CN109522890B - 一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，涉及图像处理技术领域，能够真实还原战场环境下的坦克集群作战和打击毁伤目标的具体位置；该方法步骤包括：S1、通过近红外目标闪烁的编码方式预先对每个坦克进行编码；S2、感兴趣区域提取；S3、疑似闪烁目标识别；S4、多个闪烁光源提取；S5、按编码标准对闪烁编码进行识别，判定坦克编号；S6、解算射击弹着点的位置。本发明提供的技术方案适用坦克模拟对抗训练过程中。

Description

一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法

【技术领域】

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法。

【背景技术】

坦克是陆军的主要战斗力之一，是陆军协同地面突击的主要力量，其战斗力的形成需要高质量的军事训练作保障。开展近似战场环境下的实兵模拟对抗训练就是提高装甲部队战斗力的有效途径，也是日常训练的重要内容和检验战术训练效果的重要依据。因此，需要设计一种能够客观反映武器火力效能的系统，在不开炮的条件下实现对训练双方的射击过程与效果的模拟。

目前，我军乃至国外装甲机械化部队的模拟战术训练、实兵对抗训练大都使用基于激光技术的模拟训练系统，不可否认该系统对这类训练发挥了重要作用。同时基于激光的模拟训练系统存在一些不足，由于激光的速度远超过炮弹的速度、而且不需要装填射表，没有弹道解算，因此对武器系统的射击过程模拟真实程度不够高。

因此，需要研发一种能客观模拟武器射击过程、能用于坦克新型武器装备、造价低廉易于推广的模拟对抗训练技术。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，所述方法能够利用近红外闪烁光源来识别坦克目标，来解决激光模拟训练系统存在的问题。

一方面，本发明提供一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，步骤包括：

S1、通过近红外目标闪烁的编码方式预先对每个坦克进行编码；

S2、感兴趣区域提取；

S3、疑似闪烁目标识别；

S4、多个闪烁光源提取，剔除疑似闪烁目标中的非闪烁光源；

S5、按编码标准对闪烁编码进行识别，判定坦克编号；

S6、解算射击弹着点的位置进行射击。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S3具体步骤包括：

S31、使用图像分割算法将存储的图像序列逐一分割成若干帧二值图像；

S32、在x方向上计算所述二值图像的直方图，并排除噪声；

S33、计算出非单个像素的目标数，并记录每个非单个像素在x方向的起始位置Minx_i和终止位置Maxx_i；

S34、在Minx_i和Maxx_i的子区域内，在y方向上计算所述子区域的子直方图；

S35、计算出在所述子区域内出现的每个非单个像素的起始位置Miny_ij和终止位置Maxy_ij；

S36、具有相同下标i,j的Minx_i,Miny_ij和Maxx_i,Maxy_ij，确定为一个疑似闪烁目标。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，计算所述子直方图时出现在y方向上重叠多个非单个像素的情况时，所述S3的具体步骤还包括：

S37、在相应更小的区域内再次计算x方向的直方图，计算出精确的x方向值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述图像分割算法为Otsu算法、图像熵算法和自适应阈值分割法中的任意一种。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述近红外目标闪烁的编码方式具体为：

S11、设定红外光源的闪烁频率；

S12、设定编码器长度；

S13、设定编码器的标志位和编码位，每一个编码位的值为代表亮和灭的的两个值中的一个。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，设定所述红外光源的闪烁频率为160ms，所述编码器长度为10位，所述标志位为4位。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，对所述闪烁编码进行识别的具体方式为利用红外光源的闪烁判定算法对识别框内的若干坦克的闪烁光源分别进行编码识别；

所述红外光源的闪烁判定算法的具体步骤包括：

S51、检测和判定标志位；

S52、检测标志位后的编码位；

S53、判定对应坦克的编码号。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S6具体为利用公式计算敌方坦克与己坦克的距离，计算公式为：

其中，dis为距离，f为焦距，h_tank为己方坦克的自身高度，μ_pixel为像元尺寸，h_{tank_image}为坦克在图像中的像素高度；

再根据装填射表以及射击的仰角，计算出弹着点的位置。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述方法的步骤。

一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一所述方法的步骤。

与现有技术相比，本发明可以获得包括以下技术效果：①能够真实还原战场环境下的坦克集群作战和打击毁伤目标的具体位置；②系统造价廉价，红外闪烁光源和高清图像处理CCD都在千元级别；③该算法是实现基于图像处理的坦克模拟训练系统的必要算法。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有技术效果。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明一个实施例提供的利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法的流程图；

图2是本发明一个实施例提供的自适应分割后x方向上的直方图统计量hist[x]示意图；

图3是本发明一个实施例提供的多个可疑目标的检测效果图；

图4是本发明一个实施例提供的闪烁光源编码方式示意图。

【具体实施方式】

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

本发明提供一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，该算法利用闪烁光源编码来区分不同坦克编号，并利用自动阈值分割、直方图统计向量方法检测出疑似闪烁光源，接下来对闪烁光源编码通过图像理解的方式进行解码进而识别所打击的坦克编号。本发明适用于基于图像处理的坦克模拟训练系统。

如图1所示，一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，步骤包括：

S1、感兴趣区域提取；

本实施例所用的的视频源为1024×768大小视频，经由近红外滤光片过滤其它波段的光谱，只保留近红外光谱，因此只有近红外特征明显的发光体才能在视频中显现出来，呈现出亮度值很高，非常明亮的特征，但有些物体例如发光的车灯，或能够反射太阳光的玻璃，也会在近红外图像中呈现出高亮度值的特征。

感兴趣区域就是图像中有可能出现闪烁红外光源的区域。炮手射击前，会瞄准敌方坦克目标，因为模拟训练过程中并未向敌方坦克发射任何物质(炮弹、激光)，因此即便看到该坦克，发射虚拟射击的命令后，即使命中也无法断定该目标是敌方哪辆坦克。经炮弹射表以及弹道解算，炮手命中敌方坦克不可能超出高清图像中心400×300的区域，因此设定该区域为感兴趣区域，超出该区域的非感兴趣区域一概不做处理。需要说明的是感兴趣区域有可能出现多辆坦克。

S2、疑似闪烁目标识别；

设定好感兴趣区域后，使用图像分割算法将所存储的80帧图像序列逐一进行分割，分割时具体的将可能为红外闪烁光源的感兴趣区域进行分割，剔除掉相对较暗的背景区域。其中80帧图像是分配在智能化嵌入式图像处理模块中ddr内存里的一个特定区域，通过逻辑控制，不断刷该ddr存储区域新视频流中最新的80帧图像。同时会利用这80帧图像的帧间近红外互相关特征来识别出敌方或己方坦克的编号，从而告知攻守双方那辆坦克被命中。经实验验证，80帧图像是分析出坦克编号所应达到的最低帧数，如果持续降低该数值，则误码率会显著提升，导致对近红外闪烁目标识别错误。

分割方法可以使用Otsu算法、图像熵算法、自适应阈值分割法等，本实施例采用自适应阈值分割法。分割后具有明显近红外特征的像素值被自动分为255，其余不具备该特征被分为0，也就是图像的二分法。

其次利用三次直方图投影的方法，快速确定多个疑似红外闪烁光源目标的外接矩形框。对于分割后的二值图像I_t[x,y]，t代表第t帧图像，0＜t≤80。首先在x方向上计算直方图hist[x]。计算规则是将位于相同x值上的所有被分割成255灰度值的像素进行求和。如图2所示，如果直方图中出现某个x统计值非0，但其相邻的左右两边x统计值都为0，则说明该点是x方向上的单像素点，则该目标很有可能是噪声，对于此类目标加以排除。

根据x方向上的统计值，如图2直方图所示，可以计算出非单个像素目标数为8个(根据直方图统计得出，且不同的图像，非单个像素目标数不断变化)，同时记录下每个目标的x坐标起始位置Minx_i和终止位置Maxx_i。

然后在具有相同下标值Minx_i和Maxx_i的子区域内，在y方向以同样的计算规则统计i次子直方图，记为hist_i[y]，根据统计出来的子直方图，可以算出在这个子区域内出现的每个目标的起始位置Miny_ij和终止位置Maxy_ij。

可以看出，y坐标的下标多出来一个j，这是因为对于x方向上统计出来的目标，有可能在y方向对应多个目标。对于具有相同下标i,j的Minx_i,Miny_ij和Maxx_i,Maxy_ij，可确定为一个可疑目标。

由于先统计x方向上的直方图再统计y方向上的直方图，导致x方向上重叠了多个目标的y方向的像素值，使得x方向的Minx_i和Maxx_i不是很准确。因此，对于y方向统计直方图出现多个目标的情况，将在相应更小的区域内再次统计一遍x方向的直方图，利用三次直方图投影的方法精确求出每个疑似目标的横纵坐标及外接矩形大小值。但在更小区域内再次统计x方向直方图并非必须，这取决于阈值分割后图像的复杂程度，对于阈值图像非常杂乱无章、目标较多(总面积>50％感兴趣区域)的情况下，可再次统计直方图以便精确计算出多个目标的外接矩形。

如图3所示，是原始图像中心的400×300像素大小的疑似闪烁目标识别的顺序图像，依次为多个疑似闪烁目标的原始图、阈值分割图、以及用外接矩形标记出的疑似近红外闪烁目标图。可以看出原始图像中车体上的近红外闪烁光源也夹杂在可疑发光目标中被检测出来。

S3、多个闪烁光源提取；

多个闪烁光源提取技术就是将疑似闪烁目标中的非闪烁光源剔除出去，只留下符合闪烁编码识别要求的真正的近红外闪烁光源所发出的闪烁目标，在本实施例中即为剔除掉不具有编码方式中的160ms闪烁频率、10位长度和4位1110的标志位的闪烁目标。起到一个承上启下的作用。

具体的，例如图3这组图像是80幅图像累加在一起的检测结果，利用图像中同一闪烁目标帧间的相互关系，对于t时刻亮(白色)而当前时刻不亮(黑色)的情况，仍然能够检测到该目标；对于亮过之后，长时间不亮或者持续亮超过1秒的情况，由于闪烁频率不符合，将排除该可疑目标，剩下能够闪烁(有规律的、周期性的间隔亮灭)的伪目标几乎不可能在自然界存在，因为类似于我们自己设定的红外闪烁光源产生的闪烁目标是无法被复制的。如此便可达到提取闪烁光源的目的。

S4、多个闪烁编码识别；

利用红外光源的闪烁判定算法进行进一步的编码识别，进而判定被打击目标的编号。同时该方法可以对图像的轻微抖动有较好的鲁棒性，连续轻微的抖动不会导致一个目标变成两个目标，只会扩大该目标所占外接矩形的范围。

首先需要对我们这里所用的近红外闪烁光源闪烁的编码方式做一下说明：

为了便于理解，设定红外光源的闪烁频率为160ms，是每帧(帧频25Hz)40ms的4倍，如果闪烁过快则会提高识别难度，过慢则会延长识别时间，使识别过程变慢。同时编码器长度设定为10位，每位可以被设置成0或者1，如果是0，代表灭160ms，反之代表亮160ms。在图像中的表征就是闪烁光源处的灰度值按照这10位编码依次亮或者灭，周而复始。由于编码为无限循环闪烁方式，因此编码为1111100000和编码为00111110000的两个目标则会被认为是同一个目标，因此编码器的前4被设定为标志位，统一编码为1110，后面6位只要不出现连续3个1就可以加以区分。经过初步估算，1110xxxxxx编码方式最多可以容纳50个不同的编码，代表对抗双方均可派出50个作战单位进行训练模拟。如果不够，可以加入前三位设定为110标志位，后7为设定为xxxxxx0，且x不同时出现连续两个1的情况。需要说明的上述编码方式并非唯一，只是众多编码方式中的一个，根据实际情况上述的闪烁频率、编码器长度、0和1所代表的意思、标志位的设定方式等信息均可改变。还有一些特殊的编码没有一一列举，可以看情况在算法中进行相应的增加。

如图4所示，该编码代表1110010011，去掉前面4位标志位，该编码代表编号为010011的坦克，转换为十进制则为19号。

基于上述编码方式，红外光源的闪烁判定算法需要检测到1110这个标志位，如果射手射击时之前存储的图像恰好从1110这个标志位开始，那么就只需要40帧图像可以识别。如果是从标志位的第二位开始，由于标志位检测不完整，则需要至少76帧图像进行识别，因为要读到第二个标志位才能获得完整的闪烁编码。具体的设定一个10位检测变量detect[i],i∈[1,10]，前4为存储标志位，后六位存储坦克编号。当算法检测到1110这个4位的标志位后，对应到图像上就是4×4＝16幅图像，将这16幅图像进行累加判定，如果连续出现12±1个255(末位为0时)，则证明出现了连续的3个1，如果是其他个数，则证明标志位不完整，以此来判断1110的标志位。接下来开始对后面6位的闪烁编码进行判定识别，而每一位闪烁编码对应4帧图像，6位编码则对应24帧图像，为了提高识别的鲁棒性，减少识别错误概率，将这24帧中的检测到的亮[255]或者灭[0]进行每隔4帧图像求和，如果大于等于3倍的255，则判定为该变量为1，如果小于255为0，如果在2倍的255附近，则表示采样不完整，可以从下一个完整周期开始判定，这样就可以获得目标的最终编码。每隔4帧图像求和并非一定，但是实验证明，4帧以下时出现错误检测的概率会大幅提高；当超过4帧时，准确率虽然达到要求，但是会延长编码识别的时间，造成显著的系统延迟。

S5、结合多种信息解算在图像上射击弹着点的位置；

在获得目标的编码后，根据光学视场角可知所用光学镜头的焦距，利用公式(1)

可以求得敌方坦克距离己方坦克的距离，其中dis为该距离，f为焦距，h_tank为己方坦克的自身高度，μ_pixel为像元尺寸，h_{tank_image}为坦克在图像中的像素高度。然后算法根据装填射表，以及射击的仰角，计算出弹着点的位置，具体的计算方式如下，由于摄像头与炮管固连，因此炮弹的水平落点就位于图像的横轴中心；同时，由装填射表可以得到在某一距离，某一仰角炮弹下落的高度，也就是偏离纵轴中心的高度，比如说y_fall，根据公式(2)可计算出这个下落高度对应于图像上偏离纵轴中心的像素距离y_{diff_image}，进而得到图像上的弹着点。

其中y_{diff_image}为视频上弹着点的纵坐标偏离图像中心的位置，dis为目标距离，f为焦距，y_fall为炮弹的下落高度，μ_pixel为像元尺寸，因此可以得到弹着点的位置为(0，-y_{diff_image})，并将该弹着点的位置用十字光标叠加在视频上实时显示出来，以供炮手查看。当然只有解算后才能显示该十字光标。

S6、判断是否命中，以及确定命中坦克的编号；

根据坦克在闪烁光源紧靠正下方处这个先验信息(该近红外闪烁装置安放与坦克顶盖正上方，智能化近红外闪烁目标识别装置安装于炮管上方)，结合距离以及实际坦克高度信息，推算出坦克目标在图像中的精确位置，并将坦克目标的外接矩形框显示出来。进而结合虚拟炮弹击发后的十字光标弹着点，计算出二者的重合度，并计算命中目标的部位，进而进行毁伤程度评估。由于在S4中已经解算出该携带有近红外闪烁光源的闪烁编码，因此可以通知整个作战模拟系统对该闪烁编码的坦克的命中毁伤程度。

本发明提供的技术方案适用坦克模拟对抗训练过程中，经过对实际场景采集的测试视频计算机仿真验证，本发明的识别坦克目标的方法，能够从复杂的830～880nm波段红外图像中提取多个疑似闪烁目标并去伪存真。利用特定的编码方式以及多种判定识别算法，识别出射手所打击目标的编号，正确率达到95％以上。该方法为基于近红外图像的实兵训练对抗系统提供了精确的目标编码以及方位信息。同时可以根据射击距离，弹道诸元，目标行进距离位置等信息，判断命中目标部位。为基于近红外目标识别的装甲车辆对抗训练系统提供技术支撑。

以上对本申请实施例所提供的一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，进行了详细介绍。以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

如在说明书及权利要求书当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求书并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求书当中所提及的“包含”、“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含/包括但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。说明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本申请的一般原则为目的，并非用以限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求书所界定者为准。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本申请并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述申请构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本申请的精神和范围，则都应在本申请所附权利要求书的保护范围内。

Claims (9)

1.一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，步骤包括：

S1、通过近红外目标闪烁的编码方式预先对每个坦克进行编码；

S2、感兴趣区域提取；

S3、疑似闪烁目标识别；

S4、多个闪烁光源提取，剔除疑似闪烁目标中的非闪烁光源；

S5、按编码标准对闪烁编码进行识别，判定坦克编号；

S6、解算射击弹着点的位置进行射击；

所述S6具体为利用公式计算敌方坦克与己方坦克的距离，计算公式为：

其中，dis为距离，f为焦距，h_tank为己方坦克的自身高度，μ_pixel为像素尺寸，h_{tank_image}为坦克在图像中的像素高度；

再根据装填射表以及射击的仰角，计算出弹着点的位置。

2.根据权利要求1所述的利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，其特征在于，所述S3具体步骤包括：

S31、使用图像分割算法将存储的图像序列逐一分割成若干帧二值图像；

S32、在x方向上计算所述二值图像的直方图，并排除噪声；

S33、计算出非单个像素的目标数，并记录每个非单个像素在x方向的起始位置Minx_i和终止位置Maxx_i；

S34、在Minx_i和Maxx_i的子区域内，在y方向上计算所述子区域的子直方图；

S35、计算出在所述子区域内出现的每个非单个像素的起始位置Miny_ij和终止位置Maxy_ij；

S36、具有相同下标i,j的Minx_i,Miny_ij和Maxx_i,Maxy_ij，确定为一个疑似闪烁目标。

3.根据权利要求2所述的利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，其特征在于，计算所述子直方图时出现在y方向上重叠多个非单个像素的情况时，所述S3的具体步骤还包括：

S37、在相应更小的区域内再次计算x方向的直方图，计算出精确的x方向值。

4.根据权利要求2所述的利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，其特征在于，所述图像分割算法为Otsu算法、图像熵算法和自适应阈值分割法中的任意一种。

5.根据权利要求1所述的利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，其特征在于，所述近红外目标闪烁的编码方式具体为：

S11、设定红外光源的闪烁频率；

S12、设定编码器长度；

S13、设定编码器的标志位和编码位，每一个编码位的值为代表亮和灭的两个值中的一个。

6.根据权利要求5所述的利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，其特征在于，设定所述红外光源的闪烁频率为160ms，所述编码器长度为10位，所述标志位为4位。

7.根据权利要求1所述的利用近红外闪烁光源识别坦克目标的方法，其特征在于，对所述闪烁编码进行识别的具体方式为利用红外光源的闪烁判定算法对识别框内的若干坦克的闪烁光源分别进行编码识别；

所述红外光源的闪烁判定算法的具体步骤包括：

S51、检测和判定标志位；

S52、检测标志位后的编码位；

S53、判定对应坦克的编码号。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一所述方法的步骤。

9.一种利用近红外闪烁光源识别坦克目标的装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一所述方法的步骤。

Images