浅析基于图像信息的打击效果评估技术

王仁骁，罗建华，周宇航，夏翕巩

（陆军装甲兵学院，北京 100072）

打击效果评估指在对某一目标实施火力打击后，通过一定的侦查手段获取战场图像等信息，然后利用信息处理相关技术快速、准确地对目标毁伤效果进行评估，并据此决定后续的作战计划。在现代化战争中，打击效果评估的及时性和准确性，是决策后续战役行动非常关键的参考依据，是武器装备试验中，评价装备性能的重要参数。

1 目标毁伤评估方法

1.1 评估阶段

目标毁伤评估可分为三个阶段。初始为物理性评估，即根据图像上提取出的目标信息计算目标的毁伤度；其次为功能毁伤评估，即在初始评估的基础上，对目标功能级毁伤进行定性定量评估；最后为系统评估，根据目标物理、功能毁伤情况进行推断得到目标的系统级毁伤，也是打击效果评估的最高层次。

1.2 评估方法

1.2.1 图像变化检测法

在确保打击前后目标图像能够同时存在的情况下，将前后图像进行配准，从图像中提取出目标被打击前后的影像，根据影像的变化，进行毁伤评估。此方法适用于打击前后图像背景变化不大，如建筑物、机场等。

1.2.2 目标特征识别法

在没有办法对目标打击前图像进行获取的时候，只能对打击后图像进行处理，识别出目标和毁伤区域（如弹坑），进而评估毁伤效果。根据图像上提取的目标几何特征或纹理特征，通过模式识别的方式确定目标和毁伤区域。与基于变化检测的评估方法相比，该方法虚警率低、运算量少，适用于人工军事目标。

1.2.3 基于专家知识库的打击效果评估

基于专家知识库的打击效果评估，是结合先验知识，在专家知识库的基础上进行打击评估。专家知识库的主要功能是存储和管理数据。主要包括来自书本上的知识和专家在长期工作实践中所获得的经验知识。

2 基于图像信息的打击效果评估关键技术

2.1 图像配准技术

图像配准是使用某种算法，基于某种评估标准，将一副或多幅图片最优映射到目标图片上的方法。它是图像处理领域的一个基本问题。打击效果评估的准确度除了依赖图像质量外，图像配准也至关重要。在图像配准中，待配准图像与参考图像的变换关系可通过数学模型表示为：

式（1）中：I1（x，y）为参考图像；I2f（x，y）为待配准图像。一般只考虑在二维空间变换，因此，f和g分别表示二维几何变换和灰度变换。

图像配准主要有三种方法，分别是基于灰度信息的方法、基于变换域的方法和基于特征的方法。在打击效果评估过程中，被打击目标往往造成毁伤过度，使得景象内容发生严重变化。这时需采用人工配准图像，即在打击前后的图像上选取3 对特征点，求解仿射变换模型。人工配准能够大大缩短计算机搜索匹配过程，提升图像处理效率。典型的基于图像信息打击效果评估结构如图1 所示。

图1 典型的基于图像信息打击效果评估结构

2.2 目标打击部位特征提取技术

目标被打击后，整体的特征和关键部位的特征都会发生变化。通过对被打击部位的特征提取，可以描述出目标被摧毁的位置和摧毁程度。通常情况下，利用纹理、像素灰度特征、几何特征等来描述目标的特征变化情况，另外，弹坑数量、分布、弹坑大小也可以用于后续毁伤评估。

现代战争中，战场环境复杂，目标在整幅图像的占比率较小，如果对整幅图像进行变化检测，将进行大量不必要的计算，降低检测效率，并造成毁伤信息误提取。而且战场目标多样，每个目标又是一个综合体，包含了多个关键部位，各个部位的材质、结构各异，致使评估准则大不相同。因此，有必要在图像变化检测之前，进行目标区域检测并提取各关键部位。

在同一画幅内，包含着人工目标和自然目标，且大部分军事目标是人工目标。人工目标和自然目标相比，具有更加明显的几何直线特征，纹理特征相对简单。把军事目标按照人工和自然划分，则一幅图像可以描述为：

式（2）中：F（x，y）为图像；R（x，y）为自然背景；Oi（x，y）为人工目标。

目前，人造目标检测技术已经取得一定的成果，但在检测精度、检测适应性等方面仍存在许多问题。打击效果评估系统主要针对的是人造目标，在关键部位的提取和目标区域的检测上需要较高的精度，目前的人造目标检测很难达到这样的精度要求。

2.3 基于专家系统的打击效果评估技术

专家系统在人工智能领域占有举足轻重的地位，也是研究热门度较高的领域。它可以看作是一个具有专门知识和经验的计算机智能程序系统。将专家系统应用于打击效果评估中，并建立相应的结构知识、推理原则等，能够大大提高评估效率。在知识表达上，主要依据目标的类型，建立关键部位的语义知识，并根据目标关键部位毁伤对目标功能影响程度，建立目标功能毁伤评估数据库，如图2 所示。

图2 毁伤评估数据库

3 存在的问题

3.1 信息采集困难

为确保打击效果评估的逼真度，最直接、最准确的方法就是用实弹去采集评估信息，但消耗的成本高。同时也会受到场地、人员等各种各样的限制，提升数据采集难度，影响研究进度。因此，依托仿真模拟手段是实现高效率、低消耗打击效果评估的必然趋势。打击效果的仿真模拟研究主要有两种方法：①建模法。在已有的试验数据基础之上，根据目标属性和武器杀伤力建立毁伤模型。此方法复杂程度高，耗费人力物力较大。②图像法。依托目标毁伤效果与图像灰度之间的关系，直接在图像上分析得出毁伤后的图像。这种方法简单易操作，但真实度不高。

3.2 图像处理复杂

基于图像的打击效果评估需通过多种图像处理技术才能实现。每种技术对应不同的算法，每种算法都有其对应的适用条件。在现代战争中，目标往往呈现综合性，一个打击目标，存在多个关键部位，各个关键部位的结构、特征都不同，在设计和选取合适的算法是打击效果评估中的难点。例如，基于专家知识库的打击效果评估方法中，模板匹配的精度影响着评估结果，但是模板匹配只能平移，不能进行图像旋转和缩放，这就给图像处理上增加了很大的工作量，同时多种图像处理方法的叠加，也降低了图像的准确度。

3.3 模型有待完善

评估模型是在对目标特性和武器性能都深入了解的基础上建立的。不同的目标具有不同的打击效果评估模型，且模型与模型之间不具有通用性。随着武器装备性能不断提升，打击效果评估模型也需要随之更新。在评估标准和评估指标的制定上，要及时更新才能准确反映目标的毁伤情况。

3.4 标准不够统一

截至目前为止，中国在武器装备作战毁伤效能方面尚没有一个统一的标准路线，在战场环境、目标易损性、武器装备杀伤力等方面的数据库不够完善。面向高技术未来战争，毁伤评估将向多功能、定量化方向发展，更加需要一个统一的评估标准衡量武器装备的毁伤效能。

4 结语

目标打击效果评估研究是一项综合性研究，涉及多个领域。近年来，中国在毁伤评估方面取得了一定的科研成果，但目标毁伤仿真、毁伤数据库建立、毁伤评估标准制定等方面仍存在短板。开展基于图像的打击效果评估研究对提升武器装备精确打击能力有着积极作用，对中国武器装备的研发具有重大意义。