圖像處理技術在運動目標檢測中的應用

杜秋娟 周元輝

中國人民解放軍第六四零九工廠 遼寧 撫順113006

一、概述

系統由圖像生成及采集部分、圖像處理電路、工控機及顯示器等部分組成。

(一)圖像生成。目標圖像生產部分由靶板和激光筆構成。激光筆固定在運動目標上,激光筆發射的光束在靶板上的投影作為目標位置的識別標記。靶板采用1000 mm×1000 mm 坐標靶,靶面中心作為坐標原點,并標有十字線,用于運動目標定位參照。

(二)圖像采集。圖像采集部分由圖像傳感器(CCD)、視頻信號放大電路等組成。

CCD用于采集靶板的圖像。它使光學圖像變為視頻信號。這里選用的是面陣列CCD,可通過自行掃描攝取二維圖像。成像區相當是m個光敏元為n的線性陣列攝像器件并列組成,可形成像素為m×n元素的光敏面。

視頻信號放大電路由放大器、模擬濾波器和箝位電路等組成。放大器將從CCD得到的模擬圖像信號放大到A/D變換器所需要的電壓值。模擬濾波器清除圖像信號中含有的高頻噪聲信號。

(三)圖像處理。圖像處理部分將處理過的模擬圖像信號轉換成數字信號。對圖像進行A/D轉換需使用高速的A/D轉換器,因為對于CCD來說,若輸入512×512×8bit的圖像,由于圖像信號行掃描時間為52μs,在52μs內要對512個采樣點進行A/D轉換,則每個采樣點所允許的A/D轉換時間只有0.1μs。

(四)工控機及顯示器。工控機部分由圖像存儲器及計算機系統組成。圖像存儲器是將數字圖像信息傳送到計算機系統的主存儲器,供計算機系統進行的處理和分析。顯示器用于完成圖像顯示及系統操作等功能。

二、圖像處理技術

(一)圖像的數字化。我們研究的圖像為二維光強度的函數,我們用灰度級l來度量,l的范圍為Lmin≤l≤Lmax。

為適應計算機的需要,需把模擬連續圖像變換為數字離散圖像。即把連續圖像f(x,y)可以按等間隔采樣,如果(x,y)分成n×n個小格子,則連續圖像函數f(x,y)就可用n×n矩陣F(i,j)表示:

將每個象素的灰度再進行數字化,通常用表示這一灰度級數值的二進制的位數即bit數m 來表示,則存儲一幅圖像的存儲器的位容量b為:

即n,m 越大圖像越清晰。這里n=16～32,m=1～8。

(二)圖像的灰度變換。利用點運算修改圖像象素的灰度,用于擴展對比度。把一幅輸入圖像f(x,y)修改成輸出圖像g(x,y)。g(x,y)上每一點象素與f(x,y)上對應位置象素的坐標相同,象素灰度則依函數ψ的映射,可表示為:g(x,y)=ψ[f(x,y)]

函數ψ采用線性變換,為了便于識別目標位置我們去a＞1,b＞1,且幅值可調。

(三)圖像的平滑。一幅圖像生成后可能存在著各種寄生效應。為消除這些寄生效應又不使圖像的邊緣輪廓和線條變得模糊。采用鄰域平均法來清除圖像噪聲完成平滑處理。若圖像f(x,y)有N×N 個象素,經平滑處理后得到的圖像為g(x,y):

通過圖像平滑法可有效地抑制噪聲,但隨著領域半徑的增大,圖像的模糊度也增加,為此采用閾值法減小其由于領域增加所產生的模糊效應。即當一些點和它的鄰域內的點的灰度平均值的差不超過規定的閾值T 時,保留其原灰度值不變,若大于閾值T 時就用鄰域的平均值來代替該點的灰度值。

(四)圖像的濾波。由于需要處理的圖像比較單一,故采用中值濾波的方法來抑制噪聲。

把一個點的特定長度或形狀的鄰域作為窗口,在一維情況下,中值濾波器是組成一個含有奇數個象素的滑動窗口,用窗口內各象素灰度的中間值代替窗口正中間那個象素的灰度值。

(五)目標位置確定。假定預存的運動目標樣板圖像為F(i,j),采集的靶板圖像為G(i,j)。系統以圖像F(i,j)為樣板,在搜索區域G(i,j)中,按掃描的工作方式,在每個匹配位置上,都在G(i,j)中取出與F(i,j)面積相等的子圖像與F(i,j)中進行相關計算。與樣板最相似的子圖像的相關函數為最大,也就是最佳匹配點,即目標在圖像中的位置,設其位置為(i T,j T),即可根據i T、j T確定目標位置。

三、系統工作過程

待測目標在運動過程中,系統實時采集運動目標在靶板上投射的圖像。經圖像處理、計算,提取出目標的位置坐標An(χn,yn),根據測試項目的需要截取起點位置A0(χ0,y0)、終點位置或過零點時刻的坐標及時間參數t,根據公式完成系統參數計算,并繪制出待測目標的運動曲線。

四、結論

在運動目標測試中,位移量的測量是一關鍵技術難題,需要尋找合適的測角方案,既能保證足夠的測試精度,又能有較高的性價比。本文設計的CCD、坐標靶測量法采用普通工業級CCD攝像頭進行高精度角位移量的測量,滿足了運動目標性能測試的要求,是一種高精度、高性價比的方法。