双色红外玫瑰扫描亚成像实时目标识别系统

第27卷第1期2001年1月
光学技术
OPTICAL TECHNIOUE
VoI.27No.1!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Jan.2001
文章编号：1002-1582（2001）01-0063-02
双色红外玫瑰扫描亚成像实时目标识别系统
"
邹立建，刘敬海
（北京理工大学光电工程系，北京
100081）
摘要：双色红外玫瑰扫描探测系统主要的任务就是能实时地识别目标，并给出目标的方位信息以驱动陀螺跟踪目标，在进行实验时，可以方便地观察探测视场中目标、背景和干扰情况。

介绍了系统的硬件配置和信号处理软件的流程，并给出确定几个重要参数的依据。

实际应用表明，该目标识别系统满足实时性的要求，具有测量误差小，稳定性高的特点。

关
键
词：双色红外系统；玫瑰扫描系统；亚成像；实时目标识别
中图分类号：TN219；V249.32+6
文献标识码：A
Real time target recognition in dulaspctral infrared rosette
scanning sub-imaging detector system
ZOU Li-jian ，LIU Jing-hai
（Department of Photo-eIectronic Engineering ，Beijing Institute of TechnoIogy ，Beijing 100081，China ）
Abstract ：A key task in DuIaspctraI Infrared Rosette Scanning Detector System is to recognise target reaI -timeIy ，and at the same time ，to output orientation signaI to drive gyroscope to track the target.It is convenient to watch the target ，background and counter -measure when doing experiment.The hardware composing and the fIow of signaI processing software of the system is introduced ，the basis to determine severaI important parameter is given.It was proved in practice usage that the target recognition system can fit the need of re-aI time and ，at the same time ，can work with IittIe error and high stabiIity.
Key words ：duaIspectraI infrared system ；rosette scanning system ；sub-imaging ；reaI-time target recognition
双色红外玫瑰扫描探测系统的一个主要任务就是能实时地识别目标，给出目标的方位信息以驱动陀螺跟踪目标。

另外，在进行实验时，可以实时地观察探测视场中目标、背景和干扰情况。

这就要求一个实时的目标识别系统不但能识别目标，给出目标的方位信息，还能显示出探测视场中目标、背景和干扰情况以及跟踪效果。

1系统的构成
图1是该系统的硬件配置：图1
实时目标识别系统的硬件配置图
该系统由四部分组成，如图1，（1）
探测器接收到的物体辐射信号经放大后和基准经A /D 模数转换送到计算机；（2）计算机对信号进行处理，图像处理后
进行目标识别得出目标的位置信息和误差信号；（3）
误差信号经D /A 数模转换后驱动陀螺跟踪目标；（4）将对整个探测视场所成的图像以及实时目标识别得出的目标方位信息送到显示器上，供人们直观地观察目标识别和跟踪效果。

2信号处理流程
图2是本系统的信号处理流程图，现分别介绍如
下：
（1）数据的采集
为了节省时间，满足实时性的要求，我们采用DMA 方式传送A /D 采样得到的数据。

在每一次图像
处理前查询是否采集到一帧的数据，如果已经采满一帧，将数据整理成图像，然后设置好A /D 采样参数及
DMA 参数，
使其继续采样，同时进行图像处理和目标识别，达到时间复用的目的。

（2）滤波
从放大器输出的信号包含物体的辐射信号和系统
3
6"收稿日期：2000-08-04；
作者简介：邹立建（1973-），男，北京理工大学博士研究生，从事红外目标探测，高速信号采集、处理，数字图像处理和模式识别技术的研究。

图2信号处理流程图
噪声，物体的辐射信号是我们所需要的。

而系统噪声又可以分成两部分，一部分是探测器、放大器本身的白噪声，另一部分是光学系统扫描引起的噪声。

对于白噪声，可以用滑动低通滤波的方法去掉；光学系统扫描引起的噪声同扫描机构的频率有关，可以根据基准信号用对应相减的方法去掉。

（3）成像
根据两个基准信号，可以把任一时刻扫描瞬时视场在整个视场中对应的坐标计算出来，然后把辐射信号的值填到图像对应的位置，当扫描完一帧后就形成一幅亚图像。

我们之所以称之为“亚图像”，是因为整个探测视场有的地方扫得密，有的地方没有扫到，这是由玫瑰扫描的不均匀性和不完整性造成的。

为了图像处理的方便，可以对多帧图像进行累加。

累加的方法基本上有两种，一种是对扫过同一点所有信号加起来求平均，称之为等权平均法，这种方法适于对静止的物体成像。

由于扫描机构的不稳定性，每一帧扫描不是严格重复的，当多帧累加后也可以形成较完整的物体像。

另一种方法称之为遗忘平均法，对于每一个扫到的点，其灰度值为当前值的一半加上新采到信号值的一半，这样，新采到信号的权值较大，旧的信号所占的比重随时间间隔的增加而减少。

这种方法对于运动的物体比较有效。

（4）滤波处理
［1］
由于玫瑰扫描成像的不均匀性和不完整性，如图
3（a ~b ）
，要比较真实地恢复物体形状和大小，必须对原始图像进行滤波处理。

传统的低通滤波降低了图像的对比度，减少了物体像素点灰度值代表的物体辐射能量，不适合玫瑰扫描成的亚像。

一种非线性滤波方法———形态学滤波，可以较好地恢复被扫描物体的形状，保留物体的能量信息，适于此种“亚像”的处理。

（5）图像的分割
通常在对图像进行目标识别时，首先要把图像分割成多个小块，然后判断哪一块是目标。

图像分割首先要取一个阈值，而对于实时目标识别，阈值的选取要自动进行。

文献［2］介绍类间最大方差法取阈值，其缺点是当目标面积在整个图像中占的比例较小时不适用。

考虑到双色红外系统可以用双色比的方法去掉高温干扰，而目标和背景的强度差别不大，所以可以取图像中最大灰度值乘以一个小于1的系数作为阈值，在实际使用中，这个系数一般取0.5。

这种方法在实用
中运算量小，适于实时图像处理，效果也不错。

图3（c ）
为经滤波和分割后的图像。

图3模拟目标的亚成像及其处理
（6）目标识别
由于玫瑰扫描的不均匀性和不完整性，不可能精确得到目标的形状和大小信息，如图3（a ）中左上角为模拟目标。

在这种情况下，我们采用一种模糊的模板匹配技术识别目标。

首先根据探测视场的距离（可由其它系统测距得到）和目标的大小计算出目标在图像中的大小m ，然后作一方形模板，边长为理想目标的三倍，如图3（c ），M =3X m ，
中心的一块其值为+1，周围的值为-1。

用这种模板对二值化的图像进行扫描匹配，得到一幅“相关值”图，其值最大的地方就是最有可能是目标的地方，如图3（e ）中左上角最亮的点为目标。

用这种方法可以有效地去掉大块的背景干扰和面积相似而形状相差较大的假目标。

（7）输出误差信号
目标识别得出的坐标经过归一化处理和适当调整后送到D /A 输出，得到误差信号。

!几个重要参数的确定
（1）A /D 参数的确定
!采样速度
要求在探测器扫过一个瞬时视场采样4~8次，根
据玫瑰扫描的特点，在视场中心的扫描速度最快，根据探测器对视场中心一个瞬时视场的扫描时间，就可以算出对A /D 采样的要求。

"采样精度
（下转第67页）
4
6光学技术
第27卷
（上接第64页）
由于在探测视场中可能存在强的红外干扰，因此探测到的物体红外辐射信号的动态范围较大，另外，在用双色比识别目标时［3］，需要根据双波段辐射信号的大小计算物体的温度，尤其是输出的辐射信号对温度不敏感时，要求A/D能反映原始信号较小的变化，因此要求A/D有较高的采样精度。

（2）成像大小的确定
对于用图像处理的方法得到目标的位置，图像的大小影响测量目标位置的精度，图像越大，精度越高，但由此带来的运算量也越大，因此需要合理选择成像的大小。

根据“测量误差不能大于半个瞬时视场”的原则，对于一个瞬时视场在径向上至少要形成两个像素点，然后根据探测视场和瞬时视场的大小关系确定整个图像的大小。

（3）目标识别时间
由于系统要求实时地输出误差信号，所以目标识别的时间必须很短。

因为本探测系统是用单元探测器进行玫瑰扫描得到图像，帧频较低，成为实时目标识别系统的“瓶颈”。

因此，信号处理和目标识别只要在扫描一帧的时间内完成即可。

!结论
对300m处的模拟目标探测实验表明，本目标识别系统在满足实时性的基础上，误差小，测量稳定性高。

如表1。

表1模拟目标探测实验数据
目标位置编号12345备注
3~5
波段测
量结果
Mean（X）-0.0560.421-0.0200.028-0.509
Std（X）0.0280.0330.0320.0420.029
Mean（}）0.0260.0240.400-0.424-0.014
Std（}）0.0340.03700.0330.035
8~14
波段测
量结果
Mean（X）-0.0240.454-0.0260.046-0.446
Std（X）0.0330.0290.0370.0330.206
Mean（}）0.002-0.0130.399-0.469-0.040
Std（}）0.0310.0270.0100.0090.049
测量结
果取连
续50帧
探测值
的平均
值和标
准差
参考文献：
［1］邹立建等形态学滤波在玫瑰扫描亚成像系统中的应用［J］.红外与激光工程，2000，29（3）：4~6
［2］史伟强等.地面复杂背景下自适应聚类分割方法［J］.红外与激光工程，1998，27（2）：1~5
［3］邹立建等.双色红外玫瑰扫描系统中双色比测量的研究［R］.99’全国光电技术学术交流会，昆明，1999：155~160
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双色红外玫瑰扫描亚成像实时目标识别系统
作者：邹立建， 刘敬海， ZOU Li-jian， LIU Jing-hai
作者单位：北京理工大学 光电工程系,
刊名：
光学技术
英文刊名：Optical Technique
年，卷(期)：2001,27(1)
1.邹立建形态学滤波在玫瑰扫描亚成像系统中的应用[期刊论文]-红外与激光工程 2000(03)
2.史伟强地面复杂背景下自适应聚类分割方法 1998(02)
3.邹立建双色红外玫瑰扫描系统中双色比测量的研究 1999
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引用本文格式：邹立建.刘敬海.ZOU Li-jian.LIU Jing-hai双色红外玫瑰扫描亚成像实时目标识别系统[期刊论文]-光学技术 2001(1)。