柵格化極坐標(biāo)目標(biāo)定位方法

鄧立齊，楊 衛(wèi)，金曉會(huì)

?

柵格化極坐標(biāo)目標(biāo)定位方法

鄧立齊1,2，楊 衛(wèi)1,2，金曉會(huì)1,2

（1. 中北大學(xué) 電子測(cè)試技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030051；2. 中北大學(xué) 儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030051）

針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)偵察等環(huán)境下，目標(biāo)偵測(cè)定位需要快速、多目標(biāo)、全方位等特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)提出柵格化目標(biāo)定位方法。介紹了該定位方法實(shí)現(xiàn)的集成激光測(cè)距、熱像儀等儀器的一體化平臺(tái)，利用具有夜視作用的熱像儀做圖像采集，激光測(cè)距儀標(biāo)定距離，電子羅盤定向；信息處理單元運(yùn)用圖像處理技術(shù)，在采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立柵格化極坐標(biāo)模型，目標(biāo)進(jìn)入能夠快速匹配對(duì)目標(biāo)定位，實(shí)現(xiàn)全方位快速目標(biāo)檢測(cè)定位，尤其對(duì)群多目標(biāo)定位具有較大優(yōu)勢(shì)。

柵格化；多目標(biāo)；目標(biāo)定位

0 引言

目標(biāo)定位技術(shù)隨著科技的進(jìn)步已經(jīng)取得了較大發(fā)展，在軍用和民用領(lǐng)域都存在大量的研究應(yīng)用。目前應(yīng)用最廣泛的定位技術(shù)主要是衛(wèi)星定位系統(tǒng)，美國(guó)的GPS全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)作為全球最為成熟的定位系統(tǒng)之一，其應(yīng)用領(lǐng)域極其廣泛，在日常生活中發(fā)揮著重要作用。近年中國(guó)自主研制的北斗全球定位系統(tǒng)已初步投入使用，并將大力發(fā)展完善其功能，在各領(lǐng)域?qū)閲?guó)內(nèi)外提供更為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)[1]。在軍事領(lǐng)域，雷達(dá)掃描是常用的目標(biāo)探測(cè)定位技術(shù)，機(jī)械掃描雷達(dá)，相控陣?yán)走_(dá)等在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境多目標(biāo)定位上發(fā)揮著重要作用[2]。

近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)定位得到了越來(lái)越多的關(guān)注、研究和應(yīng)用。機(jī)器視覺(jué)定位是將數(shù)字圖像處理技術(shù)，圖像目標(biāo)檢測(cè)，目標(biāo)跟蹤與識(shí)別等結(jié)合起來(lái)的類似于人腦機(jī)能的綜合目標(biāo)檢測(cè)與定位方法[3]。機(jī)器視覺(jué)定位主要有單目定位和雙目定位，單目定位技術(shù)利用單個(gè)圖像采集設(shè)備獲取圖像，并利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測(cè)定位；雙目定位是利用兩個(gè)圖像采集設(shè)備模擬人眼機(jī)能的目標(biāo)定位方法[4-5]。另外，仿復(fù)眼定位技術(shù)的研究模擬生物復(fù)眼模式，能夠?qū)崿F(xiàn)大視角成像和動(dòng)目標(biāo)快速定位[6]。

本文提出的柵格化極坐標(biāo)目標(biāo)定位技術(shù)，是在機(jī)器視覺(jué)的基礎(chǔ)上完成的。針對(duì)機(jī)器視覺(jué)定位時(shí)，尤其戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下，小型目標(biāo)以高運(yùn)動(dòng)速度、高機(jī)動(dòng)性能、高隱蔽性能出現(xiàn)在視覺(jué)檢測(cè)范圍內(nèi)，致使視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)無(wú)法即時(shí)地、全面地檢測(cè)目標(biāo)問(wèn)題，以及常用的測(cè)距方式一次只能測(cè)量單個(gè)目標(biāo)的問(wèn)題。柵格化極坐標(biāo)定位方法能夠快速對(duì)視場(chǎng)內(nèi)多目標(biāo)檢測(cè)與定位，能夠達(dá)到戰(zhàn)場(chǎng)全方位，快速偵察的需求。

1 一體化平臺(tái)設(shè)計(jì)

柵格化極坐標(biāo)定位方法硬件實(shí)現(xiàn)平臺(tái)是集成圖像采集，激光測(cè)距模塊，測(cè)角測(cè)向模塊，云臺(tái)隨動(dòng)系統(tǒng)的光電綜合平臺(tái)。圖像采集采用紅外熱像儀，其是利用熱成像原理的成像設(shè)備，反映目標(biāo)和背景紅外輻射的空間分布，因此能夠?qū)σ归g目標(biāo)檢測(cè)與定位，實(shí)現(xiàn)全天候值守工作[7]。激光測(cè)距模塊采用激光測(cè)距儀，能夠精確實(shí)現(xiàn)距離測(cè)量。激光測(cè)距儀和熱像儀集成，能夠?qū)D像視場(chǎng)范圍內(nèi)進(jìn)行距離測(cè)量。熱像儀與激光測(cè)距結(jié)構(gòu)如圖1所示，圖中熱像儀和激光測(cè)距一體化集成，并且兩者之間通過(guò)轉(zhuǎn)軸相連，可以在一定范圍內(nèi)以不同的上下夾角工作，便于對(duì)視場(chǎng)內(nèi)不同高度范圍測(cè)距。

圖1 感知單元結(jié)構(gòu)示意圖

云臺(tái)隨動(dòng)系統(tǒng)控制熱像儀的俯仰和旋轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)360°全方位目標(biāo)的檢測(cè)定位。高精度雙自由度可控云臺(tái)，能夠帶動(dòng)圖像采集設(shè)備和激光測(cè)距等模塊實(shí)現(xiàn)上下俯仰和360°轉(zhuǎn)動(dòng)。平臺(tái)同時(shí)集成電子羅盤用于目標(biāo)定向，GPS定位系統(tǒng)用于自身定位，信息處理模塊對(duì)采集信息數(shù)據(jù)處理。設(shè)計(jì)的感知單元以及其他各傳感器模塊，信息處理部分，云臺(tái)等集成一起，構(gòu)成一體化平臺(tái)。該平臺(tái)可單獨(dú)使用或安裝于智能車等移動(dòng)平臺(tái)上實(shí)行復(fù)雜環(huán)境偵察等工作。

2 信息處理

首先，信息處理單元和感知平臺(tái)利用熱像儀和激光測(cè)距、電子羅盤對(duì)視場(chǎng)范圍進(jìn)行柵格化處理標(biāo)定，建立柵格化極坐標(biāo)定位模型；然后控制云臺(tái)對(duì)周圍環(huán)境全方位掃描，并進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；檢測(cè)到目標(biāo)后經(jīng)處理得到目標(biāo)質(zhì)心，目標(biāo)質(zhì)心與柵格化定位模型匹配，綜合距離數(shù)據(jù)和電子羅盤定向數(shù)據(jù)，獲得目標(biāo)相對(duì)感知平臺(tái)位置，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測(cè)定位。同時(shí)由于集成GPS定位模塊，可以完成平臺(tái)自身定位，即可通過(guò)換算獲得目標(biāo)在大地坐標(biāo)系位置，通過(guò)遠(yuǎn)程通信實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控定位目標(biāo)。系統(tǒng)流程如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)流程圖

2.1 圖像預(yù)處理與目標(biāo)檢測(cè)

熱像儀是紅外成像設(shè)備，反應(yīng)目標(biāo)和環(huán)境的紅外熱分布，成像情況與物體的溫度和發(fā)射功率有關(guān)。與可見(jiàn)光圖像相比，紅外圖像是灰度圖像，空間相關(guān)性強(qiáng)，夜視效果較好；同時(shí)，相對(duì)于可見(jiàn)光圖像肉眼分辨率較低，直觀性較差，易受環(huán)境影響產(chǎn)生噪聲；因此，必須對(duì)紅外圖像設(shè)計(jì)合適的圖像處理方法[8]。

圖像預(yù)處理主要是對(duì)采集設(shè)備采集的原始圖像預(yù)先處理加工，提高圖像質(zhì)量，為目標(biāo)檢測(cè)等做基礎(chǔ)[9]。本文主要針對(duì)紅外圖像特點(diǎn)，采用直方圖均衡化和平滑去噪的方法對(duì)圖像預(yù)處理。直方圖均衡化通過(guò)改變圖像的灰度直方圖分布達(dá)到增強(qiáng)圖像對(duì)比度的結(jié)果，使圖像更清晰；平滑去噪采用3×3均值濾波方法對(duì)圖像去噪處理，降低噪聲影響。

目標(biāo)檢測(cè)算法常見(jiàn)的有幀差法、背景差分法、光流法等[10]。其中幀差法利用圖像視頻序列中連續(xù)兩幀或幾幀進(jìn)行差分，根據(jù)其像素變化檢測(cè)目標(biāo)[11]。公式模型如下：

1）連續(xù)提取相鄰的兩幀圖像I、I－2，并求出兩幀圖像的差分圖像D：

2）設(shè)定閾值，將差值圖像D進(jìn)行二值化，像素大于設(shè)定的閾值的像素點(diǎn)為目標(biāo)像素，反之則為背景像素。設(shè)二值化圖像為B(x,y)，則計(jì)算公式如下：

該算法簡(jiǎn)單，運(yùn)算量小，速度快，實(shí)時(shí)性高，對(duì)光照等環(huán)境影響不敏感，但是檢測(cè)目標(biāo)容易不完整，易產(chǎn)生漏洞[12]。

本文設(shè)計(jì)3幀差法選取連續(xù)3幀圖像，分別對(duì)前兩幀和后兩幀進(jìn)行差分，再對(duì)結(jié)果進(jìn)行“與”操作得到最終目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。能夠有效改善常用的兩幀差法檢測(cè)目標(biāo)效果。

2.2 柵格化極坐標(biāo)定位原理與方法

柵格化極坐標(biāo)定位方法需要利用一體化感知平臺(tái)測(cè)量距離和方向，利用數(shù)字圖像處理操作建立柵格化定位模型。

2.2.1 定距與定向

激光測(cè)距模塊實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的基礎(chǔ)定距測(cè)量。激光測(cè)距具有探測(cè)距離遠(yuǎn)，測(cè)量精度高，抗干擾強(qiáng)，體積小，重量輕，重復(fù)頻率高等優(yōu)點(diǎn)[13]。脈沖式激光測(cè)距儀通過(guò)發(fā)射激光脈沖控制計(jì)時(shí)器開(kāi)門，接收器接收返回的激光脈沖控制計(jì)時(shí)器關(guān)門；計(jì)算出激光在所測(cè)距離上往返傳輸時(shí)間，得到距離。公式如下：

＝×D/2 (3)

式中：為所測(cè)距離；為激光速度；D為激光往返傳輸時(shí)間[14]。

電子羅盤是常用的導(dǎo)航工具，能實(shí)時(shí)提供移動(dòng)物體的航向和姿態(tài)，其主要以傳感器感應(yīng)地磁場(chǎng)變化，確定角度方向[15]。本文將其集成于平臺(tái)上能夠隨云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)，返回角度數(shù)據(jù)，由此換算得到方向數(shù)據(jù)。電子羅盤結(jié)合激光測(cè)距共同為柵格化極坐標(biāo)系模型的建立提供測(cè)量數(shù)據(jù)。

2.2.2 柵格化極坐標(biāo)定位原理

柵格化極坐標(biāo)定位方法如圖3所示，為測(cè)距模型中心，紅外熱像儀光軸與￠固定夾角為，紅外熱像儀視場(chǎng)角為，則云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)旋轉(zhuǎn)過(guò)程中，灰色區(qū)域?yàn)闊嵯駜x可檢測(cè)區(qū)域。

平臺(tái)集成的激光測(cè)距儀對(duì)可測(cè)區(qū)域進(jìn)行測(cè)距，激光測(cè)距光線（圖4中虛線）將圖像視場(chǎng)角二等分，如圖4所示。

激光測(cè)距可以測(cè)得點(diǎn)距離￠點(diǎn)的距離l￠，則有點(diǎn)距離攝像機(jī)的垂直距離為：

(5)

圖4 圖像測(cè)距原理圖

則有點(diǎn)距離點(diǎn)的距離為：

將視場(chǎng)角分成等份，即將可檢測(cè)圓環(huán)區(qū)域等分為距離點(diǎn)＋1個(gè)等距圓，當(dāng)視場(chǎng)角很小時(shí)，反映到視頻畫面上為距離相等的＋1條近似平行的直線，則有第一個(gè)等距圓距離圓心距離為0，第2個(gè)等距圓距離圓心距離1為：

依次類推，則第個(gè)等距圓距離圓心距離為l－1：

按照以上算法，O為原點(diǎn)，到O點(diǎn)距離相等的所有點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)以O(shè)為圓心的圓，不同距離形成一系列半徑不同的同心圓。以O(shè)為圓心，在平面內(nèi)建立極坐標(biāo)系，圓心O為極點(diǎn)，規(guī)定從O點(diǎn)到正北方向的射線Ox為極軸，根據(jù)攝像機(jī)標(biāo)定，將每個(gè)等距圓的半徑l0, l1, l2,…, ln/2, …, ln都通過(guò)世界坐標(biāo)系變換到像素坐標(biāo)系上，通過(guò)與檢測(cè)到的目標(biāo)的質(zhì)心點(diǎn)與等距線匹配測(cè)試P點(diǎn)距離。當(dāng)n＝5時(shí)，柵格化極坐標(biāo)系定位模型平面示意圖如圖5所示，圖中虛線框表示某一時(shí)刻單一視場(chǎng)內(nèi)畫面示意圖。

根據(jù)選用激光測(cè)距測(cè)量方位和熱像儀分辨率，可測(cè)范圍不同。在可測(cè)范圍內(nèi)，當(dāng)檢測(cè)距離較遠(yuǎn)，而熱像儀視場(chǎng)角又較小的情況下，可近似認(rèn)為圖像畫面中的角度可以均分，即P在任意與等距線交匯點(diǎn)上都能夠通過(guò)圖像中心的方位計(jì)算出點(diǎn)的方位，如圖6所示。

平面上任一點(diǎn)的位置(,)可以用線段的長(zhǎng)度以及從到的角度來(lái)確定，長(zhǎng)度是通過(guò)將點(diǎn)的位置與最近的等距線匹配，任一點(diǎn)的角度可以通過(guò)均分圖像的形式得到。而后通過(guò)電子羅盤的定向功能，通過(guò)計(jì)算轉(zhuǎn)換可以得到目標(biāo)在相對(duì)于基準(zhǔn)方向的角度，即可得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相對(duì)于平臺(tái)的位置極坐標(biāo)表示，完成目標(biāo)的最終定位。當(dāng)點(diǎn)（目標(biāo)）不在交匯點(diǎn)上時(shí)（如圖6），則以就近原則，可以以距點(diǎn)最近的交匯點(diǎn)數(shù)據(jù)作為點(diǎn)數(shù)據(jù)，由此可知，柵格化越細(xì)化，定位精度越高。

理想狀態(tài)下，通過(guò)云臺(tái)的旋轉(zhuǎn)和俯仰運(yùn)動(dòng)能夠完成360°和平臺(tái)至無(wú)窮遠(yuǎn)的目標(biāo)定位，但是在云臺(tái)仰到一定角度，視場(chǎng)下沿會(huì)超出地平面或者只有較少部分，視場(chǎng)大面積被天空或高層景物覆蓋，對(duì)該算法造成較大誤差或失效；另外，目標(biāo)較近遮擋大部分甚至全部畫面，會(huì)對(duì)畫面造成影響。出現(xiàn)類似特殊情況時(shí)，可選擇直接操控激光測(cè)距進(jìn)行測(cè)距。

3 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)提出的柵格化目標(biāo)定位方法，對(duì)硬件平臺(tái)、信息處理等做了詳細(xì)介紹，特別針對(duì)柵格化定位原理做了深入闡述。該方法對(duì)于目標(biāo)定位，尤其進(jìn)入可測(cè)范圍內(nèi)的多目標(biāo)、群目標(biāo)等，能夠快速反應(yīng)定位。適合戰(zhàn)場(chǎng)、高危等環(huán)境的快速偵察，全方位目標(biāo)偵測(cè)，對(duì)提升偵察能力，快速反應(yīng)能力以及作戰(zhàn)能力有較大幫助。

圖6 目標(biāo)方位確定

[1] 郭晉. 北斗與GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng)對(duì)比分析研究[J]. 科技資訊, 2011, 28: 60-60.

GUO Jin.Comparative analysis between Beidou and GPS navigation and positioning system[J]., 2011, 28: 60-60.

[2] 丁建江, 張賢達(dá). 低分辨雷達(dá)目標(biāo)智能識(shí)別的最新進(jìn)展[J]. 現(xiàn)代雷達(dá), 2002, 24(3):1-4.

DING Jianjiang, ZHANG Xianda.Latest progress of low resolution radar target recognition[J]., 2002, 24(3): 1-4.

[3] 陸智斐, 汪麗媛, 趙國(guó)祥. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在測(cè)量中的應(yīng)用[J]. 中國(guó)科技博覽, 2010, 26: 294-294.

LU Zhipei, WANG Liyuan, ZHAO Guoxiang.Application of computer vision technology in measurement[J]., 2010, 26: 294-294.

[4] 祝琨, 楊唐文, 阮秋琦, 等. 基于雙目視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)物體實(shí)時(shí)跟蹤與測(cè)距[J]. 機(jī)器人,2009, 31(4): 327-334.

ZHU Kun, YANG Tangwen, RUAN Qiuqi, et al. Real-time tracking and measuring of moving objects based on binocular vision[J]., 2009, 31(4): 327-334.

[5] 馮春. 基于單目視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別與定位[D]. 南京: 南京航空航天大學(xué), 2013.

FENG Chun. Research on identification and location of object based on monocular Vision[D]. Nanjing:Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2013.

[6] 邢強(qiáng). 仿復(fù)眼全景圖構(gòu)筑及動(dòng)目標(biāo)定位技術(shù)研究[D]. 南京: 南京航空航天大學(xué), 2014.

XING Qiang.Mimicking compound eye panorama build and dynamic target location technology[D]. Nanjing:Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2014.

[7] 于杰. 基于紅外攝像機(jī)的夜間場(chǎng)景監(jiān)控方法與實(shí)現(xiàn)[D]. 北京: 北京郵電大學(xué), 2012.

YU Jie.Method and implementation of night scene monitoring based on infrared camera[D]. Beijing:Beijing University of Posts and Telecommunications, 2012.

[8] 趙曉健. 車載紅外夜視視頻處理技術(shù)研究[D]. 上海: 東華大學(xué), 2011.

ZHAO Xiaojian.Research on vehicle infrared night vision video processing technology[D]. Shanghai:Donghua University, 2011.

[9] 李昕, 高東林, 黃歡. 數(shù)字圖像處理技術(shù)在膜圖像處理中的應(yīng)用[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 31(12): 1465-1468.

LI Xin, GAO Donglin, HUANG Huan.Application of digital image processing technology in membrane image processing[J]., 2011, 31(12):1465-1468.

[10] 楊杰, 張翔.視頻目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤及其應(yīng)用[M]. 上海: 上海交通大學(xué), 2012.

YANG Jie, ZHANG Xiang.[M]. Shanghai:Shanghai Jiao Tong University, 2012.

[11] 何西華. 視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法研究[D]. 成都: 電子科技大學(xué), 2008.

HE Xihua.Research on Video Moving Object Detection and Tracking Algorithm[D]. Chengdu:University of Electronic Science and technology of China, 2008.

[12] 劉俊. 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤算法研究[D] .武漢: 武漢科技大學(xué), 2011.

LIU Jun.Research on moving object detection and tracking algorithm[D]. Wuhan:Wuhan University of Science and Technology, 2011.

[13] 胡鵬程. 精密激光測(cè)量技術(shù)與系統(tǒng)[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2015.

HU Pengcheng.[M]. Beijing:Science Press,2015.

[14] 施智勇, 潘曉聲, 張謙, 等. 利用延時(shí)法進(jìn)行高精度脈沖激光測(cè)距[J]. 光學(xué)精密工程, 2014, 22(2): 252-258.

SHI Zhiyong, PAN Xiaosheng, ZHANG Qian, et al.High precision pulsed laser ranging using time delay method[J]., 2014, 22(2): 252-258.

[15] 劉偉. 電子羅盤目標(biāo)定位定向方法研究[J]. 中國(guó)軍轉(zhuǎn)民, 2013(2): 85-87.

LIU Wei.Research on orientation and orientation of electronic compass[J]., 2013(2):85-87.

Rasterized Polar Coordinate Target Positioning Method

DENG Liqi1,2，YANG Wei1,2，JIN Xiaohui1,2

(1.,,030051,;2.,,030051,)

For battlefield reconnaissance and other environmental objectives detection positioning have the features of quickness, multi-target, and omnibearing, this paper proposes and designs rasterized polar coordinate target positioning method and describes the integrated platform to achieve the method, which integrated laser rangefinder, thermal imager and other equipment. The platform usesa thermal imager with night vision effect for image acquisition, a laser rangefinder for calibratingdistance and an electronic compass for calibrating orientation. The information processing unit uses image processing technology to set up rasterized polar coordinate model based on collected data. The method can quickly complete the matching positioning when the target passes into, achieve all-round rapid target detection and location, and especially has a large advantage for multi-targeting group.

rasterize，multiple-target，target location

TP391.4

A

1001-8891(2017)03-0279-05

2016-08-12；

2017-02-28.

鄧立齊（1988-），男，河南太康人，碩士，主要從事電子測(cè)試技術(shù)與目標(biāo)檢測(cè)方面研究。E-mail：dengliqi666@163.com。