王昊鵬，劉澤乾

（中國人民解放軍空軍航空大學(xué) 吉林 長春 130022）

運用三維激光成像技術(shù)可以將主動成像提高到一個新的層面上，除了強(qiáng)度和角度的標(biāo)準(zhǔn)，還包括成像的范圍。利用三維幾何形狀可以解決對成像區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)和人物的識別和鑒定，并能將目標(biāo)對象進(jìn)行對比。它同時也增強(qiáng)了“看”的能力，用于探測諸如植被、偽裝網(wǎng)、窗簾和百葉簾等遮蔽物之下的隱藏對象，還可以被用于監(jiān)視、偵察和識別。三維激光成像系統(tǒng)的高分辨率和準(zhǔn)確度使得它能對三維圖像做出精確的測量，例如生成一個人或一個完整的犯罪現(xiàn)場的三維模型。

文中提出用于激光主動成像系統(tǒng)的技術(shù)，并舉例說明如何將該項技術(shù)應(yīng)用到實際工作當(dāng)中。第2節(jié)主要介紹了一些可用于三維成像的激光成像技術(shù)。第3節(jié)舉例說明三維成像系統(tǒng)的一些應(yīng)用，第4節(jié)提出了一些關(guān)于使用激光成像系統(tǒng)、信號處理、圖像識別、視覺和建模仿真等方面正在進(jìn)行的工作。

1 激光三維成像技術(shù)

激光三維成像技術(shù)的基本原理是利用照射激光脈沖從探測場景中收集反射輻射線。激光的主動照射在白天或晚上的光照環(huán)境條件下完全獨立，因此圖像對比度在這方面具有較好的魯棒性。

照射激光能夠在一些傳輸數(shù)據(jù)信號上采樣，或照射一些有間隙的遮蔽物所隱藏的對象，并由檢測傳感器接收隱蔽目標(biāo)表面的反射激光，如圖1所示，它可以應(yīng)用于對可疑的物體和地區(qū)進(jìn)行觀察，例如被植被、偽裝網(wǎng)、窗簾、百葉簾或有陰影的窗戶遮住的區(qū)域。與可見光和近紅外光不同，激光能夠穿透建筑和車輛的窗戶，可用于偵察和檢測建筑物或汽車中是否有人。其他方面的應(yīng)用包括地形測繪，如可以將樹木、道路和建筑分類。三維信息與二維圖像結(jié)合可以更好地識別目標(biāo)，但是實現(xiàn)過程也更復(fù)雜。

圖1 照射激光信號采樣原理Fig.1 Laser irradiation principle of sampling signal

圖1中，照射激光脈沖首先照射樹的樹冠，導(dǎo)致第一束回波信號產(chǎn)生。部分激光脈沖穿透樹冠，最后在莖干上反射，產(chǎn)生回波。

在過去的幾年里，新型傳感器的能力得到了快速的發(fā)展。激光三維成像掃描系統(tǒng)通常采用機(jī)械掃描器，因此數(shù)據(jù)收集相當(dāng)費時，而且無法捕捉移動的物體。閃光燈激光雷達(dá)作為新一代探測系統(tǒng)，其測距儀包括時間分辨接收器和ROIC（Read-Out Integrated Circuit），可以對每個像素完整采樣。這使捕獲一幅完整的三維圖像僅需傳輸一束脈沖激光。

1.1 GV技術(shù)

GV（gated viewing）技術(shù)也稱為“burst illumination”，激光波長傳感器可以是一臺簡單相機(jī)，但快門開合時間要與短波照射激光的脈沖同步。對應(yīng)于所需要范圍內(nèi)的往返傳輸時間，可以設(shè)置一個可調(diào)控延遲來控制照相機(jī)快門的開合。相機(jī)成像需要考慮激光脈沖長度和快門打開的時間。通過預(yù)先設(shè)定的程序可以改變延遲時間，致使成像片段呈現(xiàn)不同區(qū)域的景象。由于生成每個區(qū)域的圖像都需要最大照明亮度，電源的效率將對系統(tǒng)產(chǎn)生影響。該技術(shù)具有成本低和魯棒性高等優(yōu)點，用相對簡單的部件就可以實現(xiàn)。主動照射的使用使GV系統(tǒng)具有夜間工作的能力。與被動成像技術(shù)相比，GV技術(shù)主要在以下方面具有優(yōu)勢：

1）對大氣、煙霧和地形等干擾因素的抑制；

2）應(yīng)用于遠(yuǎn)距離光學(xué)探測（例如光傳感器或望遠(yuǎn)鏡）的潛力；

3）輪廓檢測；

4）曝光時間短，主動照明可以抑制背景光電噪聲；

5）與光電無源系統(tǒng)相比，在晴朗天氣下的可靠性和安全性更高，具有透過煙霧和陰霾“看”到目標(biāo)的能力。

此外，有證據(jù)表明，相當(dāng)微小的GV就可以生成高分辨率的三維圖像，既三維物體的圖像信息量可以由微小的GV圖像構(gòu)建。

1.2 激光掃描儀

用單一元件的激光成像探測器進(jìn)行掃描是直接、迅速地獲得探測場景的三維景象信息的方法。每一束脈沖激光照射被探測物體的一小部分，儲存發(fā)射脈沖和接收回波的時間間隔。一些探測器給出全波形的時間分辨脈沖響應(yīng)，其他探測器只給出超過一定限度的時間脈沖回波。有些系統(tǒng)除了儲存第一個和最后一個回波之外，還能存儲更多的回波，不同回波描繪不同的目標(biāo)區(qū)域。掃描系統(tǒng)的優(yōu)點之一是角分辨率高，主要缺點是數(shù)據(jù)采集時間長，難以捕捉移動的物體。激光成像掃描系統(tǒng)可以由地面激光發(fā)射器實現(xiàn)，或由機(jī)載設(shè)備實現(xiàn)。建立在地面上的系統(tǒng)可用于三維造型和小型物體的識別，而機(jī)載系統(tǒng)主要用于地形測繪。

1.3 閃光燈激光三維成像系統(tǒng)

FPA（focal plane array）探測器已經(jīng)發(fā)展到能讓每個像素都具有擇時能力，這使非掃描激光三維成像成為可能。配有128×128像素和ROIC的FPA今天仍在使用[1]。這樣一個系統(tǒng)中，幀速率可以增加到視頻速率（50 Hz或60 Hz），能夠捕獲移動的目標(biāo)。該傳感器比普通照相機(jī)體積小，其激光源可由數(shù)據(jù)采集平臺提供。

2 部分應(yīng)用實例

2.1 “透視”植被和偽裝

激光三維成像系統(tǒng)擁有記錄回波信號的能力，可以揭露被部分隱藏的目標(biāo)對象。激光三維成像掃描系統(tǒng)收集的試驗數(shù)據(jù)表明，一束照射脈沖激光可以穿透到幾十米的植被之下，對森林里的目標(biāo)進(jìn)行成像[2]。

將多視角的成像場景組合在一起可增強(qiáng)“透視”植被的能力。如圖2所示，從8個不同的視角記錄一處相當(dāng)密集的植被群，植被群下放置了一輛沃爾沃V40。通過組合旋轉(zhuǎn)點云可以揭露隱藏在樹后的汽車，如圖3所示。

在圖2中，中間是將從8個不同的觀察點得到的樹縫圖像拼接在一起生成的激光三維成像圖像，周圍是激光掃描儀在不同位置的一系列成像效果。紅色的矩形區(qū)域顯示隱藏車輛的位置。圖3結(jié)合從8個觀察點得到的圖像信息，提取出了隱藏在濃密植被下的沃爾沃V40的圖像。

FOI[3]的現(xiàn)場測試結(jié)果表明激光三維成像系統(tǒng)能穿透偽裝網(wǎng)，提供隱藏物體的圖像。FOI進(jìn)行了對隱藏起來的目標(biāo)部分成像的研究。熱源圖像由于受傳播波長的限制，不能透過百葉簾成像。激光成像照射光在1.5 μm波長下傳播，能夠透過百葉簾，可用于對建筑物內(nèi)部的目標(biāo)成像。

2.2 城市建模

城市環(huán)境和特殊景觀元素的高仿真建模得益于激光成像的三維數(shù)據(jù)。激光三維成像系統(tǒng)定位在成像區(qū)域的中心位置，通過掃描獲取成像數(shù)據(jù)。

2.2.1 識別和分類

現(xiàn)有的技術(shù)已經(jīng)可以處理機(jī)載激光掃描數(shù)據(jù)，目前的研究目標(biāo)是開發(fā)自動提取支持三維虛擬環(huán)境建模的地理信息的方法。該方法以坐標(biāo)網(wǎng)格數(shù)據(jù)為工作基礎(chǔ)。首先將不規(guī)則的激光點重新按照固定網(wǎng)格（0.25×0.25 m2）分布。數(shù)據(jù)需要兩個網(wǎng)格存儲：一個網(wǎng)格把海拔最高值儲存在每個單元格中（DSMmax），如圖 4（a）所示，另一個網(wǎng)格存儲最低值（DSMmin）。

圖2 不同視角的三維激光成像場景及效果Fig.2 Different perspective of the 3 d laser imaging scenes and effect

圖3 植被下層隱藏目標(biāo)的圖像Fig.3 The hidden goal of vegetation image

該方法確定的第一類數(shù)據(jù)是地表信息，運用DSMmin和主動輪廓[4]估計地表（DTM）。該方法的理論基礎(chǔ)是主動形狀模型[5]。主動輪廓可以看作是被從下層推向上層的存儲激光點的網(wǎng)格。

確定地表信息后，將地表的數(shù)據(jù)點進(jìn)一步分類。當(dāng)激光脈沖“印記”的不同部分出現(xiàn)在不同高度時，將產(chǎn)生多重回歸信息，建筑物都是使用多重回歸信息進(jìn)行分類的。例如在建筑物邊緣和植被區(qū)域，激光印記往往是分開的，一部分由目標(biāo)物體的頂部反射，另一部分由地面反射，如圖4（b）所示。利用這一多重回歸信息，可以將大部分的植被去掉或與建筑分離。定義超過地表2 m以上的像素集群為有效信息，每組有效信息根據(jù)曲率的不同可分為建筑或非建筑、最大限度的斜坡和使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的圖形。隨后，又窄又高的物體被歸類為燈柱一類的物體，剩下的超過地表以上2 m的像素被歸類為植被。被分為地面信息的像素，利用脈沖強(qiáng)度的不同可進(jìn)一步分類為“道路”（大街、小巷及其他地區(qū)）或“非道路”，如圖 4（c）所示。

圖4 三維虛擬環(huán)境建模Fig.4 3-d virtual environment modeling

用被歸類為建筑的數(shù)據(jù)組來構(gòu)建建筑物的三維模型。首先用表面法線聚類法提取出屋頂平面。然后在每個屋頂平面周圍圖像數(shù)據(jù)發(fā)生變化的部分插入拓?fù)潼c。這些屋頂平面之間的部分被定義為十字路口和建筑的邊緣，它們可以分離出不同的建筑物。為了獲得建筑模型，還需要提取線性的墻壁，使用二維霍夫變換沿著屋頂邊緣估算直線段信息，在十字路口處估算線段位置，并插入新的數(shù)據(jù)點。通過這些信息即可建立城市的三維模型。

最后，提取單一的樹木并劃分為植被區(qū)域。用獲取的數(shù)據(jù)估算提取的每棵樹的位置、樹高、樹冠直徑和面積。根據(jù)不同層面的空間擴(kuò)展信息即可構(gòu)造三維虛擬環(huán)境模型，如圖5所示。

圖5 三維虛擬環(huán)境模型，顯示了地面建筑和樹木的模型Fig.5 3-d virtual environment model，show the ground buildings and trees on the model

2.2.2 可視化和監(jiān)視

有效的城市區(qū)域三維模型，不僅能使目標(biāo)對象的和建筑本身可見，還能使傳感器的仿真數(shù)據(jù)可視化。這能極大地提高在監(jiān)視、危機(jī)管理、城市戰(zhàn)斗等情況下對環(huán)境態(tài)勢的感知效果。

分析從監(jiān)控攝像頭獲取的數(shù)據(jù)，最常見的方法是利用顯示器。問題是，雖然用這種方法很容易發(fā)現(xiàn)有不同尋常的事件發(fā)生，但仍然難以觀察到正在發(fā)生什么。一旦發(fā)生某種形式的城市危機(jī)，例如暴亂、游行或戰(zhàn)斗，人群和車輛會不斷進(jìn)出攝像機(jī)鏡頭的視野范圍。操作員需要把這些細(xì)微的事件圖像變成更大的畫面，其工作過程非常復(fù)雜。

解決辦法是模擬相關(guān)區(qū)域的三維模型，并在模型上實施視頻記錄。在合成的虛擬世界中，相機(jī)由錄像放映機(jī)代替，以突出相機(jī)在現(xiàn)實世界中拍到的場景。該方法有如下優(yōu)勢：

1）能給出相關(guān)區(qū)域的整體場景，顯示不同的攝像機(jī)在相同時間、相同地點記錄的景象；

2）使記錄的不同信息在時間和空間上的關(guān)聯(lián)過程更加明顯；

3）其他傳感器的數(shù)據(jù)，如對入侵者實施跟蹤的檢測數(shù)據(jù)，易于集成在同一視圖中。例如，如果一個罪犯在所有相機(jī)的檢測視野之外，他的圖像信息仍然可以在三維環(huán)境下被合成，并直接關(guān)聯(lián)到視覺模型和視頻數(shù)據(jù)中。此外，假設(shè)一個槍手被聲納網(wǎng)絡(luò)傳感器定位[6]，不僅槍手能立即被標(biāo)記為在三維模型中，而且他的整個視野范圍，即當(dāng)前危險區(qū)域，都可以在三維模型中被標(biāo)注。

2.3 識別人類活動和目標(biāo)對象

高水平的計算機(jī)圖像處理可以分為2類：圖像增強(qiáng)和自動分析。兩種方法的目的都是明確圖像的內(nèi)容，以便支持進(jìn)一步的操作。全面增強(qiáng)圖像強(qiáng)度或范圍數(shù)據(jù)的技術(shù)已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，但對于部分區(qū)域的圖像內(nèi)容，仍需要由操作員進(jìn)行處理。在某些情況下，這一解決方案能達(dá)到令人滿意的效果。但在其他情況下，比如當(dāng)在短時間內(nèi)對大尺寸圖片或大量三維數(shù)據(jù)集進(jìn)行解析時，需要在處理過程中自動支持部分操作，例如當(dāng)目標(biāo)物體出現(xiàn)時，選擇其動態(tài)部分的圖像幀或范圍幀。此外，數(shù)據(jù)的后期處理要能夠支持操作員對被遮擋部分的物體進(jìn)行成像，例如位于偽裝網(wǎng)下、植被區(qū)域下、建筑的百葉簾和車輛的玻璃窗后的人或目標(biāo)物體。

文獻(xiàn)[7]給出了GV的圖像增強(qiáng)效果。GV圖像所受到的噪聲和干擾主要來源于目標(biāo)反射、大氣擾動（湍流，散斑噪聲）、攝像機(jī)和激光性能。此外，基于此方法還可以建立動態(tài)平臺。當(dāng)圖像在湍流中，或照相機(jī)在運動時，通過追蹤銳化的線條和邊緣的轉(zhuǎn)換和旋轉(zhuǎn)過程，就有可能利用時間平滑濾波緩解隨機(jī)照明差異的影響。用這種圖像增強(qiáng)方法可增強(qiáng)對千米級距離的人類活動的探測，例如當(dāng)目標(biāo)人物在汽車中時，操作員可以探測到他的存在。

在車輛的反射鏡和前燈等反光材料上，激光照射會引起強(qiáng)烈的光學(xué)反射，這可以用來檢測隱藏在偽裝網(wǎng)和植被區(qū)域后的車輛。

一些短射程GV系統(tǒng)能夠解決人臉的視覺識別問題，而動態(tài)模型的識別還可以運用生物措施[7]。所謂生物措施是指探測人體的主要部分：頭、頸、軀干、上臂、前臂、手、臀部、小腿、腳等。通過追蹤身體部份，明確其相互關(guān)系，可以提取出每個個體的具體模型。

在軍事應(yīng)用中，激光成像技術(shù)已經(jīng)在半自動或自動檢測與識別軍事目標(biāo)方面使用了幾十年[8]，三維激光雷達(dá)等設(shè)備也已經(jīng)被廣泛使用。由于GV圖像序列可以轉(zhuǎn)換為三維數(shù)據(jù)量[9]，一些軍事用途上的算法也可用這種數(shù)據(jù)實現(xiàn)。

3 結(jié) 論

文中介紹了激光三維成像系統(tǒng)的技術(shù)和潛在用途。運用主動傳感器可以準(zhǔn)確地對車輛和人類等目標(biāo)物體進(jìn)行遠(yuǎn)距離三維成像。完整的三維掃描可以精確地模擬城市景觀、犯罪現(xiàn)場或個體對象等場景。此外，由于激光三維成像系統(tǒng)可以穿透植被、百葉簾、偽裝網(wǎng)等遮蔽物，使得激光三維成像技術(shù)可以應(yīng)用于觀察隱藏對象的活動，例如透過一棟建筑物的窗戶對室內(nèi)景象進(jìn)行成像。

[1]Stettner R，Bailey H，Richmond R D.Eye safe laser radar focal plane array for threedimensional imaging[R].Proc.SPIE Vol.5412，Laser Radar Technology and Applications IX，2009.

[2]Steinvall O，Larsson H，Gustafsson F，et al.Characterizing targets and backgrounds for 3-D laser radars[R].To be presented at SPIE Security and Defence 2004，Military Remote Sensing， London，2009.

[3]Andersson P.Automatic target recognition from laser radar data-Applications to gated viewing and airborne 3-D laser radar[R].Tech report FOI-R--0829--SE，Swedish Defence Research Agency FOI， Sweden，2008.

[4]Elmqvist M.Ground surface estimation from airborne laser scanner data using active shape models[J].Photogrammetric Computer Vision-ISPRS Commission III Symposium，2007，XXXIV（A）：114-118.

[5]Kass M，Witkin A，Terzopoulos D.Snakes:active contour models[J].In Int.J.of Computer Vision，2003（1）:321-331.

[6]Maas H G.The potential of height texture measures for the segmentation of airborne laser scanner data [J].Fourth InternationalAirborne Remote Sensing Conference and Exhibition/21st Canadian Symposium on Remote Sensing，2004（6）：21-24.

[7]Klasén L.Image sequence analysis of complex objects.Law enforcement and defence applications [D].Sweden：PhD dissertation no.762， Link?ping University，2007.

[8]Gr?nwall C，Chevalier T，Persson A，et al.An overview of methods for recognition of natural and man-made objects using laser radar data[R].Proc.SPIE Vol.5412，Laser Radar Technology and Applications IX，April 2009.

[9]Andersson P，Klasén L，Elmqvist M，et al.Long range gated viewing and applications to automatic target recognition[J].Proceedings SSAB’03 Symposium on Image Analysis，KTH，Stockholm，March 6-7，2008.