CCD成像跟踪仿真研究

实现了ＣＣＤ成像跟踪的仿真，给出了跟踪仿真效果示意图，验证了仿真模型的正确性． 关键词：仿真；成像；跟踪；算法 中圈分类号：ＴＰ３９１．９
Ｓｔｕｄｙ
ｏｎ
Ｉｍａｇｉｎｇ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ＣＣＤ
Ｍａ
Ｊｕｎ．ｙａｎｌ Ｊｉｎｇ Ｃｈｕｎ－ｙｕａｎｌ
Ｈｅ Ｙｕｌ～Ｔａｎ Ｂｉ．ｔａｏｌ～
形心跟踪算法计算简便，精度较高，对于某些形状 的目标来说，形心也是最佳的瞄准点。
（３）
式中，ＭⅣ是图像局部窗口的尺寸：ｔｚ是ＭｘＮ的局 部窗口，ｙ２是噪声方差。 ２．３目标图像序列 根据光电系统的ＭＴＦ进行反傅里叶变换即可得到对
应的弥散图像。
３．３脱靶量计算
如图ｌ所示，矩形方框表示ＣＣＤ的像面，椭圆表示目 标在ＣＣＤ像面的成像，水平线ｉ是ＣＣＤ视频的行信号，竖
［５］季力．基于空间光通信ＡＴＰ系统的图像处理技术研究
［Ｊ］．浙江大学硕士学术论文，２００３年 ［６］姜复兴，陈希军，吴征能．提高图像跟踪精度的一种算 法［Ｊ］．应用激光，２００１，６（２１）：３９２
式中，瓦为目标区域所有像素的集合。 根据目标区灰度统计量的大小重新排序，得排序后 的序列ｇｆ（ｆ＝１，２，３，４）。令ｇ。＝（９２＋９３）／２，则跟踪窗口 的灰度阈值可定为ｐ＝ｇ＾＋ｋｒ（ｇ，。ｇ一），式中，ｋ为调节 系数，与跟踪门的面积有关。 据此计算出来的灰度阈值可随目标运动到背景区域 上来调节，具有较强的自适应能力。 （３）图像跟踪 跟踪窗口在灰度门限和窗口尺寸上都可随目标场景 变化而自适应调节。窗口的中心将不断逼近目标形心，只 要预测出的窗口套住目标的一部分，就可以自动地启动 闭环调节过程使窗口中心对准目标形心，从而达到提高 跟踪精度的目的。 根据以上分析，设计图像跟踪流程如下：
作者简介：贺玉（１９８２－），女．河北深泽人，助理工程师．本科．从事 光电测量技术的研究：谭碧涛（１９８３一）．男．江西丰城人．工程师。硕 士研究生。从事光电技术的研究；马军曩（１９８１一）．男．陕西延安人． 助理工程师ｔ本科，从事计算机技术的研究：景春元（１９６７－），男，甘 肃灵台人．研究员．博士。从事光电技术的研究．
参考文献
［１］吴军辉，朱震．数字注入式红外捕获跟踪闭环仿真试验 探讨［Ｊ］．系统仿真学报，２００４，９（１６）：２０６７ ［２］苏全明，王永利。ＭＡＴＬＡＢ图形图像［Ｍ］．电子工业 出版社，２００６年 ［３］杨高波，亓波．精通ＭＡＴＬＡＢ７．０混合编程［Ｍ］．电子 工业出版社，２００６年
［４］彭华峰．天基光电望远镜系统建模仿真研究［Ｄ］．四
图像：ｎ（ｘ．ｙ，ｔ）表示噪声，通常为均匀高斯白噪声或可用 均匀高斯白噪声近似。其相应的离散形式表示为：
ｌ（ｍ，ｒｌ，ｋ）＝Ｉｒ（小，ｎ，ｋ）＋ＩＢ（，，ｌ。ｒｔ，ｋ）＋Ｎ（ｍ，ｎ，ｋ）（２）
５７０
系统仿真技术及其应用・第１０卷
式中，，，（ｍ，％ｋ）表示目标图像序列；Ｌ（小，ｎ，ｋ）表示
背景图像序列：Ｎ（ｍ，ｎ，ｋ）表示噪声序列；ｍ，一，七分别表
二值化处理；进行了跟踪算法的优化研究和脱靶量计算
２视场图像生成
视场在显示器上的图像包括目标图像、背景图像和 噪声三部分。
２．１
运动点目标的基本描述模型
运动小目标的连续图像的模型可描述为川： （１）
，“ｙ，ｔ）＝片∽ｙ，ｔ）＋兀似ｙ，ｔ）＋巩毛ｙ，ｔ）
式中．矗似Ｙ，ｔ）表示目标图像：厶伉弘ｒ）表示背景
灰度（尤其在白天），因此，分割阈值的选取将严重影
响二值化的效果。如果阈值定得太高，偶然出现的物体 点会被认作背景；反之，阈值过低，背景被误判为物体。 因此，阈值选区的恰当与否直接影响处理的结果。
３．２跟踪算法
常用的跟踪算法有很多。边缘和双边缘跟踪算法易 受干扰，跟踪精度相对较低。只有在目标较大，不宜采
处理为基础确定目标中心位置（或亮度中心）的算法。 首先计算波门内图像的自适应分割阈值丁，然后用闽值丁
示连续图像在ｘ，Ｙ，ｆ的离散采样值。 ２．２背景图像序列
背景图像序列采用简单的维纳滤波。Ｗｉｎｅｒ滤波是一 种最小均方误差滤波，具有低通特性，能保留具有低频
对目标图像进行分割处理，将原来的灰度图像厂＆，Ｙ）变成 二值图像ｇ＆，Ｙ），则目标的形心坐标为：
ｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ－Ｊｉｌｉｎ．Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ．１３００３３）
Ａｂｓｔｒａｃｔｓ ｃｏｍｐｌｅｔｉｎｇ
Ｃｒｅａｔｉｎｇ
ａ
ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｍｏｄｅｌ
ｏｎ
ＣＣＤ ｆｉｅｌｄ ａｎｄ
ｃｈｏｏｓｉｎｇ
ａｎ
ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ
ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｉｓ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒｔ ｉｎ
第四部分航天与装鲁仿真
５７１
景的不均匀、大气湍流、目标运动及ＣＣＤ光电特性等引 起的图像噪声，可以看到背景起伏和目标闪烁。
置，使跟踪窗口的中心不断逼近目标形心，提高跟踪精度。 使用上一帧跟踪窗口参数值对下一帧图像进行预测
４．２跟踪仿真实现和效果
（１）目标窗口位置
处理，主要考虑窗口中心位置、二值化阈值、目标尺寸
（１．Ｐ．Ｏ．ＢＯＸ２１・１８８・Ｘｉｎｊｉａｎｇ－ＵｎＩｍｃＮ－８４１７００：２．ＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌ ｏｆＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ・Ｈｕｎａｎ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，４１００７３）
（３．Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＯｐｔｉｃｓ，ＦｉｎｅＭｅｃｈａｎｉｃｓ ａｎｄＰｈｙｓｉｃｓ．ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙ
ｖａｌｉｄａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ．ｓ ｃｏｒｒｅ贮ｍｅｓｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ，Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；Ｉｍａｇｉｎｇ；Ｔｒａｃｋｉｎｇ；Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ
ｌ
引言
目标在ＣＣＤ上的成像具有精度高，直观性强等优点，
方法的研究；最后，运用ＭＡＴＬＡＢ口１实现了ＣＣＤ成像显示 的仿真，给出了跟踪仿真效果示意图，验证了仿真模型 的正确性。
ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ
ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ａｎｄ ｕｎｄｅｒｓｈｏｏｔ ｑｕａｎｔｕｍ ｉｓ ｓｔｕｄｉｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ
ＣＣＤ ｉｓ
ｓｅｔ
ｕｐ。ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｃａｒｒｉｅｓ ｏｕｔ ｔｈｒｏｕｇｈ
Ｍａｔｌａｂ
ｌａｎｇｕａｇｅ．Ｔｈｅ
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｉｓ ｇｉｖｅｎ。ａｎｄ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ
【６）
本文建立了视场图像生成模型，进行了跟踪算法的 优化研究，实现了ＣＣＤ成像显示的仿真，给出了跟踪仿 真效果示意图，验证了仿真模型的正确性。但是在低对 比度的情况下，自适应算法的效果并不是很好，需要进 一步优化算法。在下一步的工作中，需要设计程序界面， 使仿真效果更加人性化：将仿真融合至ｔＪｖｃ＋＋６．０中，实 现运行平台的通用化。
直线堤一行信号中像素的序列号，水平线和竖直线的交
点表示为ＣＣＤ像面的像素点，点线的交点为窗口中心。 △ｆ，△，为ＣＣＤ像面上目标形心与窗口中心的偏差怕１。
２．４噪声序列
噪声序列由高斯随机函数生成，包括噪声点的随机 位置和随机强度。
３图像处理
３．１图像二值化
图像分割的目的是把图像空间分割成一些有意义的 区域。要将有用的图像信息从图像中提取出来．一种有效 的方法就是将图像进行分割，将图像分成包含背景信息 以及目标信息的不同部分。具体做法是：设定某一阈值， 用阈值将图像分大予阈值的像素群和小于阈值的像素 群。阈值分割原理如下式所示：
一
Ｎ，１ Ｎ．１ Ｎ．Ｉ Ｎ．１
Ｘ＝∑∑ｘｇ伉ｙＹ∑∑ｇ伉Ｙ） 脚ｙ－－Ｏ
ｘ－．－Ｏ Ｆ．－．ａ９
（５）
Ｎ．１
Ｎ．ｉ
Ｎ．１ Ｎ．、
特性的起伏背景和抑制高频噪声以及具有高频特性的目 标。一种典型的基于维纳滤波的自适应背景估计方法为：
Ｙ＝∑∑Ｙｇ瓴）＇ｙ芑∑ｇ（ｘ，Ｙ）
Ｍ
ｒ－－ｏ
ｘ．Ｔ－Ｏ ｙ－－Ｏ
厂∞ｙ）＝，，ｌ＋学ｉｆ（ｘ，），）．，，１）
ＣＣＤ ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄｔａｃｋｉｎｇ．Ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｒｅａｔｉｎｇ ｉｍａｇｅ
ｏｎ
ＣＣＤ ｆｉｅｌｄ ｉｓ ｓｅｔ ｕｐ．ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｖａｌｕｅ ｄｉｓｐｏｓａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｐｕｔ ｕｐ．Ａｎ
川大学硕士学位论文，２００６年
对视场图像厂（ｆ，Ｊｆ），确定跟踪窗口如图３。利用先
验信息来确定初始跟踪窗口的中心，跟踪窗口的目标 门尺寸为Ｌ。×Ｌｖ’背景门尺寸定为（１．３Ｌ。×１．３Ｌ），灰 度阈值为ｐ。分别对图像进行灰度变换和中值滤波，根 据公式（４）进行二值化处理。 根据公式（５）计算目标形心，通过对跟踪窗口中心与 目标形心之问偏差的计算，不断调整跟踪窗口的中心位
图１计算目标脱靶量示意图
因此利用上～节得到的形心坐标就是目标在ＣＣＤ像
面的空间位置，进而得到脱靶量。
４仿真实现
４．１视场仿真效果
譬。，ｙ，＝｛≥；｛；：：：：：ｊ三；
五ｙ：Ｏ，ｌ…．Ｎ－１为分割后的二值图像，劝分割阈值。
“，
其中，ｆ（ｘ，Ｙ），‘ｙ：０，ｌ…．Ｊｖ—ｌ为原图像，ｇ＆，Ｙ）， 实际系统中，目标和背景之间并不具有截然不同的
等参数，仿真效果如图４所示。
对目标形心估计精度影响最大的因素就是目标窗口 的中心位置。目标窗口的中心位置对误差的影响比较大， 或者说误差对窗口中心位置非常敏感。在形心估计过程 中可以利用目标窗口中心与目标形心的距离作为反馈量 来校正窗口中心的位置，使其不断地逼近目标的形心，直 到最靠近目标形心的离散值时为止。 （２）二值化阈值
１１１ｍｃ。ｊ ｍ｛．；１ｒ．‘
用形心跟踪时才采用。相关跟踪算法根据相似度的选择 有不同的计算方法，能得到更多的图像信息，可用来跟 踪较小的目标或对比度较差的目标，但运算量较大，影 响实时处理。本文采用基于分割的形心跟踪算法。 基于自适应分割的算法是以自适应阈值分割图像预