CN112669297B - 一种目标探测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种目标探测方法，包括以下步骤：S1、获取两帧连续图像，得到帧间相位差频谱；S2、对相位差频谱，取单位幅度谱，进行傅立叶变换，得到脉冲图；S3、在脉冲图中，提取脉冲峰；S4、计算待测定目标的参数，参数包括：运动参数和形态参数；S5、设计两个相同的待测定目标形态矩形窗，利用两帧连续图像中的两个待测定目标形态矩形窗内像素灰度值的相关性最大来定位目标。本发明不进行待测定目标的定位即可实现待测定目标的运动信息获取；通过帧间相位差获取背景的位移减小误差；利用两帧连续图像的像素灰度值间的相关性对待测定目标进行定位，可克服虚假目标和亮星的干扰，提高定位精度。

Description

一种目标探测方法

技术领域

本发明涉及目标探测领域，特别涉及一种目标探测方法。

背景技术

空间目标探测技术是航天安全和空间预警的重要保障。在时域和空域上对图像进行处理和分析，从中提取空间目标是传统方法的思路。而传统探测过程一般没有目标的先验信息，需要对目标进行盲探测，通常采用灰度阈值、滤波、光流等方法。现有探测流程是先对目标进行搜索、识别，并在定位后再进行跟踪，当受到亮星的干扰时，这种先识别后定位和跟踪的方式精度较低，易出现目标轮廓不完整、丢失目标等情况。尤其是视场内存在多目标时，需要去除虚假目标并对多目标进行帧间匹配后才可进行跟踪。

发明内容

本发明为解决上述问题，提供一种无需帧间匹配的高精度目标探测方法。

为实现上述目的，本发明采用以下具体技术方案：

一种目标探测方法，包括以下步骤：

S1、获取包含待测定目标位移信息的两帧连续图像，通过频谱计算两帧连续图像的帧间相位差，得到帧间相位差频谱；

S2、对相位差频谱，取单位幅度谱，计算公式如式(1)：

其中，

为帧间相位差频谱；对

进行傅立叶变换，得到脉冲图，脉冲图包含两个脉冲峰，分别为背景位移脉冲峰和待测定目标位移脉冲峰；

S3、在脉冲图中，提取脉冲峰；幅值较高的脉冲峰为背景位移脉冲峰，其中心坐标(a₀，b₀)为背景位移；另一个脉冲峰为待测定目标位移脉冲峰，其中心坐标(a₁，b₁)为待测定目标位移；

S4、计算待测定目标的参数，参数包括：运动参数和形态参数；

S5、设计两个相同的待测定目标形态矩形窗，它们形态相同，坐标差为待测定目标位移(a₁，b₁)，利用两帧连续图像中的两个待测定目标形态矩形窗内像素灰度值的相关性最大来定位目标。

优选地，S1中的帧间相位差的计算过程如式(2)：

其中，

为两帧连续图像中第一帧图像的相位谱，

为两帧连续图像中第二帧图像的相位谱，

为两帧连续图像的相位差频谱，是以2π为周期的条纹状图像，a为待测定目标在X方向上的帧间位移，b为待测定目标在Y方向上的帧间位移。

优选地，S2中的傅立叶变换的计算过程如式(3)：

其中，F(x，y)为傅立叶变换得到的脉冲图，δ为狄拉克函数，A₀为背景位移脉冲峰的幅值，A₁为待测定目标位移脉冲峰的幅值，w(x，y)为脉冲图中的干扰脉冲。

优选地，S4中的运动参数包括：待测定目标相对于背景的移动速度、待测定目标的帧间移动速度；形态参数包括：待测定目标条纹方向、待测定目标条纹长度；计算公式如式(4)-(7)：

V₁＝((a₁-a₀)²+(b₁-b₀)²)^1/2/T₀ (4)

V₂＝(a₁ ²+b₁ ²)^1/2/T₀ (5)

θ＝-arctan(b₁/a₁) (6)

L_t＝V₂·T_exp (7)

其中，T₀为两帧连续图像的拍摄时间间隔，V₁为待测定目标相对于背景的移动速度，V₂为待测定目标的帧间移动速度，θ为待测定目标条纹方向，T_exp为曝光时间，L_t为待测定目标条纹长度。

优选地，形态参数还包括待测定目标条纹宽度，待测定目标条纹宽度等于待测定目标的弥散斑的直径，弥散斑的直径为阈值在两帧连续图像的成像系统的点扩散函数中对应的弥散直径，阈值＝(背景的平均灰度值+待测定目标的最大灰度值)/2。

优选地，形态参数还包括待测定目标修正后条纹长度，待测定目标修正后条纹长度的计算公式如式(8)：

L′_t＝L_t+(d-d₀)/cosθ (8)

其中，L′_t为待测定目标修正后条纹长度，d为弥散斑的直径，d₀为待测定目标的条纹在其倾斜方向上的灰度值最大行的宽度。

优选地，S5中的待测定目标形态矩形窗的长度为待测定目标修正后条纹长度，宽度为待测定目标条纹宽度，方向为待测定目标条纹方向；位于第一帧图像的待测定目标形态矩形窗为第一矩形窗，位于第二帧图像的待测定目标形态矩形窗为第二矩形窗，第二矩形窗与第一矩形窗的坐标差为待测定目标位移(a₁，b₁)。

优选地，S5中的定位包括以下步骤：

在两帧连续图像中进行遍历；第一矩形窗和第二矩形窗同步运动，计算第一矩形窗和第二矩形窗的内部区域的像素的灰度值的相关系数，记录该相关系数为第一矩形窗中心点的相关系数，得到相关系数矩阵；

根据相关系数矩阵得到相关系数分布图，在相关系数分布图中，提取最大的相关系数峰，通过计算得到相关系数峰的估计长度，相关系数峰的估计长度的计算公式如式(9)：

L_p＝2L′_t-1/cosθ (9)

其中，L_p为相关系数峰的估计长度；

对比相关系数峰的实际长度和估计长度；实际长度近似于估计长度，相关系数峰无需修正；实际长度小于估计长度，根据估计长度，在相关系数峰的长度方向修正相关系数峰；

根据相关系数峰定位待测定目标，其中心位置的坐标为待测定目标在第一帧图像中的位置。

本发明能够取得以下技术效果：

(1)通过两帧连续图像直接获取待测定目标的位移，并得到待测定目标的运动信息，不进行待测定目标的定位即可实现待测定目标的运动信息获取；

(2)通过帧间相位差获取背景的位移，无需进行帧间匹配，减小误差；

(3)利用两帧连续图像的像素灰度值间的相关性对待测定目标进行定位，可克服虚假目标和亮星的干扰，提高定位精度。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明实施例的两帧连续图像的示意图。

其中的附图标记包括：第一帧图像1、第二帧图像2、第一矩形窗3、第二矩形窗4、第一帧图像中的待测定目标条纹5、第二帧图像中的待测定目标条纹6。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，而不构成对本发明的限制。

如图1、2所示，一种目标探测方法，包括以下步骤：

S1、获取包含待测定目标位移信息的两帧连续图像，通过频谱计算两帧连续图像的帧间相位差，得到帧间相位差频谱；

通过频谱计算第二帧图像2与第一帧图像1间的相位差，该帧间相位差频谱包含背景和待测定目标的位移信息。

S2、对相位差频谱，取单位幅度谱，计算公式如式(1)：

其中，

为帧间相位差频谱；对

进行傅立叶变换，得到脉冲图，脉冲图包含两个脉冲峰，分别为背景位移脉冲峰和待测定目标位移脉冲峰；

根据傅立叶变换的性质，通过取单位幅度谱和傅立叶变换，可将背景和待测定目标的运动分量提取出来，在脉冲图中明显地体现出来。

S3、在脉冲图中，提取脉冲峰；幅值最高的脉冲峰为背景位移脉冲峰，其中心坐标(a₀,b₀)为背景位移；另一个脉冲峰为待测定目标位移脉冲峰，其中心坐标(a₁,b₁)为待测定目标位移。

在脉冲图中，背景位移产生的背景位移脉冲峰为最高脉冲峰，远高于其他脉冲峰，容易得到，待测定目标位移脉冲峰低于背景位移脉冲峰，但高于噪声或虚假目标产生的干扰脉冲，也可在脉冲图中明显找出。

S4、计算待测定目标的参数，参数包括：运动参数和形态参数；

通过S3得到的背景位移和待测定目标位移与两帧连续图像的成像系统的固定参数进行运算，可得到待测定目标的参数，用于跟踪和定位。

S5、设计两个相同的待测定目标形态矩形窗，它们形态相同，坐标差为待测定目标位移(a₁,b₁)，利用两帧连续图像中的两个待测定目标形态矩形窗内像素灰度值的相关性最大来定位目标。

建立待测定目标形态矩形窗，模拟待测定目标的条纹的形态，通过像素的灰度值的相关性来搜索待测定目标，待测定目标所处位置的像素的灰度值的相关性最大。

在本发明的一个实施例中，S1中的帧间相位差的计算过程如式(2)：

其中，

为两帧连续图像中第一帧图像1的相位谱，

为两帧连续图像中第二帧图像2的相位谱，

为两帧连续图像的相位差频谱，是以2π为周期的条纹状图像，a为待测定目标在X方向上的帧间位移，b为待测定目标在Y方向上的帧间位移；通过两帧连续图像的相位谱间差值来计算帧间相位差，不同于现有方法的盲搜索，得到准确的帧间相位差。

在本发明的一个实施例中，S2中的傅立叶变换的计算过程如式(3)：

其中，F(x，y)为傅立叶变换得到的脉冲图，δ为狄拉克函数，A₀为背景位移脉冲峰的幅值，A₁为待测定目标位移脉冲峰的幅值，w(x，y)为脉冲图中的干扰脉冲。

脉冲图可近似地看为2个狄拉克函数和干扰脉冲的组合，δ₀对应背景，δ₁对应待测定目标，在脉冲图中的体现为对应背景位移和待测定目标位移的坐标处存在脉冲峰，其余位置为幅值较低的干扰脉冲。

在本发明的一个实施例中，S4中的运动参数包括：待测定目标相对于背景的移动速度、待测定目标的帧间移动速度；形态参数包括：待测定目标条纹方向、待测定目标条纹长度；计算公式如式(4)-(7)：

V₁＝((a₁-a₀)²+(b₁-b₀)²)^1/2/T₀ (4)

V₂＝(a₁ ²+b₁ ²)^1/2/T₀ (5)

θ＝-arctan(b₁/a₁) (6)

L_t＝V₂·T_exp (7)

其中，T₀为两帧连续图像的拍摄时间间隔，V₁为待测定目标相对于背景的移动速度，V₂为待测定目标的帧间移动速度，θ为待测定目标条纹方向，T_exp为曝光时间，L_t为待测定目标条纹长度；待测定目标运动参数用于对待测定目标进行追踪，确定其后续位置，待测定目标形态参数用于对待测定目标进行定位。

在本发明的一个实施例中，形态参数还包括待测定目标条纹宽度，待测定目标条纹宽度等于待测定目标的弥散斑的直径，弥散斑的直径为阈值在两帧连续图像的成像系统的点扩散函数中对应的弥散直径，阈值＝(背景的平均灰度值+待测定目标的最大灰度值)/2；通过阈值确定弥散直径，可得到待测定目标条纹宽度。

在本发明的一个实施例中，形态参数还包括待测定目标修正后条纹长度，待测定目标修正后条纹长度的计算公式如式(8)：

L′_t＝L_t+(d-d₀)/cosθ (8)

其中，L′_t为待测定目标修正后条纹长度，d为弥散斑的直径，d₀为待测定目标的条纹在其倾斜方向上的灰度值最大行的宽度。

通过修正添加弥散斑的影响，得到待测定目标修正后条纹长度，该长度更接近实际条纹长度。

在本发明的一个实施例中，S5中的待测定目标形态矩形窗的长度为待测定目标修正后条纹长度，宽度为待测定目标条纹宽度，方向为待测定目标条纹方向；位于第一帧图像1的待测定目标形态矩形窗为第一矩形窗3，位于第二帧图像2的待测定目标形态矩形窗为第二矩形窗4，第二矩形窗4与第一矩形窗3的坐标差为待测定目标位移(a₁,b₁)。

通过第一矩形窗3和第二矩形窗4分别模拟第一帧图像1中的待测定目标条纹5和第二帧图像2中的待测定目标条纹6；第一矩形窗3和第二矩形窗4在两帧连续图像中的坐标差模拟第一帧图像1中的待测定目标条纹5和第二帧图像2中的待测定目标条纹6在两帧连续图像中的坐标差，即待测定目标在两帧连续图像间的位移。

在本发明的一个实施例中，S5中的定位包括以下步骤：

在两帧连续图像中进行遍历；第一矩形窗3和第二矩形窗4同步运动，计算第一矩形窗3和第二矩形窗4的内部区域的像素的灰度值的相关系数，记录该相关系数为第一矩形窗3中心点的相关系数，得到相关系数矩阵；

在遍历过程中，当第一矩形窗3和第二矩形窗4的内部区域的灰度值的相关系数接近1时，就可认为第一矩形窗3和第二矩形窗4的内部区域相同，为同一物体在两帧连续图像中的对应位置；记录该相关系数为第一矩形窗3中心点的相关系数，结束遍历后，得到一个对应第一帧图像1中每个像素点的相关系数矩阵。

根据相关系数矩阵得到相关系数分布图，在相关系数分布图中，提取最大的相关系数峰，通过计算得到相关系数峰的估计长度，相关系数峰的估计长度的计算公式如式(9)：

L_p＝2L′_t-1/cosθ (9)

其中，L_p为相关系数峰的估计长度；

当待测定目标的移动方向接近亮星时，相关系数峰会被截短，影响定位；对比相关系数峰的实际长度和估计长度；若实际长度近似于估计长度，相关系数峰未被截短，无需修正；若实际长度小于估计长度，根据估计长度，在相关系数峰的长度方向修正相关系数峰，补全相关系数峰被截短的部分；

根据相关系数峰定位待测定目标，其中心位置的坐标为待测定目标在第一帧图像1中的位置，该坐标加上待测定目标的位移(a₁,b₁)后得到的坐标为待测定目标在第二帧图像2中的位置，完成对待测定目标的定位。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制。本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

以上本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种目标探测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取包含待测定目标位移信息的两帧连续图像，通过频谱计算所述两帧连续图像的帧间相位差，得到帧间相位差频谱；

S2、对所述相位差频谱，取单位幅度谱，计算公式如式(1)：

其中，

为所述帧间相位差频谱；对

进行傅立叶变换，得到脉冲图，所述脉冲图包含两个脉冲峰，分别为背景位移脉冲峰和待测定目标位移脉冲峰；

S3、在所述脉冲图中，提取脉冲峰；幅值较高的脉冲峰为所述背景位移脉冲峰，其中心坐标(a₀，b₀)为背景位移；另一个脉冲峰为所述待测定目标位移脉冲峰，其中心坐标(a₁，b₁)为待测定目标位移；

S4、计算所述待测定目标的参数，所述参数包括：运动参数和形态参数；

S5、设计两个相同的待测定目标形态矩形窗，它们形态相同，坐标差为待测定目标位移(a₁，b₁)，利用所述两帧连续图像中的所述两个相同的待测定目标形态矩形窗内像素灰度值的相关性最大来定位目标。

2.如权利要求1所述的目标探测方法，其特征在于，所述S1中的所述帧间相位差的计算过程如式(2)：

其中，

为所述两帧连续图像中第一帧图像的相位谱，

为所述两帧连续图像中第二帧图像的相位谱，

为所述两帧连续图像的相位差频谱，是以2π为周期的条纹状图像，a为所述待测定目标在X方向上的帧间位移，b为所述待测定目标在Y方向上的帧间位移。

3.如权利要求1所述的目标探测方法，其特征在于，所述S2中的所述傅立叶变换的计算过程如式(3)：

其中，F(x，y)为傅立叶变换得到的脉冲图，δ为狄拉克函数，A₀为所述背景位移脉冲峰的幅值，A₁为所述待测定目标位移脉冲峰的幅值，w(x，y)为所述脉冲图中的干扰脉冲。

4.如权利要求1所述的目标探测方法，其特征在于，所述S4中的所述运动参数包括：待测定目标相对于背景的移动速度、待测定目标的帧间移动速度；所述形态参数包括：待测定目标条纹方向、待测定目标条纹长度；计算公式如式(4)-(7)：

V₁＝((a₁-a₀)²+(b₁-b₀)²)^1/2/T₀ (4)

V₂＝(a₁ ²+b₁ ²)^1/2/T₀ (5)

θ＝-arctan(b₁/a₁) (6)

L_t＝V₂·T_exp (7)

其中，T₀为所述两帧连续图像的拍摄时间间隔，V₁为待测定目标相对于背景的移动速度，V₂为待测定目标的帧间移动速度，θ为待测定目标条纹方向，T_exp为曝光时间，L_t为待测定目标条纹长度。

5.如权利要求4所述的目标探测方法，其特征在于，所述形态参数还包括待测定目标条纹宽度，所述待测定目标条纹宽度等于所述待测定目标的弥散斑的直径，所述弥散斑的直径为阈值在所述两帧连续图像的成像系统的点扩散函数中对应的弥散直径，所述阈值＝(所述背景的平均灰度值+所述待测定目标的最大灰度值)/2。

6.如权利要求5所述的目标探测方法，其特征在于，所述形态参数还包括待测定目标修正后条纹长度，所述待测定目标修正后条纹长度的计算公式如式(8)：

L′_t＝L_t+(d-d₀)/cosθ (8)

其中，L′_t为待测定目标修正后条纹长度，d为所述弥散斑的直径，d₀为所述待测定目标的条纹在其倾斜方向上的灰度值最大行的宽度。

7.如权利要求2所述的目标探测方法，其特征在于，所述S5中的所述待测定目标形态矩形窗的长度为所述待测定目标修正后条纹长度，宽度为所述待测定目标条纹宽度，方向为所述待测定目标条纹方向；位于所述第一帧图像的所述待测定目标形态矩形窗为第一矩形窗，位于所述第二帧图像的所述待测定目标形态矩形窗为第二矩形窗，所述第二矩形窗与所述第一矩形窗的坐标差为待测定目标位移(a₁，b₁)。

8.如权利要求7所述的目标探测方法，其特征在于，所述S5中的所述定位包括以下步骤：

在所述两帧连续图像中进行遍历；所述第一矩形窗和所述第二矩形窗同步运动，计算所述第一矩形窗和所述第二矩形窗的内部区域的像素的灰度值的相关系数，记录该相关系数为所述第一矩形窗中心点的相关系数，得到相关系数矩阵；

根据所述相关系数矩阵得到相关系数分布图，在所述相关系数分布图中，提取最大的相关系数峰，通过计算得到所述相关系数峰的估计长度，所述相关系数峰的估计长度的计算公式如式(9)：

L_p＝2L′_t-1/cosθ (9)

其中，L_p为所述相关系数峰的估计长度；

对比所述相关系数峰的实际长度和估计长度；所述实际长度近似于所述估计长度，所述相关系数峰无需修正；所述实际长度小于所述估计长度，根据所述估计长度，在所述相关系数峰的长度方向修正所述相关系数峰；

根据所述相关系数峰定位所述待测定目标，其中心位置的坐标为所述待测定目标在所述第一帧图像中的位置。

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