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        動(dòng)態(tài)背景下動(dòng)點(diǎn)紅外目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù)研究?

        2019-01-03 07:36:14王喆峰張顯峰
        艦船電子工程 2018年12期
        關(guān)鍵詞:均值灰度紅外

        王喆峰 張顯峰 于 瑩

        (1.北京西三環(huán)中路19號(hào) 北京 100841)(2.海軍工程大學(xué) 武漢 430033)

        1 引言

        海天環(huán)境下,除了海面上的艦船目標(biāo),還有一大重要目標(biāo)就是空中的飛機(jī)與導(dǎo)彈,而海洋環(huán)境中,空中背景條件往往較為良好,除了天氣或者云層的影響外,沒有其他物單位(類似于建筑物)的遮擋,這也就意味著存在遠(yuǎn)距離探測紅外目標(biāo)的可能,具體探測的距離也就與紅外接收器靈敏度、目標(biāo)高度以及處理算法有關(guān)了[1~7]。由于是遠(yuǎn)距離探測,那就意味著被探測對象的紅外特征表現(xiàn)為弱與小,弱是亮度小,而小則是面積?。?~9]。對目標(biāo)的遠(yuǎn)距離探測在實(shí)際作戰(zhàn)中或是偵察監(jiān)視中有著及其重要的意義。目標(biāo)的飛行高度探測方無法決定,這也就意味著優(yōu)異的紅外接收器性能以及良好的處理算法,是檢測紅外弱點(diǎn)目標(biāo)的關(guān)鍵[10~11]。

        本文研究了一種動(dòng)態(tài)背景下動(dòng)點(diǎn)紅外目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù),能夠完成復(fù)雜背景下的紅外弱點(diǎn)目標(biāo)的檢測任務(wù)。

        2 算法原理

        動(dòng)態(tài)背景下的弱點(diǎn)紅外跟蹤問題,由于背景同紅外目標(biāo)一同運(yùn)動(dòng),因此不能用簡單的前后兩幀圖像相減差值超過門限的方法來進(jìn)行實(shí)現(xiàn),也就只能對每幀圖像依次處理,來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤。這就意味著運(yùn)算量將大大增大,因此在處理每幀圖像花的時(shí)間也大大增加,為了保證圖像的實(shí)時(shí)跟蹤功能,只能舍去其中部分幀點(diǎn),每隔幾幀取一次圖像進(jìn)行處理。就同樣能夠達(dá)到對目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤目標(biāo)。

        本算法的提出主要針對天空背景下的弱點(diǎn)紅外目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤,算法具體步驟如圖1所示,讀取視頻文件中的關(guān)鍵幀后,對圖像進(jìn)行會(huì)灰度處理,然后通過多級(jí)濾波,可以將我們感興趣的部分提取出來多級(jí)濾波器只是對圖像的中頻部分進(jìn)行增強(qiáng)。因而它只能作為檢測候選目標(biāo)區(qū)域的工具,而不足以完成小目標(biāo)的檢測處理判決。對于在圖像中表現(xiàn)為亮的目標(biāo)區(qū)域,多級(jí)濾波器后處理的結(jié)果是使該區(qū)域得到增強(qiáng),如圖1所示。而對于圖像中表現(xiàn)為暗的目標(biāo)區(qū)域,則是對其目標(biāo)的邊緣進(jìn)行了增強(qiáng),并且濾波器傳遞函數(shù)的響應(yīng)峰值偏向于亮的背景一側(cè)。所以,不能單純以多級(jí)濾波的結(jié)果作為目標(biāo)檢測的判據(jù)。

        圖1 動(dòng)態(tài)背景目標(biāo)跟蹤流程圖

        在感興趣的區(qū)域提取后,對其進(jìn)行局部對比度增強(qiáng)處理。當(dāng)目標(biāo)的均值高于鄰近局部背景的均值時(shí),其對比度大于1;而當(dāng)目標(biāo)的均值低于鄰近局部背景的均值時(shí),其對比度小于1。此時(shí),將對比度取倒數(shù),如式(1)所示,由于目標(biāo)的尺寸較小,而背景屬于大范圍灰度均勻的區(qū)域,所以目標(biāo)的對比度一般來說是高于背景的對比度的。通過局部對比度增強(qiáng)的處理,可以得到目標(biāo)的比較精確的邊緣(因?yàn)槟繕?biāo)的邊緣區(qū)域的對比度相對于目標(biāo)內(nèi)部的對比度要大一些)。這樣可以避免由于多級(jí)濾波濾波器傳遞函數(shù)的響應(yīng)峰值偏向于亮的區(qū)域一側(cè)對目標(biāo)定位造成的偏差,有利于正確檢測出目標(biāo)。

        目標(biāo)與背景的對比度(Contrast)定義為

        式中:mt,mb,mbmin分別為目標(biāo)的灰度均值、局部背景的灰度均值和區(qū)域內(nèi)灰度最小值。其具體定義為

        3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

        圖2、圖3分別為一架飛機(jī)遠(yuǎn)距離的跟蹤與較近距離的跟蹤結(jié)果。從跟蹤結(jié)果可以明顯的看出,多級(jí)濾波后選取的感興趣點(diǎn)的坐標(biāo)并不精確,與目標(biāo)實(shí)際位置存在偏差,如圖2(c)、(d),圖3(c)、(d)所示。這也是由于多級(jí)濾波后圖像并不精確,僅能提供大概位置信息,而具體的位置信息則需要對相關(guān)位置點(diǎn)精確處理后得到,如圖2(d)和圖3所示。

        圖2 遠(yuǎn)處飛機(jī)目標(biāo)跟蹤情況

        圖3 反映了目標(biāo)接近時(shí),此時(shí)目標(biāo)已經(jīng)不再是點(diǎn)目標(biāo),跟蹤結(jié)果也反應(yīng)算法對于點(diǎn)目標(biāo)與非點(diǎn)目標(biāo)的跟蹤效果均良好,能夠適應(yīng)各種情況下的跟蹤。

        圖3 飛機(jī)接近時(shí)的跟蹤情況

        4 結(jié)語

        本算法能夠完成在天空背景下的弱點(diǎn)紅外目標(biāo)的檢測與跟蹤功能,并且跟蹤效果較好。通過先確定模糊位置,再對相關(guān)區(qū)域進(jìn)行細(xì)致處理的方法,不僅能夠提高目標(biāo)檢測與跟蹤的精度,而且能大大減少運(yùn)算量,提高處理速度,完成實(shí)時(shí)檢測跟蹤。

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