海空背景下电影经纬仪中目标红外图像特性分析

李立芳 刘立坤

摘要：针对海空复杂背景下红外小目标识别的需要，对海空背景及其弱小目标的红外图像特性进行了统计分析。根据图像特性的差异，可以判断图像中是否存在目标，从而为目标识别提供了关于目标识别和背景的先验知识，研究结果可用于海空背景下小目标的检测。

关键词：红外图像；海空背景；统计特性；局部对比度；信杂比；直方图分析

中图分类号：TP751.1 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1001-0270.2017.02.30

Abstract： A statistical analysis of features of infrared images of small targets and backgrounds is made according to the practical requirement for small target recognition under the complicated background of sea and sky. Based on the difference of image characteristics， it can be determined whether the target exists. This research provides the researches with prior knowledge about small target and background on target recognition. The results can be applied to the IR detection of small targets in sea and sky background.

Key Words： Infrared Image； Sea and Sky Background； Statistical Characteristics； Local Contrast； Signal-to-clutter Ratio； Histogram Analysis

圖像处理中对目标的识别是判读的关键所在，对图像中的目标识别不清会导致根本性的错误。而电影经纬仪中在海空背景下目标通常弱小不清难以识别。因此红外图像弱小目标的检测成为自动目标识别技术的一项关键技术点。目前，针对各种背景下点目标或弱小目标的识别问题所采用的方法主要有小波法、形态学法、动态规划法、神经网络法和遗传算法等[1]。但对于海空这样的复杂背景，由于弱小目标本身的灰度、形状、纹理和结构特征既不明显也不确定，可用的信息量非常有限。而且目标在整幅图像中所占的比例相当小，目前还没有哪种方法能够很好地解决弱小目标的识别问题。其主要困难在于：①缺少关于目标和背景的统计先验信息；②目标的信杂比非常低以至于很难从单幅图像中检测出目标[2]。因此从目标和背景的某些特性出发，充分利用目标和背景本身的特性是解决这类问题的一种思路[3]。小目标的特定飞行环境使其红外特性实测存在一定的困难，且对于实测的图像只适应某些特定的区域和条件，对其进行特性统计，结果适应范围有限，因此从理论上进行建模是一种不可或缺的方法。它从最基本的物理模型和过程出发，揭示较完整的、本质的规律。这种方法可以适用于大多数情况的目标检测，具有很好的普适性。采用计算机生成动态红外热像既经济又灵活，由理论模拟得到的红外图像进行统计特性分析，将对实际中不同条件下的目标检测具有重要的指导意义。基于红外辐射理论，模拟了海空背景和具体目标，用 编程的方法生成目标和背景的动态红外图像，然后对得到的红外图像进行特征提取，分析了探测距离对目标检测图像均值的影响及局部对比度、信杂比和阈值随探测距离变化的规律，最后对图像进行了直方图分析。

1 红外热像图的生成

目标和背景红外热像图的生成主要包括三部分：海空背景的红外热像模拟、目标的红外热像模拟以及目标和海天背景红外热像的合成。

1.1 海空背景的红外热像模拟

海面总的红外辐射是由海面自发红外辐射、海面对太阳、天空红外辐射的反射等共同组成的。因此，可用下式计算其红外辐射强度：

1.2 迎头观察的目标红外热像模拟

迎头方向观察的目标红外辐射由蒙皮辐射、羽流辐射和太阳反射三部分组成。由于太阳反射比较随机，因此文中主要讨论蒙皮辐射和羽流辐射。

1.2.1 目标几何结构的模拟

针对普通的目标进行简单的几何模拟，认为目标是由圆锥和圆柱两部分组成的轴对称体。假设迎头方向观察目标时，可将其进一步简化为圆锥体。

1.2.2 蒙皮气动加热和羽流红外辐射的计算

气动效应引起的蒙皮温度变化可采用如下的经验公式进行计算[4]：

下面对目标羽流红外辐射场进行计算，假定迎头方向观察掠海飞行目标的羽流场等效于一个圆盘，内核为目标的截面积，其红外辐射主要为气动加热引起（气动加热的发射率为为为为），并遮挡了羽流场中温度较高的内核，外圆盘为羽流场等效面积，假设其等效温度为为为为为，辐射系数为为为为，其直径为目标直径的3倍[5]。由普朗克定理可知，为在为为为波段产生的辐射能流密度可通过下式计算：

1.3 目标和海天背景红外热像的合成

通过对上述红外图像的理论模拟研究，已经获得了相对“独立”的背景红外图像和目标红外图像。但为了使理论模拟的结果具有实际意义，必须在此研究基础上将二者合成为一幅完整的红外图像，即模拟真正意义上的目标红外图像。根据设计的目标与海天背景合成红外热像建模程序，可以得到目标与海天背景的合成热像图。

2 目标和海空背景红外图像的统计分析

根据探测器透视原理，模拟探测器焦平面上所显示的目标和背景的合成红外热像。考虑到当目标不到一个像素时，理论模拟中将认为目标不存在，但是探测器实际上能探测到目标所发出的辐射。因此先提高探测器的分辨率使目标达到一个像素，然后在处理红外图像时采用合并像素的思想。具体做法是对动态生成的一系列红外图像，利用4×4窗口对图像进行平均处理。

2.1 图像的均值、方差和协方差

随着目标的运动，探测器距离目标越来越近，图像的均值、方差和协方差将随之变化。经过实验测量可总结出如下结论：随着探测距离的减小，背景均值随机变化，目标辐射逐渐增大。这是因为在计算中考虑了大气衰减和程辐射的影响。其中，大气衰减的作用更为主要。

2.2 图像局部对比度、信杂比和阈值的计算

对图像处理而言，影响目标检测的主要因素是局部对比度和信杂比，当探测距离较近时，由于文中所研究的目标所占像素可能不止一个，而且考虑到地球的曲率，目标在整个图像中所处位置将随探测距离的变化而变化，因此选用一个较大的窗口7×7对目标所在区域进行处理。

值得一提的是当计算图像局部对比度时，需要首先在整幅图像中对目标所在区域选定一个7×7窗口；然后遍历整个窗口，如果该像素对应的是目标，则以该像素为中心利用7×7窗口進行处理，求出该像素对应的局部对比度；最后对所有属于目标像素的局部对比度求平均，从而得出目标所在区域的局部对比度。经过对数据的分析可知：随着探测距离的减小，目标所在区域的图像局部对比度、信杂比和阈值从总体趋势上是增加的。另外，当探测距离较远时，目标所在区域的局部阈值小于整幅图像的均值，这主要是因为文中讨论的是水平迎头探测目标，此时目标恰好落在天空背景当中，而天空背景的辐射要小于海面背景。

2.3 直方图分析

为了能突出目标的小概率灰度值，利用对数函数在很大程度上压缩图像像素值的动态范围特征，对得到的相应灰度段红外图像辐射强度的均值、方差和协方差，其中的值的个数取对数作为纵坐标。其中：为为相应灰度值的个数，对于为为0的灰度级，为了使其取对数有意义，取近似值0.1。经过对直方图的分析，可以得出以下结论：当探测器距离目标10000m时，可以看到目标的羽流辐射；当距离大约为8200m时，可以同时看到目标的羽流辐射和蒙皮辐射，且目标辐射随着探测距离的减小而逐渐增大。

3 结束语

文中从模拟的目标和背景红外图像本身的特性出发，分析统计目标所在区域的局部对比度、信杂比和阈值随探测距离变化的规律，并对图像进行了直方图分析。根据其统计特性的差异，可以为目标的检测和识别提供先验性知识，为海空复杂背景下红外小目标的检测提供了重要依据，一定程度上提高了数据判读和处理的精度。

参考文献：

[1]张弘，赵保军，毛二可等.复杂背景下红外点目标的检测[1][J].红外与激光工程，2001，30（2）：96-98.

[2]许彬，郑链，王永学等.红外序列图像小目标检测与跟踪技[1]术综述[J].红外与激光工程，2004，33（5）：482-487.

[3]向健勇，徐军，刘燕.背景预测法检识空中红外弱小目标[1][J].激光与红外，1997，27.

[4]王江安，马治国.海空复杂背景下弱点目标红外辐射特征[1]研究[J].激光与红外，2003，33.

[5]杨宝成，沈国土，洪镇青等.海面目标与海天背景合成的红[1]外图像数值模拟方法[J].华东师范大学学报（自然科学[1]版），2001，4：56-61.

[6]王炜华，沈振康.用局部对比度信息改善图像质量[J].国[1]防科技大学学报，2003，25（3）：58-61.