高超聲速運動點目標檢測

唐宏晨 徐鵬 阮寧娟,2 邱民樸

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高超聲速運動點目標檢測

唐宏晨1徐鵬1阮寧娟1,2邱民樸1

（1 北京空間機電研究所，北京 100094）（2 先進光學遙感技術(shù)北京市重點實驗室，北京 100094）

為了降低紅外運動點目標檢測的漏檢率與虛警率，文章以“獵鷹2號”為例，從天基紅外遙感圖像生成的角度出發(fā)，計算了高超聲速飛行器多種工況的輻射特性，提出了一種基于目標速度與輻射特性的紅外運動點目標檢測方法。該方法將高超聲速目標的速度與遙感圖像的灰度關(guān)聯(lián)，以目標的飛行速度作為單幀圖像灰度閾值分割的條件，實現(xiàn)閾值分割與速度濾波并行，并進行多幀圖像疑似目標二次速度匹配濾波，實現(xiàn)目標檢測。仿真結(jié)果表明：文章提出的點目標檢測方法對于高超聲速目標檢測效果優(yōu)良，檢測率為94.4%，虛警率為5.86×10?5%。在具備目標表面平均溫度與速度對應(yīng)關(guān)系的情況下，該方法可應(yīng)用于多種不同紅外運動點目標的檢測。

高超聲速飛行器 輻射特性 閾值分割 點目標檢測 空間遙感

0 引言

高超聲速飛行器是指在距離地面20~100km的臨近空間、飛行馬赫數(shù)大于5的飛行器，能夠在短時間內(nèi)到達上萬千米外的區(qū)域?qū)嵤﹤刹齑驌?，具有重要的軍事價值[1]。高超聲速飛行器在臨近空間飛行時，機體表面與空氣劇烈摩擦，產(chǎn)生大量紅外熱輻射，與背景形成巨大差異。為實現(xiàn)遠距離偵查打擊，高超聲速飛行器長時間在臨近空間飛行[2]，若要對高超聲速目標進行防御，需實現(xiàn)對其遠距離探測識別。

天基紅外探測系統(tǒng)覆蓋范圍廣，是實現(xiàn)高超聲速飛行器探測的有效手段[3]。目標檢測是紅外探測系統(tǒng)實現(xiàn)效用過程中的重要一環(huán)，使用合理的目標檢測技術(shù)能準確、有效地探測跟蹤目標。因此進行高超聲速運動目標檢測技術(shù)的研究具有重要意義。

由于高超聲速目標相對于天基紅外探測系統(tǒng)的張角小于探測系統(tǒng)的瞬時視場角，高超聲速目標相對于天基紅外探測系統(tǒng)而言為點目標[4]，高超聲速目標的檢測可等同于復雜背景條件下運動點目標的檢測。當前，運動點目標檢測方法的主流研究方向為多幀檢測，多幀檢測分為先檢測后跟蹤和先跟蹤后檢測兩種方法[5-6]。由于先跟蹤后檢測法計算量過大，影響目標檢測算法的效率，難以擴展到實時系統(tǒng)中；先檢測后跟蹤法檢測效率高、適用范圍廣、思路簡單，因此實際系統(tǒng)大都是采用先檢測后跟蹤法[7]。先檢測后跟蹤法的步驟包括圖像預(yù)處理、閾值分割、多幀圖像檢測與跟蹤[8]，其中性能優(yōu)良的閾值分割方法能有效提高算法的檢測效率。經(jīng)典閾值分割方法包括最大類間方差法、最大熵估計法和自適應(yīng)閾值分割等方法[9-11]。在單幀圖像中，點目標的全局特征不明顯，采用最大類間方差法則會很容易將目標劃分到背景區(qū)域；最大熵估計法計算過程中涉及很多對數(shù)運算，增加了算法的復雜性；自適應(yīng)閾值分割法的權(quán)值在使用過程中不易確定。且這三種閾值分割方法都是基于圖像灰度全局分布的分割方法，閾值的確定僅考慮背景因素。當探測場景復雜多變時，部分背景區(qū)域像元的灰度值會超過目標所在像元的灰度值，目標極易被劃分到背景區(qū)域，導致虛警和漏檢。本文提出的閾值分割方法，在圖像分割的同時也進行了一次速度濾波，目標不會被劃分到背景區(qū)域，分割過程中不易產(chǎn)生漏檢，整個檢測過程中有兩次速度濾波，可有效降低虛警率。

文章以“獵鷹2號”（HTV-2）高超聲速飛行器為例，基于常見紅外探測譜段2.7~2.9μm的遙感圖像，從遙感圖像生成的角度出發(fā)，計算了高超聲速飛行器多種工況條件下在探測系統(tǒng)入瞳處的光譜輻射強度，分析了目標光譜輻射強度與其在圖像內(nèi)灰度值的關(guān)系，并進一步推導了目標飛行速度與其灰度值關(guān)系；采用先檢測后跟蹤的檢測思路，提出了一種以高超聲速目標飛行速度作為閾值條件的單幀圖像閾值分割方法，并實現(xiàn)多幀圖像運動點目標檢測。

1 目標灰度與速度關(guān)聯(lián)

探測譜段確定后，目標在遙感圖像內(nèi)的灰度值與其自身的輻射強度直接相關(guān)，目前學者們計算高超聲速目標紅外輻射特性時多采用建模與仿真的方法[12-14]。目標紅外輻射特性與表面溫度、表面發(fā)射率及可見面積相關(guān)。由于點目標無具體形態(tài)特征，在仿真計算中目標可看做為灰體：設(shè)目標表面發(fā)射率為t，沿觀測方向的可見面積為t，則目標沿觀測方向的光譜輻射強度t為

式中bλ為黑體的光譜輻射出射度，計算公式為

式中1為普朗克第一輻射常數(shù)；2為普朗克第二輻射常數(shù)；為黑體溫度；為光譜中心波長。

文獻[15]研究表明，HTV-2在臨近空間飛行時具有以下特征：目標常在距離地球表面30~50km的臨近空間飛行；目標飛行馬赫數(shù)為7時，其表面平均溫度約為1 000K，目標飛行馬赫數(shù)為17時，其表面平均溫度約為1 270K。文章分別計算不同飛行高度時，HTV-2在紅外探測系統(tǒng)入瞳前的光譜輻射強度。為便于說明后續(xù)目標檢測方法，仿真計算過程中認為：目標飛行高度大于30km時，表面平均溫度只與速度相關(guān)，且將目標表面平均溫度與速度近似為線性關(guān)系[16]。結(jié)合大氣輻射分析軟件MODTRAN計算大氣透過率數(shù)據(jù)，仿真計算結(jié)果見圖1。

圖1 目標在探測器入瞳出光譜輻射強度

圖1所示的仿真結(jié)果與文獻[13]一致。高超聲速目標飛行速度越快，其在探測系統(tǒng)入瞳處的光譜輻射強度越大；目標飛行高度為30km時，探測譜段中心波長在4.3μm和2.7μm附近其光譜輻射強度受大氣衰減影響較明顯；目標飛行高度為50km時，其光譜輻射強度基本不受大氣影響。高超聲速目標飛行高度高，目標上空為平流層頂部區(qū)域、中間層和電離層，該區(qū)域大氣稀薄，飛行高度越高，大氣對目標輻射傳輸?shù)乃p作用越弱，目標輻射信號越強；常見的紅外探測系統(tǒng)的探測譜段與高超聲速飛行器紅外輻射峰值的中心波長均處于中短波紅外[17]。因此，本文基于探測譜段為2.7~2.9μm的遙感圖像，對目標飛行高度為30km時不同速度的情況進行分析。

2.7~2.9μm譜段在大氣吸收帶附近，由于大氣對地物輻射傳輸?shù)乃p作用，高超聲速目標天基紅外探測的場景主要為復雜云背景，且目標無具體形態(tài)，檢測時可利用的信息少，給檢測帶來了巨大的困難。由于高超聲速目標運動時與大氣產(chǎn)生劇烈的摩擦，導致其表面平均溫度較高，目標沿觀測方向上的光譜輻射強度與目標運動速度接近線性關(guān)系[16]，本文研究旨在討論閾值分割方法，為簡化整個過程，假設(shè)高超聲速飛行器表面溫度僅與速度相關(guān)。由式（2）可知，在黑體的光譜輻射出射度僅與其溫度有關(guān)，且已知目標表面發(fā)射率和表面積的情況下，結(jié)合式（1）計算目標沿觀測方向的光譜輻射強度。光學系統(tǒng)入瞳處接收到的目標輻射功率t為：

遙感圖像生成的過程是一個光信號—電信號—數(shù)字信號的轉(zhuǎn)換過程，其中光信號到電信號的轉(zhuǎn)化過程可以用目標在探測器處生成的電子數(shù)t表示

式中int為系統(tǒng)積分時間；為量子效率；為目標所在像元處能量集中度；為普朗克常數(shù)；為光在真空中的傳播速度。

遙感圖像像元的灰度值體現(xiàn)了數(shù)字信號的強弱，電信號到數(shù)字信號的轉(zhuǎn)化過程可以用目標在遙感圖像內(nèi)相應(yīng)的像元灰度值t表征

式中為量化位數(shù)；sat為探測器飽和電子數(shù)。

對于天基紅外探測系統(tǒng)，高超聲速飛行器可視為點目標，來自目標輻射的能量覆蓋了探測器的若干個單元。其中目標在探測器上對應(yīng)的中心像元的能量集中度可以表示為[18]：

式中erf為誤差函數(shù)；d為探測器陣列單元的邊長；為光學系統(tǒng)入瞳直徑；為光學系統(tǒng)焦距。

由于目標表面溫度與速度可近似為線性關(guān)系[16]，t可改寫為：

由式（7）可以看出，目標在遙感圖像內(nèi)的灰度值為目標飛行速度的函數(shù)。閾值分割過程中，設(shè)圖像中各個像元均對應(yīng)一個運動目標，可反演出各個像元對應(yīng)目標的運動速度，即

式中為與系統(tǒng)參數(shù)相關(guān)的常數(shù)。

本文以HTV-2高超聲速飛行器為例，目標探測過程中只需要判斷目標的有無，對其形態(tài)信息無需求；且面陣探測器像元數(shù)有限。因此，天基紅外探測系統(tǒng)需要滿足分辨率低、幅寬大、時間分辨率高等特點。算法中設(shè)定天基紅外探測系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。

根據(jù)表1紅外探測系統(tǒng)參數(shù)計算目標速度與目標灰度值的關(guān)系，結(jié)果如圖2所示。

表1 天基紅外探測系統(tǒng)參數(shù)

Tab.1 Parameters of space-based Infrared detection system

由圖2可以看出，隨灰度值變大，像元對應(yīng)目標速度非線性變大，31~93灰度范圍對應(yīng)的目標飛行馬赫數(shù)范圍約為7~17。

2 圖像閾值分割與目標檢測

基于以上分析計算結(jié)果，遙感圖像像元灰度值可以用該像元所對應(yīng)目標的速度值表征，即圖像灰度矩陣可轉(zhuǎn)換為速度矩陣。根據(jù)高超聲速飛行器定義將速度閾值設(shè)為=5，設(shè)定速度閾值后，即可對圖像進行分割，同時也是對圖像進行了一次速度濾波。對原始圖像采用均值濾波實現(xiàn)背景預(yù)測，并與原始圖像相減，采用本文提出的圖像閾值分割法對多種目標飛行速度條件下的圖像進行閾值分割處理。以=2為步長，分別試驗仿真了多種速度條件下（=7、9、11、13、15、17）含目標的遙感圖像、背景減除圖像及圖像閾值分割圖像。對其中部分圖像（如圖3~5所示）的仿真試驗結(jié)果進行統(tǒng)計，結(jié)果如表2所示。圖3~5中紅圈內(nèi)白點為目標。

圖3 目標馬赫數(shù)為7時閾值分割結(jié)果

圖4 目標馬赫數(shù)為13時閾值分割結(jié)果

圖5 目標馬赫數(shù)為17時閾值分割結(jié)果

表2 仿真試驗灰度統(tǒng)計

Tab.2 Gray scale statistics of simulation test

圖3~5所示的各組試驗仿真結(jié)果中，圖（a）為含目標的仿真遙感圖像。其中，圖3（a）目標馬赫數(shù)為7，圖中目標像元灰度值為236，對應(yīng)目標真實灰度為31；圖4（a）目標馬赫數(shù)為13，圖中目標像元灰度值為271，對應(yīng)目標真實灰度為67；圖5（a）目標馬赫數(shù)為17，圖中目標像元灰度值為298，對應(yīng)目標真實灰度為92；以目標像元為中心3像元×3像元窗口內(nèi)背景灰度均值為203。隨著目標馬赫數(shù)提升，目標在遙感圖像內(nèi)對應(yīng)像元的灰度值變大，視覺上更容易被感知。

背景減除處理結(jié)果如每組圖（b）所示。其中，圖3（b）目標馬赫數(shù)為7，圖中目標像元灰度值為34；圖4（b）目標馬赫數(shù)為13，圖中目標像元灰度值為65；圖5（b）目標馬赫數(shù)為17，圖中目標像元灰度值為93；目標像元灰度值與目標真實灰度值接近，且背景均值均約為0。背景減除過后目標灰度得以較好留存，背景被抑制。

閾值分割結(jié)果如每組圖（c）所示，圖中紅圈內(nèi)白點為真實目標。圖3（c）、4（c）、5（c）結(jié)果并無差異，這是由于閾值分割過程中速度閾值為固定值，目標速度對背景灰度值不造成影響，對圖像進行閾值分割后，導致原本在圖像內(nèi)與目標灰度相差很大但大于速度閾值的背景點被劃分為目標，背景點并沒有隨目標速度的改變而被抑制，導致閾值分割結(jié)果沒有隨目標速度變化而改變。因此，需進一步進行多幀圖像速度匹配濾波實現(xiàn)目標檢測。

基于以上討論設(shè)計一種先檢測后跟蹤的多幀點目標檢測方法，檢測步驟主要包括：1）輸入圖像；2）采用均值濾波預(yù)測背景，進行背景減除；3）求出圖像各個像元的運動速度，生成速度矩陣；4）將馬赫數(shù)大于5的點保留；5）輸入下一幀圖像，重復步驟2）至步驟4）；6）做相鄰兩幀間速度匹配濾波；7）滿足速度要求則判定為目標，不滿足則剔除；8）判斷軌跡數(shù)量與圖像幀數(shù)，滿足條件則目標檢出，否則繼續(xù)步驟5）至步驟7）。

仿真使用圖像大小為80像元×64像元，則圖像共含有5 120個像元，左上角第一個像元記為1，從左至右，從上至下對每個像元X進行處理，直至右下角最后一個像元5120。檢測過程中，實時記錄當前圖像序列幀數(shù)以及圖像中包含的軌跡數(shù)量，詳細仿真檢測流程如圖6所示。

圖6 檢測算法流程

分別采用基于自適應(yīng)閾值分割的檢測方法及本文提出的檢測方法對1000組不同的遙感圖像序列進行高超聲速目標檢測，每個序列含20幀圖像，圖像大小為80像元×64像元。試驗中自適應(yīng)閾值分割在圖像均值濾波后進行，圖像信噪比計算中默認目標信號值為全圖最大值，其加權(quán)系數(shù)取0.8；基于自適應(yīng)閾值分割的檢測方法中閾值分割過程與速度濾波過程是獨立的，無速度匹配濾波，無幀數(shù)記錄；檢測結(jié)果見表3。

表3 檢測結(jié)果統(tǒng)計

Tab.3 Detection result statistics

由表3可知：自適應(yīng)閾值分割中，虛警與漏檢均出現(xiàn)在目標速度較低時，由于自適應(yīng)閾值分割考慮了圖像全局的灰度分布，且加權(quán)系數(shù)不易確定，目標速度較低時，目標易被劃分為背景或大量背景被劃分為目標，導致漏檢和虛警。

本文提出的高超聲速點目標檢測方法在閾值分割的同時，也進行了第一次速度濾波，目標不會被劃分到背景區(qū)域，整個檢測過程中有兩次速度濾波，利用遙感圖像序列中少量圖像實現(xiàn)了高超聲速目標檢測。虛警出現(xiàn)在目標速度較低且圖像中含大量云層邊界時，此時圖像含大量與目標灰度值相近的信號，閾值分割過程中被保留，多幀檢測過程中虛假目標聚集形成軌跡導致虛警；背景一致時，由于速度閾值確定，目標速度變化不會導致分割結(jié)果變化，目標速度快時速度特征明顯，在二次速度濾波過程中能順利檢出；但目標速度較快且有大尺度的機動變軌時，會造成二次速度匹配濾波失敗，導致漏檢。

3 結(jié)論

本文計算了光學系統(tǒng)入瞳處接收到的HTV-2不同飛行高度和飛行速度條件下的光譜輻射強度，從遙感圖像灰度值計算和目標表面平均溫度與速度的關(guān)系出發(fā)，將目標在圖像內(nèi)的灰度與其運動速度進行關(guān)聯(lián)，提出了一種以目標飛行速度作為閾值選擇條件的單幀圖像分割方法，并進行圖像幀間速度匹配濾波，實現(xiàn)多幀圖像高超聲速目標檢測。該方法有以下優(yōu)點：

1）與常規(guī)先檢測后跟蹤方法相比，本文提出的檢測方法圖像分割與速度濾波同時進行，背景抑制與目標單幀檢測并行，提高了后續(xù)多幀檢測效率；

2）檢測過程中實現(xiàn)了單幀速度濾波，目標不會被劃分到背景區(qū)域，并與多幀速度匹配濾波結(jié)合，兩次速度濾波處理可有效提高檢測率，降低虛警率。

仿真計算結(jié)果及對比試驗分析表明：本文提出檢測方法能有效檢測出高超聲速目標，該檢測方法檢測率為94.4%，虛警率為5.86×10?5%，比基于自適應(yīng)閾值分割的目標檢測方法的檢測率高1.6%，虛警率低5.54×10?5%。

本文提出的檢測方法具有一定的工程價值，研究內(nèi)容對后續(xù)天基紅外高超聲速目標檢測的研究具有一定的參考意義。但是該檢測算法仍有不足之處，下一步工作需要進一步精確目標工況與表面溫度的關(guān)系，優(yōu)化圖像分割過程中速度閾值的確定方法。

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Detection of Hypersonic Moving Point Target

TANG Hongchen1XU Peng1RUAN Ningjuan1,2QIU Minpu1

（1 Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China）（2 Beijing Key Laboratory of Advanced Optical Remote Sensing Technology, Beijing 100094, China）

In order to reduce the missed detection rate and the false alarm rate in detecting infrared motion point target, the paper uses HTV-2 as an example to calculate the radiation characteristics of hypersonic vehicles under various operating conditions. A detection method based on target velocity and radiation characteristics is proposed. From the perspective of infrared remote sensing image generation, the velocity of the hypersonic target is correlated with its gray level, and then is used as the single-image gray threshold segmentation to realize the threshold segmentation and the velocity filtering simultaneously. The inter-frame suspected targets are processed by secondary velocity filtering to realize target detection. The simulation results show that the geostationary orbit infrared detection system can achieve hypersonic vehicle detection in the common spectral segments. The detection method proposed in the article has excellent detection effect on hypersonic targets with a detection rate of 94.4% and a false alarm rate of 5.86×10–5%.The method can be applied to the detection of a plurality of different infrared moving point targets with the corresponding relationship between the target surface average temperature and velocity.

hypersonic vehicle; radiation characteristics; threshold segmentation; point target detection; space remote sensing

TN216

A

1009-8518(2018)06-0046-09

10.3969/j.issn.1009-8518.2018.06.006

2018-06-14

國家重大科技專項工程

唐宏晨，男，1991年生，2014年獲西北工業(yè)大學光信息科學與技術(shù)專業(yè)理學學士學位，現(xiàn)于中國空間技術(shù)研究院飛行器設(shè)計專業(yè)攻讀碩士學位。研究方向為空間光學遙感器總體設(shè)計。E-mail：castthc@163.com。

（編輯：夏淑密）