一種基于智能瞄具的抗干擾“貓眼”目標探測方法

白興斌，張 卓，張振宇，范大鵬

一種基于智能瞄具的抗干擾“貓眼”目標探測方法

白興斌，張 卓，張振宇，范大鵬*

國防科技大學智能科學學院，湖南 長沙 410073

目前的“貓眼”目標激光主動探測系統(tǒng)盡管發(fā)射功率大，探測距離遠，但普遍存在質量較大、靈活性差的缺點。為增強靈活性，減少作戰(zhàn)反應時間，確保對目標發(fā)現(xiàn)即摧毀，可在步槍智能瞄具中集成小功率“貓眼”目標主動探測系統(tǒng)，與現(xiàn)有系統(tǒng)形成優(yōu)勢互補。由于智能瞄具搭載了小型激光測距儀及CMOS圖像傳感器，因此本文根據(jù)其硬件特點，設計了一種利用小功率激光器發(fā)射偽隨機編碼激光脈沖序列、CMOS傳感器同步采集數(shù)據(jù)，通過相關運算提取目標信息的抗干擾“貓眼”目標探測方法，并進行了理論分析與實驗驗證。實驗結果表明，該方法具有較強的穩(wěn)定性和抗干擾能力，能夠使智能瞄具在較復雜的背景中發(fā)現(xiàn)“貓眼”目標。

“貓眼”目標；M序列；CMOS傳感器；智能瞄具；相關處理

1 引 言

各類光學系統(tǒng)通常都在焦平面處安裝分劃板、傳感器等部件，它們不會完全透過或吸收入射光，具有一定的反射率[1]。當入射光通過光學系統(tǒng)的透鏡匯聚到光學探測器時，根據(jù)光路可逆原理，其鏡頭會將一部分入射能量原路反射回去[2]，且反射回波強度要比一般背景回波高出2至4個數(shù)量級[3]。光電系統(tǒng)的這種物理特性稱為“貓眼”效應[4]。

在長期的實踐中，為了反制敵方的光學設備，基于“貓眼”效應原理發(fā)展出了激光主動探測技術。激光主動探測系統(tǒng)通過向目標區(qū)域發(fā)射激光束并探測回波的形式探測光學器材的位置，可使敵方利用光學偵查設備對我方目標的偵查動作得到快速告警[5]?；趫D像處理的激光主動探測系統(tǒng)原理如圖1所示。

國外對于“貓眼”效應的應用研究開展比較早，已經(jīng)研制并裝備了多款激光主動探測系統(tǒng)，例如法國的SLD系列裝備和以色列的spotlite MK-2[6]。其中，圖2所展示的SLD-400反狙擊手探測系統(tǒng)于1994年研制成功，該系統(tǒng)探測距離分別為白天1000 m，夜間可以達到4000 m[7]。國內近年來也開展了一些“貓眼”效應的研究。周斌等[8]提出并驗證了利用CCD傳感器作為探測接收裝置的激光主動探測系統(tǒng)實現(xiàn)“貓眼”目標識別的有效性。黨二升等[9]提出了一種基于壓縮感知理論并結合目標形狀特征的“貓眼”目標識別算法，相比形狀頻率雙重判定法提高了處理速度。王喆堃等[10]提出了動態(tài)環(huán)境下基于OFSD圖像配準算法的“貓眼”目標快速識別算法，利用圖像配準和幀間互差實現(xiàn)了動態(tài)環(huán)境下“貓眼”目標的識別。西安光學應用研究所等單位也研制了幾款基于“貓眼”效應反狙擊手激光主動探測系統(tǒng)[11]。

盡管經(jīng)過多年發(fā)展，已有多種激光主動探測系統(tǒng)裝備問世，但它們普遍存在一些缺點：

1) 體積較大，靈活性差。高性能的激光主動探測系統(tǒng)一般采用大功率脈沖激光器，體積和重量較大，通常固定架設，難以靈活部署。

2) 與武器系統(tǒng)結合不夠緊密。主動探測系統(tǒng)難以同時具備精確打擊能力，發(fā)現(xiàn)目標到摧毀目標的過程耗時較長。

若在步槍瞄具上集成“貓眼”目標探測功能，令狙擊手具備利用“貓眼”效應自主探測光學器材目標的能力，與現(xiàn)有的激光主動探測系統(tǒng)形成優(yōu)勢互補，就能夠做到對目標發(fā)現(xiàn)即摧毀，縮短作戰(zhàn)反應時間。因此，本文根據(jù)步槍智能瞄具的特點，設計了一種利用瞄具集成的小功率激光發(fā)射器，發(fā)射偽隨機激光脈沖信號，配合CMOS光電傳感器采集主被動圖像序列，通過相關運算排除背景噪聲干擾的“貓眼”目標識別方法。本文方法相比傳統(tǒng)的圖像差分方法，有效提升了對“貓眼”目標的檢測能力。盡管本文方法依托智能瞄具軟硬件實現(xiàn)，但具有普適性，可應用于其他平臺，增強激光主動探測系統(tǒng)的性能。

2 基于偽隨機激光脈沖與圖像序列相關處理的目標識別方法

2.1 基本原理及方法流程

根據(jù)幾何光學原理，設“貓眼”目標的孔徑為，焦距為，光敏面離焦量為，在正入射的情況下，其回波發(fā)散角[12]為

圖1 激光主動探測系統(tǒng)原理圖

圖2 SLD-400狙擊手探測系統(tǒng)

設漫反射目標反射系數(shù)為，漫反射擴展目標的回波功率為

若令貓眼目標與漫反射小目標接收面積相等，垂直入射時，“貓眼”目標與漫反射小目標回波功率比為

“貓眼”目標與漫反射擴展目標回波功率比為

通常，s<<1，根據(jù)式(5)，“貓眼”目標在散射激光照射下回波的亮度遠高于背景中的其他目標。根據(jù)式(6)，“貓眼”目標反射回波與背景反射回波功率比與距離的平方成反比，因此，隨著距離的增大，“貓眼”目標回波與背景的對比度不斷降低。

探測器對“貓眼”目標的可探測距離需要滿足兩個條件：一是目標處回波的反射光功率達到CMOS傳感器的靈敏度，二是目標與背景回波的對比度達到CMOS傳感器的靈敏度。

若探測器與目標間的距離滿足以上條件，令探測器以一定頻率發(fā)射激光脈沖信號，同步采集圖像數(shù)據(jù)，并將采集到的圖像通過幀間差分去除圖像背景噪聲，即可將要檢測的“貓眼”目標從背景中分離出來[13]。這種圖像差分的方法由于處理方便，去除背景噪聲的效果較好，應用廣泛。但是若背景中存在與脈沖頻率相近的閃爍光源，將對圖像處理造成干擾。本文利用偽隨機序列激光脈沖和相關處理的方法將多幀圖像融合增強，能夠在增強目標信號的同時提升系統(tǒng)的抗干擾能力。

該方法的流程如圖3所示。利用智能瞄具集成的激光測距機作為光源，控制其按偽隨機序列發(fā)出激光束，瞄具物鏡的CMOS圖像傳感器同步獲取目標區(qū)的主被動圖像。其中主動圖像是發(fā)射激光脈沖時采集到的圖像，被動圖像是不發(fā)射激光脈沖時采集到的圖像。

完成多幀圖像采集后，使用跟蹤圖像特征點的方法將采集到的多幀圖像配準，消除在目標探測過程中因瞄具的視角變化引起的圖像位移。然后將配準后的圖像與激光脈沖信號的M序列進行相關處理，得到多幀合成后的增強圖像。最后將增強圖像進行閾值化處理，提取增強圖像中的目標信息。

2.2 偽隨機激光脈沖序列

為提高目標探測系統(tǒng)的抗干擾能力，使用偽隨機序列編碼激光脈沖，本文選用M序列[14]作為編碼激光脈沖的偽隨機序列。

M序列廣泛用于信號處理和模型分析中，由級反饋移位寄存器產(chǎn)生。對于一個級反饋移位寄存器，其狀態(tài)最多有2個，其中全0的狀態(tài)不會使移位寄存器轉入下一個狀態(tài)，因此線性移位寄存器序列的最長周期為2-1。

M序列產(chǎn)生的原理如圖4所示。

由級串聯(lián)的移位寄存器和反饋邏輯線路可組成動態(tài)移位寄存器，C=0表示加入反饋，C=1表示未參加反饋。設定好初始狀態(tài)的寄存器在時鐘信號的觸發(fā)下，每次移位后，各級寄存器的狀態(tài)都會發(fā)生變化，其中任意一級寄存器的輸出都會產(chǎn)生一個脈沖時間序列。一般線性反饋的邏輯表達式為

圖3 “貓眼”目標檢測流程圖

圖4 n級M序列發(fā)生器

選擇恰當?shù)姆答佅禂?shù)，即可在寄存器的輸出端產(chǎn)生相應的M序列。M序列擁有良好的自相關性，其自相關系數(shù)：

其中：N=2n-1。圖5所示為3位寄存器取初值為4，反饋系數(shù)為11時產(chǎn)生的M序列及其自相關序列。

令激光發(fā)射器按照M序列規(guī)律控制激光脈沖的發(fā)射，即可得到偽隨機編碼的激光脈沖序列。

2.3 圖像配準

要獲得“貓眼”目標信息，需要控制CMOS傳感器，令其與激光發(fā)射器同步工作，采集主被動圖像序列。在采集圖像序列的過程中，需要保持瞄具平臺的穩(wěn)定。但智能瞄具與槍支剛性連接，依靠狙擊手的瞄準動作達到穩(wěn)定，因此難以達到很高的穩(wěn)定性要求，通過CMOS傳感器進行多幀圖像采集時，其視場范圍將出現(xiàn)微弱變化，必須對圖像進行配準，為相關處理創(chuàng)造條件。圖像配準分為三步：特征點計算、特征點跟蹤與圖像平移。

2.3.1 特征點計算

本文特征點檢測采用FAST角點檢測算法。FAST角點定義為：若某像素與其周圍鄰域內足夠多的像素點相差較大，則該像素可能是角點[15]。以某個點為中心作一個圓，如果存在這樣一個圓弧，它的連續(xù)長度超過周長的3/4，并且上面所有像素的強度值都與圓心強度值明顯不同，那么認為圓心點是一個特征點。在實踐中，通常以某一像素點為中心，采半徑為3 pixels的圓，計算如圖6所示圓周的16個點，以達到較好的檢測率和較高的性能[16]。

完成特征點檢測后，保留圖像中質量最高的特征點作為特征點跟蹤算法的跟蹤目標。

2.3.2 特征點跟蹤

使用智能瞄具在目標瞄準過程中滿足以下條件：

1) 瞄準過程中視場的亮度基本恒定，因此被跟蹤的特征點的灰度值不會發(fā)生大的改變。

圖6 FAST算法原理圖

2) 探測器光軸的空間指向基本穩(wěn)定，圖像運動隨時間變化幅度較小。

3) 特征點在幀間的位置變化是由于探測器的空間指向變化造成的，跟蹤良好的特征點具有相同的平移規(guī)律。

正是因為這樣的工作條件，在“貓眼”目標探測過程中對圖像特征點跟蹤適用LK光流法[17]。二維LK光流法的基本原理如下。

根據(jù)特征點亮度恒定條件：

將式(9)用泰勒級數(shù)展開：

由于特征點運動幅度較小，忽略泰勒展開的高階項，令=0。

綜合以上兩個公式，對于二維圖像：

2.3.3 圖像平移

由于視場內目標在傳感器成像位置的變化源于瞄具空間指向的微小變化，因此各特征點的光流矢量大致相同。將各個特征點之間的光流矢量取均值作為圖像幀間位移矢量，取反該矢量，得到對應圖像幀的位移值。然后把每一幀圖像按照其位移值進行平移，完成多幀圖像配準。

2.4 圖像差分及目標提取

為消除圖像背景，突出目標信息，通常對采集到的主被動圖像采用差分處理。王喆堃等[10]改進了傳統(tǒng)的兩幀差分的方法，提出了幀間互差的差分方法。但這種差分方法對多幀圖像信息的利用不夠，因此本文方法改進了差分流程，采用將圖像信息與激光束編碼進行相關處理的方法。

在瞄具CMOS傳感器采集到的圖像中，“貓眼”目標信息是主動探測的激光束被反射形成的，因此“貓眼”目標明暗的規(guī)律與激光脈沖發(fā)射的規(guī)律一致。目標信息采集與處理的步驟如下：

1) 在激光器啟動前采集1幀被動圖像，之后按照M序列的規(guī)律發(fā)射激光脈沖，并同步采集7幀主被動圖像。

2) 配準圖像后，將主被動圖像兩兩配對差分，得到8幀差分圖像，其中4幅圖像的灰度值為另外4幅圖像灰度值的相反數(shù)。

3) 將后7幀差分后的灰度圖像與激光脈沖時間序列進行相關處理，當某一幀對應的M序列值為0時，將該幀圖像的灰度值取相反數(shù)；當該幀對應的M序列值為1時，不對圖像灰度值進行處理。

4) 將與M序列相關處理后的圖像灰度值相加，采用閾值化方法處理圖像，提取“貓眼”目標的位置。

根據(jù)M序列相關運算的性質，在相關處理后，“貓眼”目標位置處的灰度值為每一幀差分圖像在該位置處灰度的絕對值之和。而由于每幀差分圖像中背景噪聲的位置和強度是隨機的，因此圖像背景噪聲在處理中獲得的增益要顯著弱于“貓眼”目標，經(jīng)閾值化處理，即可確定圖像中“貓眼”目標的位置。

3 實驗驗證

實驗程序均在ubuntu16.04操作系統(tǒng)環(huán)境下使用OpenCV庫編寫，使用GCC編譯器編譯。

3.1 可行性實驗

為驗證本文方法的可行性，使用OV2659攝像頭模塊作為圖像接收器，其分辨率為640′480，視場角為90°，默認幀率為30 f/s。使用功率150 mW的650 nm激光發(fā)射器模塊作為光源，利用凸透鏡將激光發(fā)散，實測發(fā)散角為7.9°。使用65 mm直徑的角錐棱鏡作為貓眼目標，在室內架設距離100 m。固定貓眼目標與探測器，使用M序列編碼發(fā)射激光脈沖，保持視頻幀與激光編碼時間序列同步，實際采樣幀率為10 f/s。

實驗結果如圖7所示。從處理后的灰度值中可以看出，經(jīng)過相關運算后，“貓眼”目標的特征被增強，與激光脈沖時間序列不相關的背景信號被削弱，在圖像中準確識別到了“貓眼”目標的位置。

3.2 抗干擾實驗

3.2.1 非同相M序列光源信號干擾實驗

根據(jù)M序列的性質，非同相M序列信號進行相關運算的結果為負值。因此，仍采用3.1節(jié)實驗中的圖像序列，將進行相關運算的M序列右移一位，使圖像序列與激光脈沖序列成為非同相M序列，進行相關處理并與同相M序列相關處理結果進行對比。

結果如圖8，當主被動圖像序列與處理圖像的M序列同相時，處理后的“貓眼”目標信號強度顯著高于背景噪聲。當非同相時，處理后的“貓眼”目標信號被淹沒在背景噪聲中。因此，在采用本文方法探測“貓眼”目標時，即使背景圖像中存在其他以M序列編碼的干擾光源，或使用多個設備同時探測，只要相互之間激光脈沖序列不同相，就不會對目標探測產(chǎn)生干擾。

圖7 可行性實驗圖像。(a) 被動圖像；(b) 主動圖像；(c) 相關處理后的灰度值；(d) “貓眼”目標位置

圖8 非同相M序列干擾實驗結果。(a) 非同相M序列相關運算結果；(b) 同相M序列相關運算結果

3.2.2 閃爍光源干擾實驗

實驗器材同3.1節(jié)，如圖9所示，9(a)中在貓眼目標的右下方加入干擾光源，令其以不同規(guī)律閃爍，檢查本文方法對“貓眼”目標識別的正確性。其中9(b)、9(c)中干擾光源隨機閃爍；9(d)中干擾光源以5 Hz的頻率閃爍；9(e)中干擾光源常亮。

從不同干擾光源灰度圖中可以看出，除9(b)由于干擾光源規(guī)律與激光發(fā)射規(guī)律產(chǎn)生了重疊，導致干擾信號增強外，其他采用本文方法處理的結果，均能夠有效消除閃爍光源的干擾信號，準確識別“貓眼”目標位置。這證明了本文算法對不同規(guī)律的干擾信號有較強的抑制能力。

圖9 閃爍光源干擾實驗。(a) 視場內加入閃爍光源；(b) 光源隨機閃爍； (c) 光源隨機閃爍；(d) 干擾光源頻率5 Hz；(e) 干擾光源常亮

3.3 圖像配準實驗

由于瞄具信號采集過程中由傳感器的空間指向會發(fā)生小幅度變化，需要將圖像配準后再應用本文的圖像差分方法。為驗證采用稀疏光流法進行圖像配準的性能，在圖像采集過程中對傳感器進行小幅擾動，再利用本文算法處理圖像序列。

結果如圖10，其中10(a)為使用稀疏光流法跟蹤特征點效果圖，黑色圓點是上一幀圖像中部分特征點的位置，白色圓點是當前幀圖像中對應特征點的位置。按照圖像配準的過程進行配準，在圖像配準后對圖像和激光脈沖時間序列進行相關運算，可以準確識別出“貓眼”目標位置，如圖10(b)所示。從圖10(c)中可以看出，盡管采集信號過程中的角度擾動增加了背景噪聲，但經(jīng)處理后，“貓眼”目標位置處的信號強度仍遠高于背景噪聲。

3.4 算法對比實驗

本文提出的方法對文獻[10]中的差分方法進行了改進，為驗證本文方法的性能優(yōu)勢，設計了對比實驗。采用3.1節(jié)的實驗器材，在不同場景下采集包含“貓眼”目標的主被動圖像序列，分別采用本文方法和文獻[10]中的方法對圖像序列中的主被動圖像進行處理。

1) 室內環(huán)境測試

室內場景采用3.1節(jié)圖像序列，經(jīng)過兩種算法處理后的圖像灰度值如圖11所示。

從處理結果中可以看出，室內環(huán)境中，采用兩種處理方法均能夠較好地抑制背景噪聲，將“貓眼”目標信息從背景中分離出來。

2) 雨天室外環(huán)境測試

實驗在中雨條件下進行，分別將角錐棱鏡架設在路邊和建筑物前，架設距離分別為100 m和70 m。采集到的圖像和處理結果分別如圖12和圖13所示。

從對比圖中可以看出，對于在雨天環(huán)境獲得的圖像序列，分別采用兩種方法處理。通過本文方法處理后，“貓眼”目標的信號均得到顯著增強，在處理后的灰度圖中“貓眼”目標位置始終達到圖像的最大灰度值。而使用對照方法處理圖像后，“貓眼”目標信號被背景噪聲淹沒，難以分辨目標信息。

圖10 圖像配準實驗。(a) 稀疏光流法跟蹤特征點；(b) 配準后目標識別結果；(c) 相關處理后灰度值

圖11 室內場景對比實驗。(a) 本文方法處理結果；(b) 對照方法處理結果

圖12 雨天路邊環(huán)境對比實驗。(a) 被動圖像；(b) 主動圖像；(b) 主動圖像；(c) 本文方法檢測到的目標位置；(d) 本文方法處理后的灰度圖；(e) 對照方法處理后的灰度圖；(f) 本文方法處理結果；(g) 對照方法處理結果

圖13 雨天建筑物前環(huán)境對比實驗。(a) 被動圖像；(b) 主動圖像；(c) 本文方法檢測到的目標位置；(d) 本文方法處理后的灰度圖；(e) 對照方法處理后的灰度圖；(f) 本文方法處理結果；(g) 對照方法處理結果

3) 晴天室外環(huán)境測試

角錐棱鏡架設距離80 m，采集到的圖像和處理結果如圖14所示。

在晴天室外環(huán)境下，采用本文方法和對照方法均可將“貓眼”目標信號從背景中分離出來。但從灰度圖中可以看到，采用本文方法處理后的背景噪聲更低。

圖14 晴天室外環(huán)境對比實驗。(a) 被動圖像；(b) 主動圖像；(c) 本文方法檢測的目標位置；(d) 本文方法處理結果；(e) 對照方法處理結果

通過在室內場景和室外多種環(huán)境下兩種目標識別方法的對比實驗，可以看出，相比文獻[10]中的目標識別方法，本文方法抗干擾能力更強，在雨天環(huán)境目標識別上具有更大的優(yōu)勢。

3.5 智能瞄具目標探測實驗

本文所提出的基于偽隨機序列對圖像進行相關運算對“貓眼”目標探測的方法，利用小功率激光頭和攝像頭模塊，在室內外實驗中展現(xiàn)了良好的性能。為測試本文算法在智能瞄具中的性能表現(xiàn)，利用集成了本文算法的智能瞄具在室外測試了其對“貓眼”目標的探測能力。使用48 mm口徑的國產(chǎn)某型號狙擊步槍白光瞄準鏡作為貓眼目標，使用某型號狙擊步槍智能瞄準鏡作為探測器，探測距離150 m，激光光源使用在智能瞄具中集成的紅外激光測距模塊。

實驗結果如圖15，在應用本文方法后，智能瞄具從背景中成功識別到了“貓眼”目標。從反射光的形狀看，“貓眼”目標反射光并不總是呈現(xiàn)近似圓形的狀態(tài)，而是隨著目標呈現(xiàn)出不同的形狀特點。本實驗表明，在智能瞄具中運用本文提出的貓眼目標識別算法，能夠實現(xiàn)“貓眼”目標探測。

圖15 智能瞄具目標探測圖像。(a) 被動圖像；(b) 主動圖像；(c) 目標位置；(d) 目標照片；(e) 處理結果；(f) 目標反射光形狀

4 結 論

本文針對當前激光主動探測系統(tǒng)裝備中普遍存在的質量較大、與武器系統(tǒng)結合不緊密的缺點，基于智能瞄具硬件平臺設計了一種“貓眼”目標識別方法。集成了激光主動探測功能的智能瞄具，在實戰(zhàn)環(huán)境中可與現(xiàn)有激光主動探測系統(tǒng)裝備實現(xiàn)優(yōu)勢互補。由于智能瞄具平臺的功率限制，采用幀間差分的方法容易受到環(huán)境噪聲的干擾。因此本文改進了差分方法，根據(jù)M序列自相關的性質，用M序列編碼激光，將激光脈沖序列和圖像序列進行相關處理，提取目標信息。為消除瞄準過程中由于人體擾動導致的傳感器空間指向的微小變化，在處理過程中加入了圖像配準環(huán)節(jié)。

室內外實驗結果表明，本文方法能夠在較低的激光發(fā)射功率下有效探測到“貓眼”目標。相比文獻[10]中的對照方法，本文方法具有更高的穩(wěn)定性和抗干擾能力，環(huán)境適應性更好。

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An anti-interfering "cat-eye" target detection method based on intelligent sight

Bai Xingbin, Zhang Zhuo, Zhang Zhenyu, Fan Dapeng*

College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan 410073, China

Schematic diagram of active laser detection system

Overview:According to the principle of the "cat-eye" effect in the optical system, the optical equipment can be accurately located by emitting a laser beam to the target area and detecting the echo. According to this principle, a laser active detection system for reflective investigation can be designed. France and other countries have developed military equipment, which show good performance in use. Although the existing laser active detection system has the advantages of high transmitting power, long detection distance, and high positioning accuracy, it also has the disadvantages of high quality and poor flexibility. Therefore, it takes a long time from finding the target to hitting the target, and it is easy to lose the chance of hitting the target. In order to enhance the flexibility of the "cat-eye" target active detection system and reduce the time from finding target to attacking the target, the active detection system can be integrated into intelligent sight to detect the "cat-eye" target in a short distance quickly, which complements the existing laser active detection system.

At present, image processing technology has made rapid progress, and there has been a lot of research on "cat-eye" target active detection technology based on image processing. The intelligent sight is integrated with a CMOS image sensor and a laser transmitter. It has the structure of laser active detection system, so it can be used for laser active detection, but the power of the laser transmitter on the intelligent sight is so low that the detection distance is short and the anti-interference ability is weak. In order to enhance the target signal, eliminate the background noise, and achieve the effect of anti-interference, this paper uses M-sequence coding and its correlation processing method, which are widely used in signal processing. To make the laser emit M-sequence coded laser pulse, the CMOS sensor is utilized to collect image data synchronously and the "cat-eye" target information is extracted through correlation processing.

Due to the need to maintain the relative stability of the intelligent sight by human operation during the aiming process, the spatial direction of the image sensor will change slightly during the whole aiming process, which will eventually lead to the slight displacement between the frames of the image in the process of image acquisition.

In order to overcome the small displacement between adjacent frames in the image acquisition procedure and reduce the noise in the image difference process ,the feature points in the collected multi-frame images are detected. The Lucas Kanade feature tracker method is used to track the feature points in the image. The inter-frame displacement of the image is analyzed, and the image registration operation is carried out according to the inter-frame displacement.

Theoretical analysis shows that compared with the traditional image difference method, the proposed method has a significant enhancement effect on the "cat's eye" target signal and a stronger ability to suppress the background noise. The test results of the "cat-eye" target in the indoor environment and the outdoor environment with different weather conditions also show that the proposed method has strong stability and anti-interference ability and can recognize the "cat-eye" target in complex environment background.

Bai X B, Zhang Z, Zhang Z Y,An anti-interfering "cat-eye" target detection method based on intelligent sight[J]., 2021, 48(9): 210115; DOI:10.12086/oee.2021.210115

An anti-interfering "cat-eye" target detection method based on intelligent sight

Bai Xingbin, Zhang Zhuo, Zhang Zhenyu, Fan Dapeng*

College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan 410073, China

Although the current laser active detection system used to find "cat-eye" target has large transmitting power and long detection distance, it generally has the disadvantages of high quality and poor flexibility. In order to enhance flexibility, reduce operational response time and ensure that the target can be destroyed as soon as it is found, a low-power active "cat-eye" detection system can be integrated in the intelligent sight to complement the existing system. Because the intelligent sight is integrated with a small laser rangefinder and CMOS image sensor, according to its hardware characteristics, this paper designs an anti-interference "cat-eye" target detection method, which uses low-power laser to emit pseudo-random coded laser pulse sequence, CMOS sensor to synchronously collect data, and extract target information through correlation operation, and carries out theoretical analysis and experimental verification. The experimental results show that the method has strong stability and anti-interference ability, and can make the intelligent sight find "cat-eye" target in complex background.

"cat-eye" target; M-sequence; CMOS image sensor; intelligent sight; correlation operation

白興斌，張卓，張振宇，等.一種基于智能瞄具的抗干擾“貓眼”目標探測方法[J]. 光電工程，2021，48(9): 210115

Bai X B, Zhang Z, Zhang Z Y,An anti-interfering "cat-eye" target detection method based on intelligent sight[J]., 2021, 48(9): 210115

TN249

A

10.12086/oee.2021.210115

2021-04-11；

2021-07-30

白興斌(1991-)，男，碩士研究生，主要從事智能機械系統(tǒng)的研究。E-mail：939887378@qq.com

范大鵬(1964-)，男，教授，主要從事精密光電系統(tǒng)的研究。E-mail：fdp@nudt.edu.cn。

* E-mail: fdp@nudt.edu.cn