激光照射器立靶測試中靶板識別方法

張茂楨，景文博，劉學，王曉曼，毛須偉，李媛媛

（1.長春理工大學　電子信息工程學院，長春　130022；2.長春理工大學　光電工程學院，長春　130022）

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激光照射器立靶測試中靶板識別方法

張茂楨1，景文博2，劉學1，王曉曼1，毛須偉1，李媛媛1

（1.長春理工大學電子信息工程學院，長春130022；2.長春理工大學光電工程學院，長春130022）

摘要：在激光照射器立靶測試系統中，針對外場環境背景復雜、對比度低等情況，導致動態靶板難以精確識別，提出一種基于小波變換的多尺度模板匹配識別動態靶板方法，采用小波變換和多尺度理論相結合的多層次搜索匹配策略，首先在圖像分辨率最低層次進行粗匹配，剔除大量非匹配點，保留對應準匹配點；然后沿圖像分辨率增大方向在準匹配點進行逐層局部匹配，直到匹配結束，精確識別出靶板的四個角特征目標區域，精確定位靶板角特征目標點。實驗表明，該方法對動態靶板中心的測量精度達到0.4pixel，對激光照射器照射精度測試的研究有重要意義。

關鍵詞：激光照射器；靶板識別；模板匹配；小波變換

激光半主動制導武器在現代高技術戰爭中的地位和作用愈發受到人們的重視，是我國科技國防戰略的重點［1］。激光半主動制導武器主要由激光制導導彈和激光照射器組成，激光照射器照射被攻擊目標，制導導彈依據照射光斑識別并打擊目標。激光照射器命中率精度是評估激光照射器性能的重要指標，命中率精度嚴重影響制導導彈的制導精度［2］。隨著武器裝備的不斷升級，對激光照射器命中率精度測量的快速性和準確性要求也越來越高。

目前，對激光照射器立靶測試中的靶板識別常用的方法有：使用中心位置貼有黑十字的靶板，然后利用模板匹配方法識別靶板中心［3，4］；姚志軍［1］等人通過提取出靶板邊緣信息和特征點，實現動態的靶板檢測；張寧［5］等人利用安裝LED光源的靶板，通過識別LED光源特征點來定位出靶板中心。這些方法雖然可以識別出靶板，但是，利用貼有黑十字的靶板時，激光光斑照射到靶板的黑十字上，會增加靶板中心的識別難度，提高算法復雜度，降低了識別的實時性；對靶板全部直線邊緣特征提取易受到復雜背景物體的影響；在特征點安裝LED光源會影響激光照射光斑的提取，從而影響激光照射精度的精確測量。

針對上述這些問題，為了精確識別測試系統中的動態靶板，提出基于小波變換的多尺度模板匹配的動態靶板識別方法，該方法無需標記靶板中心，只需要提取出規則靶板的四個角特征點，實現靶板中心精確識別，無需檢測出靶板所有邊緣的信息，降低了背景信息對靶板識別的影響，采用多尺度和小波變換的方法不僅克服了噪聲對提取靶板特征點的影響，同時提高了模板匹配的速度。該方法具有實驗條件要求低、處理速度快、識別精度高等優點。

1　激光照射器立靶測試系統工作原理

激光照射器立靶測試系統主要由機載激光照射器、可見光相機、靶板、直線軌道、跟蹤轉臺和計算機等組成，如圖1所示。激光照射器對移動的靶板發射激光，可見光相機在距直線導軌的1km處的轉臺上，靶板以一定的速度沿著直線軌道移動，轉臺在計算機跟蹤系統的控制下自動跟蹤靶板，可見光相機隨轉臺的轉動而轉動，實現對靶板圖像的連續采集并保存。夜間測量時，在靶板的四周安裝四個信標燈為跟蹤系統提供跟蹤對象。事后分別處理白天與夜間的靶板圖像，識別圖像上的靶板中心，進而實現激光照射器命中率的測量。

圖1　激光照射性能測量系統示意圖

2　激光照射性能動態靶板

在激光照射器立靶系統中，靶板是非常重要的因素，為了便于靶板中心位置的測量，采用形狀規則的長方形靶板，大小為6m×5m，并在平整靶面上噴涂特殊材料，用于保證目標漫反射系統滿足激光照射器立靶測試瞄準跟蹤要求。對于夜間的測量情況在靶板的四周安裝四個信標燈用于夜間測量的識別特征點。由于靶面涂有特殊的漫反射材料，白天測量時，目標靶與背景區別比較明顯，容易識別靶板的角點；對于夜間情況，利用識別靶板四個信標燈區域來作為靶板的角點。針對激光照射性能測量系統的靶板的特點，提出一種基于小波變換的多尺度模板匹配動態靶板識別方法。

圖2　目標靶成像示意圖

3　激光照射測試靶板中心識別原理

3.1靶板中心識別算法流程

算法流程圖如圖3所示，盡管使用識別靶板的方法相同，針對待檢測夜間靶板和白天靶板的圖像，算法設計了兩條分支，以便更好的適應算法的識別能力。首先分別選擇夜間和白天的標準靶板圖像，在對應標準的靶板圖像上分別采集好白天靶板角特征目標點模板和夜間信標燈特征目標模板。算法的轉移條件設計為：首先計算讀入圖像的平均灰度值，當平均值低于一定的閾值時，則為夜間靶板圖像，將匹配的模板選擇為夜間的靶板特征目標模板。

圖3　靶板中心識別方法基本原理圖

3.2小波變換的多尺度模板匹配

基于小波變換的多尺度的模板匹配方法，主要利用了小波多尺度的特性對待匹配圖像和目標模板圖像進行小波分解，組成圖像金字塔［5］，結構圖如圖4所示。首先在圖像分辨率最低的層次分進行模板匹配，剔除了大量的非匹配點，降低了復雜背景和噪聲對目標的影響，然后在此匹配結果的基礎上對圖像分辨率較高的層次進行局部模板匹配，直到匹配結束。

該方法首先在低分辨率層次獲得n個可能位置之后，再在較高分辨率層進行精選，排除部分偽目標，直到最高分辨率層，以獲得目標的精確位置，通過該方法可提高模板匹配速度，從而減少運算時間，同時也降低噪聲對目標的影響。

圖4　圖像小波變換示意圖及圖像金字塔結構

采用的模板匹配的算法為歸一化互相關法（Normal Cross Correlation，簡稱NCC）。圖5為基于小波變換模板匹配示意圖。

假設模板圖像T（s，t）的尺寸為M×N，其中M、N往往取奇數，待匹配圖像f（x，y）的大小為W×H（1≤M≤W，1≤N≤H），則：

圖5　小波變換目標模板匹配示意圖

當R（x，y）達到最大時，兩圖匹配成功。獲得靶板的四個角點區域，為了得到靶板角點坐標，利用公式（4）計算靶板角點的坐標。對匹配的目標區域計算質心，得到靶板的角點坐標，質心計算公式為：

3.3靶板中心計算

目標靶板在可見光相機成像后，利用基于小波變換的模板匹配的方法獲得目標靶圖像四個角點的坐標值，并通過計算即可得到目標靶中心的位置。如圖6所示，圖像上的T1、T2、T3、T4分別為目標圖像上的四個目標靶的四個角點坐標，在圖像坐標系下，按照式（5）計算靶板中心T0坐標：

式中，xT0，yT0表示靶板中心的橫、縱坐標，xTi，yTi表示靶板角的橫、縱坐標，n為靶板角點個數。

圖6　靶板四個角點分布示意圖

4　實驗結果及分析

采用Lumenera LM135M型相機為成像設備，像元尺寸為4.65μm×4.65μm，焦距為100mm，圖像分辨率為1392×1040。計算機配置：CPU型號Intel Core i7，3.4GHz，內存8G。本文的算法采用Microsoft Visual Studio 8.0進行了大量的仿真實驗。模擬激光照射性能監測系統實際測量環境試驗：靶板移動，相機距軌道的垂直距離為100m，固定相機位置不變，隨靶板移動轉動相機跟蹤靶板，每次實驗連續采集100幀圖像。為了驗證該方法靶板與相機在不同間距下的有效性，對相機距軌道的垂直距離分別在100m、300m、500m、800m的情況下進行了驗證。

圖7　標準圖像及其四個角點模板圖像

對白天測量環境，任意選擇一幀圖像作為標準圖像，制作四個靶板角點模板；對夜間測量環境，任意選擇一幀圖像作為標準圖像，選擇信標燈區域制作四個角點模板圖像，模板圖像如圖7所示。

本文對圖像和目標都使用三層Harri小波變換，其效果圖如圖8所示，構造成四層圖像和模板的金字塔。模板大小為61×61，首先從金字塔頂端，即分辨率最低的圖像開始匹配，然后計算出下一層的匹配區域，逐漸往分辨率較高的層數進行匹配，最后輸出模板準確的靶板四個角點。圖8為夜間測量第30幀圖像的小波變換，圖9為金字塔圖像，上面兩層是識別結果圖，圖10（a）為靶板四個角識別結果，“十字”標記出靶板信標燈區域質心位置，矩形框位置表示匹配區域，圖10（b）列出了夜間測試時金字塔底層靶板搜索區域匹配系數的3D示意圖，其中峰值表示金字塔底層匹配系數最高的點。

圖8　小波變換效果圖

圖9　圖像金字塔低分辨率層次識別結果

圖10　夜間測量，間距為100m時第30幀圖像靶板角點識別結果

根據由上述方法得到靶板的四個角點坐標，利用公式（4）分別定位出白天和夜間靶板的中心坐標，表2列出了某次測量時51-65幀圖像靶板中心。

表1　相機距離軌100m時51-65幀圖像定位靶板中心

圖11　相機與靶軌道相聚100m時，測量靶板中心靶板中心點與實際中心點坐標偏差曲線

圖12　相機與靶軌道相聚500m時，白天測量靶板中心點與靶板中心點與實際中心點坐標偏差曲線

為了驗證靶板中心點識別的準確性，將本文方法識別出的靶板中心點x，y的坐標與實際中心點的坐標進行比較。圖11分別是白天與夜間靶板中心在x，y方向上與實際的偏差曲線。為了獲得標準靶板圖像的中心坐標，采用公式（4）計算出靶板圖像中靶板中心的十字坐標來作為理論坐標。

通過多次試驗，對試驗數據進行處理，根據誤差理論，靶板識別的精度計算公式如下：

其中，σ為測量精度，Δi的第i幀靶板中心偏差，的n次測量偏差均值，n是測量圖像總幀數，（Lix，Liy）是第i幀圖像的定位的靶板中心坐標。第i幀圖像的靶板中心理論位置，對所有測試數據聯合式（6）、（7）、（8）進行計算，得到結果為0.396，靶板的定位中心精度達到0.4pixel。因此，本文的方法滿足靶板中心定位精度，且穩定性好。

圖13　相機與靶軌道相聚800m時，夜間測量靶板中心點與實際中心點坐標偏差曲線

5　結論

文中提出了一種基于小波變換多尺度模板匹配動態靶板識別方法。利用小波變換多尺度模板匹配有效解決了變化背景對模板匹配的影響，由粗匹配到精匹配搜索策略提前排除了非匹配點的搜索，減少了圖像匹配計算量，提高了匹配時間。實驗結果表明：該方法在整體光照變化和輕度噪聲污染時仍具有較好的魯棒性，在外場激光照射精度測試過程中發揮了重要的作用。

參考文獻

［1］姚志軍，韓秋蕾.激光制導動靶照射精度測量系統［J］.液晶與顯示，2014，29（6）：1124-1130.

［2］黃殿君，景文博，王曉曼.一種基于模板匹配的遠場畸變校正方法［J］.長春理工大學學報：自然科學版，2014，37（6）：127-130.

［3］王偉杰.基于圖像的激光命中率測量技術研究［D］.長春：長春理工大學，2012.

［4］孫澤林，王昭，李明.火炮穩定精度圖像測試系統［J］.光學精密工程，2012，20（1）：157-163.

［5］張寧，沈湘衡.采用CCD相機測量目標靶形心位置精確的方法［J］.紅外與激光工程，2015，44（1）：279-284.

［6］王曉曼，鐘鋼，景文博.小波變換在靶場動態測試中的應用［J］.吉林大學學報，2009，27（1）：31-34.

［7］汪魯才，易錫年，陳小天，等.自適應連續多級分區與初始閾值估計的快速模板匹配方法［J］.紅外與激光工程，2013，42（4）：841-848.

［8］黃繼碰，王延杰，孫宏海，等.激光光斑位置精確測量系統［J］.光學精密工程，2013，21（4）：1106-1111.

［9］Wu Tirui，Toet Alexander. Speed-up template matching through integral image based weak classifiers［J］. Journal of Pattern Recognition Research，2014，9（1）：1-12.

［10］張肅，王文生.復雜背景下運動目標的光學相關識別［J］.光學學報，2012，32（1）：1-7.

［11］王義博.激光照射性能測試跟蹤系統設計［D］.長春：長春理工大學，2014.

Target Recognition Method for Laser Director Target Measurement

ZHANG Maozhen1，JING Wenbo2，LIU Xue1，WANG Xiaoman1，MAO Xuwei1，LI Yuanyuan1
（1.School of Electronics and Information Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022；2.School of Optoelectronic Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022）

Abstract：In the laser director target measurement system，the complex environments and low contrast result in recognizing dynamic target difficultly，a multi-scale template matching dynamic target recognition method based on wavelet transform was proposed. Using multi-level search and match strategy which combined multi-scale theory and wavelet transform，firstly，matching roughly in the lowest level of image resolution，excluding a large number of non-matching points and reserving quasi match points；Then matching partly layer by layer at the quasi match points along the image resolution larger，until the end of matching，recognizing precisely four corner characteristics area of the target，and positioning precisely the corner characteristics points. Experiment show that the measurement accuracy by this method for the center of dynamic target can be achieved 0.4pixel，and it is import for research on laser director irradiation accuracy. Key words：laser designator；target recognition；template matching；wavelet transform

中圖分類號：TP391.4

文獻標識碼：A

文章編號：1672-9870（2016）02-0067-06

收稿日期：2015-06-12

作者簡介：張茂楨（1989-），男，碩士研究生，E-mail：zmz1004@sina.com

通訊作者：景文博（1980-），男，博士，副教授，E-mail：wenbojing@sina.com