王 濤,仲思東
(1.中國(guó)華陰兵器試驗(yàn)中心,陜西 華陰 714200;2.武漢大學(xué)電子信息學(xué)院,武漢 430079)
?
機(jī)載導(dǎo)彈發(fā)射點(diǎn)火信息探測(cè)
王 濤1,仲思東2*
(1.中國(guó)華陰兵器試驗(yàn)中心,陜西 華陰 714200;2.武漢大學(xué)電子信息學(xué)院,武漢 430079)
針對(duì)機(jī)載導(dǎo)彈發(fā)射點(diǎn)火信息探測(cè)問題,提出了基于視覺圖像的探測(cè)方法,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作流程,介紹了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的捕獲和跟蹤方法,闡述了導(dǎo)彈點(diǎn)火特征的綜合識(shí)別方法,構(gòu)建的探測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)距離為10 m~3 000 m,點(diǎn)火探測(cè)實(shí)時(shí)性優(yōu)于20 ms,在某型空空導(dǎo)彈抗干擾試驗(yàn)期間進(jìn)行了多次檢驗(yàn),未出現(xiàn)誤報(bào)、漏報(bào)現(xiàn)象。
探測(cè);圖像識(shí)別;捕獲;跟蹤
在某型空空導(dǎo)彈抗干擾試驗(yàn)中,需要準(zhǔn)確獲取導(dǎo)彈發(fā)射點(diǎn)火信號(hào)以控制靶機(jī)拋射誘餌彈,如果誘餌彈拋射時(shí)機(jī)不準(zhǔn)確,將達(dá)不到抗干擾試驗(yàn)要求,必須重新試驗(yàn),造成人力物力的極大浪費(fèi)。因此,準(zhǔn)確無誤地獲取導(dǎo)彈點(diǎn)火信號(hào)變得尤為重要。試驗(yàn)要求導(dǎo)彈點(diǎn)火信號(hào)輸出的響應(yīng)時(shí)間小于50 ms。在聯(lián)調(diào)期間,由于場(chǎng)區(qū)電磁干擾,用于獲取導(dǎo)彈點(diǎn)火信號(hào)的無線電發(fā)射接收系統(tǒng)多次接收到偽點(diǎn)火信號(hào)導(dǎo)致誤觸發(fā),加之試驗(yàn)要求不允許對(duì)空中武器系統(tǒng)進(jìn)行任何改裝或附加傳感器,因此,如何遠(yuǎn)距離、非接觸、準(zhǔn)確獲取導(dǎo)彈點(diǎn)火信息成為試驗(yàn)急需解決的一道難題。針對(duì)這一問題,本文提出了圖像識(shí)別的探測(cè)方法,構(gòu)建了探測(cè)系統(tǒng),解決了試驗(yàn)難題。
本文設(shè)計(jì)的圖像識(shí)別探測(cè)系統(tǒng)原理如圖1所示。
圖1 探測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理圖
系統(tǒng)主要由光學(xué)成像系統(tǒng)、捕獲跟蹤C(jī)CD攝像機(jī)、點(diǎn)火探測(cè)CCD攝像機(jī)、高速圖像采集卡、工控計(jì)算機(jī)、監(jiān)視器、云臺(tái)系統(tǒng)等組成,工作流程如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)工作流程圖
探測(cè)系統(tǒng)采取等候方式捕獲并跟蹤飛機(jī),當(dāng)飛機(jī)在預(yù)定視場(chǎng)區(qū)域出現(xiàn)時(shí),系統(tǒng)根據(jù)圖像中目標(biāo)的亮度、大小、出現(xiàn)位置、速度等信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,并判斷是否為目標(biāo)飛機(jī);當(dāng)捕獲到目標(biāo)飛機(jī)時(shí),立刻對(duì)飛機(jī)進(jìn)行圖像定位,并計(jì)算出飛機(jī)的脫靶量(飛機(jī)形心偏離圖像中心的方向和距離),然后根據(jù)脫靶量控制云臺(tái)向飛機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng),實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤;跟蹤過程中,系統(tǒng)對(duì)圖像中目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行快速掃描,根據(jù)目標(biāo)灰度、面積、長(zhǎng)寬尺寸、占空比等特征信息識(shí)別判斷導(dǎo)彈是否點(diǎn)火,若導(dǎo)彈點(diǎn)火,計(jì)算機(jī)串行端口發(fā)出觸發(fā)信號(hào)(TTL電平),同時(shí)繼續(xù)跟蹤導(dǎo)彈尾焰并錄像,直至尾焰消失停止錄像,探測(cè)結(jié)束。
本系統(tǒng)軟件采了模塊化設(shè)計(jì),主要包括以下功能模塊:
(1)圖像采集模塊 主要完成將圖像從采集卡中讀入到主機(jī)內(nèi)存中。
(2)圖像數(shù)據(jù)處理模塊 主要完成圖像數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)捕獲跟蹤和點(diǎn)火識(shí)別算法。
(3)云臺(tái)控制模塊 主要完成對(duì)云臺(tái)進(jìn)行控制,為自動(dòng)跟蹤算法服務(wù)。
(4)圖像顯示模塊 主要完成圖像的實(shí)時(shí)顯示,利于觀察。
(5)文件管理模塊 主要完成視頻文件、圖像文件、圖像采集卡參數(shù)文件及其他數(shù)據(jù)文件的保存與讀取。
(6)參數(shù)設(shè)定模塊 主要完成系統(tǒng)的初始化及程序運(yùn)行參數(shù)、接口的設(shè)定。
系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵技術(shù)主要有以下幾個(gè)方面。
2.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的捕獲與跟蹤
飛機(jī)的捕獲采用大視場(chǎng)小目標(biāo)的快速掃描捕獲方式,當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入視場(chǎng)時(shí),首先通過快速掃描灰度發(fā)現(xiàn)目標(biāo),然后根據(jù)目標(biāo)的大小、位置、速度等特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行綜合識(shí)[1]別,判斷目標(biāo)是否為要捕獲的對(duì)象,以排除飛鳥、落葉、云彩等偽目標(biāo)干擾信號(hào)。鎖定飛機(jī)后對(duì)飛機(jī)進(jìn)行定位并計(jì)算出飛機(jī)的脫靶量(偏離圖像中心的距離),將脫靶量作為反饋信號(hào)控制云臺(tái)向飛機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng),通過對(duì)脫靶量的不斷修正實(shí)現(xiàn)對(duì)飛機(jī)的自動(dòng)跟蹤[2]。
從序列圖像中定位運(yùn)動(dòng)物體[3],并將研究的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從背景中提取出來[4],即運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)分割是序列圖像處理中的一個(gè)基本問題[5],目標(biāo)跟蹤結(jié)果很大程度上取決于圖像分割的質(zhì)量[6]。針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特點(diǎn),提出了主要以灰度作為依據(jù)的分割算法。若給定圖像f具有灰度級(jí)范圍是[Zl,Zk],u是Zl和Zk之間的任意一個(gè)數(shù),則設(shè)置門限u可得到兩值圖像fu。
設(shè)置門限的分割結(jié)果通常是帶有噪聲的,如果門限定得太高,就會(huì)使過多的偶然低于門限的目標(biāo)像元誤判為背景,而如果門限定得太低,則會(huì)發(fā)生相反的情況。所以,要解決的問題就是如何選取一個(gè)比較合適的門限u,使之能對(duì)由于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)而產(chǎn)生的背景變化做出及時(shí)調(diào)整,以保證使分割運(yùn)算產(chǎn)生的錯(cuò)誤最小。對(duì)于背景單一純凈的天空而言,為節(jié)省運(yùn)算時(shí)間,灰度門限u的設(shè)定可根據(jù)下面的公式來設(shè)定。
u=gmin-k
(1)
其中,gmin為背景最小灰度值;k為安全值,根據(jù)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),一般取20~60。圖3為圖像灰度閾值分割的效果圖,其中背景最小灰度值為239,k取25,灰度門限u為214。
圖3 圖像灰度閾值分割
單純的基于灰度的圖像識(shí)別方法沒有保留原圖的空間信息,這無疑是不夠準(zhǔn)確的。因此在基于灰度的圖像識(shí)別中引入空域信息對(duì)于確保識(shí)別正確率是十分必要的[7]。在現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),為了排除飛鳥、飛蟲等干擾[8],經(jīng)過圖像分析比較可以發(fā)現(xiàn),飛機(jī)與飛鳥的最大圖像區(qū)別是連續(xù)像素面積(長(zhǎng)寬尺寸)和瞬時(shí)速度不同,飛機(jī)在捕獲距離下的像素面積不小于128 pixel×96 pixel,瞬時(shí)速度不大于300 pixel/s。目標(biāo)在第k幀圖像拍攝時(shí)的瞬時(shí)速度的計(jì)算如下:
(2)
其中
(3)
(4)
式中xk、xk+1分別為第k幀圖像和第k+1幀圖像中目標(biāo)形心的橫坐標(biāo),yk、yk+1分別為第k幀圖像和第k+1幀圖像中目標(biāo)形心的縱坐標(biāo),Δt為圖像序列中兩幀圖像之間的拍攝間隔。
在遠(yuǎn)距離,當(dāng)目標(biāo)面積較小,機(jī)動(dòng)性不強(qiáng)時(shí),采用濾波跟蹤方法以提高跟蹤精度[9]。在近距離,當(dāng)目標(biāo)具有一定面積且?guī)g抖動(dòng)較大時(shí),采用窗口質(zhì)心跟蹤或匹配跟蹤方法以體現(xiàn)跟蹤的穩(wěn)定性和精度。
在實(shí)際應(yīng)用中,最重要的是跟蹤速度,跟蹤精度要求不高,為了簡(jiǎn)化算法,節(jié)約時(shí)間開銷,提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性[10],可以用目標(biāo)外接矩形的中心(IC,JC)來近似目標(biāo)的形心,如圖4所示。
圖4 脫靶量計(jì)算方法
當(dāng)捕獲到目標(biāo)飛機(jī)后,以式(5)計(jì)算出外接矩形的中心作為飛機(jī)形心,再以式(6)計(jì)算出脫靶量(ΔI,ΔJ)反饋到云臺(tái)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤。
(5)
其中IR,IL分別為目標(biāo)最右邊和最左邊像素橫坐標(biāo),JB,JT分別為目標(biāo)最下邊和最上邊像素縱坐標(biāo)。
(6)
其中IW,JW分別為圖像中心坐標(biāo)。
由于云臺(tái)存在運(yùn)動(dòng)慣性,跟蹤控制過程中會(huì)出現(xiàn)回頭和抖動(dòng)現(xiàn)象,可以通過設(shè)置脫靶量修正閾值降低跟蹤精度來解決上述問題,實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)跟蹤。
2.2 點(diǎn)火特征的識(shí)別
導(dǎo)彈點(diǎn)火特征的識(shí)別是探測(cè)過程中最重要的一步,關(guān)系到探測(cè)的成敗,單一的圖像特征很難排除噪聲、雜光等干擾,必須綜合多種特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別[11],才能準(zhǔn)確判斷出導(dǎo)彈是否點(diǎn)火。
2.2.1 灰度特征識(shí)別
導(dǎo)彈白天點(diǎn)火瞬間產(chǎn)生一團(tuán)白煙,夜間點(diǎn)火瞬間產(chǎn)生明亮火光。由此可見,灰度特征是導(dǎo)彈點(diǎn)火的最明顯特征,也是最關(guān)鍵特征。當(dāng)圖像灰度值Gi大于設(shè)定閾值Gk時(shí),認(rèn)為導(dǎo)彈點(diǎn)火。閾值Gk由下式確定:
Gk=gmax+k
(7)
其中,gmax為背景最大灰度值;k為安全值,根據(jù)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),一般取20~60。
2.2.2 形狀特征識(shí)別
形狀是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別中圖像的一個(gè)重要特征,它是目標(biāo)識(shí)別的重要手段之一[12]。在計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別中,形狀是對(duì)目標(biāo)范圍的二值圖像表示,可以看成是目標(biāo)的輪廓。形狀是刻畫物體的基本特征之一,用形狀特征區(qū)別物體非常直觀,利用形狀特征進(jìn)行圖像識(shí)別可以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率。為了進(jìn)一步確認(rèn)點(diǎn)火特征,排除以上變化的干擾,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析,我們?cè)偻ㄟ^對(duì)灰度值大于閾值Gk的連續(xù)像素面積、長(zhǎng)寬尺寸和占空比等空間特征來判斷是否點(diǎn)火。
在現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),飛機(jī)航燈的閃爍是導(dǎo)彈點(diǎn)火識(shí)別中最大的干擾,很容易形成誤判,經(jīng)過圖像的對(duì)比分析可以發(fā)現(xiàn),航燈與導(dǎo)彈點(diǎn)火的最大圖像區(qū)別是連續(xù)像素面積S不同,航燈的像素面積不超過9 pixel,導(dǎo)彈點(diǎn)火的像素面積不小于25 pixel。因此,設(shè)置點(diǎn)火形狀特征的最小長(zhǎng)寬尺寸為5 pixel×5 pixel。
另外,占空比也是排除其他雜散光干擾的手段之一,其定義如下:
E=S/A
(8)
其中,E為占空比,S為灰度值大于閾值Gk的連續(xù)像素面積,A為包圍目標(biāo)的最小矩形窗口像素面積。導(dǎo)彈點(diǎn)火時(shí)產(chǎn)生的白煙或火光為團(tuán)狀實(shí)心圖形,占空比大于70%。
點(diǎn)火特征識(shí)別是空中武器運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下發(fā)射點(diǎn)火探測(cè)中最關(guān)鍵的一點(diǎn),也是最難的一點(diǎn)。太陽、航燈、機(jī)窗玻璃反射光及其他雜光等干擾信號(hào)很容易被誤認(rèn)為是導(dǎo)彈發(fā)射點(diǎn)火,從而形成誤判,因此,單一的識(shí)別模式很難排除干擾。為了解決這一難題,采用多模式綜合識(shí)別技術(shù),通過點(diǎn)火瞬間目標(biāo)的灰度、象素面積、長(zhǎng)寬尺寸、占空比等圖像特征的與運(yùn)算,從而取得目標(biāo)的唯一性,排除干擾信號(hào),準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)。經(jīng)過對(duì)數(shù)字圖像的處理、解算和判別,探測(cè)到點(diǎn)火信息時(shí),由計(jì)算機(jī)串行通信口輸出觸發(fā)信號(hào)給靶機(jī)遙控臺(tái),探測(cè)完成。
圖5 空空導(dǎo)彈點(diǎn)火前一幀圖像
為達(dá)到導(dǎo)彈點(diǎn)火信號(hào)輸出響應(yīng)時(shí)間小于50 ms的要求,系統(tǒng)采用最大幀頻100 frame/s的相機(jī)進(jìn)行圖像采集,并對(duì)圖像處理代碼進(jìn)行了優(yōu)化,經(jīng)測(cè)試,單幀圖像運(yùn)算處理時(shí)間小于10 ms,系統(tǒng)兩通道圖像采集幀速均設(shè)置為60 frame/s時(shí),系統(tǒng)運(yùn)行正常,整機(jī)探測(cè)實(shí)時(shí)性優(yōu)于20 ms,在某型空空導(dǎo)彈發(fā)射抗干擾試驗(yàn)期間進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn),本系統(tǒng)最短成像距離為10 m,視距超過3 000 m時(shí)導(dǎo)彈點(diǎn)火瞬間尾焰成像面積過小難以準(zhǔn)確判斷,在監(jiān)測(cè)距離為10 m~3 000 m范圍內(nèi),經(jīng)過多次檢驗(yàn),未出現(xiàn)誤報(bào)、漏報(bào)現(xiàn)象,探測(cè)正確率達(dá)99%以上,結(jié)果令人滿意。
本系統(tǒng)自動(dòng)實(shí)時(shí)探測(cè)武器發(fā)射點(diǎn)火,在點(diǎn)火時(shí)刻向COM1端口發(fā)送TTL電平,同時(shí)在界面右下角報(bào)警顯示并發(fā)出報(bào)警提示音,部分人機(jī)界面如圖5、圖6所示。
圖6 空空導(dǎo)彈點(diǎn)火幀圖像
本探測(cè)方法突破了以往在武器系統(tǒng)上加裝傳感器或進(jìn)行試驗(yàn)改裝的手段,綜合運(yùn)用成像技術(shù)、目標(biāo)捕獲跟蹤技術(shù)、特征識(shí)別技術(shù)、計(jì)算機(jī)接口通信技術(shù)等形成的智能探測(cè)方法,抗電磁干擾,適用于晝夜全天候探測(cè),不但解決了空空導(dǎo)彈點(diǎn)火時(shí)刻的實(shí)時(shí)探測(cè)問題,還可用于其他導(dǎo)彈、火炮、火箭等發(fā)射點(diǎn)火探測(cè)以及彈丸出膛速度、無人機(jī)起飛速度、炸時(shí)等信息的測(cè)量獲取。對(duì)于復(fù)雜背景的弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤識(shí)別正確率會(huì)下降。
[1] 夏瑜,吳小俊,王洪元. 基于局部特征組合的目標(biāo)跟蹤算法[J]. 光電工程,2012,39(7):67-73.
[2]王宏波,莊志洪,鄭華利,等. 紅外成像型空空導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別與跟蹤算法研究[J]. 探測(cè)與控制學(xué)報(bào),2003,25(4):1-6.
[3]史志富,雷金利,寒梅. 機(jī)載光電傳感器圖像融合識(shí)別的D-S證據(jù)理論方法[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2009,22(7):973-977.
[4]高國(guó)旺,劉上乾,秦翰林,等. 復(fù)雜背景下的紅外目標(biāo)自動(dòng)跟蹤算法[J]. 光電工程,2010,37(6):78-83.
[5]李喜來,李艾華,白向峰,等. 增量式特征基背景模型目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2010,23(9):1293-1296.
[6]張根耀. 基于動(dòng)態(tài)圖像分析的巡航導(dǎo)彈跟蹤軟件與算法研究[D]. 西北大學(xué),2003,83-94.
[7]黃宗福,韓建濤,陳增平. 天文光電圖像序列目標(biāo)成像特征提取與分析[J]. 光電工程,2011,38(4):59-64.
[8]張學(xué)武,徐立中,石愛業(yè),等. 基于視覺仿生機(jī)理的成像目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別方法及感知計(jì)算[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2010,23(12):1736-1742.
[9]馬東輝,朱斌,樊祥,等. 基于粒子濾波的目標(biāo)圖像多特征融合跟蹤方法[J]. 探測(cè)與控制學(xué)報(bào),2009,31(4):39-43.
[10]劉松濤,沈同圣,周曉東,等. 艦船紅外成像目標(biāo)實(shí)時(shí)識(shí)別與跟蹤系統(tǒng)研究[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2005,27(8):1406-1408.
[11]王正國(guó),羅來邦,董衛(wèi)斌,等. 基于多分類器組合的紅外目標(biāo)識(shí)別方法[J]. 探測(cè)與控制學(xué)報(bào),2012,34(2):61-65.
[12]孫儉. 圖像目標(biāo)識(shí)別之實(shí)現(xiàn)[J]. 艦船電子工程,2005,25(4):113-115.
王濤(1974-),男,陜西戶縣人,中國(guó)華陰兵器試驗(yàn)中心高級(jí)工程師,主要從事圖像測(cè)量研究,wangtaos@126.com;
仲思東(1963-),男,黑龍江哈爾濱人,武漢大學(xué)電子信息學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,主要從事機(jī)器視覺與圖像測(cè)量研究,zhongsidong@x263.net。
DetectiononFiringofAerialMissile
WANGTao1,ZHONGSidong2*
(1.Huayin Ordnance Test Center,Huayin Shanxi 714200,China;2.Department of Optoelectronic Information Engineering,Wuhan University,Wuhan 430079,China)
According to the problem of aerial missile’s firing detection,the detecting way based on visual image is put forward. The system structure and workflow are designed. The moving target capturing and tracking are introduced. The ignition multiple characteristics finding are expounded. The system’s monitor range is 10 m~3 000 m. The detecting real time is less than 20 ms,The system capabilities are verified many times during the anti-interference test for aerial missiles. The results indicate that error reporting and missing reporting are not happened.
detect;image identify;capture;track
2014-04-18修改日期:2014-08-21
10.3969/j.issn.1004-1699.2014.10.014
TP212.9;TP216;TP391.41
:A
:1004-1699(2014)10-1377-05