龐海洋,劉凱龍,王巖飛
(1.63956部隊(duì)北京100093;2.中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所,北京100022;3.中國(guó)科學(xué)院研究生院,北京100039)
偽裝是為被敵方探測(cè)、識(shí)別和定位目標(biāo)的可能性減少到最低或所要求限度而采取的各種“隱真示假”方法[1]。從偽裝的定義可看出,偽裝目的是針對(duì)敵方發(fā)現(xiàn)、識(shí)別和定位己方目標(biāo),通過(guò)迷惑敵方,從而影響敵方的判斷,保證我方戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)意圖的順利實(shí)施以及提高我方軍事目標(biāo)的生存能力。
在現(xiàn)代信息化戰(zhàn)場(chǎng)條件下,隨著高分辨率SAR技術(shù)的進(jìn)步,高分辨率SAR系統(tǒng)得到廣泛的應(yīng)用,由于SAR系統(tǒng)具有全天候、全天時(shí)、覆蓋面積大等優(yōu)點(diǎn),使SAR圖像被廣泛用于進(jìn)行軍事偵察、打擊效果評(píng)估等軍事行動(dòng),成為現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)信息獲取的一個(gè)重要手段。
針對(duì)高分辨率SAR偵察對(duì)軍事偽裝的威脅,應(yīng)研究相應(yīng)的偽裝效果評(píng)價(jià)方法,通過(guò)科學(xué)、全面、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)我軍裝備和國(guó)防工程的偽裝效果,確保其能在高分辨SAR偵察下具備有效的偽裝,從而提升防高分辨率SAR偵察能力及戰(zhàn)場(chǎng)生存能力。
在SAR圖像中,場(chǎng)景和目標(biāo)服從一定的分布特性,其分布特性與其電磁特性相關(guān),當(dāng)場(chǎng)景或目標(biāo)發(fā)生變化時(shí),將引起相應(yīng)SAR圖像的分布特性的變化[2-4]。
由于偽裝目標(biāo)與背景的電磁特性的差異,其在SAR圖像上表現(xiàn)出的分布特性曲線也會(huì)相應(yīng)的存在差異。為分析、研究這種差異性,在某訓(xùn)練場(chǎng)組織了一次大型偽裝試驗(yàn),參試裝備包括多型偽裝裝備以及主戰(zhàn)裝備。利用這些裝備,根據(jù)我軍偽裝條令,綜合利用各種手段,在試驗(yàn)場(chǎng)區(qū)域內(nèi)布置了多個(gè)偽裝目標(biāo)。利用機(jī)載高分辨率SAR系統(tǒng)(X波段,0.3 m分辨率),經(jīng)多次飛行,獲取了試驗(yàn)區(qū)域的高分辨率SAR圖像。
圖1(a)、(b)給出其中兩個(gè)偽裝目標(biāo)及其背景的特性曲線。被偽裝目標(biāo)均為某型號(hào)軍用戰(zhàn)車(chē),使用某型號(hào)偽裝器材進(jìn)行掩蓋,圖1(a)中偽裝目標(biāo)的遮障面用一定的手段進(jìn)行裝飾,圖1(b)中偽裝后的戰(zhàn)車(chē)未采用裝飾手段,放置于叢林內(nèi)。圖1 (c)給出的是未偽裝目標(biāo)及其背景的特性曲線。
圖1 目標(biāo)與背景SAR圖像特性曲線Fig.1 Characteristic distributing for targets and background
從圖1(a)~(c)給出的分布特性曲線分析得出:
1)盡管進(jìn)行了偽裝,但偽裝目標(biāo)與背景的分布特性曲線仍存在差異。
2)偽裝目標(biāo)(相對(duì)于未偽裝目標(biāo))與背景的分布特性曲線差異較小。
3)采用不同的偽裝策略,偽裝效果存在差異。這也充分說(shuō)明經(jīng)過(guò)偽裝,目標(biāo)的特性接近于背景的特性,針對(duì)這種情況,需要建立相應(yīng)的方法進(jìn)行偽裝效果評(píng)價(jià)。
在實(shí)際應(yīng)用中,大多數(shù)防SAR偵察偽裝效果評(píng)價(jià)問(wèn)題都能以SAR圖像感興趣區(qū)域一致性檢測(cè)的形式提出,通過(guò)不同時(shí)段的同一區(qū)域一致性檢測(cè)、同一時(shí)段的不同區(qū)域一致性檢測(cè),識(shí)別目標(biāo)區(qū)域狀態(tài)的變化。
首先需要對(duì)高分辨率SAR圖像的分布特性進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。假設(shè)圖像目標(biāo)區(qū)域的灰度值為某分布,為了檢驗(yàn)此假設(shè)的正確性,利用區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)估算出服從某一分布,然后抽取隨機(jī)樣本進(jìn)行雙邊檢測(cè),通過(guò)顯著性水平確定的拒絕域決策。步驟為:
1)計(jì)算圖像區(qū)域的灰度值概率分布,構(gòu)造區(qū)域圖像的灰度直方圖;
2)提出原假設(shè)H0,區(qū)域圖像強(qiáng)度服從某分布,其分布函數(shù)為Fx(x,θ);
3)根據(jù)樣本總體數(shù)據(jù),估計(jì)參數(shù)θ值;
4)根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)原理,抽取N個(gè)隨機(jī)樣本數(shù),標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行雙邊檢測(cè);
5)選擇顯著性水平α,確定檢驗(yàn)的拒絕域或臨界點(diǎn);
6)決策是否接受假設(shè)H0[5]。
由于偽裝效果評(píng)價(jià)的任務(wù)是判斷偽裝目標(biāo)的特性數(shù)據(jù)是否和背景相似,若偽裝目標(biāo)數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)皆為圖像,則偽裝效果評(píng)價(jià)問(wèn)題可以表述為:在給定檢驗(yàn)水平的條件下,判斷偽裝目標(biāo)圖像與背景圖像有無(wú)明顯差別。通過(guò)檢驗(yàn)偽裝目標(biāo)與背景SAR圖像的分布特性是否服從一致的對(duì)數(shù)正態(tài)分布來(lái)定量分析偽裝效果。
下面從實(shí)際試驗(yàn)中比較典型的情況出發(fā),推導(dǎo)服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布的高分辨率SAR圖像偽裝效果評(píng)價(jià)算法。
1)假設(shè)圖像x和y均服從獨(dú)立對(duì)數(shù)正態(tài)分布,分別從圖像x和圖像y中各隨機(jī)抽取Nx、Ny個(gè)像素點(diǎn),像素點(diǎn)的灰度均值和方差分別為:、
5)在得到方差齊性的基礎(chǔ)上,判別μx與μy,作出假設(shè):H0:μx=μy;H1:μx≠μy。
7)根據(jù)t檢驗(yàn),當(dāng)H0為真時(shí),t~t(Nx+Ny-2)。若|t|<tα(Nx+Ny-2),則接受假設(shè)H0,認(rèn)為圖像x和圖像y無(wú)明顯差別,即偽裝效果好;否則接受假設(shè)H1,認(rèn)為圖像x和圖像y具有明顯差別,即偽裝效果差[6-10]。
算法根據(jù)SAR目標(biāo)區(qū)域的統(tǒng)計(jì)分布模型進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證,利用具體區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特性驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)分布模型,然后進(jìn)行分布“比對(duì)”,于是偽裝效果評(píng)價(jià)問(wèn)題便轉(zhuǎn)化為分布特征比對(duì)問(wèn)題。如果“目標(biāo)分布特征”在一定的檢測(cè)水平下差異大,則表明偽裝效果差;反之,則說(shuō)明偽裝效果較好。
選取X波段、分辨力為0.3 m的SAR獲取的圖像為實(shí)驗(yàn)對(duì)象(見(jiàn)圖2)。
圖2 實(shí)驗(yàn)用SAR圖像Fig.2 SAR image for testing
以實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中的偽裝目標(biāo)1、偽裝目標(biāo)2、偽裝目標(biāo)3為對(duì)象,根據(jù)偽裝效果評(píng)價(jià)算法(提取20個(gè)像素點(diǎn))進(jìn)行計(jì)算,F(xiàn)檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)的參數(shù)設(shè)置及拒絕域如表1,2所示,計(jì)算結(jié)果列入表3。
表1 F檢驗(yàn)參數(shù)設(shè)置及拒絕域Table 1 Parameters and refuse area of F test
表2 t檢驗(yàn)參數(shù)設(shè)置及拒絕域Table 2 Parameters and refuse area of t test
表3 計(jì)算結(jié)果Table 3 Calculation results
因?yàn)棣?和α2的取值越大,則接受域越小,若F,t的值還能滿足接受域的要求,則說(shuō)明偽裝目標(biāo)與背景之間的差異性越小。
分析計(jì)算結(jié)果,從偽裝目標(biāo)2與背景的SAR圖像得到F=1.1305,t=0.1225,在α1和α2取值很大的情況下仍接受原假設(shè),說(shuō)明偽裝目標(biāo)2與背景之間的相似度很高。偽裝目標(biāo)3與背景的SAR圖像得到 F=0.0794,t=2.7757,在 α1= 0.01的情況下仍在拒絕域內(nèi),這就充分說(shuō)明這兩個(gè)圖像之間的差異較大,偽裝效果較差。從偽裝目標(biāo)1與背景的SAR圖像得到F=1.1875,t= 2.1906,當(dāng)α1=0.05,α2=0.025時(shí)接受原假設(shè),說(shuō)明偽裝目標(biāo)1的偽裝效果要好于偽裝目標(biāo)3。
根據(jù)該次試驗(yàn)由專業(yè)判讀人員判讀的結(jié)果,針對(duì)這3個(gè)偽裝目標(biāo),偽裝目標(biāo)2的發(fā)現(xiàn)概率最小,偽裝目標(biāo)3的發(fā)現(xiàn)概率最大,與計(jì)算得到的結(jié)論相吻合。
筆者提出的偽裝效果評(píng)價(jià)方法主要是判別目標(biāo)與背景SAR圖像的相似性,采用了假設(shè)檢驗(yàn)理論,假設(shè)的前提是兩個(gè)目標(biāo)之間的相似程度很高。進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),原假設(shè)是受到保護(hù)的,α值越小,原假設(shè)受到的保護(hù)程度越高,若在α取值很小的情況下仍拒絕原假設(shè),則說(shuō)明目標(biāo)與背景之間的相似性很差,偽裝效果不好。因此,在實(shí)際應(yīng)用中α1和α2取值要盡可能的小(比如取值為0.01),使得偽裝效果評(píng)價(jià)的結(jié)論更可靠。
[1]GJB 434A-1998.偽裝術(shù)語(yǔ)[S].
[2]焦李成,張向榮.智能SAR圖像處理與解譯[M],北京:科學(xué)出版社,2008.
[3]黃勇.SAR圖像變化檢測(cè)及相關(guān)技術(shù)研究[D].成都:電子科技大學(xué),2006.
Huang Yong.Related research on SAR image change detection[D].Chengdu:University of Electronics Technology,2006.
[4]賀志國(guó),陸軍,匡綱要.SAR圖像特征提取與選擇研究[J].信號(hào)處理,2008,24(5):813-823.
He Zhi-guo,Lu Jun,Kuang Gang-yao.A survey on feature extraction and selection of SAR images[J].Signal Processing,2008,24(5):813-823.
[5]李永樂(lè),胡慶軍.應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].長(zhǎng)沙:國(guó)防科技大學(xué)出版社,1999.
[6]楊進(jìn),閆冬梅,王超,等.高分辨率SAR圖像目標(biāo)屬性散射中心特征提取方法[J],中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào),2009,14(1):36-39.
Yang Jin,Yan Dong-mei,Wang Jin,et al.Feature extraction of attributed scattering centers on high resolution SAR imagery[J].Joumal of Image and Graphics,2009,14(1):36-39.
[7]胡利平.合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D],西安:電子科技大學(xué),2009.
Hu Li-ping.Study on SAR images target recognition[D].Xi’an:University of Electronics Technology,2009.
[8]殷慧.基于局部特征表達(dá)的高分辨率SAR圖像城區(qū)場(chǎng)景分類方法研究[D].武漢:武漢大學(xué),2010.
Yin Hui.Research on urban scene classificationmethod using high resolution synthetic aperture radar image based on local feature representation[D].Wuhan:University ofWuhan,2010.
[9]婁軍,金添,宋千,等.高分辨率SAR圖像散射中心特征提?。跩],電子與信息學(xué)報(bào),2011,33(7):141-146.
Lou Jun,Jin Tian,Song Qian,et al.Feature extraction of scattering centers in high-resolution SAR image[J]. Signal Processing,2011,33(7):141-146.
[10]張倩.SAR圖像質(zhì)量評(píng)估及其目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用[D].合肥:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué),2011.
Zhang Qian.Quality assessment and target recognition in SAR images[D].Hefei:University of Science and Technology of China,2011.