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3 飞鸟目标提取算法
飞鸟目标提取算法是“雷达探鸟实验系统”
的核心,其流程图见图4. 由图像卡采集的探鸟雷
达图像经过背景差分、噪声抑制(中值滤波、阈值
分割和形态学) 、目标信息提取和数据融合4 个
步骤,将鸟情信息从原始雷达图像中提取出来,生
成便于观测的融合图像.
图4 飞鸟目标提取算法流程图
背景差分是飞鸟目标提取的第一步,即从探
鸟雷达图像中减去背景信息,因此构造一个纯净
的背景成为问题的关键. 本算法采用主成分分析
( PCA, Principal Component Analysis)方法构造背
景图像[ 6 ] . 每幅雷达图像都包含背景和运动目标
(飞鸟) ,因此背景可视为最大的主成分. 基于非
线性算子的形态学,是一种相对独立的图像分析
方法,对于PP I图像,它较之常规算法运算速度更
快且去噪效果更好. 因此,经过阈值分割的图像采
用形态学进行噪声抑制. 膨胀和腐蚀是形态学的
基本操作. 膨胀是一种扩展的变换,增大原物体的
面积,填充物体间小的孔洞和沟壑. 腐蚀是一种反
扩展变换,压缩物体并将有细微联系的物体分离.
在实际的图像处理过程中,膨胀和腐蚀经常结合
使用. 一幅图像往往经过一系列的膨胀与腐蚀处
理,采用相同或不同的结构单元[ 7 ] . 经过背景差
分和噪声抑制的探鸟雷达PP I图像中,相互联结
的高亮区域的集合构成一个限于当前分辨能力的
飞鸟目标. 通过区域标记和区域面积测量,提取出
目标中心坐标和大小等信息[ 8 ] . 在区域标记过程
中,由于所处理的PP I图像是二值的,所以处理后
每个像素的值即为其所处理的区域标号( 1, 2,
3, ⋯) ,采用8连通判别算法,标识所有不连通的
目标区域. 在区域标记的基础上,通过对雷达图像
中各种不同标号的像素区域进行操作,统计出所
有目标区域的像素数n和中心坐标( x0 , y0 ). PP I
图像中心定义为坐标原点, x轴水平向右, y轴垂
直向上. 中心坐标由下式得到:
x0 = C Σ ( x, y) ∈S
x / n y0 = C Σ ( x, y) ∈S
y / n (1)
其中, S 为单一目标连通区域; C 为量程系数,反
映了选择不同量程时每个像素代表的实际距离.
最后,将飞鸟目标标定在卫星地图或垂直坐标系
中,输出的融合图像便于工作人员观测.
4 实验数据处理与分析
2007年秋季(候鸟迁徙高峰期) ,基于“雷达探
鸟实验系统”于北京市沙河水库在水平和垂直2种
扫描方式下采集了大量探鸟雷达图像. 下面基于其
中2组图像序列,采用第3部分的算法作处理分析.
1) 水平扫描雷达图像处理
图5描述了一帧水平扫描雷达图像处理的全
过程. 图5a为某原始探鸟雷达图像序列中的一
帧,鸟群自西向东掠过水面,本系统置于水库北
岸,量程0. 5海里,共采集24帧连续原始图像. 原
始图像中除含有飞鸟目标外,含有树木、建筑物等
背景信息. 基于24帧原始图像序列,用PCA方法
提取出背景图像. 图5b为经过背景差分的探鸟雷
达图像,绝大部分背景已被去除,但还存在大量边
缘杂波和噪声. 图5c为经过噪声抑制的处理结
果,图像中保留的高亮区域都认为是飞鸟目标. 噪
声抑制中的形态学处理采用先腐蚀后膨胀的方
法,这样既消除了大量孤立的像素点,降低了虚警
率,又使每个飞鸟目标的像素数保持基本不变. 由
于飞鸟目标的形状无特定规律,采用全方位结构
a 原始图像b 背景差分后的图像
c 噪声抑制后的图像d 融合图像
图5 水平扫描探鸟雷达图像处理
382 北京航空航天大学学报 2009年
元素. 针对图5c进行目标信息提取并记录,共标
识飞鸟目标31个,具体信息见表1. 量程系数C
取3. 86m. 图5d为含鸟情信息的融合图像,飞鸟
目标以圆点标定在高清晰卫星地图上,直观地反
映了某一时刻沙河水库上空的飞鸟分布情况.
表1 飞鸟目标信息
目标
序号
x0 /m y0 /m n
1 547. 9 895. 1 17
2 - 767. 8 671. 4 31
3 246. 9 655. 9 97
4 297. 1 663. 6 61
5 - 810. 3 648. 2 32
6 285. 5 617. 3 59
7 401. 3 605. 8 77
8 366. 5 586. 5 22
9 308. 7 559. 5 25
10 455. 3 559. 5 13
11 219. 9 544. 0 27
12 328. 0 544. 0 19
13 405. 1 528. 6 55
14 - 158. 2 505. 4 45
15 281. 7 501. 6 150
16 212. 2 478. 4 33
目标
序号
x0 /m y0 /m n
17 - 38. 6 474. 6 39
18 490. 0 463. 0 45
19 532. 5 439. 9 91
20 - 96. 5 451. 4 17
21 219. 9 416. 7 93
22 389. 7 436. 0 47
23 501. 6 420. 6 38
24 667. 5 405. 1 70
25 555. 6 374. 3 77
26 189. 1 378. 1 25
27 667. 5 351. 1 64
28 868. 1 351. 1 30
29 189. 1 266. 2 45
30 733. 1 266. 2 17
31 123. 5 219. 9 31
2) 垂直扫描雷达图像处理
图6a是一帧垂直扫描方式下采集的原始探
鸟雷达图像, 量程0. 25 海里, 量程系数C 取
1. 93m. 机场应用中,垂直扫描雷达往往置于跑道
的一端,需要监控的跑道上空区域对应于雷达图
像的第一象限. 同样,本系统放置于水库北岸,关
注区域为水面上空雷达波束覆盖的一段剖面,图
6a中虚框部分值得关注,只有当飞鸟穿过该波束
或沿波束径向活动时,才会在雷达显示器上产生
回波信号. 由于垂直扫描探测的是空域,因此杂波
信号很少,较之水平扫描图像信息提取相对容易,
其具体处理过程这里不再冗述. 如图6b所示,在
高度坐标系中以圆点标定飞鸟目标的坐标位置.
共发现2 个飞鸟目标, 其中目标1 距雷达
393. 6m,飞行高度154. 3m,像素数134个;目标2
距雷达434. 1m,飞行高度71. 4m,像素数127个.
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鸟击资料2(104)
