于加其， 楊樹興， 朱伯立

(1.北京理工大學(xué) 宇航學(xué)院，北京 100081；2.飛行器動(dòng)力學(xué)與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081；3.北京特種機(jī)電技術(shù)研究所，北京 100012)

彈載激光成像雷達(dá)距離像的目標(biāo)提取技術(shù)

于加其1，2， 楊樹興1，2， 朱伯立3

(1.北京理工大學(xué) 宇航學(xué)院，北京 100081；2.飛行器動(dòng)力學(xué)與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081；3.北京特種機(jī)電技術(shù)研究所，北京 100012)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)彈載激光成像雷達(dá)距離像中不同目標(biāo)的準(zhǔn)確分離和提取，提出了一種基于其點(diǎn)云數(shù)據(jù)特點(diǎn)的距離像目標(biāo)提取方法. 通過對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和類間距離校正，實(shí)現(xiàn)了不同目標(biāo)的準(zhǔn)確分離；通過提取各目標(biāo)邊緣點(diǎn)和遮擋補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)了對(duì)被遮擋目標(biāo)的提?。桓鶕?jù)需要提取目標(biāo)的尺寸設(shè)置結(jié)構(gòu)元素大小，采用形態(tài)學(xué)濾波方法實(shí)現(xiàn)了特定目標(biāo)的快速提取. 對(duì)實(shí)測(cè)距離像目標(biāo)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果表明，所提出的方法可以實(shí)現(xiàn)彈載激光成像雷達(dá)距離像目標(biāo)的準(zhǔn)確提取.

激光成像雷達(dá)；距離像；目標(biāo)提??；目標(biāo)遮擋

激光成像雷達(dá)獲取的三維距離像，反映了目標(biāo)最本質(zhì)的尺寸特征，能夠充分利用先驗(yàn)信息，是復(fù)雜環(huán)境下探測(cè)識(shí)別目標(biāo)的有效手段[1-3]. 復(fù)雜地面環(huán)境下彈載激光成像雷達(dá)的目標(biāo)提取是其中的一個(gè)重要的研究方向.

復(fù)雜地面環(huán)境下視場(chǎng)內(nèi)存在的信息繁多，同時(shí)彈載雷達(dá)視線與地面的夾角往往會(huì)導(dǎo)致各目標(biāo)的距離信息混雜，且存在遮擋情況[4]. 目前國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究中對(duì)彈載的特殊情況考慮較少，難以滿足實(shí)際需求. Palm等[5-6]利用目標(biāo)高度和邊緣輪廓采用多種方法進(jìn)行了提取，但對(duì)被遮擋目標(biāo)無法進(jìn)行可靠處理. Walter等[7]基于模板匹配方法直接提取識(shí)別距離像目標(biāo)，但計(jì)算量龐大，實(shí)用性較差. 黃濤等[8]針對(duì)水平或接近水平探測(cè)的情況，采用了距離直方圖峰值提取來分離不同距離上的目標(biāo)，獲得了較好的效果，但在其他角度下效果較差.

本文根據(jù)彈載激光成像雷達(dá)獲得的地面目標(biāo)距離像的特點(diǎn)，提出了一種不受雷達(dá)視線與地面夾角影響的距離像目標(biāo)提取方法，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確提取，并采用小視角下的實(shí)測(cè)地面目標(biāo)距離像進(jìn)行了驗(yàn)證.

1 距離像目標(biāo)提取分析及流程

激光成像雷達(dá)獲取的距離像可以表示為αβ角度坐標(biāo)系中的二維圖像，也可以轉(zhuǎn)換為xyz空間坐標(biāo)系中的三維點(diǎn)云. 激光成像雷達(dá)觀測(cè)地面目標(biāo)獲得的距離像中包含地面、目標(biāo)、障礙物等多種信息，通過地面估計(jì)及分割等算法處理可以去除其中的地面背景信息[9-11]. 從地表上的繁雜數(shù)據(jù)中分離并提取滿足需求的目標(biāo)是目標(biāo)提取算法的目的.

彈載激光成像雷達(dá)視線方向與地面夾角通常處于0～90°之間的某個(gè)角度，如圖1所示，此時(shí)距離像中有可能包含了目標(biāo)側(cè)面及頂面信息，在同一距離上存在多個(gè)不同目標(biāo)上的點(diǎn)，導(dǎo)致難以直接通過距離信息分離不同目標(biāo)；另外，當(dāng)夾角較小時(shí)，較近處目標(biāo)會(huì)遮擋住較遠(yuǎn)處目標(biāo)，導(dǎo)致被遮擋目標(biāo)在距離像中呈現(xiàn)的尺寸縮小，難以進(jìn)行可靠提取. 因此在處理過程中必須考慮以上情況.

根據(jù)以上分析，本文提出的距離像目標(biāo)提取算法流程如下：

① 不同目標(biāo)的分離：根據(jù)距離像點(diǎn)云的分布特性進(jìn)行分類，分離出不同目標(biāo)上的各組點(diǎn)，同時(shí)保證分離算法不受視線方向與地面夾角的影響;

② 被遮擋目標(biāo)的搜索與補(bǔ)償：利用掃描線搜索的方法提取出被遮擋的目標(biāo)，并根據(jù)遮擋情況進(jìn)行分析和補(bǔ)償;

③ 基于形態(tài)學(xué)的目標(biāo)提取：根據(jù)搜尋目標(biāo)的三維尺寸范圍計(jì)算在特定距離上的結(jié)構(gòu)元素大小，并利用形態(tài)學(xué)算法提取出所需的目標(biāo).

圖2是一幅去除了地面信息的實(shí)測(cè)二維距離像，包含了車輛、樹木、雕塑、石材、雜物堆等多種目標(biāo)，其中橫軸和縱軸分別代表激光在水平和豎直兩個(gè)方向上的掃描角度. 激光成像雷達(dá)與圖片中間車輛的距離約為120 m，視線方向與地面的夾角約為7°，包含了目標(biāo)正面、側(cè)面和頂面數(shù)據(jù)，車輛后方的雕塑被遮擋. 圖2展現(xiàn)了彈載成像雷達(dá)對(duì)地面目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)時(shí)常見的各種典型情況，本文以圖2所示的距離像對(duì)算法進(jìn)行說明和驗(yàn)證.

2 距離像目標(biāo)提取算法

2.1 不同目標(biāo)的分離

在三維空間坐標(biāo)系中，位于同一目標(biāo)上的點(diǎn)分布較為聚集，而不同目標(biāo)之間的距離相對(duì)很大，這一特征不受雷達(dá)視線方向與地面夾角變化的影響，具有普遍性. 因此根據(jù)距離像中各點(diǎn)之間最小間距的分布可以提取出同一目標(biāo)上的點(diǎn).

設(shè)點(diǎn)在三維空間坐標(biāo)系對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)為

Pi=[xiyizi]，i=1，2，…，n.

則點(diǎn)Pi到其他點(diǎn)的最小間距為

現(xiàn)在，學(xué)習(xí)舞蹈已經(jīng)成為一種時(shí)尚，上至白發(fā)老人，下至蹣跚小孩，一是為了強(qiáng)身健體，二是提升氣質(zhì)，她們對(duì)于舞蹈學(xué)習(xí)的方式就是模仿，只不過是通過老師的講解使得模仿的方式更加的簡(jiǎn)便。不管是老人、孩子以及老師，她們?cè)趯W(xué)習(xí)舞蹈的過程中都是經(jīng)過模仿，模仿的不僅僅是肢體動(dòng)作，還有表情、韻律和神態(tài)?，F(xiàn)在一款炙手可熱的APP——抖音，相信很多的人都在使用，抖音上舞蹈視頻的傳播速度可謂是神速，究其原因是因?yàn)閯?dòng)作簡(jiǎn)單、節(jié)奏強(qiáng)，就算是沒有任何基礎(chǔ)的人都能很快的模仿和參與。這應(yīng)該可以說是舞蹈中“模仿”方式的最直接的體現(xiàn)。

(1)

式中：Δdik為點(diǎn)Pi到點(diǎn)Pk的距離，則各點(diǎn)最小間距的均值和均方差為

(2)

(3)

不同目標(biāo)上各點(diǎn)的最小間距差別很小，遠(yuǎn)小于不同目標(biāo)之間的距離，可以將點(diǎn)的最小間距近似為同一個(gè)正態(tài)分布，則點(diǎn)最小間距99%置信區(qū)間的邊界為

(4)

通常與當(dāng)前點(diǎn)間距最小的點(diǎn)屬于當(dāng)前目標(biāo)，因此可以認(rèn)為與當(dāng)前點(diǎn)間距滿足式(4)的點(diǎn)位于當(dāng)前目標(biāo)上. 實(shí)際上，點(diǎn)與當(dāng)前點(diǎn)的距離越近，位于當(dāng)前目標(biāo)的可能性越高，因此與當(dāng)前點(diǎn)間距只需滿足式(4)上限

(5)

則與當(dāng)前點(diǎn)Pi屬于同一目標(biāo)的鄰域點(diǎn)滿足

(6)

在計(jì)算過程中，同一目標(biāo)上的點(diǎn)有可能被劃分為不同的目標(biāo)，因此需要根據(jù)各組點(diǎn)云間的最小距離進(jìn)行校正，若小于設(shè)定的閾值則屬于同一目標(biāo).

圖3為對(duì)圖2距離像處理后的結(jié)果，顏色代表了44個(gè)不同目標(biāo)，可以看出不同目標(biāo)得到了準(zhǔn)確分離，但需要進(jìn)一步處理存在的大量虛假目標(biāo).

2.2 被遮擋目標(biāo)的搜索與補(bǔ)償

可知當(dāng)前目標(biāo)在掃描方向β=βk上邊緣點(diǎn)的提取準(zhǔn)則為

(7)

若目標(biāo)邊緣處的近鄰點(diǎn)屬于距離較近的其他目標(biāo)，則當(dāng)前目標(biāo)被遮擋.

被遮擋目標(biāo)在距離像中只存在未被遮擋的一小部分，為了防止被錯(cuò)誤剔除，在目標(biāo)提取時(shí)將被遮擋目標(biāo)區(qū)域和障礙物區(qū)域之和作為被遮擋目標(biāo)的實(shí)際區(qū)域，如圖4所示.

圖中左側(cè)白色目標(biāo)為被遮擋目標(biāo)，右側(cè)灰色目標(biāo)為遮擋目標(biāo)的障礙物，補(bǔ)償后的目標(biāo)區(qū)域?yàn)樘摼€框內(nèi)區(qū)域.

2.3 基于形態(tài)學(xué)的目標(biāo)快速提取

在二維距離像中，根據(jù)目標(biāo)的距離信息可以求出實(shí)際尺寸所對(duì)應(yīng)的圖像窗口大小，根據(jù)這一特點(diǎn)可以利用形態(tài)學(xué)進(jìn)行目標(biāo)的快速提取.

設(shè)某目標(biāo)上各點(diǎn)的距離信息為ri(i=1，2，…，n)，則目標(biāo)到雷達(dá)的距離為

(8)

令激光成像雷達(dá)在橫軸α和縱軸β方向上的掃描步進(jìn)角分別為Δα和Δβ，設(shè)需要濾除距離像中邊長(zhǎng)小于l的目標(biāo)，則對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素大小為

(9)

根據(jù)求出的結(jié)構(gòu)元素對(duì)目標(biāo)距離像轉(zhuǎn)化的二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，并記錄結(jié)果. 對(duì)圖3中分離出的目標(biāo)進(jìn)行處理，結(jié)果如圖5所示.

從圖5的結(jié)果可以看出，算法可以準(zhǔn)確地分離并提取出距離像中滿足不同尺寸要求的目標(biāo)，其中被遮擋目標(biāo)被補(bǔ)償為較大型的目標(biāo). 算法考慮了彈載激光成像雷達(dá)探測(cè)時(shí)的特殊情況，在計(jì)算中依據(jù)的目標(biāo)特征不受雷達(dá)視線方向與地面夾角變化影響，能有效滿足彈載激光成像雷達(dá)距離像目標(biāo)提取的要求.

3 結(jié) 論

通過對(duì)彈載激光成像雷達(dá)獲取的地面目標(biāo)距離像特點(diǎn)的分析，提出了一種不受視線角度影響的距離像目標(biāo)提取的方法. 首先將距離像點(diǎn)云按聚集程度進(jìn)行了初步分類，并根據(jù)各組間最小距離校正了過度分類情況，準(zhǔn)確分離了不同目標(biāo)；然后根據(jù)目標(biāo)邊緣信息提取并補(bǔ)償了被遮擋目標(biāo)；最后根據(jù)各目標(biāo)的距離和尺寸，通過形態(tài)學(xué)方法提取了其中滿足要求的目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)的可靠提取. 算法依據(jù)的目標(biāo)特征不隨雷達(dá)視線與地面夾角的變化而變化，并考慮了目標(biāo)遮擋問題，滿足了彈載激光成像雷達(dá)對(duì)地面目標(biāo)提取的要求.

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(責(zé)任編輯：李兵)

Target Extraction Base on Range Image from Missile-Borne Imaging LADAR

YU Jia-qi1,2, YANG Shu-xing1,2, ZHU Bo-li3

(1.School of Aerospace Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China; 2.Key Laboratory of Dynamics and Control of Flight Vehicle，Ministry of Education, Beijing 100081, China;3.Beijing Institute of Special Mechanic-Electric, Beijing 100012, China)

A method was proposed for separating and extracting different targets in LADAR range image base on the characteristics of point cloud data obtained from the missile-borne imaging LADAR to solve some special problems in this case. Different targets were separated accurately by clustering points and adjusting nearby classes according to the minimum distance between points. The obscured targets were found by searching the edge points, and the compensation strategy was proposed. The probable targets were extracted rapidly base on the morphology method by adjusting the size of the morphology structure element. The experimental result shows the method can be used to extract targets exactly.

LADAR; range image; target extraction; target occlusion

2015-10-30

于加其(1986—)，男，博士生，E-mail:yujq2004@163.com；楊樹興(1962—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，E-mail：yangshx@bit.edu.cn.

TN 958.98

A

1001-0645(2016)12-1279-04

10.15918/j.tbit1001-0645.2016.12.013