DSP的低分辨率红外目标特征提取及识别

DSP的低分辨率红外目标特征提取及识别

第２６卷第３期探测与控制学报ｖ０１．２６ Ｎ。 ３１１１１竺！星！！！！！！！！！里！！！！坚！！苎！！！！竺！—』！！！：！！坠

基于ＤＳＰ的低分辨率红外目标特征提取及识别

罗来邦１一，常本康１，张力２，王述琪２，杨郁伟２

（１．南京理工大学电光学院，江苏南京２ｌ００９４；

２．西安机电信息研究所，陕西西安７１００６ｓ）

摘要：针对末敏子弹试验样机在某试验靶场的高塔上扫描，所获得臼勺低分辨率红外目标

图像，介绍了目标特征提取及识别方法。研究指出目标波形携带了与目标密切相关的信息，

利用参数方法对目标波形进行分析并选取某些参数作为目标特征向量，可对目标进行粗略

分类和识别。在对目标波形进行特征分析的基础上．用抽取的特征向量构造了目标摸板。

用以【）ｓＰ为图像微处理器的试验样机进行现场试验表明：该方法对低分辨率红外目标的

识别有好的效果。

关键词：ＤｓＰ：波形：目标识别：特征提取；灵巧弹药

中文分类号：ＴＮ９１１．７文献标识码：Ａ文章编号：１００８．¨９４（２００４）０３－ｏ００９－０４

０引言

传统的炮弹都是靠简单的触发或近炸引信攻击目标的前部或下部，然而攻击目标的薄弱部位最为有效．如坦克，装甲车的顶部。因此，近年来敏感起爆类型的引信一ｓＡＤＡＲＭ（ｓｅｎｓｅａｎｄｄｅｓ咖ｙａｒｍｏｕｒ）获得了巨大的发展ｆ”。本文针对我们研制的末敏子弹试验样机在某试验靶场的高塔上扫描，所获得的低分辨率红外目标图像，进行特征提取及分类识别。由于末敏子弹的红外敏感器在扫描过程中所成的像不具备径向上和横向上的高分辨率．所揭示的目标信息非常有限。因此．基于低分辨率的红外目标特征描述和提取，目标分类和识别等方面的研究是末敏子弹红外目标识别一个重要的研究方向。研究低分辨率红外目标波形，充分利用目标波形信息以及目标的空间坐标信息，可对目标进行租略分类，进而对目标进行识别。由于目标的相对距离对于目标在红外成像系统中成像形状和面积影响很大，相互关系复杂，因此，根据目标距离远近，目标的识别问题易于分段讨论。本文针对在目标距离样机为ｌ５０～８０ｍ时（８０～２０ｍ时的红外目标的特征提取及分类方法，另文讨论），样机扫描所获得的低分辨率红外目标的特征提取及分类方法进行探讨。

１低分辨率红外目标分类和识别思想

低分辨率红外图像不能揭示目标细节信息，要实现高分辨率条件下对目标进行精细识别是不切实际的。然而，由于目标内在的某些属性（如坦克的大小、形状、红外辐射等）对目标的波形（包括波形组的波内组织）都产生影响，通过对大量的红外目标波形及波形组分析，我们认为目标的识别依赖于目标在空间和时间二维上的动态特征信息积累，是一个动态模式识别问题。具有以下特点：（１）目标在空域具有一定的凝聚性，距离一定时，目标在扫描过程中所形成的像的大小是一定的；（２）目标识别图形在ｆ域是连续缓变的。基于以上认识，在低分辨条件下，对红外目标波形及波形组进行特征描述和提取，获得目标波形的动态波形特征和拟稳态特征，进而对红外目标进行分类和识别是可行的“１。｝收稿日期：２００３一０４—０４作者简介：罗来邦（１９６８—），男，安徽颖上人，硕士，在读博士，高工，从事目标识别方面研究。

DSP的低分辨率红外目标特征提取及识别

１０探测与控制学报

２系统构成及信号获取

２．１系统构成

该试验样机主要由光学系统、红外敏感器、多路放大器、图像微处理器等部分组成．采用了全金属双反Ｒ—ｃ光学系统。该光学系统具有结构简单、体积小、轴外像差小、像面照度均匀的特点【３】。红外敏感器是由响应８～Ｊ２ｕｍ波段的多元线列光导型ＨｇｃｄＴｅ红外探测器及响应３～５ｕｍ波段的单元光导型ＨｇｃｄＴｅ红外探测器、制冷器、微型高压气瓶构成。多路放大器是由两极放大构成，红外探测器的输出信号一般是很微弱的，必须加前置放大以及后续放大电路才行，而前置放大电路对探测器性能的充分发挥非常重要，设计前置放大电路时，主要考虑噪声、阻抗匹配、增益等指标，噪声指标尤其重要，选择精度高的，速度快的、噪声低的运放和合适的无源元件；在设计后级放大电路时，主要考虑增益，带宽、输出偏置电位调节以及稳定性等；在进行制板时．要进行合理的布线，选取合适的接地点。本系统中，关键的问题就是引信信号处理的实时性问题。由于ＤｓＰ具有体积小、功能强、功耗小、运算速度快，特别适合于引信信号的实时处理。我们选用了高速ＤｓＰ芯片ＴＭｓ３２０Ｆ２４０作为本系统的图像微处理器．它具有灵活的指令系统和操作性能、高速的运算能力（５０ｎｓ的指令周期），改进的并行结构、标准的Ｊ１ＡＧ接口，内含双８路１０位Ａ／Ｄ转换器、５４４字双口ＲＡＭ以及１６ｋ闪速存储器ＦＩａｓｈ，有较高的性能价格比ｆ４Ｊ。由于片内程序容量比较大（１６ｋ）．因此不需另外扩展存储器（假如有３０×６＝１８０个模板，每个模板有５个特征向量，则模板占用不到１ｋ的存储空间），从而大大节约了空问．降低了成本。

２．２信号的获取

末敏子弹试验样机在扫描过程中，红外探测器探测到目标的微弱信号，多路低噪声放大器把不同探测单元上的微弱信号进行放大，然后经滤波，电位偏置调节等预处理后进入高速图像处理器ＴＭｓ３２０Ｆ２４０．高速图像微处理器ＴＭｓ３２０Ｆ２４０在一定时间内，同时对这多路信号进行采集并进行预处理后，然后对这段数据所形成的图像进行分析处理即可完成对目标识别与定位。由于数据采集以及其他客观因素的影响，需要对采集到数据进行预处理，预处理包括信号剔点与平滑滤波等．信号剔点就是剔除信号波形中的毛刺点。

３红外目标波形特征的描述和提取

低分辨红外目标波形及波形组携带了与目标密切相关的信息，利用参数方法对红外目标波形及波形组进行分析并选取某些拟稳态参数作为目标特征。对红外目标信号的波形进行以下特性分析和描述对红外的目标分类和识别是有意义的，它包括对单个波形分析，波形间分析以及在一组波形中由提取的单个波形特征所形成的特征组进行分析。

３．１单个波形分析方法

单个波形的分析可以得出目标的横向瞬态特性，它同时也是波形特征组分析的基础。可以对以下几个方面进行分析：（１）波形的有效宽度；（２）波形的对称性；（３）波形峰值前．后缘陡峭度；（４）波形峰值形状。

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