光學(xué)脫靶量測(cè)量設(shè)備紅外引導(dǎo)跟蹤觀測(cè)子系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

中國(guó)人民解放軍91550部隊(duì) 孫貴新

光學(xué)脫靶量系統(tǒng)用于完成被試品脫靶量測(cè)量、攻靶姿態(tài)觀測(cè)、落點(diǎn)精度測(cè)量及攻靶段實(shí)況攝錄、存儲(chǔ)、傳輸、顯示等任務(wù)。文章針對(duì)紅外引導(dǎo)跟蹤觀測(cè)子系統(tǒng)觀測(cè)目標(biāo)為超音速/亞音速目標(biāo)時(shí)的需求，對(duì)紅外小目標(biāo)跟蹤技術(shù)、紅外弱小目標(biāo)捕獲技術(shù)、紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展研究，并通過(guò)具體的實(shí)踐證明了采用上述技術(shù)的紅外引導(dǎo)跟蹤觀測(cè)子系統(tǒng)設(shè)備能夠在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)目標(biāo)的捕獲、跟蹤和鎖定等動(dòng)作，具有快速調(diào)轉(zhuǎn)、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和精確控制的能力,進(jìn)一步證明了光學(xué)脫靶量測(cè)量系統(tǒng)建設(shè)方案的科學(xué)性及合理性。

光學(xué)脫靶量系統(tǒng)組成主要由靶載三光跟蹤觀測(cè)子系統(tǒng)、實(shí)況監(jiān)視子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與控制子系統(tǒng)、授時(shí)單元、通信子系統(tǒng)、供電單元和地面顯控子系統(tǒng)等組成。三光跟蹤觀測(cè)子系統(tǒng)每套由1臺(tái)紅外熱像儀、1臺(tái)超清常速攝像機(jī)、1臺(tái)高速相機(jī)、1臺(tái)2軸轉(zhuǎn)臺(tái)、1臺(tái)轉(zhuǎn)臺(tái)控制器、GNSS授時(shí)單元、供電單元和機(jī)柜等組成，其用于反艦、對(duì)陸攻擊被試品攻靶時(shí)的遠(yuǎn)距離觀測(cè)，并可實(shí)現(xiàn)子母彈攻擊跑道時(shí)對(duì)母彈的跟蹤觀測(cè)以及夜間任務(wù)的觀測(cè)。紅外引導(dǎo)跟蹤觀測(cè)子系統(tǒng)主要觀測(cè)目標(biāo)為超音速/亞音速被試品目標(biāo)，設(shè)備需在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)目標(biāo)的捕獲、跟蹤和鎖定等動(dòng)作，必須具有快速調(diào)轉(zhuǎn)、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和精確控制的能力。因此，必須對(duì)紅外小目標(biāo)跟蹤技術(shù)、紅外弱小目標(biāo)捕獲技術(shù)、紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展研究。

1 紅外弱小目標(biāo)捕獲技術(shù)

由于設(shè)備視場(chǎng)角大，目標(biāo)在遠(yuǎn)處的張角小于紅外探測(cè)單元的一個(gè)瞬時(shí)視場(chǎng)，在跟蹤過(guò)程中，目標(biāo)輻射能量可能分散到多個(gè)探測(cè)單元上，不利于目標(biāo)探測(cè)，因此弱小目標(biāo)的信號(hào)獲取和處理技術(shù)是系統(tǒng)需要解決的關(guān)鍵技術(shù)。擬采用以下技術(shù)方案來(lái)提高紅外弱小目標(biāo)信息獲取的能力：采用紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)來(lái)提高紅外圖像的清晰度；采用去冗余直方圖變換算法提高紅外圖像對(duì)比度；通過(guò)紅外抗干擾技術(shù)減少海面反射的被試品尾焰或太陽(yáng)光對(duì)被試品目標(biāo)捕獲的干擾；通過(guò)紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)提高檢測(cè)識(shí)別率。

2 紅外小目標(biāo)跟蹤技術(shù)

在完成紅外圖像小目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)后，后續(xù)任務(wù)是進(jìn)行紅外小目標(biāo)跟蹤。對(duì)于實(shí)現(xiàn)紅外小目標(biāo)的跟蹤，我們經(jīng)常使用的跟蹤算法主要有兩種，一種是基于目標(biāo)進(jìn)行定位，另一種是基于濾波算法進(jìn)行跟蹤。本系統(tǒng)選擇了一種融合了兩大類跟蹤框架優(yōu)點(diǎn)的紅外小目標(biāo)跟蹤算法，以下是該跟蹤算法的大致思路：首先，由卡爾曼濾波器對(duì)小目標(biāo)進(jìn)行初步估計(jì)，然后再根據(jù)Mean-shift算法進(jìn)行進(jìn)一步的匹配，最終得到較精確的結(jié)果。

為了提高該方法的跟蹤效果，選擇一種穩(wěn)定的目標(biāo)核函數(shù)直方圖建模的非線性量化方法；同時(shí)，為了保證當(dāng)前幀目標(biāo)模板更新的可靠性，選用一種由另一個(gè)Kalman濾波器來(lái)實(shí)施對(duì)小目標(biāo)局部區(qū)域背景復(fù)雜程度的跟蹤和預(yù)測(cè)。該方法不僅可以降低由于紅外小目標(biāo)對(duì)象灰度信息匱乏引起的不穩(wěn)定性，同時(shí)還能較大的抑制系統(tǒng)的噪聲干擾。這種融合了兩類跟蹤框架優(yōu)點(diǎn)的紅外小目標(biāo)跟蹤算法結(jié)構(gòu)流程圖如圖1所示。

圖1 跟蹤算法結(jié)構(gòu)框圖

首先，由濾波器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行初步的估計(jì)，預(yù)估紅外小目標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域。在得到了紅外小目標(biāo)的預(yù)估區(qū)域后，使用進(jìn)一步的算法進(jìn)行迭代。針對(duì)紅外小目標(biāo)這一處理任務(wù)，在基于核函數(shù)直方圖建模的基礎(chǔ)上，選擇了一種更加適用于紅外小目標(biāo)對(duì)象建模的非線性量化準(zhǔn)則。基于以上找到的更有效的小目標(biāo)區(qū)域的量化方法并建立了目標(biāo)模型后，經(jīng)過(guò)濾波器預(yù)估并進(jìn)行迭代后得到目標(biāo)位置。

3 紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)

紅外測(cè)量技術(shù)的特點(diǎn)是能夠全時(shí)性工作，可以較普遍的用于測(cè)量各種飛行參數(shù)。這里主要論述兩種方式，一種是采取手動(dòng)分段線性增強(qiáng)方法，另一種是采取去冗余直方圖變換方法。

圖5 去冗余直方圖變換結(jié)果

3.1 手動(dòng)分段線性增強(qiáng)方法

在圖像處理中我們要做的工作是在背景中提出目標(biāo)，因此我們可以采用分段灰度變換的方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)，對(duì)高段、中段和低端三部分采用不同的灰度線性變換方法。該方法可以根據(jù)具體情況進(jìn)行設(shè)計(jì)，獲得目標(biāo)區(qū)域的最佳視覺(jué)效果。具體情況如圖2所示。

圖2 手動(dòng)分段線性增強(qiáng)結(jié)果

3.2 去冗余直方圖變換算法

去冗余直方圖變換算法對(duì)動(dòng)態(tài)序列圖像具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，能夠有效的消除噪聲對(duì)圖像增強(qiáng)產(chǎn)生的不利影響。通過(guò)處理后的結(jié)果我們可以看出：直接線性變換算法作為灰度化圖像是通過(guò)移位的方法選取有效位數(shù)中的高位數(shù)據(jù)，具體處理結(jié)果如圖3所示，直接線性變換方法不足之處得到了較好的彌補(bǔ)，最終的處理效果更加明顯。具體的處理效果如圖4、5所示。

圖3 直接線性變換增強(qiáng)結(jié)果

圖4 分段線性增強(qiáng)結(jié)果

結(jié)束語(yǔ)：紅外引導(dǎo)跟蹤觀測(cè)子系統(tǒng)主要觀測(cè)目標(biāo)為超音速/亞音速被試品目標(biāo)，需要就紅外小目標(biāo)跟蹤技術(shù)、紅外弱小目標(biāo)捕獲技術(shù)、紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)展研究。通過(guò)一定的技術(shù)手段處理,紅外引導(dǎo)跟蹤觀測(cè)子系統(tǒng)設(shè)備能夠在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)目標(biāo)的捕獲、跟蹤和鎖定等動(dòng)作，具有快速調(diào)轉(zhuǎn)、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和精確控制的能力。