多特征的UAV快速目标识别算法仿真

收 稿 日期 ： ０ １０ — １ ２ １— ２０ 修 回 日期 ： ０ １０ — １ ２ １ —３１
（Ｓ Ｓ ＤＡ） 不 变矩 特 征 、 、 角点 特 征 和基 于模 型 的方 法
＊基 金 项 目 ： 家 自然科 学 基 金 资 助 项 目（ １ ７ １ ５ 囝 ６０ ４ ５ ）
等。 文献 Ｅ ３ 出基 于 Ｈａ ｓ ｏｆ 距 离 的方法 识别 飞 １提 ｕ ｄ ｒｆ
多特 征 的 Ｕ ＡＶ快 速 目标 识别 算 法仿真
李大健 刘 慧 霞 张 ， ，
（．西 北 工 业 大 学 第 ３ ５研 究 所 ， 安 １ ６ 西
清。席庆 彪 ， 海帆。 ， 郭
７０７ ， １ ０ ２ ６０３） １０ ６
７ ０ ６ ，．西 北 工 业 大 学 自动 化 学 院 ， 安 １０５２ 西
作 者 简 介 ： 大 健 （９ ７ ） 男 ， 西人 ， 工 ， 究 方 向 ： 李 １ ６一 ， 陕 高 研
无 人 机 系 统控 制 ， 人 机 侦 察 信 息 处 理 。 无
机 ， 时性 较强 ， 实 但算 法对 目标 尺度 变化 较大 的情况 鲁 棒性 不 强 。 献 ［ —］ 出了基 于不 变矩的飞 机 识 文 ２３ 提
引 言
情 报 侦 察 、 场监 视 是 ＵＡＶ 承 担 的 多 种 角 色 战 中的 主要作 战 任务 之一 。 用 ＵＡＶ 进行 空 中侦察 ， 利
息 的 主导 权 。ＵＡＶ 目标 快速 识 别算 法 主 要依 赖 于 两个 方 面 ， 一方 面 是特 征点 的选取 ， 征点需 要 满足 特 独特 性 、 部 性 、 确性 、 局 准 高效 性 以及 不 变 性 和鲁 棒
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ３ １ ７。 ．
Ｍ ａ ， ０１ ｒ２ ２
火 力 与 指 挥 控 制
Ｆ ｒ ｏ ｔｏ ＆ Ｃ ｍｍａ ｄ Ｃ ｎ ｒ ｌ ｉ Ｃ ｎ ｒｌ ｅ ｏ ｎ ｏ ｔｏ
第３ ７卷 第 ３ 期 ２１ 年 ３ ０２ 月
文章 编 号 ： ０ ２ ０ ４ （ Ｏ ２ Ｏ — ０ ５ ０ １０ —６ Ｏ ２ １ ） ３０ ３—４
ｓｍｉ ｒｔ ｕ ｃｉｎ ｉ ｄ ｓｇ ｅ ｔ ｎ ａ ｉｎ ｍｅ ｔ ，ａ ｄ ａｆ ｎ ｓ ｕ ｃｉｎ ｏ ｉ ｌ ｉｙ ｆ ｎ ｔｏ ｓ ｅ ｉ ｎ ｄ ｗｉ ｉｖ ｒａ ｔｍｏ ｎ ｓ ｎ ｉ ｅ ｓｆ ｎ ｔｏ ｆＧＡ （ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ）ｉ ａ ｈ ｔ ｇ ｎ ｔｃａ ’
●
口 困
矩 特 征是 图像 的 统计 特征 ， 对平 移 、 伸缩 、 转 旋 均满 足 一定 的不 变性 ， 综合 不 变 矩 的研究 成 果 可 以
看出， 不变 矩可 以很 好地应 用于 目标 的识 别 ， 算速 计
算法 的基 本框 架如 图 １ 示 。 所 对 于 ＵＡＶ 侦察 图像 Ｆ（ ， ， ｘ ） 如果 它分 段 连续 且 只在 ＸＹ平 面上 的有 限个 点不 为零 ， 则其 户 ＋ｇ阶
ｔ ｅ ＲＯＩ ｒ ｇ ｏ ． Ｓ ｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｓ ｏ ｔｏ ｇ ｒ ｂ ｓ ｎ ｓ ｎ ａ ｆ ｅ ｔ ｅｙ ｈ ｅ ｉｎ ｉ ｌ ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｆ ｓ ｒ ｎ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ａ ｄ ｃ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｌ ｖ ｉ ｅ ｔｆ ｈ ｌ ｎ ａ ｇ ｔ ｎ ａ ｒ ｏ ｔ ｗｉ ｈ ｂ ｌ ｙ ｔ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｔｍｅ ｓｇ ｉｉａ ｔ ． ｄ ｎ ｉ ｔ ｅ ｐ ａ ｅ ｔ ｒ ｅ ｓ ｉ ｉｐ ｒ ｔ ｔ ｅ ａ ｉ ｔ ｏ ｒ ｄ ｃ ｈ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｉ ｉ ｎ ｆｃ ｎ ｌ ｙ ｈ ｉ ｙ Ｋｅ ｒ ｓ ＵＡ Ｖ ，ａ ｇ ｔｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｉ ｖ ｒａ ｔｍ ｏ ｎ ｓ ｇ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｒｔ ｍ ， Ｉ Ｔ ｙ ｗｏ ｄ ： ｔ ｒ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ， ａ ｉｎ ｍｅ ｔ ， ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ Ｓ Ｆ ｉ ｎ
度 也较 快 ， 但是 鲁棒 性不 够强 。ＳＦ ＇ Ｉ ＴＥ 算法 是 一种 ￣ 提 取局部 特征 的算 法 。其 对 图像 缩放 、 旋转 、 光线 变 化 等甚 至仿 射 变换 均保 持 不变 。ＳＦ 算 法是 一 种 ＩＴ 有 效 的特征点 提取算法 ［ 。 在现有 的计算 机上 ， ８但 ］ 很
ｉ ｖ ｒａ ｔ ｍ ｏ ｎ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ Ｓ Ｆ （ ｃ ｌ ｎ ａ ｉ ｎ ａ ｕ ｅ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ ） ｆ ａ ｕ ｅ ｆ ｔ ｅ ｉ ｇ ． Ｆｉｓ ｌ ｎ ａ ｉｎ ｍｅ ｔ ｎ ｈ Ｉ Ｔ Ｓ ａ ｅ Ｉ ｖ ｒａ ｔ Ｆｅ ｔ ｒ ａ ｓ ｏ ｍ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｈ ｍａ ｅ ｒｔ ｙ，
其 中， ＝ｍ 。 。歹 ｌ ｍ。 一ｍｏ ｍ 。 Ｆ（ ， 的重 心坐 ／ ， １ 。 ／ 为 ｚ ）
标 。归一 化 中心矩定 义 为 ：
出 了结 合 闭合 轮廓 和部 分特 征 的 飞机识 别 算 法 ， 但
要 求遥 感 图像 的分 辨 率较 高 ， 实 际 的 ＵＡＶ 系 统 而 遥感 图像 分辨 率一般难 以达 到 。 文献 ［ ］ 出 了采用 ５提 角 点特 征和 自适 应核 聚类算法 ， 算法 鲁棒性 较强 ， 但
由于计 算复 杂 ， 很难满 足实 时性要 求 。
３ Ｓｏ ｔ ｗｅｔＣｈｎ ｓａ ｃ ｎｔｔｔ ｆ ｅｔｏ ｉ ｕｐ ｔ Ｃｈ ｎ ｕ ６ ０ ３ Ｃｈ ｎ ） ． ｕ ｈ ｓ ＂ ｉ ａＲｅｅ ｒ ｈ Ｉ ｓｉｕｅｏ ＥｌｃｒｎｃＥｑ ｉ ｍｅ ， ｅ ｇｄ １ ０ ６， ｉ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｏ ｓ ｔｌ ｈ ｒ ｂｅ ｏ ｄ ｎ ｉｉｇ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｕ ＡＶ （ ｎ ｎ ｅ ｒａ ｈｃｅ ｓｒ ｃ ： ｅｔｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｆ ｉｅ ｔ ｎ ｈ ａ ｇ ｔ ｉ ｈ ｆ Ｕ ｍａ ｎ ｄ Ａｅ ｉｌＶｅ ｉｌ ） ｒ ｃ ｎ ａｓ ａ ｃ ｍａ ｅ ｉ ｅ ｌｔ ｅ ｏ ｎ ｉｓ ｎ ｅ ｉ ｇ ｎ ｒ ａ ｉ ｍｅ， ａ ＵＡ Ｖ ａ ｔｔ ｒ ｅ ｄ ｎ ｉ ｌｏ ｉｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ，ｗｈｃ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｆｓ ａ ｇ ｔｉｅ ｔｆ ａｇ ｒｔ ｍ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｙ ｉｈ ｉ ａ ｅ ｎ
中圈分类号 ： ７３ ＴＰ ５ 文献标识码 ： Ａ
Ｆａ ｔ ＵＡ Ｖ ｒ ｅ ｅ ｏ ｉｉ ｎ Ａ ｌ ｏ ｉ ｈ ｓ ｄ ｏ ｕ ｔｐｌ ａ ｕｒ ｓ ｓ Ｔａ ｇ ｔＲ ｃ ｇｎ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｌｉ ｅ Ｆｅ ｔ ｅ
ＬＩＤａ ｊ ｎ ， Ｕ ｉｘ ａ ， —ｉ ＬＩ Ｈｕ— ｉ ＺＨＡＮＧ ｎ ａ Ｑｉ ｇ ，ＸＩＱｉｇ ｂａ １ ｎ — ｉｏ ， ＧＵＯ ｉ ａ 。 ２ Ｈａ－ ｎ ｆ
ｔ ｋ ｎ ｔ ｅ ｒ ｈ ｔ ｅ ｉ ｇ ｌｂ ｌ ａ ｅ ｏ ｓ ａ ｃ ｈ ｍａ ｅ ｇ ｏ ａ ｌ ｔ ｅ ｒ ｇ ｏ ｆ ｉ ｔ ｒ ｓ （ ｙ， ｈ ｅ ｉ ｎ ｏ ｎ ｅ ｅ ｔ ＲＯＩ ， ｉ ｈ ｍａ ｏ ｔ ｉ ｈ ａ ｇ ｔ ａ ｅ ） ｗｈ ｃ ｙ ｃ ｎ ａ ｎ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ，ｃ ｎ ｂ
・３ ・ （ ６ 总第 ３ －４ ４ ７ ４）
火 力 与 指 挥 控 制
２１ ０ ２年
第 ３期
别 算法 ， 该算 法能成 功识别扭 曲变 形 的飞机 目标 ， 但
查 找 Ｆ（ ） 目标 Ｔ（ ） ｘ， 中 ｘ， 的空 间坐标 ｄ ｘ， 。 （ ）
厂甄讯 厂蓟瓢丽
存在 较大 噪声干 扰 的情况 下适用 性不 强 。 献 ［］ 文 ４ 提
（ ． ｏ ３ ５Ｒｅｅ ｒｈ Ｉ ｓｉ ｔ ，Ｎ ｏｔ ｗｅｔＰｏｙ ｅｈ ｉａ ｉｅ ｓｔ １ Ｎ ． ６ ｓａ ｃ ｎ ｔ ｕ ｅ ｔ ｒｈ ｓ ｌｔｃ ｎｃ ｌＵｎｖ ｒｉ ｙ，Ｘｉａ １ ０ ５ Ｃｈｎ ’ ｎ ７ ０ ６ ， ｉａ，
２ ｃｏｌ ｆＡｕｏ ａｉ ，Ｎｏｔｒｅｔ ｏｙｅｈ ｉ ｌ ｎｖｒｉ Ｘｉａ １０ ２ Ｃ ｉａ ．Ｓ ｈ ｏ ｔｍ ｔ ｎ ｏ ｏ ｒｈ ｓ Ｐ ｌｔ ｎｃ ｉｅｓｙ， ’ｎ７ ０ ７ ，ｈｎ ， ￣ ｃ ａＵ ｔ
，ｌ ＝ ，棚
难 达 到实 时的程 度 。许 多学 者对 Ｓ Ｆ Ｉ Ｔ算 法 提 出 了
一
∑ ∑ Ｘｙ （， ｐｑ ｘ ） Ｆ
（ ２ ）
些 降 维改 进 ， Ｐ Ａ— Ｉ Ｔ 等 ， 然 提 高 了运 算 如 Ｃ ＳＦ 虽
Ｆ（ ） 户 ｘ， 的 ＋ｇ阶中心矩 定义 为 ；
＝
速度 ， 但牺牲 了算法 的鲁棒性 。
性 ， 一方 面快 速性 还 涉及搜 索策 略 的选 取 。 另
目前 目标 识别 算法 中用 到的特 征点 主要 有基 于
快 速 地 发 现 识别 目标 ， 助 于 在 现代 战争 中获 取 信 有
Ｈａ ｓｏ ｆ 距 离 的边 缘 特征 、 贯 相 似 性 检 测 算 法 ｕ ｄ ｒｆ 序
ｅ ｔａ ｔ ｄ ｑ ｉｋ ｙ ｅ ｏ ｄ ｙ ｔ ｅ ｌｃ ｔｏ ｆｔ ｅ ｏ ｊｃ ａ ｅ ｄ ｔｒ ｎ ｄ ａ ｃ ｒ ｔｌ ｙ Ｓ ＦＴ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｘ ｒ ｃｅ ｕｃ ｌ ．Ｓ ｃ ｎ ｌ ｈ ｏ ａ ｉｎ ｏ ｈ ｂ ｅ ｔｃ ｎ ｂ ｅ ｅ ｍｉｅ ｃ ｕ ａ ｅｙ ｂ Ｉ ｌｏ ｉ ｍ ｎ ｔ
３ 西南 电子设备研究所 ， 都 ． 成
摘
要 ： 对 ＵＡ Ｕｎ ｎ ｅ ｒ ｌ ｅ ｉｌ） 察 图 像 快 速 目标 识 别 问题 ， 点 展 开 基 于 多 特 征 的 ＵＡＶ 快 速 目标 识 别 针 Ｖ（ ｍａ ｎ ｄＡｅｉ ｈｃ 侦 ａＶ ｅ 重
算 法 的仿 真研 究 。 算 法 结 合 图像 的不 变 矩 特 征 和 ＳＦ 特 征 ， 先 用 不 变 矩 特 征 构 造 适 应 度 函数 并 利用 遗 传 算 法 的 全 局 搜 索 ＩＴ 首 能 力 ， 侦 察 图 像 中进 行 搜 索 。 速 提 取 出可 能 包 含 目标 的 感 兴 趣 区 域 （ ＯＩ ｅ ｉ ｆ ｎｅｅｔ Ｉ 后 采 用 尺 度 不 变 特 征 变 在 快 Ｒ ，Ｒ ｇｏ ｏ ｔｒｓ） 然 ｎ Ｉ 换 算 法 （Ｉ Ｔ， ｃ ｌ Ｉｖ ｒ ｎ ｅｔｒ ａ ｓｏｍ） Ｒ 区 域 中进 行 匹 配 识 别 ， 而 确 定 目标 的精 确 位 置 。 真 结 果 表 明 ： ＳＦ Ｓａｅ ｎ ａｉ ｔ ａｕ ｅ ｎ ｆｒ 在 ＯＩ ａ Ｆ Ｔｒ 从 仿 算 法 具 有 较 强 的鲁 棒 性 ， 有 效 地识 别 飞 机 目标 并 显 著 减 少 识 别 时 间 ， ＵＡＶ 系 统 提 供 了一 种 近 实 时 的 目标 识 别 方 法 。 能 为 关麓词 ｔ 人机 ， 无 目标 识 另 ， 变 矩 ， 传 算 法 ，Ｉ Ｔ Ⅱ不 遗 ｓＦ
∑ ∑ 一 ’ 一 ）Ｆｘ ） （ ） （， ３ （ ）
目前主 要的搜 索策略有 遗传算 法 、 蚁群 算法 等 。
其 中 遗 传算 法 具 有 内在 的 隐并 行 性 和 全 局 搜 索 能
力 ， 不需 要确定 的模型 ， 棒性很 强［ 。 且 鲁 ９ ］ 考虑到 不变矩 特征具有 一定 的旋转 、 伸缩 、 灰度