【基于视觉显著性的空地电视制导导弹攻击通道地标选择】空地导弹制导方式

　　[摘 要]以空地电视制导导弹搜索攻击阶段为研究背景,根据地物与背景存在视觉反差的特性,设计了视觉显著性度量模型,以成像几何关系为约束条件,研究了地标和攻击通道选择算法,建立了显著性综合度量函数,并进行了仿真分析,结果表明了该方法的有效性,对电视制导导弹作战使用提供了一种新思路。
　　[关键词]电视制导 视觉显著性 地标选择 航迹规划
　　[中图分类号]TP[文献标识码]A[文章编号]1007-9416(2010)02-0115-03
　　
　　引言
　　电视制导导弹作为一种空地精确制导武器,具有命中精度高、威力大和射程远等优点,已成为现代空战中打击敌方纵深战略目标的重要手段之一,人工参与的电视末制导方式是其中主要方法之一。完成精确打击的关键在于两个核心环节:一是在确定了目标点的情况下,综合考虑导弹机动性能、地形高程、障碍、威胁以及飞行任务约束条件等多种因素,选择合理的起始点;二是在起始点到目标点的飞行路径中,尽可能设计若干有效的地标点,以满足飞行员视觉判断需要,合理判断和调整导弹飞行方向,以提高打击精度。
　　目前公开的飞行器航迹规划方法中,大多假定起始点和目标点已事先给出,其间路径的地标点为已知,但如何在明确目标点的前提下,获取有效的攻击通道和典型的地标点序列,尚有许多问题亟待解决。鉴于视觉主观判断在前述工作流程中的重要性,引入视觉显著性计算,在视频序列中间断地提取显著地物(对应为地标点、对应帧为显著帧)作为候选地标序列是一种可行的分析思路。目前主流的显著区域检测算法,文献[1]将其分为三大类:第一类方法从候选区域内部提取显著特征,如Kadirt[2]方法。第二类方法从候选区域与外界的比较中提取显著性特征,以Itti[3]的中心-周边算子为代表。第三类从候选区域内部和外部提取显著性特征,这类方法将上述两种特征结合起来作为候选区域的显著性特征,如Priviterat[4]方法。
　　本文尝试以高分辨率遥感图像数据为分析数据源,提出了一种简单的基于视觉显著性度量筛选地标序列的方法,在一定几何约束关系下以目标点为中心,导弹飞行航迹距离为半径的限定扇区中,自动检测候选地标点,通过显著性综合度量函数,评估攻击路径的有效性,实现在有效扇区内选择有效攻击起始点并确定攻击通道,并给出地标序列的功能。典型实验验证了方法的有效性。本方法可作为人工选择攻击通道和地标点的辅助工具,缩小候选范围,提高工作效率。
　　1 地标显著性度量方法
　　1.1 视觉显著性
　　注视(Attention)机制的研究表明,人类视觉在描述场景时往往将注意力集中在某些明显与众不同、视觉效果突兀的区域,这种特性称为视觉显著性[5]。例如,在图1中,A要比其他部分更加突出,能够迅速引起观察者的注意。这种突出性就是视觉显著性,突出性较强的A部分就是该图像的显著区域。
　　1.2 遥感图像定义地标显著性
　　研究表明,位于图像中心位置且与周边亮度差异较大的区域容易引起观察者的注意。基于这一特性,考虑遥感图像的特点及计算复杂度和实时性的要求,我们把位于图像中心、与周边视觉反差大、容易识别的地物作为候选地标点。根据上述思想,鉴于视频序列图像数据量大的特点,为减少计算量,选取灰度值作为其特征,通过地物显著性度量参数进行度量,M值越大显著性越强,反之显著性就越弱。相关公式如下:
　　 (1)
　　;
　　式中:表示第帧图像的显著性度量值,表示第个窗口内的平均灰度值,表示第个窗口外的平均灰度值。
　　1.3 给定路径的综合显著性
　　对给定路径(明确始点、终点的前提下),在提取了序列地标后,可通过设计综合显著性度量函数评估该打击路径的有效性,这样可为在限定扇区中找到最优攻击路径提供客观判断依据。
　　首先生成给定路径遍历帧,帧图像的显著性度量值由(1)式计算得到,形成该路径视频序列显著值曲线图,再由2.3节地标筛选算法,找到该路径上的地标点,地标点始终处于曲线图的峰值位置。给定路径的综合显著性体现在两个方面:一是该路径的平均显著性度量值;二是地标点所在帧的显著性度量值(图中圆圈所处的峰值点)与其前后显著性谷值(黑点所处位置)的差值的平均值。综合以上两个因素,可得到如下计算公式:
　　(2)
　　式中:表示通道综合显著性度量值,表示地标点个数,表示当前地标点的显著性峰值,表示前一显著性谷值,表示后一显著性谷值,表示视频帧数,表示显著性度量值。
　　2 攻击通道自动筛选方法
　　2.1 成像几何参数
　　导弹飞行过程中,弹载摄像机不断拍摄战场视频图像,摄像机拍摄到的战场范围是由其成像几何[6]决定的,它对于地标选取具有非常重要的作用。假设导弹飞行高度为,摄像机此刻所处位置的俯仰角为。
　　又已知相机可视角度为,则可根据几何关系计算得到前沿宽度分别为,视场纵深L。计算公式如下:
　　(3)
　　(4)
　　2.2 候选攻击通道划分
　　以可行攻击候选扇区为研究对象,导弹从弧线上的任意点出发飞向目标点都是安全的,沿摄像机主光轴方向将扇区划分成N条候选攻击通道(CH(1)、CH(2)… CH(N))。候选攻击通道划分得越密,相互交叉的部分越多,划分数量也就越多,找到的地标点也会越多,但计算量越会很大;划分得越疏,候选通道就越少,找到的地点标也就会越少,计算量也会越小。因此,基于以上问题,我们按照下列方式进行划分:从扇区的某一边开始,把该边作为导弹的飞行路线,根据(2)式计算得到的后沿宽度D1为范围划分导弹飞行通道,再间隔/2的宽度作为飞行路线依次划分,这样相邻两条通道相交部分为后沿宽度的1/4,目标始终处于各通道的中心位置。
　　将条通道分别生成视频帧图像,生成的视频帧数根据导弹的飞行速度、导弹起始点到目标的距离、每秒采集帧数确定,则:
　　(5)
　　同时,可以计算得到视场纵深L所包含帧数为:
　　=(/)*m(6)
　　2.3 地标筛选
　　地标的筛选必须满足以下三个条件:
　　(1)为保证地标在视频中稳定可见,必须要求含地标视频帧的帧数在一秒所采集帧数中超过一定比例,则:
　　 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 　　3 实验结果及分析
　　假设导弹飞行高度=600m,飞行速度=250/,视频采集帧频=5帧/,摄像机俯角=18o,摄像机可视角度为γ=17.5o。实验用地图为Google Earth下载的某地区高分辨率全色数据,限定某候选扇区在40o度范围内,选取10条候选通道,按照成像几何关系仿真生成视频序列图,每条通道生成180帧灰度图像。按照上述方法,通过仿真,下面是其中3组典型地标筛选结果对比分析,图中x坐标表示视频帧数,y坐标表示显著性度量值,d圈住的峰值点为地标点所在帧。
　　由图7、8、9和表1可以看出,第一候选通道筛选了11个地标,但160-180帧之间没有地标,存在地标丢失现象;第二候选通道筛选了11个地标,但其第2、6、7、10、11个地标点的峰值不够明显,显著性不强;第三候选通道选择了13个地标点,峰值明显的点全部被选中。通过(2)式计算得到三幅图像的综合显著度值分别为:1.1179、1.0991和1.1305,根据(8)式得出CH(3)选择的地标点显著性程度更高。同时,通过三个候选通道的地标帧图像对比也可以发现,第三候选通道优于第一、二候选通道。图10是第三候选通道找到的地标视频帧图像,位于帧图像中心位置的地物(即地标点)亮度与周边差异较大,易于人眼识别,因此选择第三候选通道为最终的攻击通道。
　　4 结语
　　本文提出了一种基于视觉显著性的空地电视制导导弹攻击通道地标选择算法。该算法在地标筛选,攻击通道选择方面得到了较为满意的结果。本文算法在复杂背景和较强噪声干扰的情况下,还有待进一步改进。
　　
　　[参考文献]
　　[1] 张鹏,王润生,静态图像中的感兴趣区域检测技术[J].中国图像图形学报,2005;10(2):142～148
　　[2] Kadir T.Brady M.Saliency,scale and image description[J].International Journal of Computer Vision,2001;45(2):83-105.
　　[3] Itti L,Koch C.Computational modeling of visual attention[J].Nature Reviews Neuroscience,2001:2(3):194～230
　　[4] Privitera C M.Stark L W.Algorithms for defining visual regions-of-interest:comparison with eye fixations[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligenc,2000;22(9):970～982.
　　[5] 王璐,蔡自兴,未知环境中基于视觉显著性的自然路标检测[J].模式识别与人工智能,2006,19(1):100～105.
　　[6] 李永宾,黄长强,郝晓辉,对电视制导空地导弹巡航飞行高度的分析[J].导弹学报,2001:13(4):82-87.
　　[7] 孙金标,巨晓松,董小龙,电视制导导弹进人目标能力分析[J].飞行力学,2008,26(2):25～28.
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