JPH04293178A - 構成整合システム及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はパターン整合（ｐａｔｔ
ｅｒｎ　ｍａｔｃｈｉｎｇ）システム及び方法に関し、
特に一組の検出した点を一組の参照とする点にリアルタ
イムで整合させるシステム及びその方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】パターン又は構成（ｃｏｎｓｔｉｌｌａ
ｔｉｏｎ）　の整合問題は様々の状況で生じる。パター
ン整合問題の一例としては、レーダ探査システムがある
。このシステムで、情景内の検出された点により、既知
の点パターン又は点構成が形成される。ここで問題は新
たに検出された一組の点を既知の構成に整合させること
である。同様な問題は赤外線探査システム、及び目に見
える画像内のパターンを認識するシステムにも存在する
。代表的なパターン整合問題では、既知のパターン又は
一組の点が確立される。そして、新しい一組のデータを
参照パターンに整合させることが行われる。パターン整
合問題を解決する従来の方法は、複雑な情景認識アルゴ
リズムを含む。 これらのアルゴリズムは一般に長い処理時間、及び特別
な処理を必要とする。他のパターン整合方法では、ルー
プ内の幾つかの点で人間が介在する。この方法は処理速
度、信頼性などの問題を生じる。

【０００３】従って、リアルタイムで実行できる構成整
合システムを提供することが望まれている。更に、必要
となる処理を最小限とし、特別なハードウエアを必要と
しないパターンマッチャー（ｐａｔｔｅｒｎ　ｍａｔｃ
ｈｅｒ）　を有しているのが望ましい。これにより、既
に導入された従来のプロセッサを使用できる。

【０００４】

【課題を解決するための手段】この発明によれば、一組
の検出点を参照点パターンと整合させるシステムとその
方法が提供される。このシステムは、参照パターンから
参照点の座標値を格納するプログラマブルなプロセッサ
を含む。これらの参照座標値は参照フレーム内に定義さ
れる。更に、プロセッサは検出点の座標値を格納する。 検出された座標値は検出座標フレーム内に定義される。 次に、参照座標フレーム内の点は推測座標変換を使用し
て検出座標フレーム内に変換される。一致する可能性の
ある参照点と検出点の各々のベクトルテーブルが作成さ
れる。整合した参照ベクトルと検出されたベクトルの対
のリストが構成される。ベクトル整合に関する評価基準
は、参照及び検出されたベクトル対の間の差ベクトルの
大きさが所定スレショルドより小さいことである。

【０００５】整合マトリクス・ヒストグラムが作成され
、このヒストグラムは、整合した検出−参照ベクトル対
の各々支店と終点を関係付けることにより発生された各
検出−参照点の一致する数を計数するためのビン（ｂｉ
ｎｓ）を含んでいる。最後に、マトリクスのビン内の計
数値及び予想される点整合の幾何学的構成に基づき、整
合は可能性の少ない整合を排除することにより選択され
る。

【０００６】

【実施例】本発明による構成整合システム（ｃｏｎｓｔ
ｅｌｌａｔｉｏｎ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ）
　の基本的機能は、検出点の画像内で参照点のパターン
の位置を発見し、その一致情報を使用して、検出画像内
の特定点、つまり対象とする点の位置を検出することで
ある。図１に、構成整合システム１０の全体像を示す。 参照点格納手段１２は、良く定義された座標システム内
に、参照点に関する座標を含む。更に、対象とする特定
点の座標も又、参照点格納手段１２に供給されてる。参
照点及び特定点（目標点）の座標は、構成整合プロセッ
サ１４に伝送される。

【０００７】全体として、本発明の基本的方法は４つの
基本ステップで処理される。即ち、初期化、検出、整合
、及び変更である。構成整合の初期化のときに、プロセ
ッサ１４は、検出点の認識の前に実行できる全ての計算
を実行する。センサ１６は（検出座標システム内の）検
出された点の座標を構成整合プロセッサ１４に供給する
。センサ１６は、検出された点の座標を生成するときに
、レーダ、ＩＲ、又は他の情報を収集できる。

【０００８】単一検出点の情報に基づいて行われる全て
の計算は、時間の許すかぎり検出している期間中に、構
成整合プロセッサ１４によって行われる。検出画像全体
に基づく他の計算は、周期的整合期間中に検出点が順次
検出画像に加算されるときに行われる。次に、”廃止（
ｅｘｔｉｎｃｔ）　”検出点データの一掃、及び再初期
化が、更新期間中に失敗した整合が各々試みられた後に
実行される。点構成整合プロセッサ１４により最終的整
合が一度得られたならば、整合した点の座標は検出され
た画像内の特定目標点の座標を決定するために使用され
る。目標点の座標は制御システム１８に転送される。こ
のシステムは例えばミサイル誘導システム又は目標点情
報を利用する他の手段である。

【０００９】本発明は多くの一般的な場合に効果的に利
用できるが、以下に示す好適実施例は、参照及び検出画
像が２次元で、見える外観（回転及び曲り）又は拡大縮
小における最小限の参照のみを含む場合について示して
ある。これは簡単であるが有用な実際的モデルである。 １．初期化

【００１０】図２において、４つの参照点２２によりな
る簡単な構成２０を示す。目標点２４は、構成２０の方
向に関して、固定、既知の与えられた位置にある。各点
２２及び目標点２４の座標は特定参照座標システム内に
与えられる。図３は５つの検出された点２８の一組２６
を示す。検出された点２８は検出された検出フレーム内
の座標により定義される。推定遭遇幾何学（ａｐｒｉｏ
ｒｉ　ｅｎｃｏｕｎｔｅｒ　ｇｅｏｍｅｔｒｙ）が特定
される。即ち、検出座標フレームの方位角は参照座標フ
レームに関して検知される。適切な座標変換が確立され
、供給された参照座標は推測検出座標フレームに変換さ
れる。これらの点は、参照点のＲＥＦ座標と呼ばれる。 任意原点を有するＸ、Ｙ方向の北及び東方向が使用され
る。又、推測遭遇方位（北に対する相対角度）により初
期のＸ軸方向が設定される。

【００１１】次に、ベクトルの一組が一致する可能性の
ある一対の各参照点に関して設定される。ベクトルは一
点から他の点に進み、各点対は一般に２回使用される。 処理を改善するために、主に”後方”に向いた”非常に
長い”ベクトルは除かれる。なぜならば、それに対応す
る検出ベクトルはそれらが形成されるシーケンシャルな
方法のために、いずれにせよ整合しないからである。例
えば、所定値以上のマイナスのＸ成分を有するＲＥＦベ
クトルは保持される必要がない。

【００１２】次に、参照画像を包囲するために必要な（
Ｘ軸に関する）格納深さが計算され、そして”廃止”基
準が検出点に対して確立される。有望整合スレショルド
（ｐｏｔｅｎｔｉａｌ　ｍａｔｃｈ　ｔｈｒｅｓｈｏｌ
ｄ）　が確立され、このスレショルドは供給された参照
点の数及び点検出の推測的可能性に基づいて、有望整合
ヒストグラム内の計数値を定義する。

【００１３】図４において、有望整合マトリクス３０は
、全て０に設定されているビンにより構成される。マト
リクス内の行３２は検出された（ＤＥＴ）点に対応し、
マトリクス３０内の列３４は参照（ＲＥＦ）点に対応す
る。この期間に、様々な他の定数、表及び初期化に必要
な変数が確立され初期化される。又このとき、整合処理
の全ての結果に対して予め計算できる目標点の予想に必
要なデータが作られ格納される。 ２．検出

【００１４】新たな検出点に遭遇するごとに、マトリク
ス３０内の新しい行３２は、利用できる自由行のリスト
から選択され、その行は”使用中”として設定される。 一組のベクトルが、検出された可能性のある点対の各々
について確立される。ベクトルは旧い”廃止されてない
”各点から新しい点へ進む。新しい一組のＤＥＴベクト
ルが各々発生されるとき、ベクトル整合が、各ＤＥＴベ
クトルと各ＲＥＦベクトルの間で行われる。２つのベク
トル間の整合は、それらの差ベクトルが所定スレショル
ド以下のときに成立する。処理時間を減少するために、
整合作業の予備選別がルックアップ処理を用いて達成さ
れる。初期化のとき、ＤＥＴベクトル空間は所定数の長
方形領域に分割される。そして各領域について、その領
域に入ったＤＥＴベクトルに整合する可能性のあるＲＥ
Ｆベクトルのリストが表に格納される。検出期間に、数
少ない有望なＲＥＦからＤＥＴベクトル整合のみが試み
られる必要がある。更に、小さい許容基準を用いてＸと
Ｙを別々にテストすることにより、及び初期の選別から
生き残っている有望な僅かな整合にについての長さをテ
ストすることによってのみ、必要な処理時間を減少でき
る。現在のベクトル整合のリストは新しい整合と共に検
討される。

【００１５】図５において、このベクトル整合のリスト
３６が示される。説明の都合上、ベクトル整合のリスト
内の最初の記載事項は次のことを示す。即ち、図３の検
出点１で始まり検出点２で終わるベクトルは、図２の参
照点１で始まり参照点３で終わるベクトルに整合するこ
とが検知されたことを示す。目視により、これらのベク
トルはほぼ同一の長さ及び方向であることがわかる。

【００１６】各ベクトル整合は２つの対応する点整合を
生じるので、ベクトル整合リスト３６内の最初の記載事
項は検出点番号２及び参照点番号３の間の一つの整合を
生じ、又、検出点番号１及び参照点番号１の間の整合を
生じる。従って図４の整合マトリクス３０は、インクリ
メントされることにより、これらの結果を示すビンを有
する。従って、検出点番号２に関する行と、参照点番号
３の列の交点に１が現れる。又、検出点番号１の行と参
照点番号１の列の交点のビン内に１が配置される。図４
において、ヒストグラム・マトリクス３０は、ベクトル
整合表３６内で発見された全ての整合を表にした結果を
示す。マトリクス３０から、ある検出及び参照点につい
て整合は無く、幾つかの点について最大３つの整合があ
ることが判る。 ３．整合

【００１７】ここで整合マトリクス３０はスキャンされ
、最大値（ＭＡＸ）が判断される。前述のように、初期
化のとき、有望整合スレショルドが確立された。例えば
、図４に示すように、このスレショルド（ＴＨＲＥＳＨ
）は２．２５に設定される。ここで、３に等しいＭＡＸ
は整合スレショルドと比較される。このＭＡＸが有望整
合スレショルドより小さければ、整合処理は、参照パタ
ーンを発見することなく、この試みに関しては終結する
。そうでない場合、ビン保持スレショルドが確立され、
処理は続行する。図４に示すように、ＭＡＸはスレショ
ルドより大きく、ビン保持スレショルド（ＲＥＱ）はＭ
ＡＸの半分、つまり１．５として計算される。

【００１８】次に整合マトリクス３０は再びスキャンさ
れ、確立されたスレショルド以下のあらゆるビン計数値
は、図６に示される修正された有望整合マトリクス３８
内に対応するビンを持っており、それらは−１に設定さ
れる（他のビンは０に設定される）。これは、ビンをイ
ンクリメントする”弱い”ベクトル整合を排除するため
のマトリクス修正処理を示す。従って１のみを有する図
４の各ビンは、１．５維持スレショルドに合致せず、下
線が引かれている。同様に、図５のベクトル整合表３６
内で、これらの整合は列の下で”ＤＲＯＰ”とラベル付
けされて認識される。

【００１９】修正された有望整合マトリクス３８は、現
在のベクトル整合のリストをスキャンして、対応する２
つのビンを、インクリメントされる両方のビンがマイナ
スではないときにのみ、インクリメントすることにより
完成される。これは、整合マトリクス３０内の下線のビ
ンを排除でき、他のビンの計数値及び修正された有望整
合マトリクス内の計数値を減少できる。ここで、ＢＩＮ
の計数値は直接減少することはない。それらは修正処理
を介して間接的に減少する。排除される各ベクトル整合
について、２つのＢＩＮの計数値が排除されるので、他
のＢＩＮの計数値も減少される。次に、修正された有望
整合マトリクス３８はスキャンされて、包含さている最
大値（ＭＡＸ）を決定する。各行についての最大値プラ
ス行記載項目の合計も、このスキャンで判断できる。そ
して各行の最大のビンに関する列インデックスが決定さ
れる。２つ以上の記載項目が行最大値であれば、列イン
デックスはマイナスに設定される。

【００２０】次に、”高確度（ｈｉｇｈ　ｃｏｎｆｉｄ
ｅｎｃｅ）　”の点整合のリストが、次に示す選択が適
用される第１の基準に基づいて、修正された有望点整合
マトリクス３８から発生される。

【００２１】１．マトリクス３８内のどれかが、零では
ない一つの値を有し、その値がマトリクス最大値（ＭＡ
Ｘ）に等しければ、マトリクス内のそのような全ての点
整合を選択する。一行につき、一つまでできる。

【００２２】２．マトリクス３８内のある行が、マトリ
クス最大値（ＭＡＸ）に等しい一つの値を有する場合、
マトリクス内のそのような全ての点整合を選択する。一
行につき、それらの中の一つまでにできる。 ３．ビンの値がマトリクス最大値（ＭＡＸ）に等しいマ
トリクス３８内の全ての点整合を選択する。

【００２３】適切な予備ＲＥＦからＤＥＴの変換計算は
この点に関して実行され、最終的な点整合選択処理が準
備される。ここで、中間オフセットベクトル（ＲＥＦか
らＤＥＴ）が、前述のように発生された高確度点整合か
ら得られる一組から確立される。Ｘ及びＹ中間値は別々
に決定される。前述の座標変換は、参照点から検出点フ
レームの正しい方位へ行われたが、参照及び検出点の間
のオフセットがまだ残っている。例えば図７は、修正さ
れたマトリクス３８内の固定円形ビンにより示される高
確度整合（２、２）（３、３）及び（６、４）が、計算
された中間オフセットＸ、Ｙを有することを示す。

【００２４】最終の点整合は、前述の予備変換を使用し
て、有望な各ＲＥＦ整合点をＤＥＴフレームに変換する
ことによって、選択される。つまり、中間オフセットベ
クトルがＲＥＦの点座標に追加され、その予想されるＤ
ＥＴフレームが概算される。対応するＤＥＴ整合点は空
間構成（所定許容値内にある差ベクトル長さ）について
検査される。この最終段階でテストされる有望な整合は
、零ではないビンの値がそれらの行最大値に等しい整合
である。そして最終的点整合のリスト及び最終の整合計
数値が発生される。この処理を図８に示す。最終的点整
合の数が充分ではないとき、処理は終結する。その他の
場合、参照パターンは発見されたことになり、処理は以
下に示す目標点検知処理に進む。

【００２５】ＲＥＦからＤＥＴへの適切な変換計算は、
最終の点整合対を使用して実行される。更に進歩した変
換がこの段階で使用され、大きさ及び回転において検知
できる僅かの歪み及び差の全てが考慮される。変換はＤ
ＥＴ画像内の特定目標点の位置を検知するために使用さ
れる。 ４．更新

【００２６】廃止されることになる（Ｘ座標が所定の最
小値より小さい）検出点は排除されなければならない。 これは、廃止点の結果として生じる、永続する有望整合
マトリクス内の適切なビンをデクリメントすることによ
り、そして、ベクトル整合リストから終点としての廃止
点を含む対応ベクトルを排除することにより、そして、
現在の検出点のリストからその点を除くことにより、排
除される。更に、マトリクスの行、及び点とベクトルの
リストは適当に圧縮されるのが望ましい。実際の圧縮は
鎖ポインタ（ｃｈａｉｎ　ｐｏｉｎｔｅｒ）　の修正に
よりできる。空の行は全て零を含む。

【００２７】図９から図１３は、前述の処理を示すフロ
ーチャートである。特に、初期化期間は図９に概略示さ
れる。その検出処理は図１０に概略示される。整合処理
は図１１、１２に示され、更新処理は図１３のフローチ
ャートに概略示される。

【００２８】構成マッチャー１４の簡単な目標点予想ロ
ジックの一例がこれより説明される。この場合、未知の
変換が仮定され、そして極僅かな両軸についての回転ま
たは拡大縮小係数が仮定されている。目標点の予想され
る座標は、次に示す変換により発見され、ここで、最終
的に整合した対に関する面積中心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ）
は次のように計算される。

【００２９】

【数１】

【００３０】前述の例は簡単であるが、非常に仮定に依
存している。これより複雑ではあるが、更に適当な方法
がこれより説明される。この方法は、未知の変換、非常
に少い回転（≦５°）、Ｙの倍数は無く、及び非常に少
ないＸの倍数（≦１０％）の場合である。

【００３１】

【数２】 次に示す変換が、以下の１０のステップで計算される。

【００３２】

【数３】

【００３３】

【数４】

【００３４】

【数５】 更に一般的な変換も使用できる。例えば、回転及び拡大
縮小及びシフト（外観と同様に）の最小２乗適合法（ｌ
ｅａｓｔ　ｓｑｕａｒｅｓ　ｆｉｔ　ｅｓｔｉｍａｔｅ
）を使用できる。 リアルタイムの実施例

【００３５】リアルタイムの構成整合に関する本発明の
一実施例がこれより検討される。この実施例は整合問題
を高速に解決するために、従来のコンピュータを使用し
てソフトウエアで簡単に実施できる。図１４（Ａ）にお
いて、この例は５つの参照点及び２つの目標点を示す。 図１４（Ｂ）は回転後の９０°方位角の座標軸回転を示
す。図１５は回転したときの入力参照点の表の座標を示
し、座標は図１６に示される参照点表座標になる。同様
に、図１７は参照目標点表を示し、図１８は９０°だけ
回転したときの参照目標点表の座標を示す。図１３から
２７に示されるリアルタイムの実施例における全ての用
語は以下のように定義される。

【００３６】

【表１】

【００３７】

【表２】

【００３８】

【表３】

【００３９】

【表４】

【００４０】

【表５】

【００４１】

【表６】

【００４２】

【表７】

【００４３】

【表８】

【００４４】

【表９】

【００４５】

【表１０】

【００４６】

【表１１】

【００４７】

【表１２】

【００４８】ここで、ベクトル表が作成され、ＸＶカッ
トオフ（ｃｕｔ−ｏｆｆ）　より小さいＸＶを有するベ
クトルを除外した後、この表は参照点のオーダされた全
ての対を含む。 ここで、ＸＶカットオフは−７５に等しい。特に図２１
に示されるように、可能性のある８個のベクトルが排除
され、１２個が残っている。

【００４９】この例で、検出点（Ｘ）の格納深さは、Ｄ
ＥＴＤＥＰＴＨ＝９００で、Ｙ軸については、ＤＥＴＷ
ＩＤＴＨ＝１０００であり、単一の検出スキャンの幅は
、ＳＣＡＮＳＩＺＥ＝７５；ＸＱＳＴＥＰ＝５１２、Ｙ
ＱＳＴＥＰ＝５１２、ＮＱＸＳＴＥＰＳ＝２及びＮＱＹ
ＳＴＥＰＳ＝４。又、ＶＭＥＲＲＬＩＭ＝６０、ＸＤＶ
ＱＯＦＦ＝７５、及びＹＤＶＱＯＦＦ＝１０００。

【００５０】図１９、２０は検出点／ベクトル／量子化
の座標定義表、及びこの例に使用される制限事項である
。量子化ポインタ表及び整合する参照ベクトル表は図２
２に示される。量子化の目的は処理速度を上げることで
ある。可能性のあるベクトル整合の全てが試されたなら
ば、試した回数はその組み合わせにより、非常に大きな
数になる。整合に近いベクトルは実際はごく僅かなので
、処理は量子化を用いて能率的に行われる。従って、参
照点の全ての組み合わせが参照ベクトルを作るのに使用
され、それらは量子化されたビンに分割される。各量子
化ビンに関して、そのビンに対応するあらゆるＤＥＴベ
クトルに整合する可能性のあるリストで、全てのＲＥＦ
ベクトル関するインデックスのリストは表に格納される
。検出されたベクトルが決定されたならば、それは量子
化され、システムは、インデックスが一致する量子化ビ
ンに格納されたＲＥＦベクトルのみの整合を試みる。 従って、システムは、これまでにどれが整合に最も接近
していたかを認識し、そしてシステムはそれら全てを見
る必要はない。基本的に、量子化ポインタ表は、対象を
高速に見る方法を提供する。可能性のある整合全てを扱
えるほど充分なメモリ容量を与えるとすると、非常に大
量のメモリ格納空間が必要となる。

【００５１】図２３は検出点のリンクされたリストを示
す。図２４はＤＥＴ／ＲＥＦベクトル整合のリンクされ
たリストを示し、このリストは充分に小さい差ベクトル
に基づいて整合された全てのベクトル対の一組である。 図２５は有望整合マトリクスを示し、ビンＭＡＸはＭＸ
ＴＨＲＥＳＨより大きい。又、ＢＲＴＨＲＥＳＨ＝．５
ｘ４は、２に等しいので、図２６に示される修正された
有望整合マトリクスを生成するために、２以下のビンは
除外される。図２７は修正された有望整合マトリクスの
行統計を示る。この行統計はアクティブ行に使用され、
競合が存在する場所を判断する。図２７はオフセットベ
クトル表をも示す。最後に図２８は５つの整合が発見さ
れたことを示す最終の点整合表である。この簡単な例で
、検出フレーム目評点座標を予想するために、ＲＥＦか
らＤＥＴの中間フレームオフセットが使用される。これ
により、目標点座標が図２９に示される。

【００５２】構成整合システム１０は、様々の設定条件
の一組の第２の検出点を有する一組の参照点を整合する
ために使用できることが判る。又、本発明はリアルタイ
ムで広範な応用に利用できる。以上の説明は本発明の好
適実施例について行われたが、特許請求の範囲に示され
る適切な範囲及び意味を逸脱することなく、修正、変更
、及び変化をこの発明に施すことができるのは明らかで
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明により構成整合システムの全体的構成を
示すブロック図。

【図２】参照点構成を形成する参照点の一組を示す略図
。

【図３】図２に示した参照点に整合する検出点の一組を
示す略図。

【図４】図１の点構成マッチャーに使用される整合マト
リクスヒストグラムの第１段階。

【図５】本発明による整合したベクトルの表。

【図６】図４に示される整合マトリクス・ヒストグラム
の修正された形式。

【図７】本発明による中間オフセットの点構成を示す略
図。

【図８】構成に関する行ＭＡＸ　整合を検査する中間オ
フセットを示す略図。

【図９】本発明の初期化ルーチンを示すフローチャート
。

【図１０】本発明の検出ルーチンを示すフローチャート
。

【図１１】本発明の整合ルーチンを示すフローチャート
。

【図１２】本発明の整合ルーチンを示すフローチャート
。

【図１３】本発明の更新ルーチンを示すフローチャート
。

【図１４】（Ａ）は本発明による参照及び検出点のリア
ルタイムの例を示す図。（Ｂ）は入力フレームをＲＥＦ
フレームに変換する座標システムを示す図。

【図１５】本発明による入力参照点の表を示す図。

【図１６】図１５の入力参照点の表から得られる参照点
の表。

【図１７】本発明による入力参照目標点の表。

【図１８】図１７の入力参照目標点の表から得られる参
照目標点表

【図１９】検出点／ベクトル量子化座標の定義を示す一
連の表。

【図２０】実施例に適用される制限事項。

【図２１】本発明による参照ベクトルの表。

【図２２】本発明による量子化ポインタ。

【図２３】本発明による検出点でリンクされたリスト。

【図２４】本発明によるＤＥＴ／ＲＥＦベクトル整合で
リンクされたリスト。

【図２５】本発明による有望整合マトリクス。

【図２６】図２３の有望整合マトリクスから得られる定
義差ｄｒ得たポテンシャル整合マトリクス。

【図２７】本発明による修正された有望整合マトリクス
今日統計及びＲＥＦ／ＤＥＴオフセットベクトル。

【図２８】本発明による最終点整合表を示す。

【図２９】本発明による確立されたＤＥＴフレーム目標
点表。

【符号の説明】

１０…構成整合システム、１２…参照点格納手段、１６
…センサ、１８…制御システム、２０…参照点の一構成
、２２…参照点、２４…目標点、２８…検出点、３０…
ヒストグラム・マトリクス、３８…有望整合マトリクス
、３６…ベクトル整合表。

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　一組の検出点を参照パターンに整合す
   る構成整合システムであって、前記システムは、参照パ
   ターンから参照点の座標を格納する手段と、ここで前記
   座標は参照フレーム内に定義され、検出点の座標を格納
   する手段と、ここで前記座標は検出された座標フレーム
   内に定義され、前記参照座標フレーム内の前記点を前記
   検出された座標フレームに変換する手段と、可能な参照
   点対の各々のベクトル表を作成する手段と、整合した参
   照ベクトルと検出ベクトルの対のリストを作成する手段
   と、ここで前記二つのベクトルは所定スレショルド以下
   の差ベクトルを有し、検出点と参照点の間の整合数を計
   数するビンを含む整合マトリクスヒストグラムを作成す
   る手段と、及び前記ビンの計数値に基づいて可能性の少
   ない整合を除外することにより、前記マトリクス内の整
   合を選択する手段と、を具備することを特徴とするシス
   テム。
2. 【請求項２】　　前記参照点対のベクトル表を作成する
   手段は、主に後方に向かう比較的長いベクトルを除外す
   る手段を更に具備することを特徴とする請求項１記載の
   システム。
3. 【請求項３】　　前記ビン内の最大計数値が所定整合ス
   レショルド以下であるか判断する手段と、ここで前記所
   定整合スレショルドは、前記参照点の数及び点の検出可
   能性に基づいて計算され、前記ビン内の計数値が保持ス
   レショルド以下であるか判断する手段と、ここで前記保
   持スレショルドは前記整合スレショルドに比例し、及び
   前記保持スレショルド以下のビン内の整合を排除する手
   段と、を具備することを特徴とする請求項１記載のシス
   テム。
4. 【請求項４】　　前記整合したマトリクス内に行に関す
   る混乱があるか否か判断し、このような混乱の相対的欠
   如に基づいて高確度の整合を選択する手段を更に具備す
   ることを特徴とする請求項１記載のシステム。
5. 【請求項５】　　前記高確度の整合における参照点と検
   出点のオフセットを計算する手段と、比較的大きなオフ
   セットを有する整合して点を排除することにより、最終
   的に整合して表を作成する手段を更に具備することを特
   徴とする請求項４記載のシステム。
6. 【請求項６】　　一組の検出点を参照点パターンに整合
   する方法であって、前記方法は、（ａ）前記参照パター
   ンから参照点の座標を格納するステップと、ここで前記
   座標は参照フレーム内に定義され、（ｂ）前記検出点の
   座標を格納する手段と、ここで前記座標は検出された座
   標フレームに定義され、（ｃ）前記参照座標フレーム内
   の前記点を前記検出された座標フレームに変換するステ
   ップと、（ｄ）前記可能な参照点対の各々についてベク
   トル表を作成するステップと、（ｅ）前記可能な検出点
   対の各々についてベクトル表を作成するステップと、（
   ｆ）整合した参照ベクトル及び検出したベクトルの対の
   リストを作成するステップと、ここで前記ベクトルは所
   定スレショルド以下の差ベクトルを有し、（ｇ）検出点
   及び参照点の間の整合の数を計数するためのビンを含む
   整合マトリクスヒストグラムを作成するステップと、及
   び（ｈ）前記計数値を基に、可能性の少ない整合を排除
   することにより、前記マトリクス内のっ整合を選択する
   ステップと、を有することを特徴とする方法。
7. 【請求項７】　　参照点対のベクトル表を作成するステ
   ップは、主に後方に向いている比較的長いベクトルを排
   除するステップを更に有することを特徴とする請求項６
   記載の方法。
8. 【請求項８】　　マトリクス内の最大計数値が所定整合
   スレショルド以下であるか判断するステップと、ここで
   前記所定整合スレショルドは参照点の数及び点検出の可
   能性に基づいて計算され、ビン内の計数値が保持スレシ
   ョルド以下であるか判断するステップと、ここで前記保
   持スレショルドは前記整合スレショルドに比例し、及び
   前記保持スレショルド以下のビン内の整合を排除するス
   テップと、を更に有することを特徴をする請求項６記載
   の方法。
9. 【請求項９】　　前記整合したマトリクス内に行の混乱
   があるか否か判断し、そのような混乱の欠如に基づいて
   高確度整合を選択する手段を更に有することを特徴とす
   る請求項６記載の方法。
10. 【請求項１０】　　前記高確度整合の中の前記参照点と
    検出点のオフセットを計算し、比較的大きなオフセット
    を有する整合点をはいじょすることにより、最終整合表
    を作成するステップを更に有することを特徴とする請求
    項９記載の方法。
11. 【請求項１１】　　一組の検出点を参照点パターンに整
    合できるミサイル誘導装置のパターン整合システムであ
    って、前記システムは、参照ポイントの座標を前記参照
    パターンから格納する手段と、ここで前記座標は参照フ
    レーム内に定義され、前記検出点の座標を格納する手段
    と、ここで前記座標は検出点座標フレーム内に定義され
    、前記参照座標フレーム内の前記点を前記検出座標触れ
    ｊ々無に変換する手段と、参照点の可能な対について各
    々ベクトル表を作成する手段と、前記検出点の可能な対
    について各々ベクトルテーブルを作成する手段と、それ
    らの差ベクトルが所定スレショルド以下である、整合し
    た参照ベクトルと検出ベクトルの対のリストを作成する
    手段と、検出点と参照点の間の整合の数を計数するため
    おビンを有する整合マトリクスヒストグラムを作成する
    手段と、前記ビンの計数値に基づいて可能性の少ない整
    合を排除することにより前記マトリクス内の整合を選択
    する手段と、及び前記検出点の前記参照点に対する整合
    に基づいて、前記ミサイルを正誤刷る手段と、を具備す
    ることを特徴とするシステム。