測(cè)量機(jī)器人ATR性能分析與測(cè)試

郭騰龍，岳建平

(河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇南京210098)

測(cè)量機(jī)器人ATR性能分析與測(cè)試

郭騰龍，岳建平

(河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇南京210098)

自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(ATR)的過(guò)程可分為圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和目標(biāo)識(shí)別，其中圖像分割用于目標(biāo)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和興趣點(diǎn)的提取，性能良好的分割算法對(duì)于目標(biāo)識(shí)別至關(guān)重要。由于圖像分割算法受觀測(cè)條件和目標(biāo)位置的影響，在逆光條件及在視場(chǎng)中從不同方位搜索棱鏡時(shí)，ATR與人工測(cè)值存在較大的偏差。基于聚類分割算法，根據(jù)不同情況下的ATR測(cè)值對(duì)其性能進(jìn)行分析，對(duì)存在的問(wèn)題提出解決方案。

測(cè)量機(jī)器人;ATR;聚類分割

一、引 言

測(cè)量機(jī)器人或稱測(cè)地機(jī)器人，是一種能代替人進(jìn)行自動(dòng)搜索、識(shí)別、跟蹤和精確照準(zhǔn)目標(biāo)，并且獲取角度、距離等信息的智能型電子全站儀［1］。自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(automatic target recognition，ATR)系統(tǒng)是智能型全站儀所具有的一種自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)［2］，它從物鏡發(fā)射紅外光束，反射回來(lái)后形成光點(diǎn)，由內(nèi)置的CCD傳感器接收，以CCD傳感器中心作為參考點(diǎn)精確地確定其位置。假如CCD傳感器中心與望遠(yuǎn)鏡光軸的調(diào)焦是正確的，則從CCD傳感器上光點(diǎn)的位置直接計(jì)算并輸出以ATR模式測(cè)得的水平方向和垂直角。

影響ATR性能的因素有很多，主要包括大氣因素、場(chǎng)景因素、傳感器與平臺(tái)特性［3］。如大氣中水蒸氣的吸收與散射，傳播路徑上的大氣擾動(dòng);目標(biāo)的物理與光學(xué)特性，背景中的地表與植被類型，棱鏡在視場(chǎng)中的方位;儀器的振動(dòng)與旋轉(zhuǎn)。因此，觀測(cè)條件和棱鏡的背景環(huán)境會(huì)影響ATR的性能。

本文利用徠卡TM30測(cè)量機(jī)器人進(jìn)行測(cè)試，通過(guò)ATR測(cè)值與人工測(cè)值相比較，研究不同觀測(cè)條件、特殊背景和棱鏡在視場(chǎng)中的方位對(duì)ATR測(cè)值的影響。

二、ATR工作原理與成像分析

1.ATR工作原理

如圖1所示，測(cè)量機(jī)器人望遠(yuǎn)鏡中安裝了一個(gè)CCD陣列，測(cè)量時(shí)發(fā)射的紅外光通過(guò)光學(xué)部件被同軸投影在望遠(yuǎn)鏡軸上，經(jīng)棱鏡反射后在CCD陣列上形成光點(diǎn)，以CCD陣列中心為參考確定其位置。測(cè)量機(jī)器人根據(jù)相應(yīng)的圖像處理算法計(jì)算得到棱鏡中心，驅(qū)動(dòng)望遠(yuǎn)鏡接近并計(jì)算十字絲中心與圖像中心的偏移量。根據(jù)計(jì)算的偏移量控制測(cè)量機(jī)器人馬達(dá)轉(zhuǎn)動(dòng)，再次接近棱鏡中心，以計(jì)算得到的偏移量對(duì)水平角和垂直角進(jìn)行改正，得到最終的角度測(cè)量值。因此，棱鏡中心識(shí)別的準(zhǔn)確性直接影響ATR的性能。

圖1 TM30測(cè)量機(jī)器人望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)

由于自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的過(guò)程分為圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和目標(biāo)識(shí)別等階段，而圖像分割完成背景和潛在目標(biāo)區(qū)域的識(shí)別，為興趣區(qū)的提取創(chuàng)造了條件，是識(shí)別過(guò)程最重要的階段，因而性能良好的分割算法至關(guān)重要。常用的圖像分割算法有直方圖閾值法、聚類法和邊緣檢測(cè)法等。其中，聚類算法是根據(jù)相似性(或非相似性)準(zhǔn)則對(duì)模式進(jìn)行分類，使得相似的模式盡可能地被劃分為一類，不相似的模式盡可能地被劃分到不同的類中［3］。

2.ATR成像分析

根據(jù)聚類分割法的原理，圖像分割可視為對(duì)目標(biāo)和背景的感知過(guò)程［4］。門(mén)限t將圖像分為兩類，即暗區(qū)C1與亮區(qū)C2兩類，其類間方差σ2b是t的函數(shù)

式中，αi為類Ci的像素?cái)?shù)與圖像總像素?cái)?shù)之比;μi、分別為類的均值和方差。選擇最佳門(mén)限使類間方差最大，以完成對(duì)背景與目標(biāo)圖像的分割。

令|μ1－μ2|=Δμ，則式(1)可表示為

設(shè)可能的目標(biāo)為C1，背景為C2，則Δμ可看做是具有平均亮度的目標(biāo)C1與具有平均亮度的背景C2的絕對(duì)亮度差。式(2)依賴于C1的面積α1，C2的面積α2和平均絕對(duì)亮度差Δμ，即目標(biāo)與背景的區(qū)分與各類的面積和平均絕對(duì)亮度差有關(guān)。

實(shí)際測(cè)量中，雖然目標(biāo)與近鄰局部背景是可區(qū)分的，但背景和目標(biāo)亮度隨空間位置而變化［3］(例如目標(biāo)出現(xiàn)在圖像中的不同位置時(shí))。目標(biāo)位置為(x，y)，其平均亮度為μ'(x，y)，它的鄰域背景亮度均值為μ(x，y)，因此目標(biāo)與局域背景平均亮度差Δμ(x，y)=|μ'(x，y)－μ(x，y)|是目標(biāo)位置(x，y)的函數(shù)。則式(2)可表示為

于是不同的照準(zhǔn)位置，即目標(biāo)位置(x，y)不同，也會(huì)影響門(mén)限的取值，影響ATR的穩(wěn)定性。因此，單一的門(mén)限值無(wú)法適應(yīng)不同位置的背景/目標(biāo)亮度反差，必須采用可變門(mén)限t(x，y)。設(shè)待分割的圖像區(qū)域?yàn)镸，Mi是M的一個(gè)子區(qū)域，定義子區(qū)域Mi的類間相對(duì)方差為

式中，σbi、μ0i分別為待分割子區(qū)域Mi的類間方差和均值;μ1i、μ2i分別為C1和C2類的均值;μT是適當(dāng)?shù)钠骄炼乳T(mén)限;β1i、β2i為適當(dāng)選擇的常數(shù)。獲取可變門(mén)限的準(zhǔn)則函數(shù)重新定義為

從而可根據(jù)不同方位處棱鏡和背景亮度反差自適應(yīng)地確定門(mén)限值，降低單一門(mén)限值造成的識(shí)別誤差。

三、測(cè)試方案及結(jié)果分析

徠卡TM30測(cè)量機(jī)器人帶有精確的自動(dòng)照準(zhǔn)、快速可靠的智能ATR系統(tǒng)，其測(cè)角精度為±0.5″，自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別測(cè)程可達(dá)3000 m，精度為±(2 mm+ 2×10－6D)。為測(cè)試其實(shí)際觀測(cè)精度，對(duì)其進(jìn)行了如下的試驗(yàn)和分析。

1.不同觀測(cè)條件下的ATR測(cè)值分析

在草地、逆光、灌木叢和樹(shù)葉遮擋4種觀測(cè)條件下布設(shè)測(cè)點(diǎn)，分別采用人工和ATR模式，利用方向觀測(cè)法觀測(cè)每條測(cè)線。從8:00到17:00，每30 min觀測(cè)一次，全天共觀測(cè)17測(cè)回，測(cè)試結(jié)果如表1所示。表中“方向歸零值”指在兩種模式下得到的各測(cè)線方向歸零值，并計(jì)算17測(cè)回內(nèi)各方向歸零值的平均值和中誤差;“較差”指在兩種模式的各相應(yīng)測(cè)回間，計(jì)算方向歸零值的差值，并計(jì)算17測(cè)回內(nèi)較差的平均值、中誤差和最大值。

表1 不同觀測(cè)條件下的ATR與人工測(cè)值分析表

分析表1可知，除逆光條件外，ATR的精度與人工精度相當(dāng)。而逆光觀測(cè)條件影響圖像分割算法的穩(wěn)定性，ATR與人工測(cè)值的最大較差值達(dá)到了9.8″，且其測(cè)值精度低于其他觀測(cè)條件。

由式(2)可知，目標(biāo)與背景的區(qū)分與其類的平均絕對(duì)亮度差有關(guān)，而逆光的觀測(cè)條件使目標(biāo)圖像與背景圖像的反差(即平均絕對(duì)亮度差Δμ)降低，導(dǎo)致一個(gè)錯(cuò)誤的門(mén)限t^，使部分背景像元?dú)w類為目標(biāo)，從而影響ATR的穩(wěn)定性，降低了觀測(cè)精度。

2.特殊背景下的ATR測(cè)值分析

在平坦地形條件下布設(shè)3個(gè)控制點(diǎn)，架設(shè)測(cè)量機(jī)器人和棱鏡。在其中一個(gè)棱鏡后依次設(shè)置白紙、玻璃和鏡面背景，分別以人工和ATR模式各讀數(shù)10次，測(cè)試結(jié)果如表2所示。表中“水平方向精度”和“垂直方向精度”分別指具有特殊背景的測(cè)線在水平和垂直方向的方向值中誤差;“夾角較差”指通過(guò)各方向值讀數(shù)取平均值計(jì)算水平和垂直角，比較兩種模式的相應(yīng)角值的差值。

表2 特殊背景下的ATR與人工測(cè)值分析表 (″)

分析表2可知，棱鏡后的強(qiáng)反射背景影響ATR的測(cè)角精度，導(dǎo)致水平角值1″～2″、豎直方向3″～5″的偏差。ATR的觀測(cè)精度明顯低于人工，其中玻璃背景對(duì)ATR的測(cè)角精度影響最大，水平角和垂直角的精度分別降至±6.0″和±4.2″。由式(2)可知，類間方差與背景類、目標(biāo)類的面積α1、α2有關(guān)。當(dāng)棱鏡后有強(qiáng)反射背景(如玻璃和鏡面)時(shí)，背景類的面積α1減小而目標(biāo)類的面積α2相應(yīng)地增加，也會(huì)導(dǎo)致一個(gè)錯(cuò)誤的門(mén)限t^，從而影響ATR的穩(wěn)定性，降低了觀測(cè)精度。

3.棱鏡的視場(chǎng)方位對(duì)ATR測(cè)值影響分析

在平坦地形條件下布設(shè)3個(gè)控制點(diǎn)，架設(shè)測(cè)量機(jī)器人和棱鏡。采用人工模式進(jìn)行方向觀測(cè)，觀測(cè)水平角兩測(cè)回(測(cè)試開(kāi)始和結(jié)束時(shí)各1測(cè)回)。調(diào)整鏡頭，分別將棱鏡置于視場(chǎng)左上、右上、右下和左下的位置，在ATR模式下進(jìn)行方向觀測(cè)，每個(gè)方向讀數(shù)15次，測(cè)試結(jié)果如表3所示。表中列出了棱鏡位于不同視場(chǎng)方位時(shí)在ATR模式下測(cè)得的水平角值，以及人工模式測(cè)得的水平角值，其中“較差”指棱鏡位于不同視場(chǎng)方位的ATR測(cè)值與人工測(cè)值的差值。

表3 不同視場(chǎng)方位的ATR與人工測(cè)值分析表(″)

分析表3可知，棱鏡在視場(chǎng)的位置影響ATR的識(shí)別結(jié)果。當(dāng)棱鏡處于視場(chǎng)的左下位置時(shí)，與人工角值的較差達(dá)到了5″，這在實(shí)際工程中是不允許的。

由式(3)、式(4)、式(6)可知，獲取可變門(mén)限的準(zhǔn)則函數(shù)是目標(biāo)位置(x，y)的函數(shù)，因而棱鏡的視場(chǎng)方位影響門(mén)限集合{}(i=1，2，…，n)的取值，導(dǎo)致如表3所示的結(jié)果，即從不同方位搜索棱鏡，所測(cè)的角值與人工測(cè)值存在不同程度的偏差。

四、結(jié) 論

1)在良好的觀測(cè)條件下，ATR具有較高的可靠性與穩(wěn)定性。但在逆光觀測(cè)條件下，由于目標(biāo)與背景的亮度反差下降，ATR的性能受到影響，實(shí)際工作中使用ATR測(cè)量時(shí)應(yīng)引起注意，盡量避免在此種情況觀測(cè)。如果受條件限制必須在上述情況下觀測(cè)，應(yīng)同時(shí)進(jìn)行人工觀測(cè)，對(duì)ATR測(cè)值進(jìn)行檢核。

2)棱鏡后如果有亮白色、鏡面或是玻璃背景時(shí)，ATR的穩(wěn)定性會(huì)受到影響，尤其是玻璃背景對(duì)ATR穩(wěn)定性的影響最大。因此，外業(yè)測(cè)量時(shí)嚴(yán)禁將棱鏡架設(shè)于強(qiáng)反射體前，如果受條件限制必須架設(shè)，應(yīng)同時(shí)人工觀測(cè)進(jìn)行檢核。

3)棱鏡的視場(chǎng)方位影響目標(biāo)識(shí)別的結(jié)果。試驗(yàn)表明，棱鏡處于最不利方位時(shí)，測(cè)角偏差達(dá)到了5″。而本文提出的采用可變門(mén)限值的聚類分割法，對(duì)于可能感興趣目標(biāo)(即棱鏡中心)，其判別能力隨方位的不同而調(diào)整變化，明顯降低了棱鏡的視場(chǎng)方位造成的識(shí)別誤差。

［1］ 張正祿.測(cè)量機(jī)器人［J］.測(cè)繪通報(bào)，2001(5):17.

［2］ 黃騰，陳光保，張書(shū)豐.自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)ATR的測(cè)角精度研究［J］.水電自動(dòng)化與大壩監(jiān)測(cè)，2004，28(3):37-40.

［3］ 李艷靈.基于聚類的圖像分割算法研究［D］.武漢:華中科技大學(xué)，2009.

［4］ 張?zhí)煨?成像自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別［M］.武漢:湖北科學(xué)技術(shù)出版社，2005.

The Analysis and Test of GeoRobot ATR Performance

GUO Tenglong，YUE Jianping

0494-0911(2012)08-0092-03

P241.3

B

2011-08-16

江蘇省測(cè)繪局測(cè)繪科研項(xiàng)目(JSCHKY201002)

郭騰龍(1988—)，男，河南鄭州人，碩士生，主要研究方向?yàn)榇蟮販y(cè)量與工程測(cè)量。