胡禮勇,李 釗,李建軍,郭 剛

(1.第二炮兵青州士官學(xué)校,山東青州262500;2.第二炮兵駐石家莊地區(qū)軍事代表室,河北石家莊050081)

0 引言

近年來(lái),隨著人們對(duì)運(yùn)距離、低信噪比條件下的點(diǎn)狀微弱運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤技術(shù)要求的提高,如何實(shí)時(shí)快速地檢測(cè)出小目標(biāo)成為目前的研究熱點(diǎn)。微弱點(diǎn)狀目標(biāo)不同于大目標(biāo),它沒(méi)有大小、形狀和紋理等特征信息可以利用,且目標(biāo)點(diǎn)的輻射強(qiáng)度較弱,通常被背景和雜波所掩蓋,因此,不可能用傳統(tǒng)的單幀檢測(cè)技術(shù)來(lái)檢測(cè)提取目標(biāo),必須采用時(shí)空聯(lián)合多幀檢測(cè)技術(shù)。為解決此問(wèn)題,提出了一種結(jié)合投影檢測(cè)和軌跡關(guān)聯(lián)搜索的方法,通過(guò)投影構(gòu)造組合幀,將三維時(shí)空上的軌跡映射到二維平面圖像上,同時(shí)構(gòu)造幀信息的染色圖,然后在組合幀圖像上按照先跟蹤后檢測(cè)的思路進(jìn)行軌跡搜索,目標(biāo)檢測(cè)。仿真結(jié)果表明,該方法能準(zhǔn)確地檢測(cè)出低信噪比條件下點(diǎn)狀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

1 基于最大值投影的目標(biāo)檢測(cè)算法

直接對(duì)三維圖像序列進(jìn)行處理所需計(jì)算量很大,目前很難實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn),為此采用了投影變換的檢測(cè)算法。基于投影變換的檢測(cè)算法主要是將三維空間的圖像沿時(shí)間軸投影到二維圖像空間,再在二維空間上對(duì)目標(biāo)可能軌跡進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢測(cè),最后將檢測(cè)結(jié)果映射到三維空間上形成最終的檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)將三維時(shí)空域上的軌跡檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為二維平面上的軌跡檢測(cè)問(wèn)題,從而使軌跡搜索的運(yùn)算量大大減少。該算法將目標(biāo)檢測(cè)和圖像的背景抑制結(jié)合在一起,通過(guò)求最大值圖像和平均值圖像,然后將2幅圖像做差分運(yùn)算,獲得經(jīng)過(guò)背景抑制后的圖像,后經(jīng)閾值分割,得出候選目標(biāo)點(diǎn),然后利用軌跡關(guān)聯(lián)算法檢測(cè)出作直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)點(diǎn)。

1.1 序列圖像的投影變換

將送入處理單元的N幅原始圖像通過(guò)投影變換求取最大值圖像、平均值圖像以及幀序號(hào)染色圖像。其主要思想是求該N幅圖像各個(gè)像素點(diǎn)灰度的最大值,將該灰度值作為最大值圖像在該像素點(diǎn)的灰度值,同時(shí)將該像素點(diǎn)所在的幀序號(hào)按照一定的灰度變換方法構(gòu)造幀序號(hào)染色圖像在該點(diǎn)的灰度值。將N幅圖像在同一像素點(diǎn)的灰度值之和作為和值圖像在該點(diǎn)的灰度值。然后將和值圖像減去最大值圖像除以N-1作為平均值圖像。由于目標(biāo)點(diǎn)的灰度值比背景點(diǎn)大,故最大值圖像中必定包含目標(biāo)點(diǎn),同時(shí)幀序號(hào)染色圖像包含了目標(biāo)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間信息。表達(dá)式為:

1.2 時(shí)間預(yù)測(cè)圖像的獲取

時(shí)間預(yù)測(cè)圖像為最大值圖像減平均值圖像。平均值圖像中包含了靜態(tài)的背景目標(biāo)點(diǎn),通過(guò)差分運(yùn)算,在消除了靜態(tài)目標(biāo)點(diǎn)的同時(shí)抑制了背景。

1.3 候選目標(biāo)點(diǎn)的提取

候選目標(biāo)的提取是通過(guò)自適應(yīng)閾值分割算法實(shí)現(xiàn)的?；谀繕?biāo)圖像計(jì)算出背景噪聲的水平,按照設(shè)定的虛警率和漏警率計(jì)算閾值,對(duì)軌跡圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值濾波。把圖像分割成k1×k2個(gè)大小相同的子圖,對(duì)每個(gè)子圖,重復(fù)進(jìn)行以下操作:

式中,E為區(qū)域象素的平均值。

這種算法基于目標(biāo)窗口圖像的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出一個(gè)閾值。超過(guò)閾值的像素被賦予一個(gè)常值,或保持源值(非零)。閾值通常定義為:

候選目標(biāo)像素面積大則增加 α;否則,候選目標(biāo)像素面積小而導(dǎo)致跟蹤處理器無(wú)法鎖定當(dāng)前有效的候選目標(biāo),則減小 α。

1.4 質(zhì)心坐標(biāo)的求取

設(shè)在組合幀圖像中的某個(gè)目標(biāo)點(diǎn)由點(diǎn)集T=組成,其中m為構(gòu)成該目標(biāo)點(diǎn)的像素個(gè)數(shù),fk(xk,yk)表示位于(xk,yk)像素點(diǎn)的灰度值。根據(jù)灰度值加權(quán)計(jì)算質(zhì)心坐標(biāo)的方法可以得到:

經(jīng)過(guò)背景抑制等前端處理后的圖像的場(chǎng)景模型為:I(i,j,k)=s(i,j,k)+n(i,j,k),其中s(i,j,k)表示目標(biāo)灰度值,n(i,j,k)表示噪聲,則質(zhì)心坐標(biāo)公式為:

1.5 目標(biāo)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)

序列圖像中的微弱點(diǎn)狀目標(biāo),雖然從長(zhǎng)時(shí)間來(lái)看存在較多的不確定因素,但由于成像系統(tǒng)的成像頻率很高,在短時(shí)間內(nèi)點(diǎn)目標(biāo)具有平穩(wěn)特性,主要表現(xiàn)為在短時(shí)間內(nèi)目標(biāo)的灰度值可以近似認(rèn)為不變和目標(biāo)可以近似認(rèn)為作勻速直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)。經(jīng)過(guò)最大值投影后,目標(biāo)點(diǎn)在三維時(shí)空坐標(biāo)中的運(yùn)動(dòng)軌跡被投影到二維組合幀圖像中,利用目標(biāo)可以近似認(rèn)為作勻速直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)的特性,檢測(cè)出作直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)點(diǎn)。常用的方法有軌跡關(guān)聯(lián)算法和哈夫變換算法,這里采用軌跡關(guān)聯(lián)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),具體步驟為:

①尋找預(yù)測(cè)最大值圖像,構(gòu)造幀序號(hào)圖像;

②尋找?guī)瑫r(shí)間序列中除最大值圖像外的平均值圖像;

③將最大值圖像和平均值圖像做差分運(yùn)算,消除整個(gè)圖像序列中的靜態(tài)目標(biāo),得到經(jīng)過(guò)背景抑制后的組合幀圖像;

④對(duì)組合幀圖像進(jìn)行閾值分割;

⑤利用區(qū)域生長(zhǎng)方法求取各個(gè)候選目標(biāo)點(diǎn)的質(zhì)心坐標(biāo);

⑥結(jié)合幀序號(hào)圖像,在分割后的圖像上進(jìn)行軌跡關(guān)聯(lián),檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)。

2 仿真試驗(yàn)及結(jié)果分析

2.1 一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)

仿真試驗(yàn)中所采用的星圖圖像信噪比SNR=2,點(diǎn)目標(biāo)的大小為4個(gè)像素,目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度為vx=5.8 pixel/frame,vy=-6.2 pixel/frame,圖像尺寸為128×128像素。根據(jù)該圖像序列的信噪比,從計(jì)算量和檢測(cè)性能綜合考慮,分別選用了3～10幀進(jìn)行最大值投影,在組合幀上檢測(cè)到目標(biāo)的位置點(diǎn)數(shù)如表1所示。

表1 檢測(cè)到的目標(biāo)點(diǎn)數(shù)及檢測(cè)百分比(單一目標(biāo))

從表1可以看出,利用本文方法可有效檢測(cè)出目標(biāo)點(diǎn),且選用的圖像幀數(shù)越多檢測(cè)效果越好,當(dāng)選用10幀進(jìn)行最大值投影檢測(cè),目標(biāo)點(diǎn)位置都被準(zhǔn)確提取。

2.2 交叉運(yùn)動(dòng)的兩個(gè)目標(biāo)

仿真試驗(yàn)中所采用的星圖圖像信噪比SNR=2,目標(biāo)點(diǎn)大為4個(gè)像素,目標(biāo)點(diǎn)一的運(yùn)動(dòng)速度為vx=6.2 pixel/frame,vy=5.7 pixel/frame,目標(biāo)點(diǎn)二的運(yùn)動(dòng)速度為vx=-4.7 pixel/frame,vy=6.8 pixel/frame圖像尺寸為128×128像素。根據(jù)該圖像序列的信噪比,從計(jì)算量和檢測(cè)性能綜合考慮,分別選用3～10幀進(jìn)行最大值投影,在組合幀上檢測(cè)到目標(biāo)的位置點(diǎn)數(shù)如表2所示。

表2 檢測(cè)到的目標(biāo)點(diǎn)數(shù)及檢測(cè)百分比(交叉運(yùn)動(dòng)目標(biāo))

從表2可以看出,利用本文方法可有效檢測(cè)出目標(biāo)點(diǎn),且選用的圖像幀數(shù)越多檢測(cè)效果越好,當(dāng)選用9幀進(jìn)行最大值投影檢測(cè),所有目標(biāo)點(diǎn)位置都被準(zhǔn)確提取。

3 結(jié)束語(yǔ)

上述提出的結(jié)合投影檢測(cè)與軌跡關(guān)聯(lián)搜索的序列圖像點(diǎn)狀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法根據(jù)最大值投影后的組合幀以及幀序號(hào)的染色圖,利用軌跡關(guān)聯(lián)的方法檢測(cè)點(diǎn)狀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在實(shí)際運(yùn)用中,組合幀的數(shù)目的增加對(duì)提高檢測(cè)率是有利的,但同時(shí)也增加了計(jì)算量和虛警率,必須根據(jù)實(shí)際性能的需要對(duì)有關(guān)參數(shù)進(jìn)行合理設(shè)置。仿真試驗(yàn)表明,通過(guò)合理選擇組合幀數(shù),該方法能在低信噪比條件下檢測(cè)出單一和交叉運(yùn)動(dòng)目標(biāo),且算法簡(jiǎn)明,易于編程實(shí)現(xiàn)。

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