1 引言

随着各国对海洋资源的日益重视,舰船目标的检测和识别在**、民用领域中均具有越来越重要的研究价值。相比传统的雷达探测,光学遥感具有灵敏度高、隐蔽性强、环境适应性好、抗干扰能力强等特点,因此得到更加广泛的应用。

舰船目标探测能力是星载光学舰船探测系统的关键。现有的探测性能分析大多针对弱小目标^[1],且一般以信噪比和探测距离作为研究指标^[2],以目标能量和背景杂波分布作为主要研究特征^[3]。

对于具有一定纹理结构特征的舰船目标,为了进一步精确分析,一般会在检测之后,利用空间特征对目标进行精确识别^[4-5]。舰船目标在不同尺度下表现出不同的特点,为了对其检测性能进行分析,必须研究适用于探测的分辨率,重点研究空间特征。对于扫描型线列探测器,过采样是一种提高遥感图像分辨率的方式,能有效提高目标的检测性能^[6-7]。

现有目标检测性能研究的主要对象局限于小目标,特征局限在辐射维,本文针对这两个不足,围绕舰船的空间结构特征,从目标识别和追踪的角度,利用高分辨率图像模拟实际场景,建立相机仿真模型,定量分析不同尺度和采样体制对目标结构、方向特征的影响,从而为仪器设计提供一定的参考。

2 基于高分辨率图像退化的扫描图像仿真方法

2.1 不同采样体制扫描成像的原理和特点

线列探测器是一行整齐排列的光敏元,输出图像的一个像元对应一个光敏元。常规采样体制的焦面线阵由单列组成,相应地,过采样体制采用两列线阵焦平面结构,并错开1/2个像元。过采样原理示意图如图1所示,其中1~6为探测器的两行光敏元,T₀为相机成像的起始时刻,dt为采样的间隔时间。由于两行探测器有0.5 pixel的错位,因此可以实现交轨方向的过采样;探测器扫描的采样间隔也为0.5 pixel,即顺轨方向上每隔0.5 pixel,瞬时视场进行一次采样,可以实现扫描方向的过采样^[8]。

图 1. 过采样原理示意图

Fig. 1. Principle of oversampling

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2.2 高分辨率场景退化模型

本研究采用高分辨率图像模拟实际场景,针对常规采样和过采样体制进行建模。观测环境设置在晴朗的天气条件下,此时能见度较高,图像受大气的影响较小。场景中的细节经过遥感器成像后会发生退化,该退化过程一般可以利用遥感器总的点扩展函数(PSF)进行刻画,PSF反映了遥感器的空间响应特性。PSF对光谱信号进行空间卷积,可以分别建立探测器各环节PSF的模型,系统的PSF由各部分PSF的卷积给出^[8],即

fPSF=fPSF⁃optfPSF⁃detfPSF⁃el,(1)

式中:f_PSF为系统PSF;f_PSF-opt为光学PSF;f_PSF-det为探测器PSF;f_PSF-el为电子学PSF。采样模型示意图如图2所示。

图 2. 采样模型示意图

Fig. 2. Schematic of sampling model

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2.2.1 光学PSF

光学PSF为点光源在图像上的能量空间分布,弥散斑的能量分布为高斯型,表达式^[9]为

fPSF⁃opt(x,y)=12πabexp(-x2/a2)exp(-y2/b),(2)

式中:x和y分别为交轨和顺轨方向坐标;a和b分别为交轨和顺轨方向的光学PSF宽度。

2.2.2 探测器PSF

从空间区域上来说,探测器对物方辐射信息具有空间采样和空间滤波的作用。像元宽度为d的单个探测器的PSF为

fPSF⁃det(x,y)=rect(x/d)rect(y/d),(3)

式中:rect为矩形函数,满足

rect(x/d)=0,x/d>1/21/2,x/d=1/21,x/d<1/2。(4)

2.2.3 电子学PSF

电子学PSF表征电子滤波去除探测器输出噪声信号时产生退化的程度,是一个低通滤波过程。调制传递函数(MTF)是PSF在傅里叶域的幅度,对应的电子学PSF为

fPSF⁃el=2υ01+(2πυ0x)22υ01+(2πυ0y)2,(5)

式中:υ₀为空间频率,取值为8 cycle/pixel。

3 实验方法与结果

3.1 多尺度图像金字塔

利用2.2节中的仿真模型进行多次成像仿真实验,对分辨率为0.6 m的高分辨率舰船影像进行常规采样和过采样两种探测体制成像。选择长度为120~180 m的多个舰船目标,对不同目标的高分辨率图像建立2×2倍至30×30倍采样的多分辨率金字塔,过采样的瞬时视场角为常规采样的2倍,降尺度过程如图3所示,结果如图4所示(图像缩放至相同大小)。

3.2 目标分割与特性提取

采用标准化的恒虚警率检测算法来分割目标,设定恒虚警率为10^-4,对检测出的像素进行特征提取。舰船具有规则的几何形状,不同类型的舰船形状存在差异,主要体现在舰船的大小及长宽^[10]上。

图 3. 图像多分辨率金字塔

Fig. 3. Image multi-resolution pyramid

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图 4. 目标多分辨率仿真结果

Fig. 4. Results of target multi-resolution simulation

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将图像中舰船目标最小外接矩形的长轴定义为舰船的长度,记为L;将红外图像中舰船目标最小外接矩形的短轴定义为舰船的宽度,记为W。将舰船长度与舰船宽度的比值即长宽比记为R,则

R=LW。(6)

进一步探测舰船就需要获得舰船的运动方向,以便对舰船进行追踪。定义与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆长轴与水平正方向的夹角为舰船的角度θ。

3.3 目标特性统计结果

目标的空间特性包括面积、长宽比和运动方向。图5所示为两个不同目标由图像计算出的面积随下采样倍数的变化,图像的下采样倍数即图像的分辨率(0.6 m)变化倍数,亦即下采样倍数。图6所示为两个不同目标的长宽比随下采样倍数的变化。图 7所示为多个目标的运动方向随下采样倍数的变化。

图 5. 两个不同目标的面积随下采样倍数的变化。(a)目标1;(b)目标2

Fig. 5. Variation of area with down-sampling times for two different targets. (a) Target 1; (b) target 2

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图 6. 两个不同目标的长宽比随下采样倍数的变化。 (a)目标1;(b)目标2

Fig. 6. Variation of aspect ratio with down-sampling times for two different targets. (a) Target 1; (b) target 2

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图 7. 多个目标的运动方向随下采样倍数的变化

Fig. 7. Variation of motion direction with down-sampling times for multiple targets

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4 结果讨论与分析

4.1 不同分辨率目标的特性分析

定义目标的平均面积比为

KS=∑i=1nAi∑j=1nSj,(7)

式中:A_i为经过探测器的目标计算面积;S_j为高分辨率影像目标的实际面积;n为目标个数;i、j为目标序号。对不同分辨率与采样体制进行计算,结果如图 8所示。

图 8. 目标平均面积比随下采样倍数的变化

Fig. 8. Variation of target average area radio with down-sampling times

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对于目标的边缘,探测器的空间响应使得线列探测器的能量扩散到邻近像元。这种扩散现象随着分辨率的降低对目标像元的影响越来越大,目标越接近点目标,扩散现象越明显。

定义目标形状偏移率为

kΔ=kd-k0k0,(8)

式中:k_d为经过探测器成像后目标的长宽比;k₀为原始图像的长宽比。

图9所示为单采样目标形状偏移率随下采样倍数的变化。长宽比是判断舰船类型的主要特征,由图9可知:对于长度为百米级的舰船,当下采样倍数为20,即分辨率高于12 m时,目标形状偏移率变化不超过10%,能够保持较稳定的目标形状特征;当分辨率低于12 m时,随着分辨率降低,舰船的轮廓形状逐渐模糊,向点目标退化,此时很难通过舰船的形状特征来判断舰船类型。

图 9. 单采样目标形状偏移率随下采样倍数的变化

Fig. 9. Variation of shape shift rate with down-sampling times for single-sampling targets

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定义目标方向偏移为

θΔ=θd-θ0,(9)

式中:θ_d为经过探测器成像后目标的方向角;θ₀为原始图像中目标的方向角。目标方向偏移结果如图10所示。

舰船的速度约为40 km/h,利用图像中舰船的运动方向可以准确跟踪和预测舰船的位置,相邻两帧图像的误差在2 km以内,对于重访周期为90 min的太阳同步轨道卫星,偏离角度应在2°以内。由图10可知:当下采样倍数低于20时,即分辨率高于12 m时,目标方向较稳定,误差不超过2°;当分辨率低于12 m并逐渐降低时,通过单帧图像判断目标运动方向误差也逐渐增大,如果对运动方向进行精确计算,则需要更多信息。

图 10. 多个目标方向偏移随下采样倍数的变化

Fig. 10. Variation of direction offset with down-sampling times for multiple targets

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4.2 不同采样体制下目标的特性分析

与常规采样不同,过采样两行探测器在顺轨和交轨方向上都会进行重复采样,因此目标的边缘扩散在探测元件上更加显著,在过采样图像中更多的邻近像元都会采集到目标能量。从舰船目标的角度来看,扩散导致相同分辨率的舰船的过采样图像面积更大,如图11所示,对于舰船边缘部分,过采样图像在各方向都有扩散,使舰船过采样图像的长宽比变小,更接近方形。

图 11. 不同采样体制下目标的对比(内圈表示单采样,外圈表示过采样)。(a) 目标1;(b) 目标2;(c) 目标3

Fig. 11. Comparison oftargets under different sampling systems (inner ring for single-sampling, outer ring for over-sampling). (a) Target 1; (b) target 2; (c) target 3

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过采样图像在各方向都有扩散,对于舰船这类具有对称性的目标而言,膨胀对单帧目标方向的判断影响较小。但当目标向点目标退化时,由于目标的对称形状特征很难维持,因此二者像素个数偏差导致常规采样和过采样的目标方向计算产生较大差异。

5 结论

建立了遥感器探测仿真模型,从不同采样体制和分辨率角度,针对舰船的识别问题,对目标的空间特性(包括长宽比、面积、运动方向)进行了比较研究。结果表明:对于舰船目标的识别,分辨率越高,对目标的识别就越准确。对于识别长度在百米级的舰船,建议采用空间分辨率为12 m以上的传感器。同样,舰船的运动方向性在一定尺度内具有稳定性。但当分辨率降低到12 m以下时,通过单帧图片判断舰船的方向准确性有所降低。相比于单采样,过采样虽然能够提高图像的空间分辨率,但目标边缘的扩散更明显,不利于目标形状特征的提取,影响目标识别的精度。对于具有对称结构的舰船目标,两种采样体制对运动目标方向的捕捉和判断能力相当。