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3　飛鳥目標提取算法
飛鳥目標提取算法是“雷達探鳥實驗系統(tǒng)”
的核心,其流程圖見圖4. 由圖像卡采集的探鳥雷
達圖像經(jīng)過背景差分、噪聲抑制(中值濾波、閾值
分割和形態(tài)學) 、目標信息提取和數(shù)據(jù)融合4 個
步驟,將鳥情信息從原始雷達圖像中提取出來,生
成便于觀測的融合圖像.
圖4　飛鳥目標提取算法流程圖
背景差分是飛鳥目標提取的第一步,即從探
鳥雷達圖像中減去背景信息,因此構造一個純凈
的背景成為問題的關鍵. 本算法采用主成分分析
( PCA, Principal Component Analysis)方法構造背
景圖像[ 6 ] . 每幅雷達圖像都包含背景和運動目標
(飛鳥) ,因此背景可視為最大的主成分. 基于非
線性算子的形態(tài)學,是一種相對獨立的圖像分析
方法,對于PP I圖像,它較之常規(guī)算法運算速度更
快且去噪效果更好. 因此,經(jīng)過閾值分割的圖像采
用形態(tài)學進行噪聲抑制. 膨脹和腐蝕是形態(tài)學的
基本操作. 膨脹是一種擴展的變換,增大原物體的
面積,填充物體間小的孔洞和溝壑. 腐蝕是一種反
擴展變換,壓縮物體并將有細微聯(lián)系的物體分離.
在實際的圖像處理過程中,膨脹和腐蝕經(jīng)常結合
使用. 一幅圖像往往經(jīng)過一系列的膨脹與腐蝕處
理,采用相同或不同的結構單元[ 7 ] . 經(jīng)過背景差
分和噪聲抑制的探鳥雷達PP I圖像中,相互聯(lián)結
的高亮區(qū)域的集合構成一個限于當前分辨能力的
飛鳥目標. 通過區(qū)域標記和區(qū)域面積測量,提取出
目標中心坐標和大小等信息[ 8 ] . 在區(qū)域標記過程
中,由于所處理的PP I圖像是二值的,所以處理后
每個像素的值即為其所處理的區(qū)域標號( 1, 2,
3, ⋯) ,采用8連通判別算法,標識所有不連通的
目標區(qū)域. 在區(qū)域標記的基礎上,通過對雷達圖像
中各種不同標號的像素區(qū)域進行操作,統(tǒng)計出所
有目標區(qū)域的像素數(shù)n和中心坐標( x0 , y0 ). PP I
圖像中心定義為坐標原點, x軸水平向右, y軸垂
直向上. 中心坐標由下式得到:
x0 = C Σ ( x, y) ∈S
x / n　y0 = C Σ ( x, y) ∈S
y / n (1)
其中, S 為單一目標連通區(qū)域; C 為量程系數(shù),反
映了選擇不同量程時每個像素代表的實際距離.
最后,將飛鳥目標標定在衛(wèi)星地圖或垂直坐標系
中,輸出的融合圖像便于工作人員觀測.
4　實驗數(shù)據(jù)處理與分析
2007年秋季(候鳥遷徙高峰期) ,基于“雷達探
鳥實驗系統(tǒng)”于北京市沙河水庫在水平和垂直2種
掃描方式下采集了大量探鳥雷達圖像. 下面基于其
中2組圖像序列,采用第3部分的算法作處理分析.
1) 水平掃描雷達圖像處理
圖5描述了一幀水平掃描雷達圖像處理的全
過程. 圖5a為某原始探鳥雷達圖像序列中的一
幀,鳥群自西向東掠過水面,本系統(tǒng)置于水庫北
岸,量程0. 5海里,共采集24幀連續(xù)原始圖像. 原
始圖像中除含有飛鳥目標外,含有樹木、建筑物等
背景信息. 基于24幀原始圖像序列,用PCA方法
提取出背景圖像. 圖5b為經(jīng)過背景差分的探鳥雷
達圖像,絕大部分背景已被去除,但還存在大量邊
緣雜波和噪聲. 圖5c為經(jīng)過噪聲抑制的處理結
果,圖像中保留的高亮區(qū)域都認為是飛鳥目標. 噪
聲抑制中的形態(tài)學處理采用先腐蝕后膨脹的方
法,這樣既消除了大量孤立的像素點,降低了虛警
率,又使每個飛鳥目標的像素數(shù)保持基本不變. 由
于飛鳥目標的形狀無特定規(guī)律,采用全方位結構
　　　a　原始圖像b　背景差分后的圖像
　c　噪聲抑制后的圖像d　融合圖像
圖5　水平掃描探鳥雷達圖像處理
382 北京航空航天大學學報　　　　　　　　　　　　　　2009年　
元素. 針對圖5c進行目標信息提取并記錄,共標
識飛鳥目標31個,具體信息見表1. 量程系數(shù)C
取3. 86m. 圖5d為含鳥情信息的融合圖像,飛鳥
目標以圓點標定在高清晰衛(wèi)星地圖上,直觀地反
映了某一時刻沙河水庫上空的飛鳥分布情況.
表1　飛鳥目標信息
目標
序號
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
目標
序號
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) 垂直掃描雷達圖像處理
圖6a是一幀垂直掃描方式下采集的原始探
鳥雷達圖像, 量程0. 25 海里, 量程系數(shù)C 取
1. 93m. 機場應用中,垂直掃描雷達往往置于跑道
的一端,需要監(jiān)控的跑道上空區(qū)域對應于雷達圖
像的第一象限. 同樣,本系統(tǒng)放置于水庫北岸,關
注區(qū)域為水面上空雷達波束覆蓋的一段剖面,圖
6a中虛框部分值得關注,只有當飛鳥穿過該波束
或沿波束徑向活動時,才會在雷達顯示器上產(chǎn)生
回波信號. 由于垂直掃描探測的是空域,因此雜波
信號很少,較之水平掃描圖像信息提取相對容易,
其具體處理過程這里不再冗述. 如圖6b所示,在
高度坐標系中以圓點標定飛鳥目標的坐標位置.
共發(fā)現(xiàn)2 個飛鳥目標, 其中目標1 距雷達
393. 6m,飛行高度154. 3m,像素數(shù)134個;目標2
距雷達434. 1m,飛行高度71. 4m,像素數(shù)127個.
　
中國航空網(wǎng) www.k6050.com
航空翻譯 www.aviation.cn
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