ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2007, № 4, с. 15-26
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ ^^^^
И ИНТЕРПРЕТАЦИИ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
УДК 528.873.044.1
ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ ПО ИЗМЕНЕНИЯМ НА РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ РСА
© 2007 г. М. Ю. Достовалов, А. С. Лифанов, Т. Г. Мусинянц
Федеральное государственное унитарное предприятие Научно-исследовательского института точных приборов (ФГУП НИИ), Москва Тел.: (7) 495 404-91-91, 404-53-47; факс: (7) 495 404-79-66; e-mail: M.Dostovalov@mail.ru Поступила в редакцию 26.12.2006 г.
Рассмотрены особенности алгоритма выделения изменений на радиолокационных (РЛ) изображениях с низким уровнем некогерентного накопления. Продемонстрирована возможность обнаружения автомобильной техники на изображениях с разрешением 1.5 м. Показана возможность наблюдения движущихся объектов.Проведен сравнительный анализ эффективности методики автоматизированного обнаружения объектов с использованием информации об изменениях на кадрах РЛ-изображений и обнаружения объектов по контрастам амплитуды на одном изображении.
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время в ряде стран активно ведется разработка космических РСА высокого разрешения (1...2 м). Примерами радиолокационных (РЛ) систем данного класса являются проектируемый европейский РСА TERRASAR-X [1], канадский RADARSAT-II [2].
Важным условием эффективности применения космической системы РЛ-наблюдения является возможность обнаружения объектов в "сложных" условиях - например, при мониторинге урбанизированной инфраструктуры. Основной проблемой при этом является наличие в сюжете большого числа сильно отражающих объектов фона, сравнимых по характеристикам с зондируемыми целями и дающих при обнаружении большое число ложных тревог [3]. Технология выделения изменений (различий) на РЛ-изображениях (в англоязычной терминологии CHANGE DETECTION) [4] позволяет исключить из рассмотрения постоянные объекты естественного и искусственного фона при повторном наблюдении заданного участка местности под тем же ракурсом.
Использование информации об изменениях на РЛ-изображениях позволяет существенно повысить эффективность систем РЛ-наблюдения. В наиболее "чувствительном" варианте (и соответственно наиболее сложном), при выделении фазовых рассогласований между РЛ-изображе-ниями (COHERENT CHANGE DETECTION) данная технология позволяет, в частности, обнаруживать "примятость" травы после прохода человека, следы шин автомобиля на дороге. В более "простом" варианте по изменениям амплитуды изображений с высоким уровнем накопления в
Х-диапазоне может осуществляться поиск вновь установленных мин [5].
Технология выделения изменений использует, как правило, РЛ-изображения с низким уровнем шумовой составляющей, т.е. высоким значением коэффициента некогерентного накопления. Для его обеспечения используются запас по пространственному разрешению (имеющийся в самолетных РСА), а также одновременная регистрация РЛ-сигналов различных поляризаций. Для космических систем РЛ-наблюдения подобные методы уменьшения шума обычно недоступны, вследствие чего актуальной становится оценка эффективности метода для изображений с низким уровнем некогерентного накопления. Возможность получения дополнительной информации об обнаруживаемых объектах определяет перспективность технологии выделения изменений для использования в системах РЛ-наблюдения типа TERRASAR или для разрабатываемых отечественных космических РЛ-систем высокого разрешения.
Рассматривая применимость данной технологии, необходимо оценивать не только особенности реализации процедуры выделения изменений, но и способы последующего использования полученной информации, в частности, на этапе обнаружения объектов.
Анализ технологии выделения изменений будет вестись с использованием РЛ-изображений земной поверхности сантиметрового диапазона с разрешением 1.5 м, полученных в процессе серии РЛ-съемок самолетным РСА "Компакт" [6], разработки НИИ точных приборов (НИИТП).
По изображениям данного РСА ранее были проведены исследования методов обнаружения
объектов с использованием общепринятых технологий [7]. Это позволило на данном этапе провести сравнительный анализ эффективности различных методов обнаружения объектов.
ВЫДЕЛЕНИЕ ИЗМЕНЕНИЙ НА РЛ-ИЗОБРАЖЕНИЯХ
Основная идея алгоритма выделения изменений на РЛ-изображениях базируется на предположении, что при повторной съемке одного и того же участка местности с одного и того же ракурса изображения стационарных объектов на изображениях не изменяются. Различия возникают только в местах, где на изображении появляются "новые" объекты, или исчезают объекты, ранее на нем присутствовавшие. Данное предположение соответствует случаю, когда шумовая составляющая РЛ-изобра-жения в значительной степени подавлена.
Естественным условием использования данного метода является то, что целевые объекты должны создавать хорошо наблюдаемые отметки на РЛ-изображениях. Как правило, подобным образом производится обнаружение объектов техники - автомобильной, железнодорожной, или авиационной.
Обнаружение перемещающихся объектов возможно с использованием стандартных методов обнаружения объектов по величине локального контраста. Однако возникающий при этом уровень ложных тревог, создаваемый стационарными объектами небольших размеров, оказывается весьма высоким, что существенно снижает эффективность применения подобных методов.
Алгоритм выделения изменений на РЛ-изоб-ражениях включает в себя следующие основные этапы:
- выбор кадров РЛ-изображений одного частотного диапазона и ракурса наблюдения, имеющих совпадающие (пересекающиеся) области;
- сравнение геометрического положения и определение локальных смещений соответственных фрагментов кадров РЛ-изображений;
- фильтрация сформированного поля локальных смещений;
- наложение совпадающих областей двух кадров друг на друга со взаимной компенсацией локальных смещений фрагментов;
- построение функционала амплитудного рассогласования кадров РЛИ.
Основным условием хорошего взаимного подавления сигналов от неподвижных объектов является их малое отличие на двух сравниваемых изображениях. Для выполнения этого условия необходимо обеспечивать максимально возможное совпадение траекторий летательного аппарата (ЛА) при разновременной съемке данного участка местности. Кроме того, на этапе формирова-
ния изображений необходимо задавать одно и то же направление вектора синтезирования (в случае применения антенны с широкой диаграммой направленности), что актуально для обработки авиационных РЛ-данных.
Первым этапом алгоритма является этап выбора пары совпадающих кадров РЛ-изображений одного диапазона, одной области съемки и одного ракурса наблюдения. Затем необходимо провести анализ фактического ракурса визирования каждого из участков и отбраковку кадров, ракурсы визирования которых отличаются более чем на несколько градусов.
На указанном этапе также производится выделение на отобранных парах РЛ-кадров зон непосредственного перекрытия. Данная операция необходима, поскольку даже при полном совпадении ракурсов визирования кадры РЛ-изображений могут быть смещены друг относительно друга, например, вследствие временной задержки включения аппаратуры.
Вторым этапом алгоритма является определение (построение двумерного поля) локальных смещений фрагментов двух кадров друг относительно друга. На данном этапе кадры РЛ-изобра-жений разбиваются на отдельные прямоугольные фрагменты небольшого размера. Для каждого фрагмента производится вычисление взаимной корреляционной функции с соответствующим фрагментом другого кадра РЛ-изображения.
В процессе вычисления корреляционной функции производятся пространственный сдвиг коррелируемых фрагментов друг относительно друга и вычисление стандартного выражения для нормированной корреляции [8]
Я(т, п) =
з к
££(^ (/, к)/ + т, I + п))
'• = 1 к =1
(1)
Ч=1 к=1
£ £ (^(к) £ £ (^(/ + т, к + п)
Ч=1 к=1
1/2'
где Я(т, п) - вычисляемая мера корреляции; к) и ^2(/, к) - амплитуды яркости пикселов изображений в пределах локальных фрагментов, размером 3 х К. Поиск производится в пределах зоны поиска М х N элементов (индексы т и п).
В результате взаимной корреляции фрагментов по максимуму значения Я(т, п) определяется положение наилучшего совпадения для каждого фрагмента. Данная операция позволяет устранить влияние остаточных неучтенных геометрических искажений, присутствующих на обоих РЛ-кадрах. Пример результата взаимной корреляции локальных фрагментов двух РЛ-кадров представлен на рис. 1а. Результирующее смеще-
Рис. 1. а - Пример результата взаимной корреляции локальных фрагментов двух РЛ-кадров. На изображение участка нанесены вектора смещения для каждого локального фрагмента; • - результат фильтрации поля локальных смещений.
ние для каждого локального фрагмента на данном рисунке отображается соответствующим отрезком (вектором). Рисунок 1а показывает, что корреляция в областях РЛ-кадров, в которых отсутствуют хорошо отражающие объекты, становится неустойчивой и дает ошибочные результаты - векторы смещения имеют случайную длину и направлены в разные стороны. Количество сбоев взаимной корреляционной привязки определяется размерами фрагментов, величиной остаточных геометрических искажений, а также особенностями конкретного сюжета съемки (например, тундра, морская или однородная лесная поверхность). При реализации алгоритма определения различий необходимо иметь возможность подстройки перечисленных параметров.
Третьим этапом алгоритма является фильтрация поля локальных смещений фрагментов. Задача данного этапа - устранение сбоев корреляции, полученных на предыдущем этапе в областях, где отсутствуют яркие объекты. Для реализации данного этапа можно использовать различные типы фильтров - обычный фильтр низких частот, медианный фильтр и др. Хорошие результаты при отработке алгоритма показал фильтр, отсекающий сдвиги, превышающие по модулю некоторый порог, и заменяющий их средним значением сдвига, полученным по окну 5 х 5 или 7 х 7 элементов (блоков). В общем случае, характеристики используемого фильтра должны соответствовать уровню
некомпенсированной динамики используемого нос
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.