（中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七一五研究所 杭州 310023）

1 引言

在水聲探測(cè)過(guò)程中，顯控臺(tái)顯示的信息非常豐富。這其中，方位歷程圖顯示了目標(biāo)方位隨時(shí)間的變化情況，對(duì)于目標(biāo)判讀與跟蹤至關(guān)重要［1］。在被顯控臺(tái)顯示之前，歷程圖包含了許多信息。為了將歷程圖顯示到顯控界面上，需先對(duì)其進(jìn)行規(guī)格化處理。但由于一個(gè)像素點(diǎn)只能顯示0～255個(gè)灰度級(jí)，經(jīng)過(guò)放大后，原始圖片信息往往會(huì)有一定損失［2～4］。由于能量飽和，在目標(biāo)主瓣附近會(huì)形成連片干擾，導(dǎo)致目標(biāo)航跡不夠清晰［5］。為了解決這一問(wèn)題，本文提出了一種先通過(guò)峰值提取使目標(biāo)航跡清晰，方位模糊。再通過(guò)直方圖均衡化對(duì)歷程圖進(jìn)行處理，使目標(biāo)航跡更明顯的方法。

2 本文方法

為了對(duì)歷程圖中的目標(biāo)航跡進(jìn)行增強(qiáng)，本文提出的方法流程如圖1所示。

圖1 本文方法流程圖

首先對(duì)基陣數(shù)據(jù)每一個(gè)快拍中的波束形成結(jié)果做極值提取，即取出所有極大值點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)能量值，得到新的快拍數(shù)據(jù)。其次，設(shè)置合理的閾值，濾除數(shù)據(jù)中所有低于閾值的低能量干擾。再次，對(duì)得到的新歷程圖做直方圖均衡化處理，重新對(duì)像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行分布，提高圖片對(duì)比度，使細(xì)節(jié)更清晰。

2.1 峰值提取

方位歷程圖是由多個(gè)快拍的數(shù)據(jù)累計(jì)而成的，之所以在目標(biāo)附近會(huì)出現(xiàn)連片干擾，一個(gè)重要的原因是聲納基陣孔徑較小、陣元數(shù)較少，造成了波束形成時(shí)主瓣寬度較寬，從而導(dǎo)致目標(biāo)方位較模糊，并出現(xiàn)連片干擾。這樣的情況在每一個(gè)快拍中都會(huì)出現(xiàn)，體現(xiàn)在歷程圖上如圖2所示。

圖2 干擾對(duì)歷程圖的影響

圖2箭頭所指處為主瓣附近的連片干擾，可以明顯看出干擾對(duì)目標(biāo)航跡顯示有較大影響。

通過(guò)觀察每一快拍數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在目標(biāo)或者潛在目標(biāo)位置處都會(huì)出現(xiàn)峰值，而從函數(shù)的角度來(lái)考慮，峰值又可以理解為極大值。于是，可以通過(guò)較簡(jiǎn)單的極值提取方法，在每一快拍的目標(biāo)或潛在目標(biāo)處僅提取該點(diǎn)最大值，再將其周?chē)尘澳芰窟M(jìn)行降低處理［7～8］，從而得到峰值提取后的結(jié)果，如圖3所示。

圖3 極值峰值提取后單快拍結(jié)果

對(duì)比圖中峰值提取前后的快拍數(shù)據(jù)，目標(biāo)方位處顯示變得清晰了許多，且0°～180°范圍內(nèi)較低能量的雜波能量也沒(méi)有丟失。說(shuō)明峰值提取既能夠使目標(biāo)航跡更清晰，也能保留原始數(shù)據(jù)中的有用信息。

2.2 閾值檢測(cè)

對(duì)峰值提取后的各峰值點(diǎn)求信噪比，并且設(shè)定閾值。將各點(diǎn)信噪比與閾值相比較，濾除較低能量的雜波干擾，降低虛警概率［2］。

圖4 峰值提取與閾值檢測(cè)后單快拍結(jié)果

閾值檢測(cè)結(jié)果如圖4所示，從圖4與圖3的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，圖3中分布在0°～180°附近的大量低能量雜波均已被濾除。由此，目標(biāo)航跡附近的干擾進(jìn)一步減少。

2.3 直方圖均衡化

圖像的細(xì)節(jié)不夠清晰、對(duì)比度不足主要是由于經(jīng)過(guò)規(guī)格化后的圖像灰度值分布不均勻。當(dāng)直方圖的組成成分集中于灰度較低的一側(cè)時(shí)，圖片會(huì)顯得比較暗；當(dāng)直方圖的組成成分集中于灰度較高的一側(cè)時(shí)，圖片會(huì)顯得比較亮；當(dāng)直方圖表示的成分集中在中間區(qū)域，圖片的對(duì)比度會(huì)較差。只有當(dāng)直方圖覆蓋了很寬的灰度級(jí)范圍時(shí)，才能呈現(xiàn)出對(duì)比度較高的清晰圖像。直方圖均衡化（Histogram Equalization，HE）正是通過(guò)擴(kuò)展圖片的灰度級(jí)分布，使灰度級(jí)分布更均勻，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像的清晰度和對(duì)比度［9～12］。

假設(shè)圖片中所有像素對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)為［0，L-1］，那么該圖片的直方圖就可以表示為

其中，rk表示第k級(jí)灰度，nk表示圖像中灰度級(jí)為第k級(jí)所對(duì)應(yīng)的像素個(gè)數(shù)。假設(shè)圖片中所有的像素總數(shù)為n，那么該圖片的直方圖可以表示為

為了使得到的新圖像滿足前文提到的直方圖分部要求，則需要通過(guò)開(kāi)發(fā)一個(gè)變換函數(shù)來(lái)對(duì)原圖像進(jìn)行處理，使它的直方圖分布變得均勻。假設(shè)圖像中的各像素的灰度級(jí)是連續(xù)的，且原始圖像的灰度級(jí)由r表示，且它的值經(jīng)過(guò)歸一化后的區(qū)間為［0，1］。則現(xiàn)定義所需要的灰度級(jí)變換函數(shù)為

其中，s表示變換后的像素點(diǎn)灰度值，它與原始圖像中的灰度值呈一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。為了使變換后的圖像還可以通過(guò)逆變換恢復(fù)原圖，T(r)需要滿足在區(qū)間［0，1］上單值。同時(shí)，為了防止輸出圖像出現(xiàn)黑白顛倒的情況，T(r)需要滿足在［0，1］上單調(diào)遞增，且它的取值也在［0，1］。

于是，可以進(jìn)一步得到變換函數(shù)為

當(dāng)我們把這個(gè)函數(shù)推廣到離散值的時(shí)候，式（5）可以表示為

于是，就可以利用式（6）對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，得到重新分布直方圖后的圖像。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證方法的可行性，選取了某次湖試艏端陣數(shù)據(jù)中的200幀進(jìn)行處理分析。

圖5（b）是經(jīng)過(guò)峰值提取與閾值檢測(cè)后的結(jié)果，與圖5（a）對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，原本主瓣較寬產(chǎn)生的連片干擾得到了很大程度的抑制，目標(biāo)軌跡變得更清晰。

圖5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果

圖5（c）是在圖5（b）的基礎(chǔ)上運(yùn)用了直方圖均衡化的處理結(jié)果，將兩圖處理結(jié)果經(jīng)對(duì)比可以看出因?yàn)榛叶鹊闹匦路植?，?duì)比度得到了增強(qiáng)，目標(biāo)航跡顯得更明亮更明顯。但是，其中一些干擾雜波也被顯示出來(lái)。

4 結(jié)語(yǔ)

方位歷程圖能夠以最直觀的方式反饋目標(biāo)航跡信息，所以在顯示控制中非常重要。但在實(shí)際操作中，因?yàn)榇嬖诳臻g濾波能力限制和灰度分布不均勻等問(wèn)題，歷程圖所顯示的目標(biāo)航跡往往會(huì)不夠清晰，不能更精確地反映目標(biāo)狀態(tài)。本文通過(guò)結(jié)合極值峰值提取和直方圖均衡化的方法，在較小運(yùn)算量的基礎(chǔ)上提高歷程圖清晰度，抑制了干擾，使像素灰度分布更均勻，效果明顯。

在直方圖均衡化后的結(jié)果中，由于重新對(duì)像素灰度進(jìn)行了分布，還是存在一些低能量雜波被放大的情況。但是如果在原始?xì)v程圖中有一個(gè)能量較弱的目標(biāo)，那么通過(guò)直方圖均衡化可以將該目標(biāo)也顯現(xiàn)出來(lái)。未來(lái)主要研究方向就是集中在如何消除這些弱能量雜波干擾。