空間點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、“點(diǎn)目標(biāo)”這一概念首先來(lái)源于軍事領(lǐng)域。在夜視環(huán)境下，空間作戰(zhàn)的敵方目標(biāo)一般都處于遠(yuǎn)距離的復(fù)雜云天背景之下，通過(guò)傳感器采樣得到的圖像中，目標(biāo)往往成像面積都在幾個(gè)像素，甚至更少，所以普遍地稱之為小目標(biāo)或者點(diǎn)目標(biāo)。點(diǎn)目標(biāo)系列問(wèn)題的研究具有重要的軍事國(guó)防意義，伴隨精確制導(dǎo)武器的發(fā)展，對(duì)于遠(yuǎn)距離作用目標(biāo)實(shí)施有效攔截和精確打擊是支撐點(diǎn)目標(biāo)技術(shù)發(fā)展的最終目標(biāo)。此外其在海面作業(yè)、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域也具有廣泛的應(yīng)用。本文以經(jīng)典的邊檢測(cè)邊跟蹤理論為主要理論基礎(chǔ)

2、，針對(duì)復(fù)雜云天背景下(固定背景、變化背景)點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤等系列問(wèn)題進(jìn)行了一系列研究。利用序列圖像生成的航跡，從圖像處理和信號(hào)處理兩個(gè)角度出發(fā)完成檢測(cè)過(guò)程。試圖解決該熱點(diǎn)問(wèn)題中的一些關(guān)鍵技術(shù)，如：雜波抑制、軌跡互聯(lián)、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別等等。
　　點(diǎn)目標(biāo)技術(shù)的研究首推三維匹配濾波器算法，為了減少設(shè)計(jì)三維匹配濾波器的復(fù)雜性和計(jì)算量，一般都將三維圖像序列投影到二維空間中降維，然后通過(guò)識(shí)別累加起來(lái)的目標(biāo)軌跡片段達(dá)到檢測(cè)的目的。本文的第一

3、部分研究工作就是采用了這種研究思路，檢測(cè)無(wú)遮擋的天空背景下的多目標(biāo)。將目標(biāo)軌跡進(jìn)行累加和投影，并通過(guò)聚類方法篩選出軌跡片斷，從而達(dá)到檢測(cè)的目的，同時(shí)改進(jìn)了傳統(tǒng)的Pipeline管道算法的開(kāi)環(huán)結(jié)構(gòu)，將濾波管道、檢測(cè)管道、搜索窗預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)融為一體，構(gòu)建了一種新型的閉環(huán)結(jié)構(gòu)。搜索窗預(yù)測(cè)工作的開(kāi)展使得每一次迭代時(shí)的搜索空間急劇地壓縮，提高了管道的吞吐率。比起原有方法，該方法在計(jì)算復(fù)雜性和存儲(chǔ)量上更具有優(yōu)越性。
　　目標(biāo)在實(shí)際飛行中，往往存在

4、更復(fù)雜的情況，如：軌跡彼此交叉、目標(biāo)穿越云層從而出現(xiàn)的部分遮擋以及完全遮擋等現(xiàn)象。因此，本文的第二部分工作著力解決此類復(fù)雜目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題。為了進(jìn)行正確的軌跡互聯(lián)，對(duì)于存在共享觀測(cè)量的目標(biāo)，從首尾兩個(gè)方向開(kāi)展多階段的軌跡互聯(lián)，可以憑借目標(biāo)軌跡的曲率約束、連續(xù)性等特點(diǎn)完成正確的關(guān)聯(lián)，同時(shí)不斷地進(jìn)行虛假分支的剪支工作，比起順序的單方向互聯(lián)速度更快。此外，為了剔除干擾雜波和噪聲，本文設(shè)計(jì)了一種雙向高階“與邏輯”管道濾波器進(jìn)行去噪，不斷篩選可以構(gòu)

5、成連續(xù)的三點(diǎn)軌跡片斷的像素，從而降低了后期軌跡互聯(lián)時(shí)發(fā)生虛警的概率。最后沿著航跡進(jìn)行能量積累，從而迅速地提高目標(biāo)的信噪比，完成檢測(cè)。對(duì)于處于遮擋中的目標(biāo)，為了充分保留目標(biāo)信息，設(shè)計(jì)了一種低通濾波器，將具有低頻特征的背景信息濾除，然后給出一種多信息融合滾動(dòng)搜索窗算法，通過(guò)不斷地尋找搜索范圍內(nèi)具有最大灰度強(qiáng)度的像素進(jìn)行軌跡互聯(lián)。同時(shí)按照軌跡與背景之間的位置關(guān)系進(jìn)行分類，對(duì)于未遮擋目標(biāo)以及部分遮擋目標(biāo)，通過(guò)對(duì)比度與灰度強(qiáng)度的多信息融合完成檢測(cè)

6、，而對(duì)于完全遮擋的目標(biāo)，為了克服其處于雜波干擾之下導(dǎo)致過(guò)多錯(cuò)誤互聯(lián)的問(wèn)題，本文進(jìn)一步地開(kāi)展了二次互聯(lián)。實(shí)驗(yàn)證明，這種二次互聯(lián)可以較好地提高正確互聯(lián)率。最后通過(guò)灰度強(qiáng)度的累積實(shí)施檢測(cè)。此外本文還依據(jù)不同軌跡的特點(diǎn)開(kāi)展雜波航跡的剔除工作。實(shí)驗(yàn)證明，此種方法對(duì)于檢測(cè)信噪比大于4dB的遮擋目標(biāo)具有良好的檢測(cè)效果。
　　本文的第三部分工作力求解決信噪比低于2dB的弱目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題。為了克服類似于窮舉式搜索的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法不適用于大尺寸圖像，不

7、允許目標(biāo)速度遷移的缺陷，本文首先給出了一種貪心算法。在構(gòu)造可能航跡時(shí)，每次只互聯(lián)利用高階相關(guān)濾波器得到的“可擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)”。由于每次只考慮最有希望的節(jié)點(diǎn)，比起窮舉式搜索，計(jì)算復(fù)雜性只有 MN(N幀圖像，M種遷移狀態(tài))。同時(shí)為了避免貪心算法易陷入局部解的缺陷，后期融合軌跡特征對(duì)這個(gè)可行解進(jìn)行考察，不斷地校正使其與真實(shí)軌跡吻合。最后通過(guò)Neyman-Pearson的恒虛警率檢測(cè)準(zhǔn)則完成檢測(cè)過(guò)程。實(shí)驗(yàn)部分通過(guò)與傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的比對(duì)證明，本文提

8、出的方法不僅具有時(shí)間、空間的優(yōu)勢(shì)，而且由于抑制了更多的虛警，檢測(cè)率更高，實(shí)時(shí)性更好，操作更簡(jiǎn)單。此外本文還給出了一種雙階段FSS(固定采樣數(shù)檢驗(yàn))的多分辨率檢測(cè)方法。它將多分辨率思想融入其中，實(shí)現(xiàn)一種由粗至精的定位方法。對(duì)于在低分辨率下獲得的“啟發(fā)式片段”進(jìn)行一次FSS檢驗(yàn)，保留滿足門限的等待繼續(xù)檢驗(yàn)，如果低于門限則直接截?cái)?；?duì)于經(jīng)過(guò)篩選之后的啟發(fā)式片段，再進(jìn)行細(xì)尺度的調(diào)節(jié)，之后對(duì)于合格的軌跡再執(zhí)行一次 FSS檢驗(yàn)，最終篩選出目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)