郭榮幸，孫俊靈，趙成，馬鵬閣

1.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院，河南鄭州450000

2.航空經(jīng)濟(jì)發(fā)展河南省協(xié)同創(chuàng)新中心，河南鄭州450000

3.北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院，北京100124

基于貓眼效應(yīng)的激光主動(dòng)探測(cè)技術(shù)研究

郭榮幸1，2，孫俊靈1，3，趙成1，馬鵬閣1

1.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院，河南鄭州450000

2.航空經(jīng)濟(jì)發(fā)展河南省協(xié)同創(chuàng)新中心，河南鄭州450000

3.北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院，北京100124

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，對(duì)優(yōu)秀狙擊手的目標(biāo)定位能力要求極高，而目前通用的目標(biāo)識(shí)別算法對(duì)“貓眼”目標(biāo)的識(shí)別精度不高，算法復(fù)雜且運(yùn)行速度慢，無(wú)法滿足對(duì)整個(gè)區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)控要求。為此，本文在激光主動(dòng)探測(cè)模型基礎(chǔ)上，對(duì)圖像的閾值處理、形態(tài)學(xué)處理、邊界追蹤和目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行研究，建立了基于DSP芯片的激光主動(dòng)探測(cè)系統(tǒng)并進(jìn)行了室內(nèi)外目標(biāo)識(shí)別測(cè)試。結(jié)果表明：在室內(nèi)，對(duì)簡(jiǎn)單目標(biāo)算法的識(shí)別精度較高，且DSP芯片的圖像處理速度較快并能夠?qū)崟r(shí)顯示；在室外，當(dāng)目標(biāo)對(duì)光的反射強(qiáng)度高出其四周背景亮度幾個(gè)數(shù)量級(jí)時(shí)，能夠準(zhǔn)確地將目標(biāo)從背景中識(shí)別出來(lái)，系統(tǒng)的最大探測(cè)距離達(dá)1200 m，最小分辨率為200 m。

貓眼效應(yīng)；激光探測(cè)；目標(biāo)識(shí)別

近年來(lái)為了應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)重的狙擊手威脅，各國(guó)紛紛開(kāi)展了基于激光探測(cè)技術(shù)的主動(dòng)反狙擊裝置的開(kāi)發(fā)［1-3］。目前，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家將激光主動(dòng)探測(cè)技術(shù)應(yīng)用在車載、機(jī)載、便攜等激光探測(cè)系統(tǒng)中，都取得了較好的作戰(zhàn)效果，如美國(guó)的激光武器系統(tǒng)“魟魚(yú)”、前蘇聯(lián)的激光致盲武器“拉瑟”、法國(guó)的激光反狙擊手探測(cè)裝置SLD500。而國(guó)內(nèi)的激光探測(cè)技術(shù)對(duì)“貓眼”目標(biāo)的探測(cè)精度不足，算法運(yùn)行速度慢，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控的要求。針對(duì)上述問(wèn)題，就要對(duì)目標(biāo)探測(cè)算法進(jìn)行優(yōu)化，并使用速度更快、配置更高的硬件平臺(tái)。

1　激光主動(dòng)探測(cè)模型的建立與圖像處理

1.1激光主動(dòng)探測(cè)模型的建立

為了隱蔽激光探測(cè)系統(tǒng)，需選擇人眼不可見(jiàn)的近紅外波段激光，且此波段光在CCD上的靈敏度也較高?？紤]到白天進(jìn)行探測(cè)時(shí)，太陽(yáng)光會(huì)對(duì)后續(xù)的圖像處理產(chǎn)生較大的干擾，因此要在CCD前加裝近紅外波段窄帶濾光片，用以減小太陽(yáng)光干擾。實(shí)際目標(biāo)探測(cè)時(shí)，離焦量、入射角會(huì)對(duì)目標(biāo)的回光功率模型［4，5］產(chǎn)生很大影響。

1.1.1離焦量對(duì)激光回波的影響采用幾何光學(xué)方法，將目標(biāo)等效為由一個(gè)反射面和兩個(gè)透鏡組成的模型，具體如圖1所示。

圖1　貓眼效應(yīng)等效模型Fig.1 The equivalent model of cat's eye effect

在圖1的理想模型中，從遠(yuǎn)處發(fā)射過(guò)來(lái)的光束AA1和AA2，首先在焦平面的E點(diǎn)匯聚，然后其在焦平面的反射光按照鏡面反射形式沿BB1和BB2返回。但由于具有貓眼效應(yīng)的設(shè)備有制造和安裝誤差，其分劃板、光敏面無(wú)法精確處于焦平面上，因此離焦量和入射角會(huì)對(duì)貓眼目標(biāo)的回波發(fā)散角和激光有效接收面積產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響目標(biāo)回光功率。

正離焦情況和負(fù)離焦情況下貓眼目標(biāo)的等效模型如圖2、圖3所示。

圖2　正離焦等效模型Fig.2 Equivalent model of positive defocus

圖3　負(fù)離焦等效模型Fig.3 Equivalent model of negative defocus

根據(jù)三角相似原理，正離焦情況下目標(biāo)的回波發(fā)散角如式1所示，負(fù)離焦情況下目標(biāo)的回波發(fā)散角如式2所示：

式中，D表示目標(biāo)透鏡的直徑，f表示透鏡焦距，d表示反射面的離焦量，θs表示回波發(fā)散角。對(duì)于一般光學(xué)元件：f＞＞d，所以目標(biāo)的回波發(fā)散角都能夠使用式2表示，因此貓眼目標(biāo)的激光有效接收面積如式3所示。

1.1.2入射角對(duì)激光回波的影響入射激光一般分為正入射和斜入射［6］兩種情況，在正入射和斜入射情況下離焦目標(biāo)模型如圖4、圖5所示。

圖4　正入射條件離焦目標(biāo)模型Fig.4 The defocus target model at normal incidence

圖5　斜入射條件離焦目標(biāo)模型Fig.5 The defocus target model at oblique incidence

正入射條件下，貓眼目標(biāo)的有效面積如式4所示，離焦量產(chǎn)生的回波束散角如式5所示：

依據(jù)幾何光學(xué)原理，從A處發(fā)射出的激光到達(dá)B處的光斑面積如式6所示，由B處目標(biāo)鏡頭反射回的激光到達(dá)A處的光斑面積如式7所示：

式中，θt表示發(fā)射激光的束散角，其余參數(shù)含義同前。

斜入射條件下，入射的激光與光軸之間有一定的角度，光束經(jīng)過(guò)透鏡后其聚焦點(diǎn)可能在反射面外，導(dǎo)致反射光不能出射，所以光束的最大入射角αMAX應(yīng)滿足式8所示。

斜入射的照射面積如式9所示，A處CCD探測(cè)到的目標(biāo)回波光功率如式10所示。

式中，τt表示激光發(fā)射系統(tǒng)的透射率，τr表示探測(cè)系統(tǒng)光學(xué)鏡頭的透射率，τ表示單程激光水平大氣透過(guò)率，τ2表示雙程激光水平大氣透過(guò)率，τs表示目標(biāo)光學(xué)鏡頭透射率，ρs表示目標(biāo)分化板的反射率，Ar表示CCD的面積。

1.1.3貓眼目標(biāo)回波功率模型根據(jù)前述的討論，CCD接收到目標(biāo)的回波功率如式11所示：

式中，Pt表示激光發(fā)射器的發(fā)射功率，Ar表示鏡頭的接收面積，SCCD表示CCD靶面的光斑面積，ACCD表示CCD靶面的總面積，其余參數(shù)意義同前。

1.2圖像處理與目標(biāo)識(shí)別算法

1.2.1閾值處理根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)測(cè)試總結(jié)，如果系統(tǒng)獲取的圖像中存在待識(shí)別的目標(biāo)，則其最大的亮度值都大于190，所以可將190與圖片中的最大亮度值進(jìn)行對(duì)比，如果圖片中的最大亮度值小于190，則認(rèn)為圖像中沒(méi)有待識(shí)別的目標(biāo)；若圖片中的最大亮度值大于190，則用該閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割。

1.2.2形態(tài)學(xué)處理在圖像的形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹處理中，算法腐蝕使用的方法為：如果在某白色像素點(diǎn)八連通區(qū)域內(nèi)有黑色像素點(diǎn)，則將該白色像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為黑色像素點(diǎn)（像素灰度值設(shè)為16，以便與原灰度值為0的黑色像素點(diǎn)區(qū)分）；算法膨脹使用的方法為：如果在某黑色像素點(diǎn)八連通區(qū)域內(nèi)有白色像素點(diǎn)，則將該黑色像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為白色像素點(diǎn)（像素灰度值設(shè)為閾值減10，以便與原灰度值為255的白色像素點(diǎn)區(qū)分）。

1.2.3邊界追蹤將一副圖像劃分為多個(gè)區(qū)域后，還需將其處理為適用于計(jì)算機(jī)處理的形式，根據(jù)待處理圖像特征，區(qū)域采用邊界來(lái)表示［7，8］。對(duì)于一個(gè)確定的二值區(qū)域R，追蹤其邊界的算法步驟如下：

①圖像中左上角標(biāo)記為1的點(diǎn)為起始點(diǎn)b0，b0西側(cè)的鄰近點(diǎn)以c0表示；

②c0一定是背景點(diǎn)，所以從c0起按照順時(shí)針?lè)较驅(qū)0的8個(gè)鄰近點(diǎn)進(jìn)行考察。b1代表考察過(guò)程中第一個(gè)值為1的點(diǎn)，并令c1作為序列中b1前的點(diǎn)，然后對(duì)b0與b1所處的位置進(jìn)行儲(chǔ)存；

③令b=b1且c=c1；

④從c起按照順時(shí)針?lè)较蜻M(jìn)行，令b的8個(gè)鄰近點(diǎn)為n1，n2，…，n8，并找到第一個(gè)值為1的nk；

⑤令b=nk且c=nk-1；

⑥重復(fù)步驟3與步驟4，直到找到下一個(gè)邊界點(diǎn)b1且b=b0。

當(dāng)算法執(zhí)行完成后，找到的b點(diǎn)序列就是排列后整個(gè)邊界點(diǎn)的集合，圖6中的a、b為邊界追蹤算法的前幾步，算法追蹤的最終邊界如圖6中的c所示：

圖6　邊界追蹤算法各步驟示意圖Fig.6 The process of boundary tracking algorithm

1.2.4目標(biāo)識(shí)別圖像邊界找到后，下一步需要進(jìn)行目標(biāo)的識(shí)別，為了提高算法的精度，按照三種情況分別進(jìn)行算法設(shè)計(jì)。

當(dāng)邊界的外接矩形長(zhǎng)寬的像素平均值大于9時(shí)，此時(shí)目標(biāo)主要特征為圓形，采用基于方差的算法識(shí)別圓形特征，具體算法步驟如下：

③如果r2與的比值大于閾值因子，則其為待識(shí)別的目標(biāo)，此處閾值因子大小為該邊界區(qū)域外接矩形長(zhǎng)寬均值的0.1倍。

當(dāng)區(qū)域外接矩形的長(zhǎng)寬的像素均值不大于9時(shí)，目標(biāo)形狀信息并不明顯。此時(shí)待識(shí)別的目標(biāo)亮度較小，無(wú)法采用基于方差的圓形識(shí)別方法，應(yīng)采用基于面積比的目標(biāo)識(shí)別方法，算法的具體步驟如下：

①將區(qū)域外接矩形橫縱坐標(biāo)各向外各擴(kuò)展5個(gè)像素，獲得一個(gè)新邊界范圍F，然后按照此范圍遍歷原圖像中各像素點(diǎn)，找到像素的最小值xmin和最大值xmax；

②重新確定二值化閾值T：T=（xmax+xmin）/2；

③確定新邊界范圍F內(nèi)的原圖像中像素值大于T的像素點(diǎn)數(shù)量，然后將這些像素點(diǎn)橫坐標(biāo)的最大值以x41表示，最小值以x31表示，縱坐標(biāo)的最大值以y41表示，最小值以y31表示；

④將x41，x31，y41，y31四個(gè)值確定的矩形擴(kuò)展為正方形；

⑤如果區(qū)域的圓形度閾值大于0.6，小于0.95，則認(rèn)為此邊界區(qū)域就是待識(shí)別的目標(biāo)。

如果待識(shí)別的目標(biāo)亮度值較大，其反射光存在著發(fā)散的衍射條紋，此時(shí)需要識(shí)別出發(fā)散的帶有6個(gè)角的圖形，具體算法步驟如下：

①首先計(jì)算出邊界區(qū)域半徑平方的均值；

②標(biāo)記出峰值兩側(cè)半徑平方相等的點(diǎn)；

③計(jì)算出步驟2中標(biāo)記的各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的區(qū)域質(zhì)心角度；

④將步驟3中計(jì)算出的角度按1、2；3、4；5、6…的組合取均值；

⑤計(jì)算出步驟4中取得角度的后向差分，獲得n個(gè)角度值；

⑥如果n等于6，則認(rèn)為目標(biāo)識(shí)別成功，進(jìn)行步驟7，否則繼續(xù)處理后續(xù)區(qū)域；

⑦如果計(jì)算出的6個(gè)角度值與60度差的絕對(duì)值的均值與60度的比值小于閾值因子，則認(rèn)為此邊界區(qū)域就是待識(shí)別的目標(biāo)。

2　結(jié)果與分析

為驗(yàn)證本文提出的目標(biāo)主動(dòng)識(shí)別算法是否正確有效，搭建了基于DSP芯片激光主動(dòng)探測(cè)系統(tǒng)。首先在室內(nèi)進(jìn)行了目標(biāo)識(shí)別實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證算法，然后在室外進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)并對(duì)系統(tǒng)的最遠(yuǎn)探測(cè)距離和最小分辨率進(jìn)行了定量測(cè)試。

2.1貓眼目標(biāo)主動(dòng)識(shí)別室內(nèi)測(cè)試

室內(nèi)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果如圖7所示，顯示器顯示不同圖形時(shí)系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別情況如圖右側(cè)所示。其中，右上圖中共有圓形和橢圓兩種圖形，矩形框?qū)A形標(biāo)記出來(lái)，說(shuō)明算法能夠自動(dòng)識(shí)別圓形和橢圓兩種圖形；右下圖中共有五邊形、矩形、圓形、同心圓四種圖形，矩形框還是將圓形標(biāo)記出來(lái)，說(shuō)明算法對(duì)五邊形、矩形和同心圓的圖形干擾都能夠識(shí)別出來(lái)，算法有效。

圖7　室內(nèi)測(cè)試結(jié)果Fig.7 The test results in doors

2.2貓眼目標(biāo)主動(dòng)識(shí)別室外測(cè)試

2.2.1室外識(shí)別可行性驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地為樓頂天臺(tái)，從系統(tǒng)自動(dòng)獲取的圖片能夠看出，目標(biāo)的反光強(qiáng)度明顯高于其四周背景亮度幾個(gè)數(shù)量級(jí)，可以輕易的從背景中識(shí)別出來(lái)，說(shuō)明系統(tǒng)能夠完成室外目標(biāo)的主動(dòng)識(shí)別。

2.2.2室外識(shí)別分辨距離測(cè)試實(shí)驗(yàn)由于實(shí)驗(yàn)條件有限，系統(tǒng)探測(cè)的目標(biāo)距離為200 m處并排的兩個(gè)槍瞄，具體如圖8所示。右圖中兩個(gè)槍瞄的距離是40 cm，系統(tǒng)能夠?qū)⒛繕?biāo)清晰的識(shí)別出來(lái)；左圖中兩個(gè)槍瞄的距離是25 cm，已經(jīng)是系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)識(shí)別的極限。

圖8　測(cè)試距離200 m時(shí)系統(tǒng)分辨率Fig.8 The resolution at the distance 200 m in test

系統(tǒng)的最大探測(cè)距離實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖9所示，其中左側(cè)為探測(cè)距離為300 m時(shí)的結(jié)果，中間為探測(cè)距離為800 m時(shí)的結(jié)果，右側(cè)為探測(cè)距離為1200 m時(shí)的結(jié)果。

圖9　最大探測(cè)距離實(shí)驗(yàn)結(jié)果Fig.9 The maximum detection range in test

從圖9中可以看出，系統(tǒng)可以有效識(shí)別出距離800 m處的目標(biāo)，但識(shí)別精度不高；當(dāng)目標(biāo)位于1200 m處時(shí)，激光強(qiáng)度下降幅度較大，使目標(biāo)回波功率較小，激光基本全部在背景中淹沒(méi)，此時(shí)系統(tǒng)基本無(wú)法識(shí)別出目標(biāo)。

3　討論

本文在進(jìn)行激光主動(dòng)探測(cè)技術(shù)研究的過(guò)程中，獲得了一些有益的結(jié)果，但同時(shí)也存在一些問(wèn)題：一是算法運(yùn)行效率還不夠高，復(fù)雜背景圖像無(wú)法在限定時(shí)間內(nèi)完成處理，這能夠通過(guò)對(duì)一些程序采用匯編語(yǔ)言進(jìn)行編寫(xiě)來(lái)改善；二是對(duì)于在陽(yáng)光照射下自身亮度特別高的物體無(wú)法從圖像中分離出來(lái)，這需將激光發(fā)射器更換為脈沖激光器，同時(shí)通過(guò)對(duì)連續(xù)取得的相鄰兩幅圖像相減來(lái)消除偽目標(biāo)，這樣能夠大幅度減小虛警率，提高系統(tǒng)的可靠性。這些還都需在后續(xù)的工作中繼續(xù)研究驗(yàn)證。

4　結(jié)論

針對(duì)復(fù)雜背景中，常用目標(biāo)識(shí)別算法對(duì)“貓眼”目標(biāo)的識(shí)別精度不高等問(wèn)題，本文首先對(duì)貓眼效應(yīng)產(chǎn)生影響的各個(gè)因素進(jìn)行了分析，推導(dǎo)出了貓眼目標(biāo)回波功率模型。然后對(duì)獲取的圖像處理方法進(jìn)行了研究，有效的提高了目標(biāo)識(shí)別的精度，最后應(yīng)用目標(biāo)回波功率模型及圖片處理算法搭建了實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的回波功率模型能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的主動(dòng)探測(cè)且探測(cè)距離及分辨率較高。

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Study on the LaserActive Detection Technology Based on the Cat's Eye Effect

GUO Rong-xing1，2，SUN Jun-ling1，3，ZHAO Cheng1，MAPeng-ge1
1.Zhengzhou University of Aeronautics，Zhengzhou 450000，China
2.Cooperative Innovation Center for Aviation Economy Development，Zhengzhou 450000，China
3.College of Electronic Information and Control Engineering/Beijing University of Technology，Beijing 100124，China

To improve the ability for a sniper to locate enemies in modern war，instead of using the present target recognition technology erroneous complex and slow so as to lead to come to nothing，this paper performed the process of image threshold，morphology，boundary tracking and target identification algorithm based on the model of laser active detection to establish the laser active detection system with DSP chip and test it indoor and outdoor.The results showed that the target recognition accuracy was higher for the simple objects and image process was faster and actual in doors；the objects were distinguished from a complex background when the target light reflection intensity was higher than its background brightness around several orders of magnitude，the max-detection range went to 1200 meters and the mini distinguish ability went to 200 meters out doors.

Cat's eye effect； laser active detection；target recognition

TN202

A

1000-2324（2016）02-0278-05

2015-04-20

2015-06-02

航空科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目：非高斯雜波背景下基于TRD的低可觀測(cè)性激光目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究（2014ZC13004）；鄭州航院青年基金項(xiàng)目：基于多種探測(cè)的汽車ADAS關(guān)鍵技術(shù)研究（2016133001）

郭榮幸（1980-），男，河南南陽(yáng)人，碩士，講師，主要研究方向?yàn)樾畔⑻幚?、目?biāo)探測(cè)識(shí)別.E-mail：guogrx@163.com