基于遙感圖像的艦船毀傷效果評估方法研究*

李 蔚 陳 麒

(海軍航空工程學院電子信息工程系 煙臺 264001)

基于遙感圖像的艦船毀傷效果評估方法研究*

李 蔚 陳 麒

(海軍航空工程學院電子信息工程系 煙臺 264001)

提出了一種基于遙感圖像變化檢測的艦船毀傷效果評估方法,主要包括圖像預處理、艦船檢測、毀傷前后目標區域提取、特征提取和分級評估五個部分。研究了目標區域提取和變化特征選取等問題,提取幾何特征與紋理特征進行分級評估。基于視景仿真技術進行了艦船毀傷效果模擬,采用模擬的圖像進行毀傷效果評估仿真實驗。實驗結果表明,該方法能有效地實現對海上艦船目標的毀傷效果評估。

毀傷效果評估; 變化檢測; 視景仿真

Class Number TP753

1 引言

在現代海戰中,對海上艦船進行及時有效毀傷效果評估[1]有助于準確做出下一步打擊計劃、節約戰爭成本、提高整體作戰效能。隨著科技的發展,偵察衛星、偵察機和彈載偵察平臺等多種信息收集手段已成功運用到戰爭中。其中偵察衛星成像分辨率不斷提高,由于其居高臨下的特點,偵察范圍廣、偵察能力強、獲取信息量大[2],成為了毀傷效果評估中信息收集的重要手段之一,如何從衛星圖像中提取毀傷信息具有重要的研究價值。

雖然部分學者已經提出一些毀傷效果評估算法[3～7],但是每種算法都針對特定目標,缺乏通用性。對于海上艦船目標的毀傷效果評估仍需進一步探索,同時,由于保密性等原因,毀傷艦船的遙感圖像較少,影響研究進展。本文針對海上艦船的特點,提出一種基于遙感圖像的艦船毀傷效果評估方法,采用模擬的艦船毀傷圖像對所提方法進行了驗證。

2 評估流程

基于遙感圖像的毀傷效果評估核心是信息提取,本文首先在毀傷前圖像中選擇并提取要評估的艦船目標,將其作為模板,通過圖像匹配的方式在毀傷后圖像中選取對應的毀傷后艦船,在此基礎上提取合適的特征,對比分析毀傷前后目標特征,并結合一定的評估準則得出評估結果。

本文提出的艦船目標毀傷效果評估流程如圖1所示。

圖1 艦船毀傷效果評估流程

3 算法實現

3.1 圖像預處理

光學遙感圖像中的噪聲主要為椒鹽噪聲,中值濾波對去除圖像的椒鹽噪聲具有很好的效果。故采用中值濾波對遙感圖像進行預處理[8],其原理是對圖像中某像素點及其鄰域內的所有像素進行統計排序,使用排序隊列中位于中間位置的元素的值代替該像素的值。

3.2 艦船檢測

遙感圖像目標檢測領域最實用的一類方法是CFAR法,本文采用空心CFAR檢測器,在給定虛警概率Pfa條件下,計算雜波區域的統計特性,結合雜波分布模型,計算檢測閾值,然后將測試像素與檢測閾值進行對比,判斷測試像素是否為目標點。將檢測器在圖像上進行遍歷,即可實現艦船目標的檢測。采用高斯模型作為雜波分布模型[9],其概率密度函數為

(1)

式中:μ是均值;δ是標準差。

在虛警概率為Pfa時,檢測閾值為

(2)

在檢測過程中,將檢測到的目標像素點設為1,背景像素點設為0,得到目標提取所需的二值圖像。分割以后的圖像上仍存在一些孤立的點,可以通過形態學開運算(先腐蝕再膨脹)消除。

3.3 目標區域提取

采用最小外切矩形法提取毀傷前艦船目標區域,為了使得外切矩形能包含盡量少的背景區域,先采用文獻[10]中利用不變矩計算主軸的方法,得到艦船方位角,將艦船轉正,再求其外切矩形。

對于包含艦船的m×n二值化圖像f(i,j),主軸與水平方向的夾角α為

(3)

式中μp,q為圖像的混合不變矩,即:

(4)

求得α以后,將圖像做旋轉處理,然后可求得艦船最小外切矩形。提取出毀傷前目標區域以后,可以通過模板匹配的方式,得到毀傷后圖像上的目標區域。

3.4 毀傷特征提取及毀傷評估

在受到毀傷后,艦船的規則性受到破壞,反映在圖像上發生變化的幾何特征有長寬比、歸一化轉動慣量[11]、密實度等。其紋理特征也相應地發生變化,本文采用Haralick提出的基于灰度共生矩陣的紋理特征的統計量來描述這些變化,主要有對比度、能量、相關度、熵等[12]。毀傷前后圖像獲取時間不同,可能會存在微小的光照變化,因此在提取紋理特征之前,采用同態濾波減小光照變化對成像的影響。

提取出毀傷前后特征量以后,可以根據特征向量的變化對目標受損程度進行評估,本文采用特征向量的歐氏距離來衡量變化大小。兩個n維特征向量X、Y的歐氏距離定義為

(5)

評估規則如下:如果目標幾何特征和紋理特征變化不大,可以判斷目標基本沒受到損傷;如果目標幾何特征變化較大,可以判斷目標受到嚴重損傷。如果目標幾何特征變化較小,紋理特征變化較大,則可判斷目標基本形狀維持不變,內部結構發生變化。一般來說,幾何特征發生較大變化時,其紋理特征也相應的發生較大變化。可將艦船毀傷劃分為五個等級:無毀傷、輕度毀傷、中等毀傷、嚴重毀傷和完全摧毀。不同的歐氏距離大小分別對應不同的毀傷等級。

4 毀傷效果評估仿真實驗

針對當前毀傷艦船遙感圖像缺乏問題,本文采用視景仿真技術,利用3D MAX2012根據真實數據建立艦船模型和海面模型,合理使用切割、擠出、縮放以及移動等命令獲得毀傷效果。參考偵察衛星探測特點,在艦船上方架設一架合適的目標攝像機,獲得艦船遙感圖像。調整攝像機高度和和鏡頭大小可改變輸出圖像空間分辨率。

圖2(a)是模擬的未破損的原始艦船圖像,圖2(b)和圖2(c)是模擬的不同毀傷情況艦船圖像。艦船圖像大小均為800×600,分辨率為1m。本方法模擬的艦船遙感圖像較為理想,故省去圖像去噪這一步驟。

圖2 模擬的艦船遙感圖像

1) 艦船檢測

將上述圖像通過CFAR檢測并進行形態學開運算后如圖3所示。

圖3 CFAR檢測后圖像

2) 目標區域提取

采用3.3節所述目標區域提取方法提取的毀傷前后目標區域如圖4所示。

圖4 目標區域

3) 幾何特征與紋理特征提取

提取毀傷前后艦船的幾何特征與紋理特征,如表1所示。

表1 毀傷前后幾何特征和紋理特征

4) 毀傷評估

從表1可以看出,不同的特征在數量級上存在較大差距,因此先將數據進行歸一化,再分別計算每個毀傷艦船與原始艦船特征向量的歐氏距離,得:

根據表2、結合評估規則,可對毀傷效果作出評估。

表2 特征向量的歐氏距離

1) 艦船一船體結構受到一定程度的破壞,毀傷程度為輕度毀傷。

2) 艦船二船體未受破壞,內部結構受到一定損傷,毀傷程度為輕度毀傷。

通過對兩種不同類型的毀傷艦船進行毀傷效果評估,可見所提出的毀傷效果評估方法切實可行,如果在有真實毀傷圖像的條件下會獲得更好的驗證。

5 結語

本文針對遙感圖像上艦船目標特性,提出了一種基于變化檢測的艦船毀傷效果評估方法,對各步驟進行了介紹,最后通過對模擬圖像的毀傷評估進行驗證。雖然本文選取的特征量能反映艦船目標結構變化,但是特征變化與毀傷程度之間的具體聯系仍需結合真實毀傷圖像或者大量仿真實驗來獲得。艦船結構復雜,不同艦船上層建筑和內部結構不同,在今后的研究工作中,應結合艦船結構布局和其它非圖像信息對艦船作出更為合理的評估,也可結合艦船尾跡獲取速度信息,對艦船進行綜合評估,為作戰決策提供客觀依據。

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[9] 孫皓,孫顯,王宏琦.一種高分辨率遙感圖像艦船檢測方法研究[J/OL].測繪科學.http://www.cnki.net/kcms/detail/11.4415.P.20130227.1755.007.html,2013-02-27.

[10] Li Ke, Wang Runsheng, Wang Cheng. A Method of Tree Classifier for the Recognition of Airplane Types[J]. Computer Engineering and Science,2006,28(11):136-139.

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[12] Haralick R M, Shanmugam K, Dinstein I. Texture features for image classification[J]. IEEE Trans System Man Cybernet,1973,3(6):610-621.

Ship Battle Damage Assessment Based on Remote Sensing Images

LI Wei CHEN Qi

(Department of Electronic and Information Engineering, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001)

It proposed a ship battle damage assessment(BDA) algorithm based on remote sensing image change detection, including image preprocessing, ship detection, target area extraction, feature extraction and two-level assessment. It researched target area extraction, feature selection and other issues, then assessed ship in two levels. Ship damage images were simulated based on visual simulation technology. BDA experiments were carried on and the results showed that the algorithm can effectively realize BDA for ship target at sea.

BDA, change detection, visual simulation

2014年6月3日,

2014年7月25日

李蔚,女,助教,研究方向:綜合電子戰信息戰技術。陳麒,男,博士研究生,研究方向:遙感圖像處理。

TP753

10.3969/j.issn1672-9730.2014.12.013