龔勇輝+蔣冠雷+余浩章+陳宜穩(wěn)

摘 要： 該研究為實(shí)現(xiàn)發(fā)射場(chǎng)初始段安控電視系統(tǒng)數(shù)字化圖像采集、處理和存儲(chǔ)展開討論。采用形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法、霍夫變換直線檢測(cè)算法和光流法運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法，利用火箭發(fā)射初始段安控電視錄像進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)射場(chǎng)初始段火箭箭體的識(shí)別。該研究使用數(shù)字化圖像處理方法對(duì)現(xiàn)有的安控電視系統(tǒng)進(jìn)行有效改進(jìn)，為安控圖像實(shí)時(shí)判讀提供了可靠的依據(jù)，并為下一步研究提供了有意義的參考。通過對(duì)上述幾種之間的特點(diǎn)和處理所需的時(shí)間的比較分析，形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法的效果優(yōu)于其他兩種方法。

關(guān)鍵詞： 初始段安控圖像； 目標(biāo)識(shí)別； 形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)； 霍夫變換； 光流法

中圖分類號(hào)： TN911?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2014）14?0068?04

Methods of object identification in initial security control images

GONG Yong?hui1， JIANG Guan?lei2， YU Hao?zhang2， CHEN Yi?wen2

（1. Jiuquan Satellite Launch Center， Lanzhou 732750， China； 2. Beijing Institute of Tracking and Telecommunication Technology， Beijing 100094， China）

Abstract： The digitization image acquisition， processing and storage of initial security TV system are discussed in the research. The morphological edge detection algorithm， Hough transform line detection algorithm and optical flow motion detection algorithm are used to perform the testing experiment by means of the rocket initial security control video and to realize the identification of rocket in the initial section. The digital image processing method is adopted to improve the existing security control TV system， which provides a reliable basis for real?time interpretation of security control images and a significant reference for further research. The morphological edge detection algorithm is better than the others according to the comparative analysis on the characteristics and the time needed for image processing of these three methods.

Keywords： initial security control image； target identification； morphology edge detection； Hough transformation； optical flow method

0 引 言

初始段安控用于保證在火箭發(fā)射發(fā)生故障時(shí)，保護(hù)重要設(shè)施及地面人員的安全，使人身傷亡、財(cái)產(chǎn)損失及國(guó)際影響減至最小。目前現(xiàn)有的發(fā)射場(chǎng)系統(tǒng)中，安控電視是火箭發(fā)射初始段安控判決的重要信息源，為安控指揮員判斷和采取相應(yīng)措施提供依據(jù)，對(duì)保障發(fā)射任務(wù)的安全順利進(jìn)行具有極其重要的意義。

本文使用數(shù)字圖像處理技術(shù)將安控電視任務(wù)畫面以數(shù)字圖像的方式進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射場(chǎng)初始段火箭箭體的識(shí)別、捕捉。特別是針對(duì)火箭發(fā)射初始段離開塔架以及火箭發(fā)生偏飛時(shí)的數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行研究分析，為發(fā)射場(chǎng)后續(xù)安控電視系統(tǒng)的進(jìn)一步改造提供參考。

1 安控電視系統(tǒng)現(xiàn)狀及研究方案

中心安控電視系統(tǒng)自20世紀(jì)90年代初投入使用至今，其使用的輔助判決方案是簡(jiǎn)單地將安控電視視頻上疊加顯示一個(gè)安控管道的圖層，依靠人眼識(shí)別視頻中的火箭發(fā)射初始段位置，來(lái)判斷是否提供輔助安控判決信息。此方案受天氣條件影響，所攝得的火箭發(fā)射初始段飛行景象并不清楚，箭體的顏色與天空的背景色相近，要想人工辨別火箭在飛行中的情況有較大的難度。且使用攝錄機(jī)和磁帶式編錄機(jī)采集存儲(chǔ)圖像，處理回放均不方便。

基于上述現(xiàn)狀，本研究采用商業(yè)級(jí)CMOS數(shù)字式攝像頭，使用USB 2.0接口與電腦連接，編寫有關(guān)接口和算法程序，比較分析了形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法、霍夫變換直線檢測(cè)算法和光流法運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法在安控電視系統(tǒng)上的應(yīng)用效果，其工作流程如圖1所示[1?2]。

圖1 安控圖像數(shù)字處理方法流程圖

2 視頻預(yù)處理與目標(biāo)檢測(cè)方法

2.1 預(yù)處理方法

在獲得火箭發(fā)射初始段視頻幀后，為了節(jié)省對(duì)圖像中火箭位置進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別所需的計(jì)算時(shí)間，此處并不對(duì)全圖進(jìn)行計(jì)算處理，而是設(shè)計(jì)一個(gè)識(shí)別計(jì)算區(qū)域，在對(duì)其進(jìn)行灰度和二值化處理，得到經(jīng)過預(yù)處理后的部分區(qū)域圖像，以減少計(jì)算量[3]。在Matlab中，可以使用rgb2gray和im2bw命令以實(shí)現(xiàn)灰度和二值化處理，其中二值化的閾值通過graythresh命令獲得。

在某些特定的時(shí)間窗口發(fā)射火箭時(shí)，攝像機(jī)有可能受到太陽(yáng)光線的影響，此時(shí)需要使用均值濾波以平衡光強(qiáng)。圖2中為受到太陽(yáng)光影響下使用霍夫變換直線檢測(cè)進(jìn)行火箭箭體識(shí)別的結(jié)果圖。如果不使用均值濾波，則太陽(yáng)光的亮度將會(huì)嚴(yán)重的影響二值化的結(jié)果，在Matlab中均值濾波可以用fspecial命令實(shí)現(xiàn)[4]，圖2中右半部分上圖為未使用均值濾波直接灰度和二值化處理后得到的圖像，由于圖像上半部分明顯亮度較高，故識(shí)別后的結(jié)果無(wú)法達(dá)到所需的要求；下半部分為使用均值濾波后進(jìn)行二值化的結(jié)果。在進(jìn)行均值濾波后，火箭箭體被較好地檢測(cè)了出來(lái)。

圖2 均值濾波效果示意圖

2.2 形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)法

圖3所示為某火箭發(fā)射中的一幀圖像預(yù)處理的過程，圖中（a）為該幀原始處理區(qū)域圖像顯示效果，（b）為紅色處理區(qū)域中的放大圖像，（c）為經(jīng)過灰度處理和均值濾波所得到的結(jié)果。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，由于此時(shí)陽(yáng)光位于攝像頭后方，箭體反光亮度較高，與背景混雜后人眼較難識(shí)別，經(jīng)灰度化和均值濾波處理后仍不明顯。此時(shí)使用形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法對(duì)其進(jìn)行處理，（d）～（f）分別為使用Sobel算子，Roberts算子和Canny算子處理得到的結(jié)果，從中可以發(fā)現(xiàn)Sobel算子效果較好。在Matlab中可以使用edge命令實(shí)現(xiàn)，該命令中可通過method參數(shù)選擇的算子，thresh參數(shù)設(shè)置閾值，閾值通過graythresh命令獲得[5]。

圖3 邊緣檢測(cè)效果示意圖

在進(jìn)行邊緣檢測(cè)后，需要對(duì)圖像進(jìn)行膨脹和邊界處理。其中左圖為使用形態(tài)學(xué)中的膨脹圖像的方法（imdilate）處理后的效果，其中火箭箭體部分由圖4中的間斷變成了一個(gè)相連接的整體。圖中右側(cè)則為將膨脹后的圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理，去除與邊界相連接的部分（imclearborder）后得到的效果[6]。

圖4 膨脹和邊界處理結(jié)果

在去除與邊界相連的部分以后，使用bwboundaries命令和regionprops命令即可從圖像中提取出所有封閉圖形的位置、輪廓、型心等信息，獲得火箭的位置信息后，便可以以該位置作為下一視頻幀中處理區(qū)域的中心點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)火箭位置的動(dòng)態(tài)識(shí)別。

2.3 霍夫變換直線檢測(cè)法

當(dāng)火箭發(fā)生偏飛和倒飛等特殊情況時(shí)，形態(tài)學(xué)檢測(cè)獲得的火箭箭體圖像可能有較多不連續(xù)的情況發(fā)生，就有可能不能很好地實(shí)現(xiàn)對(duì)箭體本身的檢測(cè)。為模擬火箭發(fā)生偏飛時(shí)的情況，將現(xiàn)有的火箭發(fā)射初始段錄像傾斜15°，再使用基于霍夫變化的直線檢測(cè)進(jìn)行處理，如圖5所示。Matlab中提供了較為豐富的基于霍夫變換的命令組，其中houghlines命令還可以得到所獲得直線的中點(diǎn)位置，可以以此作為下一幀圖像處理區(qū)域的中心位置。從圖5中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)火箭飛行發(fā)生故障時(shí)，即假設(shè)以15°的角度斜向飛行并飛出安全控制區(qū)域時(shí)，基于霍夫變換直線檢測(cè)的圖像識(shí)別方法仍能較好地識(shí)別火箭箭體的位置[7]。

圖5 火箭飛行傾斜15°時(shí)的霍夫直線檢測(cè)效果

2.4 基于Horn?Schunck算法的光流檢測(cè)法

在Matlab中，沒有直接可以使用的基于光流算法的圖像處理命令，因此，本研究基于Horn?Schunck算法在Matlab中編寫了用于進(jìn)行光流計(jì)算的程序。由于火箭發(fā)射初始段的圖像運(yùn)動(dòng)速度并不高，故此處可以認(rèn)為滿足圖像灰度一致性假設(shè)，誤差在可接受的范圍內(nèi)[8]。圖6中（a）、（b）為某次發(fā)射中所拍攝的連續(xù)兩幀圖像，（c）、（d）為該兩幀圖像紅色虛線框圖像處理區(qū)域經(jīng)灰度處理后的結(jié)果，（e）為這兩幀圖像進(jìn)行光流計(jì)算結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，火箭箭體位置的光流矢量最大，因此可以以該位置作為下一幀圖像處理區(qū)域的中心位置。

圖6 光流法圖像檢測(cè)的相鄰兩幀圖像

3 方法實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析

3.1 接口編程實(shí)現(xiàn)方法

在Matlab中使用imaqhwinfo命令可實(shí)現(xiàn)攝像頭的識(shí)別，在該命令返回的結(jié)構(gòu)體攝像頭的相關(guān)信息，包括所支持的分辨率等[9]。使用videoinput命令可完成對(duì)攝像頭的初始化，選擇所需使用的分辨率。該命令支持在安裝了多個(gè)視頻設(shè)備的情況下選擇多個(gè)設(shè)備用于交匯測(cè)量等操作。

使用start和getdata等命令啟動(dòng)攝像頭并且獲得所需要的視頻幀。以一個(gè)電扇的轉(zhuǎn)動(dòng)結(jié)合相鄰兩幀圖像做差（imabsdiff）的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在圖7中，（a）為當(dāng)電扇不轉(zhuǎn)時(shí)視頻流中的某一幀圖像，（b）為該幀圖像和下一幀圖像做差后得到的結(jié)果；（c）為當(dāng)電扇轉(zhuǎn)動(dòng)并左右擺動(dòng)時(shí)的某一幀圖像，（d）做差后得到的結(jié)果。比較（b）和（d）的結(jié)果可以說(shuō)明所編寫的接口程序能夠正確的識(shí)別和操作攝像頭，并從攝像頭所拍攝到的視頻流中截取所需要的圖像用以進(jìn)行圖像處理。

圖7 視頻流采集風(fēng)扇實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖

3.2 計(jì)算時(shí)間對(duì)比

利用Matlab自帶的tic和toc命令組，可以得到程序運(yùn)行所需要的時(shí)間（Elapsed time）。使用形態(tài)學(xué)邊界檢測(cè)法，霍夫變換直線檢測(cè)法和光流分析法，結(jié)合該命令組可以得到對(duì)已有火箭發(fā)射初始段視頻錄像中150幀圖像的處理時(shí)間（24 f/s）。每種方法運(yùn)行5次，其運(yùn)行時(shí)間及平均值結(jié)果如表1所示。

表1 不同處理方法計(jì)算時(shí)間結(jié)果 s

從表中可以看出使用形態(tài)學(xué)邊界檢測(cè)法和霍夫變換直線檢測(cè)法所處理150幀火箭發(fā)射初始段視頻圖像所需的時(shí)間都非常短，平均值分別僅為1.819和1.001。這是由于這兩種方法所使用的都是Matlab圖形處理工具箱中所提供的標(biāo)準(zhǔn)命令，如bwboundaries，regionprops，hough，houghpeaks和houghlines等。按PAL制式24 f/s的視頻顯示幀率，這兩種方法理論上都可以滿足計(jì)算時(shí)間上的要求（視頻長(zhǎng)約5 s）。由于光流分析法使用的是自行編寫的程序，其中包含了大量的迭代循環(huán)，沒能針對(duì)Matlab進(jìn)行很好的優(yōu)化，故在計(jì)算所消耗的時(shí)間上較前兩種方法有較大的差距，以至還不能滿足視頻顯示的需要。相關(guān)文獻(xiàn)也說(shuō)明了光流法進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像處理時(shí)效率不高的問題[10]。雖然光流法暫時(shí)不適用于圖像的實(shí)時(shí)檢測(cè)識(shí)別處理，但仍可用于圖像事后處理或跳幀準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理。

3.3 算法識(shí)別效果對(duì)比

圖8所示為針對(duì)同一幀圖像，使用前文所述三種不同算法所得結(jié)果的比較。其中（a）為原始圖像中的識(shí)別處理區(qū)域經(jīng)過灰度處理后的結(jié)果，（b）為形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到的結(jié)果，（c）為霍夫直線變換檢測(cè)得到的結(jié)果，（d）為光流法得到的結(jié)果。這三種方法均能實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射場(chǎng)火箭發(fā)射初始段空中飛行火箭位置的識(shí)別。

圖8 火箭升空后三種處理方法處理效果對(duì)比

圖9為火箭從塔架上點(diǎn)火發(fā)射時(shí)的場(chǎng)景，火箭識(shí)別處理區(qū)域中的背景相對(duì)于已升空的火箭背景較為復(fù)雜，存在火箭尾焰、塔架和地平線等其他物體的干擾。其中：（a）為處理區(qū)域經(jīng)過灰度處理后的結(jié)果；（b）為形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到的結(jié)果；（c）為霍夫直線變換檢測(cè)得到的結(jié)果；（d）為光流法得到的結(jié)果。從圖中可以看出此時(shí)將灰度處理后的圖像直接進(jìn)行光流計(jì)算和霍夫直線檢測(cè)取得的效果都不佳，使用形態(tài)學(xué)檢測(cè)，再配合膨脹、邊界處理和形狀匹配，可以獲得較好的效果。

4 結(jié) 語(yǔ)

本研究針對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)在火箭發(fā)射初始段安控電視系統(tǒng)中的應(yīng)用展開了研究，搭建了基于CMOS數(shù)字式攝像頭的硬件平臺(tái)，使用Matlab編寫了相關(guān)程序，研究表明：

（1） Matlab可以方便有效地獲取視頻流中圖像用于后續(xù)處理。在預(yù)處理過程中，使用了灰度化，二值化，均值濾波等手段，均值濾波可以有效地解決光強(qiáng)分布不均所造成的影響；

（2） 在火箭剛從塔架起飛時(shí)，由于地面物體等干擾，形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法對(duì)目標(biāo)的識(shí)別效果較好，同時(shí)Sobel算子的邊緣檢測(cè)效果好于Canny算子和Roberts算子；

（3） 火箭起飛后在空中飛行時(shí)，本文所討論的三種數(shù)字圖像檢測(cè)方法均能較好地識(shí)別火箭箭體；

（4） 形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法和霍夫變換直線檢測(cè)方法速度較快，光流法由于Matlab圖像工具箱不提供直接支持，運(yùn)行速度較慢，算法有待進(jìn)一步優(yōu)化。

圖9 火箭發(fā)射時(shí)三種處理方法處理效果對(duì)比

參考文獻(xiàn)

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3.3 算法識(shí)別效果對(duì)比

圖8所示為針對(duì)同一幀圖像，使用前文所述三種不同算法所得結(jié)果的比較。其中（a）為原始圖像中的識(shí)別處理區(qū)域經(jīng)過灰度處理后的結(jié)果，（b）為形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到的結(jié)果，（c）為霍夫直線變換檢測(cè)得到的結(jié)果，（d）為光流法得到的結(jié)果。這三種方法均能實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射場(chǎng)火箭發(fā)射初始段空中飛行火箭位置的識(shí)別。

圖8 火箭升空后三種處理方法處理效果對(duì)比

圖9為火箭從塔架上點(diǎn)火發(fā)射時(shí)的場(chǎng)景，火箭識(shí)別處理區(qū)域中的背景相對(duì)于已升空的火箭背景較為復(fù)雜，存在火箭尾焰、塔架和地平線等其他物體的干擾。其中：（a）為處理區(qū)域經(jīng)過灰度處理后的結(jié)果；（b）為形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到的結(jié)果；（c）為霍夫直線變換檢測(cè)得到的結(jié)果；（d）為光流法得到的結(jié)果。從圖中可以看出此時(shí)將灰度處理后的圖像直接進(jìn)行光流計(jì)算和霍夫直線檢測(cè)取得的效果都不佳，使用形態(tài)學(xué)檢測(cè)，再配合膨脹、邊界處理和形狀匹配，可以獲得較好的效果。

4 結(jié) 語(yǔ)

本研究針對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)在火箭發(fā)射初始段安控電視系統(tǒng)中的應(yīng)用展開了研究，搭建了基于CMOS數(shù)字式攝像頭的硬件平臺(tái)，使用Matlab編寫了相關(guān)程序，研究表明：

（1） Matlab可以方便有效地獲取視頻流中圖像用于后續(xù)處理。在預(yù)處理過程中，使用了灰度化，二值化，均值濾波等手段，均值濾波可以有效地解決光強(qiáng)分布不均所造成的影響；

（2） 在火箭剛從塔架起飛時(shí)，由于地面物體等干擾，形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法對(duì)目標(biāo)的識(shí)別效果較好，同時(shí)Sobel算子的邊緣檢測(cè)效果好于Canny算子和Roberts算子；

（3） 火箭起飛后在空中飛行時(shí)，本文所討論的三種數(shù)字圖像檢測(cè)方法均能較好地識(shí)別火箭箭體；

（4） 形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法和霍夫變換直線檢測(cè)方法速度較快，光流法由于Matlab圖像工具箱不提供直接支持，運(yùn)行速度較慢，算法有待進(jìn)一步優(yōu)化。

圖9 火箭發(fā)射時(shí)三種處理方法處理效果對(duì)比

參考文獻(xiàn)

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[12] 李鵬，梁樹強(qiáng).姿控動(dòng)力裝置仿真模擬器研制[J].火箭推進(jìn)，2012（6）：5?7.

3.3 算法識(shí)別效果對(duì)比

圖8所示為針對(duì)同一幀圖像，使用前文所述三種不同算法所得結(jié)果的比較。其中（a）為原始圖像中的識(shí)別處理區(qū)域經(jīng)過灰度處理后的結(jié)果，（b）為形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到的結(jié)果，（c）為霍夫直線變換檢測(cè)得到的結(jié)果，（d）為光流法得到的結(jié)果。這三種方法均能實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射場(chǎng)火箭發(fā)射初始段空中飛行火箭位置的識(shí)別。

圖8 火箭升空后三種處理方法處理效果對(duì)比

圖9為火箭從塔架上點(diǎn)火發(fā)射時(shí)的場(chǎng)景，火箭識(shí)別處理區(qū)域中的背景相對(duì)于已升空的火箭背景較為復(fù)雜，存在火箭尾焰、塔架和地平線等其他物體的干擾。其中：（a）為處理區(qū)域經(jīng)過灰度處理后的結(jié)果；（b）為形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)得到的結(jié)果；（c）為霍夫直線變換檢測(cè)得到的結(jié)果；（d）為光流法得到的結(jié)果。從圖中可以看出此時(shí)將灰度處理后的圖像直接進(jìn)行光流計(jì)算和霍夫直線檢測(cè)取得的效果都不佳，使用形態(tài)學(xué)檢測(cè)，再配合膨脹、邊界處理和形狀匹配，可以獲得較好的效果。

4 結(jié) 語(yǔ)

本研究針對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)在火箭發(fā)射初始段安控電視系統(tǒng)中的應(yīng)用展開了研究，搭建了基于CMOS數(shù)字式攝像頭的硬件平臺(tái)，使用Matlab編寫了相關(guān)程序，研究表明：

（1） Matlab可以方便有效地獲取視頻流中圖像用于后續(xù)處理。在預(yù)處理過程中，使用了灰度化，二值化，均值濾波等手段，均值濾波可以有效地解決光強(qiáng)分布不均所造成的影響；

（2） 在火箭剛從塔架起飛時(shí)，由于地面物體等干擾，形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法對(duì)目標(biāo)的識(shí)別效果較好，同時(shí)Sobel算子的邊緣檢測(cè)效果好于Canny算子和Roberts算子；

（3） 火箭起飛后在空中飛行時(shí)，本文所討論的三種數(shù)字圖像檢測(cè)方法均能較好地識(shí)別火箭箭體；

（4） 形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)方法和霍夫變換直線檢測(cè)方法速度較快，光流法由于Matlab圖像工具箱不提供直接支持，運(yùn)行速度較慢，算法有待進(jìn)一步優(yōu)化。

圖9 火箭發(fā)射時(shí)三種處理方法處理效果對(duì)比

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