協調標的特徴点イメージングにおける大スパン動的測定時の特徴抽出精度低下およびリアルタイム性不足の問題に対し、フレーム間運動予測と改良アンダーピクセルエッジ検出を融合した適応型スポット重心抽出法を提案した。協調標的測定の運動連続性特性に基づき、動的関心領域（Region of Interest、ROI）特徴パラメータモデルを構築し、フレーム間運動予測によりROIの高速位置決めを実現。 otsu法の閾値最適化戦略と組み合わせた適応的Cannyエッジ検出により計算効率を高め、異なる測定距離におけるノイズ除去問題を効果的に解決した。その後、多方向Sobel演算子と強度勾配改良Zernikeモーメントを組み合わせてエッジ点位置決定アルゴリズムを改良し、ガウス・ニュートン反復に基づく頑健な最小二乗円フィッティング法を用いて重心座標計算を実現した。実験結果は、シミュレーションテストで異なるノイズレベル下での重心位置誤差が0.001〜0.025ピクセルであったことを示し、実測テストではROI予測アルゴリズムが加速度8.75 m/s²以内の測定シーン要求を満たし、10〜30 mの測定距離内でのスポット繰り返し位置誤差が0.016〜0.040ピクセルで安定し、従来法より優れていた。スポット抽出速度は約75.5％向上し、システムのリアルタイム処理能力を著しく強化した。本研究は協調標的の測定応用に有効な技術的支援を提供することができる。

協調標的検出;適応型スポット重心抽出;フレーム間運動予測;改良Sobel-Zernikeモーメント