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        SAR艦船快速檢測系統(tǒng)設計

        2017-11-27 10:15:53林智莘謝超
        物聯(lián)網(wǎng)技術 2017年11期

        林智莘+謝超

        摘 要:文章旨在開發(fā)基于NVIDIA Jetson TX2,Qt5和OpenCV2.4的近海區(qū)域SAR圖像艦船目標快速檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)具有SAR圖像載入,目標切片輸出,檢測結果實時顯示與性能分析等功能。根據(jù)預期目標,使用Matlab實現(xiàn)近海區(qū)域SAR艦船目標檢測基本流程,后期基于OpenCV移植到嵌入式開發(fā)平臺,并使用GPU實現(xiàn)并行計算加速處理,使艦船目標檢測速度得到提升。最后,使用Qt完成上層應用接口設計,搭建人機交互界面。

        關鍵詞:SAR;海陸分割;艦船檢測;OpenCV;Qt;CUDA

        中圖分類號:TP393;TN957 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2017)11-00-02

        0 引 言

        艦船目標檢測能夠獲取艦船目標的位置、大小、航向、速度和編隊信息,對搜集情報、監(jiān)測敵情有重大幫助。而近海區(qū)域作為重要的戰(zhàn)略區(qū)域,地理與人文環(huán)境復雜,進出港艦船較多,更加具有檢測價值。同時因近海區(qū)域氣候多變,常有云層覆蓋的特點,在這種情況下 SAR具有獨特優(yōu)勢。因此開展近海區(qū)域SAR圖像艦船目標檢測技術的研究意義重大[1]。

        1 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

        本SAR圖像艦船目標檢測系統(tǒng)的基本流程大致包括原始圖像預處理,海陸分割,艦船檢測,預警虛警鑒別,結果輸出,如圖1所示。其中,預處理是對SAR圖像進行濾波和增強,去除SAR圖像固有斑點噪聲的影響;海陸分割是對陸地區(qū)域進行掩膜,去除陸地帶來的虛警,同時提高檢測效率;目標檢測是對目標和背景進行分類,進一步確定目標,剔除虛警[2,3]。通過對檢測結果進行分析,確定真實目標和偽目標個數(shù),算出預警率與虛警率。

        1.1 圖像預處理

        成像系統(tǒng)獲取的圖像即原始圖像往往受到各種因素的影響,并不能直接使用,必須在視覺信息處理的早期階段對原始圖像進行灰度校正、噪聲過濾等處理。圖像預處理的目的是改善圖像數(shù)據(jù),通過抑制不需要的變形或者增強某些對于后續(xù)處理來說比較重要的圖像特征實現(xiàn)[4]。本文采用基于灰度映射的圖像預處理技術對圖象進行預處理。

        由于本文所用的原始SAR圖像的位深為16位,灰度范圍為0~65 535,有些灰度高的像素點對后續(xù)海陸分割與目標檢測的影響很大,所以本文進行圖像預處理時,對其進行灰度拉伸,將16位的圖像轉化成8位,灰度范圍從0~65 535映射到0~255。

        提取直方圖,根據(jù)灰度直方圖像素點的分布占總像素點的百分比設置256個閾值,再根據(jù)閾值把原始圖像映射到0~255的灰度值上。效果如圖2所示。

        1.2 海陸分割

        近海區(qū)域復雜的地形地貌給艦船檢測造成了很大困難,首先陸地區(qū)域回波強,地形地貌相對復雜,碼頭、堤壩等人造建筑都是強散射區(qū)域,它們在灰度特征上與艦船目標接近,又由于SAR圖像固有的相干噪聲和低信噪比特點,在圖像上,港口、堤壩的邊界比較模糊,當與艦船目標距離很近時,圖像上的艦船就會與碼頭、堤壩連在一起,此時人眼都無法準確區(qū)分,會對檢測效果造成很大干擾,導致得到較高的虛警;其次,陸地區(qū)域屬于干擾區(qū)域,在后續(xù)的檢測過程中屬于多余內容,會增加計算量,降低檢測效率[3,5]。因此,有效地將陸地和海洋進行分割是近港區(qū)艦船目標檢測的重要過程[6]。本文采用基于二值化及形態(tài)學處理的陸地掩膜方法進行海陸分割。

        陸地區(qū)域與海洋區(qū)域在SAR圖像上灰度相差很大,灰度高的為陸地,灰度低的為海洋。本文根據(jù)一個全局閾值將整幅圖像進行二值化處理。選用的閾值通過自適應閾值算法得出。繪制出滑窗均值濾波后圖像的灰度直方圖,對直方圖進行凸包檢測,波谷點的灰度值即為閾值。效果如圖3所示。

        對圖像進行膨脹處理,以消除陸地區(qū)域中某些灰度值較小的部分,如內陸湖,河流等。

        對圖像進行腐蝕操作。由于需要鑒別的艦船目標也屬于灰度值較高的區(qū)域,在二值化過程中被分到了陸地區(qū)域。要進行海陸分割,就需要進行腐蝕操作,去除海面上小塊不連續(xù)的目標,只保留陸地區(qū)域。

        對圖像進行再次膨脹,消除腐蝕過程中對陸地區(qū)域的影響。這樣陸地區(qū)域才會被有效地分割出來,效果如圖4所示。

        由于陸地區(qū)域的灰度值為255,海洋區(qū)域的灰度值為0,根據(jù)形態(tài)學處理結果,將形態(tài)學處理后的圖像作為掩膜,在原圖上將陸地區(qū)域去掉,即可完成海陸分割,如圖5所示。

        1.3 艦船目標檢測

        本文對海陸分割后的圖像做直方圖凸包檢測,提取波峰處橫坐標獲得全局閾值,然后遍歷整幅圖像,大于閾值的認為是目標像素,小于閾值的則認為是背景雜波。將識別后的結果做連通域處理,使用OpenCV自帶的輪廓提取函數(shù)提取連續(xù)的像素點集,在預處理后的圖像中畫出艦船目標的外接矩形,并輸出艦船目標切片,如圖6所示。

        2 嵌入式平臺移植

        本文采用NVDIA Jetson TX2作為硬件平臺,TX2是一臺基于NVIDIA Pascal架構的AI單模超級計算機,其搭載Linux系統(tǒng),能夠鑄就大規(guī)模、復雜的深度學習網(wǎng)絡,非常適合部署在機器人、無人機、智能攝像機等便攜醫(yī)療設備智能終端上。TX2搭載具有16 nm工藝的Tegra Parker處理器,6核設計,其CPU部分由2個丹佛加4個A57核心共同構成,GPU則采用NVIDIA Pascal架構,擁有256 個CUDA核心,性能得到了較大提高。

        由于本文在預處理過程中涉及雙精度浮點型計算,對CPU的浮點運算要求較高,且圖像像素點較多,CPU已無法滿足快速計算的需要。因此,使用TX2的GPU對預處理過程中較為耗時的浮點運算過程作并行處理,以提高系統(tǒng)運行效率,大大減少系統(tǒng)運行時間。其核心代碼如圖7所示。

        3 人機交互界面設計

        本文在采用OpenCV和CUDA完成底層系統(tǒng)設計后,用Qt完成應用上層,從而實現(xiàn)人機交互,如圖8所示。其中,“載入SAR圖像”按鍵選取tif格式的SAR原始圖像,并實時顯示預處理過后的圖像,實現(xiàn)SAR圖像的動態(tài)載入工程。點擊 “開始檢測”按鍵,對圖像進行海陸分割和目標檢測,將檢測結果實時顯示出來,并提示輸出目標切片。界面包含GPU、CPU可選按鈕,控制是否加速處理過程,并將系統(tǒng)處理耗時進行實時顯示。

        4 系統(tǒng)測試結果及性能分析

        本系統(tǒng)衡量標準分為處理時間,虛警率,預警率。處理時間包括預處理、海陸分割、目標檢測三部分總的處理時間,而非系統(tǒng)運行時間。預警率等于檢測出的目標數(shù)除以真實的目標數(shù)。而虛警率是指結果中錯誤個數(shù)除以檢測出的目標個數(shù)。

        分別對三幅不同大小的SAR近海區(qū)域圖像9.tif,6.tif和test2.tif進行測試,結果見表1所列。

        通過結果可以得出,本艦船目標檢測系統(tǒng)對這三幅圖片的檢測率可以達到75%以上,虛警率控制在20%以下。

        5 結 語

        由文中實驗可知,選取的圖片越大,系統(tǒng)處理的時間也會相應越長。通過GPU對預處理部分浮點預算做并行加速處理,可大大減少處理時間。

        參考文獻

        [1]闞瀛芝.水陸交界區(qū)域SAR圖像艦船目標檢測技術[D].長沙:國防科學技術大學, 2012.

        [2]趙全. 基于統(tǒng)計模型的SAR目標恒虛警檢測方法研究[D].西安:西安電子科技大學, 2012.

        [3]劉瑞劍.低能見度條件下圖像清晰化處理研究[D].太原: 中北大學, 2008.

        [4]蔡姝, 吳宏明.基于海陸分割的艦船目標變化檢測研究[J].電視技術, 2010, 34(5): 109-112.

        [5]李洪忠, 王超, 張紅, 等.基于海圖信息的SAR影像海陸自動分割[J].遙感技術與應用, 2009,24(6): 731-736.

        [6]陳琪. SAR圖像港口目標提取方法研究[D].長沙: 國防科學技術大學, 2011.

        [7]代麗男,韓格欣,薄純娟.基于OpenCV的一種手勢識別方法[J].物聯(lián)網(wǎng)技術,2015,5(6):25-27.

        [8]段紅英. Fortran程序CUDA并行化總結[J].物聯(lián)網(wǎng)技術,2015,5(11):92-93.endprint

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