徐亞飛

（華中光電技術(shù)研究所武漢光電國家實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430073）

0 引言

岸基光電探測設(shè)備的主要功能是探測發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，傳統(tǒng)的探測發(fā)現(xiàn)目標(biāo)方式是值班員觀察設(shè)備顯示器，判斷是否有目標(biāo)進(jìn)入觀測海域，而在一些偏僻的海島由于值班人員較少，不能保證時刻有值班員在設(shè)備前值班，并且人眼長時間盯著顯示器也容易疲勞；為此開發(fā)設(shè)計了基于圖像處理的目標(biāo)告警模塊。傳統(tǒng)目標(biāo)告警算法一般采用模板匹配等算法，模板匹配算法計算量大且容易受海面波浪等干擾因素的影響而虛警率高。針對模板匹配目標(biāo)告警算法的缺點(diǎn)，提出了基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警系統(tǒng)。

1 傳統(tǒng)的目標(biāo)告警算法

傳統(tǒng)的目標(biāo)告警一般采用模板匹配算法，模板匹配目標(biāo)告警的原理：監(jiān)控區(qū)域的初始圖像作為模板，將監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的圖像與模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度判斷是否有目標(biāo)進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域，從而決定是否告警。模板匹配告警算法一般適用于固定場所的監(jiān)控告警，而岸基光電探測設(shè)備需要在探測器轉(zhuǎn)動的過程中實(shí)現(xiàn)對海面目標(biāo)的實(shí)時告警，采用模板匹配算法需要存儲大量的模板，不但計算量大，而且也容易受海面波浪等干擾因素的影響而使告警的虛警率過高。

本文中涉及算法簡介：

1）中值濾波：中值濾波算法是一種通用的圖像預(yù)處理算法，它在濾除噪聲點(diǎn)的同時能很好地保持圖像中的細(xì)節(jié)部分。中值濾波公式［1］：

式中，g（x，y），f（x，y）為像素灰度值，S為模板窗口。

2）梯度增強(qiáng)：梯度增強(qiáng)算法是以水平、垂直4個方向上的梯度計算為例，將4個方向的梯度均值作為每個像素點(diǎn)的灰度值［2］：

式中，g（i，j）表示梯度增強(qiáng)后圖像對應(yīng)點(diǎn)灰度值。

3）多向灰度梯度目標(biāo)檢測算法：多向灰度梯度目標(biāo)檢測算法以中值濾波或梯度圖像增強(qiáng)后的圖像為處理對象，疑似目標(biāo)點(diǎn)提取判斷準(zhǔn)則如下［3］：

式中，ΠΔm，ng（i，j）＞Q表示在圖像點(diǎn)（i，j）處多向梯度值全都大于梯度閾值Q，梯度判斷方向及數(shù)目根據(jù)圖像背景復(fù)雜度及圖像處理時間要求來定。

2 基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警算法

針對傳統(tǒng)目標(biāo)告警算法的缺點(diǎn)，結(jié)合岸基光電探測設(shè)備的實(shí)際情況，提出了基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警算法。算法流程圖如圖1所示。

圖1 基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警算法流程圖Fig.1 Target warning algorithm based on multi－target extract and track processing flowchart

多目標(biāo)提取采用了梯度圖像增強(qiáng)和多向梯度自適應(yīng)檢測的梯度圖像處理算法，提高了目標(biāo)提取的準(zhǔn)確性，航跡處理算法消除了海面波浪等干擾因素對告警的不利影響，從而降低了目標(biāo)告警的虛警率。

2.1 多目標(biāo)提取算法

本文采用 “3×3中值濾波與圖像增強(qiáng)”＋“8向梯度檢測目標(biāo)提取”＋“目標(biāo)聚類”算法完成目標(biāo)提取的相關(guān)計算。

1）3×3中值濾波與圖像增強(qiáng)

中值濾波的效果依賴于濾波窗口的大小，太大會使邊緣模糊且計算量大，太小則去噪效果不好。為了很好地濾除噪聲且不增加計算量，經(jīng)試驗(yàn)比較選用3×3的濾波窗口。

根據(jù)圖像處理時間裕量，本文選擇8向的梯度均值進(jìn)行圖像增強(qiáng)，這種圖像增強(qiáng)算法可以濾除圖像邊界對邊界上或邊界附近目標(biāo)的影響。

2）8向梯度檢測目標(biāo)提取

本設(shè)計為采用8向梯度檢測算法。公式（3）中，若T（i，j）為1則表示該點(diǎn)為目標(biāo)點(diǎn)，否則即為背景點(diǎn)。程序設(shè)計中梯度閾值Q的確定有人工設(shè)定和根據(jù)灰度梯度均值、標(biāo)準(zhǔn)差自適應(yīng)計算兩種方式。前者對特定場景針對性強(qiáng)；后者適應(yīng)性強(qiáng)，探測率較高。自適應(yīng)梯度閾值Q計算如下：

式中，p（i，j）、￡為圖像（i，j）處局部空間的像素均值和標(biāo)準(zhǔn)差，k一般取5～7。

3）目標(biāo)聚類

目標(biāo)聚類是目標(biāo)統(tǒng)計與精確計算目標(biāo)位置的必需步驟，在此采用一種基于目標(biāo)點(diǎn)的快速聚類算法，該算法以目標(biāo)多向梯度檢測輸出的目標(biāo)點(diǎn)鏈表作為輸入。在聚類過程中充分考慮了圖像中目標(biāo)點(diǎn)的分布特點(diǎn)，如同一行中相鄰的目標(biāo)點(diǎn)屬于同一類等；并且不需要事先確定總類數(shù)，而是自動生成；該算法只需掃描目標(biāo)點(diǎn)鏈表，而非整幅圖像；采用的聚類準(zhǔn)則是兩類間的最短歐氏距離小于等于某個閾值，當(dāng)考察某一類是否可以合并到其它類時，不是將該類與其余所有類一一進(jìn)行判別比較，而是只考察該類附近的一些類，從而在很大程度上提高了算法的執(zhí)行速度，節(jié)省存儲空間，便于后續(xù)處理［4］。

2.2 目標(biāo)航跡處理

目標(biāo)航跡處理的目的是慮除海面波浪等干擾因素對提取目標(biāo)的影響，目標(biāo)航跡處理是通過緩存3掃描周期傳感器目標(biāo)檢測的數(shù)據(jù)，結(jié)合一定的方法發(fā)現(xiàn)所有可能存在的目標(biāo)航跡。它是整個目標(biāo)告警的重要組成部分。因此，為了獲得較高的檢測概率與較低的報警虛警率，就要盡量提高航跡處理的準(zhǔn)確性，對于任何一條可能存在的目標(biāo)航跡都不能輕易放棄。

目標(biāo)航跡處理采用基于規(guī)則和基于邏輯相結(jié)合的方法，同時根據(jù)多假設(shè)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)原則來建立目標(biāo)航跡，建立目標(biāo)航跡的過程［5］：

1）從未關(guān)聯(lián)上航跡的點(diǎn)跡中取出前兩掃描周期中的一個點(diǎn)跡，在以該點(diǎn)跡為中心的橢圓形跟蹤門內(nèi)搜索前一掃描周期未關(guān)聯(lián)上航跡的點(diǎn)跡。

2）如果發(fā)現(xiàn)一個點(diǎn)跡，那么就按照目標(biāo)的運(yùn)動方向和速度預(yù)測下一個點(diǎn)跡可能的位置，并確定一個橢圓形的跟蹤門。

3）在當(dāng)前掃描周期未關(guān)聯(lián)上航跡的點(diǎn)跡中，搜索在2）中確定的跟蹤門內(nèi)的點(diǎn)跡。

4）如果找到點(diǎn)跡點(diǎn)就可以建立目標(biāo)的航跡，從而確定為真實(shí)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)報警。

3 目標(biāo)告警算法的試驗(yàn)驗(yàn)證

采用傳統(tǒng)的模板匹配算法與采用本文基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警算法進(jìn)行對比試驗(yàn)，對進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的52個目標(biāo)進(jìn)行了告警試驗(yàn)，試驗(yàn)如表1所示。

表1 模板匹配告警算法與基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警算法對比試驗(yàn)Tab.1 Target warning algorithm based on template matching and target warning algorithm based on multi－target extract and track processing comparison test

由表1可見采用傳統(tǒng)的模板匹配算法目標(biāo)告警對海面目標(biāo)的漏警率大于13%，目標(biāo)告警的虛警率大于15%。而采用本文基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警算法對海面各種目標(biāo)漏警率小于4%，目標(biāo)告警的虛警率小于6%。由此可見，采用基于多目標(biāo)提取與航跡處理的告警算法不但很好地完成了對海面目標(biāo)的提取，也很好地濾除了海面波浪等干擾因素對目標(biāo)告警的影響，提高了告警準(zhǔn)確性，降低了告警虛警率。

4 結(jié)論

本文提出基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警算法。該算法采用“3×3中值濾波與圖像增強(qiáng)”＋“8向梯度檢測目標(biāo)提取”＋“目標(biāo)聚類”算法，提高了目標(biāo)提取的準(zhǔn)確性；采用航跡處理算法消除了海面波浪等干擾因素對告警的不利影響，降低了目標(biāo)告警的虛警率。試驗(yàn)表明：相對于傳統(tǒng)的模板匹配告警算法，基于多目標(biāo)提取與航跡處理的目標(biāo)告警算法在減少了計算量的同時，提高了目標(biāo)告警的準(zhǔn)確性，減少了目標(biāo)告警的虛警率。為了進(jìn)一步降低目標(biāo)告警的虛警率，下一步將對航跡處理算法進(jìn)行更深入地研究。

［1］李鴻林，張忠民，羿宗琪.中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用［J］.信息技術(shù)，2004，28（7）：26－27.LI Honglin，ZHANG Zhongmin，YI Zongqi.The application of median filtering on image processing［J］.Information Technology，2004，28（7）：26－27.

［2］郎銳.圖像處理學(xué)Visua1C＋＋實(shí)現(xiàn)［M］.北京：希望電子出版社，2002.

［3］趙榮椿.數(shù)字圖象處理導(dǎo)論［M］.西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社，2000.

［4］鄭存紅，張文艷，董靜.紅外小目標(biāo)聚類算法研究及DSP實(shí)現(xiàn)［C］／／2006學(xué)術(shù)年會論文集.貴陽：中國造船工程學(xué)會電子技術(shù)委員會，2006：484－486.

［5］魏功明，周世椿，嚴(yán)義塤，紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)多目標(biāo)航跡處理算法的發(fā)展［J］.紅外，2000（12）：1－9.WEI Gongming，ZHOU Shichun，YAN Yixun.The development of multi－target track processing algorithms infrared search and track system［J］.Infrared，2000（12）：1－9.