周書(shū)強(qiáng),耿瑞煥
(河南理工大學(xué) 鶴壁工程技術(shù)學(xué)院,河南 鶴壁 458030)
海上遙感圖像的目標(biāo)識(shí)別具有重要的軍事意義,艦船擔(dān)負(fù)著海上偵察、敵方軍事目標(biāo)打擊等關(guān)鍵任務(wù)。為了能夠?qū)崿F(xiàn)軍事戰(zhàn)略目標(biāo),對(duì)敵方目標(biāo)進(jìn)行打擊,必須要能夠準(zhǔn)確、高效進(jìn)行敵方目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別。遙感和雷達(dá)技術(shù)是目前海上軍事領(lǐng)域最常應(yīng)用的目標(biāo)探測(cè)技術(shù),其中,雷達(dá)技術(shù)由于覆蓋區(qū)域小、易受海上障礙物的影響,目標(biāo)探測(cè)的精度相對(duì)較低;遙感技術(shù)利用高分辨率遙感成像設(shè)備,可以實(shí)現(xiàn)同一時(shí)間大范圍的海上遙感圖像獲取,并結(jié)合遙感圖像的處理技術(shù),高效、準(zhǔn)確進(jìn)行海上艦船目標(biāo)的識(shí)別。
本文圍繞艦船目標(biāo)遙感圖像的識(shí)別系統(tǒng)開(kāi)展研究,介紹基于遙感圖像的特征識(shí)別流程,重點(diǎn)對(duì)遙感圖像的濾波處理、區(qū)域提取進(jìn)行研究,最后結(jié)合FPGA等硬件設(shè)備,搭建艦船遙感圖像特征識(shí)別系統(tǒng)。
海上遙感圖像的噪聲包括不同天氣條件、太陽(yáng)照射角度、波浪和遙感設(shè)備噪聲等,基于遙感圖像的艦船目標(biāo)圖像特征識(shí)別流程圖如圖1 所示。
由圖1 可知,艦船目標(biāo)圖像識(shí)別過(guò)程主要包括3 個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié):
圖1 基于遙感圖像的艦船目標(biāo)圖像特征識(shí)別流程圖Fig.1 Flow chart of ship target image feature recognition based on remote sensing image
1)圖像的過(guò)濾
在進(jìn)行遙感圖像的識(shí)別之前,針對(duì)遙感圖像的噪聲信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,采用的濾波算法包括高斯濾波、小波變換濾波等,噪聲過(guò)濾可以提高艦船目標(biāo)識(shí)別的精度[1]。
2)基于視覺(jué)顯著性的目標(biāo)圖像區(qū)域提取
由于遙感圖像覆蓋范圍廣,圖像的像素個(gè)數(shù)、尺寸維度較大,為了降低計(jì)算機(jī)在圖像處理過(guò)程中的工作量,可以首先將含有目標(biāo)的部分圖像定位出來(lái),并將圖像分割處理。
3)特征識(shí)別
經(jīng)過(guò)分割后的圖像只含有目標(biāo)及附近區(qū)域的像素,然后利用特征向量等特征提取方法,實(shí)現(xiàn)艦船目標(biāo)的識(shí)別。
船舶遙感圖像的噪聲主要是海上霧氣、云層、太陽(yáng)光反射、水蒸氣等氣象因素的噪聲,這些噪聲干擾在圖像識(shí)別過(guò)程中會(huì)影響識(shí)別精度,必須要在圖像預(yù)處理階段進(jìn)行過(guò)濾。
小波變換對(duì)于處理遙感圖像的噪聲信號(hào)具有一定優(yōu)勢(shì),基于小波變換理論的遙感圖像噪聲過(guò)濾流程如圖2 所示。
圖2 小波變換理論的遙感圖像噪聲過(guò)濾流程Fig.2 Noise filtering process of remote sensing image based on wavelet transform theory
遙感圖像信號(hào)為φ(t) ,則圖像信號(hào)的小波變換如下式:
式中:ε為尺度因子;f(t)為像素函數(shù);τ為位移因子[2],Δ為像素拉普拉斯算子,如下式:
小波變換約束條件為:
遙感圖像的小波逆變換如下式:
式中,s為逆變換特征值。
基于小波變換的遙感圖像噪聲過(guò)濾示意圖如圖3所示,可見(jiàn)圖像除目標(biāo)圖像外,周?chē)鷧^(qū)域的像素噪點(diǎn)顯著降低。
圖3 基于小波變換的遙感圖像噪聲過(guò)濾示意圖Fig.3 Noise filtering diagram of remote sensing image based on wavelet transform
目標(biāo)候選區(qū)域提取是將遙感圖像中包含目標(biāo)艦船的區(qū)域圖像提取出來(lái),與背景區(qū)域進(jìn)行分割,并將提取后的子圖像作為后續(xù)圖像處理的對(duì)象。本文采用的目標(biāo)候選區(qū)域提取方法為基于視覺(jué)顯著性的提取方法,這種圖像區(qū)域提取方法可以從大幅遙感圖像中提取出感興趣區(qū)域,有效降低圖像處理的計(jì)算量。
視覺(jué)顯著性檢測(cè)算法利用像素的對(duì)比度確定目標(biāo)及目標(biāo)區(qū)域,對(duì)比度計(jì)算方法為傅里葉相位譜變換算法,將圖像的顏色通道R(t)/G(t)/B(t)/Y(t)建立四元數(shù)圖像,利用傅里葉變換獲取具有視覺(jué)顯著性的圖像。
基于視覺(jué)顯著性檢測(cè)算法的圖像處理原理圖如圖4 所示.
圖4 視覺(jué)顯著性檢測(cè)算法的圖像處理原理圖Fig.4 Image processing schematic based on visual saliency detection algorithm
首先對(duì)艦船遙感圖像進(jìn)行四元通道的函數(shù)構(gòu)建,假設(shè)輸入圖像為F(t),t為圖像的幀數(shù),擴(kuò)展到R(t)/G(t)/B(t)/Y(t)四個(gè)顏色通道[3]為:
定義遙感圖像的顏色通道為:
定義圖像的顯著性對(duì)比通道為:
遙感圖像幀的像素為q(m,n,t),可得圖像的傅里葉變換為:
式中:(u,v)為頻域的坐標(biāo);M,N為圖像的維度;傅里葉逆變換為:
可構(gòu)建圖像的時(shí)空視覺(jué)顯著圖像為:
式中,g為濾波函數(shù)。
針對(duì)艦船遙感圖像的識(shí)別問(wèn)題,采用FPGA 作為核心處理器,搭建遙感圖像的目標(biāo)快速識(shí)別硬件系統(tǒng)。FPGA 具有豐富的邏輯算法資源和強(qiáng)大的運(yùn)算能力,可利用并行運(yùn)算等先進(jìn)技術(shù)為艦船遙感圖像的快速處理提供支持。
基于FPGA 的硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要遵循下述基本原則:
1)硬件支持性原則
任何基于硬件芯片的開(kāi)發(fā),需要做到軟件程序設(shè)計(jì)與硬件設(shè)計(jì)的統(tǒng)一,在進(jìn)行程序和代碼的開(kāi)發(fā)時(shí),需要根據(jù)芯片的管腳、內(nèi)部存儲(chǔ)和運(yùn)算空間等參數(shù),確保FPGA 芯片具有可實(shí)現(xiàn)性。
2)同步電路設(shè)計(jì)
基于FPGA 的硬件電路設(shè)計(jì)需要滿(mǎn)足同步電路設(shè)計(jì)原則,原因在于異步電路設(shè)計(jì)可能會(huì)出現(xiàn)電壓失穩(wěn)的問(wèn)題,降低系統(tǒng)可靠性。
3)計(jì)算統(tǒng)籌原則
FPGA 的內(nèi)部資源包括邏輯資源、存儲(chǔ)資源和接口資源,為了能夠?qū)崿F(xiàn)FPGA 芯片效率的最大化,同時(shí)提高數(shù)據(jù)量的計(jì)算速度,必須要進(jìn)行芯片計(jì)算量的統(tǒng)籌和優(yōu)化設(shè)計(jì)。比如可以利用多個(gè)并行計(jì)算模塊同時(shí)運(yùn)行,提高運(yùn)算速度。
本文基于FPGA 開(kāi)發(fā)的艦船遙感圖像目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)分為預(yù)處理、區(qū)域提取、目標(biāo)識(shí)別、RAM 存儲(chǔ)調(diào)度模塊4 個(gè)主體部分,細(xì)分為濾波模塊、顯著性計(jì)算模塊、閾值分割模塊、特征與目標(biāo)提取模塊等。RAM 存儲(chǔ)調(diào)度模塊選用Xilinx 公司設(shè)計(jì)的DDR3 存儲(chǔ)器[4],圖5 為基于FPGA 的艦船目標(biāo)圖像特征識(shí)別系統(tǒng)原理圖。
圖5 基于FPGA 的艦船目標(biāo)圖像特征識(shí)別原理圖Fig.5 Principle diagram of ship target image feature recognition system based on FPGA
RAM 存儲(chǔ)調(diào)度模塊中的數(shù)據(jù)主要包括RGB 圖像、遙感灰度圖、視覺(jué)顯著圖、二值圖像等信息,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式如表1 所示。
表1 RAM 存儲(chǔ)調(diào)度模塊數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式表Tab.1 RAM storage scheduling module data storage format table
基于FPGA 的艦船遙感圖像目標(biāo)識(shí)別實(shí)例如圖6所示。
圖6 基于FPGA 的艦船遙感圖像目標(biāo)識(shí)別實(shí)例Fig.6 An example of ship remote sensing image target recognition based on FPGA
海上艦船的遙感圖像識(shí)別技術(shù)不論在軍事偵察還是艦船管理方面都具有重要價(jià)值,本文從遙感圖像的過(guò)濾、增強(qiáng)、顯著性圖像選取等方面進(jìn)行研究,結(jié)合FPGA 搭建遙感圖像目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng),并驗(yàn)證了系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別效果。