JPH0766048B2 - 強制相関／混合モードトラッキングシステム - Google Patents
強制相関／混合モードトラッキングシステムInfo
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- JPH0766048B2 JPH0766048B2 JP2214472A JP21447290A JPH0766048B2 JP H0766048 B2 JPH0766048 B2 JP H0766048B2 JP 2214472 A JP2214472 A JP 2214472A JP 21447290 A JP21447290 A JP 21447290A JP H0766048 B2 JPH0766048 B2 JP H0766048B2
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- target
- processor
- gate
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/76—Television signal recording
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
- G01S3/78—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using electromagnetic waves other than radio waves
- G01S3/782—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
- G01S3/785—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using adjustment of orientation of directivity characteristics of a detector or detector system to give a desired condition of signal derived from that detector or detector system
- G01S3/786—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction using adjustment of orientation of directivity characteristics of a detector or detector system to give a desired condition of signal derived from that detector or detector system the desired condition being maintained automatically
- G01S3/7864—T.V. type tracking systems
- G01S3/7865—T.V. type tracking systems using correlation of the live video image with a stored image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
- G06T7/248—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving reference images or patches
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
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Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明はビデオ処理システムにおける、ターゲットをト
ラッキングするためのビデオトラックシステムに関す
る。
ラッキングするためのビデオトラックシステムに関す
る。
本発明は、空軍の審査に基づく政府契約NO.F33657-86-C
-2138による。政府が本発明の権利を有している。
-2138による。政府が本発明の権利を有している。
（従来の技術） ビデオトラックに対する戦略システムアプリケーション
は、たとえ前後のクラッターが関心ターゲットを伴う場
合にも高い性能を要求する。さらに、ターゲットに対す
る相対的アスペクト角や範囲が絶えず変化する動的条件
下で、これらシステムは十分に性能を発揮する必要があ
る。
は、たとえ前後のクラッターが関心ターゲットを伴う場
合にも高い性能を要求する。さらに、ターゲットに対す
る相対的アスペクト角や範囲が絶えず変化する動的条件
下で、これらシステムは十分に性能を発揮する必要があ
る。
ビデオトラッキングプロセッサは従来、重心，エリアバ
ランス，エッジおよび極めて多くの相関関係を実現する
概念のような種々の処理技術を利用して考案されてき
た。重心および相関型のビデオトラッキングプロセッサ
は公知である。例えば、フィッツに1979.1.2に与えられ
た米国特許第4,133,004号にはビデオ相関トラッカーが
開示されている。またほかに、ルー等に、1988.1.12に
与えられた米国特許第4,719,584号には、相関プロセッ
サおよび重心プロセッサを使用するデュアルモードビデ
オトラッカーが開示されている。従来のトラッカーは、
自動的または競合的なトラックモードで動作し、最良の
性能をもたらすプロセッサが積極的なトラック制御に対
して選択されている。しかしながら、あるプロセッサは
他のプロセッサとは排他的に選択され、結果的に選択さ
れたプロセッサだけがトラッキングゲートエラー信号を
発生するために使用される。
ランス，エッジおよび極めて多くの相関関係を実現する
概念のような種々の処理技術を利用して考案されてき
た。重心および相関型のビデオトラッキングプロセッサ
は公知である。例えば、フィッツに1979.1.2に与えられ
た米国特許第4,133,004号にはビデオ相関トラッカーが
開示されている。またほかに、ルー等に、1988.1.12に
与えられた米国特許第4,719,584号には、相関プロセッ
サおよび重心プロセッサを使用するデュアルモードビデ
オトラッカーが開示されている。従来のトラッカーは、
自動的または競合的なトラックモードで動作し、最良の
性能をもたらすプロセッサが積極的なトラック制御に対
して選択されている。しかしながら、あるプロセッサは
他のプロセッサとは排他的に選択され、結果的に選択さ
れたプロセッサだけがトラッキングゲートエラー信号を
発生するために使用される。
（発明を解決するための手段及び作用） トラッキングシステムは、２次元の像面でターゲットを
囲むトラックゲート内の画素を解析するビデオプロセッ
サから得たトラッキングエラー信号を使用して、ターゲ
ットをトラッキングするために設けられる。本発明の教
示によれば、重心プロセッサおよび相関プロセッサが使
用される。重心プロセッサは、情景中の物体の重心の関
数として、水平方向および垂直方向の軸に沿ってトラッ
クエラー信号を発生できる。他方、相関プリセッサは、
情景中の異なる像の相対的ずれの関数としてトラックエ
ラー信号を発生させる。ターゲットがコントラスト制限
されている場合には、即ち、コントラストにより境界を
制限されている場合には、各々の軸上で重心プロセッサ
からトラックエラー信号を選択し、ターゲットがコント
ラスト制限されていない場合には、相関プロセッサから
トラックエラー信号を選択する手段が設けられる。
囲むトラックゲート内の画素を解析するビデオプロセッ
サから得たトラッキングエラー信号を使用して、ターゲ
ットをトラッキングするために設けられる。本発明の教
示によれば、重心プロセッサおよび相関プロセッサが使
用される。重心プロセッサは、情景中の物体の重心の関
数として、水平方向および垂直方向の軸に沿ってトラッ
クエラー信号を発生できる。他方、相関プリセッサは、
情景中の異なる像の相対的ずれの関数としてトラックエ
ラー信号を発生させる。ターゲットがコントラスト制限
されている場合には、即ち、コントラストにより境界を
制限されている場合には、各々の軸上で重心プロセッサ
からトラックエラー信号を選択し、ターゲットがコント
ラスト制限されていない場合には、相関プロセッサから
トラックエラー信号を選択する手段が設けられる。
好ましい実施例のトラッキングシステムではオペレータ
がモードの選択を行ない、トラックゲートに合わせた軸
および高さが、あらかじめ選択していた値を越えたと
き、相関プロセッサからのトラックエラー信号が水平軸
および垂直軸に対して選択される。
がモードの選択を行ない、トラックゲートに合わせた軸
および高さが、あらかじめ選択していた値を越えたと
き、相関プロセッサからのトラックエラー信号が水平軸
および垂直軸に対して選択される。
（実施例） A.概略 まず第１図は、数字12で示す情景の内部にあるターゲッ
ト11をフォローしトラッキングするビデオトラッキング
システム10を示す図である。種々のセンサーは情景12の
情報を感知するのに良く使われる。センサー14は情景12
から放射される電磁気エネルギーを感知するタイプであ
り、ビデオプロセッサ16により電気的ビデオ信号に変換
して情景を記録する。プロセッサ16は電磁気エネルギー
をアナログビデオ信号に変換し、この信号を相関プロセ
ッサ18および重心プロセッサ20の両方に伝送する。
ト11をフォローしトラッキングするビデオトラッキング
システム10を示す図である。種々のセンサーは情景12の
情報を感知するのに良く使われる。センサー14は情景12
から放射される電磁気エネルギーを感知するタイプであ
り、ビデオプロセッサ16により電気的ビデオ信号に変換
して情景を記録する。プロセッサ16は電磁気エネルギー
をアナログビデオ信号に変換し、この信号を相関プロセ
ッサ18および重心プロセッサ20の両方に伝送する。
マイクロコンピュータ22は同期信号およびその他の制御
信号をライン24を介して前記相関プロセッサ18に供給す
る。同様に同期信号およびその他の制御信号はライン26
を介して前記重心プロセッサに供給される。相関プロセ
ッサ18は上記ビデオ信号を解析し、トラックエラー信号
が現れる場合には、トラキングエラー信号をライン28を
介してマイクロコンピュータ22に供給する。同様に重心
プロセッサはトラッキングエラー信号をライン30を介し
て前記マイクロコンピュータ22に供給する。また上記マ
イクロコンピュータ22は前記トラキングエラー信号を利
用し、トラックコマンドをライン32上に発生する。トラ
ックコマンドはトラックガイド用各種サーボシステムに
出力される。これにより、サーボシステムは選択された
ターゲット上にトラックを維持する。
信号をライン24を介して前記相関プロセッサ18に供給す
る。同様に同期信号およびその他の制御信号はライン26
を介して前記重心プロセッサに供給される。相関プロセ
ッサ18は上記ビデオ信号を解析し、トラックエラー信号
が現れる場合には、トラキングエラー信号をライン28を
介してマイクロコンピュータ22に供給する。同様に重心
プロセッサはトラッキングエラー信号をライン30を介し
て前記マイクロコンピュータ22に供給する。また上記マ
イクロコンピュータ22は前記トラキングエラー信号を利
用し、トラックコマンドをライン32上に発生する。トラ
ックコマンドはトラックガイド用各種サーボシステムに
出力される。これにより、サーボシステムは選択された
ターゲット上にトラックを維持する。
よく知られているように、相関プロセッサ18および重心
プロッセサ20はビデオデータを各々違うやり方で解析す
るが、各々違う能力および欠点を有している。相関プロ
セッサは時間をずらして得られる同一情景中の２つの異
なった像の間の相関距離を測定する。２つの像のうち一
方の像は一般に「リファレンス」と呼ばれ、普通早い時
点でなされた測定を表示する。もう一方の像はしばしば
「受信」像と呼ばれ、普通「現実の生の」情景から得ら
れる。相関トラッキングはターゲットがコントラスト制
限されていることを特に必要とせず、内部的に多くの詳
細部を持つ大きなターゲットをトラッキングするとき、
最良の性能を発揮する。反面、相関プロセッサは、淡い
バックグラウンドに対する小さなターゲットをトラッキ
ングするときあまり良い性能を発揮しない。この様な状
況において、相関器はターゲットから徐々にドリフトオ
フしがちで、時間と共にトラッキングエラーが増加する
ようになる。S/N比が低く高いクラッターの環境下で、
相関トラッカーは重心トラッカーを上回る改善性能を発
揮することができる。他方、重心プロセッサ20は、トラ
ッキングモードに依存する閾値の上または下にある与え
られたトラックゲート中の画素の重心を計算するために
動作する。トラックエラー信号は連続する像フレーム間
の重心値の比較により導かれる。
プロッセサ20はビデオデータを各々違うやり方で解析す
るが、各々違う能力および欠点を有している。相関プロ
セッサは時間をずらして得られる同一情景中の２つの異
なった像の間の相関距離を測定する。２つの像のうち一
方の像は一般に「リファレンス」と呼ばれ、普通早い時
点でなされた測定を表示する。もう一方の像はしばしば
「受信」像と呼ばれ、普通「現実の生の」情景から得ら
れる。相関トラッキングはターゲットがコントラスト制
限されていることを特に必要とせず、内部的に多くの詳
細部を持つ大きなターゲットをトラッキングするとき、
最良の性能を発揮する。反面、相関プロセッサは、淡い
バックグラウンドに対する小さなターゲットをトラッキ
ングするときあまり良い性能を発揮しない。この様な状
況において、相関器はターゲットから徐々にドリフトオ
フしがちで、時間と共にトラッキングエラーが増加する
ようになる。S/N比が低く高いクラッターの環境下で、
相関トラッカーは重心トラッカーを上回る改善性能を発
揮することができる。他方、重心プロセッサ20は、トラ
ッキングモードに依存する閾値の上または下にある与え
られたトラックゲート中の画素の重心を計算するために
動作する。トラックエラー信号は連続する像フレーム間
の重心値の比較により導かれる。
相関および重心プロセッサの種々の詳細は、当業者に良
く知られており、ここでさらに説明する必要はない。し
かしながら、読者は追加の情報として以下のインコーポ
レートされた資料を参考にすると良い。（米国特許第4,
133,004号と4,719,584号） 重心プロセッサ20を使用する重心トラッキングは、完全
にコントラスト制限されているこれらのターゲットに対
して実施される。このモードにおいて、トラッキングゲ
ートはターゲットの重心のまわりに位置し、トラッキン
グエラー信号はそこから発生される。ターゲットがコン
トラスト制限されていないとき、相関トラッキングが実
行される。上記したように、相関プロセッサ18は、感知
した像と記憶してあるリファレンス情景との相互相関関
数を計算する。トラッキングポイントはその２つの情景
が最も合ったときである。
く知られており、ここでさらに説明する必要はない。し
かしながら、読者は追加の情報として以下のインコーポ
レートされた資料を参考にすると良い。（米国特許第4,
133,004号と4,719,584号） 重心プロセッサ20を使用する重心トラッキングは、完全
にコントラスト制限されているこれらのターゲットに対
して実施される。このモードにおいて、トラッキングゲ
ートはターゲットの重心のまわりに位置し、トラッキン
グエラー信号はそこから発生される。ターゲットがコン
トラスト制限されていないとき、相関トラッキングが実
行される。上記したように、相関プロセッサ18は、感知
した像と記憶してあるリファレンス情景との相互相関関
数を計算する。トラッキングポイントはその２つの情景
が最も合ったときである。
ターゲットが一方の軸上でコントラスト制限されてお
り、他方の軸上でそうでないとき、重心と相関トラッキ
ングとの組み合わせ（混合モードトラッキング）が実行
される。混合モードトラッキングの間、システムは一方
の軸のトラッキングエラー信号を計算するために相関ト
ラッキングを使用し、そして他方の軸のトラッキングエ
ラー信号を計算するために、重心トラッキングを使用す
る。これにより、システムは両方のトラッキングアルゴ
リズムの利点を使用でき、不利益を最小限にすることが
できる。
り、他方の軸上でそうでないとき、重心と相関トラッキ
ングとの組み合わせ（混合モードトラッキング）が実行
される。混合モードトラッキングの間、システムは一方
の軸のトラッキングエラー信号を計算するために相関ト
ラッキングを使用し、そして他方の軸のトラッキングエ
ラー信号を計算するために、重心トラッキングを使用す
る。これにより、システムは両方のトラッキングアルゴ
リズムの利点を使用でき、不利益を最小限にすることが
できる。
B.重心トラッキング 重心トラッキングはコントラスト制限された、即ち、コ
ントラストにより境界を制限された、ターゲットに対し
て実行される。コントラストが制限されたターゲット
は、ターゲットからの分解可能な輝度の相違を有する領
域によって囲りすべてが囲まれている。そしてターゲッ
トの境界はすべて同じコントラスト極性を持たなければ
ならない。もし一つのターゲットがバックグラウンドよ
りも”より明るい”（”より暗い”）場合は、それより
低い（より高い）輝度レベルの領域により囲りすべてが
囲まれる必要がある。
ントラストにより境界を制限された、ターゲットに対し
て実行される。コントラストが制限されたターゲット
は、ターゲットからの分解可能な輝度の相違を有する領
域によって囲りすべてが囲まれている。そしてターゲッ
トの境界はすべて同じコントラスト極性を持たなければ
ならない。もし一つのターゲットがバックグラウンドよ
りも”より明るい”（”より暗い”）場合は、それより
低い（より高い）輝度レベルの領域により囲りすべてが
囲まれる必要がある。
重心トラッキングの間、ビデオプロセッサ16は入射する
アナログビデオから複数レベルのビデオ入力を生成する
ために使用されている。トラッカーの視野（FOV）（第
２図〜第４図における参照番号34に示す）において、矩
形のトラッキングゲート36は、ターゲット38によりゲー
ト領域の外側の情景情報がトラッキング干渉しないよう
な空間的領域上に位置付けらる。トラックの初期化に先
立って、オペレータがゲートの場所を位置付ける。しか
し重心トラッキングの間、ゲートの場所はターゲットの
重心のまわりに位置付けられる。広い領域のターゲット
サイズをトラッキングする必要があるので、適応性のあ
るゲートが使われる方が良い。トラックゲートのサイズ
は、ゲート内のターゲットの影を含むが、ターゲットで
ないバックグランドクラッターを除くように、ターゲッ
トよりわずかに大きく作られている。
アナログビデオから複数レベルのビデオ入力を生成する
ために使用されている。トラッカーの視野（FOV）（第
２図〜第４図における参照番号34に示す）において、矩
形のトラッキングゲート36は、ターゲット38によりゲー
ト領域の外側の情景情報がトラッキング干渉しないよう
な空間的領域上に位置付けらる。トラックの初期化に先
立って、オペレータがゲートの場所を位置付ける。しか
し重心トラッキングの間、ゲートの場所はターゲットの
重心のまわりに位置付けられる。広い領域のターゲット
サイズをトラッキングする必要があるので、適応性のあ
るゲートが使われる方が良い。トラックゲートのサイズ
は、ゲート内のターゲットの影を含むが、ターゲットで
ないバックグランドクラッターを除くように、ターゲッ
トよりわずかに大きく作られている。
ゲートに入力された入力ビデオ信号はプロセッサ16によ
り閾値入力され、重心プロセッサ20および相関プロセッ
サ18によりその後処理されるための２進化された像が生
成される。ディジタル化された閾値はターゲットがクラ
ッタおよび他の情景と競合するのを防止するために調整
される。オペレータは、閾値化アルゴリズムを「冷色」
背景（ホワイトトラック）から「暖色」ターゲットを分
離するように調整するか、あるいは「暖色」背景（ブラ
ックトラック）から「冷色」ターゲットを分離するため
に調整するかのどちらかを選択できる。
り閾値入力され、重心プロセッサ20および相関プロセッ
サ18によりその後処理されるための２進化された像が生
成される。ディジタル化された閾値はターゲットがクラ
ッタおよび他の情景と競合するのを防止するために調整
される。オペレータは、閾値化アルゴリズムを「冷色」
背景（ホワイトトラック）から「暖色」ターゲットを分
離するように調整するか、あるいは「暖色」背景（ブラ
ックトラック）から「冷色」ターゲットを分離するため
に調整するかのどちらかを選択できる。
各々の列または線上の２進化されたデータは次に示すよ
うに、セグメントシーケンスにフォーマット化される。
各セグメントの開始、停止位置はその後の処理に供され
る。セグメントはターゲット捕捉アルゴリズム補正によ
り、クラスタにソートされる。各々の物体は拡張された
トラックゲートの内部にあるので、セグメントが正しく
クラスタ化されることが重要である。そして重心アルゴ
リズムはトラックゲート内の各クラスタの幾何学的重心
を計算する。トラッキングエラー信号は前の形に最もよ
く合致するように、クラスタの重心に基づいて生成され
る。
うに、セグメントシーケンスにフォーマット化される。
各セグメントの開始、停止位置はその後の処理に供され
る。セグメントはターゲット捕捉アルゴリズム補正によ
り、クラスタにソートされる。各々の物体は拡張された
トラックゲートの内部にあるので、セグメントが正しく
クラスタ化されることが重要である。そして重心アルゴ
リズムはトラックゲート内の各クラスタの幾何学的重心
を計算する。トラッキングエラー信号は前の形に最もよ
く合致するように、クラスタの重心に基づいて生成され
る。
２進化像を生成するディジタル化された閾値VTHは、式
（１）により決められる。この式は背景レベルVB，ター
ゲットレベルVTG，およびαの３つのパラメタによりな
っている。各々のパラメタの詳細を述べる。
（１）により決められる。この式は背景レベルVB，ター
ゲットレベルVTG，およびαの３つのパラメタによりな
っている。各々のパラメタの詳細を述べる。
VTH＝VB＋α（VTG−VB） （１） ここで、48％＜α＜75％である。
ターゲットレベルVTGはトラックゲート（ホットトラッ
キングのための）内部の最も暖かい領域の推定値であ
る。これはディジタル化された閾値の上限を示す。
キングのための）内部の最も暖かい領域の推定値であ
る。これはディジタル化された閾値の上限を示す。
トラックの初期化に先立って、ターゲットレベルはピー
ク検出に基づいている。ターゲットレベルは固定値で上
下に動かすことができる。それは19画素×19TV掃引線窓
におけるターゲットの閾値上の３つの画素を生成する方
向に移動する。この窓は囲みリングをプラスしたトラッ
クゲート領域を含む。
ク検出に基づいている。ターゲットレベルは固定値で上
下に動かすことができる。それは19画素×19TV掃引線窓
におけるターゲットの閾値上の３つの画素を生成する方
向に移動する。この窓は囲みリングをプラスしたトラッ
クゲート領域を含む。
トラック初期化後、トラックゲート領域だけがターゲッ
トレベルをセットするのに使用される。ターゲットレベ
ルは固定量により調整され、ターゲットレベルとディジ
タル化されたレベルとの間の一定の領域バランスが得ら
れる。ターゲットレベル上の２フィールドまたはフレー
ム平均領域は、ディジタル化された値のまわりの２つの
平均領域と比較される。所望の領域のバランスでは
（２）式により与えるられる。ここで、低クラッタ条件
下での地上モードでは、所望の領域のバランスは（３）
式により与えられる。こうして低クラッタ条件下の間タ
ーゲットレベルは減少され、良好な背景下でホットスポ
ットの崩壊のチャンスが減少せしめられる。
トレベルをセットするのに使用される。ターゲットレベ
ルは固定量により調整され、ターゲットレベルとディジ
タル化されたレベルとの間の一定の領域バランスが得ら
れる。ターゲットレベル上の２フィールドまたはフレー
ム平均領域は、ディジタル化された値のまわりの２つの
平均領域と比較される。所望の領域のバランスでは
（２）式により与えるられる。ここで、低クラッタ条件
下での地上モードでは、所望の領域のバランスは（３）
式により与えられる。こうして低クラッタ条件下の間タ
ーゲットレベルは減少され、良好な背景下でホットスポ
ットの崩壊のチャンスが減少せしめられる。
ATG／ATH＝1/3 名目上 （２） ATG／ATH＝1/2 地上モード、低クラッタ （３） ここで、 ATG＝トラックゲートにおけるVTGを越える カウント数 ATH＝トラックゲートにおけるVTHを越える カウント数 とする。
バックグラウンドレベルVBによりディジタル化閾値に下
限が設けられる（図２）。そしてバックグラウンドレベ
ルVBは、ターゲットを制限する領域温度の推定値であ
る。バックグラウンドゲート中に占める２フィールドま
たはフレーム平均パーセントはVBの調整に使用され、雑
音がディジタル化閾値に影響しないようにする。地上モ
ードにおいてVBはリング状のバックグラウンドゲートに
基づいて調整される。船上モードにおいては、VBは水平
バー状のバックグラウンドゲートに基づいて調整され
る。
限が設けられる（図２）。そしてバックグラウンドレベ
ルVBは、ターゲットを制限する領域温度の推定値であ
る。バックグラウンドゲート中に占める２フィールドま
たはフレーム平均パーセントはVBの調整に使用され、雑
音がディジタル化閾値に影響しないようにする。地上モ
ードにおいてVBはリング状のバックグラウンドゲートに
基づいて調整される。船上モードにおいては、VBは水平
バー状のバックグラウンドゲートに基づいて調整され
る。
ディジタル閾値VTHを計算するのに使用される第３のパ
ラメタは、αである。これはターゲットおよびバックグ
ラウンドレベルにより生成される閾値を調整するのに使
用される。そして、範囲は0.48と0.75の間である。ター
ゲットを捕促している間、αは0.65に固定され、ターゲ
ットをクラッタと雑音から分離する。他の場合、それは
トラックゲートとクラッタリングの内容に基づいて加減
される。高クラッタ条件では、αは0.75に上昇され、ま
た低クラッタでは0.48まで下げられる。
ラメタは、αである。これはターゲットおよびバックグ
ラウンドレベルにより生成される閾値を調整するのに使
用される。そして、範囲は0.48と0.75の間である。ター
ゲットを捕促している間、αは0.65に固定され、ターゲ
ットをクラッタと雑音から分離する。他の場合、それは
トラックゲートとクラッタリングの内容に基づいて加減
される。高クラッタ条件では、αは0.75に上昇され、ま
た低クラッタでは0.48まで下げられる。
ゲートサイズ決定アルゴリズムは重心プロセッサ20によ
り実行される。この重心プロセッサ20は水平方向および
垂直方向に無関係に水平および垂直軸（Xgate，Ygate）
に沿ってトラックゲートの寸法を計算する（式（５）お
よび（６））。ゲートサイズの変化はレンジクローシャ
（range closure）による最大許容ゲート成長と比較さ
れ、必要ならばその値に制限される。トラックゲートは
ほぼターゲットの重心に中心位置付けられる。トラック
ゲートの安定性は、測定された水平および垂直方向のタ
ーゲットサイズまたは各々の大きさXextentとYextentの
５つのフィールド、またはフレームの平均、を得ること
により維持される。水平方向の大きさ（Xextent）は、
トラックゲート内のディジタル化されたセグメントの最
右端と最左端の画素位置のずれを得ることにより計算で
きる。同様に、垂直方向の大きさ（Yextent）は、トラ
ックゲート内の最初と最後のセグメントの先頭および最
終ライン番号の相異から得られる。トラックゲートサイ
ズは以下の（５）、（６）式により定義される。
り実行される。この重心プロセッサ20は水平方向および
垂直方向に無関係に水平および垂直軸（Xgate，Ygate）
に沿ってトラックゲートの寸法を計算する（式（５）お
よび（６））。ゲートサイズの変化はレンジクローシャ
（range closure）による最大許容ゲート成長と比較さ
れ、必要ならばその値に制限される。トラックゲートは
ほぼターゲットの重心に中心位置付けられる。トラック
ゲートの安定性は、測定された水平および垂直方向のタ
ーゲットサイズまたは各々の大きさXextentとYextentの
５つのフィールド、またはフレームの平均、を得ること
により維持される。水平方向の大きさ（Xextent）は、
トラックゲート内のディジタル化されたセグメントの最
右端と最左端の画素位置のずれを得ることにより計算で
きる。同様に、垂直方向の大きさ（Yextent）は、トラ
ックゲート内の最初と最後のセグメントの先頭および最
終ライン番号の相異から得られる。トラックゲートサイ
ズは以下の（５）、（６）式により定義される。
Xgate＝Gx・Xextent＋BIASx （５） Ygate＝Gy・Yextent＋BIASy （６） ここで、 Gx，Gy＞１ BIASx，BIASy＞0, 各々Xextent，Yextentに基づいて 一ゲートされた範囲が閾値化されると、２進化されたセ
グメントは異なった物体にグループ化される。物体のバ
ラバラの要素を確認するこの処理をクラスタリングとい
う。クラスタリングは、関心領域（すなわち、トラック
ゲート）を列で走査し、物体の等価クラスを形成するス
テップを含む。これら等価クラスは後でマージされ、像
のクラスタは敵宣分類される。
グメントは異なった物体にグループ化される。物体のバ
ラバラの要素を確認するこの処理をクラスタリングとい
う。クラスタリングは、関心領域（すなわち、トラック
ゲート）を列で走査し、物体の等価クラスを形成するス
テップを含む。これら等価クラスは後でマージされ、像
のクラスタは敵宣分類される。
ゲートに合わせたサイズ決定アルゴリズムによれば、大
きなターゲットを補足している間は、トラックゲートを
十分早く成長させることができない。ターゲット捕捉支
援（ATA）は重心トラッカーの能力を向上させて、選択
されたターゲットのまわりに適当なサイズのトラックゲ
ートサイズを捕捉，位置付ける。
きなターゲットを補足している間は、トラックゲートを
十分早く成長させることができない。ターゲット捕捉支
援（ATA）は重心トラッカーの能力を向上させて、選択
されたターゲットのまわりに適当なサイズのトラックゲ
ートサイズを捕捉，位置付ける。
オペレータがトラックを初期化するとき、トラックゲー
トは45画素または列×45TVラインまたは行に開放する。
そのアルゴリズムはトラックゲートの中央に最も近接し
たセグメントを含むクラスタを選択する。トラックゲー
トは選択されたクラスタに移動され、ATAが外されたと
き、トラックゲートは速やかにターゲットに近いサイズ
にされ、重心トラッキングが開始される。
トは45画素または列×45TVラインまたは行に開放する。
そのアルゴリズムはトラックゲートの中央に最も近接し
たセグメントを含むクラスタを選択する。トラックゲー
トは選択されたクラスタに移動され、ATAが外されたと
き、トラックゲートは速やかにターゲットに近いサイズ
にされ、重心トラッキングが開始される。
ATAの間、もしターゲットが45画素×45TV行トラックゲ
ートの中に完全に含まれない場合、１つまたは両方の寸
法が最大サイズまで拡大され、処理が繰り返される。も
しゲートサイズが拡張された後、まだ面積が大きすぎる
場合、２つの混合モードトラッキングアルゴリズムのう
ちどちらか一方が選択される。もし、両方の面積が大き
すぎる場合、相関トラッキングが選択される。ターゲッ
トの縦横比（アスペクト比）が地上モードにおける3:5
又は船上モードにおける2:1より大きくて、縦横比の限
界を実行するハンプ（hump）の検出を可能にする場合に
は、混合モードトラッキングへ切り替わる決定は延期さ
れる。
ートの中に完全に含まれない場合、１つまたは両方の寸
法が最大サイズまで拡大され、処理が繰り返される。も
しゲートサイズが拡張された後、まだ面積が大きすぎる
場合、２つの混合モードトラッキングアルゴリズムのう
ちどちらか一方が選択される。もし、両方の面積が大き
すぎる場合、相関トラッキングが選択される。ターゲッ
トの縦横比（アスペクト比）が地上モードにおける3:5
又は船上モードにおける2:1より大きくて、縦横比の限
界を実行するハンプ（hump）の検出を可能にする場合に
は、混合モードトラッキングへ切り替わる決定は延期さ
れる。
トラックゲート内の２進化されたすべての領域は、FOV
の左上角に対する幾何学的重心を計算するのに使用され
る。ターゲットの重心は、次のフィールド上のトラック
ゲートセンターライン40,42を位置付けるのに使用され
る。トラックゲート36内の２進化された映像の重心（X
centroid，Ycentroid）はそれぞれトラックゲート内の
セグメントの水平方向および垂直方向のモーメントの関
数として各々生成される。
の左上角に対する幾何学的重心を計算するのに使用され
る。ターゲットの重心は、次のフィールド上のトラック
ゲートセンターライン40,42を位置付けるのに使用され
る。トラックゲート36内の２進化された映像の重心（X
centroid，Ycentroid）はそれぞれトラックゲート内の
セグメントの水平方向および垂直方向のモーメントの関
数として各々生成される。
十分な数の相関セルが利用されないから、縦横比の限界
（ARL）は大きな縦横比を持つターゲットを早期に相関
器トラッカーに引き渡すのを防ぐように設計されてい
た。例えば多くの船やブリッジや電力プラントにみられ
る縦横比が4:1の場合、水平方向の面積が視野の50％に
至るとき、垂直方向の面積は10％又はそれに満たない伸
びである。これは相関器トラッキングに好ましくないの
は明白である。これらの場合には、垂直方向の大きさは
相関トラッキングへの移行を制御し、ターゲットの高さ
が適当になるまで移行するのを遅延する必要がある。
（ARL）は大きな縦横比を持つターゲットを早期に相関
器トラッカーに引き渡すのを防ぐように設計されてい
た。例えば多くの船やブリッジや電力プラントにみられ
る縦横比が4:1の場合、水平方向の面積が視野の50％に
至るとき、垂直方向の面積は10％又はそれに満たない伸
びである。これは相関器トラッキングに好ましくないの
は明白である。これらの場合には、垂直方向の大きさは
相関トラッキングへの移行を制御し、ターゲットの高さ
が適当になるまで移行するのを遅延する必要がある。
従来の重心トラックモードの間、ターゲットの縦横比
（TAR ＝ Xextent／Yextent）は各々のフィールドで計
算される。もしTARが3.5:1（船上モードでは2:1）より
大きく、トラックゲートの60％未満の定義可能な構造が
存在するとき、水平方向のトラックゲートは失敗するで
あろう。水平方向の軸における重心トラッキングはター
ゲットの内部構造を元に続けられるであろう（例えば、
船の上部構造）。地上モードでARLトラッキングを行っ
ている間、垂直方向の重心とトラックゲートは、通常重
心トラッキングとして計算される。しかし、船上モード
では垂直方向の重心は予想される喫水線方向の下向に片
寄らされる（重みづけ重心アルゴリズム）。喫水線はト
ラックゲート内の最後の船体ラインとして推定される。
船体のラインはトラックゲートの両側を通過する任意の
セグメントとして規定される。
（TAR ＝ Xextent／Yextent）は各々のフィールドで計
算される。もしTARが3.5:1（船上モードでは2:1）より
大きく、トラックゲートの60％未満の定義可能な構造が
存在するとき、水平方向のトラックゲートは失敗するで
あろう。水平方向の軸における重心トラッキングはター
ゲットの内部構造を元に続けられるであろう（例えば、
船の上部構造）。地上モードでARLトラッキングを行っ
ている間、垂直方向の重心とトラックゲートは、通常重
心トラッキングとして計算される。しかし、船上モード
では垂直方向の重心は予想される喫水線方向の下向に片
寄らされる（重みづけ重心アルゴリズム）。喫水線はト
ラックゲート内の最後の船体ラインとして推定される。
船体のラインはトラックゲートの両側を通過する任意の
セグメントとして規定される。
水平方向の重心はトラックゲートに達する終端を持たな
いトラックゲート内のセグメントだけを使って計算され
る。ゲートを完全に通過する任意のラインは水平方向の
位置付けのために使用されることはない。水平ゲートの
サイズは式（９）に従い変更される。もしARLが実行さ
れなければ、水平ゲートサイズは元のサイズに戻され
る。
いトラックゲート内のセグメントだけを使って計算され
る。ゲートを完全に通過する任意のラインは水平方向の
位置付けのために使用されることはない。水平ゲートの
サイズは式（９）に従い変更される。もしARLが実行さ
れなければ、水平ゲートサイズは元のサイズに戻され
る。
一度ARLモードが実行されると、それは外されず、水平
方向の相関／垂直方向の重心、又は相関モードが実行さ
れるまで動作し続ける。
方向の相関／垂直方向の重心、又は相関モードが実行さ
れるまで動作し続ける。
C.相関トラッキング 相関プロセッサ18は同一情景における２つの異なる像の
間の相対距離を計測する。相関プロセッサにおけるさら
なる情報は、M.ボーナーによる“TVおよびFLIR-Imagery
のターゲットトラッキングおよびターゲットの探知”の
中に見つけることができる［情報処理・意匠鑑定研究所
（FIM/FGAN），ブレスロイヤ通り］［48,7600カルスト
ルーエ］［西ドイツ,31-1〜31-16（1981）］。この文献
も本発明の参考文献として本出願にインコーポレートす
る。像のうち１つはリファレンスと呼ばれ、以前に行わ
れた測定を意味する。他の像は受信像と呼ばれ、普通
「ライブ（live）」な情景から得られる。相関トラッキ
ングはターゲットがコントラスト制限されていることを
要求しない。そして、内部に多くの細部を持つ大きなタ
ーゲットをトラッキングするとき、最大の能力を発揮す
る。おだやかな背景に対する小さなターゲットをトラッ
キングするとき、相関器はうまく動作しない。この様な
条件下で、相関器はターゲットを徐々に外しがちで、時
間と共に増加するトラッキングエラーをもたらす。相関
トラッカーは低SNR,高クラッタの環境下で、重心トラッ
カーを上回る改善性能を提供することができる。
間の相対距離を計測する。相関プロセッサにおけるさら
なる情報は、M.ボーナーによる“TVおよびFLIR-Imagery
のターゲットトラッキングおよびターゲットの探知”の
中に見つけることができる［情報処理・意匠鑑定研究所
（FIM/FGAN），ブレスロイヤ通り］［48,7600カルスト
ルーエ］［西ドイツ,31-1〜31-16（1981）］。この文献
も本発明の参考文献として本出願にインコーポレートす
る。像のうち１つはリファレンスと呼ばれ、以前に行わ
れた測定を意味する。他の像は受信像と呼ばれ、普通
「ライブ（live）」な情景から得られる。相関トラッキ
ングはターゲットがコントラスト制限されていることを
要求しない。そして、内部に多くの細部を持つ大きなタ
ーゲットをトラッキングするとき、最大の能力を発揮す
る。おだやかな背景に対する小さなターゲットをトラッ
キングするとき、相関器はうまく動作しない。この様な
条件下で、相関器はターゲットを徐々に外しがちで、時
間と共に増加するトラッキングエラーをもたらす。相関
トラッカーは低SNR,高クラッタの環境下で、重心トラッ
カーを上回る改善性能を提供することができる。
多くの場合、相関トラッキングは重心トラッキングより
ベターである。トラックすべきターゲットを即座に自動
的に離隔できる場合、相関トラッキングが好ましい。ゲ
ートアウトすべきターゲットに近接しすぎている他の物
体（クラッター）の中央にターゲットが位置したとき
や、クラッター信号が強すぎて閾値アルゴリズムにより
拒絶されてしまう場合に、このようなことが発生する。
その相対位置によりそのターゲットが特定される場合
や、ターゲット重心以外の弱い照準点が要求される場合
に、相関トラッカーは類似した物体のクラスター内に１
つの物体を選ぶために選択される。ターゲット像のサイ
ズが、トラッカーの視野を越えるとき、相関トラッキン
グは、内部のターゲットの詳細部をトラッキングした
り、トラッキング・ポイントの端を固定維持するのに使
われる。
ベターである。トラックすべきターゲットを即座に自動
的に離隔できる場合、相関トラッキングが好ましい。ゲ
ートアウトすべきターゲットに近接しすぎている他の物
体（クラッター）の中央にターゲットが位置したとき
や、クラッター信号が強すぎて閾値アルゴリズムにより
拒絶されてしまう場合に、このようなことが発生する。
その相対位置によりそのターゲットが特定される場合
や、ターゲット重心以外の弱い照準点が要求される場合
に、相関トラッカーは類似した物体のクラスター内に１
つの物体を選ぶために選択される。ターゲット像のサイ
ズが、トラッカーの視野を越えるとき、相関トラッキン
グは、内部のターゲットの詳細部をトラッキングした
り、トラッキング・ポイントの端を固定維持するのに使
われる。
両相関モードにおいて、情景のサンプル領域はメモリに
記憶され、次のフィールドの同一セルと比較される（詳
細は以下に示すインコーポレートされた技術文献を参照
されたい:T.K Lo and G.Gerson,"相関関係にある複数の
エリアによる位置更新用ガイダンスシステム"in Digita
l Processing of Aerial Images,Proc,SPIE 186,30-40
（1979））。各セルの相互関係は、メモリに記憶された
以前のフィールドと現在のフィールドとの間でなされ
る。各相関は妥当性がテストされ、有効と判断されたこ
れらのセルの一致点が組み合わされ、そのサイズとトラ
ッキングエラーの方向が計算される。相関トラッカーは
情景の詳細部を使用し、相関トラッキングに引き渡され
る時に設定された照準点の位置を維持する。照準点の位
置は、戦略上相関モードが実行されたときのオペレータ
選択か、またはターゲットサイズにより相関モードが実
行された場合の重心トラッキングアルゴリズムにより設
定される。
記憶され、次のフィールドの同一セルと比較される（詳
細は以下に示すインコーポレートされた技術文献を参照
されたい:T.K Lo and G.Gerson,"相関関係にある複数の
エリアによる位置更新用ガイダンスシステム"in Digita
l Processing of Aerial Images,Proc,SPIE 186,30-40
（1979））。各セルの相互関係は、メモリに記憶された
以前のフィールドと現在のフィールドとの間でなされ
る。各相関は妥当性がテストされ、有効と判断されたこ
れらのセルの一致点が組み合わされ、そのサイズとトラ
ッキングエラーの方向が計算される。相関トラッカーは
情景の詳細部を使用し、相関トラッキングに引き渡され
る時に設定された照準点の位置を維持する。照準点の位
置は、戦略上相関モードが実行されたときのオペレータ
選択か、またはターゲットサイズにより相関モードが実
行された場合の重心トラッキングアルゴリズムにより設
定される。
第５図のフローチャートは本発明の特徴を理解するのに
有効である。オペレータがシステム10を動作させる選択
権を持ち、相関プロセッサ18を使用して、トラックエラ
ー信号を発生させることは、本発明の一つの特徴であ
る。システム10は適当な端子44（図１）や他の入力端子
を有し、その端子により、トラック初期設定時に戦略的
相関モードの選択をオペレータがなすことができる。こ
のオペレータの動作によりフラグがセットされ、図５の
フローチャートの判定ブロック54で示されるように、マ
イクロコンピュータ22によりフラグが読み込まれる。こ
の様な条件下で、相関プロセッサ18は排他的に使用さ
れ、トラックゲート36の再設定に使用されるトラックエ
ラー信号を発生する。
有効である。オペレータがシステム10を動作させる選択
権を持ち、相関プロセッサ18を使用して、トラックエラ
ー信号を発生させることは、本発明の一つの特徴であ
る。システム10は適当な端子44（図１）や他の入力端子
を有し、その端子により、トラック初期設定時に戦略的
相関モードの選択をオペレータがなすことができる。こ
のオペレータの動作によりフラグがセットされ、図５の
フローチャートの判定ブロック54で示されるように、マ
イクロコンピュータ22によりフラグが読み込まれる。こ
の様な条件下で、相関プロセッサ18は排他的に使用さ
れ、トラックゲート36の再設定に使用されるトラックエ
ラー信号を発生する。
.D.強制相関／混合モードトラッキング もしシステムオペレータが相関プロセッサの選択権を持
っていない場合、判定処理はトラックゲートサイズの関
数として自動的に実行される。前述したように、トラッ
クゲートサイズはそのサイズまたはターゲットの面積の
関数である。あいにく、ターゲットがトラックゲートに
よってコントラスト制限されるように、システムがター
ゲットの端をいつも十分に認識できるとは限らない。本
発明の目的のために、「コントラスト制限された」とい
う語は次のことを意味する。ターゲットとターゲット境
界との分解可能な強度相違を持つ領域によりターゲット
の全ての端を取り巻き、すべてが同じコントラスト極性
を持つこと。図２は、ターゲット38AがＸ照準点の軸42
上にコントラスト制限されていない状況を図示してい
る。他方、図３は、ターゲット38BがＹ照準点の軸40上
に沿ってコントラスト制限されていない視野を図示して
いる。ターゲットがコントラスト制限されないのは、上
記したような沢山の要因によるものである。図2,図３に
おいて、これはクラッター43の存在によるもので、ゲー
トアウトされるべきターゲット38にあまりにクラッタ43
が近づき過ぎたためである。
っていない場合、判定処理はトラックゲートサイズの関
数として自動的に実行される。前述したように、トラッ
クゲートサイズはそのサイズまたはターゲットの面積の
関数である。あいにく、ターゲットがトラックゲートに
よってコントラスト制限されるように、システムがター
ゲットの端をいつも十分に認識できるとは限らない。本
発明の目的のために、「コントラスト制限された」とい
う語は次のことを意味する。ターゲットとターゲット境
界との分解可能な強度相違を持つ領域によりターゲット
の全ての端を取り巻き、すべてが同じコントラスト極性
を持つこと。図２は、ターゲット38AがＸ照準点の軸42
上にコントラスト制限されていない状況を図示してい
る。他方、図３は、ターゲット38BがＹ照準点の軸40上
に沿ってコントラスト制限されていない視野を図示して
いる。ターゲットがコントラスト制限されないのは、上
記したような沢山の要因によるものである。図2,図３に
おいて、これはクラッター43の存在によるもので、ゲー
トアウトされるべきターゲット38にあまりにクラッタ43
が近づき過ぎたためである。
本発明によれば、ターゲット38がコントラスト制限され
る場合、マイクロコンピュータ22は重心プロセッサ20か
ら、40,42の各軸上のトラックエラー信号を自動的に選
択する。他方、ターゲットがコントラスト制限されてい
ない場合、マイクロコンピュータ22は相関プロセッサ18
から各軸上のトラックエラー信号を自動的に選択する。
例えば、図２のように、ターゲット38Aが垂直照準点の
軸40に沿ってコントラスト制限されているが、水平照準
点の軸42に対してはそうでない場合、結果として、シス
テム10は「混合モード」トラッキングを実行する。ここ
で、重心プロセッサ20は垂直方向の軸に沿ってトラック
信号を発生するが、一方相関プロセッサ18は水平方向の
軸に沿ってトラックエラー信号を発生している。図３に
逆の状況が用意してある。この場合、重心プロセッサ20
は水平方向の軸に沿ってトラックエラー信号を発生する
のに使用されているが、一方相関プロセッサ18は垂直方
向の軸に沿ってトラックエラー信号を発生するのに使用
されている。
る場合、マイクロコンピュータ22は重心プロセッサ20か
ら、40,42の各軸上のトラックエラー信号を自動的に選
択する。他方、ターゲットがコントラスト制限されてい
ない場合、マイクロコンピュータ22は相関プロセッサ18
から各軸上のトラックエラー信号を自動的に選択する。
例えば、図２のように、ターゲット38Aが垂直照準点の
軸40に沿ってコントラスト制限されているが、水平照準
点の軸42に対してはそうでない場合、結果として、シス
テム10は「混合モード」トラッキングを実行する。ここ
で、重心プロセッサ20は垂直方向の軸に沿ってトラック
信号を発生するが、一方相関プロセッサ18は水平方向の
軸に沿ってトラックエラー信号を発生している。図３に
逆の状況が用意してある。この場合、重心プロセッサ20
は水平方向の軸に沿ってトラックエラー信号を発生する
のに使用されているが、一方相関プロセッサ18は垂直方
向の軸に沿ってトラックエラー信号を発生するのに使用
されている。
システム10はトラックゲートサイズをターゲットがコン
トラスト制限しているかどうかのインジケータとして都
合よく使用している。図５のブロック62と66に示すよう
に、トラックゲートが180画素より大きい幅を持った場
合、ターゲットは水平方向の軸に沿ってコントラスト制
限されているとは見なされない。同様に、トラックゲー
トの高さが選択されたビデオ走査線の数よりも多い場
合、垂直方向の軸に沿ってターゲットはコントラスト制
限されていない。
トラスト制限しているかどうかのインジケータとして都
合よく使用している。図５のブロック62と66に示すよう
に、トラックゲートが180画素より大きい幅を持った場
合、ターゲットは水平方向の軸に沿ってコントラスト制
限されているとは見なされない。同様に、トラックゲー
トの高さが選択されたビデオ走査線の数よりも多い場
合、垂直方向の軸に沿ってターゲットはコントラスト制
限されていない。
図４はトラックゲート34が同一空間に渡り十分な視野36
を持つ程度に、トラッカーがターゲット36に接近した場
合の状況を図示している。これらの情況においては、タ
ーゲットが比較的大きく通常多くの内部情報を有してい
るので、相関プロセッサは、重心プロセッサより好まし
い。また、システム10は信号としてトラックゲートサイ
ズを使用し、相関プロセッサ18にだけ責任をもたせる。
これは図５における判定ブロック58に図示されている。
ここでは、ＸおよびＹ軸の双方のトラックゲートのサイ
ズが前もって決めていた値を越えている（各々、180画
素、165ライン）。
を持つ程度に、トラッカーがターゲット36に接近した場
合の状況を図示している。これらの情況においては、タ
ーゲットが比較的大きく通常多くの内部情報を有してい
るので、相関プロセッサは、重心プロセッサより好まし
い。また、システム10は信号としてトラックゲートサイ
ズを使用し、相関プロセッサ18にだけ責任をもたせる。
これは図５における判定ブロック58に図示されている。
ここでは、ＸおよびＹ軸の双方のトラックゲートのサイ
ズが前もって決めていた値を越えている（各々、180画
素、165ライン）。
一実施例にて本発明に関して説明したが、他の変形例は
明細書，図面及び以下の請求項を研究する特典を得た当
業者には自明となるであろう。
明細書，図面及び以下の請求項を研究する特典を得た当
業者には自明となるであろう。
第１図は、本発明の教示にしたがって構成されたビデオ
トラッキングシステムのブロック図、 第２図は、ある混合モード操作が使用された場合の、ビ
デオフレームを示す図、 第３図は、他の混合モード操作が使用された場合の、ビ
デオフレームを示す図、 第４図は、強制的に相関プロセッサが使用された場合
の、ビデオフレームを示す図、 第５図は、本発明の上記実施例に従うステップを示すフ
ローチャートである。 １……ビデオトラッキングシステム、11……ターゲッ
ト、12……情景、14……センサ、16……ビデオプロセッ
サ、18……相関プロセッサ、20……重心プロセッサ、22
……マイクロコンピュータ、44……端子。
トラッキングシステムのブロック図、 第２図は、ある混合モード操作が使用された場合の、ビ
デオフレームを示す図、 第３図は、他の混合モード操作が使用された場合の、ビ
デオフレームを示す図、 第４図は、強制的に相関プロセッサが使用された場合
の、ビデオフレームを示す図、 第５図は、本発明の上記実施例に従うステップを示すフ
ローチャートである。 １……ビデオトラッキングシステム、11……ターゲッ
ト、12……情景、14……センサ、16……ビデオプロセッ
サ、18……相関プロセッサ、20……重心プロセッサ、22
……マイクロコンピュータ、44……端子。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ビビアン・ワイ・ステインマン アメリカ合衆国、カリフォルニア州 91311、チャッツ ワース、グレイド・ア ベニュー 10034 (56)参考文献 特表 昭62−502420（ＪＰ，Ａ) 国際公開89102085（ＷＯ，Ａ)
Claims (5)
- 【請求項１】ターゲットと背景クラッタとを含む情景の
ビデオ像信号を供給するための検知器と、 上記ビデオ像信号を２値画素にディジタル化する手段
と、 情景の中にある物体の重心の関数として水平方向および
垂直方向の軸に沿ったトラックエラー信号を生成できる
重心プロセッサと、 情景中のことなる像の相対的ずれの関数として前記水平
方向および垂直方向の軸に沿ったトラックエラー信号を
生成できる相関プロセッサと、 ターゲットがコントラストにより境界を制限されている
各軸については、重心プロセッサからトラックエラー信
号を自動的に選択するための選択手段であって、ターゲ
ットがコントラストにより境界を制限されていない各軸
については、相関プロセッサからトラックエラー信号を
自動的に選択するための前記選択手段とを具備するトラ
ッキングシステム。 - 【請求項２】像内のターゲットの相対的サイズの関数で
ある幅と高さを有するトラックゲートを適正に決定する
ためにトラックゲートサイズ決定手段を有し、 前記トラックゲートの幅と高さがあらかじめ選択された
値を越えたとき、選択手段は相関プロセッサからのトラ
ックゲートエラー信号を水平方向および垂直方向の軸の
両方について選択し、それによってトラックゲートはコ
ントラストにより境界を制限されないことを特徴とする
請求項（１）のトラッキングシステム。 - 【請求項３】トラックゲートの幅が予め定められた画素
数よりも大きい場合、選択手段は相関プロセッサから水
平軸についてトラックゲートエラー信号を選択し、それ
によって水平トラックゲートは水平方向においてコント
ラストにより境界を制限されず、 トラックゲートの高さが走査線の予め定められた数より
小さい場合、選択手段はトラックゲートエラー信号を垂
直方向について重心プロセッサから選択し、それによっ
て垂直トラックゲートは垂直方向においてコントラスト
により境界を制限されることを特徴とする請求項（１）
のシステム。 - 【請求項４】トラックゲートの幅が予め定められた画素
数よりも小さい場合、選択手段は重心プロセッサから水
平軸についてトラックゲートエラー信号を選択し、それ
によって水平トラックゲートは水平方向においてコント
ラストにより境界を制限され、 トラックゲートの高さが走査線の予め定められた数より
大きい場合、選択手段はトラックゲートエラー信号を垂
直方向について相関プロセッサから選択し、それによっ
て垂直トラックゲートは垂直方向においてコントラスト
により境界を制限されないことを特徴とする請求項
（１）のシステム。 - 【請求項５】重心プロセッサまたは相関プロセッサから
得られたトラッキングエラー信号を使用して、ターゲッ
トをトラッキングするトラッキングシステムにおいて、 情景の中の目標物の重心と相関させて水平および垂直軸
に沿ってトラックエラー信号を発生させる重心プロセッ
サと、 情景中のことなる像の相対的ずれと相関させて水平およ
び垂直軸に沿ってトラックエラー信号を発生させる相関
プロセッサと、 オペレータに排他的に相関プロセッサからトラックエラ
ー信号を手動で選択させるオペレータ選択手段を有する
ことを特徴とする請求項（１）のトラッキングシステ
ム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US07/394,024 US4958224A (en) | 1989-08-15 | 1989-08-15 | Forced correlation/mixed mode tracking system |
| US394,024 | 1989-08-15 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0395476A JPH0395476A (ja) | 1991-04-19 |
| JPH0766048B2 true JPH0766048B2 (ja) | 1995-07-19 |
Family
ID=23557234
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2214472A Expired - Lifetime JPH0766048B2 (ja) | 1989-08-15 | 1990-08-15 | 強制相関／混合モードトラッキングシステム |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4958224A (ja) |
| EP (1) | EP0419016B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0766048B2 (ja) |
| KR (1) | KR930005608B1 (ja) |
| AU (1) | AU620000B2 (ja) |
| CA (1) | CA2021227A1 (ja) |
| DE (1) | DE69017811T2 (ja) |
| NO (1) | NO179628C (ja) |
Families Citing this family (24)
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|---|---|---|---|---|
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