知識驅(qū)動下的飛機目標(biāo)變化檢測方法

項盛文， 文貢堅， 高峰

(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院ATR重點實驗室,長沙 410073)

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知識驅(qū)動下的飛機目標(biāo)變化檢測方法

項盛文， 文貢堅， 高峰

(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院ATR重點實驗室,長沙 410073)

針對高分辨率光學(xué)遙感圖像，提出了一種知識驅(qū)動下的機場區(qū)域飛機目標(biāo)變化檢測的思路和實現(xiàn)方法。首先，根據(jù)機場的地理位置知識信息，建立該機場的空間掩模圖像，在此基礎(chǔ)上獲取待檢測飛機目標(biāo)的候選區(qū)域； 然后，結(jié)合目標(biāo)區(qū)域的控制點知識信息，對輸入圖像進行空間位置配準(zhǔn)； 再利用飛機目標(biāo)的變化會導(dǎo)致區(qū)域紋理發(fā)生顯著變化這一知識信息，提取目標(biāo)區(qū)域的紋理特征進行變化檢測，并對區(qū)域進行弱紋理剔除和邊緣抑制處理； 最后，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算方法剔除部分孤立點，得到最終的檢測結(jié)果。實驗表明，該方法可以顯著減小由配準(zhǔn)誤差、邊緣響應(yīng)等因素造成的虛警，飛機目標(biāo)變化檢測的正確率達到92.47%。

飛機目標(biāo)； 紋理特征； 變化檢測； 知識驅(qū)動

0 引言

變化檢測是在不同的時間觀察某個目標(biāo)或某種現(xiàn)象并識別它發(fā)生變化的過程[1]，在資源監(jiān)測、土地利用及國防安全等領(lǐng)域得到了廣泛的利用，具有重要的軍民兩用價值。遙感數(shù)據(jù)由于其較高的時間分辨率、便于計算的數(shù)字格式、廣闊的觀測視角以及能提供不同空間和光譜分辨率下的圖像數(shù)據(jù)，已廣泛應(yīng)用于各種變化檢測任務(wù)中[2]。利用遙感數(shù)據(jù)進行變化檢測的主要原理是感興趣目標(biāo)發(fā)生的變化會改變影像光譜的行為(光譜反射值或局部紋理)，并與其他因素(大氣條件、光照、觀測視角及土壤濕度等)造成的改變是相互獨立的[3]。利用變化檢測對軍事目標(biāo)進行動態(tài)監(jiān)測和戰(zhàn)后毀傷評估具有重要的軍事應(yīng)用價值，通過對機場、港口、油庫等重要軍事目標(biāo)進行動態(tài)監(jiān)測，可以及時感知戰(zhàn)場信息、了解對方兵力部署情況、幫助指揮員做出正確的戰(zhàn)略部署，對加速戰(zhàn)役進程、節(jié)約戰(zhàn)爭成本及取得戰(zhàn)場勝利起著至關(guān)重要的作用[4]。

飛機目標(biāo)是機場區(qū)域中一類最重要的移動目標(biāo)，對其進行變化檢測具有重要的實用意義和研究價值。伴隨著遙感圖像空間分辨率的提高，利用遙感圖像進行移動目標(biāo)的變化檢測已成為一個熱點研究問題。傳統(tǒng)的遙感圖像變化檢測方法建立在基于像元的光譜信息分析基礎(chǔ)上，僅利用了圖像的灰度信息，其缺陷也比較明顯： ①變化檢測結(jié)果對圖像配準(zhǔn)的精度比較敏感，配準(zhǔn)精度過低會導(dǎo)致結(jié)果圖像出現(xiàn)大量“偽變化信息”； ②實際應(yīng)用中，不同時相的傳感器、物候、大氣條件和土壤水分等差異導(dǎo)致的“噪聲”信息容易被探測，基于像元的分析方法容易混淆和錯判這類噪聲，也會得到“偽變化信息”[5]； ③遙感圖像普遍存在的“同譜異質(zhì)”和“同質(zhì)異譜”現(xiàn)象導(dǎo)致的混合像元問題，也會降低基于像元光譜特征的分類和變化檢測的精度； ④基于像元的變化檢測方法未考慮鄰域的上下文信息和空間結(jié)構(gòu)信息，僅對單個像元進行檢測分析，也會產(chǎn)生嚴(yán)重的“椒鹽效應(yīng)”?，F(xiàn)存的大量面向像元的變化檢測方法對圖像預(yù)處理要求較高，當(dāng)配準(zhǔn)精度較低時會產(chǎn)生大量虛警； 同時，大多數(shù)算法都是針對具體問題提出的，不具有通用性。面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法在一定程度上能夠克服基于像元方法存在的缺陷，但需解決4個方面的問題： 如何獲取目標(biāo)區(qū)域、以哪種特征來表示目標(biāo)對象、如何構(gòu)造目標(biāo)對象的差值影像及如何進行對象—對象尺度上的比較。

本文針對實際應(yīng)用問題，充分利用圖像處理以及與目標(biāo)相關(guān)的知識信息，提出了一種知識驅(qū)動下的飛機目標(biāo)變化檢測算法，降低了部分復(fù)雜問題的處理難度，同時對目標(biāo)變化檢測問題具有一定的通用性，具有較高的研究價值。

1 研究方法

針對機場區(qū)域飛機目標(biāo)變化檢測這一具體問題，本文結(jié)合大量可用的先驗知識信息，提出了知識驅(qū)動下的飛機目標(biāo)變化檢測技術(shù)流程(圖1)。

圖1 知識驅(qū)動下飛機目標(biāo)變化檢測技術(shù)流程

對輸入的2個時刻的圖像，首先選取飛機目標(biāo)變化檢測區(qū)域進行幾何配準(zhǔn)，完成空間位置糾正； 然后提取圖像的紋理特征，構(gòu)建紋理差分圖像進行變化檢測； 并對檢測結(jié)果進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算處理，消除部分孤立點，最終得到變化檢測結(jié)果。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 目標(biāo)區(qū)域選取

對于機場等大型的固定設(shè)施目標(biāo)，其基本的結(jié)構(gòu)在一定時間內(nèi)不會發(fā)生大范圍的變化，結(jié)合這一信息，可建立該機場的空間掩模圖像。在機場區(qū)域，飛機目標(biāo)只可能出現(xiàn)在停機坪、滑翔道、跑道等位置； 對這些區(qū)域進行分析，即可得到完整的檢測結(jié)果，并且可以排除背景的干擾。針對輸入的遙感圖像(圖2(a))，利用Photoshop軟件制作了該機場區(qū)域的空間掩模圖像(圖2(b))。在實際應(yīng)用中，將制作的掩模圖像作為知識信息存入目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，每當(dāng)有變化檢測任務(wù)時，可以根據(jù)機場的地理位置信息調(diào)取相應(yīng)的掩模圖像，進行后續(xù)處理。

(a) 輸入圖像 (b) 空間掩模圖像

圖2 目標(biāo)區(qū)域空間掩模圖像制作

Fig.2 Generation of spatial mask image for target areas

2.2 多時相遙感圖像配準(zhǔn)

圖像配準(zhǔn)是進行多時相遙感圖像變化檢測最重要的預(yù)處理步驟。目前，用于遙感圖像配準(zhǔn)的方法可分為基于灰度和基于特征2大類。其中，基于特征的方法因其具有較高的匹配精度和良好的匹配性能而得到了廣泛利用； 但在實際應(yīng)用中，尤其是在遙感圖像的尺寸較大時，此類方法特征提取和特征匹配的過程復(fù)雜而且耗時，缺陷比較明顯； 受限于特征提取算法，不是所有的特征點都能找到正確的匹配點； 針對一個具體的變化模型，往往需要數(shù)量較少的特征點對進行解算，理論上3對匹配特征點就能解算仿射變換模型。針對實際應(yīng)用問題，本文選擇在固定設(shè)施內(nèi)部建立一定數(shù)量的地面控制點，采用控制點匹配的方法尋找同名點對，最終完成配準(zhǔn)。具體的實現(xiàn)步驟為： ①采用動態(tài)模板匹配算法[6]完成前2個地面控制點的匹配； ②以1號控制點為根節(jié)點，2號控制點為起始點，保存其余每個控制點與前2個控制點的距離比和角度分量； ③根據(jù)前2個控制點匹配位置以及每個控制點的距離比和角度分量，解算每個控制點的初始匹配位置； ④在解算得到的初始匹配位置小范圍鄰域內(nèi)進行模板匹配搜索，尋找每個控制點的精確匹配位置； ⑤根據(jù)得到的匹配控制點對解算配準(zhǔn)模型(本實驗選取的是仿射變換模型)。

在實際應(yīng)用中，往往將控制點位置作為知識信息關(guān)聯(lián)到該目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)有配準(zhǔn)任務(wù)時，可根據(jù)機場區(qū)域的地理坐標(biāo)位置讀取該目標(biāo)關(guān)聯(lián)的控制點信息。引入控制點之間幾何位置關(guān)系的限制，可以大大降低控制點匹配過程的搜索時間，大幅度提高檢測效率[7]； 同時利用區(qū)域灰度信息進行約束，大大提高匹配的精度。本文選取QuickBird上海浦東機場遙感圖像作為測試數(shù)據(jù)(圖3)，其中，t1時刻圖像的尺寸為827行×1 831列，t2時刻圖像的尺寸為815行×1 731列，在圖中共建立16個控制點。

(a)t1時刻圖像 (b)t2時刻圖像 (c) 配準(zhǔn)結(jié)果

圖3 多時相遙感圖像配準(zhǔn)

Fig.3 Registration of multi-temporal remote sensing images

實驗結(jié)果表明，上述方法與傳統(tǒng)的模板匹配和動態(tài)模板匹配算法相比，在匹配精度和效率上均有大幅度提升，對大尺寸遙感圖像配準(zhǔn)具有較強的適用性。圖像配準(zhǔn)結(jié)果比較如表1所示。

表1 圖像配準(zhǔn)結(jié)果比較

3 變化檢測

3.1 紋理特征提取

一般情況下，遙感圖像中的人工目標(biāo)與自然場景的組織結(jié)構(gòu)和紋理分布存在很大差異，而飛機目標(biāo)發(fā)生變化必然會導(dǎo)致相關(guān)區(qū)域發(fā)生較強的結(jié)構(gòu)和紋理變化，因此對目標(biāo)的變化可以用局部區(qū)域的結(jié)構(gòu)和紋理特征進行描述。

紋理不僅反映了圖像的灰度統(tǒng)計信息，而且反映了圖像的空間分布信息，是對圖像空間的上下文信息的描述，被廣泛用于各種圖像分析任務(wù)中[8-10]。常見的描述紋理特征的方法有很多種，如灰度共生矩陣(grey-level co-occurrence matrix,GLCM)[11]、灰度直方圖、傅里葉功率譜、分形算法等。GLCM是最常用的一種算法，它描述了圖像相鄰像元在不同角度和距離下的空間關(guān)系，根據(jù)角度關(guān)系可分別計算0°，45°，90°和135°這4個方向上的共生矩陣(圖4)。共生矩陣P(i,j,d,θ)描述了θ方向上灰度值分別為i和j的2個像元在距離為d時出現(xiàn)的次數(shù)。共生概率矩陣p(i,j,d,θ)可以定義為

(1)

式中Ng為對輸入圖像的灰度值進行分級的階數(shù)。

圖4 GLCM方向示意圖

為降低運算量，本文對輸入圖像進行分級處理，Ng取8?？紤]到飛機目標(biāo)尺寸較小，在計算每個像元的紋理特征響應(yīng)值時，選擇3×3鄰域處理窗口。文獻[12]中給出了14種紋理特征量的計算公式，通過實驗對比，本文選擇了其中的共生和方差作為目標(biāo)特征量用于變化檢測。單純利用紋理信息進行變化檢測往往得不到最佳的檢測效果，這是因為干擾因素造成的背景紋理變化會導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)大量虛警。例如文獻[4]利用紋理特征進行建筑物目標(biāo)變化檢測的虛警率達到55.19%。實際上，飛機等目標(biāo)的變化往往對應(yīng)著較強的紋理變化，為了降低干擾背景對檢測結(jié)果的影響，本文對紋理特征影像進行閾值分割，剔除了部分弱紋理，最終得到可用于變化檢測的特征影像。

3.2 飛機目標(biāo)變化檢測

在對經(jīng)配準(zhǔn)的2景圖像進行紋理特征提取后，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的掩模圖像，可以得到待檢測區(qū)域的紋理特征圖像，構(gòu)建特征差分圖像(圖5(a))?？梢钥闯觯诖龣z測飛機區(qū)域與其他目標(biāo)區(qū)域之間存在著較強的邊緣響應(yīng)，這部分響應(yīng)是由圖像配準(zhǔn)誤差引起的。實際上，飛機目標(biāo)通常不會停留在跑道、滑行道或停機坪區(qū)域的邊緣位置。可以根據(jù)該知識信息，對紋理差分圖像進行邊緣抑制處理，以降低配準(zhǔn)誤差對變化檢測結(jié)果的影響。根據(jù)紋理差分圖像的灰度直方圖，選擇合適的閾值進行二值分割，剔除部分弱紋理，結(jié)果如圖5(b)所示。

(a) 目標(biāo)區(qū)域 (b) 分割結(jié)果

圖5 紋理差分圖像

Fig.5 Texture difference image

3.3 形態(tài)學(xué)處理

經(jīng)閾值化處理后的檢測結(jié)果比較破碎，變化區(qū)域的形狀也會提取得不夠完整，針對這種情況，本文選用形態(tài)學(xué)方法對檢測結(jié)果進行后處理。形態(tài)學(xué)處理的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中對應(yīng)形狀以達到對圖像分析和識別的目的，腐蝕和膨脹是其中兩個最基本的運算。腐蝕運算可以把小于結(jié)構(gòu)元素的物體去除，是一種消除邊界點，使邊界向內(nèi)部收縮的過程，可以用來消除小且無意義的物體； 膨脹運算可以把圖像的背景點合并到物體中，使邊界向外擴張，對于填補物體內(nèi)部的空洞很有用。對于輸入的二值影像，其進行腐蝕和膨脹運算的示意圖如圖6所示。

(a) 二值影像 (b) 腐蝕運算 (c) 膨脹運算

圖6 腐蝕膨脹運算示意圖

Fig.6 Diagram for erosion and dilation operation

選取合適的結(jié)構(gòu)元素先對紋理差分圖像分割結(jié)果進行腐蝕運算，剔除部分孤立點后，再對圖像進行膨脹運算，填補目標(biāo)內(nèi)部的空洞，最終得到變化檢測結(jié)果。同時，分別采用像元級變化檢測和直接紋理差分變化檢測方法進行實驗，其結(jié)果如圖7所示。

(a) 本文方法變化檢測(b) 像元級變化檢測(c) 直接紋理差分變化檢測

圖7 3種方法變化檢測結(jié)果對比

Fig.7 Comparison between change detection results 3 methods

從圖7可以看出，受配準(zhǔn)誤差的影響，基于像元的變化檢測方法產(chǎn)生大量的虛警噪聲； 受弱紋理和強邊緣響應(yīng)的影響，直接紋理差分的變化檢測方法也會導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)大量虛警?？傊?，2種方法的變化檢測結(jié)果中都存在大量的漏警目標(biāo)。

4 檢測結(jié)果評價

實際情況中，由配準(zhǔn)誤差、光照條件、季節(jié)因素及云層遮擋等原因造成遙感圖像不可避免地會產(chǎn)生點狀、線狀及塊狀虛警。為了更精確地評價目標(biāo)檢測檢測結(jié)果，本文不采取單個像元的變化個數(shù)來衡量，而是用飛機目標(biāo)檢測結(jié)果與人工判讀相結(jié)合的方法來驗證本文方法的有效性。對目標(biāo)變化檢測結(jié)果的評價指標(biāo)包括虛警率、漏警率和正確率。

1)目標(biāo)變化檢測的虛警率Pfp，定義為檢測到的未發(fā)生變化的目標(biāo)被判定為變化目標(biāo)數(shù)(即虛警目標(biāo)數(shù))A與目標(biāo)總數(shù)N之比，即

(2)

2)目標(biāo)變化檢測的漏警率Pfn，定義為已發(fā)生變化但未被檢測出的目標(biāo)數(shù)B與目標(biāo)總數(shù)N之比，即

(3)

3)目標(biāo)變化檢測的正確率Pdr，定義為檢測出的發(fā)生變化的目標(biāo)數(shù)C與目標(biāo)總數(shù)N之比，即

(4)

式中

Pfn+Pdr=1 。

(5)

在本文實驗中，2景輸入圖像的目標(biāo)總數(shù)146個，檢測結(jié)果中有虛警目標(biāo)9個，未被檢測出的變化飛機目標(biāo)11個。不同方法的檢測結(jié)果如表2所示。

表2 不同方法變化檢測結(jié)果比較

從表1可以看出，本文方法檢測正確率較高，漏警率和虛警率較低。在飛機目標(biāo)變化檢測中對比其他傳統(tǒng)方法，本文方法的檢測性能最好。

5 結(jié)論

本文提出了一種知識驅(qū)動下的飛機目標(biāo)變化檢測方法。結(jié)合機場區(qū)域的知識信息，弱化了感興趣區(qū)域提取、圖像配準(zhǔn)、變化檢測等關(guān)鍵步驟的難度。實驗證明本文提出的方法較傳統(tǒng)方法在檢測效率和精度上均有明顯提高。如何自動確定變化檢測的閾值是下一步研究的主要問題。此外，如何將本文方法推廣到其他目標(biāo)的變化檢測任務(wù)中，也是值得研究的問題。

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(責(zé)任編輯： 邢宇)

Knowledge driven change detection method for aircraft targets

XIANG Shengwen， WEN Gongjian， GAO Feng

(ATRKeyLaboratory，SchoolofElectronicScienceandEngineering，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073，China)

Aimed at high-resolution optical sense images, this paper proposes a knowledge driven change detection method for the aircraft targets. First, a spatial mask image of the airport is set up according to the geographical position information and the candidate area of aircraft targets is obtained. Second, the control points’ information in the target area is utilized to register input images. As changes of aircraft targets can lead to significant texture changes in area, the authors detected the changes by extracting texture features. A weak texture elimination and edge suppression method was put forward to reduce the false-alarm rate. Finally, the mathematical morphological operation method was employed to eliminate some isolation points and acquire the detection results. Experiments show that the proposed method can efficiently reduce the false-alarm caused by registration error and skirt response, with the detection rate of aircraft targets reaching 92.47%.

aircraft targets； texture features； change detection； knowledge driven

10.6046/gtzyyg.2016.04.12

項盛文,文貢堅,高峰.知識驅(qū)動下的飛機目標(biāo)變化檢測方法[J].國土資源遙感,2016,28(4):77-82.(Xiang S W,Wen G J,Gao F.Knowledge driven change detection method for aircraft targets[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(4):77-82.)

2015-05-06；

2015-05-21

國家自然科學(xué)基金項目“高分辨率遙感圖像精確快速配準(zhǔn)技術(shù)研究”(編號： 41301492)資助。

TP 751.1

A

1001-070X(2016)04-0077-06

項盛文(1991-),男,碩士研究生,主要研究方向為遙感圖像處理和遙感信息獲取。Email： xiangsw224@163.com。

文貢堅(1972-),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向為攝影測量與遙感、圖像分析與理解、模式識別與人工智能。Email： wengongjian@sina.com。