何 杰，萬(wàn)曉冬

HE Jie,WAN Xiaodong

南京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，南京210016

Department of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China

1 引言

紅外探測(cè)器成像因其具備極快的反應(yīng)速度和良好的隱身性能，在現(xiàn)代化軍事領(lǐng)域中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。在遠(yuǎn)距離機(jī)載紅外目標(biāo)探測(cè)與跟蹤中，目標(biāo)一般僅占幾個(gè)像素，甚至一個(gè)像素，再加上各種噪聲和動(dòng)態(tài)背景的影響，從而使得目標(biāo)的檢測(cè)成為研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)合，紅外目標(biāo)的檢測(cè)[1-6]主要有光流場(chǎng)法、背景差分法、幀間差分法等。光流場(chǎng)法通用性強(qiáng)，能在紅外探測(cè)器做復(fù)雜運(yùn)動(dòng)時(shí)進(jìn)行有效的目標(biāo)檢測(cè)，它通過(guò)求解偏微分方程求圖像序列的光流場(chǎng)，進(jìn)而預(yù)測(cè)探測(cè)器的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，但計(jì)算復(fù)雜，對(duì)硬件要求較高；背景差分法的效果取決于背景圖像的建模和模擬的準(zhǔn)確程度，且一般用于靜態(tài)或準(zhǔn)靜態(tài)的視頻監(jiān)控場(chǎng)合，能夠得到運(yùn)動(dòng)物體很全面的特征數(shù)據(jù)；幀間差分法算法簡(jiǎn)單，穩(wěn)定性好，但不能提取目標(biāo)完整的特性信息，如在機(jī)載紅外成像中背景快速運(yùn)動(dòng)，造成前后幀的背景像素漂移，從而導(dǎo)致幀間差法效果差。文獻(xiàn)[7]根據(jù)序列圖像中運(yùn)動(dòng)弱小目標(biāo)的相關(guān)性，提出了多幀累加的方法，取得了很好的效果。但對(duì)于機(jī)載紅外成像中，背景復(fù)雜一般由地面、海面、?？盏?，多幀疊加法易將高強(qiáng)背景混入目標(biāo)范疇。本文主要就在地空背景下的機(jī)載紅外成像情況，紅外圖像中的背景噪聲主要有云層、地面等，檢測(cè)弱小目標(biāo)。由于目標(biāo)的紅外輻射比云層背景高，在紅外圖像中對(duì)應(yīng)的灰度值較之云層背景大。根據(jù)上述特點(diǎn)，故可先預(yù)處理，消除云層背景和一些弱小噪聲，但地面背景中強(qiáng)輻射的灰度值較大，不易消除。利用卷積模板預(yù)處理[8]，可消除大部均勻背景，再利用與后面提到的宏塊（特征塊）匹配，根據(jù)前后幀圖像，利用全局運(yùn)動(dòng)反射數(shù)學(xué)模型進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)（因目標(biāo)弱小，相對(duì)于背景可忽略其影響，背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)實(shí)際就是全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)），利用運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)匹配、背景差值以及聚類識(shí)別法檢測(cè)出疑似目標(biāo)。該方法不僅可以很好地檢測(cè)出目標(biāo)，而且可以消除機(jī)載過(guò)程中抖動(dòng)的影響。并結(jié)合目標(biāo)軌跡的連續(xù)性，預(yù)測(cè)估計(jì)下一幀目標(biāo)區(qū)域，并進(jìn)一步確認(rèn)目標(biāo)。

2 目標(biāo)的識(shí)別與檢測(cè)

2.1 圖像預(yù)處理

預(yù)處理是目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的前提，預(yù)處理的效果直接影響后續(xù)處理。對(duì)于紅外弱小目標(biāo)而言，缺少形狀和結(jié)構(gòu)信息，不能反映出除溫度以外的其他物理特性。在紅外視頻序列中，可描述第k幀的圖像的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

fk(x，y)=bk(x，y)+tk(x，y)+nk(x，y)

其中，bk(x，y)為第k幀的背景，tk(x，y)為第k幀目標(biāo)，nk(x，y)為第k幀噪聲。

紅外圖像的預(yù)處理主要目標(biāo)就是抑制bk(x，y)、nk(x，y)，提高tk(x，y)在該圖像中的權(quán)重。

機(jī)載紅外探測(cè)器一般工作在兩個(gè)波段：短波3～5 μm和長(zhǎng)波8～12 μm。以飛機(jī)目標(biāo)為例，它的紅外輻射源[9]主要有三個(gè)：蒙皮輻射、尾部的高噴焰和高溫金屬尾噴管的輻射，短波探測(cè)器主要集中在機(jī)尾部的噴口部分，長(zhǎng)波段探測(cè)器主要集中在蒙皮部分。因長(zhǎng)波段紅外探測(cè)器成像，可探測(cè)距離遠(yuǎn)、灰度強(qiáng)度大，這里只選取長(zhǎng)波段。

在大部分情況下，背景是大塊起伏的，像素之間有強(qiáng)相關(guān)性，為空間頻域的低頻部分[10-11]。而目標(biāo)點(diǎn)和孤立噪聲點(diǎn)不具備該特點(diǎn)，且在空間分布上是隨機(jī)的，且目標(biāo)和噪聲多呈現(xiàn)為陡峭的脈沖，屬于空間頻域的高頻部分，故可通過(guò)設(shè)計(jì)卷積模板來(lái)達(dá)到提高圖像，即濾波器輸入函數(shù)為f(x，y)，輸出信號(hào)為g(x，y)，設(shè)濾波器的脈沖響應(yīng)函數(shù)為h(x，y)，則g(x，y)=f(x，y)*h(x，y)，而對(duì)于離散圖像，一般選用卷積模板表示濾波器的脈沖響應(yīng)函數(shù)，記為矩陣H。

目前常用的卷積模板有3×3、5×5 和7×7 模板，3×3 模板對(duì)于點(diǎn)目標(biāo)具有良好的濾波效果，但對(duì)于具備5 個(gè)以上的像素的目標(biāo)時(shí)，目標(biāo)的檢測(cè)效果不是很理想（這里實(shí)驗(yàn)取常用模板（e），該模板類似于模板（c），在3×3 矩陣內(nèi)，其中心的權(quán)值為9，其余取-1），而7×7 模板雖然可以達(dá)到很好的效果，但隨著模板的增大，實(shí)時(shí)性也會(huì)變差；這里選用折中方案5×5 模板。而當(dāng)前的5×5 模板主要有如下模板（a）和模板（b），模板（c）也有一定的應(yīng)用。

而對(duì)于當(dāng)前的5×5 模板（a）和模板（b）。模板（a），中心像素的權(quán)值最大，易通過(guò)，而周圍部分的權(quán)值均為1，值小，不易通過(guò)，這樣，對(duì)于孤立噪聲點(diǎn)和小目標(biāo)，信號(hào)強(qiáng)度高，易通過(guò)。而具有一定面積的背景不易通過(guò)，不過(guò)并不能很好地消除背景。改成模板（c）后，對(duì)大面積均勻區(qū)域的灰度將直接消除，同時(shí)對(duì)點(diǎn)目標(biāo)影響不大。同樣對(duì)于模板（b），將中心的高權(quán)值分散，使濾波后的小目標(biāo)發(fā)生膨脹，面積變大，使背景灰度變得更均勻。但是，與模板（c）類似，同樣不能消除背景，只能相對(duì)于目標(biāo)灰度的增強(qiáng)度來(lái)說(shuō)，背景進(jìn)行削弱，其實(shí)，背景灰度也將增大，其增強(qiáng)幅度小了目標(biāo)，而修改后的模板（d），不僅能消除大面積背景，也可很好的膨脹目標(biāo)。

不過(guò)以上兩種模板的缺點(diǎn)是：對(duì)于大目標(biāo)的檢測(cè)，不可使用，否則，易消除目標(biāo)。

這里使用上述的卷積模板濾波后的效果圖（第144幀），這里只取了其中3 個(gè)模板濾波后的效果圖如圖1～圖4 所示。

圖1 長(zhǎng)波紅外原圖像

圖2 模板（a）濾波

圖3 模板（c）濾波

圖4 模板（d）濾波

通過(guò)上圖的不同模板，可計(jì)算出圖像的信噪比如表1 所示。

常用的模板（a）和模板（b）在該紅外圖像中目標(biāo)和背景的灰度都被增強(qiáng)，如圖2 所示，但是圖像的信噪比SNR 減小，不易于目標(biāo)檢測(cè)。而模板（e）、模板（c）和模板（d），發(fā)現(xiàn)大面積的高強(qiáng)度的背景被消除，信噪比增大。其中，模板（d）的濾波后的圖像的更平滑，高灰度的噪聲點(diǎn)更少，信噪比更大，故而選用模板（d）。

2.2 背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)

因本文是基于機(jī)載的紅外目標(biāo)檢測(cè)，屬于動(dòng)態(tài)背景中紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)。

在連續(xù)性紅外圖像序列中，假設(shè)函數(shù)f(Xk)表示第k幀圖像的整體灰度分布，其中Xk代表像素點(diǎn)坐標(biāo)總體。前一幀宏塊中像素坐標(biāo)的位置為Xk-1=(xk-1，yk-1)T，經(jīng)仿射變換后在當(dāng)前幀圖像中的像素坐標(biāo)為X′k=(x′k，y′k)，參考文獻(xiàn)[12]采用6 參數(shù)建立圖像全局運(yùn)動(dòng)反射模型，設(shè)仿射變換的變換參數(shù)為p=(a，b，c，d，e，f)，可以將上式寫(xiě)成：

故而，同理對(duì)c、d、f，求偏導(dǎo)數(shù)有：

在機(jī)載紅外探測(cè)器中，背景和目標(biāo)都運(yùn)動(dòng)的情況下，因機(jī)載紅外探測(cè)器的成像速度較快，這里簡(jiǎn)化處理，可以近似認(rèn)為是背景的平移運(yùn)動(dòng)[13]，此時(shí)有運(yùn)動(dòng)參數(shù)p=(1，0，e，1，0，f)。平移運(yùn)動(dòng)原理簡(jiǎn)單視圖表示。

圖5 背景位移估計(jì)

此時(shí)的簡(jiǎn)化的平動(dòng)模型的參數(shù)只有兩個(gè)，從而有：

選取特征區(qū)域宏塊，與下一幀（實(shí)驗(yàn)中每隔2 幀）模塊匹配，然后利用上公式，求取每幀運(yùn)動(dòng)參數(shù)。此刻，當(dāng)前幀的背景估計(jì)可表示為：

上式為一般對(duì)于動(dòng)態(tài)背景預(yù)測(cè)的一般形式，即當(dāng)前幀的背景可根據(jù)前一幀圖像及運(yùn)動(dòng)參數(shù)來(lái)估計(jì)。

2.3 目標(biāo)初步識(shí)別

根據(jù)上面的背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)，假設(shè)圖像的像素為M×N，因在圖像邊緣部分的背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)，可能導(dǎo)致邊緣溢出。故而分兩種情況，進(jìn)行匹配背景差，當(dāng)背景運(yùn)動(dòng)區(qū)域在圖像上時(shí)，直接差值法，即

其他可令D(xk，yk)=0。其中，f(xk，yk)為當(dāng)前幀，b(xk，yk)為當(dāng)前背景估計(jì)，因簡(jiǎn)化為平移模型，故而a=1，b=0，c=0,d=1,e,f為運(yùn)動(dòng)估計(jì)參數(shù)，xk-1∈[0，M]，yk-1∈[0，N]且均為正整數(shù)。M×N為處理背景運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)區(qū)域，當(dāng)?shù)玫奖尘安钪祱D像后，再結(jié)合自適應(yīng)門(mén)限分割出目標(biāo)，即有

經(jīng)過(guò)以上的分割提取出的目標(biāo)點(diǎn)中，還可能包含高頻噪聲點(diǎn)。高頻噪聲點(diǎn)的多少取決于閾值的大小，這種高頻噪聲點(diǎn)在單頻圖像上目標(biāo)點(diǎn)的形狀多表現(xiàn)為點(diǎn)狀或隨機(jī)散粒狀，而目標(biāo)的像素?cái)?shù)較多而且比較穩(wěn)定。這里也選用一種簡(jiǎn)化的領(lǐng)域聚類分析方法，若某個(gè)像素點(diǎn)，在其3×5 區(qū)域內(nèi)有5 個(gè)以上像素點(diǎn)大于給定閾值，則認(rèn)為該點(diǎn)是屬于目標(biāo)點(diǎn)；反之則為噪聲點(diǎn)。

如果C(i，j)＞4×255，則可認(rèn)為像素g(x，y)是屬于目標(biāo)的點(diǎn)；否則，認(rèn)為是噪聲點(diǎn)而去掉。

2.4 目標(biāo)進(jìn)一步檢測(cè)

經(jīng)過(guò)上述的處理后的疑似目標(biāo)中包含真實(shí)目標(biāo)和假目標(biāo)，需要進(jìn)一步確認(rèn)。本文根據(jù)管道濾波以及目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡的連續(xù)性思想[14]，來(lái)進(jìn)一步確認(rèn)真實(shí)目標(biāo)。

假定第t幀有疑似目標(biāo)有k個(gè)，第i個(gè)疑似目標(biāo)的管道區(qū)域中心點(diǎn)的獲取可根據(jù)上述3×5 區(qū)域的目標(biāo)聚類識(shí)別的中心點(diǎn)。分別對(duì)這k個(gè)疑似目標(biāo)建立管道區(qū)域可定義為，其中i=1，2，…，k，a根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)最大像素量取值。如果當(dāng)前幀滿足前一幀管道區(qū)域內(nèi)，則認(rèn)為可能是目標(biāo)；繼續(xù)建立當(dāng)前幀管道區(qū)域，再與下一幀疑似目標(biāo)進(jìn)行判定，如連續(xù)3 到5 幀成立，且目標(biāo)管道區(qū)域發(fā)生變化，則認(rèn)為是真目標(biāo)；否則判定為假目標(biāo)。檢測(cè)過(guò)程如下：

代入前一幀中，轉(zhuǎn)向（2），進(jìn)行循環(huán)判定。

3 VC 實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)用的紅外圖像來(lái)源于vega3.70 結(jié)合紅外模塊sensor vision 和sensor works 的三維視景仿真。在Vc++6.0中結(jié)合OpenCV1.0來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外圖像的操作[15]，采用Opencv 中cvSmooth、cvDFT 等實(shí)現(xiàn)圖像平滑及相關(guān)預(yù)處理操作，cvMat 建立卷積模板，cvFilter2D 實(shí)現(xiàn)卷積操作，這里利用模板（d）預(yù)處理，在進(jìn)行在運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)中，考慮到目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性，只選擇4個(gè)宏塊50×50（原圖大小為488×488 像素），利用圖像灰度投影技術(shù)[10]，計(jì)算匹配位置。這里用cvSetImageROI、cvResetImageROI來(lái)設(shè)置或釋放感興趣區(qū)域，cvCreateHist、cvCalcHist 等獲取區(qū)域灰度值分布信息，利用Bhattacharyya 距離最小，尋找最佳匹配位置。利用式（4）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，注意要取整數(shù)。這里選用第238 幀圖像，背景差值法后，在通過(guò)上述的分割、聚類識(shí)別后，效果圖如圖6 和圖7。

圖6 運(yùn)動(dòng)背景估計(jì)后差值

圖7 目標(biāo)初步識(shí)別

因在運(yùn)動(dòng)背景預(yù)測(cè)和聚類識(shí)別后，仍然包含了虛假目標(biāo)，即橢圓標(biāo)識(shí)部分。故而這里需要進(jìn)一步檢測(cè)，利用管道濾波思想，來(lái)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。由上述管道區(qū)域步驟可知，在已有前兩幀的基礎(chǔ)上，根據(jù)累計(jì)思想，可對(duì)每一幀進(jìn)行目標(biāo)確認(rèn)。因管道區(qū)域是根據(jù)疑似目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果來(lái)建立的，其個(gè)數(shù)具有不確定性，在VC 設(shè)計(jì)中，利用單鏈表結(jié)構(gòu)，動(dòng)態(tài)創(chuàng)建內(nèi)存來(lái)保存這些管道區(qū)域。在一個(gè)循環(huán)判定后，在已確定為真實(shí)目標(biāo)的情況下，釋放該保存該區(qū)域的數(shù)據(jù)。

圖8 110～520 幀疑似

圖9 238 幀目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果

因涉及到算法的組合應(yīng)用問(wèn)題，目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性，必然會(huì)受到影響，下面就目標(biāo)的實(shí)時(shí)性和檢測(cè)效果進(jìn)行分析和改進(jìn)。主要從以下幾個(gè)方面分析考慮：

（1）因紅外圖像第一步預(yù)處理就要使用卷積模板運(yùn)算，需要對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行運(yùn)算，文獻(xiàn)[13]對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，在對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行卷積運(yùn)算前，先對(duì)其像素進(jìn)行預(yù)判定，如果其灰度值小于某一閾值，則不進(jìn)行卷積運(yùn)算；否則，進(jìn)行卷積運(yùn)算。因這里采用cvFilter2D 直接實(shí)現(xiàn)卷積操作，OpenCV 已經(jīng)對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化處理，是對(duì)整個(gè)圖像的操作，這里基于第一種考慮，對(duì)每個(gè)像素的灰度進(jìn)行判斷，再進(jìn)行卷積，不再可?。灰惨蛟摲椒ㄐ枰獙?duì)每個(gè)像素進(jìn)行判斷，時(shí)間復(fù)雜度高，因此不選擇此方案。

（2）在地面背景抑制中，文獻(xiàn)[10]提出了灰度投影技術(shù)來(lái)計(jì)算匹配位置，文獻(xiàn)[11]提出了灰度相關(guān)匹配方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，本文采用的多區(qū)域匹配，在區(qū)域匹配中算出最優(yōu)的匹配策略。雖然該算法會(huì)增大計(jì)算量，但是可提高匹配精度，利于后期的背景差值法的目標(biāo)檢測(cè)，提高檢測(cè)效果。

（3）在目標(biāo)識(shí)別中，自適應(yīng)閾值階段，每次都要計(jì)算紅外圖像的方差、均值，會(huì)大大增加檢測(cè)時(shí)間，這里可采用定閾值法，可減少計(jì)算量，但檢測(cè)效果可能會(huì)減低。這里可采用先自適應(yīng)閾值法，后可根據(jù)前幾幀的閾值取其均值，作為當(dāng)前幀的閾值；可結(jié)合定幀，加入自適應(yīng)閾值法，來(lái)實(shí)現(xiàn)固定閾值法的可靠性和實(shí)時(shí)性，本文中就采用該方法。

（4）在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性檢測(cè)中，需要連續(xù)性創(chuàng)建保存疑似目標(biāo)區(qū)域，可以在連續(xù)3 幀出現(xiàn)的目標(biāo)，不再對(duì)其進(jìn)行連續(xù)性判斷，而對(duì)它進(jìn)行跟蹤，但是為了防止新目標(biāo)的加入的影響，可采用定時(shí)（或者定幀）的進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)判定。另外，在跟蹤的過(guò)程中，將不進(jìn)行檢測(cè)，可加入預(yù)處理。

本文中使用硬件環(huán)境：CPU 2.6 GHz、32 位、內(nèi)存2 GB，這里仿真中幀頻設(shè)置為30 Hz，下面就第2 和4 種情況，進(jìn)行對(duì)比分析。

這里通過(guò)以上兩圖可知，雖然單個(gè)區(qū)域灰度投影背景估計(jì)算法的實(shí)時(shí)性能好，但在本仿真環(huán)境中檢測(cè)效果并不佳，通過(guò)圖11 可以看出，總會(huì)檢測(cè)出多個(gè)疑似目標(biāo)，從而在圖10 中，本沒(méi)有將經(jīng)典自適應(yīng)濾波的跟蹤考慮在內(nèi)，因不能檢測(cè)出真實(shí)目標(biāo)，需要實(shí)時(shí)地加入不同的假目標(biāo)，從而與跟蹤結(jié)合使用的定時(shí)檢測(cè)不再適用。在檢測(cè)與跟蹤結(jié)合使用的算法中，這里的跟蹤采用簡(jiǎn)單狀態(tài)方程：Xk+1=2Xk-Xk-1，預(yù)測(cè)下一幀目標(biāo)位置[16]，然后根據(jù)預(yù)測(cè)的目標(biāo)位置在該局部區(qū)域內(nèi)尋找最佳目標(biāo)位置（可采用預(yù)測(cè)位置附近尋找最大灰度和）。為了防止少數(shù)幀中，可能出現(xiàn)的目標(biāo)遮擋現(xiàn)象而導(dǎo)致的這種跟蹤算法的失敗，在尋找最佳目標(biāo)位置失敗后，采用預(yù)測(cè)目標(biāo)位置作為當(dāng)前目標(biāo)位置，進(jìn)行下一幀位置預(yù)測(cè)。本文中檢測(cè)與跟蹤算法結(jié)合后，直接將檢測(cè)目標(biāo)的時(shí)間縮減近1/4，從而使該組合算法實(shí)時(shí)性得到很好的提高，平均檢測(cè)時(shí)間小于仿真幀頻，滿足軟件仿真環(huán)境下實(shí)時(shí)性要求。

圖10 檢測(cè)實(shí)時(shí)性對(duì)比

圖11 兩種背景估計(jì)檢測(cè)的目標(biāo)個(gè)數(shù)（實(shí)際目標(biāo)為2 個(gè)）

4 總結(jié)

紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)研究較多，但就具體如機(jī)載紅外弱小目標(biāo)的地面背景的研究還比較少。本文就地空動(dòng)態(tài)背景下，提出先預(yù)處理濾去噪聲，并結(jié)合卷積模板，得到突出特征信息的紅外圖像，以便于后面的全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)。在全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)中，提出多特征塊的最優(yōu)參數(shù)估計(jì)的一般形式，它提高了運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的精度，從而實(shí)現(xiàn)了由前一幀圖像來(lái)估計(jì)當(dāng)前幀的背景。利用背景差法來(lái)提取疑似目標(biāo)，再結(jié)合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)連續(xù)性來(lái)識(shí)別真實(shí)目標(biāo)。該方法對(duì)應(yīng)于動(dòng)態(tài)背景以及探測(cè)器抖動(dòng)等問(wèn)題中的目標(biāo)檢測(cè)，取得了良好的效果。但因涉及到組合算法的應(yīng)用，實(shí)時(shí)性并不是很好，這里采用定時(shí)（或定幀）檢測(cè)的思想，結(jié)合目標(biāo)跟蹤算法，使目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性得到了很好的提高。

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