激光照射器立靶測試中靶板識(shí)別方法

張茂楨，景文博，劉學(xué)，王曉曼，毛須偉，李媛媛

（1.長春理工大學(xué)　電子信息工程學(xué)院，長春　130022；2.長春理工大學(xué)　光電工程學(xué)院，長春　130022）

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激光照射器立靶測試中靶板識(shí)別方法

張茂楨1，景文博2，劉學(xué)1，王曉曼1，毛須偉1，李媛媛1

（1.長春理工大學(xué)電子信息工程學(xué)院，長春130022；2.長春理工大學(xué)光電工程學(xué)院，長春130022）

摘要：在激光照射器立靶測試系統(tǒng)中，針對(duì)外場環(huán)境背景復(fù)雜、對(duì)比度低等情況，導(dǎo)致動(dòng)態(tài)靶板難以精確識(shí)別，提出一種基于小波變換的多尺度模板匹配識(shí)別動(dòng)態(tài)靶板方法，采用小波變換和多尺度理論相結(jié)合的多層次搜索匹配策略，首先在圖像分辨率最低層次進(jìn)行粗匹配，剔除大量非匹配點(diǎn)，保留對(duì)應(yīng)準(zhǔn)匹配點(diǎn)；然后沿圖像分辨率增大方向在準(zhǔn)匹配點(diǎn)進(jìn)行逐層局部匹配，直到匹配結(jié)束，精確識(shí)別出靶板的四個(gè)角特征目標(biāo)區(qū)域，精確定位靶板角特征目標(biāo)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法對(duì)動(dòng)態(tài)靶板中心的測量精度達(dá)到0.4pixel，對(duì)激光照射器照射精度測試的研究有重要意義。

關(guān)鍵詞：激光照射器；靶板識(shí)別；模板匹配；小波變換

激光半主動(dòng)制導(dǎo)武器在現(xiàn)代高技術(shù)戰(zhàn)爭中的地位和作用愈發(fā)受到人們的重視，是我國科技國防戰(zhàn)略的重點(diǎn)［1］。激光半主動(dòng)制導(dǎo)武器主要由激光制導(dǎo)導(dǎo)彈和激光照射器組成，激光照射器照射被攻擊目標(biāo)，制導(dǎo)導(dǎo)彈依據(jù)照射光斑識(shí)別并打擊目標(biāo)。激光照射器命中率精度是評(píng)估激光照射器性能的重要指標(biāo)，命中率精度嚴(yán)重影響制導(dǎo)導(dǎo)彈的制導(dǎo)精度［2］。隨著武器裝備的不斷升級(jí)，對(duì)激光照射器命中率精度測量的快速性和準(zhǔn)確性要求也越來越高。

目前，對(duì)激光照射器立靶測試中的靶板識(shí)別常用的方法有：使用中心位置貼有黑十字的靶板，然后利用模板匹配方法識(shí)別靶板中心［3，4］；姚志軍［1］等人通過提取出靶板邊緣信息和特征點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的靶板檢測；張寧［5］等人利用安裝LED光源的靶板，通過識(shí)別LED光源特征點(diǎn)來定位出靶板中心。這些方法雖然可以識(shí)別出靶板，但是，利用貼有黑十字的靶板時(shí)，激光光斑照射到靶板的黑十字上，會(huì)增加靶板中心的識(shí)別難度，提高算法復(fù)雜度，降低了識(shí)別的實(shí)時(shí)性；對(duì)靶板全部直線邊緣特征提取易受到復(fù)雜背景物體的影響；在特征點(diǎn)安裝LED光源會(huì)影響激光照射光斑的提取，從而影響激光照射精度的精確測量。

針對(duì)上述這些問題，為了精確識(shí)別測試系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)靶板，提出基于小波變換的多尺度模板匹配的動(dòng)態(tài)靶板識(shí)別方法，該方法無需標(biāo)記靶板中心，只需要提取出規(guī)則靶板的四個(gè)角特征點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)靶板中心精確識(shí)別，無需檢測出靶板所有邊緣的信息，降低了背景信息對(duì)靶板識(shí)別的影響，采用多尺度和小波變換的方法不僅克服了噪聲對(duì)提取靶板特征點(diǎn)的影響，同時(shí)提高了模板匹配的速度。該方法具有實(shí)驗(yàn)條件要求低、處理速度快、識(shí)別精度高等優(yōu)點(diǎn)。

1　激光照射器立靶測試系統(tǒng)工作原理

激光照射器立靶測試系統(tǒng)主要由機(jī)載激光照射器、可見光相機(jī)、靶板、直線軌道、跟蹤轉(zhuǎn)臺(tái)和計(jì)算機(jī)等組成，如圖1所示。激光照射器對(duì)移動(dòng)的靶板發(fā)射激光，可見光相機(jī)在距直線導(dǎo)軌的1km處的轉(zhuǎn)臺(tái)上，靶板以一定的速度沿著直線軌道移動(dòng)，轉(zhuǎn)臺(tái)在計(jì)算機(jī)跟蹤系統(tǒng)的控制下自動(dòng)跟蹤靶板，可見光相機(jī)隨轉(zhuǎn)臺(tái)的轉(zhuǎn)動(dòng)而轉(zhuǎn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)靶板圖像的連續(xù)采集并保存。夜間測量時(shí)，在靶板的四周安裝四個(gè)信標(biāo)燈為跟蹤系統(tǒng)提供跟蹤對(duì)象。事后分別處理白天與夜間的靶板圖像，識(shí)別圖像上的靶板中心，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)激光照射器命中率的測量。

圖1　激光照射性能測量系統(tǒng)示意圖

2　激光照射性能動(dòng)態(tài)靶板

在激光照射器立靶系統(tǒng)中，靶板是非常重要的因素，為了便于靶板中心位置的測量，采用形狀規(guī)則的長方形靶板，大小為6m×5m，并在平整靶面上噴涂特殊材料，用于保證目標(biāo)漫反射系統(tǒng)滿足激光照射器立靶測試瞄準(zhǔn)跟蹤要求。對(duì)于夜間的測量情況在靶板的四周安裝四個(gè)信標(biāo)燈用于夜間測量的識(shí)別特征點(diǎn)。由于靶面涂有特殊的漫反射材料，白天測量時(shí)，目標(biāo)靶與背景區(qū)別比較明顯，容易識(shí)別靶板的角點(diǎn)；對(duì)于夜間情況，利用識(shí)別靶板四個(gè)信標(biāo)燈區(qū)域來作為靶板的角點(diǎn)。針對(duì)激光照射性能測量系統(tǒng)的靶板的特點(diǎn)，提出一種基于小波變換的多尺度模板匹配動(dòng)態(tài)靶板識(shí)別方法。

圖2　目標(biāo)靶成像示意圖

3　激光照射測試靶板中心識(shí)別原理

3.1靶板中心識(shí)別算法流程

算法流程圖如圖3所示，盡管使用識(shí)別靶板的方法相同，針對(duì)待檢測夜間靶板和白天靶板的圖像，算法設(shè)計(jì)了兩條分支，以便更好的適應(yīng)算法的識(shí)別能力。首先分別選擇夜間和白天的標(biāo)準(zhǔn)靶板圖像，在對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)的靶板圖像上分別采集好白天靶板角特征目標(biāo)點(diǎn)模板和夜間信標(biāo)燈特征目標(biāo)模板。算法的轉(zhuǎn)移條件設(shè)計(jì)為：首先計(jì)算讀入圖像的平均灰度值，當(dāng)平均值低于一定的閾值時(shí)，則為夜間靶板圖像，將匹配的模板選擇為夜間的靶板特征目標(biāo)模板。

圖3　靶板中心識(shí)別方法基本原理圖

3.2小波變換的多尺度模板匹配

基于小波變換的多尺度的模板匹配方法，主要利用了小波多尺度的特性對(duì)待匹配圖像和目標(biāo)模板圖像進(jìn)行小波分解，組成圖像金字塔［5］，結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。首先在圖像分辨率最低的層次分進(jìn)行模板匹配，剔除了大量的非匹配點(diǎn)，降低了復(fù)雜背景和噪聲對(duì)目標(biāo)的影響，然后在此匹配結(jié)果的基礎(chǔ)上對(duì)圖像分辨率較高的層次進(jìn)行局部模板匹配，直到匹配結(jié)束。

該方法首先在低分辨率層次獲得n個(gè)可能位置之后，再在較高分辨率層進(jìn)行精選，排除部分偽目標(biāo)，直到最高分辨率層，以獲得目標(biāo)的精確位置，通過該方法可提高模板匹配速度，從而減少運(yùn)算時(shí)間，同時(shí)也降低噪聲對(duì)目標(biāo)的影響。

圖4　圖像小波變換示意圖及圖像金字塔結(jié)構(gòu)

采用的模板匹配的算法為歸一化互相關(guān)法（Normal Cross Correlation，簡稱NCC）。圖5為基于小波變換模板匹配示意圖。

假設(shè)模板圖像T（s，t）的尺寸為M×N，其中M、N往往取奇數(shù)，待匹配圖像f（x，y）的大小為W×H（1≤M≤W，1≤N≤H），則：

圖5　小波變換目標(biāo)模板匹配示意圖

當(dāng)R（x，y）達(dá)到最大時(shí)，兩圖匹配成功。獲得靶板的四個(gè)角點(diǎn)區(qū)域，為了得到靶板角點(diǎn)坐標(biāo)，利用公式（4）計(jì)算靶板角點(diǎn)的坐標(biāo)。對(duì)匹配的目標(biāo)區(qū)域計(jì)算質(zhì)心，得到靶板的角點(diǎn)坐標(biāo)，質(zhì)心計(jì)算公式為：

3.3靶板中心計(jì)算

目標(biāo)靶板在可見光相機(jī)成像后，利用基于小波變換的模板匹配的方法獲得目標(biāo)靶圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)值，并通過計(jì)算即可得到目標(biāo)靶中心的位置。如圖6所示，圖像上的T1、T2、T3、T4分別為目標(biāo)圖像上的四個(gè)目標(biāo)靶的四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)，在圖像坐標(biāo)系下，按照式（5）計(jì)算靶板中心T0坐標(biāo)：

式中，xT0，yT0表示靶板中心的橫、縱坐標(biāo)，xTi，yTi表示靶板角的橫、縱坐標(biāo)，n為靶板角點(diǎn)個(gè)數(shù)。

圖6　靶板四個(gè)角點(diǎn)分布示意圖

4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

采用Lumenera LM135M型相機(jī)為成像設(shè)備，像元尺寸為4.65μm×4.65μm，焦距為100mm，圖像分辨率為1392×1040。計(jì)算機(jī)配置：CPU型號(hào)Intel Core i7，3.4GHz，內(nèi)存8G。本文的算法采用Microsoft Visual Studio 8.0進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)。模擬激光照射性能監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)際測量環(huán)境試驗(yàn)：靶板移動(dòng)，相機(jī)距軌道的垂直距離為100m，固定相機(jī)位置不變，隨靶板移動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)相機(jī)跟蹤靶板，每次實(shí)驗(yàn)連續(xù)采集100幀圖像。為了驗(yàn)證該方法靶板與相機(jī)在不同間距下的有效性，對(duì)相機(jī)距軌道的垂直距離分別在100m、300m、500m、800m的情況下進(jìn)行了驗(yàn)證。

圖7　標(biāo)準(zhǔn)圖像及其四個(gè)角點(diǎn)模板圖像

對(duì)白天測量環(huán)境，任意選擇一幀圖像作為標(biāo)準(zhǔn)圖像，制作四個(gè)靶板角點(diǎn)模板；對(duì)夜間測量環(huán)境，任意選擇一幀圖像作為標(biāo)準(zhǔn)圖像，選擇信標(biāo)燈區(qū)域制作四個(gè)角點(diǎn)模板圖像，模板圖像如圖7所示。

本文對(duì)圖像和目標(biāo)都使用三層Harri小波變換，其效果圖如圖8所示，構(gòu)造成四層圖像和模板的金字塔。模板大小為61×61，首先從金字塔頂端，即分辨率最低的圖像開始匹配，然后計(jì)算出下一層的匹配區(qū)域，逐漸往分辨率較高的層數(shù)進(jìn)行匹配，最后輸出模板準(zhǔn)確的靶板四個(gè)角點(diǎn)。圖8為夜間測量第30幀圖像的小波變換，圖9為金字塔圖像，上面兩層是識(shí)別結(jié)果圖，圖10（a）為靶板四個(gè)角識(shí)別結(jié)果，“十字”標(biāo)記出靶板信標(biāo)燈區(qū)域質(zhì)心位置，矩形框位置表示匹配區(qū)域，圖10（b）列出了夜間測試時(shí)金字塔底層靶板搜索區(qū)域匹配系數(shù)的3D示意圖，其中峰值表示金字塔底層匹配系數(shù)最高的點(diǎn)。

圖8　小波變換效果圖

圖9　圖像金字塔低分辨率層次識(shí)別結(jié)果

圖10　夜間測量，間距為100m時(shí)第30幀圖像靶板角點(diǎn)識(shí)別結(jié)果

根據(jù)由上述方法得到靶板的四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)，利用公式（4）分別定位出白天和夜間靶板的中心坐標(biāo)，表2列出了某次測量時(shí)51-65幀圖像靶板中心。

表1　相機(jī)距離軌100m時(shí)51-65幀圖像定位靶板中心

圖11　相機(jī)與靶軌道相聚100m時(shí)，測量靶板中心靶板中心點(diǎn)與實(shí)際中心點(diǎn)坐標(biāo)偏差曲線

圖12　相機(jī)與靶軌道相聚500m時(shí)，白天測量靶板中心點(diǎn)與靶板中心點(diǎn)與實(shí)際中心點(diǎn)坐標(biāo)偏差曲線

為了驗(yàn)證靶板中心點(diǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性，將本文方法識(shí)別出的靶板中心點(diǎn)x，y的坐標(biāo)與實(shí)際中心點(diǎn)的坐標(biāo)進(jìn)行比較。圖11分別是白天與夜間靶板中心在x，y方向上與實(shí)際的偏差曲線。為了獲得標(biāo)準(zhǔn)靶板圖像的中心坐標(biāo)，采用公式（4）計(jì)算出靶板圖像中靶板中心的十字坐標(biāo)來作為理論坐標(biāo)。

通過多次試驗(yàn)，對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，根據(jù)誤差理論，靶板識(shí)別的精度計(jì)算公式如下：

其中，σ為測量精度，Δi的第i幀靶板中心偏差，的n次測量偏差均值，n是測量圖像總幀數(shù)，（Lix，Liy）是第i幀圖像的定位的靶板中心坐標(biāo)。第i幀圖像的靶板中心理論位置，對(duì)所有測試數(shù)據(jù)聯(lián)合式（6）、（7）、（8）進(jìn)行計(jì)算，得到結(jié)果為0.396，靶板的定位中心精度達(dá)到0.4pixel。因此，本文的方法滿足靶板中心定位精度，且穩(wěn)定性好。

圖13　相機(jī)與靶軌道相聚800m時(shí)，夜間測量靶板中心點(diǎn)與實(shí)際中心點(diǎn)坐標(biāo)偏差曲線

5　結(jié)論

文中提出了一種基于小波變換多尺度模板匹配動(dòng)態(tài)靶板識(shí)別方法。利用小波變換多尺度模板匹配有效解決了變化背景對(duì)模板匹配的影響，由粗匹配到精匹配搜索策略提前排除了非匹配點(diǎn)的搜索，減少了圖像匹配計(jì)算量，提高了匹配時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法在整體光照變化和輕度噪聲污染時(shí)仍具有較好的魯棒性，在外場激光照射精度測試過程中發(fā)揮了重要的作用。

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Target Recognition Method for Laser Director Target Measurement

ZHANG Maozhen1，JING Wenbo2，LIU Xue1，WANG Xiaoman1，MAO Xuwei1，LI Yuanyuan1
（1.School of Electronics and Information Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022；2.School of Optoelectronic Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022）

Abstract：In the laser director target measurement system，the complex environments and low contrast result in recognizing dynamic target difficultly，a multi-scale template matching dynamic target recognition method based on wavelet transform was proposed. Using multi-level search and match strategy which combined multi-scale theory and wavelet transform，firstly，matching roughly in the lowest level of image resolution，excluding a large number of non-matching points and reserving quasi match points；Then matching partly layer by layer at the quasi match points along the image resolution larger，until the end of matching，recognizing precisely four corner characteristics area of the target，and positioning precisely the corner characteristics points. Experiment show that the measurement accuracy by this method for the center of dynamic target can be achieved 0.4pixel，and it is import for research on laser director irradiation accuracy. Key words：laser designator；target recognition；template matching；wavelet transform

中圖分類號(hào)：TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1672-9870（2016）02-0067-06

收稿日期：2015-06-12

作者簡介：張茂楨（1989-），男，碩士研究生，E-mail：zmz1004@sina.com

通訊作者：景文博（1980-），男，博士，副教授，E-mail：wenbojing@sina.com