楊善敏，楊紅雨，張秀瓊

（四川大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，四川 成都610065）

0 引 言

雪、雨、霧等低能見度條件常常對(duì)飛機(jī)的安全航行造成了很大的威脅。然而，這樣的情況是時(shí)有發(fā)生的，一直以來已成為航空公司密切關(guān)注的話題。雖然有許多先進(jìn)的地面導(dǎo)航系統(tǒng)和機(jī)載導(dǎo)航設(shè)備，低能見度仍然嚴(yán)重的威脅著航空安全，已成為導(dǎo)致可控飛行撞地和跑道入侵的主要因素。因?yàn)樵诘湍芤姸葪l件下，飛行員失去了空間方位信息和周圍環(huán)境信息。所幸的是隨著紅外技術(shù)的發(fā)展，類似的難題在一定程度得到了緩減。通過對(duì)紅外圖像進(jìn)行地平線檢測，我們能對(duì)飛機(jī)的空間方位進(jìn)行定位，從而在一定程度上增強(qiáng)飛行員的環(huán)境意識(shí)。目前人們所建立的各種視覺系統(tǒng)極大多數(shù)是在特定知識(shí)的指導(dǎo)下、在特定條件下，檢測特定目標(biāo)的特征，完成對(duì)特定世界的認(rèn)知。這種從特定認(rèn)知任務(wù)出發(fā)的視覺系統(tǒng)對(duì)開發(fā)者經(jīng)驗(yàn)和應(yīng)用條件過分的依賴，適應(yīng)性和魯棒性不高。而人類視覺系統(tǒng)是一個(gè)魯棒性很強(qiáng)的、能抵御實(shí)際中可能遇的各種變形和各種干擾噪聲的識(shí)別系統(tǒng)。根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的特征以及紅外圖像的特點(diǎn)，本文提出了一種低能見度下的地平線檢測方法。

1 地平線檢測

1.1 地平線特征分析

在具有地平線的圖像中，地面場景復(fù)雜多變，天空的光照強(qiáng)度隨成像條件的不同差別也較大。但在不同的圖像中，地平線具有共性的典型特征可以總結(jié)為以下幾點(diǎn)［1］：

（1）地平線大致是一條直線，該直線在圖像中是顯著的；

（2）地平線是圖像中的一條邊緣線，可以通過圖像邊緣檢測的方法得到；

（3）地平線在地面與天空兩個(gè)區(qū)域之間是一種突變性邊緣線。無論地平線一側(cè)天空區(qū)域是灰度均勻還是線性平滑變化的情況，天空區(qū)域與地面區(qū)域之間的突變邊緣始終存在，兩個(gè)區(qū)域之間存在明顯的灰度跳變。

1.2 人類視覺系統(tǒng)

目前人們所建立的各種視覺系統(tǒng)極大多數(shù)是在特定知識(shí)的指導(dǎo)下、在特定條件下，檢測特定目標(biāo)的特征，完成對(duì)特定世界的認(rèn)知。這種從特定認(rèn)知任務(wù)出發(fā)的視覺系統(tǒng)對(duì)開發(fā)者經(jīng)驗(yàn)和應(yīng)用條件過分的依賴，適應(yīng)性和魯棒性不高。而人類視覺系統(tǒng)是一個(gè)魯棒性很強(qiáng)的、能抵御實(shí)際中可能遇到的各種變形和各種干擾噪聲的識(shí)別系統(tǒng)。因此，我們可以借鑒人類識(shí)別過程，在一定程度上提高機(jī)器視覺的識(shí)別性能。

神經(jīng)生理學(xué)研究表明，人腦中的神經(jīng)元不僅能反應(yīng)世界客觀物體的形狀，還能反應(yīng)它們的顏色、紋理特征等等，因此，被感知的圖像中蘊(yùn)藏著豐富的信息。這些信息首先是在大腦的不同腦區(qū)得到處理的，然后才被高層視覺合理的整合加工在一起形成我們想要識(shí)別的物體。這兩個(gè)階段分別被稱為注意和捆綁［2］。

如圖1所示，圖中有3條邊緣線，第1條邊緣線劃分均質(zhì)區(qū)域和非均質(zhì)區(qū)域，第2條邊緣線劃分黃色區(qū)域和紅色區(qū)域，第3條邊緣線劃分紅色區(qū)域和藍(lán)色區(qū)域。如果我們想要識(shí)別第2條邊緣線，首先我們從圖中提取出所有的邊緣線，然后關(guān)注于使黃色和紅色對(duì)比度較大的分割區(qū)域間的邊緣線。

圖1 典型圖例

1.3 地平線檢測的原理

圖2 是本文提出的基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的地平線檢測算法的流程圖。

在地平線檢測過程中，人類視覺系統(tǒng)在注意階段主要關(guān)注兩個(gè)因素，即邊緣和相似性，然后在捆綁階段將他們組合?；谌祟愐曈X系統(tǒng)的這一生物特征，本文提出了圖像中像素能量的定義

圖2 本文算法流程

式中：G（x，y）——圖像的邊緣；D（x，y）——區(qū)域的相似性；H——圖像的高度；α1、α2——他們的權(quán)值。

（1）圖像預(yù)處理

由于紅外圖像的噪聲大，對(duì)比度低，不利于對(duì)其進(jìn)行直接分析和處理。本文首先采用灰度變換法對(duì)采集到的紅外圖像進(jìn)行圖像對(duì)比度增強(qiáng)，以改善圖像質(zhì)量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別的效果。

（2）邊緣處理

傳統(tǒng)的邊緣檢測方法很多，有梯度算子、拉普拉斯算子、Robert算子、Sobel算子、Marr算子等眾多方法，這些算法都對(duì)噪聲敏感，在處理含有噪聲的圖像時(shí)，易造成檢測出的邊緣模糊，效果不太理想。最近幾年提出了經(jīng)典的Canny算子和LOG算子，他們用高斯函數(shù)直接對(duì)圖像進(jìn)行卷積或平滑，其計(jì)算量非常大，成本較為昂貴?；跀?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣信息提取處理優(yōu)于基于微分運(yùn)算的邊緣提取算法，它不像微分算法那樣對(duì)噪聲敏感，同時(shí)，提取的邊緣也比較光滑，在邊緣檢測上既能夠體現(xiàn)圖像集合特征，很好地檢測圖像邊緣，又能滿足實(shí)時(shí)性要求［3－4］。針對(duì)紅外圖像對(duì)比度低和噪聲大的特點(diǎn)，本文采用了形態(tài)學(xué)的方法來檢測邊緣點(diǎn)。

設(shè)f（x，y）是待處理的灰度圖像，b（x，y）是采用的結(jié)構(gòu)元素，G（x，y）是檢測出的邊緣圖像，o表示的是開操作，·表示的是閉操作，⊕表示的是膨脹操作，Θ表示的是腐蝕操作。由于地平線的結(jié)構(gòu)比較簡單，所以文中采用了較為簡單的結(jié)構(gòu)元素，其區(qū)域D0，D1，D2，D3，D4，D5識(shí)如下

本文采用的抗噪型形態(tài)學(xué)梯度算子定義為

形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子的實(shí)現(xiàn)過程如下：①取基本結(jié)構(gòu)元素D1，D1，D2，D3，D4，D5按照檢測算法定義式 （3）分別對(duì)圖像提取邊緣，得到各個(gè)不同結(jié)構(gòu)元素下的邊緣圖像；②將各個(gè)邊緣圖像組合起來，得到最終的邊緣圖像；③對(duì)邊緣圖像進(jìn)行二值化，完成形態(tài)學(xué)邊緣檢測算法。

（3）相似性計(jì)算

D（x，y）代表的是區(qū)域間的相似性，可以通過計(jì)算點(diǎn)（x，y）中灰度相似的像素個(gè)數(shù)和上下區(qū)域的灰度差異而得到，其具體操作的MATLAB代碼段如圖3所示。

圖3 計(jì)算D（x，y）的 MATLAB代碼段

（4）動(dòng)態(tài)規(guī)劃選取分界點(diǎn)

地平線是圖像中一條分割天空和地面的邊界。因?yàn)樘炜詹糠趾偷孛娌糠只叶炔町惡苊黠@，所以他們之間的能量分布存在很明顯的變化現(xiàn)象，如果一個(gè)像素點(diǎn)的能量很高，我們則認(rèn)為它是一個(gè)潛在的地平線上的點(diǎn)，因此，地平線檢測問題就轉(zhuǎn)化為了尋找能量最大的路徑問題。此類問題利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃編程能夠得到很好的解決。

動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法常用于解決優(yōu)化問題，例如尋找圖中兩節(jié)點(diǎn)間的最優(yōu)路徑，整數(shù)規(guī)劃問題等，它將待求解的問題分解成若干子問題，先求解子問題的解，然后從這些子問題得到原問題的解。

在地平線的檢測問題中，我們首先初始化第一列中各個(gè)點(diǎn)的能量，然后依次遞歸求解從第一列到達(dá)第二列，第三列，…，一直到最后一列中各個(gè)點(diǎn)的最大能量。求解子問題的遞歸格式如下所示

式中：Q（x，y）——從圖像的第一列到達(dá)點(diǎn) （x，y）的最高能量。因?yàn)槲覀円獧z測的地平線是一條直線，相鄰兩個(gè)地平線分界點(diǎn)的行坐標(biāo)值不會(huì)有較大的差異。所以我們并不需要按照傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法計(jì)算所有路徑的能量，而是正如式 （4）所示，限定了相鄰兩地平線分界點(diǎn)的行坐標(biāo)距離不超過1，從而避免了傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法所帶來的龐大計(jì)算，也排除了圖像中噪聲點(diǎn)以及非地平線分界點(diǎn)的邊緣點(diǎn)的干擾，使算法不但具備一定的魯棒性，而且能夠快速準(zhǔn)確的定位到候選的地平線分界點(diǎn)。最后，找到矩陣Q最后一列的最大值，隨即進(jìn)行反向跟蹤，從而得出我們的最優(yōu)路徑。然而，反向跟蹤問題一般是利用前驅(qū)隊(duì)列保存迭代過程中的最優(yōu)路徑而得到的，這樣的方法復(fù)雜而且計(jì)算量較大。我們根據(jù)MATLAB強(qiáng)大的科學(xué)數(shù)據(jù)處理能力，用一個(gè)矩陣很好的解決了此問題。其MATLAB代碼段描述如圖4所示。

圖4 路徑優(yōu)化代碼段

（5）直線擬合

矩陣P中值為1的點(diǎn)是優(yōu)化路徑中的對(duì)應(yīng)的點(diǎn)，也即候選的地平線候分界點(diǎn)。然后利用Hough變換進(jìn)行直線擬合，從而得出真正的地平線。

2 實(shí)驗(yàn)與分析

在MATLAB平臺(tái)下，利用本文提出的方法，對(duì)在飛機(jī)上拍攝的真實(shí)紅外航跡圖進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。為了使實(shí)驗(yàn)更簡便，我們?cè)O(shè)置α1和α2相等均為1，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

如圖5所示，由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，由于圖 （a）圖像噪聲大，像素的灰度值極為相近，對(duì)比度很低，直接使用文獻(xiàn)［2］中的高斯卷積方法進(jìn)行邊緣提取時(shí)，誤取了過多的背景點(diǎn)或是噪聲點(diǎn)，使得后續(xù)操作計(jì)算量大操作困難，處理結(jié)果如圖5（b）所示更是不盡人意；使用經(jīng)典的Canny算子進(jìn)行處理時(shí)也會(huì)提取太多的點(diǎn)，在處理結(jié)果圖 （c）中很難辨別出真正的地平線點(diǎn)。在本文提出的方法中，先對(duì)待檢測的圖像進(jìn)行灰度變換，增強(qiáng)其灰度對(duì)比度，變換結(jié)果如圖5（d）所示，從而使我們能夠更好的關(guān)注感興趣的特征，有利于后續(xù)的操作，圖 （e）是其地平線檢測的結(jié)果，它能克服紅外圖像噪聲大、對(duì)比度低的缺點(diǎn)，較好的檢測出圖像中的地平線。通過對(duì)不同算法的比較研究，證明了本文算法在處理紅外地平線圖像時(shí)的魯棒性和優(yōu)越性。

圖5 紅外圖像地平線檢測結(jié)果

3 結(jié)束語

本文根據(jù)人類視覺系統(tǒng)的特征，根據(jù)形態(tài)學(xué)邊緣邊緣檢測的優(yōu)點(diǎn)和動(dòng)態(tài)規(guī)劃的相關(guān)理論，提出了一種低能見度下的地平線檢測方法。該方法首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，增強(qiáng)其對(duì)比度，然后根據(jù)圖像的邊緣和圖像信息的相似性，定義了每個(gè)像素的能量，再利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法快速準(zhǔn)確的找到所有候選地平線上的點(diǎn)，最后用Hough變換擬合出地平線。整個(gè)算法操作簡單，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了該算法的優(yōu)越性和魯棒性。

雨、雪、霧等低能見度條件會(huì)導(dǎo)致飛行員丟失飛機(jī)的空間方位信息和周圍環(huán)境信息，進(jìn)而對(duì)飛機(jī)的安全造成嚴(yán)重的威脅。所幸的是我們能夠?qū)t外地平線圖像進(jìn)行處理，并檢測出其中的地平線。本文提出的地平線檢測算法能直接運(yùn)用于各種低能見度條件，通過對(duì)紅外圖像進(jìn)行直接處理，然后將處理信息提供給飛行員，使其能夠?qū)︼w機(jī)的空間方位進(jìn)行定位，從而在一定程度上增強(qiáng)飛行員的環(huán)境意識(shí)，這在航空領(lǐng)域具有非常重要的意義。

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