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1 　國內外系統獲取的雷達PPI 圖像
圖1 給出兩幅國外雷達探鳥系統獲取的含有飛鳥目標
的雷達PPI 圖像,其中圖1 (a) 是由Cooper 等人獲得的圖
像[ 3 ] ,雷達功率50 kW,圖示為量程5. 556 km 時探測到的
天鵝飛行的軌跡,由于保留了每幀的余暉,可見天鵝飛過雷
達掃描空域時形成的灰色點跡,圖像中心的大片區域為地
面和植被形成的回波; (圖1b) 是美國BIRDRAD 系統觀測
到的鳥群遷徙回波圖像[ 4 ] ,雷達功率50 kW ,采用拋物面天
線,可進行0°～90°的垂直掃描,量程1. 389 km。
圖1 　國外雷達探鳥系統獲取的PPI 圖像
本雷達探鳥實驗系統(圖2 (a) ) 基于X 波段(9 410 ±
30 MHz) 海事雷達,最高輸出功率6 kw ,采用裂縫波導陣列
天線,轉速24 rpm ,水平波束寬度1. 9°,垂直波束寬度22°;
脈沖寬度隨探測距離而變化:0. 08μs ( PR F = 2 100 Hz) 至
0. 3～0. 8 μs ( PR F = 1 200～600 Hz) 。圖2 ( b) 為本系統
2006 年12 月于北京野鴨湖周邊地區進行外場實驗時采集
的50 幀雷達PPI 圖像之一,其觀測半徑463 m ,圖像中包含
飛鳥目標、地面植被、建筑物、氣象信息等,某些背景信息的
強度可能強于運動目標信息,其它是灰度級接近零的黑色
背景。飛鳥目標在雷達圖像上形成的目標點一般是由多個
像素構成的不規則斑點,圖像中包含了目標的灰度級、大小
和位置等大量信息。從目標回波圖像中提取這些有用的特
征信息,對運動目標的檢測和跟蹤具有重要意義。
圖2 　國內雷達探鳥實驗系統及其獲取的雷達圖像
2 　PPI 圖像的背景差分[ 526] 與圖像平滑
本實驗系統獲得的雷達PPI 圖像中,飛鳥是主要的運
動目標,周圍植被和建筑物形成的回波基本處于穩定狀態,
但由于雷達噪聲和地雜波隨時間有一定的起伏,使背景回
波并非一成不變,給檢測造成困難,因此要提取出運動目
標,構造一個“純凈”的背景非常必要。
統計平均法是最常用的背景構造方法,這種方法通常
適應于場景內的目標滯留時間較短、目標出現并不頻繁的
情況。可采用如下式(1) 計算
Bk =
1
N
( f k + f k- 1 + ⋯+ f k- N+1 ) =
Bk- 1 +
1
N
( f k - f k- N ) (1)
可見,該方法針對每一幀圖像重新構造背景, N 為重建所用
的圖像數, Bk 為重建后的圖像, Bk - 1 為針對上一幀構造的
背景圖像, f k 為第k 幀圖像。
背景差分后的PPI 圖像再經過鄰域平均法(見式(2) )
進一步對圖像進行平滑。在平滑中要解決的主要矛盾是如
何既能消除噪聲,又能保持輪廓盡可能不模糊。
gs ( x , y) = Σ{ w ( m , n) [ f k ( m , n) - Bk ( m , n) ]} (2)
式中, ( x , y) 為塊Sm ×n的中心坐標, w ( m , n) 為權函數。
以圖2 ( b) 為例,基于50 幀圖像構造背景(圖3) ,再經
差分和平滑初步獲得僅含飛鳥目標的PPI 圖像(圖4) 。不
難看出,經過背景差分和平滑處理,余下的信息基本屬于動
目標信息,但仍然不可避免地存在噪聲與假目標,有待于進
一步處理。
圖3 　圖2 (b) 的背景PPI 圖像
　　　
圖4 　經過背景差分和
圖像平滑的圖2 (b)
3 　背景差分圖像的閾值分割
由于圖像閾值分割處理的直觀性和易于實現, 它在圖
像檢測中具有重要作用。閾值分割的基本思想是確定一個
閾值,然后把像素點的灰度值和閾值相比較,根據比較的結
果把有用的信息提取出來。
3. 1 　固定閾值
閾值分割的關鍵步驟是閾值T 的確定,對于同一序列
的雷達圖像,由于其灰度值變化不大,采用固定閾值法就可
以達到預期效果。將圖4 進行固定閾值二值化, T 取128 ,
處理后的圖像如圖5 所示,可見大量的假目標和背景邊緣
得到了消除。
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圖5 　對圖4 固定閾值法處理
3. 2 　迭代法選擇閾值
對飛鳥目標來說,由于其散射特性、飛行高度和遠近,
以及雷達的探測能力的區別,其在雷達顯示器上會呈現不
同的灰度級,即使是相同的目標,用不同的雷達進行探測,
所獲得的雷達圖像也有區別,因此應當自適應地選擇閾值。
迭代閾值法首先采用先驗的閾值估計值作為初值,然后采
用迭代的方式尋求最優值,具體步驟如下[ 7 ] 。
　　(1) 假設最小灰度μ是對分割閾值的先驗估計, 灰度
大于μ的點視為運動目標,則初始分割閾值被定義為
T0 = μ (3)
　　(2) 在第i 步, 計算運動目標(灰度值大于Ti ) 的平均
灰度值ηi ;
(3) 更新閾值
Ti = (μ+ηi ) / 2 (4)
　　(4) 如果Ti - Ti - 1 ≤M , M 為迭代誤差,迭代停止,否
則返回第(2) 步。
用迭代法處理圖4 ,初值取80 ,迭代10 次, T 得123 ,結
果如圖6 (a) 所示;如果將圖4 的灰度值整體降低為原圖的
60 %(圖6 (b) ) ,同樣用迭代法,初值與迭代次數不變, T 得
96 ,結果如圖6 (c) 所示。可見,利用迭代法選擇閾值,對不
同灰度級的雷達圖像,具有同等檢測效果。
實驗還發現,迭代次數對結果影響不大,影響試驗結果
的主要是初值的選擇,如果初值取70 , T 得112 ,圖4 的處
理結果如圖6 (d) 所示。因此,有必要對飛鳥目標的電磁散
射特性作深入研究,以便于準確地選擇閾值初值。
圖6 　迭代法選擇閾值的PPI 圖像分割
4 　飛鳥目標信息提取
雷達PPI 圖像含有大量的目標信息, 從中提取出有用
的運動目標信息,有利于目標的檢測與跟蹤。本文處理的
運動目標為飛鳥,提取的目標信息包括目標質心位置( x0 ,
y0 ) 、目標平均灰度I、目標面積S 和目標形狀[8 ] 。其中,質
心位置和平均灰度用式(5) 、(6) 計算, 面積用像素數n 表
示,形狀用主軸L 的方向和長寬比L/ W 近似描述(見圖7) 。
經過以上處理,由圖2 ( b) 得到圖8 (左上角定義為坐標原
點, x 軸垂直向下, y 軸水平向右) ,并對其進行信息統計(見
　
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