图像处理技术在运动目标检测中的应用

杜秋娟 周元辉

中国人民解放军第六四零九工厂 辽宁 抚顺113006

一、概述

系统由图像生成及采集部分、图像处理电路、工控机及显示器等部分组成。

(一)图像生成。目标图像生产部分由靶板和激光笔构成。激光笔固定在运动目标上,激光笔发射的光束在靶板上的投影作为目标位置的识别标记。靶板采用1000 mm×1000 mm 坐标靶,靶面中心作为坐标原点,并标有十字线,用于运动目标定位参照。

(二)图像采集。图像采集部分由图像传感器(CCD)、视频信号放大电路等组成。

CCD用于采集靶板的图像。它使光学图像变为视频信号。这里选用的是面阵列CCD,可通过自行扫描摄取二维图像。成像区相当是m个光敏元为n的线性阵列摄像器件并列组成,可形成像素为m×n元素的光敏面。

视频信号放大电路由放大器、模拟滤波器和箝位电路等组成。放大器将从CCD得到的模拟图像信号放大到A/D变换器所需要的电压值。模拟滤波器清除图像信号中含有的高频噪声信号。

(三)图像处理。图像处理部分将处理过的模拟图像信号转换成数字信号。对图像进行A/D转换需使用高速的A/D转换器,因为对于CCD来说,若输入512×512×8bit的图像,由于图像信号行扫描时间为52μs,在52μs内要对512个采样点进行A/D转换,则每个采样点所允许的A/D转换时间只有0.1μs。

(四)工控机及显示器。工控机部分由图像存储器及计算机系统组成。图像存储器是将数字图像信息传送到计算机系统的主存储器,供计算机系统进行的处理和分析。显示器用于完成图像显示及系统操作等功能。

二、图像处理技术

(一)图像的数字化。我们研究的图像为二维光强度的函数,我们用灰度级l来度量,l的范围为Lmin≤l≤Lmax。

为适应计算机的需要,需把模拟连续图像变换为数字离散图像。即把连续图像f(x,y)可以按等间隔采样,如果(x,y)分成n×n个小格子,则连续图像函数f(x,y)就可用n×n矩阵F(i,j)表示:

将每个象素的灰度再进行数字化,通常用表示这一灰度级数值的二进制的位数即bit数m 来表示,则存储一幅图像的存储器的位容量b为:

即n,m 越大图像越清晰。这里n=16～32,m=1～8。

(二)图像的灰度变换。利用点运算修改图像象素的灰度,用于扩展对比度。把一幅输入图像f(x,y)修改成输出图像g(x,y)。g(x,y)上每一点象素与f(x,y)上对应位置象素的坐标相同,象素灰度则依函数ψ的映射,可表示为:g(x,y)=ψ[f(x,y)]

函数ψ采用线性变换,为了便于识别目标位置我们去a＞1,b＞1,且幅值可调。

(三)图像的平滑。一幅图像生成后可能存在着各种寄生效应。为消除这些寄生效应又不使图像的边缘轮廓和线条变得模糊。采用邻域平均法来清除图像噪声完成平滑处理。若图像f(x,y)有N×N 个象素,经平滑处理后得到的图像为g(x,y):

通过图像平滑法可有效地抑制噪声,但随着领域半径的增大,图像的模糊度也增加,为此采用阈值法减小其由于领域增加所产生的模糊效应。即当一些点和它的邻域内的点的灰度平均值的差不超过规定的阈值T 时,保留其原灰度值不变,若大于阈值T 时就用邻域的平均值来代替该点的灰度值。

(四)图像的滤波。由于需要处理的图像比较单一,故采用中值滤波的方法来抑制噪声。

把一个点的特定长度或形状的邻域作为窗口,在一维情况下,中值滤波器是组成一个含有奇数个象素的滑动窗口,用窗口内各象素灰度的中间值代替窗口正中间那个象素的灰度值。

(五)目标位置确定。假定预存的运动目标样板图像为F(i,j),采集的靶板图像为G(i,j)。系统以图像F(i,j)为样板,在搜索区域G(i,j)中,按扫描的工作方式,在每个匹配位置上,都在G(i,j)中取出与F(i,j)面积相等的子图像与F(i,j)中进行相关计算。与样板最相似的子图像的相关函数为最大,也就是最佳匹配点,即目标在图像中的位置,设其位置为(i T,j T),即可根据i T、j T确定目标位置。

三、系统工作过程

待测目标在运动过程中,系统实时采集运动目标在靶板上投射的图像。经图像处理、计算,提取出目标的位置坐标An(χn,yn),根据测试项目的需要截取起点位置A0(χ0,y0)、终点位置或过零点时刻的坐标及时间参数t,根据公式完成系统参数计算,并绘制出待测目标的运动曲线。

四、结论

在运动目标测试中,位移量的测量是一关键技术难题,需要寻找合适的测角方案,既能保证足够的测试精度,又能有较高的性价比。本文设计的CCD、坐标靶测量法采用普通工业级CCD摄像头进行高精度角位移量的测量,满足了运动目标性能测试的要求,是一种高精度、高性价比的方法。