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      一種基于峰值提取的歷程圖增強方法?

      2020-06-11 14:30:02
      艦船電子工程 2020年3期
      關鍵詞:灰度級均衡化航跡

      (中國船舶重工集團公司第七一五研究所 杭州 310023)

      1 引言

      在水聲探測過程中,顯控臺顯示的信息非常豐富。這其中,方位歷程圖顯示了目標方位隨時間的變化情況,對于目標判讀與跟蹤至關重要[1]。在被顯控臺顯示之前,歷程圖包含了許多信息。為了將歷程圖顯示到顯控界面上,需先對其進行規(guī)格化處理。但由于一個像素點只能顯示0~255個灰度級,經過放大后,原始圖片信息往往會有一定損失[2~4]。由于能量飽和,在目標主瓣附近會形成連片干擾,導致目標航跡不夠清晰[5]。為了解決這一問題,本文提出了一種先通過峰值提取使目標航跡清晰,方位模糊。再通過直方圖均衡化對歷程圖進行處理,使目標航跡更明顯的方法。

      2 本文方法

      為了對歷程圖中的目標航跡進行增強,本文提出的方法流程如圖1所示。

      圖1 本文方法流程圖

      首先對基陣數據每一個快拍中的波束形成結果做極值提取,即取出所有極大值點及其對應能量值,得到新的快拍數據。其次,設置合理的閾值,濾除數據中所有低于閾值的低能量干擾。再次,對得到的新歷程圖做直方圖均衡化處理,重新對像素點的灰度值進行分布,提高圖片對比度,使細節(jié)更清晰。

      2.1 峰值提取

      方位歷程圖是由多個快拍的數據累計而成的,之所以在目標附近會出現(xiàn)連片干擾,一個重要的原因是聲納基陣孔徑較小、陣元數較少,造成了波束形成時主瓣寬度較寬,從而導致目標方位較模糊,并出現(xiàn)連片干擾。這樣的情況在每一個快拍中都會出現(xiàn),體現(xiàn)在歷程圖上如圖2所示。

      圖2 干擾對歷程圖的影響

      圖2箭頭所指處為主瓣附近的連片干擾,可以明顯看出干擾對目標航跡顯示有較大影響。

      通過觀察每一快拍數據可以發(fā)現(xiàn),在目標或者潛在目標位置處都會出現(xiàn)峰值,而從函數的角度來考慮,峰值又可以理解為極大值。于是,可以通過較簡單的極值提取方法,在每一快拍的目標或潛在目標處僅提取該點最大值,再將其周圍背景能量進行降低處理[7~8],從而得到峰值提取后的結果,如圖3所示。

      圖3 極值峰值提取后單快拍結果

      對比圖中峰值提取前后的快拍數據,目標方位處顯示變得清晰了許多,且0°~180°范圍內較低能量的雜波能量也沒有丟失。說明峰值提取既能夠使目標航跡更清晰,也能保留原始數據中的有用信息。

      2.2 閾值檢測

      對峰值提取后的各峰值點求信噪比,并且設定閾值。將各點信噪比與閾值相比較,濾除較低能量的雜波干擾,降低虛警概率[2]。

      圖4 峰值提取與閾值檢測后單快拍結果

      閾值檢測結果如圖4所示,從圖4與圖3的對比可以發(fā)現(xiàn),圖3中分布在0°~180°附近的大量低能量雜波均已被濾除。由此,目標航跡附近的干擾進一步減少。

      2.3 直方圖均衡化

      圖像的細節(jié)不夠清晰、對比度不足主要是由于經過規(guī)格化后的圖像灰度值分布不均勻。當直方圖的組成成分集中于灰度較低的一側時,圖片會顯得比較暗;當直方圖的組成成分集中于灰度較高的一側時,圖片會顯得比較亮;當直方圖表示的成分集中在中間區(qū)域,圖片的對比度會較差。只有當直方圖覆蓋了很寬的灰度級范圍時,才能呈現(xiàn)出對比度較高的清晰圖像。直方圖均衡化(Histogram Equalization,HE)正是通過擴展圖片的灰度級分布,使灰度級分布更均勻,從而達到增強圖像的清晰度和對比度[9~12]。

      假設圖片中所有像素對應的灰度級為[0,L-1],那么該圖片的直方圖就可以表示為

      其中,rk表示第k級灰度,nk表示圖像中灰度級為第k級所對應的像素個數。假設圖片中所有的像素總數為n,那么該圖片的直方圖可以表示為

      為了使得到的新圖像滿足前文提到的直方圖分部要求,則需要通過開發(fā)一個變換函數來對原圖像進行處理,使它的直方圖分布變得均勻。假設圖像中的各像素的灰度級是連續(xù)的,且原始圖像的灰度級由r表示,且它的值經過歸一化后的區(qū)間為[0,1]。則現(xiàn)定義所需要的灰度級變換函數為

      其中,s表示變換后的像素點灰度值,它與原始圖像中的灰度值呈一一對應關系。為了使變換后的圖像還可以通過逆變換恢復原圖,T(r)需要滿足在區(qū)間[0,1]上單值。同時,為了防止輸出圖像出現(xiàn)黑白顛倒的情況,T(r)需要滿足在[0,1]上單調遞增,且它的取值也在[0,1]。

      于是,可以進一步得到變換函數為

      當我們把這個函數推廣到離散值的時候,式(5)可以表示為

      于是,就可以利用式(6)對原始圖像進行處理,得到重新分布直方圖后的圖像。

      3 實驗結果及分析

      為了驗證方法的可行性,選取了某次湖試艏端陣數據中的200幀進行處理分析。

      圖5(b)是經過峰值提取與閾值檢測后的結果,與圖5(a)對比可以發(fā)現(xiàn),原本主瓣較寬產生的連片干擾得到了很大程度的抑制,目標軌跡變得更清晰。

      圖5 實驗數據處理結果

      圖5(c)是在圖5(b)的基礎上運用了直方圖均衡化的處理結果,將兩圖處理結果經對比可以看出因為灰度的重新分布,對比度得到了增強,目標航跡顯得更明亮更明顯。但是,其中一些干擾雜波也被顯示出來。

      4 結語

      方位歷程圖能夠以最直觀的方式反饋目標航跡信息,所以在顯示控制中非常重要。但在實際操作中,因為存在空間濾波能力限制和灰度分布不均勻等問題,歷程圖所顯示的目標航跡往往會不夠清晰,不能更精確地反映目標狀態(tài)。本文通過結合極值峰值提取和直方圖均衡化的方法,在較小運算量的基礎上提高歷程圖清晰度,抑制了干擾,使像素灰度分布更均勻,效果明顯。

      在直方圖均衡化后的結果中,由于重新對像素灰度進行了分布,還是存在一些低能量雜波被放大的情況。但是如果在原始歷程圖中有一個能量較弱的目標,那么通過直方圖均衡化可以將該目標也顯現(xiàn)出來。未來主要研究方向就是集中在如何消除這些弱能量雜波干擾。

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