艦船尾跡圖像的對比度特征提取方法

遲衛，高占勝，陳明榮，謝田華

海軍大連艦艇學院航海系，遼寧大連116018

艦船尾跡圖像的對比度特征提取方法

遲衛，高占勝，陳明榮，謝田華

海軍大連艦艇學院航海系，遼寧大連116018

根據艦船尾跡圖像尾跡區與海水背景區存在明顯對照的特性，提出用對比度參數作為尾跡圖像質量評價指標，進而表征艦船尾跡光學信號特征強度。為有效評價尾跡圖像質量，在改進對比度基本計算模型的基礎上，充分考慮人的視覺特性，引入尾跡區與海水背景區的加權因子進行組合評價，將主觀與客觀評價方法有機結合起來，并通過專門研制的海上特征提取實驗裝置進行對比度特征提取實驗分析。結果表明，對比度參數能較好地反映人眼對尾跡圖像實際質量的主觀視覺感受，更能體現尾跡圖像處理應用的本質，且能定量可靠地描述艦船尾跡光學信號特征強度的變化規律。

圖像質量評價；艦船尾跡；光學信號特征；對比度；加權因子

0 引 言

圖像數據具有各種屬性，比如亮度、對比度、顏色、形狀、質地、方向、平整度和粗糙度等，通過提取和分析這些屬性，進行圖像處理與質量評價，提煉出圖像數據里包含的豐富信息，可滿足各種技術應用需求［1］。因此，通過處理和分析艦船尾跡圖像的各種屬性，對尾跡圖像進行質量評價，提取出尾跡圖像蘊含的大量信息，可以達到提取艦船尾跡光學信號特征的目的。采用基于艦船尾跡光學信號特征的尾流自導技術制導的魚雷,能擺脫常規的聲場探測場，可以使所有基于聲學特征對抗的水聲器材完全失效；并能克服自噪聲的影響，大幅提高尾流自導的作用距離，使光學尾流自導魚雷更適應環境，從而對艦船的安全構成新的致命威脅［2-3］。因此，只有研究有效技術來抑制艦船尾跡的光學信號特征，才能從根源上解決光學尾流自導魚雷的防御問題，確保艦船航行安全并有效遂行使命任務。在此背景下，如何提取艦船尾跡光學信號特征，成為當前急需研究的重要基礎課題。

現有的艦船光學尾跡提取方法多采用復雜的算法（如基于Radon變換的各種算法）來實現尾跡檢測，其運算較復雜，效率不高，處理速度極慢。盡管國內外關于圖像質量評價的文獻不少，其中的算法和模型也都比較先進，但具體運用到艦船尾跡圖像任務上，由于精確解帶來的運算復雜和處理速度慢等問題，無法滿足快速評價艦船尾跡圖像的要求；另外，文獻中沒有有關艦船尾跡光學信號特征強度的定量評價指標或表征參數的相關定義，導致實現艦船尾跡光學信號特征的快速提取和定量評價存在較大困難［4-7］。

為此，本文將提出一種基于對比度模型的艦船尾跡圖像質量綜合評價方法，在對比度參數基本計算模型的基礎上，充分考慮人眼的視覺特性和尾跡區與海水背景區的評價權重值，對參數計算模型進行改進。尾跡圖像評價值與主觀評價值具有較高的正相關性，可實現艦船尾跡圖像特性的有效評價，本文將通過專門研制的海上艦船尾跡特征提取實驗裝置進行對比度特征提取實驗，以實現艦船尾跡光學信號特征的快速提取和定量評價。

1 艦船尾跡圖像質量評價的指標

通過分析在海上特征提取實驗中獲取的艦船尾跡圖像（圖1）可知，艦船尾跡圖像的一個最大特征是存在兩個對照明顯的區域：尾跡區與海水背景區。并且隨著時間的變化，不同尾跡圖像中兩個區域的對比度也會發生變化。尾跡區與海水背景區的對比度是艦船尾跡圖像最基本、最明顯的特征，其對艦船尾跡圖像視覺效果的影響最大。對比度差異范圍越大，代表尾跡區與海水背景區的對比越大；差異范圍越小，代表對比越小。因此，對比度是衡量艦船尾跡圖像質量評價的一個主要指標，通過該參數的計算可實現尾跡圖像的對比度特征提取，并可利用該參數指標來表征艦船尾跡光學信號特征。根據圖像質量評價的相關方法可知，利用對比度參數來評價艦船尾跡圖像可實現艦船尾跡光學信號特征的實時在線監控，達到簡單、快速提取艦船尾跡光學信號特征的目的［8］。

圖1 不同時間段的艦船尾跡圖像Fig.1 Ship wake images from the maritime feature extraction experiment at different time

2 艦船尾跡圖像對比度特征的提取

艦船尾跡圖像質量評價指標的計算方法決定了尾跡圖像評價的優劣，也影響著艦船尾跡光學信號特征提取的效果。本文在綜合各種方法的基礎上，采用對比度來評價艦船尾跡圖像質量。對比度指的是一幅圖像中明暗區域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級的測量，該參數能準確刻畫出艦船尾跡圖像的基本特征，并且計算簡單，有明確的物理意義。

2.1 基本計算模型

根據上述對比度的定義，可推導出艦船尾跡圖像評價指標對比度的模型，即

式中：μT(x ，y)為尾跡區的平均灰度值；μB(x ，y)為海水背景區的平均灰度值；L為尾跡圖像的灰度量程。對于艦船尾跡圖像 f(x ，y) ，設圖像灰度值為 p0，p1，…，pL-1，則概率密度函數 S( )pk為

式中：pk為尾跡圖像 f(x ，y)的第k級灰度值；nk為f(x ，y)中具有灰度值 pk的像素的個數；n為尾跡圖像像素總數。則艦船尾跡圖像 f(x ，y )的平均灰度值 μ(x ，y) 為

將式（2）和式（3）代入式（1），即可求出艦船尾跡圖像的對比度CT。

2.2 改進計算模型

計算發現，即使兩幅圖像存在一定的對照，它們的CT值也仍有可能相等，基本計算模型不能有效評價艦船尾跡圖像，并且根據圖像質量評價算法的發展趨勢，一種好的圖像質量評價方法應該是由單純的客觀評價算法轉化為主、客觀相結合的評價算法。因此，艦船尾跡圖像的對比度計算模型可考慮利用人類視覺的相關特性因素來加以改進。根據人類視覺的相關特性理論，在視網膜的表面上非均勻地分布著大量的光敏細胞，其中，中央凹處光敏細胞的密度最高，離中央凹處越遠，光敏細胞的密度下降越快。而且，人的視覺系統的一個基本特性是局部對比的敏感性，也即亮度和紋理發生顯著變化的區域才能引起視覺的興趣。

因此，人眼不能采用一個均勻的分辨率來關注整幅圖像。人眼對某些感興趣區域（如尾跡圖像中的尾跡區）的失真較敏感，而對另一些不感興趣區域（如尾跡圖像中的海水背景區）的失真則不太敏感。即使兩幅圖像存在相同的CT，但由于目標區域不同，人眼對其質量的評價也不相同［9］。另外，由艦船尾跡圖像特點可知，尾跡區與海水背景區存在明顯對比，為更深入地挖掘二者對比度的關系，可充分利用尾跡區與海水背景區的其他特性來對尾跡圖像質量進行評價，例如，引進尾跡區與海水背景區的面積對比等參數來改進對比度計算模型、通過加權因子的引入來突出體現尾跡區與海水背景區在總評價值中的比重［10］。

綜上所述，針對艦船尾跡圖像特點，提出一種基于人類視覺特性的無參考圖像質量評價方法。設尾跡圖像尾跡區和海水背景區分別為T和B，尾跡區和海水背景區的加權系數分別為 λT和 λB，則式（1）的尾跡圖像對比度計算模型可以做出如下修改：

2.2.1 尾跡區加權因子的確定

研究發現，當光刺激強度一定時，主觀感受與刺激面積的平方根做相應變化，因此定義尾跡區與刺激面積相對應的權重因子

式中：S為尾跡圖像面積；ST為圖像尾跡區面積。

又因為人的視覺系統只對圖像中紋理和亮度發生顯著變化的區域感興趣，故定義尾跡區與灰度變化相對應的權重因子

2.2.2 海水背景區加權因子的確定

由于海水背景區域中灰度變化很少，因此只考慮面積對興趣性的影響。定義海水背景區的加權因子

式中，SB為圖像海水背景區的面積。對和進行歸一化，可得到尾跡區和海水背景區的加權系數

將式（5）～式（9）代入式（4），即可求出艦船尾跡圖像的對比度MCT。

由上面的分析可知，要想準確求出對比度MCT，就需要準確檢測識別出尾跡區與海水背景區的邊界，求出尾跡區與海水背景區的像素灰度值與面積。使用閾值是一種常見且重要的邊界檢測技術。最常用的閾值分割方式是二值化閾值分割方法，即將灰度值一分為二，所有灰度值大于或等于某閾值的像素都被判屬于研究目標，其它像素被判屬于背景；或者相反［11-12］。因此，怎樣選取二值化閾值將圖像劃分為研究目標和背景，便成為其中的關鍵問題。尾跡區與海水背景區有較強的對比，艦船尾跡圖像灰度圖的直方圖是一個雙峰直方圖，因此可以采用直接從雙峰直方圖中確定二值化閾值的方法來檢測尾跡區與海水背景區的邊界。尾跡區與海水背景區的邊界附近具有兩個峰值之間的灰度級，其像素數目相對較少，因而產生了兩峰之間的谷。選擇谷作為灰度閾值將得到合理的邊界檢測結果。這種在研究目標與背景有較強對比情況下的檢測適于采用直方圖技術來確定閾值［13］，不僅能大幅縮減數據量，簡化處理分析過程，而且還能滿足快速提取艦船尾跡光學信號特征的要求。

3 艦船尾跡圖像的對比度特征提取實驗

為考察對比度參數在艦船尾跡光學信號特征提取中的有效性與合理性，需要進行特征提取實驗來獲取大量艦船尾跡圖像數據；且為克服船池環境、模擬尾流場等實驗室條件的限制，特在海上實船應用環境條件下進行了對比度特征提取實驗。完整的測試特征提取實驗裝置的使用效果和特征表征參數的可靠性，可為艦船尾跡抑制技術的工程化應用提供可直接參考的依據。

海上艦船尾跡對比度特征提取實驗裝置需要兩艘艦船：一艘為目標船，專門用來航行產生艦船尾跡；另一艘為測試船，用來搭載艦船尾跡圖像數據采集裝置。這兩艘都是噸位約為200 t的小型水面快艇，實驗裝置的搭建原理示意圖如圖2所示。A區由目標船M保持固定航向和航速的航行產生；B區和C區可根據圖像數據采集的需要進行設定；尾跡區里的浮標起參考作用；圖像數據采集裝置上的瞄準器不斷微調瞄準浮標，進行艦船尾跡圖像數據采集［14］。

圖2 艦船尾跡圖像采集實驗裝置搭建示意圖Fig.2 The schematic diagram of construct device of the acquisition experiment of ship wake images

具體的海上對比度特征提取實驗裝置如圖3所示，其中左圖為海上特征提取實驗開始時目標船M與測試船N的工作狀態實物圖；右圖為尾跡區、海水背景區以及圖像數據采集系統三者的相對位置圖。海上對比度特征提取實驗開始后，目標船M在距測試船N正橫50 m的平行線一端500 m處機動（始點），保持某一速度（本實驗航速為8，12和16 kn）勻速直線航行，在進入測試區域后（正對測試裝置），在船艉中間處將浮標裝置拋入尾跡中（t=0時刻）。利用測試船N上圖像數據采集裝置的瞄準器不斷微調瞄準浮標，進行艦船尾跡圖像數據的采集。利用此套實驗裝置在某一海域開展了海上艦船尾跡對比度特征提取實驗研究，以尋找艦船尾跡圖像對比度參數與時間、試驗船航速間的關系。

圖3 海上特征提取實驗裝置實物圖Fig.3 The photos of the maritime experiment device of contrast feature extraction

4 實驗結果與分析

根據實驗目標和實驗步驟，采用上述實驗裝置開展了對比度特征提取實驗，獲得了航速分別為8，12和16 kn時隨時間變化的艦船尾跡圖像數據，并采用相關圖像預處理方法對采集的艦船尾跡圖像數據進行了預處理。通過大量分析對比度特征提取實驗中采集到的艦船尾跡圖像數據，并采用上述對比度模型的計算方法，得到如下艦船尾跡圖像對比度特征提取實驗結果。

4.1 對比度計算結果

在對特征提取實驗中采集到的艦船尾跡圖像數據進行尾跡區與海水背景區的準確檢測識別處理后，根據加權因子計算方法，并以圖1中6幅尾跡圖像為試驗圖像，得到了其尾跡區與海水背景區的加權系數，如表1所示。

表1 試驗圖像尾跡區和海水背景區加權系數表Tab.1 The weighting coefficients of the wake areas and seawater background areas

根據式（2）和式（5），分別計算各圖像基于基本計算模型的對比度值和基于改進計算模型的對比度值，如表2所示。

表2 試驗圖像的對比度計算結果Tab.2 The contrast calculation results of test images

4.2 主觀評價結果

本文請7位具有不同文化背景、不同資歷的人員對6幅試驗圖像的對比度進行了獨立打分，其主觀評價結果如表3所示（單位為%）。

表3 試驗圖像主觀評價分數表Tab.3 The subjective evaluation results of test images

4.3 試驗結果分析

本文使用皮爾遜（Pearson）相關系數對試驗結果進行了相關性分析。皮爾遜相關系數又稱簡單相關系數，它描述了兩個定距變量間聯系的緊密程度。樣本的簡單相關系數一般用r表示，計算公式為

經過計算，得到基于基本計算模型的對比度值與主觀評價分數的相關系數為0.351 3，基于改進模型的對比度值與主觀評價分數的相關系數為0.825 3，表明尾跡圖像評價值與主觀評價值具有較高的正相關性，本文所提出的改進方法更符合人眼的視覺特性。

4.4 提取實驗結果分析

1）對比度參數定量評價艦船尾跡圖像情況分析。

由上述實驗結果可知，在基本計算模型基礎上提出的對比度參數改進計算方法是一種圖像質量綜合評價方法，可有效體現圖像中尾跡區與海水背景區的對照情況，充分描述了艦船尾跡圖像的特性，并且能定量、可靠地評價尾跡圖像光學信號特征強度。另外，利用對比度特征提取實驗獲取的航速分別為8，12和16 kn時隨時間變化的艦船尾跡圖像數據，按照上述對比度參數計算公式計算出的MCT值，繪出了不同航速條件下MCT隨時間變化的曲線（圖4）。通過分析可知，圖4中曲線的變化規律比較符合實際情況中艦船尾跡光學信號特征強度的變化規律：時間越長，艦船尾跡光學信號特征強度逐漸變弱，尾跡區與海水背景區的對比度也減弱，相應地，對比度參數值也下降。

2）艦船尾跡光學信號特征強度變化的理論分析。

由圖4可知，隨著時間的變化，對比度參數MCT減小，艦船尾跡光學信號特征強度值不斷下降，說明艦船尾跡光學信號特征與艦船尾跡場中的氣泡數密度聯系緊密。隨著時間的延續，艦船尾跡場中所包含的尺寸較大的氣泡會快速上浮至海面破碎消失，尺寸較小的氣泡則會溶解于海水而消失，艦船尾跡場中的氣泡數密度會隨時間的增加而逐漸減小，這樣，尾跡區與海水背景區的對比度就會下降，導致艦船尾跡光學信號特征強度值也下降。另外，通過分析圖4可知，在同一時間條件下，艦船的航速越高，對比度參數MCT越大，艦船尾跡的光學信號特征強度值也越大，顯然航速增大的過程必將激起更多的氣泡。因為艦船航速越高，螺旋槳轉速就越高，空泡現象也更強烈，因此艦船尾跡場中的氣泡數密度就會更大，艦船尾跡光學信號特征強度值也越大。

圖4 不同航速條件下對比度隨時間變化規律的曲線Fig.4 The contrast value MCTvs.time at different speeds

5 結 語

如何有效、定量評價艦船尾跡圖像質量，并達到快速提取艦船尾跡光學信號特征的目的，是當前急需開展的艦船光學尾跡抑制這一新技術研究領域的重要基礎課題，為此，本文研究了基于對比度計算模型的艦船尾跡圖像質量綜合評價方法。從對比度特征提取實驗、對比度參數計算結果以及結果討論分析可知，對比度參數MCT能有效評價艦船尾跡圖像質量，表征艦船尾跡光學信號特征強度，并定量、可靠地評價艦船尾跡光學信號特征強度的變化情況，從而為指揮員防御基于光學尾跡制導的魚雷提供快速、可靠的輔助決策信息。當然，由于在進行海上特征提取實驗時海上干擾因素較多，以及圖像數據采集裝置設備性能方面等原因，導致圖像數據采集裝置對光學尾跡的敏感性不夠好，獲得的艦船尾跡圖像數據在時間持續上不夠長，對準確分析艦船尾跡光學信號特征的變化規律存在一定的影響，仍需進一步的深入研究與完善。

［1］GONZALEZ R C，WOODS R E 著.數字圖像處理［M］.阮秋琦，譯.2版.北京：電子工業出版社，2003.

［2］中國船舶重工集團公司.海軍武器裝備與海戰場環境概論［M］.北京：海洋出版社，2007.

［3］馮奇，遲衛.艦船尾跡氣泡上浮運動的一種表征模型［J］.中國艦船研究，2010，5（3）：27-29.

FENG Qi，CHI Wei.Characterization model on the ris?ing motion of bubble in ship wake［J］.Chinese Journal of Ship Research，2010，5（3）：27-29.

［4］REY M，TUNALEY J K E，SIBBALD T.Use of the Dempster-Shafer algorithm for the detection of SAR ship wakes［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1993，31（5）：1114-1118.

［5］COPELAND A C，RAVICHANDRAN G，TRIVEDI M M.Localized Radon transform-based detection of ship wakes in SAR images［J］.IEEE Transactions on Geo?science and Remote Sensing，1995，33（1）：35-45.

［6］NILL N B，BOUZAS B.Objective image quality mea?sure derived from digital image power spectra［J］.Opti?cal Engineering，1992，31（4）：813-825.

［7］WANG Z，BOVIK A C，SHEIKH H R，et al.Image quality assessment：From error visibility to structural similarity［J］.IEEE Transactions on Image Process?ing，2004，13（4）：600-612.

［8］蔣剛毅，黃大江，王旭，等.圖像質量評價方法研究進展［J］.電子與信息學報，2010，32（1）：219-226.

JIANG Gangyi，HUANG Dajiang，WANG Xu，et al.Overview on image quality assessment methods［J］.Journal of Electronics and Information Technology，2010，32（1）：219-226。

［9］劉帥奇，胡紹海，肖揚，等.基于局部混合濾波的SAR圖像邊緣檢測［J］.電子與信息學報，2013，35（5）：1120-1127.

LIU Shuaiqi，HU Shaohai，XIAO Yang，et al.SAR im?age edge detection based on local hybrid filter［J］.Jour?nal of Electronics and Information Technology，2013，35（5）：1120-1127.

［10］王正友，黃隆華.基于對比度敏感度的圖像質量評 價 方 法［J］.計 算 機 應 用 ，2006，26（8）：1857-1859

WANG Zhengyou，HUANG Longhua.Image quality assessment method based on contrast sensitivity［J］.Computer Applications，2006，26（8）：1857-1859.

［11］段瑞玲，李慶祥，李玉和.圖像邊緣檢測方法研究綜述［J］.光學技術，2005，31（3）：415-419.

DUAN Ruiling，LI Qingxiang，LI Yuhe.Summary of image edge detection［J］.Optical Technique，2005，31（3）：415-419.

［12］李杰，苗長云，武志剛，等.基于數學形態學的圖像邊緣檢測算法的研究［J］.計算機科學，2012，39（6）：546-548.

LI Jie，MIAO Changyun，WU Zhigang，et al.Algo?rithm for edge detection of image based on mathemati?cal morphology［J］.Computer Science，2012，39（6）：546-548.

［13］郭四穩，陳偉津.基于多層次模糊增強的圖像邊緣檢測［J］.廣州大學學報（自然科學版），2011，10（4）：64-67.

GUO Siwen，CHEN Weijin.Image edge detection based on multi-level fuzzy enhancement［J］.Journal of Guangzhou University：Natural Science Edition ，2011，10（4）：64-67.

［14］陳明榮，遲衛，謝田華，等.艦船尾跡光學信號特征的直方圖提取方法研究［J］.應用光學，2013，34（2）：248-252.

CHEN Mingrong，CHI Wei， XIE Tianhua，et al.Study on the extraction of the character of the ship op?tics-wakes based on histogram analysis［J］.Journal of Applied Optics，2013，34（2）：248-252.

Extraction Method for the Contrast Features of Ship Wake Images

CHI Wei，GAO Zhansheng，CHEN Mingrong，XIE Tianhua

Department of Navigation，Dalian Naval Academy，Dalian 116018，China

It is an essential fundamental to evaluate the ship wake image's quality quantitatively and effec?tively，and to achieve the extraction of ship wake's optical signal characteristics rapidly in today's ship op?tics-wake elimination technologies.The method regarding quality evaluation of ship wake images is stud?ied in this paper based on the contrast model.By analyzing the characteristics of the obvious contrast be?tween the wake area and the seawater background area in ship wake images，this paper uses the contrast parameter as an critical index for the wake image quality evaluation process as well as the characterization of ship wake's optical signalcharacteristical strength.Specifically，in order to evaluate the actual quality of ship wake images，the weighting factors on both wake areas and seawater background areas are intro?duced，and the basic contrast calculation model is improved.This model fully considers the human visual characteristics and combines the subjective and objective evaluation methods comprehensively.A corre?sponding experiment is also conducted，which particularly focuses the maritime feature extraction.The re?sults show that the contrast parameters do not only reflect the subjective visual perception of human eyes on the wake images'actual quality，but also better reflect the application essence of the wake image pro?cessing.In brief，the contrast parameters reliably and quantitatively describe the intensity's changing rules of the ship wake's optical signal characteristics.

image quality assessment；ship wakes；optical signal feature；contrast；weighting factors

TN911.73

A

1673－3185（2014）02－95－06

10.3969/j.issn.1673-3185.2014.02.017

http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3969/j.issn.1673-3185.2014.02.017.html

期刊網址：www.ship-research.com

2013－12－20 網絡出版時間：2014-3-31 16:33

遲衛（1962－），男，教授。研究方向：艦船安全技術。E-mail：Dl_tiger@163.com

陳明榮（1985－），男，碩士生。研究方向：艦船尾跡特征提取與抑制研究。E-mail：ming19850216@163.com

陳明榮

［責任編輯：喻 菁］