CN106597431B - 基于Hough变换的地面静目标分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于Hough变换的地面静目标分类方法，包括地物目标点迹预处理和利用Hough变换进行直线提取两个方面：通过恒虚警检测获得地物目标的点迹分布图像；对点迹图像按照距离‑方位构造二维矩阵并进行二值化处理；利用Hough变换提取出图像中满足一定要求的直线；根据检测到的直线在图像空间中关联相关点迹，将其作为干扰目标去除。

Description

基于Hough变换的地面静目标分类方法
技术领域
本发明所属雷达目标检测及目标识别领域，涉及一种基于Hough变换的地面静目标分类方法。
背景技术
在现代战争中，武装直升机已成为支援地面部队作战和夺取超低空制空权、制海权最有效的武器，而装备先进的机载雷达可以使它的作战威力和作战效能大幅度提高。直升机载雷达的一项重要任务是检测地面坦克、装甲车等敌方目标，当目标处于运动状态时，可以通过MTD处理将其与地面静止目标区分开，但是当它们处于静止状态时，就会淹没在众多的地物目标回波中。
当需要对静止的装甲目标进行探测时，地面建筑物、高压塔、道路、壕沟、山体等产生的回波也会被当做目标来处理，虽然它依然是干扰杂波，但是不能通过传统的MTI等多普勒滤波方式来消除，那样会使目标一起被消除。目前可以采用一维距离像进行目标分类识别，理论上可靠的目标分类方法可以实现装甲类目标的提取，但是在远距离探测中，需要进行识别的地面静止目标数量巨大，数据存储量和计算量都很大，很难满足实时性的要求。通过对几类典型的地面静止目标回波分析可以发现，对于山体、壕沟、群聚建筑物、分布高压塔等目标在雷达的扫描范围内都会有分段直线的特征，因此可以对目标进行恒虚警检测后进行二值化处理，然后通过Hough变换检测出目标点迹形成的方位-距离二维图像中的直线分布，从而实现静止目标的分类。
发明内容
要解决的技术问题
为解决直升机载毫米波雷达地面静止目标分类问题，提出一种基于Hough变换的毫米波雷达静止目标分类方法。本发明方法利用地物目标的回波分布特征和Hough变换的直线检测原理，实现了地物目标的基本分类。适合将该方法应用于直升机载雷达对地静止目标探测中。
技术方案
一种基于Hough变换的地面静目标分类方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：对接收机混频、滤波后产生的中频信号进行AD采样及DDC下变频处理、数字脉冲压缩、相干积累、恒虚警检测后获得一帧距离-方位两维目标点迹图像；
步骤2：将一帧距离-方位两维目标点迹图像按照距离-方位排布成一个二维矩阵：
其中bi,j表示第i个方位角对应的第j个距离单元；m为距离单元的个数，n为方位角度个数；
对二维矩阵进行二值化处理：若bi,j没有目标则置0，有目标则置1；
步骤3：是利用Hough变换将步骤2中的点迹图像空间映射到参数空间，图像空间中的一点对应参数空间中的一条曲线，而图像空间中在同一条直线上的点对应的曲线都会交于同一点，获取该点的坐标值即对应图像空间中的直线的斜率k和截距d；
步骤4：利用步骤3得到的直线的斜率k和截距d对点迹空间中每个非零点进行判决：
|(j-1)-(-k·(i-1)+d)|＜ξ
其中，(i-1，j-1)为点迹矩阵bi,j在坐标系中的坐标值，ξ为门限系数；满足上式则可认为是地物回波点迹，将其置零，遍历完所有的非零点坐标，即完成了一帧点迹数据中地物目标的自动分类及消除。
有益效果
本发明提出的一种基于Hough变换的地面静目标分类方法，与现有技术相比，采用本发明方法对地面静止目标进行分类时，具有以下两方面的有益效果：
一方面，数据量小，实时性强。不同于图像处理，雷达分辨力降低，一次扫描能检测到的点迹数据比较少，如果采用改进的Hough变换方法，计算量较小。
另一方面，对点迹进行处理，具有更加丰富的细节信息，同时减轻了后续数据处理的复杂度。
附图说明
图1为雷达常规信号处理的流程图，目的是获取目标的点迹信息
图2为Hough变换进行直线检测的原理示意图
具体实施方式
本发明包括地物目标点迹预处理和利用Hough变换进行直线提取两个方面，主要包含如下步骤：
(1)通过恒虚警检测获得地物目标的点迹分布图像；
(2)对点迹图像按照距离-方位构造二维矩阵并进行二值化处理；
(3)利用Hough变换提取出图像中满足一定要求的直线；
(4)根据(3)检测到的直线在图像空间中关联相关点迹，将其作为干扰目标去除；
其中：
步骤(1)采用传统的信号处理方式，主要涉及回波信号的中频采样、数字下变频、脉压处理、相干积累及恒虚警检测。
步骤(2)是将(1)得到的点迹数据按照距离-方位排布成一个二维矩阵，对应每一个距离-方位分辨单元，若存在目标则置1，否则置零。
步骤(3)是利用Hough变换将(2)中的点迹图像空间映射到参数空间，图像空间中的一点对应参数空间中的一条曲线，而图像空间中在同一条直线上的点对应的曲线都会交于同一点，该点的坐标值即对应该直线的斜率和截距。
步骤(4)将(3)得到的直线的斜率关联图像空间的点迹，这些点迹即可认为是干扰目标，将其去除后再进行下一步的数据处理。
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：
(1)图1是常规的信号处理流程，对接收机混频、滤波后产生的中频信号进行AD采样及DDC下变频处理，然后对处理后的基带信号作数字脉冲压缩，脉冲压缩是对单个脉冲进行的，对于每个波位，通常会发射几十个甚至及几百个脉冲，这些脉冲之间是相参的，对其进行相干积累可以有效提高信噪比。最后对积累后的回波进行恒虚警检测，即得某一方位角度下的目标信息，由于直升机载雷达对地扫描由一个宽的俯仰角即可覆盖距离范围，因此可以不考虑俯仰角度维，那么波束扫描完设定范围的方位角度后即可获得一帧距离-方位两维目标点迹图像。
(2)上面得到的目标点迹图像用矩阵可以表示为：
其中bi,j表示第i个方位角对应的第j个距离单元，若该单元没有目标则置0，有目标则置1；对于相扫雷达来说，方位角个数n由扫描范围和扫描间隔决定，距离单元个数由最大作用距离和距离单元长度决定。接下来要将上面的点迹矩阵在x-y坐标系中用坐标表示，b11表示为坐标原点(0,0)，相应的bi,j可以表示为坐标(i-1，j-1)。
(3)Hough变换的本质是从直观的图像空间到抽象的参数空间的映射，它根据参数空间中的一组标识反过来确定图像空间中曲线的参数值，将图像空间中较难的全局检测问题转化为参数空间中相对容易解决的局部峰值检测问题。对于直线检测来说，一条直线可以表示为
y＝kx+b (1)
其中，x，y为x-y坐标系(对应图像空间)的观测值，k,b为参数。将(1)式等价变换为
b＝-kx+y (2)
若以x和y为参数，则x-y坐标系(图像空间)的一点就对应了参数空间中的一条直线，考虑到该方法不能表示垂直于x轴的直线，将极坐标引入Hough变换，采用如下的变换函数
p＝xcosθ+ysinθ (3)
通过图2可以说明，图像空间中的一个点对应参数空间中的一条曲线，而在图像空间中共线的三个点在参数空间中的曲线交于一点，该点的值对应直线的斜率和截距。对于一个n×m的点迹图像来说，由于距离单元的个数m远大于方位角度个数n，则p,θ的取值范围是
-m≤p≤m,0≤θ≤π (4)
Hough变换的具体实现过程如下：
1)将p-θ参数空间量化为一个r×c的二维累加阵列a[s,t]，累加阵列相邻两行的p增量为Δp＝2m/r，相邻两列的θ增量Δθ＝π/c，则坐标(s,t)对应的p-θ空间点为(ps,θt)＝s×Δp-m,t×Δθ。将累加阵列的所有累加单元清零。
2)对点迹图像空间中的每一个非零点坐标(i-1，j-1)用下式验证：
|ps-((i-1)cosθt+(j-1)sinθt)|＜ε (5)
ε是一个非负常量，用来补偿图像量化带来的误差。若(i-1，j-1)满足式(5)，则对相应的累加单元a(s,t)进行累加操作，直到将所有的非零点处理完毕。
3)峰值检测。经过上面两步处理后，累加阵列中每个单元a(s,t)的值就等于参数平面上相交于点(ps,θt)处的正弦曲线数，也就是点迹图像空间中落在具有参数(ps,θt)的直线上的点迹数。根据试验数据分析我们可以确定对应于某种地物目标的共线点迹个数，从而设定一个合适的门限，将可疑地物目标对应的直线参数提取出来。
(4)由公式(3)进行等价变换可得
则在步骤(3)中得到的直线参数(ps,θt)，对应点迹图像空间中直线的斜率kt＝-tan-1θt，截距为然后需要对点迹空间中每个非零点(i-1，j-1)再次用下式进行判决：
由于实际地物回波点迹不可能是一条规则的直线，所以用门限系数ξ来表征其可能的分布范围。若(i-1，j-1)满足式(7)则可认为是地物回波点迹，将其置零，遍历完所有的非零点坐标，即完成了一帧点迹数据中地物目标的自动分类及消除。

Claims (1)

1.一种基于Hough变换的地面静目标分类方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：对接收机混频、滤波后产生的中频信号进行AD采样及DDC下变频处理、数字脉冲压缩、相干积累、恒虚警检测后获得一帧距离-方位两维目标点迹图像；
步骤2：将一帧距离-方位两维目标点迹图像按照距离-方位排布成一个二维矩阵：
其中bi,j表示第i个方位角对应的第j个距离单元；m为距离单元的个数，n为方位角度个数；
对二维矩阵进行二值化处理：若bi,j没有目标则置0，有目标则置1；
步骤3：利用Hough变换将步骤2中的点迹图像空间映射到参数空间，图像空间中的一点对应参数空间中的一条曲线，而图像空间中在同一条直线上的点对应的曲线都会交于同一点，获取该点的坐标值即对应图像空间中的直线的斜率k和截距d；
步骤4：利用步骤3得到的直线的斜率k和截距d对点迹空间中每个非零点进行判决：
|(j-1)-(-k·(i-1)+d)|＜ξ
其中，(i-1，j-1)为点迹矩阵元素bi,j在坐标系中的坐标值，ξ为门限系数；满足上式则可认为是地物回波点迹，将其置零，遍历完所有的非零点坐标，即完成了一帧点迹数据中地物目标的自动分类及消除。
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