SAR艦船快速檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

林智莘+謝超

摘 要：文章旨在開發(fā)基于NVIDIA Jetson TX2，Qt5和OpenCV2.4的近海區(qū)域SAR圖像艦船目標(biāo)快速檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有SAR圖像載入，目標(biāo)切片輸出，檢測結(jié)果實(shí)時(shí)顯示與性能分析等功能。根據(jù)預(yù)期目標(biāo)，使用Matlab實(shí)現(xiàn)近海區(qū)域SAR艦船目標(biāo)檢測基本流程，后期基于OpenCV移植到嵌入式開發(fā)平臺(tái)，并使用GPU實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算加速處理，使艦船目標(biāo)檢測速度得到提升。最后，使用Qt完成上層應(yīng)用接口設(shè)計(jì)，搭建人機(jī)交互界面。

關(guān)鍵詞：SAR；海陸分割；艦船檢測；OpenCV；Qt；CUDA

中圖分類號：TP393；TN957 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號：2095-1302（2017）11-00-02

0 引 言

艦船目標(biāo)檢測能夠獲取艦船目標(biāo)的位置、大小、航向、速度和編隊(duì)信息，對搜集情報(bào)、監(jiān)測敵情有重大幫助。而近海區(qū)域作為重要的戰(zhàn)略區(qū)域，地理與人文環(huán)境復(fù)雜，進(jìn)出港艦船較多，更加具有檢測價(jià)值。同時(shí)因近海區(qū)域氣候多變，常有云層覆蓋的特點(diǎn)，在這種情況下 SAR具有獨(dú)特優(yōu)勢。因此開展近海區(qū)域SAR圖像艦船目標(biāo)檢測技術(shù)的研究意義重大[1]。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本SAR圖像艦船目標(biāo)檢測系統(tǒng)的基本流程大致包括原始圖像預(yù)處理，海陸分割，艦船檢測，預(yù)警虛警鑒別，結(jié)果輸出，如圖1所示。其中，預(yù)處理是對SAR圖像進(jìn)行濾波和增強(qiáng)，去除SAR圖像固有斑點(diǎn)噪聲的影響；海陸分割是對陸地區(qū)域進(jìn)行掩膜，去除陸地帶來的虛警，同時(shí)提高檢測效率；目標(biāo)檢測是對目標(biāo)和背景進(jìn)行分類，進(jìn)一步確定目標(biāo)，剔除虛警[2，3]。通過對檢測結(jié)果進(jìn)行分析，確定真實(shí)目標(biāo)和偽目標(biāo)個(gè)數(shù)，算出預(yù)警率與虛警率。

1.1 圖像預(yù)處理

成像系統(tǒng)獲取的圖像即原始圖像往往受到各種因素的影響，并不能直接使用，必須在視覺信息處理的早期階段對原始圖像進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等處理。圖像預(yù)處理的目的是改善圖像數(shù)據(jù)，通過抑制不需要的變形或者增強(qiáng)某些對于后續(xù)處理來說比較重要的圖像特征實(shí)現(xiàn)[4]。本文采用基于灰度映射的圖像預(yù)處理技術(shù)對圖象進(jìn)行預(yù)處理。

由于本文所用的原始SAR圖像的位深為16位，灰度范圍為0～65 535，有些灰度高的像素點(diǎn)對后續(xù)海陸分割與目標(biāo)檢測的影響很大，所以本文進(jìn)行圖像預(yù)處理時(shí)，對其進(jìn)行灰度拉伸，將16位的圖像轉(zhuǎn)化成8位，灰度范圍從0～65 535映射到0～255。

提取直方圖，根據(jù)灰度直方圖像素點(diǎn)的分布占總像素點(diǎn)的百分比設(shè)置256個(gè)閾值，再根據(jù)閾值把原始圖像映射到0～255的灰度值上。效果如圖2所示。

1.2 海陸分割

近海區(qū)域復(fù)雜的地形地貌給艦船檢測造成了很大困難，首先陸地區(qū)域回波強(qiáng)，地形地貌相對復(fù)雜，碼頭、堤壩等人造建筑都是強(qiáng)散射區(qū)域，它們在灰度特征上與艦船目標(biāo)接近，又由于SAR圖像固有的相干噪聲和低信噪比特點(diǎn)，在圖像上，港口、堤壩的邊界比較模糊，當(dāng)與艦船目標(biāo)距離很近時(shí)，圖像上的艦船就會(huì)與碼頭、堤壩連在一起，此時(shí)人眼都無法準(zhǔn)確區(qū)分，會(huì)對檢測效果造成很大干擾，導(dǎo)致得到較高的虛警；其次，陸地區(qū)域?qū)儆诟蓴_區(qū)域，在后續(xù)的檢測過程中屬于多余內(nèi)容，會(huì)增加計(jì)算量，降低檢測效率[3，5]。因此，有效地將陸地和海洋進(jìn)行分割是近港區(qū)艦船目標(biāo)檢測的重要過程[6]。本文采用基于二值化及形態(tài)學(xué)處理的陸地掩膜方法進(jìn)行海陸分割。

陸地區(qū)域與海洋區(qū)域在SAR圖像上灰度相差很大，灰度高的為陸地，灰度低的為海洋。本文根據(jù)一個(gè)全局閾值將整幅圖像進(jìn)行二值化處理。選用的閾值通過自適應(yīng)閾值算法得出。繪制出滑窗均值濾波后圖像的灰度直方圖，對直方圖進(jìn)行凸包檢測，波谷點(diǎn)的灰度值即為閾值。效果如圖3所示。

對圖像進(jìn)行膨脹處理，以消除陸地區(qū)域中某些灰度值較小的部分，如內(nèi)陸湖，河流等。

對圖像進(jìn)行腐蝕操作。由于需要鑒別的艦船目標(biāo)也屬于灰度值較高的區(qū)域，在二值化過程中被分到了陸地區(qū)域。要進(jìn)行海陸分割，就需要進(jìn)行腐蝕操作，去除海面上小塊不連續(xù)的目標(biāo)，只保留陸地區(qū)域。

對圖像進(jìn)行再次膨脹，消除腐蝕過程中對陸地區(qū)域的影響。這樣陸地區(qū)域才會(huì)被有效地分割出來，效果如圖4所示。

由于陸地區(qū)域的灰度值為255，海洋區(qū)域的灰度值為0，根據(jù)形態(tài)學(xué)處理結(jié)果，將形態(tài)學(xué)處理后的圖像作為掩膜，在原圖上將陸地區(qū)域去掉，即可完成海陸分割，如圖5所示。

1.3 艦船目標(biāo)檢測

本文對海陸分割后的圖像做直方圖凸包檢測，提取波峰處橫坐標(biāo)獲得全局閾值，然后遍歷整幅圖像，大于閾值的認(rèn)為是目標(biāo)像素，小于閾值的則認(rèn)為是背景雜波。將識(shí)別后的結(jié)果做連通域處理，使用OpenCV自帶的輪廓提取函數(shù)提取連續(xù)的像素點(diǎn)集，在預(yù)處理后的圖像中畫出艦船目標(biāo)的外接矩形，并輸出艦船目標(biāo)切片，如圖6所示。

2 嵌入式平臺(tái)移植

本文采用NVDIA Jetson TX2作為硬件平臺(tái)，TX2是一臺(tái)基于NVIDIA Pascal架構(gòu)的AI單模超級計(jì)算機(jī)，其搭載Linux系統(tǒng)，能夠鑄就大規(guī)模、復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，非常適合部署在機(jī)器人、無人機(jī)、智能攝像機(jī)等便攜醫(yī)療設(shè)備智能終端上。TX2搭載具有16 nm工藝的Tegra Parker處理器，6核設(shè)計(jì)，其CPU部分由2個(gè)丹佛加4個(gè)A57核心共同構(gòu)成，GPU則采用NVIDIA Pascal架構(gòu)，擁有256 個(gè)CUDA核心，性能得到了較大提高。

由于本文在預(yù)處理過程中涉及雙精度浮點(diǎn)型計(jì)算，對CPU的浮點(diǎn)運(yùn)算要求較高，且圖像像素點(diǎn)較多，CPU已無法滿足快速計(jì)算的需要。因此，使用TX2的GPU對預(yù)處理過程中較為耗時(shí)的浮點(diǎn)運(yùn)算過程作并行處理，以提高系統(tǒng)運(yùn)行效率，大大減少系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間。其核心代碼如圖7所示。

3 人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)

本文在采用OpenCV和CUDA完成底層系統(tǒng)設(shè)計(jì)后，用Qt完成應(yīng)用上層，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，如圖8所示。其中，“載入SAR圖像”按鍵選取tif格式的SAR原始圖像，并實(shí)時(shí)顯示預(yù)處理過后的圖像，實(shí)現(xiàn)SAR圖像的動(dòng)態(tài)載入工程。點(diǎn)擊 “開始檢測”按鍵，對圖像進(jìn)行海陸分割和目標(biāo)檢測，將檢測結(jié)果實(shí)時(shí)顯示出來，并提示輸出目標(biāo)切片。界面包含GPU、CPU可選按鈕，控制是否加速處理過程，并將系統(tǒng)處理耗時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示。

4 系統(tǒng)測試結(jié)果及性能分析

本系統(tǒng)衡量標(biāo)準(zhǔn)分為處理時(shí)間，虛警率，預(yù)警率。處理時(shí)間包括預(yù)處理、海陸分割、目標(biāo)檢測三部分總的處理時(shí)間，而非系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間。預(yù)警率等于檢測出的目標(biāo)數(shù)除以真實(shí)的目標(biāo)數(shù)。而虛警率是指結(jié)果中錯(cuò)誤個(gè)數(shù)除以檢測出的目標(biāo)個(gè)數(shù)。

分別對三幅不同大小的SAR近海區(qū)域圖像9.tif，6.tif和test2.tif進(jìn)行測試，結(jié)果見表1所列。

通過結(jié)果可以得出，本艦船目標(biāo)檢測系統(tǒng)對這三幅圖片的檢測率可以達(dá)到75%以上，虛警率控制在20%以下。

5 結(jié) 語

由文中實(shí)驗(yàn)可知，選取的圖片越大，系統(tǒng)處理的時(shí)間也會(huì)相應(yīng)越長。通過GPU對預(yù)處理部分浮點(diǎn)預(yù)算做并行加速處理，可大大減少處理時(shí)間。

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