and remains. The level of the obtained pixel is compared with the second threshold value. The level smoothing unit 300 sets a pixel having a level larger than the second threshold other than the echo coordinates D3 as a small echo candidate. That is, the level smoothing unit 300 recognizes pixels other than those identified as large target echoes and small target echoes and having a level greater than the second threshold as noise pixels.
レベル平滑化部３００はさらに、小型エコー候補について画像間の連続性を評価し、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１において小型エコー候補がＭ個以上抽出されたインデックスを小型目標のエコーの座標と認定し、小型エコー候補がＭ個未満のインデックスに対応するインデックスをノイズ画素の座標と認定する。すなわち、画像間の連続性とは、必ずしも前後の画像での連続性を必要とするものではなく、Ｎ個の画像間において第２候補が全体として連続していれば良い。第２の閾値を小さく設定することにより、より多くの画素に対して小型目標のエコーかノイズかの判定が行われる。 The level smoothing unit 300 further evaluates the continuity between images for the small echo candidates, recognizes the index from which M or more small echo candidates are extracted in the N sonar images D1 as the coordinates of the echoes of the small target, An index corresponding to an index having less than M small echo candidates is recognized as the coordinates of the noise pixel. That is, the continuity between images does not necessarily require continuity in the preceding and following images, and it is sufficient that the second candidate is continuous as a whole between N images. By setting the second threshold value small, it is determined whether a small target echo or noise is applied to more pixels.
レベル平滑化部３００は、ノイズ画素と認定したインデックスにおけるＮ個の画素のレベルの平均値を算出し、ノイズ画素のレベルを算出した平均値に置き換える。なお、ノイズ画素と認定した画素の中で第２の閾値よりも大きいレベルを有する画素のレベルのみ、平均値に置き換えることでも良い。レベル平滑化部３００は、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１についてそれぞれノイズ画素のレベルを平滑化し、平滑化ソーナー画像Ｄ４として出力する。 The level smoothing unit 300 calculates the average value of the levels of N pixels in the index certified as a noise pixel, and replaces the level of the noise pixel with the calculated average value. It should be noted that only the level of pixels having a level larger than the second threshold among the pixels recognized as noise pixels may be replaced with the average value. The level smoothing unit 300 smoothes the level of the noise pixel for each of the N sonar images D1 and outputs the smoothed sonar image D4.
ここで、Ｍは予め設定する処理パラメータであり、１以上Ｎ以下の整数である。ＭとしてＮに近い値を設定することにより、平均値が小さくなり、平滑化の効果が大きくなる。また、第１の閾値および第２の閾値は、処理負荷や、特定したいエコーの種類や反射方位特性等によって適宜設定することができ、第１の閾値と第２の閾値とを同じ値に設定することでも良いし、異なる値に設定することでも良い。レベル平滑化部３００が、請求項の画像間評価手段および補正手段に相当する。 Here, M is a processing parameter set in advance, and is an integer from 1 to N. By setting a value close to N as M, the average value becomes smaller and the smoothing effect becomes larger. The first threshold value and the second threshold value can be set as appropriate depending on the processing load, the type of echo to be specified, the reflection direction characteristic, and the like, and the first threshold value and the second threshold value are set to the same value. May be set, or may be set to different values. The level smoothing unit 300 corresponds to an inter-image evaluation unit and a correction unit.
合成出力部４００は、レベル平滑化部３００から出力されたＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４について、インデックスごとにＮ個の画素ｉｊのレベルから最大レベル値を抽出する。合成出力部４００は、インデックスごとに抽出した最大レベル値を、そのインデックスに対応する座標のレベルとして決定し、全座標について決定したレベルを合成した合成画像Ｄ５を出力する。 The composite output unit 400 extracts the maximum level value from the levels of the N pixels ij for each of the N smoothed sonar images D4 output from the level smoothing unit 300. The composite output unit 400 determines the maximum level value extracted for each index as the level of coordinates corresponding to the index, and outputs a composite image D5 in which the levels determined for all coordinates are combined.
上記のように構成されたソーナー画像処理装置１００の動作フローについて説明する。ソーナー画像処理装置１００の全体の動作フローを図４に示す。また、図４の個々の動作の詳細動作フローを図５乃至図７に示す。 An operation flow of the sonar image processing apparatus 100 configured as described above will be described. The overall operation flow of the sonar image processing apparatus 100 is shown in FIG. Detailed operation flows of the individual operations in FIG. 4 are shown in FIGS.
図４において、Ｎ個の空間連続性判定部２００−１、２００−２、…、２００−Ｎはそれぞれ、読み込んだソーナー画像Ｄ１を画素ｉｊごとに第１の閾値と比較することによって二値化画像Ｄ２を生成・出力すると共に、第１の閾値より大きなレベルを有する画素の空間の連続性を判定することによって大型目標のエコーの画素ｉｊか否か判定し、大型目標のエコーの画素ｉｊと認定した画素の座標をエコー座標Ｄ３として出力する（Ｓ１００）。 In FIG. 4, each of the N spatial continuity determination units 200-1, 200-2,..., 200-N is binarized by comparing the read sonar image D1 with the first threshold value for each pixel ij. The image D2 is generated and output, and by determining the continuity of the space of the pixel having a level larger than the first threshold value, it is determined whether or not the pixel is a large target echo pixel ij. The coordinates of the certified pixel are output as echo coordinates D3 (S100).
詳細には、図５に示すように、Ｎ個の空間連続性判定部２００−１、２００−２、…、２００−Ｎはそれぞれ、対応付けられているソーナー画像Ｄ１を送受波器から読み込み（Ｓ１０１）、読み込んだソーナー画像Ｄ１を画素ごとにｉ×ｊ個の画素ｉｊに分割する（Ｓ１０２）。Ｎ個の空間連続性判定部２００はそれぞれ、画素ｉｊのレベルをそれぞれ保持している第１の閾値と比較し、第１の閾値より大きなレベルを有する画素を大型エコー候補として抽出する（Ｓ１０３）。空間連続性判定部２００はさらに、抽出した大型エコー候補に対して空間の連続性を判定する（Ｓ１０４）。 Specifically, as shown in FIG. 5, each of the N spatial continuity determination units 200-1, 200-2,..., 200-N reads the associated sonar image D1 from the transducer ( In step S101, the read sonar image D1 is divided into i × j pixels ij for each pixel (S102). Each of the N spatial continuity determination units 200 compares the level of the pixel ij with the first threshold value, and extracts a pixel having a level larger than the first threshold value as a large echo candidate (S103). . The spatial continuity determination unit 200 further determines spatial continuity for the extracted large echo candidates (S104).
空間連続性判定部２００は、対象の大型エコー候補が互いに隣接しているひとかたまりのエコー領域を抽出し、抽出したひとかたまりのエコー領域に含まれる画素の数が予め設定した目標サイズｎより大きい場合（Ｓ１０４のＹＥＳ）、そのエコー領域を大型目標のエコーと認定し、大型目標のエコーの座標をエコー座標Ｄ３として出力する（Ｓ１０５）。Ｎ個の空間連続性判定部２００はそれぞれ、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１の全ての画素ｉｊについてＳ１０３〜Ｓ１０５の処理を行った後（Ｓ１０６のＹＥＳ）、第１の閾値との比較結果を集約することによって二値化画像Ｄ２を生成して出力する（Ｓ１０７）。 The spatial continuity determination unit 200 extracts a group of echo areas in which the target large echo candidates are adjacent to each other, and the number of pixels included in the extracted group of echo areas is larger than a preset target size n ( In S104, the echo area is recognized as a large target echo, and the coordinates of the large target echo are output as echo coordinates D3 (S105). Each of the N spatial continuity determination units 200 performs the processing of S103 to S105 for all the pixels ij of the N sonar images D1 (YES in S106), and then aggregates the comparison results with the first threshold value. Thus, the binarized image D2 is generated and output (S107).
Ｎ個の空間連続性判定部２００が対応するソーナー画像Ｄ１内において個々に大型目標のエコーを抽出することにより、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１のうちの幾つかにしか現れない大型目標のエコーも抽出される。 By extracting the echoes of the large target individually in the corresponding sonar images D1 by the N spatial continuity determination units 200, the echoes of the large targets that appear only in some of the N sonar images D1 are also extracted. Is done.
次に、図４において、レベル平滑化部３００は、ソーナー画像Ｄ１、エコー座標Ｄ３および第２の閾値に基づいて、小型エコー候補を抽出し、抽出した小型エコー候補に対して画像間の連続性を評価することによってノイズ座標を特定し、特定したノイズ座標のレベルを平滑化する（Ｓ２００）。 Next, in FIG. 4, the level smoothing unit 300 extracts small echo candidates based on the sonar image D1, the echo coordinates D3, and the second threshold, and the continuity between images with respect to the extracted small echo candidates. The noise coordinates are specified by evaluating and the level of the specified noise coordinates is smoothed (S200).
詳細には、図６に示すように、レベル平滑化部３００は、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１、二値化画像Ｄ２およびエコー座標Ｄ３を読み込む（Ｓ２０１、Ｓ２０２、Ｓ２０３）。レベル平滑化部３００は、読み込んだソーナー画像Ｄ１からエコー座標Ｄ３（大型目標のエコーの画素ｉｊ）を取り除き（Ｓ２０４）、大型目標のエコーの画素ｉｊ以外の画素であって、第２の閾値より大きなレベルを有する画素を小型エコー候補として抽出する（Ｓ２０５のＹＥＳ）。 Specifically, as shown in FIG. 6, the level smoothing unit 300 reads N sonar images D1, a binarized image D2, and echo coordinates D3 (S201, S202, S203). The level smoothing unit 300 removes the echo coordinates D3 (large target echo pixel ij) from the read sonar image D1 (S204), and is a pixel other than the large target echo pixel ij, which is greater than the second threshold value. Pixels having a large level are extracted as small echo candidates (YES in S205).
レベル平滑化部３００はさらに、抽出した小型エコー候補の画像間の連続性を評価し（Ｓ２０６）、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１において小型エコー候補がＭ個以上抽出されたインデックスを小型目標のエコーの座標と認定し（Ｓ２０７）、小型エコー候補がＭ個未満のインデックスに対応するインデックスをノイズ画素の座標と認定する（Ｓ２０８）。 The level smoothing unit 300 further evaluates the continuity between the images of the extracted small echo candidates (S206), and uses the index of M or more small echo candidates extracted from the N sonar images D1 as the small target echo. The coordinates are recognized as coordinates (S207), and the index corresponding to the index with less than M small echo candidates is recognized as the coordinates of the noise pixel (S208).
レベル平滑化部３００は、全ての小型エコー候補について小型目標のエコーかノイズか決定した後（Ｓ２０９のＹＥＳ）、Ｎ個のソーナー画像Ｄ１において、エコー座標Ｄ３（大型目標のエコーの画素ｉｊ）のレベルおよび小型目標のエコーと認定した座標のレベルはそのまま保持すると共にノイズ座標と認定した座標のレベルを平滑化することによりＮ個の画像を生成し、Ｎ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４として出力する（Ｓ２１０）。 The level smoothing unit 300 determines whether the small target echo or noise is obtained for all the small echo candidates (YES in S209), and in the N sonar images D1, the echo coordinates D3 (the pixel ij of the large target echo) The level and the level of the coordinate recognized as the small target echo are kept as they are, and the level of the coordinate recognized as the noise coordinate is smoothed to generate N images and output as N smoothed sonar images D4. (S210).
これにより、小型目標のエコーと認定された点エコーのレベルをそのまま維持したまま、点状のノイズ座標のレベルが抑圧される。なお、本実施形態では、全ての小型エコー候補について小型目標のエコーかノイズか決定した後にノイズ座標のレベルを平滑化したが、ノイズ座標と認定した時にノイズ座標のレベルを平滑化することもできる。 Accordingly, the level of the point-like noise coordinate is suppressed while maintaining the level of the point echo recognized as the small target echo as it is. In this embodiment, the noise coordinate level is smoothed after determining whether the small target echo or noise is determined for all small echo candidates. However, the noise coordinate level can also be smoothed when the noise coordinate is recognized. .
さらに、図４において、合成出力部４００はＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４について、インデックスごとに最も高いレベルを抽出し、それを合成して合成画像Ｄ５を出力する（Ｓ３００）。 Further, in FIG. 4, the composite output unit 400 extracts the highest level for each index from the N smoothed sonar images D4, combines them, and outputs a composite image D5 (S300).
詳細には、図７に示すように、合成出力部４００はレベル平滑化部３００からＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４を読み込み（Ｓ３０１）、読み込んだＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４について、インデックスごとにＮ個の画素ｉｊからレベルの最大値を抽出する（Ｓ３０２）。図６のＳ２１０の処理で、エコーと判定された画素のレベルはそのまま保持され、ノイズと判定された画素のレベルは平滑化されていることから、Ｓ３０２においてＮ個の平滑化ソーナー画像Ｄ４の所定のインデックスに対応するＮ個の画素から最大レベル値を抽出することにより、エコーのある座標ではエコーレベルの最大値が抽出され、ノイズ座標では平滑化されたノイズレベルの最大値が抽出される。 Specifically, as shown in FIG. 7, the composite output unit 400 reads N smoothed sonar images D4 from the level smoothing unit 300 (S301), and for each of the read N smoothed sonar images D4, for each index. The maximum level value is extracted from N pixels ij (S302). Since the level of the pixel determined to be an echo in the processing of S210 in FIG. 6 is maintained as it is and the level of the pixel determined to be noise is smoothed, the predetermined number of N smoothed sonar images D4 is determined in S302. By extracting the maximum level value from the N pixels corresponding to the index, the maximum value of the echo level is extracted from the coordinates with the echo, and the smoothed maximum value of the noise level is extracted from the noise coordinates.
そして、合成出力部４００は、インデックスごとに抽出した最大レベル値をそのインデックスに対応する座標のレベルに決定し、全座標について決定したレベルを合成して合成画像Ｄ５を出力する（Ｓ３０３）。 The composite output unit 400 determines the maximum level value extracted for each index as the level of the coordinate corresponding to the index, combines the levels determined for all coordinates, and outputs the composite image D5 (S303).
以上のように、本実施形態に係るソーナー画像処理装置１００は、一つのソーナー画像内における空間の連続性を評価することによって大型目標のエコーを抽出し、さらに、Ｎ個のソーナー画像間における画像間の連続性を評価することによって小型エコー候補を小型目標のエコーとノイズとに分離する。この場合、一部のソーナー画像にしか現れない大型目標のエコーを高精度に抽出できると共に、ノイズとの分離が困難な小型目標のエコーを高精度にノイズと分離することができる。 As described above, the sonar image processing apparatus 100 according to the present embodiment extracts echoes of a large target by evaluating the continuity of a space in one sonar image, and further, images between N sonar images. The small echo candidates are separated into small target echoes and noise by evaluating the continuity between them. In this case, echoes of large targets that appear only in some sonar images can be extracted with high accuracy, and echoes of small targets that are difficult to separate from noise can be separated from noise with high accuracy.
そして、本実施形態に係るソーナー画像処理装置１００は、大型目標のエコーの画素と小型目標のエコーの画素のレベルをそのまま維持すると共に、ノイズと認定した画素のレベルを平滑化する。この場合、ノイズのレベルのみを平滑化して低減することができ、ＳＮ比の低下の小さい合成画像Ｄ５を出力することができる。 The sonar image processing apparatus 100 according to the present embodiment maintains the levels of the large target echo pixels and the small target echo pixels as they are, and also smoothes the levels of the pixels recognized as noise. In this case, only the noise level can be smoothed and reduced, and a composite image D5 with a small decrease in the SN ratio can be output.
さらに、本実施形態に係るソーナー画像処理装置１００は、合成出力部４００においてソーナー画像の各インデックスのレベルを決定する時に、そのインデックスに対応するＮ個の画素のレベルから最大レベル値を抽出する。所定のインデックスのレベルとして、レベルの平均値ではなく最大レベル値を適用することにより、エコー座標ではエコーレベルの最大値が抽出され、ノイズ座標では平滑化されたノイズレベルの最大値が抽出され、ＳＮ比をさらに向上させることができる。 Further, when the composite output unit 400 determines the level of each index of the sonar image, the sonar image processing apparatus 100 according to the present embodiment extracts the maximum level value from the levels of N pixels corresponding to the index. By applying the maximum level value instead of the average value of the level as the level of the predetermined index, the maximum value of the echo level is extracted in the echo coordinates, the maximum value of the smoothed noise level is extracted in the noise coordinates, The SN ratio can be further improved.
なお、上述の実施形態では、二値化画像Ｄ２、エコー座標Ｄ３および平滑化ソーナー画像Ｄ４等の中間ファイルを生成し、各部において必要なファイルを読み出すこととしたが、これらの中間ファイルを出力することなく、メモリ上で読み書きすることでも良い。 In the above-described embodiment, intermediate files such as the binarized image D2, the echo coordinates D3, and the smoothed sonar image D4 are generated, and necessary files are read out in each unit. These intermediate files are output. It is also possible to read and write on the memory without any problem.
また、上述の実施形態では、ノイズのレベルを平均値に置き換えることにより、ノイズを平滑化したが、これに限定されない。例えば、ノイズのレベルを予め設定した低いレベル値に置き換えることもできるし、１以下の係数をノイズのレベルに乗算することもできる。 In the above-described embodiment, the noise is smoothed by replacing the noise level with the average value. However, the present invention is not limited to this. For example, the noise level can be replaced with a preset low level value, or the noise level can be multiplied by a coefficient of 1 or less.
本願発明は上記実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and design changes and the like within a range not departing from the gist of the present invention are included in the present invention.
１０ ソーナー画像処理装置
２０ 画像内評価手段
３０ 画像間評価手段
４０ 補正手段
５０ 合成出力手段
１００ ソーナー画像処理装置
２００ 空間連続性判定部
３００ レベル平滑化部
４００ 合成出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Sonar image processing apparatus 20 In-image evaluation means 30 Inter-image evaluation means 40 Correction means 50 Composition output means 100 Sonar image processing apparatus 200 Spatial continuity determination part 300 Level smoothing part 400 Composition output part
Claims (10)
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する画像間評価手段と、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する補正手段と、
前記補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する合成出力手段と、
を備えるソーナー画像処理装置。 For each of the N sonar images acquired by receiving reflected waves of different azimuth beams, pixels having a level greater than the first threshold are extracted as first candidates, and the extracted sonar images in the first candidate sonar image are extracted. In-image evaluation means for certifying the coordinates of the first echo by evaluating continuity;
For each of the N sonar images, a pixel having a level greater than the second threshold is extracted as a second candidate from the pixels other than the first echo, and the extracted second candidate is between the N sonar images. An inter-image evaluation means for certifying the coordinates of the second echo by evaluating the continuity;
Correction means for correcting the level of coordinates other than the first echo and the second echo for each of the N sonar images;
From the corrected N-number of sonar images, and synthesizing output means selects the maximum level value for each coordinate, and outputs the maximum level value selected as the combined and processed sonar image for all coordinates,
A sonar image processing apparatus.
その連続領域内の第１候補を第１エコーと認定する、請求項１記載のソーナー画像処理装置。 In the image evaluation means, when n or more first candidates are consecutive in the sonar image,
The sonar image processing apparatus according to claim 1, wherein the first candidate in the continuous region is recognized as the first echo.
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定し、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定し、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正し、
前記補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する、
ソーナー画像処理方法。 A sonar image processing method for generating a processed sonar image from N sonar images acquired by receiving reflected waves of different azimuth beams ,
For each of the N sonar images, a pixel having a level greater than the first threshold is extracted as a first candidate, and the coordinates of the first echo are determined by evaluating continuity in the extracted sonar image of the first candidate. Certified,
For each of the N sonar images, a pixel having a level greater than the second threshold is extracted as a second candidate from the pixels other than the first echo, and the extracted second candidate is between the N sonar images. Qualify the coordinates of the second echo by evaluating continuity,
For each of the N sonar images, correct the level of coordinates other than the first echo and the second echo,
A maximum level value is selected for each coordinate from the corrected N sonar images, and the selected maximum level value is synthesized for all coordinates and output as a processed sonar image.
A sonar image processing method.
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する機能、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する機能、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する機能、
前記補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する機能、
を前記コンピュータに実行させるためのソーナー画像処理プログラム。 A sonar image processing program executable by a computer of a sonar image processing apparatus for generating a processed sonar image from N sonar images acquired by receiving reflected waves of different azimuth beams ,
For each of the N sonar images, a pixel having a level greater than the first threshold is extracted as a first candidate, and the coordinates of the first echo are determined by evaluating continuity in the extracted sonar image of the first candidate. Certified features,
For each of the N sonar images, a pixel having a level greater than the second threshold is extracted as a second candidate from the pixels other than the first echo, and the extracted second candidate is between the N sonar images. The ability to certify the coordinates of the second echo by evaluating continuity,
A function of correcting the level of coordinates other than the first echo and the second echo for each of the N sonar images;
A function of selecting a maximum level value for each coordinate from the corrected N sonar images, and combining the selected maximum level value for all coordinates and outputting the processed sonar image;
A sonar image processing program for causing the computer to execute.
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、第１閾値よりも大きなレベルを有する画素を第１候補として抽出し、抽出した第１候補のソーナー画像内における連続性を評価することによって第１エコーの座標を認定する手順、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコー以外の画素の中から第２閾値よりも大きなレベルを有する画素を第２候補として抽出し、抽出した第２候補についてＮ個のソーナー画像間の連続性を評価することによって第２エコーの座標を認定する手順、
前記Ｎ個のソーナー画像についてそれぞれ、前記第１エコーと第２エコー以外の座標のレベルを補正する手順、
前記補正されたＮ個のソーナー画像から、座標ごとに最大レベル値を選択し、選択した最大レベル値を全座標について合成して処理済ソーナー画像として出力する手順、
を実行させるためのプログラムを記録した、前記コンピュータが読み取り可能な記録媒体。 To a computer of a sonar image processing apparatus that generates a processed sonar image from N sonar images acquired by receiving reflected waves of different azimuth beams ,
For each of the N sonar images, a pixel having a level greater than the first threshold is extracted as a first candidate, and the coordinates of the first echo are determined by evaluating continuity in the extracted sonar image of the first candidate. Procedures to certify,
For each of the N sonar images, a pixel having a level greater than the second threshold is extracted as a second candidate from the pixels other than the first echo, and the extracted second candidate is between the N sonar images. Certifying the coordinates of the second echo by assessing continuity;
A procedure for correcting the level of coordinates other than the first echo and the second echo for each of the N sonar images;
A procedure for selecting a maximum level value for each coordinate from the corrected N sonar images, and synthesizing the selected maximum level value for all coordinates and outputting as a processed sonar image;
The computer-readable recording medium which recorded the program for performing this.
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