多传感器光电经纬仪图像增强系统研究

2019-01-02谢泽峰

激光与红外 2018年11期

谢泽峰

（中国人民解放军92941部队，辽宁葫芦岛125000）

1 引言

光电经纬仪是靶场光电测量的重要设备，主要用于靶场的导弹、卫星等航天器发射、测控任务，以及运载段的观测与控姿，同时可用于常规靶场的武器精度鉴定及性能检测工作［1］。

靶场光测经纬仪发展的两大趋势，一是提高经纬仪本身的测量能力，主要手段是结合雷达、遥测、激光测距、各种探测器以及图像处理等技术；二是提高测量的可视化程度，主要手段是借助各种探测器和图像处理技术。显然，探测器和图像处理技术在光测经纬仪发展中具有重要作用，探测器发展相对缓慢且提高性能的成本相对较高，而图像处理技术发展较快，应用灵活，具有较强的推广意义［2-3］。光学经纬仪中的图像处理技术主要涉及到目标识别、增强显示和特性测量等领域，目标识别和增强显示对于测控方面具有直接的实践意义［4］，目标识别主要用于目标的识别、脱靶量的输出和自动跟踪，增强显示主要用于辅助人眼跟踪和提高测量的可视化水平。目前，目标识别技术研究较早，应用广泛，但是复杂背景下的目标识别技术依赖于图像场景，图像增强技术研究火热，基于单幅图像或静态图像的图像增强算法研究较多，而动态图像的实时增强算法研究相对较少。图像处理和图像增强都在一定程度上涉及到图像的增强显示［5-6］。

本文简要介绍光学测量系统原理，分析各波段光学系统的性能，给出图像增强系统方案，介绍各种图像增强算法，仿真实现了等间距图像增强算法。

2 光学测量系统简介

2.1 光学测量系统原理

多传感器经纬仪的光学测量系统主要由光学系统、成像器件、图像处理系统、图像存储系统和图像增强系统等部分组成，如图1所示，目标通过光学系统成像于成像器件（主要有可见光相机和各波段红外相机），成像器件输出数字视频（部分相机可同时输出模拟视频），通过光纤通讯系统传输给图像处理系统、图像存储系统和图像增强系统。其中，一路数字图像与测量信息（时间、角度、帧频）传输给图像存储系统进行同帧存储，用于事后数据处理；第二路数字图像传输给图像处理系统，图像处理系统对数字图像进行处理后输出脱靶量信息给伺服系统，用于自动跟踪；第三路数字图像传输给图像增强系统，用于实时增强显示和辅助人工跟踪。

图1 光学测量系统原理图Fig.1 Principle diagram of optical measurement system

图像处理系统由上位机和下位机组成，下位机处理图像获得脱靶量后发送给跟踪系统，上位机用于选择自动跟踪方式、目标选择等，并将选择项传输给下位机，上位机与下位机同时处理图像，上位机处理图像依赖于操作系统和Visual C++编程软件，并在图像处理软件中显示8 bit图像，下位机通过下位机板卡处理完图像后，生成10 bit图像并以SDI格式输出图像。图像处理系统采用拉伸的形式对图像进行处理，注重目标的识别，对图像的成像质量没有特别要求，因此下位机输出的图像比上位机显示的图像具有更好的可视性，特别对于弱小目标，下位机输出的图像显示效果更好。

图像处理系统只处理短波红外图像和中波红外图像，并且只采用拉伸方式对图像进行处理，与图像处理系统不同的是，图像增强系统不仅处理短波红外图像和中波红外图像，还处理可见光CCD图像，图像增强系统所使用的图像增强算法比较多。图像处理系统与图像增强系统的不同之处还有，图像处理系统因为自动跟踪需要，要处理100帧的数字图像，而图像增强系统只用于显示，只需要处理25帧的数字图像，两者都需要对高帧频图像进行抽帧处理。

2.2 各波段光学系统

多传感器光电经纬仪具有三个波段的传感器（探测器），其中可见光波段的CCD传感器，短波波段的短波红外传感器，中波波段的中波红外传感器。CCD光学系统与短波红外光学系统采用共口径（如图2所示）、光谱分光设计，采用镀膜镜片透过可见光反射短波红外，从而实现分光，中波红外具有独立的光学系统。多波段共口径技术便应运而生，其可以满足对目标进行多波段信息行准确探测的要求，既可以得到目标的可见光图像，又可以得到目标的红外图像［7］。

图2 多传感器共口径示意图Fig.2 Multi-sensor common aperture schematic

3 图像增强技术应用

3.1 图像增强系统

标准图像增强系统由数字图像输入、图像处理和图像显示或输出等部分组成。如图3所示，各传感器数字图像通过CameraLink接口传输给机上光纤，机上光纤传输给机下光纤，机下光纤对各路数字图像进行分路，CCD数字图像分四路，一路用于存储，一路用于图像增强，两路备用；SWIR数字图像分五路，一路双medium用于存储，一路单medium用于校正，一路用于图像处理，一路用于图像增强，一路备用；MWIR数字图像分四路，一路用于存储，一路用于图像处理，一路用于图像增强，一路备用。

各传感器各有一路数字图像传输给图像增强系统，用于增强显示，传输给图像增强系统的数字图像在机下光纤输出时被抽帧成25帧，图像增强系统采集卡采用标准的CameraLink接口图像采集卡。图像增强系统主机采用DELL Precision Tower 7910工作站，图像增强软件采用Visual C++编程工具开发，三路图像同时显示于软件界面，可选择其中一路放大显示，各图像可以采用不同的软件算法进行增强显示。另外三路图像增强处理后，转换成SDI视频格式，通过SDI视频输出卡输出。

图3 图像增强系统示意图Fig.3 Image enhancement system schematice

3.2 图像增强算法

红外图像增强算法［8］主要分为空域法和频域法。空域法在空间域内对图像像素的灰度级直接进行变换，包括点运算和邻域运算，其中点运算又包括灰度级校正、灰度变换和直方图修正，邻域运算主要包括图像平滑和图像锐化。频域法就是在图像的某种变换域内对图像的变换值进行运算，主要包括低通滤波、高通滤波和同态图像增强。考虑到图像增强的实时化，图像增强的运算量不能太大，否则将难以实现实时处理，因此基于点运算的图像增强算法在实时处理上占有更大优势［9-10］。

多传感器经纬仪图像增强软件界面所图4所示，右边三幅图像分别为短波红外、可见光、中波红外图像，左边大图像为右边三幅图像之一的选择放大。在右边三幅图像中点击鼠标右键，可以选择不同的图像增强算法，三幅图像独立选择图像增强算法，可供选择的图像增强算法主要有：无增强显示（可选择高低位显示），图像平滑，直方图均衡，对数增强，锐化增强，三种去雾算法，二种滤波算法，伪彩色增强和灰度级等间距增强算法，其中灰度级等间距增强算法是针对灰度集中场景设计的。

图4 图像增强软件界面Fig.4 Image enhancement software interface

3.3 等间距增强算法

鉴于外场图像灰度过于集中，末段目标弱小时目标背景灰度接近，且其他图像增强算法容易造成灰度合同，多传感器光电经纬仪增加了一种简单有效的等间距增强算法。该算法的基本思路是，统计灰度图像被占有的灰度数量n，灰度图像的第i个灰度被映射到新的灰度255×i/n。等间距增强算法的Matlab实现主要代码如图5所示，Visual C++代码实现同理。

图5 等间距增强算法Matlab代码Fig.5 Equal spacing enhancement algorithm matlab code

4 仿真验证与分析

4.1 仿真验证

选取外场两组640（H）×512（V）短波红外图像进行等间距增强算法测试，如图6和7所示，（a）为原始图像，（b）为增强图像。由图可见，增强图像对比度更加明显，细节信息显示更加突出。

图6 短波红外图像1Fig.6 Short wave infrared image 1

图7 短波红外图像2Fig.7 Short wave infrared image 2

4.2 主观视觉效果分析

主观上，图6和7中原始图像的细节欠丰富，图像对比度小，背景和目标图像层次不明显，图像的整体视觉效果模糊；增强图像细节丰富，背景和目标图像层次明显，目标清晰度高，图像的整体视觉效果清晰。

4.3 客观定量分析

客观上，为验证图像增强的有效性，采用信息熵和标准差作为增强效果的定量评价指标［11］。

信息熵：

标准差：

式中，pr( rk) 为灰度直方图；f表示图像 f( x ，y)的灰度平均值；M和N表示图像的行数和列数，图像的信息熵反映图像包含的信息量大小，信息熵越大，图像中含有的信息量就越多。图像的标准差反映图像的细节信息，标准差越大，图像细节信息就越多，也就越清晰。实验结果数据如表1和2所示。

表1 红外图像1增强客观评价数据Tab.1 Infrared image 1 enhances objective evaluation

表2 红外图像2增强客观评价数据Tab.2 Infrared image 2 enhances objective evaluation

由表1和2可知，与原图像相比，增强图像的信息熵不变，而标准差变大，说明原始图像经过等间距增强算法后，增强图像信息量一点都不会减少，反而包含的图像细节信息量变多了，图像清晰度提高了，图像整体可视化增强效果明显。

4.4 实时性分析

采用DELL Precision Tower 7910工作站，在core i7-6820 CPU@3.30 GHz、4 GHz RAM计算机环境下，采用等间距增强算法处理短波红外图像，处理一副图像的平均时间为0.008856 s，最大时间小于0.009 s，一般认为单帧图像处理时间低于0.04 s即可以实现实时化，因此完全能够满足图像增强显示实时处理要求。