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        基于紅外光學層析物體被動態(tài)遮擋的邊緣檢測

        2021-05-11 19:06:39王新飛王曉巍
        智能計算機與應(yīng)用 2021年2期
        關(guān)鍵詞:層析成像

        王新飛 王曉巍

        摘要:針對導彈的紅外凝視目標跟蹤中存在被跟蹤物體被動態(tài)遮擋的檢測問題,采用光學層析的思想,借助傅里葉切片定理,對采集的目標數(shù)據(jù)進行線性積分后再進行傅里葉變換。光學層析成像中圖像重建的實質(zhì)是通過不同角度的投影信息確定成像平面上每個像素的實際光強分布。由于物體被動態(tài)遮擋,總有一個角度的投影可以將其他角度投影被遮擋部分填充,最后做二維傅里葉逆變換,即可得到重建后邊緣完整的圖像,該圖像可以識別到完整的輪廓信息。

        關(guān)鍵詞:層析成像;計算機輔助斷層成像;紅外層析成像

        【Abstract】Aimingattheproblemofdynamicocclusiondetectionofthetrackedobjectintheinfraredstaringtargettrackingofmissile,theopticaltomographyideaandFourierslicetheoremareusedtoconductlinearintegrationofthecollectedtargetdataandthenFouriertransformisapplied.Theessenceofimagereconstructioninopticaltomographyistodeterminetheactuallightintensitydistributionofeachpixelontheimagingplanebyprojectioninformationfromdifferentangles.Duetothedynamicocclusionoftheobject,thereisalwaystheprojectionofoneanglewhichcanfillintheoccludedpartoftheotherangleprojection.Finally,theimagewithcompleteedgecanbeobtainedbyperformingtwo-dimensionalinverseFouriertransform,whichcanrecognizethecompletecontourinformation.

        【Keywords】tomography;computer-aidedtomography;infraredtomography

        作者簡介:王新飛(1995-),男,碩士研究生,主要研究方向:機器視覺與光電檢測技術(shù)。

        0引言

        目標跟蹤是根據(jù)已知的目標的初始位置、大小和目標的輪廓,進行精準的識別和跟蹤。紅外目標跟蹤主要應(yīng)用于導彈的制導。相比于其他的跟蹤目標,由于導彈自身處于運動狀態(tài),會出現(xiàn)其他物體遮擋被跟蹤物體的問題。如何在被遮擋的情況下保證準確的跟蹤是非常重要的。

        分析光學層析成像方法及其原理,采用紅外采集卡搭配旋轉(zhuǎn)機構(gòu),設(shè)計了本文采用的紅外光學層析成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以獲得被動態(tài)遮擋物體完整的輪廓信息。

        1紅外光學層析成像原理

        1.1紅外光層析成像系統(tǒng)成像原理

        1.1.1原理解析

        光學層析成像中圖像重建的關(guān)鍵是獲得每個像素點上所對應(yīng)的光強,根據(jù)中心切片定理,需獲得物體各個角度的投影,如果獲得了相應(yīng)投影數(shù)據(jù),便可以通過重建算法求得各點的實際光強。層析成像中最常使用圖像重建算法的有ART、SART和FBP、也就是濾波反投影。綜上算法的基礎(chǔ)是Fourier中心切片定理[1]。Fourier中心切片定理是指:對每個角度的投影進行傅立葉變換,該投影的一維傅里葉變換對應(yīng)著該物體投影原始圖像的二維傅里葉變換的一個切片。若獲取到物體的0°~180°各個角度的投影數(shù)據(jù),按照其對應(yīng)的角度進行排列,可以填充整個傅里葉空間。對該數(shù)據(jù)進行填充和定制的濾波處理,再進行傅里葉逆變換可以近似獲得目標的原始圖像。投影p(x,0)與原始函數(shù)f(x,y)之間的關(guān)系如下:

        通過式(3)可得出結(jié)論,物體在0°時其投影進行一維的傅里葉變換與此物體的二維傅里葉結(jié)果中當v=0時所對應(yīng)的直線的表達式完全相等。通過歸納總結(jié)可以得出:任何物體在任意的角度投影的一維傅里葉變換等于此物體的二維傅里葉變換在同角度上的直線,即是其密度函數(shù)在任一向上的投影函數(shù)p(t,θ)的一維傅立葉變換函數(shù)F(ωcosθ,ωsinθ),與其原密度函數(shù)f(x,y)的二維傅立葉變換函數(shù)F(u,v)在(u,v)平面上沿同一方向且過原點直線上的值相等。

        根據(jù)中心切片定理的含義,要獲取物體重建后的圖像,就要采集得到足夠多的投影數(shù)據(jù),投影數(shù)據(jù)將在0°~180°的范圍內(nèi)變化,將取得的數(shù)據(jù)分別進行傅里葉變換,并用該數(shù)據(jù)填滿整個待求傅里葉空間,在此基礎(chǔ)上則通過傅里葉逆變換可以重建物體原始圖像。

        1.1.2濾波反投影算法

        FBP算法[2]是常用的重建算法,其數(shù)學基礎(chǔ)是傅立葉變換,同時也是一種空域處理技術(shù)的一種。該算法的主要特點是在進行傅里葉逆變換前將各個投影角度下的投影數(shù)據(jù)進行卷積處理,能夠改善因點擴散函數(shù)造成的形狀偽影,因此其擁有質(zhì)量較好重建效果,以及比其他算法更快的重建速度。

        FBP算法的基本原理如圖1所示,物體在各個角度下可以獲得一組一維投影,使用相應(yīng)的濾波器對得到的每一個一維投影進行濾波,將得到的濾波后的一維投影進行反投影變換,再進行灰度拉伸即可得到重建的圖像。可以看出濾波反投影中濾波器的選擇極為重要,直接關(guān)系到重建圖像的質(zhì)量。除濾波器外,如何獲得正確的一維投影即已成為目前亟待解決的主要問題。

        算法主要工作流程為:

        (1)在某一角度下,獲得物體的投影信息,進行線性積分運算獲得一維投影數(shù)據(jù),并進行傅里葉變換。

        (2)將(1)中獲得的數(shù)據(jù)與選擇的濾波器進行卷積運算,得到濾波后的一維投影數(shù)據(jù)。

        (3)將(2)中求得的濾波后的投影數(shù)據(jù)進行傅里葉逆運算。

        (4)選其他角度,重復(fù)步驟(1)~(3),直到獲取足夠的數(shù)據(jù)為止。

        (5)將(4)中獲得的所有反投影數(shù)據(jù)進行整理排序,再通過灰度拉伸后即可獲得重建圖像。

        2紅外光學層析成像系統(tǒng)設(shè)計方案

        本研究采用別漢棱鏡組代替以往的K型棱鏡組,別漢棱鏡是常用的消像旋棱鏡,利用這一特性,可以達到讓像旋轉(zhuǎn)的目的。

        2.1硬件系統(tǒng)框圖

        本系統(tǒng)主要裝置包括3部分,即:旋轉(zhuǎn)臺、紅外非制冷采集卡和上位機。硬件系統(tǒng)框圖如圖2所示。其中,用于保證旋轉(zhuǎn)成像的旋轉(zhuǎn)裝置是本項目的核心部分,借助別漢棱鏡組的消像旋特性可以降低旋轉(zhuǎn)偏心問題。

        上位機、即電腦可以通過總線來控制步進電機控制器和采集卡。步進電機控制器可以精確控制步進電機旋轉(zhuǎn)相應(yīng)的角度,通過傳動裝置來控制旋轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)動相應(yīng)的角度,可以實現(xiàn)像的旋轉(zhuǎn)。計算機同時控制相機的各種參數(shù)并且在旋轉(zhuǎn)臺達到相應(yīng)角度時拍攝物體圖像。

        2.2硬件系統(tǒng)設(shè)計

        系統(tǒng)光路圖如圖3所示。旋轉(zhuǎn)式光學層析成像系統(tǒng)光路由旋轉(zhuǎn)裝置、別漢棱鏡組[3]、紅外采集卡三個部分組成。旋轉(zhuǎn)臺帶動別漢棱鏡組,繞著中心軸線旋轉(zhuǎn)。別漢棱鏡組的特性是當棱鏡組旋轉(zhuǎn)180°,像會旋轉(zhuǎn)360°,實驗裝置實物圖如圖4所示。該系統(tǒng)的特點是:別漢棱鏡組旋轉(zhuǎn)特定的角度數(shù)可以獲取各個角度的投影,紅外采集卡獲取各角度的投影數(shù)據(jù)。

        3可行性分析及仿真實驗

        假設(shè)采集待測物體的180個角度所成的像,對每個像隨機遮擋一個矩形區(qū)域,并且保證物體的邊緣信息不會完整地出現(xiàn)在任意一張圖像中,本次仿真實驗的部分數(shù)據(jù)見圖5。對圖5中的圖像分別進行Log算子和Sobel算子邊緣檢測,仿真結(jié)果如圖6、圖7所示,可以發(fā)現(xiàn)每張圖的輪廓信息均缺失,無法達到精確目標跟蹤的需求。

        原圖像如圖8所示。

        對采集的數(shù)據(jù)進行FBP重建并進行濾波處理后的實驗結(jié)果如圖9所示。對原圖像和重建的結(jié)果進行Sobel算子邊緣檢測,結(jié)果如圖10所示。其中,左側(cè)為原始圖像的邊緣檢測結(jié)果,右側(cè)為重建結(jié)果的邊緣檢測結(jié)果。通過邊緣檢測結(jié)果對比可以看出對動態(tài)遮擋物體進行重建后即可獲得完整的輪廓信息,由此得出結(jié)論為為:本實驗方法能夠解決動態(tài)的遮擋的邊緣檢測問題。

        4實驗結(jié)果分析

        拍攝的一組被部分遮擋的人手圖像如圖11所示。如果直接進行成像,不論何時都只會獲取被遮擋了一部分的人手。在實驗的過程中不斷隨意遮擋人手的一部分,不讓人手完整地暴露在紅外采集卡前。本次仿真實驗中會用到:玩具飛機、人手、紅外層析成像系統(tǒng)。

        實驗步驟可描述為:在掃描階段將使用玩具飛機對手掌部分區(qū)域隨機進行遮擋,使完整的手掌不出現(xiàn)在裝置前。測試紅外層析成像系統(tǒng)能否重建出被部分遮擋的待測物的完整輪廓。

        拍攝過程是以隨機的速度不斷移動,每次都要擋住手掌的一部分區(qū)域,這樣手掌就不會完全呈現(xiàn)在攝像機探測器前面,圖11中給出了拍攝的75個角度中隨機的4個角度的成像。最終的紅外層析成像重建圖如圖12所示。

        由圖12可以看到重建后存在部分區(qū)域亮度降低的問題,這是因為在重建中,被遮擋部分進行填充時,因為其灰度值的缺失降低了最終的成像亮度。這個問題可以通過圖像處理的歸一化來解決,本文關(guān)注的是邊緣輪廓的完整性,所以不再對該問題進行論述。對重建的結(jié)果進行Prewitt算子邊緣檢測[4-5],檢測結(jié)果如圖13所示。

        Prewitt算子邊緣檢測結(jié)果說明,即使有物體對手掌進行遮擋,使得人手不會完整地出現(xiàn)在采集卡前,但是本裝置仍然可以獲得完整的手掌輪廓。實際檢測結(jié)果與仿真結(jié)論一致,這就表明在目標物被部分遮擋的情況下,本實驗裝置依然可以通過采集不同角度方向下的掃描信息,重建出完整的待測物輪廓,不會被遮擋物所干擾。

        5結(jié)束語

        本文采用的紅外光學層析裝置是在濾波反投影理論基礎(chǔ)上,研發(fā)的紅外光學層析成像系統(tǒng),可在物體被遮擋時依然能夠獲得被跟蹤目標的完整的輪廓信息,所以本實驗裝置可以用于被遮擋情況下導彈的紅外制導,不僅能實現(xiàn)精確制導,同時還能保證高穩(wěn)定性和高抗干擾性,對后續(xù)同類型的輪廓識別技術(shù)也具有重要的借鑒作用。

        參考文獻

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        [3]丁林輝.用于精密轉(zhuǎn)像系統(tǒng)的別漢棱鏡[J].光學精密工程,1983(1):20-27.

        [4]張小琳,景越峰.Prewitt算子邊緣檢測及改進[J].高能量密度物理,2011(4):155-159.

        [5]段瑞玲,李慶祥,李玉和.圖像邊緣檢測方法研究綜述[J].光學技術(shù),2005,31(3):415-419.

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