基于激光回波时频图纹理特征的飞机目标分类方法

王云鹏; 胡以华; 雷武虎; 郭力仁

doi:doi:10.3788/AOS201737.1128004

光学学报, 2017, 37 (11): 1128004, 网络出版: 2018-09-07

基于激光回波时频图纹理特征的飞机目标分类方法下载： 921次

Aircraft Target Classification Method Based on Texture Feature of Laser Echo Time-Frequency Image

王云鹏胡以华 ^*雷武虎郭力仁

作者单位

电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室, 安徽合肥 230037

图 & 表

图 1. 三类飞机激光回波信号时频图。(a)直升机;(b)螺旋桨飞机;(c)喷气式飞机

Fig. 1. Time-frequency images of laser echo signal of three types of aircraft. (a) Helicopter; (b) propeller; (c) turbojet aircraft

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图 2. 时频图预处理流程

Fig. 2. Pretreatment flow of time-frequency diagram

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图 3. 灰度图去噪前后效果对比。(a)直升机去噪前;(b)螺旋桨飞机去噪前;(c)喷气式飞机去噪前;(d)直升机去噪后;(e)螺旋桨飞机去噪后;(f)喷气式飞机去噪后

Fig. 3. Comparison of effect of gray scale before and after denoising. (a) Helicopter before denoising; (b) propeller before denoising; (c) turbojet aircraft before denoising; (d) helicopter after denoising; (e) propeller after denoising; (f) turbojet aircraft after denoising

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图 4. 三类飞机时频图GLCM。(a)直升机0°;(b)螺旋桨飞机0°;(c)喷气式飞机0°;(d)直升机90°;(e)螺旋桨飞机90°;(f)喷气式飞机90°

Fig. 4. GLCM of time-frequency image of three types of aircraft. (a) Helicopter 0°; (b) propeller 0°; (c) turbojet aircraft 0°; (d) helicopter 90°; (e) propeller 90°; (f) turbojet aircraft 90°

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图 5. GLCM特征在不同d取值下的变化曲线。(a) C; (b) E; (c) H; (d) I; (e) V

Fig. 5. Change curves of GLCM features with different d. (a) C; (b) E; (c) H; (d) I; (e) V

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图 6. 三类飞机Tamura特征分布

Fig. 6. Tamura feature distribution of three types of aircraft

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图 7. 噪声对分类正确率的影响。(a) GLCM特征;(b) Tamura特征

Fig. 7. Influence of noise on classification accuracy rate. (a) GLCM feature; (b) Tamura feature

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图 8. 不同信噪比条件下两种特征的分类性能比较

Fig. 8. Comparison of classification performance of two kinds of feature under different SNR conditions

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表 1GLCM特征参量提取算法

Table1. GLCM feature parameter extraction algorithm

Feature parameter	Algorithm	Range
Correlation	$\begin{matrix} G_{Cor} = \overset{G}{\sum_{i = 1}} \overset{G}{\sum_{j = 1}} [i \times j \times P (i, j, d, θ) - u_{1} \times u_{2} \frac{]}{(} d_{1} \times d_{2}) \end{matrix}$	[-1,1]
Angular second moment (ASM)	$\begin{matrix} G_{ASM} = \overset{G}{\sum_{i = 1}} \overset{G}{\sum_{j = 1}} P^{2} (i, j, d, θ) \end{matrix}$	[0,1]
Entropy	$\begin{matrix} G_{Ent} = - \overset{G}{\sum_{i = 1}} \overset{G}{\sum_{j = 1}} P (i, j, d, θ) \times lgP (i, j, d, θ) \end{matrix}$	[0,1]
Contrast	$\begin{matrix} G_{Con} = \overset{G}{\sum_{i = 1}} \overset{G}{\sum_{j = 1}} [{(i - j)}^{2} \times P (i, j, d, θ)] \end{matrix}$	[0,(G-1)²]
Homogeneity	$\begin{matrix} G_{Hom} = - \overset{G}{\sum_{i = 1}} \overset{G}{\sum_{j = 1}} P (i, j, d, θ) / [1 + {(i - j)}^{2}] \end{matrix}$	[0,1]

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表 2GLCM特征参量值

Table2. GLCM feature parameter values

Aircraft	Correlation		ASM		Entropy		Contrast		Homogeneity
Aircraft	0°	90°	0°	90°	0°	90°	0°	90°	0°	90°
Helicopter	0.0077	0.0098	0.82	0.83	0.95	0.88	57.44	12.50	0.91	0.93
Propeller	0.0026	0.0027	0.31	0.29	4.00	4.06	121.62	100.99	0.60	0.58
Turbojet aircraft	0.0118	0.0028	0.83	0.77	0.80	1.03	1.75	137.68	0.94	0.89

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表 3Tamura特征参量值

Table3. Tamura feature parameter values

Aircraft	F_crs	F_con	F_lin
Helicopter	35.90	0.059	0.90
Propeller	22.03	0.225	0.64
Turbojet aircraft	22.75	0.073	0.87

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表 45架喷气式飞机(T)、8架螺旋桨飞机(P)和9架直升机(H)的仿真参数

Table4. Simulation parameters of five turbojet aircrafts (T), eight propeller aircrafts (P) and nine helicopters (H)

Category	Rotating speed /(r/min)	$\begin{matrix} {L_{1}}_{} \end{matrix}$ /m	$\begin{matrix} {L_{2}}_{} \end{matrix}$ /m	Number of blade	Category	Rotating speed /(r/min)	$\begin{matrix} {L_{1}}_{} \end{matrix}$ /m	$\begin{matrix} {L_{2}}_{} \end{matrix}$ /m	Number of blade
H-1	394.0	0	5.640	2	P-3	1150.0	0.23	1.675	4
H-2	265.0	0	7.800	4	P-4	1800.0	0.10	1.065	5
H-3	394.0	0	5.345	3	P-5	800.0	0.49	2.350	4
H-4	265.5	0	8.150	4	P-6	1380.0	0.28	1.905	6
H-5	185.0	0	10.650	5	P-7	2180.0	0.17	0.915	2
H-6	324.0	0	7.315	2	P-8	1690.0	0.23	1.180	3
H-7	205.0	0	9.450	6	T-1	3520.0	0.38	1.100	38
H-8	383.0	0	5.500	4	T-2	8615.0	0.18	0.510	27
H-9	400.0	0	4.875	3	T-3	3000.0	0.30	1.000	30
P-1	950.0	0.28	1.905	6	T-4	5000.0	0.20	0.600	33
P-2	1650.0	0.12	1.150	5	T-5	4000.0	0.24	0.800	42

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王云鹏, 胡以华, 雷武虎, 郭力仁. 基于激光回波时频图纹理特征的飞机目标分类方法[J]. 光学学报, 2017, 37(11): 1128004. Yunpeng Wang, Yihua Hu, Wuhu Lei, Liren Guo. Aircraft Target Classification Method Based on Texture Feature of Laser Echo Time-Frequency Image[J]. Acta Optica Sinica, 2017, 37(11): 1128004.

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图 1. 三类飞机激光回波信号时频图。(a)直升机;(b)螺旋桨飞机;(c)喷气式飞机

Fig. 1. Time-frequency images of laser echo signal of three types of aircraft. (a) Helicopter; (b) propeller; (c) turbojet aircraft

图 2. 时频图预处理流程

Fig. 2. Pretreatment flow of time-frequency diagram

图 3. 灰度图去噪前后效果对比。(a)直升机去噪前;(b)螺旋桨飞机去噪前;(c)喷气式飞机去噪前;(d)直升机去噪后;(e)螺旋桨飞机去噪后;(f)喷气式飞机去噪后

Fig. 3. Comparison of effect of gray scale before and after denoising. (a) Helicopter before denoising; (b) propeller before denoising; (c) turbojet aircraft before denoising; (d) helicopter after denoising; (e) propeller after denoising; (f) turbojet aircraft after denoising

图 4. 三类飞机时频图GLCM。(a)直升机0°;(b)螺旋桨飞机0°;(c)喷气式飞机0°;(d)直升机90°;(e)螺旋桨飞机90°;(f)喷气式飞机90°

Fig. 4. GLCM of time-frequency image of three types of aircraft. (a) Helicopter 0°; (b) propeller 0°; (c) turbojet aircraft 0°; (d) helicopter 90°; (e) propeller 90°; (f) turbojet aircraft 90°

图 5. GLCM特征在不同d取值下的变化曲线。(a) C; (b) E; (c) H; (d) I; (e) V

Fig. 5. Change curves of GLCM features with different d. (a) C; (b) E; (c) H; (d) I; (e) V

图 6. 三类飞机Tamura特征分布

Fig. 6. Tamura feature distribution of three types of aircraft

图 7. 噪声对分类正确率的影响。(a) GLCM特征;(b) Tamura特征

Fig. 7. Influence of noise on classification accuracy rate. (a) GLCM feature; (b) Tamura feature

图 8. 不同信噪比条件下两种特征的分类性能比较

Fig. 8. Comparison of classification performance of two kinds of feature under different SNR conditions

表 1GLCM特征参量提取算法

Table1. GLCM feature parameter extraction algorithm

表 2GLCM特征参量值

Table2. GLCM feature parameter values

表 3Tamura特征参量值

Table3. Tamura feature parameter values

表 45架喷气式飞机(T)、8架螺旋桨飞机(P)和9架直升机(H)的仿真参数

Table4. Simulation parameters of five turbojet aircrafts (T), eight propeller aircrafts (P) and nine helicopters (H)

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图 1. 三类飞机激光回波信号时频图。(a)直升机;(b)螺旋桨飞机;(c)喷气式飞机

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图 2. 时频图预处理流程

Fig. 2. Pretreatment flow of time-frequency diagram

图 3. 灰度图去噪前后效果对比。(a)直升机去噪前;(b)螺旋桨飞机去噪前;(c)喷气式飞机去噪前;(d)直升机去噪后;(e)螺旋桨飞机去噪后;(f)喷气式飞机去噪后

Fig. 3. Comparison of effect of gray scale before and after denoising. (a) Helicopter before denoising; (b) propeller before denoising; (c) turbojet aircraft before denoising; (d) helicopter after denoising; (e) propeller after denoising; (f) turbojet aircraft after denoising

图 4. 三类飞机时频图GLCM。(a)直升机0°;(b)螺旋桨飞机0°;(c)喷气式飞机0°;(d)直升机90°;(e)螺旋桨飞机90°;(f)喷气式飞机90°

Fig. 4. GLCM of time-frequency image of three types of aircraft. (a) Helicopter 0°; (b) propeller 0°; (c) turbojet aircraft 0°; (d) helicopter 90°; (e) propeller 90°; (f) turbojet aircraft 90°

图 5. GLCM特征在不同d取值下的变化曲线。(a) C; (b) E; (c) H; (d) I; (e) V

Fig. 5. Change curves of GLCM features with different d. (a) C; (b) E; (c) H; (d) I; (e) V

图 6. 三类飞机Tamura特征分布

Fig. 6. Tamura feature distribution of three types of aircraft

图 7. 噪声对分类正确率的影响。(a) GLCM特征;(b) Tamura特征

Fig. 7. Influence of noise on classification accuracy rate. (a) GLCM feature; (b) Tamura feature

图 8. 不同信噪比条件下两种特征的分类性能比较

Fig. 8. Comparison of classification performance of two kinds of feature under different SNR conditions

表 1GLCM特征参量提取算法

Table1. GLCM feature parameter extraction algorithm

表 2GLCM特征参量值

Table2. GLCM feature parameter values

表 3Tamura特征参量值

Table3. Tamura feature parameter values

表 45架喷气式飞机(T)、8架螺旋桨飞机(P)和9架直升机(H)的仿真参数

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