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    基于視線追蹤的衛(wèi)星觀測圖像分割技術(shù)

    2020-10-09 11:07:00馮少康王慧中孫廣金
    關(guān)鍵詞:目標識別圖像分割

    馮少康 王慧中 孫廣金

    摘要:基于衛(wèi)星觀測圖像的數(shù)據(jù)應(yīng)用往往需要通過目標識別提取來獲取有用數(shù)據(jù)。而圖像分割是目標提取的前提,傳統(tǒng)的圖像分割技術(shù)主要是通過各類目標檢測算法,獲取目標區(qū)域并完成分割。本文提出了一種基于視線追蹤的圖像分割方法,通過分析視覺關(guān)注度提取目標圖像并完成分割,再使用目標檢測算法直接分析真正包含目標的圖像。這種利用人的直覺配合算法處理的方式,可有效減少無效分析,降低算法運算量,提高目標識別分析效率。

    關(guān)鍵詞:圖像分割;視線追蹤;視覺關(guān)注度;目標識別

    中圖分類號:TP391.41 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2020)08-0048-03

    0 引言

    衛(wèi)星圖像中的目標識別與分析已成為空間信息應(yīng)用領(lǐng)域的熱門研究方向之一。在民用領(lǐng)域,基于高分衛(wèi)星圖像的地表環(huán)境監(jiān)測技術(shù)已服務(wù)于生態(tài)環(huán)境保護、城鄉(xiāng)建設(shè)規(guī)劃等。在軍用領(lǐng)域,基于衛(wèi)星圖像分析的態(tài)勢感知、目標識別等相關(guān)研究工作也已深入開展。

    隨著研究工作的開展,科研人員們發(fā)現(xiàn):即使選用改進的目標檢測算法,初步分割后的圖像也存在一定程度的“虛警”現(xiàn)象,即有些圖像當中并不存在目標,或者是僅存在疑似目標。提高算法復(fù)雜度、進行更細致的分析運算,或者借助人工輔助操作對圖像進行二次篩選,均可以提高圖像分割的可靠性。然而,這兩種方式在時效性方面尚不能滿足應(yīng)用需求,在目標識別提取效率方面有待提高。

    本文提出了一種基于視覺關(guān)注度的圖像分割方案,通過檢測視線特點、分析視覺關(guān)注度實現(xiàn)目標識別,完成衛(wèi)星觀測圖像分割。

    1 視線追蹤技術(shù)簡介

    視線關(guān)注區(qū)域識別及視覺關(guān)注度分析,需要借助視線追蹤技術(shù)獲取視線落點及落點移動軌跡。按照測量手段的不同,視線追蹤方法分為電學(xué)測量法和光學(xué)測量法。電學(xué)測量法有眼電圖法、電磁感應(yīng)法等,光學(xué)測量法有角膜反射法、瞳孔-角膜反射向量法、虹膜-鞏膜邊緣法和接觸鏡法等[1]。

    瞳孔-角膜反射向量法是一種被廣泛使用的光學(xué)測量法,該方法無須直接接觸人眼,因而能讓被試人員更加自然地參與到視線采集追蹤實驗情境中[2]。

    人眼在視線移動的過程中,眼球內(nèi)部瞳孔與角膜的相對位置會發(fā)生變化,這種相對位置的變化信息往往代表了一定的角度信息,而這種角度變化則與視線變化存在一定的映射關(guān)系[3]。光學(xué)測量方法的基本原理是通過光學(xué)手段獲得這些相對位置變化信息,根據(jù)一定的空間映射模型,對不同平面上參考點的幾何特征進行分析,計算出人眼的視線方向或落點。

    2 基于視線追蹤的圖像分割系統(tǒng)方案

    2.1 系統(tǒng)組成及工作原理

    本文給出了一種基于視線追蹤技術(shù)的觀測圖像分割系統(tǒng)方案,系統(tǒng)組成入圖1所示。

    該系統(tǒng)主要由一臺計算機及顯示器、和視線追蹤裝置組成。在顯示器屏幕四周布設(shè)4個近紅外點光源,負責(zé)射眼球并在虹膜上形成點狀光斑(普爾欽斑)。視線追蹤裝置位于計算機顯示器前下方,該裝置由高清CCD相機、數(shù)據(jù)分析模塊及接口電路組成,負責(zé)采集人眼圖像并上傳視線追蹤數(shù)據(jù)。

    運行于計算機上的分析軟件能夠?qū)πl(wèi)星觀測圖像進行動態(tài)顯示,接收視線捕捉裝置上傳數(shù)據(jù),估算視線落點坐標值,分析視覺關(guān)注度,根據(jù)分析結(jié)果進行圖像分割。

    2.2 視線追蹤實現(xiàn)過程

    本方案采用瞳孔-角膜反射法估算視線落點完成視線追蹤。近紅外點光源照射眼球后虹膜區(qū)域膜外表面會形成如圖2所示的光點,這種光點叫做普爾欽斑。

    當視線移動時,瞳孔與普爾欽斑的相對位置是變化的,分析他們之間的位置關(guān)系能夠獲取視線方向并估計視線落點[4]。視線捕捉裝置拍攝到眼部圖像后,先通過自適應(yīng)增強(AdaBoost)檢測[5]提取虹膜區(qū)域圖像,再根據(jù)像素點亮度提取普爾欽斑位置,最后用最小二乘橢圓擬合法算法獲取瞳孔位置[6]。

    在得到了普爾欽斑位置、瞳孔位置等圖像信息后,在虹膜區(qū)域和顯示器平面所組成的幾何空間中,利用交比(Cross-ratio)不變性能夠計算出視線落點。交比不變性的定義是:平面上的四條直線相交于一點,從一條直線上某點出發(fā)的截線與其他三條直線相交,截點之間的交比值是相等的[7]。

    視線追蹤裝置捕獲的眼部圖像中,普爾欽斑的點位置和瞳孔中心點位置的幾何關(guān)系如圖3所示。

    圖3中A1,A2,A3,A4四個點代表普爾欽斑,Z1是四邊形對角線的交點, G代表瞳孔在圖像中的位置。Ai(i=1,2,3,4)點的坐標為Ai=(XiA,YiA)(i=1,2,3,4),Bi(i=1,2,3,4)點的坐標為Bi=(XiB,YiB)(i=1,2,3,4)。

    相機捕獲的圖像平面中A1A2的交比值等于公式:

    同理,該圖像平面中A2A3的交比值等于公式:

    在人眼所觀察的顯示器圖像平面上,普爾欽斑的點位置和瞳孔中心點位置的幾何關(guān)系如圖4所示。

    如圖4所示,C1(m,0)、C2(m,0)、C3(0,n)、C4(m,n)分別代表4個點光源,m和n的數(shù)值是已知的確定值。Z2為顯示器對角線的交叉點,E(Xe,Ye)代表視線在屏幕上的落點。D1、D2、D3、D4四個點的坐標值分別為(m/2,0)、(Xe,0)、(m,Ye)、(m,n/2)。

    可以計算出顯示器圖像平面中C1C2的交比值等于公式:

    同理,該圖像平面中C2C3的交比值等于公式:

    根據(jù)交比不變性原理,可以得到等式:

    以上兩個等式的表達式展開后如下:

    上述等式中,等號左側(cè)的 (XiA,YiA)(i=1,2,3,4)和 (XiB,YiB)(i=1,2,3,4)兩種坐標值由視線捕捉裝置測量得到,由此可以最終計算出人眼在屏幕上的注視點坐標E(Xe,Ye)的值。

    2.3 視覺關(guān)注區(qū)域分析

    在連續(xù)拍攝眼眼部圖像的過程中,人眼會不自覺的眨眼或微動。因此,即使觀察者努力保持注視方向不變,視線捕捉裝置上傳的視線追蹤數(shù)據(jù)是不斷跳變的。如圖5所示,圖中圓形位置代表觀察者實際的注視位置,符號“+”代表視線落點的估計位置,設(shè)備測量到的視線估計值會在注視位置附近不停跳變。

    由于本系統(tǒng)內(nèi)部每20ms會更新一次視線落點坐標,因此軟件會對1s時間段內(nèi)的視線落點坐標值取算術(shù)平均,此平均值代表視覺關(guān)注區(qū)域中心點坐標。

    人眼在軟件的圖像顯示區(qū)域內(nèi)發(fā)現(xiàn)了目標,視線落點會隨目標一起沿Y軸方向移動。若視覺關(guān)注區(qū)域中心點坐標變化趨勢與目標移動方向一致,可判定圖像中出現(xiàn)了疑似目標。接下來,如果視線落點跟隨某目標移動并保持一定時間,可判定視線所在區(qū)域存在目標。視覺關(guān)注區(qū)域若存在目標則符合圖像分割條件,軟件會記錄該區(qū)域圖像信息,并截圖保存。

    3 結(jié)語

    本文提出了一種基于視覺關(guān)注度的衛(wèi)星觀測圖像分割方案,該方案通過視線追蹤技術(shù)估算視線落點,根據(jù)視線移動規(guī)律分析視覺關(guān)注度,獲取目標所在區(qū)完成圖像分割。相比于使用算法對衛(wèi)星觀測圖像所有區(qū)域進行逐一分析的方式,該方法能夠借助人的直覺,更快速的發(fā)現(xiàn)目標并提取相關(guān)圖像信息。通過減少無效操作降低算法的運算量,對衛(wèi)星觀測圖像中的目標實現(xiàn)快速識別和提取。

    參考文獻

    [1] 曾浩然.穿戴式視線追蹤系統(tǒng)時空顯著性和濾波算法的研究[D].沈陽:遼寧大學(xué),2015.

    [2] 劉濤,李閩威.眼動追蹤技術(shù)的基本原理及其在偵查辨認中的應(yīng)用前景[J].凈月學(xué)刊,2014(10):44-48.

    [3] 金純.視線追蹤系統(tǒng)中注視點估計方法研究[J].自動化儀表,2016(5):32-35.

    [4] 張闖.一種新的基于瞳孔-角膜反射技術(shù)的視線追蹤方法[J].計算機學(xué)報,2010(7):580-591.

    [5] Jean-Michel Boucheix,Richard K.Lowe.An Eye Tracking Comparison of External Pointing Cues and Internalcontinuous Cues in Learning with Complex Animations[J].Leaming and Instruction,2010(20):123-135.

    [6] 金瑞銘.視線追蹤技術(shù)在網(wǎng)頁關(guān)注點提取中的應(yīng)用研究[D].西安:西安工業(yè)大學(xué),2016.

    [7] 蘭善偉.基于瞳孔角膜反射視線追蹤技術(shù)的研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2014.

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