1999年第1期舰船电子工程总第109期基于数字图像处理的雷达图像动目标点迹提取和跟踪‘白素萍张子鹤(武汉数字工程研究所武昌43074)摘要本文将数字图像处理技术应用于雷达图像,以提取和跟踪动目标点迹。关键词雷达图像点迹提取跟踪前言目前在雷达系统中,主要是对一维回波数据进行处理,由雷达提取器、跟踪机等完成动目标的点迹提取和跟踪,然后通过网络传输到显控台进行显示。信号处理与图像显示由两个独立的系统完成。而采用数字图像处理技术对雷达二维图像进行处理,则可以合并信号处理与图像显示系统,减少传输,降低噪声,增加可靠性,降低硬件成本。2动目标点迹提取和跟踪方案设计根据雷达工作原理和数字图像处理技术的要求,以显控台一次视频板的帧缓存器输出的雷达原始图像(X一Y坐标系)为基础进行数字图像处理,提取和跟踪动目标点迹,处理后在显控台显示动目标点迹图像、动目标点迹和雷达原始图像等叠加的图像,从而在显控台完成由雷达提取器、跟踪机等完成的功能。雷达原始图像在生成和传输过程中常受到各种噪声源的干扰和影响而使图像混有许多噪声,因此在进行处理前,必须对图像进行平滑去噪。连续雷达图像经过平滑去噪后采用图像减法器、图像相关器进行处理,提取和跟踪动目标点迹。其方案设计如图1。3平滑去噪平滑去噪方法主要分为两大类:A:全局处理,对噪声图像的整体或大的分块进行校正以得到平滑的图像。例如:Wiener滤波、最小二乘滤波和一维或二维Kalman滤波等技术。用全局处理方法进行处理时需知道信号和噪声的统计模型。B:对噪声图像使用局部算子,当对某一像素进行平滑处理时,仅对它的局部小领域内的一些像素加以运算。这种方法计算效率高,也是近年来图像平滑去噪技术研究的主要倾向。雷达图像不可能用简单的随机过程精确的描述其统计模型,并且使用这些技术计算很费时间,因此,采用B类算法中的中值滤波法。中值滤波法是对一个滑动窗口内的诸像素灰度排序,用其中值代替窗口中心像素的收稿日期:1998年12月20日J急第109期白素萍等:基于数字图像处理的雷达图像动目标点迹提取和跟踪赓画到~嗯赢刃一一网一次视频板L一一一一一一一一一—」:匕一一了一一一’一’---一{---------一}显控台巨零到{图像减法器{—图像相关器图1动目标点迹提取和跟踪方案设计原来灰度,是一种非线性的图像平滑。对于脉冲干扰及椒盐噪声抑制效果好,同时能较好地保持边缘信息。采用不同形状和大小的窗口对图像进行处理会得到不同的效果。雷达图像的噪声分布通常为高斯分布,采用菱形窗口进行中值滤波效果较好。4图像减法器图像减法器是采用相减运算来提取雷达图像的动目标点迹。图像的相减运算,又称差分运算或减影技术,是指对同一景物在不同时间获得的图像或同一景物在不同波段的图像进行相减,获得差值图像。差值图像提供了图像间的差异信息,能用以指导动态监测、运动目标检测和跟踪、图像背景消除及目标识别等工作。设差值图像函数为g(x,y),同一景物在不同时间获得的图像函数分别为fl(x,y)、f2(x,y),相减运算表达为g(x,y)=fl(x,y)一f2(x,y)雷达辐射电磁波,并根据接收到的回波所携带的信息成像。动目标对电磁波产生反射形成回波的同时,地物(如山脉、植物、树林、各种建筑物)、海面等也会产生回波形成图像中背景。相邻帧的雷达图像,相隔时间很短,像地物、海面等固定物在短时间内是不会有改变的,由它们形成的图像背景在短时间内也是不会有改变的,而动目标由于不断以一定的速度运动,形成相邻帧图像的不同信息。当然,在相邻帧图像上的随机噪声分布是不同的。对每帧图像都已采用中值滤波法进行滤波,去掉了高频噪声。因此,相邻帧图像进行相减运算后,可以有效消除雷达图像背景,获得动目标点迹。但是,可能有鸟群、昆虫等的干扰或其它原因,鸟群、昆虫等也具有一定的速度运动,在相邻帧图像形成不同的信息,所以在进行相减运算后获得的差值图像会有少量的噪声。连续雷达图像除了具有像素点位置信息外,还具有时间信息。设雷达图像在任意:1时刻形成图像fl(x,y,t1),经过△t时间后,在t2=:1十△t时刻形成图像f2(x,y,t2),进行相减运算,获得差值图像g(x,y,tl)。其计算公式如下。g(x,y,tl)=fl(x,y,tl)一fZ(x,y,tZ)差值图像g(x,y,t1)具...
