基于96A热像仪图像可视化识别

侯永强 孙启顺 姚 兆 程延伟

（陆军装甲兵学院士官学校，长春 130117）

1 介绍

在96A热像仪图形学中提出了偏微分方程（PDE）的几何建模方法[1]。PDE方法在几何体建模中的优势逐渐被发现和认识。其中一个主要的优点来自于PDE的微分算子w，保证了生成图像光滑表面的能力。这一优势使PDE被广泛应用于各种几何造型，如混合表面生成[2]、交互表面设计、表面造型、立体造型。使用PDE方法的另一个优点是，可以通过直观地操作PDE的相对较小的边界条件来生成PDE表面，将几何体建模问题转换成边界值的PDE解决问题。因此，可以将PDE方法看作是一个图像色度自动调节平滑的过程。该属性使得PDE方法在基于96A热像仪图像可视化识别中得到成功应用[3]。

2 分析

通过参数优化可以将PDE方法应用于96A热像仪断层扫描（CT）数据中。该方法在相同的框架下，实现了图像表面整体重建和立体绘制的功能。主要是因为在边界值w问题当中，PDE方法在表面重建中得到了一种基于轮廓扩充的方法，并且用其中很小的边界线就可以重建几何体表面。而边界条件则是利用偏微分法将摄像头提取的图像进行色度融合。利用固有参数化方法，通过将额外的第三个参数w引入传统的PDE参数中，将重建的底部表面模型推广到整体。因此，第三个参数w不仅可以控制整体模型的稳定性，还可以用来渲染图像的不透明度，产生半透明的视觉效果。由于热像仪图像的绘制过程是由纹理映射到实体模型当中，因此，需要对其进行对象-顺序绘制。

几何体曲面重构和几何体整体扫描是图像可视化识别的两种主要技术，被广泛用于表面重建，相对来说用它们生成的图像色温梯度好，便于实时显示，其特点是比较清晰，但是它对图像处理芯片性能要求较高，容易中断。因此对于夜视图像的绘制，传统的几何体曲面重构和几何体整体扫描需要设计一个良好的传递函数w，以便将不同颜色和不透明度值的数据进行不同赋值，从而得到相对清晰的图像。然而寻找适当的传递函数很复杂，难度系数也比较大。此外，还存在液晶显示屏出现辉光延时，以及图像渲染不够快速和彻底等问题，因此与MC算法相比，PDE方法在计算时间和图像存储速度上都更高效，因为它只使用少量的边界条件，信息量相对来说较小。由于可视图像采用了参数化的形式，PDE方法通过调整其参数化的分辨率就可以控制重建表面模型的细节光滑水平。并且使用传递函数可以将将体积的不透明度值与PDE参数w以线性的方式产生实心的绘制效果，获得清晰可辨的可视化图像，最终通过整合两个表面重建立体图像形成统一的框架。

3 应用

首先从热像仪底部横截面图中手工选择一小部分边界线，在边界曲线上提取图像进行分割。在分割中使用偏微分法，因为偏微分法对噪声有很强的鲁棒性，能够产生相对精确的分割结果。然后将提取的边界曲线作为边界条件输入PDE计算公式中。这些边界条件应该尽可能地包含图像底部的必要几何结构，以便精确地重建底部。通过求解一组PDE，可以重构底部表面或底部实体模型，而每个PDE会产生一个独特的PDE路径，一个底部模型可能由几个PDE路径组成。同时在底部实体模型的基础上，通过将三维纹理映射到重建的实体网格中来立体显示图像。

夜视仪可视化在许多研究领域发挥了关键作用，如医学成像技术、CT和磁共振成像（MRI），已经被广泛用于扫描人类头部。这些医学成像技术只生产2D平行切片，没有3D效果。而夜视仪可视化可以利用二维平面扫描的信息合成3D立体图像，从而为准确识别物体特征提供参考依据。此外，在图像模糊处理中，平面可视化实现了较为准确地预测物体未知特征，其预测数据用于识别和提取[4]。在考古学中，考古学家可以使用二维平面扫描技术进行逐层扫描，而后不断调节PDE参数w，从而实现多层图像数据特征提取，并进行数据的融合，从而实现预测物体的本来特征。这也是积极应用PDE方法来解决实际问题的案例。在一些研究医学可视化技术的书籍中，总结有PDE的方法，比如西门子公司采用的Bloor-Wilson PDE（BWPDE）方法。

96A热像仪图像数据可视化技术可分为多平面渲染、表面渲染和立体绘制[5]。多平面渲染可以形成一个任意截面的体积数据的灰度值。而轴向切片可以形成不同的正交平面，允许以正交的方式观察整个结构。呈现的数据便是将2D原始切片形成灰度值梯次变化的网状结构，因此它可以很好观察三维结构。

而热像图像表面重构算法可分为轮廓曲面重构和等曲面提取。基于轮廓的表面重建方法[6]需要提取各轴向切片的截面轮廓，然后通过连续轮廓的三角剖分重建三维表面。当在轴向切片中存在多个轮廓时，连接轮廓的边界可能出现重合现象。对于特征面提取，使用最广泛的算法是由Lorensen和Cline在1987年提出的MC算法[6]。但在MC算法的三角测量中也存在着一个模糊问题。后来提出了一种ERT方法来解决MC算法的模糊问题。其主要算法是将每个立方体分成六个四面体，通过对角的对角线切割，并建立基于这些四面体而不是立方体的外表面。MC的另一种选择是立方体，其中多维数据集被划分成像素点的数据集。所有这些算法都能产生合理的表面重建结果，但计算复杂。

主流的热像仪图像数据提取方法可以分为两类：图像顺序和对象顺序绘制方法。图像顺序和对象顺序方法的主要区别在于前者用于图像的平面显示，而后者用于数据的立体显示。另外，边界线追踪也受到图像顺序绘制算法的影响，因为它们都从成像平面的每个像素中投射出平行光线。边界线追踪法与最大强度投影算法这两种方法的不同之处在于，前者使得所有的红外光沿着射线路径预测投影边界，而后者只选取了在射线上具有最大强度值的大小。与图像顺序绘制算法相比，对象顺序方法能更好将剪切变形因子分解绘制出来，提取出图像相关特征。本文就是采取通过分解视图变换来降低计算成本的剪切变形因子分解算法，而基于纹理的方法通过将二维纹理应用于几何基元（如车辆）来完成渲染过程。

4 结语

本文通过使用偏微分方程（PDE）方法，在96A坦克夜视仪图像处理过程中能够比较快速准确地生成不同灰度的立体图像，通过合理恰当地调节相关参数w，可以显示出相关物体的外部特征等，这对于适应战场复杂环境有较好的促进作用。但是在外界存在一些干扰源的情况下，比如说火光，将对图像的可视化识别产生较多噪声，需要进一步进行研究。

[1]凌志浩.现场总线与工业以太网[M].北京：机械工业出版社，2006.

[2]Ray A，Halevi Y.Integrated Communication and Control Systems: Part II—Design Considerations[J].Journal of Dynamic Systems Measurement & Control，1988，110（4）.

[3]D Yue，QL Han，J Lam.Network-based Robust H∞Control of Systems with Uncertainty[J].Automatica，2005，41（6）：999-1007.

[4]Johan Nilsson，Bo Bernhardsson，Björn Wittenmark.Stochastic Analysis and Control of Real-time Systems with Random Time Delays[J].Automatica，1998，34（1）：57-64.

[5]Savkin A V.Analysis and Synthesis of Networked Control Systems：Topological Entropy，Observability，Robustness and Optimal Control[J].Automatica，2006，42（1）：51-62.

[6]Donkers M C F，Hetel L，Heemels W P M H，et al.Stability Analysis of Networked Control Systems Using a Switched Linear Systems Approach[J].IEEE Transactions on Automatic Control，2009，56（9）：2101-2115.