陳世偉，楊小岡，張勝修，王雪梅

(第二炮兵工程大學(xué)303教研室，陜西西安710025)

1 引言

目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別是成像末制導(dǎo)過(guò)程中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是當(dāng)前的一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)，尤其是對(duì)于地面復(fù)雜背景下的目標(biāo)識(shí)別，存在目標(biāo)形態(tài)各異、背景復(fù)雜，特征描述困難，模板圖像不宜制作等諸多困難［1］。宋丹等［2］提出了一種基于仿射梯度方向直方圖特征的目標(biāo)識(shí)別算法，具備很好的旋轉(zhuǎn)不變性和錯(cuò)切不變性，但是對(duì)目標(biāo)信息保障要求過(guò)高。楊校余、張?zhí)煨虻龋?］以及劉婧等［4］均以目標(biāo)的三維模型為基礎(chǔ)來(lái)制作匹配模板圖像。這些方法通常只適用于背景較為簡(jiǎn)單、高大、顯著目標(biāo)，而背景復(fù)雜、遠(yuǎn)距離、低矮、存在遮擋等情況下的目標(biāo)則很難或者不能直接識(shí)別。針對(duì)這一問(wèn)題，李志軍等［5］提出了一種相對(duì)定位方法。其思想是在制定末制導(dǎo)策略時(shí)，選擇對(duì)直接目標(biāo)附近的高大、顯著、容易識(shí)別的“相對(duì)定位目標(biāo)”進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而利用它與直接目標(biāo)之間在實(shí)時(shí)圖中的相對(duì)位置關(guān)系對(duì)直接目標(biāo)進(jìn)行相對(duì)定位。但是，該方法的運(yùn)用也存在一些問(wèn)題:相對(duì)定位目標(biāo)的選取數(shù)量和質(zhì)量人工很難把握;對(duì)于選取的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別依然存在諸多困難。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種新的基于最穩(wěn)定極值區(qū)域的相對(duì)定位目標(biāo)選取與識(shí)別方法。具體流程如圖1所示，首先根據(jù)目標(biāo)區(qū)域航拍偵察得到的基準(zhǔn)圖像進(jìn)行MSER特征區(qū)域提取，再通過(guò)一定策略自適應(yīng)選取相對(duì)顯著的特征區(qū)域作為相對(duì)定位目標(biāo)，再利用仿射橢圓對(duì)MSER特征區(qū)域進(jìn)行擬合，制成基準(zhǔn)數(shù)據(jù)模板。當(dāng)飛行器按照預(yù)定航跡進(jìn)入末制導(dǎo)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別階段時(shí)，對(duì)實(shí)時(shí)圖采用同樣的方法進(jìn)行MSER區(qū)域提取擬合，并與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)模板進(jìn)行規(guī)則化處理，然后根據(jù)互相關(guān)性準(zhǔn)則提取確定基準(zhǔn)數(shù)據(jù)模版和實(shí)時(shí)圖像間匹配的MSER特征區(qū)域?qū)?，最后根?jù)雙層匹配矯正策略剔除誤匹配，從而實(shí)現(xiàn)相對(duì)定位目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別。

圖1 相對(duì)定位目標(biāo)選取與識(shí)別算法流程圖Fig.1 Flow diagram of image selection and recognition

2 相對(duì)定位目標(biāo)自適應(yīng)選取算法

2.1 特征區(qū)域的提取與擬合

2004年，J.Matas等人在研究寬基線圖像匹配問(wèn)題時(shí)借鑒分水嶺思想提出了最穩(wěn)定極值區(qū)域算法［6］。該方法具有良好的穩(wěn)定性、抗噪性和仿射不變性，計(jì)算簡(jiǎn)單高效。2005年，K.Mikolajczyk等人對(duì)六種主要的仿射無(wú)關(guān)局部特征點(diǎn)檢測(cè)子進(jìn)行了比較［7］，其中一個(gè)很重要的比較結(jié)果就是使用MSER方法檢測(cè)出的局部在視角變換、尺度變換、光照變換、圖像壓縮和圖像模糊這五種情況下在重現(xiàn)性和區(qū)分性方面處于領(lǐng)先的位置。

下面給出MSER區(qū)域特征提取的具體步驟:

(1)預(yù)處理。對(duì)輸入的灰度影像采用Bin－Sort算法，按灰度值對(duì)所有像元進(jìn)行降序或升序排序;

(2)極值區(qū)域合并與選取?；谏喜脚判蚝蟮挠跋袷褂煤喜ⅲ檎?Union－Find)算法構(gòu)造部件樹(shù)，并詳細(xì)記錄像素是否放入操作域地圖(Operating Region Map，ORM)中，在ORM中的位置以及合并－查找索引。在形成的部件樹(shù)上，從某個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始向上搜索分支，同時(shí)利用閾值對(duì)灰度影像進(jìn)行二值化聚類(lèi)操作，不斷查找與合并極值區(qū)域，并根據(jù)適當(dāng)?shù)呐袥Q條件進(jìn)行極值區(qū)域的選取;

(3)MSER區(qū)域檢測(cè)。通過(guò)上步可以獲得該圖像所對(duì)應(yīng)的全部極值區(qū)域序列，針對(duì)每一個(gè)極值區(qū)域序列，計(jì)算區(qū)域變化率q(i)=|Qi+△－Qi－△|/|Qi|。當(dāng)且僅當(dāng) q(i)在 i*處取得局部極小值時(shí)，極值區(qū)域Qi才被作為最大值穩(wěn)定區(qū)域提取出來(lái)。此時(shí)，僅提取出了最小灰度MSER+，為提取最大灰度的MSER－，需要將原始圖像灰度值進(jìn)行反轉(zhuǎn):I反=Imax－I，重復(fù)步驟(2)、(3)，提取出MSER－。

最穩(wěn)定極值區(qū)域作為一種不規(guī)則的仿射不變區(qū)域，這不利于特征描述操作。通常需要對(duì)這些不規(guī)則的特征區(qū)域進(jìn)行擬合，如橢圓擬合、多邊形擬合、凸包圍擬合等。由于特征區(qū)域協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量唯一確定一個(gè)橢圓，因此這里采用橢圓擬合方法。

2.2 相對(duì)定位目標(biāo)自適應(yīng)選取策略

根據(jù)相對(duì)定位原理［8］，理論上只要識(shí)別出一個(gè)相對(duì)定位目標(biāo)就可以對(duì)直接目標(biāo)進(jìn)行定位計(jì)算?？紤]到飛行中獲得的實(shí)時(shí)圖與提前偵察獲得的基準(zhǔn)圖之間會(huì)有一定的變化，提取后的MSER特征區(qū)域不可能完全相同，其中一些特征區(qū)域并不適合作為相對(duì)定位目標(biāo)。另外，還需要有一定數(shù)量的相對(duì)定位目標(biāo)，這樣才能保證有較高的識(shí)別概率。因此，如何自動(dòng)選取相對(duì)定位目標(biāo)非常關(guān)鍵。如果設(shè)置固定的面積閾值，一方面可能會(huì)造成符合條件的特征區(qū)域過(guò)少甚至沒(méi)有，另一方面可能造成特征區(qū)域過(guò)多從而增加后續(xù)的匹配識(shí)別工作量。從識(shí)別的角度分析，相對(duì)定位目標(biāo)應(yīng)該具備面積較大、特征顯著、目標(biāo)附近、數(shù)量適當(dāng)?shù)忍攸c(diǎn)。因此，這里采用比例選取、總量控制、就近取點(diǎn)的策略來(lái)選取相對(duì)定位目標(biāo)。具體方法如下，首先計(jì)算每一個(gè)特征區(qū)域的選擇權(quán)重指數(shù)，然后將所有特征區(qū)域按選擇權(quán)重指數(shù)從大到小排序，最后取前十個(gè)作為相對(duì)定位目標(biāo)。選擇權(quán)重指數(shù)λi可以通過(guò)公式(1)得出:

其中，Si為特征區(qū)域面積;Li特征區(qū)域擬合橢圓中心與直接目標(biāo)中心的距離。

3 相對(duì)定位目標(biāo)的匹配識(shí)別

3.1 MSER 特征匹配

為了便于關(guān)聯(lián)特征間進(jìn)行特征匹配，需要將提取的MSER特征區(qū)域進(jìn)行規(guī)則化處理，即將不同尺寸的橢圓擬合區(qū)域映射為某個(gè)固定大小的圓形區(qū)域，從而消除尺度縮放和平移等因素的影響?；ハ嚓P(guān)性在早期模板匹配中有較好的應(yīng)用，但是不能抗旋轉(zhuǎn)、扭曲等畸變影響，而歸則化后的MSER區(qū)域原理上可以消除扭曲變形、尺度大小和旋轉(zhuǎn)方向上的差異。針對(duì)MSER區(qū)域這一優(yōu)點(diǎn)，引入特征區(qū)域之間的互相關(guān)性指標(biāo)corr作為匹配量度。兩個(gè)特征區(qū)域之間的互相關(guān)性指標(biāo)可以通過(guò)式(2)得出:

式中，MSERm(i，j)，MSERn(i，j)分別代表兩幅圖像中的MSER區(qū)域的灰度值。

由于在基準(zhǔn)圖上設(shè)定的相對(duì)定位點(diǎn)數(shù)量有限，且互相關(guān)性指標(biāo)計(jì)算簡(jiǎn)單，因此采用窮盡搜索法來(lái)尋找實(shí)時(shí)圖上的匹配特征區(qū)域。

3.2 雙層匹配矯正

當(dāng)特征區(qū)域之間灰度信息區(qū)別明顯時(shí)，直接采用相關(guān)性指標(biāo)，設(shè)置恰當(dāng)?shù)拈撝禃r(shí)即表示實(shí)現(xiàn)正確匹配。但對(duì)于復(fù)雜地面建筑物圖像，出現(xiàn)區(qū)域灰度信息接近的概率很高，因此會(huì)出現(xiàn)一對(duì)多的誤匹配情況。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，文獻(xiàn)［9］中采用RANSAC算法［10］來(lái)消除誤匹配。但是，RANSAC算法計(jì)算參數(shù)的迭代次數(shù)沒(méi)有上限，尋找這樣的支撐點(diǎn)集需要的迭代次數(shù)非常高，將會(huì)浪費(fèi)很多的時(shí)間。針對(duì)以上不足，文中設(shè)計(jì)了一種雙層匹配識(shí)別策略。首先對(duì)匹配特征對(duì)進(jìn)行預(yù)檢測(cè)，即利用位置權(quán)重指數(shù)μ來(lái)消除大量的誤匹配情況，對(duì)于每組一對(duì)多匹配，只取權(quán)重指數(shù)最大的一對(duì)，然后再采用RANSAC算法進(jìn)一步剔除誤匹配特征對(duì)，最后實(shí)現(xiàn)相對(duì)定位目標(biāo)的精確匹配識(shí)別。這種雙層匹配矯正策略既能減少RANSAC算法的迭代次數(shù)加快速度，又能進(jìn)一步保證識(shí)別精度。位置權(quán)重指數(shù)μ可由公式(3)計(jì)算得出:

其中，corr為互相關(guān)性指標(biāo);d*為每對(duì)匹配特征區(qū)域擬合橢圓中心的2－范數(shù)。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)相對(duì)定位原理，在相對(duì)定位目標(biāo)識(shí)別過(guò)程中如果誤識(shí)別個(gè)數(shù)大于或等于正確識(shí)別個(gè)數(shù)時(shí)，理論上將不能正確定位直接目標(biāo)。因此，本文以相對(duì)誤識(shí)別率RERP作為單次識(shí)別實(shí)驗(yàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，來(lái)反映直接目標(biāo)的定位精度;將絕對(duì)誤識(shí)別率AERP作為多次識(shí)別實(shí)驗(yàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，來(lái)考察算法的魯棒性［11－12］。

其中，Ni為第i次單次識(shí)別實(shí)驗(yàn)中的誤識(shí)別個(gè)數(shù);Mi為正確識(shí)別個(gè)數(shù);Oi為不能識(shí)別的個(gè)數(shù)。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

實(shí)驗(yàn)環(huán)境為:Intel酷睿1.7 G處理器，4G內(nèi)存，Windows 8操作系統(tǒng)，MatlabR2014a計(jì)算平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)選取10組不同類(lèi)型的復(fù)雜地面場(chǎng)景圖像采用MSER特征和SIFT特征進(jìn)行相對(duì)定位目標(biāo)的選取與識(shí)別對(duì)比實(shí)驗(yàn)。表1給出本次實(shí)驗(yàn)的對(duì)比結(jié)果?？梢钥床捎肧IFT特征算法的誤識(shí)別率和平均耗時(shí)都高于本文算法。

表1 誤識(shí)別率統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.1 Statistic result of error recognition probability

圖2和圖3分別為利用可見(jiàn)光和紅外前視圖像進(jìn)行相對(duì)定位目標(biāo)識(shí)別仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。其中，圖中左半部分為基準(zhǔn)圖，右半部分為實(shí)時(shí)圖，用橢圓表示提取的特征區(qū)域。基準(zhǔn)圖中用本文算法在直接目標(biāo)(矩形框)周?chē)赃m應(yīng)選取的10個(gè)特征區(qū)域作為相對(duì)定位目標(biāo)。圖2中實(shí)時(shí)圖與基準(zhǔn)圖存在較大的視角差異和一定的旋轉(zhuǎn)變換，實(shí)時(shí)圖共提取了18個(gè)特征區(qū)域，采用本文算法進(jìn)行匹配識(shí)別，正確識(shí)別出7個(gè)相對(duì)定位目標(biāo)，沒(méi)有誤識(shí)別，實(shí)驗(yàn)測(cè)重考察算法的抗旋轉(zhuǎn)畸變能力。圖3中基準(zhǔn)圖和實(shí)時(shí)圖存在較大的尺度差異，并帶有一定的橫向偏差，實(shí)時(shí)圖共提取了61個(gè)特征區(qū)域，最終正確識(shí)別出6個(gè)相對(duì)定位目標(biāo)，沒(méi)有誤識(shí)別。實(shí)驗(yàn)主要考察算法的抗尺度變化能力。

圖2 可見(jiàn)光圖像識(shí)別Fig.2 Recognition of optical images

圖3 紅外圖像識(shí)別實(shí)驗(yàn)Fig.3 Recognition of infrared images

5 結(jié)論

本文提出了一種新的相對(duì)定位目標(biāo)選取與識(shí)別方法。算法利用具有仿射不變性的MSER特征區(qū)域作為相對(duì)定位目標(biāo)，根據(jù)MSER特征的選擇權(quán)重指數(shù)自適應(yīng)選取具有較好顯著特性的區(qū)域作為相對(duì)定位目標(biāo)，解決了成像末制導(dǎo)相對(duì)定位技術(shù)中相對(duì)定位目標(biāo)選取質(zhì)量難于控制的問(wèn)題。基于MSER特征選取的相對(duì)定位目標(biāo)對(duì)尺度變化和圖像旋轉(zhuǎn)具有不變性，解決了基準(zhǔn)圖像與實(shí)時(shí)圖像之間可能存在尺度和旋轉(zhuǎn)角度差異而造成的誤識(shí)別問(wèn)題。根據(jù)互相關(guān)性準(zhǔn)則進(jìn)行有效的特征粗匹配，利用雙層匹配矯正策略剔除誤匹配，實(shí)現(xiàn)了對(duì)相對(duì)定位目標(biāo)的準(zhǔn)確識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對(duì)復(fù)雜地面建筑場(chǎng)景，該方法的相對(duì)誤識(shí)別率最大為0.125，絕對(duì)誤識(shí)別率僅為0.028?；緷M足相對(duì)定位技術(shù)的要求，為相對(duì)定位技術(shù)在成像末制導(dǎo)上的應(yīng)用提供了有利的條件。

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