張浩鵬 劉正一 姜志國(guó) 安 萌 趙丹培

(北京航空航天大學(xué) 宇航學(xué)院,北京100191)

1 引言

當(dāng)前,外太空的戰(zhàn)略地位正在快速上升,不論是在軍用方面還是民用方面,越來(lái)越多的國(guó)家加入到了空間競(jìng)爭(zhēng)的行列之中,而空間目標(biāo)監(jiān)視在其中起著關(guān)鍵性作用。美國(guó)是目前空間監(jiān)視能力最強(qiáng)的國(guó)家,已擁有較完善的空間監(jiān)視系統(tǒng),中國(guó)、歐盟、法國(guó)、德國(guó)、日本等國(guó)家和組織也在大力發(fā)展獨(dú)立的空間目標(biāo)監(jiān)視系統(tǒng)[1-3]。

空間監(jiān)視系統(tǒng)的基本任務(wù)之一是對(duì)繞地球軌道運(yùn)行的人造目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)、跟蹤、編目及識(shí)別[4]。這里的人造目標(biāo)包括工作和不工作的衛(wèi)星、火箭殘骸及空間碎片,也就是通常人們所關(guān)心的空間目標(biāo)。本文所述空間目標(biāo)主要指衛(wèi)星。

對(duì)空間目標(biāo)的監(jiān)視可采用地基和天基兩種方式實(shí)現(xiàn)。與地基觀測(cè)相比,天基觀測(cè)在空域覆蓋性和監(jiān)視時(shí)效性等方面具有較大優(yōu)勢(shì)[5]。天基可見(jiàn)光傳感器(Space-based Visible sensor)可監(jiān)視整個(gè)地球同步軌道帶,同時(shí)探測(cè)多個(gè)空間目標(biāo),可以有效提高空間監(jiān)視能力[6-7]。天基可見(jiàn)光觀測(cè)技術(shù)已成為當(dāng)今空間領(lǐng)域的前沿性技術(shù)。

我國(guó)的空間目標(biāo)監(jiān)視研究尚處于起步階段,中國(guó)科學(xué)院、國(guó)防科技大學(xué)、南京大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、中國(guó)航天科技集團(tuán)等單位對(duì)空間目標(biāo)監(jiān)視系統(tǒng)中的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了較為深入的研究。目前,成像目標(biāo)探測(cè)已成為空間目標(biāo)光電探測(cè)與識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。[8-9]

空間目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)是空間監(jiān)視系統(tǒng)的重要組成部分,是空間目標(biāo)分類、識(shí)別的基礎(chǔ)。通過(guò)研究空間目標(biāo)特性,建立空間目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)于空間監(jiān)視任務(wù)中的目標(biāo)識(shí)別、分類研究具有重要應(yīng)用價(jià)值。計(jì)科峰、王宏、張?jiān)骑w等人設(shè)計(jì)和建立的空間目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)主要包含衛(wèi)星屬性信息(名稱、國(guó)別等)、衛(wèi)星軌道參數(shù)、衛(wèi)星RCS(RADAR Cross-Section)、目視星等、觀測(cè)信息(觀測(cè)時(shí)間、觀測(cè)站位置、傳感器參數(shù)等)等內(nèi)容[10-12]。彭華峰、李駿、潘海濱等人對(duì)空間目標(biāo)可見(jiàn)光特性進(jìn)行了分析,并在此基礎(chǔ)上給出了可見(jiàn)光成像仿真結(jié)果[13-15],但目標(biāo)在像面上呈點(diǎn)狀或線狀,反映不出目標(biāo)的外形、紋理等幾何特性。李志軍、毛宏霞等人對(duì)空間目標(biāo)與環(huán)境的紅外特性進(jìn)行了分析,給出了相應(yīng)的仿真成像結(jié)果,且具備一定的形狀信息[16-17]。在作者已知的范圍內(nèi),有關(guān)空間目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)和成像仿真方面的公開(kāi)文獻(xiàn)均未提及包含豐富幾何特性(外形、紋理)的空間目標(biāo)可見(jiàn)光成像數(shù)據(jù)庫(kù)。而針對(duì)空間目標(biāo)可見(jiàn)光成像探測(cè)建立相應(yīng)的空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于空間目標(biāo)探測(cè)和識(shí)別具有極其重要的意義,這一數(shù)據(jù)庫(kù)的缺失已經(jīng)成為影響空間目標(biāo)分類、識(shí)別研究的一個(gè)瓶頸。

BUAA-SID1.0空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)正是基于上述考慮而創(chuàng)建的包含豐富幾何信息的空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。本文在分析空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)建立的背景和意義的基礎(chǔ)上,首先從三維模型建立、仿真圖像生成兩個(gè)方面闡述BUAA-SID1.0空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建立方法,接著介紹該數(shù)據(jù)庫(kù)共享版本BUAA-SID-share1.0包含的數(shù)據(jù)內(nèi)容,最后給出兩種識(shí)別算法在共享數(shù)據(jù)庫(kù)上的測(cè)試結(jié)果。

2 BUAA-SID1.0空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建立方法

BUAA-SID1.0空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)基于空間目標(biāo)三維模型,利用3ds Max軟件渲染生成空間目標(biāo)全視點(diǎn)仿真圖像序列,共包含56顆衛(wèi)星的三維模型及其仿真圖像。BUAA-SID1.0空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)分為三維模型庫(kù)和仿真圖像庫(kù)兩個(gè)子庫(kù):三維模型庫(kù)包含56顆衛(wèi)星的三維模型,保存格式為max(3ds Max場(chǎng)景文件);仿真圖像庫(kù)包含25 760幅仿真圖像,分辨率320×240像素,每顆衛(wèi)星460幅,其中230幅為全視點(diǎn)24位彩色圖像,另外230幅為相應(yīng)的二值圖像。

2.1 空間目標(biāo)三維模型建立

由于空間目標(biāo)的特殊性,很難獲取其真實(shí)外觀信息,公開(kāi)可見(jiàn)的衛(wèi)星圖片幾乎全部是仿真圖片。因此,建立空間目標(biāo)三維模型是生成空間目標(biāo)可見(jiàn)光仿真圖像的必要前提,是構(gòu)建空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)。建立三維模型子庫(kù)所需的空間目標(biāo)三維模型是通過(guò)以下兩種途徑獲取的。

1)直接使用CAD(Computer Aided Design)軟件建模。3dsMax是Autodesk公司的一款綜合動(dòng)畫、三維建模和三維渲染功能的軟件。通過(guò)查找有關(guān)空間目標(biāo)的幾何參數(shù)和公開(kāi)的仿真圖片,使用3ds Max軟件繪制衛(wèi)星的幾何模型,應(yīng)用紋理貼圖技術(shù)進(jìn)一步豐富三維模型的紋理信息,建立較為逼真的衛(wèi)星模型,建模效果如圖1所示。

2)利用相關(guān)軟件提供的三維模型。STK(Satellite Tool Kit)是美國(guó)Analytical Graphics公司的一款航天任務(wù)分析軟件,功能強(qiáng)大,包含可視化工具,具有較多衛(wèi)星三維模型。Starry Night是加拿大Simulation Curriculum公司的一款天文仿真軟件,可以演示星空運(yùn)動(dòng)、觀測(cè)天體,包含一定數(shù)目的空間目標(biāo)三維模型。STK的模型經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后可以導(dǎo)入3ds Max場(chǎng)景中進(jìn)行仿真,轉(zhuǎn)換方法參考文獻(xiàn)[18]。Starry Night的模型為3DS格式,直接可以導(dǎo)入3ds Max。圖2和圖3顯示了這兩個(gè)軟件提供的三維模型效果。

圖1 自建模型效果圖

圖2 STK模型效果圖

圖3 Starry Night模型效果圖

通過(guò)直接建模和利用已有模型,共有56顆不同種類、不同形態(tài)、不同功能的衛(wèi)星模型被收錄到BUAASID1.0三維模型子庫(kù),為后續(xù)仿真成像奠定了基礎(chǔ)。

2.2 仿真圖像生成

在三維模型庫(kù)的基礎(chǔ)上,借助3dsMax強(qiáng)大的渲染輸出功能,對(duì)庫(kù)中三維模型進(jìn)行成像仿真,流程如圖4所示。

圖4 成像仿真流程圖

仿真圖像庫(kù)中圖像生成的幾個(gè)關(guān)鍵步驟具體如下。

1)攝像機(jī)參數(shù)設(shè)置?？臻g目標(biāo)天基可見(jiàn)光成像探測(cè)中,目標(biāo)距離觀測(cè)相機(jī)一般較遠(yuǎn),且觀測(cè)距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于目標(biāo)尺寸,為簡(jiǎn)單起見(jiàn),仿真時(shí)采用正交投影的成像模式。添加自由攝像機(jī),鏡頭對(duì)準(zhǔn)衛(wèi)星模型,視野設(shè)置為45°,保證兩者z軸方向一致,使得初始狀態(tài)下攝像機(jī)視圖中模型位于像面中心且全部可見(jiàn)。

2)光源參數(shù)設(shè)置。考慮空間環(huán)境中太陽(yáng)光近似為平行光,故在攝像機(jī)初始位置后方添加自由平行光光源,無(wú)衰減,燈光顏色為白色,強(qiáng)度倍增系數(shù)0.906,調(diào)整該系數(shù)可以得到不同亮度的仿真圖像。

3)相對(duì)位置調(diào)整。攝像機(jī)、光源與模型三者之間相對(duì)位置變化引起視點(diǎn)變化和光照變化,為得到模型全視點(diǎn)仿真圖像,將光源與攝像機(jī)綁定,保持相對(duì)位置不變,模型不動(dòng),將攝像機(jī)在以模型中心為球心的球面上移動(dòng)。為清楚描述視點(diǎn)位置變化,借用地理學(xué)中經(jīng)緯度的表示方法,規(guī)定攝像機(jī)的初始位置經(jīng)緯度均為零,沿0°至±90°緯線圈采樣,得到230個(gè)采樣視點(diǎn),如圖5所示。視點(diǎn)位置與仿真圖像對(duì)應(yīng)關(guān)系見(jiàn)表1。

圖5 攝像機(jī)視點(diǎn)分布圖

表1 仿真圖像視點(diǎn)信息表

4)渲染輸出。設(shè)置輸出圖像分辨率為320×240像素,圖像屬性設(shè)置為24位像素,勾選Alpha(四通道圖像的透明度分量)分割選項(xiàng)。與彩色圖像二值化結(jié)果不同,Alpha分割圖將模型本體可見(jiàn)部分全部輸出到像面上,且邊緣存在漸變,經(jīng)過(guò)二值化后作為與彩色圖像對(duì)應(yīng)的二值化圖像,很好地保存了目標(biāo)的輪廓信息,如圖6。

圖6 二值化效果對(duì)比

3 空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)共享版內(nèi)容介紹

由于BUAA-SID1.0空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)是針對(duì)項(xiàng)目研究需求而建立的,其內(nèi)容不宜完全公開(kāi)。為了便于國(guó)內(nèi)外空間目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的研究者使用BUAA-SID1.0空間目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫(kù),在科學(xué)研究的前提下分享本文的工作成果,建立并發(fā)布該數(shù)據(jù)庫(kù)的共享版本(BUAA-SID-share1.0)成為一種有效手段。BUAASID-share1.0共享數(shù)據(jù)庫(kù)不含空間目標(biāo)三維模型,只選取BUAA-SID1.0中具有代表性的20顆衛(wèi)星,發(fā)布其9 200幅仿真圖像,每顆衛(wèi)星460幅,涵蓋全部230個(gè)采樣視點(diǎn)。BUAA-SID1.0中20顆衛(wèi)星的24位彩色圖像數(shù)據(jù)量超過(guò)1Gbyte,對(duì)其進(jìn)行灰度變換可以在保留圖像主要外形特征的基礎(chǔ)上大大減少存儲(chǔ)空間。因此,共享版數(shù)據(jù)庫(kù)包含的仿真圖像為原庫(kù)中彩色圖像變換后的8位灰度圖及相應(yīng)的二值圖,分辨率為320×240像素,圖像文件格式為Windows bmp位圖。整個(gè)BUAA-SID-share1.0共享數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)量約為683Mbyte左右,壓縮為zip格式后約為31.5Mbyte,方便數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)布和共享。BUAA-SID-share1.0中的圖像示例如圖7所示。

圖7 BUAA-SID-share1.0圖像示例

4 BUAA-SID-share1.0的基本測(cè)評(píng)情況

4.1 測(cè)評(píng)算法介紹

4.1.1 不變矩方法

HU在1962年首次提出不變矩的概念[19],給出了具有平移不變性、旋轉(zhuǎn)不變性和比例不變性的7個(gè)不變矩的表達(dá)式,并對(duì)兩幅字母二值圖像進(jìn)行了識(shí)別實(shí)驗(yàn)。之后又有許多不變矩相繼被提出,如FLUSSER等人提出的仿射不變矩[20]。文獻(xiàn)[21]將不變矩用于空間目標(biāo)識(shí)別,給出了選取不同不變矩得到的識(shí)別結(jié)果。為了測(cè)試BUAA-SID-share1.0,選取HU的7個(gè)經(jīng)典不變矩作為特征值,采用最近鄰方法對(duì)4 600幅二值圖像進(jìn)行識(shí)別實(shí)驗(yàn),其中每一類衛(wèi)星的230幅圖像一半作為訓(xùn)練集,另一半作為測(cè)試集。

4.1.2 BFM方法

邊界片段模板(Boundary Fragment Model,BFM)是OPELZ等人提出的一種目標(biāo)檢測(cè)模型[22],文獻(xiàn)[23]將其應(yīng)用于空間有形目標(biāo)識(shí)別,對(duì)具有復(fù)雜邊緣的空間有形目標(biāo)取得了較好的識(shí)別效果。采用文獻(xiàn)[23]所述方法對(duì)BUAA-SID-share1.0中的4 600幅灰度圖像進(jìn)行識(shí)別實(shí)驗(yàn),其中每一類衛(wèi)星的230幅圖像一半作為訓(xùn)練集,另一半作為測(cè)試集。

4.2 測(cè)評(píng)結(jié)果及分析

上述兩種測(cè)評(píng)算法對(duì)BUAA-SID-share1.0數(shù)據(jù)庫(kù)中20類衛(wèi)星的識(shí)別結(jié)果如圖8所示,衛(wèi)星類別編號(hào)見(jiàn)表2。

表2 BUAA-SID-share1.0衛(wèi)星列表

圖8 兩種測(cè)評(píng)算法在BUAA-SID-share1.0上的識(shí)別結(jié)果

測(cè)評(píng)結(jié)果顯示:不變矩方法平均正確識(shí)別率為77.3%,其中編號(hào)為8和10的兩類衛(wèi)星的識(shí)別率達(dá)到了100%,而編號(hào)為13的一類識(shí)別率不到45%,編號(hào)為12和20的兩類識(shí)別率也低于60%;BFM方法平均正確識(shí)別率為90.7%,其中僅有編號(hào)為14的一類識(shí)別率低于80%,其余正確識(shí)別率都在84%以上。編號(hào)為4、8、10的三類衛(wèi)星的BFM方法的正確識(shí)別率略低于不變矩方法,在其他類別衛(wèi)星上BFM方法識(shí)別效果明顯優(yōu)于不變矩方法。從測(cè)評(píng)結(jié)果來(lái)看,這兩種算法在空間目標(biāo)識(shí)別中都是有效的,相比而言BFM方法識(shí)別效果更好。本文的測(cè)評(píng)中,訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本均在同一類衛(wèi)星的數(shù)據(jù)庫(kù)中選取,使得單類目標(biāo)正確識(shí)別率普遍較高,但仍有一些目標(biāo)的識(shí)別效果不理想,如果測(cè)試集從整個(gè)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中選取,正確識(shí)別率還將會(huì)降低。所以,空間目標(biāo)識(shí)別技術(shù)還有待進(jìn)一步研究。

5 總結(jié)與展望

本文針對(duì)空間目標(biāo)可見(jiàn)光成像探測(cè)的應(yīng)用背景,克服了空間目標(biāo)幾何參數(shù)和實(shí)際成像效果難以真實(shí)獲得的難點(diǎn),建立了包含豐富幾何信息的空間目標(biāo)三維模型庫(kù)和全視點(diǎn)仿真圖像庫(kù),填補(bǔ)了空間有形目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域研究數(shù)據(jù)源的空白,為空間目標(biāo)分類和識(shí)別技術(shù)研究提供了強(qiáng)大的仿真數(shù)據(jù)支持。在共享版數(shù)據(jù)庫(kù)BUAA-SID-share1.0上的測(cè)試結(jié)果表明,該數(shù)據(jù)庫(kù)具備較強(qiáng)應(yīng)用價(jià)值,為圖像識(shí)別算法在空間目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用效果評(píng)價(jià)創(chuàng)造了基本條件。

客觀來(lái)看,BUAA-SID1.0空間目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)還有待進(jìn)一步完善,比如數(shù)據(jù)庫(kù)中包含的衛(wèi)星數(shù)量相對(duì)于目前在軌衛(wèi)星數(shù)量還顯得遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足,數(shù)據(jù)庫(kù)中仿真圖像的真實(shí)度還有待提升,還應(yīng)考慮星空、地球等背景因素。BUAA-SID空間目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)后續(xù)版本將重點(diǎn)在以下方面開(kāi)展工作:

1)增加三維模型子庫(kù)收錄的衛(wèi)星模型數(shù)量,使數(shù)據(jù)庫(kù)更豐富;

2)進(jìn)一步研究空間目標(biāo)成像特性,提高仿真圖像真實(shí)度;

3)考慮光照變化、噪聲影響及運(yùn)動(dòng)模糊等因素,建立相應(yīng)的仿真圖像子庫(kù),為算法測(cè)試提供更完善的平臺(tái);

4)建立空間目標(biāo)仿真視頻庫(kù),更好地為目標(biāo)探測(cè)、跟蹤等空間監(jiān)視技術(shù)研究服務(wù)。

[1]MARSHALL W,ESTABROOKS S.The Space Security Index-trends and Developments inSpace Security in2005[C]//AIAA 57thInternational Astronautical Congress,IAC 2006,Reston,USA:AIAA Inc.,2006:9563-9576.

[2]WEST J.Space Security 2009[M].Ontario:Pandora Press,2009:20-21.

[3]NICOLAS A,COTE P,ARIAFAR SThe Use of Space Surveillance Systemsto Improve Global Security and International Relations[C]//AIAA 57th International Astronautical Congress,IAC 2006,Reston,USA:AIAA Inc.,2006:9626-9632.

[4]CEFOLA P J,ALFIEND K T.Sixth US/RussianSpace Surveillance Workshop[C]//Collectionof Technical Papers-AIAA/AAS Astro-dynamics Specialist Conference,2006,Reston,USA:AIAA Inc.,2006:1677-1693.

[5]余建慧,蘇增立,譚謙.空間目標(biāo)天基光學(xué)觀測(cè)模式分析[J].量子電子學(xué)報(bào),2006,23(6):772-776.

[6]SHAR MA J,WISEMAN A,ZOLLINGER G.Improving Space Surveillance with Space-based Visible Sensor[R].ADA400541,2001.

[7]SHAR MA J,STOKES G H,BRAUN C,et al.Toward Operational Space-based Space Surveillance[J].Lincoln Laboratory Journal,2002,13(2):309-334.

[8]李駿.空間目標(biāo)天基光學(xué)監(jiān)視跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究[D].長(zhǎng)沙:國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2009.

[9]周彥平,舒銳,陶坤宇,等.空間目標(biāo)光電探測(cè)與識(shí)別技術(shù)的研究[J].光學(xué)技術(shù),2007,33(1):68-73.

[10]計(jì)科峰,全備,胡衛(wèi)東,等.面向空間監(jiān)視應(yīng)用的空間目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立[J].計(jì)算機(jī)工程,2001,27(4):38-39.

[11]王宏.空間目標(biāo)動(dòng)態(tài)信息庫(kù)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D].鄭州:中國(guó)人民解放軍信息工程大學(xué),2004.

[12]張?jiān)骑w.基于數(shù)據(jù)庫(kù)的空間目標(biāo)分類方法及統(tǒng)計(jì)分析研究[D].鄭州:中國(guó)人民解放軍信息工程大學(xué),2006.

[13]彭華峰.天基光電望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)建模仿真研究[D].成都:四川大學(xué),2006.

[14]李駿,高源,安瑋,等.天基光學(xué)空間目標(biāo)監(jiān)視圖像仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2008,20(15):3951-3954.

[15]潘海斌,叢明煜,張偉,等.航天遙感器的空間目標(biāo)成像模型研究[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2008,40(11):1699-1702.

[16]李志軍,王衛(wèi)華,陳曾平.深空動(dòng)態(tài)場(chǎng)景目標(biāo)紅外圖像仿真研究[J].紅外技術(shù),2007,29(7):413-418.

[17]毛宏霞,李霞,王章野,等.空間目標(biāo)與環(huán)境紅外特性理論建模及其場(chǎng)景生成[J].紅外與激光工程,2007,36(5):607-610.

[18]韓潮,曲藝.Open Inventor在STK模型轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)仿真,2005,22(10):63-66.

[19]HU MK.Visual Pattern Recognition by Moment Invariants[J].IRE Transactions on Information Theory,1962,8(2):179-187.

[20]FLUSSER J,SUK T.Pattern Recognition by Affine Moment Invariants[J].Pattern Recognition,1993,26(1):167-174.

[21]張勁鋒,蔡偉.基于組合不變矩的空間目標(biāo)識(shí)別[C]//全國(guó)第十二屆空間及運(yùn)動(dòng)體控制技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集,2006:490-494.

[22]OPELT A,PINZ A,ZISSERMAN A.A Boundary Fragment Model for Object Detection[C]//A.Leonaridis,et al eds,ECCV 2006,Berlin:Springer Verlag,2006:575-588.

[23]安萌,姜志國(guó),許波.基于BFM算法的空間有形目標(biāo)識(shí)別方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2009,31(5):1075-1077.