光电成像目标识别与检测关键技术研究.pdf
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1、2023 年第 10 期44计算机应用信息技术与信息化光电成像目标识别与检测关键技术研究贾 娜1 JIA Na 摘要 基于光电成像原理的地面运动目标自动跟踪检测,通常用于引导和控制导弹飞行方向、精确打击地面运动目标,利用摄像机装置拍摄得到多帧(3 帧以上)视频的序列图像,进行运动目标的灰度直方图、空间位移特征提取,利用云台装置发送的指令来控制摄像机转动角度。通过运用图像金字塔的全局估计算法、变化能量的运动目标检测算法,针对地面运动目标的多帧序列图像,进行多层金字塔的图像像素块预判、块匹配计算,求解出不同分辨率的图像运动参数,通过使用高分辨率图像的迭代估计方法,可计算图像金字塔上相邻帧间的全局运
2、动参数,形成背景图像像素位移的运动补偿。同时,对于分散运动相对应的非显著性像素,通过计算变化能量,在同级变化能量的乘积图像中抽取变化区域,用于检测与标记独立运动目标的位置、数量。为验证算法的有效性,对标准的图像帧序列作出测试,实验结果得出:两种目标检测算法的综合应用,可保证像素宏块与匹配、运动目标标记与检测的准确性。关键词 光电成像;目标识别;检测;关键技术 doi:10.3969/j.issn.1672-9528.2023.10.0091.人民解放军 91550 部队 42 分队 辽宁大连 1160230 引言近年来块匹配法、特征点匹配法为全局运动估计的最常用算法,主要从摄像机拍摄的视频帧序
3、列中找出前景、背景的运动参数,将图像参考帧分为若干相同的图像块、提取背景运动参数进行前景与背景块匹配,经过全局匹配与运动补偿后、可差分检测出跟踪的运动目标。光电成像是用于重点区域全局运动估计、地面目标自动跟踪检测方法,是利用人眼难以直接观察的问题辐射光波作出识别目标的像素点、特征点抽取,将运动参数映射到不同层级的图像中,光电成像系统的目标跟踪与识别能力决定着特定空间范围内的真实目标预测与跟踪精度。为完成视频图像帧的运动目标对象识别与检测,主要针对摄像机采集到的图像信息,采取图像金字塔分解的全局运动估计算法,从视频的图像序列中找出背景运动参数,进行相关运动参数的全局补偿,补偿后的图像帧间背景静止
4、,即可差分检测出运动目标的参数信息1。在此基础上使用变化能量的运动目标检测算法,抽取多帧图像(3 帧以上),计算并得出每级图像的运动变化能量乘积图,即可确定某一目标在多帧图像中的变化区域、定位位置,并抑制背景杂波,得到准确的运动目标识别与检测结果2。1 基于图像金字塔的全局运动补偿算法技术1.1 基于梯度信息的宏块预判基于图像金字塔全局运动估计通常围绕 2 个以上参数构建运动模型,从视频序列图像中寻找28个的运动估计参数,如选用前景像素点、背景像素点、目标位置等参数对全局运动状态作出估计检测,运动模型涉及的参数越多,对于复杂场景的目标跟踪监测结果也就越精确,但与此同时运动模型系统的计算量也越大
5、。图像金字塔的特征点提取、块匹配算法,涉及一级、二级、三级(帧)的待配准图像块,包括图像金字塔构造、逐级图像块归整、背景运动参数估计、由粗到精迭代估计计算等的执行流程,能够不同分辨率图像的逐级迭代估计、运动模型参数求解,优点是每一级分辨率图像间的像素偏移较小,具体的迭代全局运动直接补偿算法流程如图 1 所示3。从图 1 可以看出,若图像金字塔需要进行宏块匹配,则应对前两层金字塔的图像特征点作出选取,然而多层块匹配都需要先判断图像的纹理信息,当图像纹理信息很少时,难以进行特征点提取、块匹配计算,图像的梯度信息可用于描述纹理特征。因而本文采取基于梯度信息的宏块预判方法,对图像分成的若干个宏块,去除
6、梯度信息小的宏块4。2023 年第 10 期45计算机应用信息技术与信息化图 1 迭代全局运动直接补偿算法流程使用两个 33 矩阵的边缘检测算子(Sobel),去和目标背景图片作卷积,得到横向 G(x)和纵向 G(y)的梯度值,完成图像梯度信息的计算。对于存在 mn 个像素的图像宏块 A 而言,若设定 pxy为坐标(x,y)处的像素块,则根据Sobel 算子的梯度值 G(pxy),计算得到宏块的图像梯度信息值为 GA,具体计算公式5为:G(pxy)=G(x)G(y)(1)1-01121)(=xG =1-01121)(yG (2)(3)式中:mn 作为宏块像素的阈值,通过设置宏块像素的阈值可用于
7、判定宏块的梯度信息值是否完全,m、n 越大表示舍去的宏块像素数越多、保留的宏块像素数越少。当宏块像素数量不再变化时、表示全局运动补偿的运算量保持稳定,但具有梯度信息的宏块数目应维持在 50%以上的范围内,否则无法保证图像帧的全局运动参数估算,在宏块数目保持到 50%70%范围时可减少模型运算量、提高运动估计的准确性。1.2 基于图像块的前景运动点去除在地面目标多帧图像的全局运动估计中,除目标对象以外的局部前景运动点,会作为噪声点干扰逐级迭代估计、运动模型参数求解,因此运动估计计算前应排除噪声点。本文采取基于宏块前景像素点的去除法,对目标多帧图像进行全局运动补偿,将原图像与补偿后的图像差分,形成
8、并分为MN 大小的残差图像块,计算图像块之间相似度的绝对差总和(SAD)值,其计算公式6为:(4)式中:(x,y)表示点(x,y)的残差值。将局部前景运动点的图像块 SAD值作出排序,去除 SAD值较大的图像块,以及对某一 SAD值较大的图像块周围的领域块,根据设定的预选规则进行去除。如某一图像块周围存在 8 个邻域预去除块,则应去除 4 个 SAD值较大的预选块,并对剩余预去除块,也标志为预选去除块。通常去除 SAD值较大的图像块不宜过多或过少,一般控制在前景宏块的 40%左右,若预去除块过多则会影响估计的准确性,过少则会导致全局运动估计的运算量增大,以及误将前景噪声块作为背景块,也将影响运
9、动估计的准确性7。1.3 全局运动直接补偿算法 当跟踪摄像机、地面目标场景之间的距离变化较小时,可认为光电传感器、地面目标对象保持着独立运动,也即属于平滑的二维平面运动。基于这一考量,本文以背景像素坐标(x,y)为主,建立起图像金字塔全局运动的仿射变换模型,其计算公式8为:u(x,y)=p1x+p2y+p3 v(x,y)=p4x+p5y+p6 (5)式中:P=p1,p2,p3,p4,p5,p6 表示仿射变换模型的参量,u(x-,y),v(x,y)表示相邻图像帧 I1、I2的背景像素运动偏离值。当光电传感器距离地面较远时,仿射变换模型可拟合出精确的二维运动场,而后利用图像帧 I1、I2的偏离值,
10、计算出每级(帧)图像的最小化平方和误差 E 值,如式(6),以此为依据估算出仿射变换模型的参数 P9。()()()2,121,=yxjvyuxIjyxIvuE (6)式中:I1(x-u,y-v)表示 I1(x,y)偏离值的运动补偿图像,j 表示金字塔中的图像帧等级,平方和用于完成图像区域内所有像素点的计算。在图像像素发生灰度变化情况下,假设(ui,vi)表示第 i 次迭代估计后,相邻图像帧的运动偏移值,u=(u,v)表示运动估计计算的增量值,则第 i 次归整后的每级图像最小化平方和误差 E 表示为:()()()2,*,+=yxuyxIyxIvuE u2 (7)式中:()()iivyuxIyxI
11、I=,12,表示第 i 次归整后 I1、I2图像帧像素的运动偏移值;()yxIII=,表示图像帧 I2在 x、y 空间方向的梯度向量,采取高斯滤波器的卷积计算方式得到。2 基于变化能量的运动目标检测算法技术在光电成像目标对象检测中,使用图像金字塔的全局运动补偿算法,需要通过帧间差分的检测方式,去除图像帧的背景噪声干扰、计算全局运动的估计误差,否则难以得到精确、满意的检测结果。在这一情况下,本文基于变化能量的运动目标检测算法,结合图像金字塔的帧像素信息,如选取L1、L2作为相邻帧图像,前后相邻帧的全局运动偏离参数仍2023 年第 10 期46计算机应用信息技术与信息化设置为 u(x,y)、v(x
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