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    红外图像复杂度评估方法综述_刘毅.docx

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    红外图像复杂度评估方法综述_刘毅.docx

    2014年第 3期 2014年 6月 航空兵器 AERO WEAPONRY 2014 No. 3 Jun. 2014 红外图像复杂度评估方法综述 刘毅 驻中国空空导弹研究院军事代表室,河南洛阳 471009 摘要红外图像复杂度是评估红外成像制导武器作战性能的重要指标,由于现实作战对抗 环境的复杂多变,红外目标自动识别 ( ATR面临巨大挑战,因此准确客观地评价红外图像复杂度 对考核提升自动识别技术具有重大现实意义。针对红外目标自动识别的应用背景,深入探讨了红 外图像复杂度的内涵,对现有红外图像复杂度的评估方法进行综述分析,并介绍了面向 ATR应用 的复杂度描述指标。 关键词红外图像;复杂度;自动目标识别 中图分类号 TJ760.1 文献标识码 A 文章编号 1673 -5048201403 -0051 -04 Review of Infrared Image Complexity uation LIU Yi Military Representative Office in China Airborne Missile Academy, Luoyang 471009 China Abstract Infrared image complexity is an important index in the uation of infrared guided weapon. Within the tremendous complicated combat environment, automatic target recognition ATR faces big challenges. Therefore, accurate and objective uation of image complexity has great value for ATR s improvement. In this paper, image complexitys concept is firstly discussed, and then current e- valuation s of the complexity are overviewed. Finally useful uation inds are introduced for ATR application. Key words infrared image; complexity; automatic target recognition 引 言 红外成像制导己成为当今机载红外武器的发 展主流。红外成像技术相较传统红外点源、多元制 导体制,空间分辨率高、获取信息量大幅增加,从 而使目标自动精确识别成为可能。而在实际情况 下,复杂的使用环境和条件会明显增加系统成像 的复杂程度,使基于图像识别跟踪目标的难度增 加。因此,评估和度量红外图像的复杂程度对于研 宄自动目标识别技术 ( Automatic Target Recognition, ATR 、 评价红外成像制导性能都具有极大的 收稿日期 2014-01 -09 作者简介刘毅( 1964 -,男,河南新安人,本科,研究方 向是机载制导武器。 现实意义。 1红外图像复杂度内涵 红外图像是红外成像探测器将各像元接收的 红外辐射转换成电信号,并处理输出的一种数据 形式。红外成像制导就是基于目标场景的红外图 像自动识别检测目标、维持跟踪并计算输出制导 信息的过程。一般而言,红外图像中的目标相对于 背景的区分度越显著,就越易于检测识别;反之, 进行自动识别的难度则越大。 现实情况下,目标场景所包含的空中与地面 背景的红外辐射特性变化极大、分布也可能极不 均匀,易在图像上 “ 淹没 ” 目标并使目标与背景无 法区分,而辐射传播路径上的云、雾、霾等气象条 件或障碍物还可能会对目标造成不同程度的 “ 遮 52 航空兵器 2014年第 3期 蔽 ” ,实际效果如图 1所示;同时,现代空战条件 下各种光电对抗手段也会通过在视场中制造多个 虚假目标、遮蔽目标或使成像效果劣化的方法阻 遏对目标的识别处理;此外,导弹高超声速飞行条 件下的气动加热效应、系统所受环境电磁干扰、探 测成像系统内部非均匀性及噪声,也会使成像出 现模糊、失真、噪声増大等劣化情况并增加目标识 别的难度。结合上述分析,现实作战条件会通过以 下机理降低红外图像中目标与背景的区分度,使 红外图像更加复杂而难以处理 1 使背景噪声増大从而无法区分目标; 2 使图像中存在多个逼真的假目标; 3 在图像中遮蔽真实目标。 b云团遮蔽目标 图 1复杂红外场景图像 针对上述应用背景,可将红外图像复杂度定义 为从红外图像中识别跟踪目标的困难程度,具体可 采用目标相对背景区分度的量测特征量进行描述。 但一般而言,不同作战条件下目标特性相差极大, 且除少数近距条件外目标主要为点目标成像,所占 图像比重极小,因此对红外图像复杂度的客观评价 可主要基于图像背景或全图像的灰度分布差异特性 进行。现有方法广泛采用图像灰度域、空间域、频 域、信息熵的统计特征描述图像随机度、均匀度、对 比度特性,以此反映图像整体复杂度并制定评价指 标,本文将对上述方法与指标进行综述分析。 2基于图像特征的复杂度评估方法 图像通常包含边缘、形状、纹理等特征,基于 上述特征可研宄评估图像复杂程度的一般方法。 典型方法包括基于区域灰度统 计特性的方法、基 于信息熵的方法、基于变换域计算的方法和基于 纹理特征的方法等,下面对上述方法的内涵及特 点进行分别 介绍。 1 区域灰度统计方法 区域灰度统计方法主要着眼于将图像在空间域 进行划分,通过统计各子区域对比度、方差等相关 特性值得到全图像的复杂度量值。文献 1基于局 部图像灰度和边缘信息度量图像复杂度,具体把图 像划分为多个目标相似区域,通过计算各区域对比 度和边缘强度计算目标相似度及分布,从而确定图 像复杂度;文献 2通过计算 5 x5像素块内像素灰 度值的变化大小,度量图像复杂度;文献 3将红外 实时图像分为 4x4的分块,基于所有子块中的最 大、最小方差计算图像信噪比,以衡量图像整体复 杂度。基于区域灰度统计的方法能够一定程度上表 征图像的复杂程度,但其结果受区域尺度选择的影 响较大,难以全面反映图像的复杂度。 2 信息熵统计方法 信息熵统计方法通过对图像灰度级的出现概 率进行计算,得到图像灰度的信息熵值,用以反映 图像灰度域的内在复杂度情况。文献 4描述了基 于图像灰度级个数及每个灰度级像素出现情况的 信息熵及复杂度计算公式,具体如下 k H - Y, nt/N IgUN C/N 1 i 1 其中 iV为像素总数, 为各灰度级出现个数 , A 为图像灰度级个数, C为复杂度数值。 文献 5则采用像素灰度与相邻像素灰度构建二 维直方图,并基于二维直方图的分布情况计算图像信 息量。信息熵统计方法能够从整体上反映图像灰度的 统计特性,但难以描述图像边缘等细节特性。 3 变换域统计方法 变换域统计方法主要将图像变换到频率域, 采用数学方法提取其频率分布特性以及各频率成 分的对比度,作为图像复杂度量测的依据。文献 5还对图像进行二维离散傅里叶变换,在频域内 计算能量谱的熵值以评估图像复杂程度。文献 6 提出以 8x8像素块为单位,在 DCT域对图像各频 率成分进行邻域差别计算、并利用视觉模型进行 度量,最终累计所有图像块邻域差别得到图像整 体的复杂度数值。变换域计算方法能够提取图像 在变换域的特性信息,但也难以反映图像边缘、纹 理等与目标检测密切相关的特征情况。 4 纹理特征统计方法 刘毅红外图像复杂度评估方法综述 53 纹理作为灰度分布的一种描述形式,可用来 评估图像灰度的分布差异性,通过提取纹理信息 不仅可获得图像整体的统计特性,也可对边缘、纹 理等图像细节进行描述,因此纹理特征被越来越 多地应用于图像复杂程度评估。现有提取纹理特 征的经典方法是构建图像灰度共生矩阵 7,并基 于该矩阵提取能量、对比度、相关性、同质性及随 机性等特征量 8_9,以描述纹理特性。 a. 能量 图像纹理的能量可表示纹理的粗细程度和灰度 分布的均匀性,具体如公式 2所示。纹理能量值越 大,则纹理越粗,灰度均匀性越低,图像越复杂。 N N Energy i i pi, j2 2 i 1 j1 式中 iV为图像灰度级数,等价于灰度共生矩阵阶 数;Pi, y为矩阵第;行第 y_列的数值。 b. 对比度 图像纹理的对比度可通过计算灰度共生矩阵 的反差得到,具体如公式 ( 3所示,其反映图像纹 理沟纹的深浅程度,反差越大,图像纹理沟纹越 深,相应图像越复杂。 Contrast i - j 2p ij3 ;l ji 式中 iV为图像灰度级数,等价于灰度共生矩阵阶 数;Pi, 力为矩阵第 i行第 y列的数值。 C.相关性 图像纹理的相关性可由公式 4计算,其可衡 量灰度共生矩阵元素在行列方向上的相似程度, 能够体现图像局部灰度的相关性,当相关性高时, 图像复杂度相应降低。 1 N N Correlation V SijPi, -4 Crx yi l jl 式中 和。分别是圪 U, y的均值和方差; 和 。分别是。(以)的均值和方差。 d.同质性 图像纹理的同质性可通过计算灰度共生矩阵 的逆差得到,具体如公式 ( 5所示,其反映图像纹 理局部变化情况,逆差越大,图像纹理局部变化越 大,相应图像越复杂。 Homo Hr 1 1 7 11 5 i -; 式中 iV为图像灰度级数,等价于灰度共生矩阵阶 数 ; P ;屮为矩阵第 ;行第 y列的数值。 e.随机性 图像纹理的随机性可通过计算灰度共生矩阵 的熵值度量,具体如公式 ( 6所示,其反映图像纹 理随机分布情况,熵值越大,图像纹理分布越随 机,相应图像越复杂。 N N Rand - Y Ypi, jlgpi, j6 i1 j 式中 iV为图像灰度级数,等价于灰度共生矩阵阶 数,Pj, y为矩阵第;行第 y列的数值。 基于上述纹理特征可较全面反映图像灰度分 布的复杂程度,文献 Do分别统计各方向上 1 3 阶差值共生矩阵,并选取均匀性统计量估计图像 纹理的平均复杂度;文献 4将纹理的信息熵、反 差、相关度、能量,以及边缘像素数占总像素数的 比例等 5个描述因子构成复杂度描述矢量,通过将 描述因子加权求和,得到图像整体复杂度量值。 3面向 ATR应用的复杂度指标 基于图像特征的评估方法可定量描述图像复 杂程度,而针对自动目标识别的应用背景,可在此 基础上制定与目标识别困难程度相关联的评价指 标,以满足 ATR技术评估的内在需求。现有研宄 主要采用的复杂度指标包括信噪比、综合复杂 度、目标混淆 /遮蔽度、目标发现概率等。 1 信噪比 信噪比是描述红外小目标图像处理难度最常 用的评价指标,能够较简洁地量测从图像中提取 有效信息所面临的复杂程度,但其难以适用于大 目标红外图像,且仅当信噪比中的 “ 噪声 ” 部分能 够有效反映图像复杂度时,该指标才能真正满足 实际评估的需求。 2 综合复杂度 基于上述空间域灰度、灰度域信息熵、频率域 分布以及纹理特征,可将各类图像特征计算的图 像复杂度数值进行加权综合,得到图像综合复杂 度结果。 3 目标混淆度 /遮蔽度 11 鉴于现实情况下,红外图像识别的难度主要源 自于环境对目标的混淆或遮蔽,因此文献 11设置 了目标混淆 /遮蔽度指标,以评估红外图像复杂度。 目标混淆度在小目标图像条件下,可通过建立与图 像虚假目标数量相关的映射函数进行计算;在大目 标图像条件下,可基于目标区域的灰度共生矩阵, 在全图遍历扫描,并将各扫描区域与目标区域的相 似度加权求和,得到混淆度量测结果。目标遮蔽度 在小目标图像条件下,可基于目标区域图像灰度与 己知完整目标灰度的比值加权计算;而在大目标图 54 航空兵器 2014年第 3期 像条件下,则基于已知完整目标区域的灰度共生矩 阵以及边缘像素数与现有图像比较得到。 4目标发现概率 12 鉴于实际条件下红外图像的复杂性、随机性, 文献 12提出以发现概率为基础的评价方法,具 体通过计算图像背景区和目标区的纹理特征相似 度均值,并根据心理学测得的图像特征差别与人 眼判别结果的对应关系得出目标的发现概率。 参照以上复杂度指标,可将参试红外图像的 复杂度进行分类排序,并能够归纳得到 ATR算法 对于不同复杂度级别红外图像的处理能力,从而 对 ATR算法的性能进行有效评估。 4 结束语 红外成像目标自动识别是今后红外精确制导 武器发展的必然趋势,红外图像复杂度评估技术 作为其效能评估的重要支撑技术,必将在其未来 的技术发展中发挥更大作用。 参考文献 l Peters R A, Strickland R N. Image Complexity Metrics for Automatic Target Recognizers C // Automatic Target Recognizer System and Technology Conference Naval Surface Warfare Center, Silver Spring, October 19901 - 17. 2 张友华,李扬 .基于统计的图像数字水印隐藏方法 D.计算机系统应用, 2001 1 62 -63. 3 王鹏,孙继银,巨西诺 .前视红外图像质量评价指标 研宄D.弹箭与制导学报, 20121 53 -56. 4 高振宇,杨晓梅,龚剑明,等 .图像复杂度描述方法研 宄D.中国图象图形学 报, 20101 129-135. 5 徐春梅,李刚,胡文刚,等 .红外图像评价质量研究 D.红外技术, 20046 72 -75. 6 钱思进,张恒,何德全 .基于图像视觉复杂度计算的 分类信息隐藏图像库 0.解放军理工大学学报(自然 科学版),20101 26-30. 7 Haralick R M, Shanmngam K, Dinstein I H. Texture Feature for Image Classification J . IEEE Transcations on Systems, Man and Cybernetics, 1973, 36 768 -780. 8 章毓晋 .图像处理和分析 M.北京清华大学出版 社,1999 231 -240. 9 冯建辉,杨玉静 .基于灰度共生矩阵提取纹理特征图 像的研宄 D 北京测绘, 20073 19-22. 10 邓果,赵险峰,黄炜,等 .一种用于隐写测评的图像 纹理复杂度估计方法 J.计算机工程, 20127 116-118. 11 刁伟鹤,毛峡,常乐 .一种新的 红外目标图像质量评 价方法 D 航空学报, 201010 2026 -2033. 12 林伟,陈玉华,高洪生,等 .基于红外目标纹理特征 的发现概率评价模型 J.红外与激光工程, 2009 1 155 -159. 简讯 “ 短柄斧 ” 航空制导炸弹 美国阿连特 ( ATK公司研制的小 型航空制导炸弹 “ 短柄斧 ” ( Hatchet, 弹药弹径 60 mm, 质量 2.7 kg,战斗部 质量 1.8 kg, 可装备于小型无人机、小 型直升机及其他飞机上。阿连特公司 称,从一开始该航空制导炸弹是为装 备 “ 捕食者 ” 无人机而研制的。通过使 用微型弹药可实质性地增加飞行器的 载弹量 AGM - 114 “ 海尔法 ” 空地导弹 的一根发射装置导轨可安装 24枚“ 短 柄斧 ” 航空制导炸弹。该炸弹装有以 色列埃尔比特公司的激光导引头、 “N A VSTAR ” 卫星导航系统接收机和 惯性导引系统。航空制导炸弹装在发 射箱内。从发射箱发射后,炸弹展开 控制面,同时飞向目标。此时炸弹的 三个传感器开始工作,探测目标指示 器的激光 “ 点 ” 。探测到激光 “ 点 ” 后, 飞行控制处理器发出必要参数并起动 舵面,从而导引炸弹至目标。预计,微 型 航空制导炸弹 “ 短柄斧 ” 将在城区作 战条件下有效攻击时敏(非装甲)目 标。新型炸弹具有高精度,能够摧毁 建筑物的具体房间,同时对于临近房 间的附带毁伤最小化。设计人员认 为,该航空制导炸弹不仅可以装备侦 察型无人机RQ -7“ 影子 ” 执行打击任 务,还可以保证飞行时间长的多功能 飞行器携带必要的载弹量。 刘 颖 李 双 ) MALD空射诱饵弹 MALD空射诱饵弹的作用是发现 防空系统探测和制导雷达的位置,从 而协助其他导弹将其摧毁。初期的空 射诱饵弹质量为 114 kg, 尺寸与 AIM -120C导弹相当。 MALD的作用原理如下进行防 空压制的飞机发射 MALD诱饵弹,诱 饵弹进入敌方雷达作用区并模拟机载 雷达辐射,使敌方雷达开机照射。之 后 “ 被暴露 ” 的雷达将被 AGM - 88 “ 哈 姆 ” 反辐射导弹摧毁。 MALD根据 “ 发 射后不管 ” 原则作战。诱饵弹装备了 推力为 23 kg的 TJ-50发动机。 当高度为 915 m时, MALD的最大 速度Afa 0. 9 3,此时作用距离为 297 km飞行时间为 20min。 当高度为 10 670 m、 速度 Ma 0. 75 时 , MALD 达到最大作用距离,为 926 km飞行 时 间为 45min。 诱饵弹的质量为 136 kg, 长 2.9 m,直径 0.23 m。 与装备海军的空射 诱饵( I -TALD的不同之处在于, MALD的外形尺寸允许其安装在 F - 22A和 F-35战斗机上。 2011年 9月 完成相关试验, 2012年开始服役。 空射诱饵弹 MALD - J是在 MALD 的基础上安装了主动干扰装置。 MALD-J批生产开始于 2012年。处 于研制阶段的 MALD - J改型 “ 发展型 -2”也计划同时进入装备 “ 发展型 - 2” 计划改进 MALD - J所形成的干扰 信号的能量指标。 然而 2013年上述项目的经费没 有得到落实。敌方防空系统的改进造 成了空射诱饵弹 ( TALD和 I - TALD 效能的降低。新型雷达系统能够消除 诱饵弹干扰,识别出假目标。目前美 国空军正在研制现有空射诱饵的替代 方案。 李 双 刘 颖 )

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