陳 仁，趙廣州

（北京控制與電子技術(shù)研究所，北京 100038）

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中，機場作為一種重要的交通設(shè)施和軍用設(shè)施，對它的自動檢測識別在飛機導(dǎo)航、軍事偵察和精確打擊等領(lǐng)域都有重要的實用價值[1]。在國民經(jīng)濟中，機場也具有極為重要的作用，機場識別在飛機自動駕駛、機場定位導(dǎo)航等領(lǐng)域也具有重要作用，所以機場目標(biāo)識別一直是目標(biāo)識別領(lǐng)域的研究熱點。

我國對機場識別的研究雖然相對國外要晚一些，但是在眾多學(xué)者的不懈努力下，也提出了很多的檢測方法，到目前為止，機場跑道自動識別的研究已經(jīng)很廣泛，并且取得了許多的成果，其中具有代表性的研究有：葉斌等人針對軍用機場的幾何結(jié)構(gòu)提出了機場檢測方法[2]；陳映鷹等人提出了一種利用圖像分割和目標(biāo)標(biāo)記方法進行初始檢測，通過機場結(jié)構(gòu)信息和支持向量機進行后續(xù)篩選的自動檢測方法[3]；張立平等人通過自適應(yīng)閾值分割提取機場感興趣區(qū)域 （ROI），然后提取ROI的尺寸、形狀、拓撲特征等送入二叉樹進行辨識，在大場景高分辨率圖像的機場識別中取得了較好的效果[4]。除了以上幾種具有代表性的研究方法外，還有基于句法的機場檢測方法[5]，將遙感圖像的融合應(yīng)用在機場識別中的方法[6]以及基于小波變換的機場識別方法[7]等。

1 機場特征識別的一般方法

1.1 機場的基本特征

圖像特征對目標(biāo)能否正確識別有著重要的影響，對機場而言，目前對它提取的一些主要的特征集中在以下這些方面：

（1）平行線特征：機場跑道的兩條較長的邊緣是相互平行的，而且長度基本一致，一般而言，主輔跑道也是相互平行的，中間通過連接道進行連接。

（2）灰度躍變特征：跑道區(qū)域內(nèi)的灰度大致相同，而與跑道兩側(cè)區(qū)域的草坪有較大差異，在圖像上反映為灰度的躍變，因此灰度躍變是機場跑道的另一重要特征。

（3）寬度特征：在機場圖像中，跑道最寬，長度也是一定的，其構(gòu)成的連通域的面積在機場圖像中一般是最大的，這是區(qū)別于公路等目標(biāo)的重要特征。

（4）紋理特征：圖像在較大的區(qū)域內(nèi)灰度分布上呈現(xiàn)宏觀的周期性或結(jié)構(gòu)性的規(guī)律叫圖像紋理[8]。其對應(yīng)周期函數(shù)的周期或紋理基元大小和重復(fù)構(gòu)成的方向是圖像紋理的兩個最基本的特征。機場跑道和其周圍的紋理是不相同的，因此，紋理特征也可以作為分析機場目標(biāo)的特征之一[9]。

（5）拓撲特征：不會突然中斷，跑道和連接道之間有交叉，并連成網(wǎng)絡(luò)。

根據(jù)上述對機場目標(biāo)特征的分析，可以對機場目標(biāo)做出如下的假設(shè)：跑道一般很長，跑道兩條長邊緣之間的距離在一定范圍內(nèi)；跑道的方向不發(fā)生顯著變化；跑道區(qū)域內(nèi)的灰度較均勻，且變換較為平緩，跑道區(qū)域與背景區(qū)域灰度差別較大；跑道的寬度基本一致且變化較慢。

在機場識別中，可借助機場跑道的基本特征進行識別驗證。

1.2 機場識別一般方法

圖像識別的方法很多，目前應(yīng)用得較為廣泛的技術(shù)可概括為五種：統(tǒng)計（或決策理論）方法、結(jié)構(gòu)（或句法）方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊集識別法和人工智能方法[10]。而目前在實際應(yīng)用中機場識別的方法主要有三種：

（1）基于跑道檢測的機場識別

首先對輸入圖像進行預(yù)處理，以減少相關(guān)噪聲的干擾，然后利用相關(guān)邊緣算子對圖像進行處理得到邊緣圖，對獲取的邊緣圖像進行有方向約束的邊緣跟蹤，找出所有可能的直線段，然后對這些直線段進行連接性測試，將滿足一定條件的直線段合并成為一條連接鏈，作為最終的直線提取結(jié)果，然后提取出其所對應(yīng)的平行直線對（一般為最長的平行直線對），最后根據(jù)機場的相關(guān)先驗知識，通過設(shè)置置信參數(shù)，然后再進行驗證進而判斷是否為機場目標(biāo)，具體的流程如圖1所示。

圖1 基于跑道的機場識別流程

（2）基于結(jié)構(gòu)特征的機場識別

一般而言，軍用機場的主要結(jié)構(gòu)由一個主跑道和一個輔跑道組成，而且它們之間相互平行，在主、輔跑道兩端由數(shù)條滑行道將它們連接起來，它們整體呈現(xiàn)出一個封閉的矩形結(jié)構(gòu)。軍用機場一般具有“日”、“目”等幾個形狀，另外在輔跑道一側(cè)一般有數(shù)個環(huán)狀的混凝土防彈機庫掩體群以及與外界相連的公路，這構(gòu)成了軍用機場的整體幾何結(jié)構(gòu)?；诮Y(jié)構(gòu)特征的機場識別方法將機場組成部分之間的依賴關(guān)系應(yīng)用于識別技術(shù)中，具體流程圖如圖2所示。

圖2 基于結(jié)構(gòu)特征的機場識別

（3）基于模板匹配的機場識別

目前在不同應(yīng)用領(lǐng)域有多種匹配算法，其中基于統(tǒng)計學(xué)理論的圖像匹配技術(shù)較為完善、有效[11-12]。這類的匹配方法主要可以分為兩大類：基于圖像灰度的相關(guān)匹配和基于圖像特征的匹配[13]。基于灰度相關(guān)的圖像匹配方法，是采用某種相似度量方法，對模板與待匹配子圖的對應(yīng)像素的灰度值進行比較，一般存在計算量大、難以實現(xiàn)等缺點，有時候難以得到良好的匹配效果。基于特征的匹配方法利用空間位置相對不變的景物特征進行匹配，在一定程度上可以克服實時圖和模板圖的誤差。匹配具體流程如圖3所示。

圖3 基于模板匹配的機場識別

2 國內(nèi)機場目標(biāo)識別研究現(xiàn)狀

國內(nèi)對機場的研究已經(jīng)比較廣泛了，其中包括紅外影像、SAR影像的機場檢測等。其中具有代表性的有以下幾類。

2.1 基于跑道檢測的機場識別

王永剛等用改進的Hough變換方法對機場圖像的邊緣檢測結(jié)果進行計算，提取出機場跑道對應(yīng)的平行直線對，然后計算跑道中心線所對應(yīng)的像素點，作為種子點進行區(qū)域生長，進而識別主要的機場結(jié)構(gòu)[14]。其識別主要步驟為：首先進行邊緣檢測，根據(jù)邊緣圖像提取直線，確定符合要求的平行線對，得到機場的一條跑道，然后，根據(jù)平行線對計算跑道中心線，以中心線上的點作為種子點進行區(qū)域的生長，生長成機場的整個跑道結(jié)構(gòu)。其中在直線提取步驟中，針對傳統(tǒng)Hough變換運算量大的特點，對Hough變換做出了相應(yīng)的改進。傳統(tǒng)Hough變換的基本思想是利用點線的對偶性，它把直線上點的坐標(biāo)變換到過點的直線的系數(shù)域，巧妙地利用了共線和直線相交的關(guān)系，使直線的提取問題轉(zhuǎn)化為計數(shù)問題。改進的Hough變換不但利用梯度的幅度信息，而且利用其相位信息（傳統(tǒng)的 Hough變化角是 0°～180°，并且經(jīng)過邊緣提取后的所有邊緣點都要參與運算）。而實際上僅僅是直線所對應(yīng)的相位角對檢測直線有共線，如果事先利用直線的相位信息，把θ的取值范圍壓縮到直線相位鄰域內(nèi)一個較小的區(qū)間，將能有效地降低計算量。另外很多邊緣點并不能形成直線，比如許多孤立的點，借鑒相位編組法提取直線的思想，根據(jù)梯度相位信息把檢測出的邊緣點劃分到不同的編組區(qū)，對每個編組區(qū)分別進行分析，找出最有可能出現(xiàn)直線的直線支持區(qū)，僅對直線支持區(qū)里的邊緣點按照它們所對應(yīng)的相位區(qū)間進行計算，這樣將大大降低計算量。

除上述的研究方法外，相似的研究還有很多。李小毛、唐延?xùn)|等人針對機場跑道成像的線狀結(jié)構(gòu)和高灰度值的特征，提出了一種基于多尺度線狀目標(biāo)強化、并抑制其他的非現(xiàn)狀目標(biāo)的機場識別算法[15]；何勇等著重研究了機載SAR圖像中機場跑道的檢測方法，并針對機載SAR圖像中機場跑道灰度特征和直線特征很明顯的特點，進行跑道邊緣直線的提取。為了抑制SAR圖像中噪聲的影響，文中提出了一種基于A/G（算數(shù)均值與幾何均值比）系數(shù)邊緣檢測的機場跑道檢測方法，采用非線性邊緣檢測技術(shù)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來檢測邊緣，最后利用Hough變換檢測平行直線確定跑道，并結(jié)合灰度特征和邊緣特征，通過區(qū)域生長生成機場跑道的結(jié)構(gòu)[16]。羅軍在其論文里研究了從紅外機場圖像中自動提取、識別跑道的算法，其中著重研究了通過直線檢測確定機場跑道的算法，最后根據(jù)機場跑道的固有特征，從而判定跑道區(qū)域，確定跑道攻擊點[17]。

2.2 基于結(jié)構(gòu)特征的機場識別

徐剛峰、王平等人基于跑道的骨架特征，對原始圖像進行處理得到骨架圖，并檢測骨架分支基元，計算分支基元的顯著性度量，進而建立分支基元的顯著性度量并建立分支基元之間的鄰接關(guān)系，再結(jié)合機場跑道所具有的幾何特征，采用脊柱基元表示條狀區(qū)域，將脊柱基元的寬度、長度和方向信息作為脊柱基元的顯著性度量，然后借助先驗知識來檢測主跑道的脊柱基元，從而對跑道進行識別，將機場跑道區(qū)域的結(jié)構(gòu)骨架進行多尺度表示，從而獲取更加有效完備的特征[18]。

其他有代表性的研究還有很多。張?zhí)煨虻热颂岢隽艘环N基于仿射不變矩的紅外序列圖像機場目標(biāo)識別方法。該方法對圖像進行多次雙閾值分割，再搜索潛在目標(biāo)區(qū)域輪廓，計算其仿射不變矩和目標(biāo)背景梯度特征，并利用相關(guān)的先驗知識對各候選目標(biāo)區(qū)域進行識別，最終獲得機場目標(biāo)[19]。張紹明等人提出了一種解決低信噪比、大尺寸的 SAR圖像機場興趣區(qū)（ROI）自動檢測的方法，對圖像進行基于馬爾科夫場的分割，由目標(biāo)標(biāo)記方法確定ROI區(qū)域，用Hough變換檢測跑道平行線，濾除部分ROI，然后計算ROI候選區(qū)的跑道方法投影直方圖及目標(biāo)的寬、高、寬高比、目標(biāo)背景面積比和目標(biāo)背景灰度比5個參數(shù)，用支持向量機對樣本參數(shù)進行學(xué)習(xí)，完成ROI的最終判斷[20]。陳韶斌等人提出一種新的基于知識的機場目標(biāo)的識別方法，通過建立機場目標(biāo)識別庫，然后提取相關(guān)的特征后，運用知識推理，通過相關(guān)知識確定機場各組成部分，最后驗證各部分組成機場的可能性，判定是否存在機場目標(biāo)[21]。

2.3 基于模板匹配的機場識別

葉勤等人采用基于內(nèi)容的圖像檢索方法，對雷達景象匹配數(shù)據(jù)庫中的圖像進行興趣目標(biāo)的查詢檢索與識別。運用迭代閾值和區(qū)域生長的方法，進行感興趣目標(biāo)的分離，為了在檢索過程中確定檢索目標(biāo)在圖像中的位置，預(yù)處理時，采用對同一幅圖像多幅子圖進行特征提取的方法，通過子圖范圍來確定目標(biāo)在大幅圖像上的位置[22]。 基于內(nèi)容檢索時根據(jù)圖像的內(nèi)容（紋理、形狀、顏色、語義等特征），在圖像數(shù)據(jù)庫中找到需要的圖像，目的是從圖像數(shù)據(jù)庫中提取與查詢內(nèi)容相關(guān)的圖像或圖像序列。檢索的過程為：處理圖像、提取圖像內(nèi)容、建立索引、將圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像特征與例子匹配，確定相似的輸出結(jié)果。

楊衛(wèi)東等人提出了一種雷達景象匹配定位方法，針對惡劣成像條件下的機場目標(biāo)實孔徑雷達圖像匹配問題，提出一種基于目標(biāo)檢測識別的定位方法，通過線特征濾波預(yù)處理和投影變換檢測機場跑道，再用模板匹配識別跑道端點以進行定位，其中參考圖制備的準(zhǔn)確度和相似性程序尤為重要，對識別的準(zhǔn)確率有著很大的影響[23]。楊浩等人提出了基于模板搜索的高分辨率SAR圖像機場提取方法，設(shè)計出以尺度變換、邊緣檢測、短線提取、短線連接、平行線提取和驗證識別等流程的機場提取方案。其中短線連接提出了一種基于模板搜索的直線連接方法，將短直線連接問題轉(zhuǎn)化為模板參數(shù)空間里搜索峰值的問題[24]。

2.4 結(jié)合新方法理論的機場識別

除了上面幾類較為典型的方法之外，在現(xiàn)代的一些圖像研究方法中，也引入了其他學(xué)科的許多概念方法，有的學(xué)者依據(jù)機場的紋理特征對機場目標(biāo)進行識別，其中謝峰等人通過定義幾種小波紋理，提出了一種基于小波紋理與改進FCM（模糊C均值聚類）對SAR圖像進行機場類目標(biāo)識別的方法。首先利用小波算法對圖像進行分解，從而得到不同方向上的小波頻帶，然后提取小波紋理進行分析[25]。

另外還有陳楸、王曉璨等人將引力場模型引入圖像匹配中，并設(shè)計了相應(yīng)的算法，基于引力場的模型可以直接建立圖像失配代價函數(shù)的梯度場，按照最優(yōu)估計理論，只要在正確匹配位置的收斂域內(nèi)，就可以沿最速下降路徑找到正確的匹配位置。借助慣性導(dǎo)航系統(tǒng)提供的機場預(yù)測位置可以減少Hough變換所需要的時間，保證實時性的要求[26]。馬洪超等人將兩種改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為算法工具，從TM機場影像中提取出相關(guān)特征，把相關(guān)的機場特征作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，并對BP網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練、測試和識別，然后在特征級信息融合技術(shù)框架下進行機場識別研究，進而識別出機場目標(biāo)[27]。王昭蓮等人提出一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的航拍機場跑道快速算法，首先采用二維熵閾值方法分割出目標(biāo)區(qū)域，利用Kirsch算子提取主要輪廓，再用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作對目標(biāo)區(qū)域進行相關(guān)處理，最后通過提取平行直線對提出跑道候選區(qū)域，然后用跑道區(qū)域的灰度特征對候選區(qū)域進行驗證，進而識別出跑道[28]。

3 機場目標(biāo)識別的分析總結(jié)

3.1 機場識別方法的分析比較

上述的幾類方法中可以看出，基于跑道檢測的方法原理上較為簡潔，但是其成立的條件一個是機場跑道具有典型的直線特征，然而在實際情況中機場具有多樣性，更加的復(fù)雜，機場的直線特征可能并不明顯，而且在機場周圍也很有可能出現(xiàn)具有直線特征的目標(biāo)物，所以對設(shè)置的置信參數(shù)要求較高，這會使該識別算法的抗噪性下降；另一個條件是要求整個機場都出現(xiàn)在待識別的圖像中，如果圖像中沒有完整地機場跑道結(jié)構(gòu)，這種方法就無法做出正確的判斷，將會出現(xiàn)漏判的情況。可見基于跑道檢測的機場識別方法具有一定的局限性，一方面對圖像提出較高的要求，而且置信參數(shù)的設(shè)置對經(jīng)驗的依賴較大；另一方面要求整個機場跑道的結(jié)構(gòu)出現(xiàn)在待識別圖像中，而且具有典型的直線特征，面對單跑道或者更加復(fù)雜的機場時適用性不強。這些問題造成了該方法在實際的應(yīng)用中具有很大的局限性，只能在針對特定的機場目標(biāo)，如航拍圖像、紅外圖像以及一些質(zhì)量很好的遙感圖像才能取得較好的效果。

基于結(jié)構(gòu)特征的機場識別，利用機場的整體結(jié)構(gòu)特征，確定機場各組成部分的位置，使得機場識別更加可靠，而且該方法具有較大的靈活性，通過更新知識庫和采取合適的圖像特征，修改判別推理準(zhǔn)則，可以實現(xiàn)對不同機場的識別。該方法要求獲取機場各部分的特征，這對圖像質(zhì)量也有較高的要求，而且同樣要求整個機場結(jié)構(gòu)均出現(xiàn)在待檢測的圖像中，否則不能準(zhǔn)確地檢測到機場的各個部件。當(dāng)出現(xiàn)多個疑似機場目標(biāo)時，通過置信度進行選擇判斷，這也對置信度的設(shè)置提出了較高的要求。整體而言，基于結(jié)構(gòu)特征的機場識別，通過將機場各部分之間的依賴關(guān)系應(yīng)用于機場識別技術(shù)中，具有相對較高的的識別準(zhǔn)確率，而且通過知識庫的更新和圖像特征的選擇，具有較高的靈活性，但需要建立機場目標(biāo)相關(guān)的知識庫，對目標(biāo)機場的先驗知識有一定的要求。

基于模板匹配的機場識別方法，通過建立模板庫，然后將其與待測的圖像進行匹配，利用求得的最大相關(guān)系數(shù)進行判斷識別。該方法的算法實現(xiàn)主要分為兩種，基于圖像像素相關(guān)信息的匹配和基于圖像特征的匹配。前者由于存在待測圖的相關(guān)信息容易受到客觀因素如天氣、光照以及獲取待測圖像時的角度位置等的影響，同時也較為容易受到噪聲的干擾，計算量也相對較大，難以保證實時性，而且其對模板庫中的模板圖要求較高，這些因素使得其有時候難以得到良好的匹配效果。而基于特征的匹配方法利用空間位置相對不變的景物特征進行匹配，在一定程度上可以克服因待測圖和模板圖引起的誤差。但是其對模板庫同樣有較高的要求。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)實際情況選擇合適的機場特征建立模板。總的來說，基于模板匹配的機場識別方法需要建立相關(guān)模板庫，對先驗知識的要求很高，基于像素的模板匹配計算量大，而且噪聲的干擾和圖像結(jié)構(gòu)的千變?nèi)f化，使得模板匹配在復(fù)雜的情況下應(yīng)用有一定的困難，但在圖像質(zhì)量較好的特定機場目標(biāo)識別上具有一定的價值。

結(jié)合新方法理論的機場識別，將當(dāng)前的一些新的方法理論應(yīng)用于機場識別中，比如利用小波變換的多尺度特性去獲取待測圖像更為細致精確的紋理信息；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)分類判別的工具，在特征級信息融合技術(shù)框架下進行機場識別研究。像這樣把新的方法理論應(yīng)用于機場識別的具體方法還有很多，其在識別效果上相對而言都有一定的改進，但有些方法也是在一定的范圍情況下適用，有些方法的復(fù)雜度相對較高，性能并不一定很好，這些都需要根據(jù)具體的情況進行選擇和判斷，整體上來說，新的方法理論結(jié)合在機場目標(biāo)識別還是具有較大的價值，值得深入研究探討。

通過上面的分析可以發(fā)現(xiàn)，基于跑道檢測的機場識別，其算法流程相對簡潔，算法效率高，但是其抗噪性不強，很多參數(shù)需要根據(jù)經(jīng)驗進行設(shè)置，應(yīng)用起來具有一定的局限性，在特定機場目標(biāo)識別上還是具有一定的價值?；诮Y(jié)構(gòu)特征的機場識別，其識別準(zhǔn)確率以及靈活性相對基于跑道檢測的機場識別方法具有較大的提高，但是需要建立知識庫，對先驗知識有一定要求，而且要求獲取待測圖像中機場的各個組成部件，對圖像的質(zhì)量要求較高?；谀０迤ヅ涞姆椒?，需要建立模板庫，對機場目標(biāo)的先驗知識要求更高，而且基于像素匹配的方法計算量較大，比較容易受到干擾，在實際應(yīng)用中具有很大的局限性。最后，結(jié)合了新的方法理論的機場識別，在機場識別過程的某個步驟中使用了新的方法理論，對提高機場目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率有一定的幫助，但有的方法過于復(fù)雜，有的方法也存在計算量大等問題，其適用性也需要進行進一步的研究實驗。

3.2 分辨率和圖像類型對機場識別的影響

在上述的研究中，有的是從灰度、紋理或者結(jié)構(gòu)等特征入手，有的是先檢測直線特征，然后在此基礎(chǔ)上再參考灰度特性等深入分析，需要預(yù)先設(shè)置相關(guān)的閾值等參數(shù)；有的檢測感興趣區(qū)域，然后通過先驗知識等濾除虛假的候選區(qū)；有的通過圖像匹配，這就要求需要有模板圖像；在選擇一些較新的理論方法的識別算法中，與待測圖像也有著緊密的聯(lián)系。這些方法通常與待測圖像的質(zhì)量及圖像中機場的表面特性有關(guān)，下面就根據(jù)待測圖像的分辨率和圖像類型進行相關(guān)的討論研究。

3.2.1 分辨率對機場識別的影響

待測圖像的分辨率對機場識別的算法有一定的影響，在高分辨率的圖像中，機場可能只是圖像中一個很小的部分，如果對整幅圖像都進行處理的話，計算量相對偏大，而且可能出現(xiàn)誤檢測。一般而言，首先需要對圖像進行預(yù)處理，在預(yù)處理之后分割提取出包含機場目標(biāo)的感興趣區(qū)域，然后在感興趣區(qū)域上進行相關(guān)后續(xù)的處理，從而獲得較快的處理速度，通常在分割提取感興趣區(qū)域的時候結(jié)合圖像的宏觀和微觀特征[29]進行多尺度分析。在高分辨率圖像中，目標(biāo)地物與背景的灰度反差大，區(qū)分度好，但是噪聲也會相對多一些，這對機場目標(biāo)的準(zhǔn)確識別也存在一定的干擾。

在低分辨率圖像中，圖像的細節(jié)并不豐富，在提取圖像的細節(jié)特征時，比如提取圖像的邊緣特征時，不能獲得足夠準(zhǔn)確有效的信息。例如在跑道的灰度范圍內(nèi)灰度值過渡比較平緩，目標(biāo)地物與背景地灰度差值也會相對小一些，這使得機場信息的提取難度加大，所以，提取代表機場跑道的直線特征，對直線及附近目標(biāo)進行判斷，進而識別機場的方法適用于小場景高分辨率圖像；而提取感興趣區(qū)域，進而對感興趣區(qū)域進行分辨識別，其對圖像細節(jié)要求相對較低，相對而言適合在大場景低分辨率的圖像中的機場檢測。

總體而言，在識別機場時，不同分辨率的圖像識別效率是不一樣的，分辨率過低會造成機場信息的提取困難，過高則會造成噪聲過多?？梢酝ㄟ^尋找一個相對較佳的分辨率，使得既可以清晰地分割出機場，又可以有效地抑制許多噪聲。

3.2.2 圖像類型對機場識別的影響

（1）紅外圖像中的機場識別

目前，由于紅外成像條件和噪聲的干擾，導(dǎo)致機場成為復(fù)雜背景下的弱目標(biāo)，特別在遠距離前視觀察條件下，得到的紅外圖像細節(jié)比較多，目標(biāo)和背景之間的界限相對模糊，而且由于成像器件固有的傳感器效應(yīng)和大氣輻射的影響會使紅外圖像產(chǎn)生很多噪點，紅外圖像目標(biāo)和背景的溫度差異明顯，在圖像中目標(biāo)和背景通常占據(jù)不同的灰度范圍，因此基于圖像邊緣點的處理相對而言要困難一些，在進行處理之前，一般需要經(jīng)過預(yù)處理，以去除噪聲、對圖像進行增強。而通過提取感興趣區(qū)域的方法則成為一種相對有效的處理方法[30]。

（2）雷達圖像中的機場識別

雷達圖像由于具有不受自然光照和氣候條件影響的全天時、全天候成像的特點而被廣泛采用，但其具有受斑點噪聲影響明顯的特點，信噪比相對較低，所以在低對比度和低分辨率的雷達圖像中，經(jīng)典的邊緣檢測方法難以適應(yīng)，要完整地提取機場結(jié)構(gòu)特征比較困難。而采用基于灰度的模板匹配也存在一定的局限性，尤其是對成像質(zhì)量較差、信噪比較低的實孔徑雷達，容易產(chǎn)生誤匹配，所以一般還是要進行圖像的預(yù)處理，濾除噪聲干擾，或?qū)⒃紙D像進行變換，將其轉(zhuǎn)換到其他的圖像參數(shù)空間進行處理，或者在提取相關(guān)圖像特征之后，利用圖像的特征進行匹配進而識別判斷出機場目標(biāo)[31]。

（3）可見光圖像中的機場識別

可見光圖像包括全色、多光譜、專題掃描儀以及高分辨率成像儀所成的紅綠藍單色圖像。該波段圖像真實、細節(jié)相對豐富、直觀易判讀，有利于對機場的整體結(jié)構(gòu)認(rèn)識，但受自然條件、時間、人為偽裝等因素影響很大，在惡劣天氣和夜晚會失去效能?？梢姽鈧鞲衅髂茌^好地獲取目標(biāo)外形尺寸，但不具備全天候和發(fā)現(xiàn)遮蔽目標(biāo)的能力，且可見光圖像易受光照強度變化、成像角度、目標(biāo)陰影、成像噪聲等諸多因素的干擾，故該類傳感器使用范圍還是受到一定的限制[32]。

3.3 機場識別的關(guān)鍵技術(shù)和難點

機場識別是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，其中比較關(guān)鍵的技術(shù)和難點主要有以下幾個方面：

（1）原始圖像的質(zhì)量

原始圖像的質(zhì)量對機場是否能正確識別有著很大的關(guān)系，對后續(xù)處理有重要的影響。對圖像進行預(yù)處理能在使原始圖像的相關(guān)信息得到一定程度的增強，但并不能完全彌補原始圖像本身質(zhì)量不好的缺點。

（2）準(zhǔn)確獲取機場相關(guān)特征

機場相關(guān)特征是進行機場識別判斷的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確地提取機場的特征作為后續(xù)階段處理的依據(jù)，如何根據(jù)處理圖像的具體情況選擇圖像特征并進行正確提取，在整個機場識別的過程中尤為關(guān)鍵。

（3）準(zhǔn)確進行分類的判斷

在獲取圖像的相關(guān)特征之后，采用何種判斷識別的方法，對準(zhǔn)確識別機場目標(biāo)，提高判斷的準(zhǔn)確率、減少虛警率也有著重要的意義。

（4）先驗知識

在上述的機場識別方法中，很多方法對先驗知識具有一定的依賴性，先驗知識越豐富，對機場的正確識別、減少誤判越有利。

4 對機場目標(biāo)識別的思考與展望

在機場識別中，一般的研究流程為先設(shè)計算法再進行實驗，但由于現(xiàn)實中機場的數(shù)量眾多，而且結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，很難找到一種通用統(tǒng)一的算法，能對各種各樣的機場進行判斷識別。而且在設(shè)計識別算法時，測試數(shù)據(jù)非常有限，具有很大的局限性。在機場識別中，可以考慮先確定識別具體的機場目標(biāo)，然后再根據(jù)該機場的具體相關(guān)情況進行機場識別的系統(tǒng)設(shè)計，這樣在設(shè)計機場識別算法時具有較強的針對性，而且算法中能擁有更豐富的先驗知識。即便不能針對每個機場進行具體的識別算法設(shè)計，也應(yīng)該按照機場的相關(guān)情況，進行分類。對每一類機場有針對性地設(shè)計相關(guān)的識別算法，這對機場識別的實用性具有一定的幫助。

在機場識別今后的發(fā)展中，一方面可以考慮充分利用不同類型圖像的特點，進行不同類型圖像之間的信息融合[33]，可以提高從影像提取機場信息的可靠性和效率；另一方面也可以將多種方法結(jié)合，多學(xué)科知識結(jié)合，借助最新研究的方法工具和思路，比如基于分形理論、小波變換、引力場模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像融合等進行機場目標(biāo)識別。

盡管我國機場識別研究已經(jīng)取得了不少的研究成果，但總體而言，離實際應(yīng)用還有一定的距離，在提取方法的自動化程度、準(zhǔn)確性、高效性、抗干擾性等方面還有很多的路要走。相信隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，機場提取算法會不斷改進，機場的識別能力也會越來越強，在不久的將來將會從研究走向?qū)嶋H應(yīng)用，體現(xiàn)出巨大的實用價值。

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