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摘要：在高空及邻近空间环境中， 温度、压力等环境的急剧变化会导致航空光学载荷的光学系统出现离焦现象。为此， 对图像背 景亮度均衡算法和基于边缘检测图像清晰度评价自动检焦方法进行了研究， 针对静态合作目标的检焦图像背景亮度不均衡的问题， 提出了动态分块均衡背景亮度算法， 设计了一种基于多方向扩展 Sobel 加权算法的合作目标检焦方法， 所提的背景亮度均衡算法能 够在保留细节的同时均衡图像背景亮度， 设计的检焦方法能够有效检出图像更多边缘细节。为了验证该方法的检焦性能， 使用可 见光探测器对合作目标成像， 模拟光学载荷的检焦过程获取过程图像， 实验证明的了该方法消除了背景亮度变化对检焦结果的影 响,较传统图像检焦算法具备更高的灵敏度， 检焦精度提升了 5%。
关键词：航空光学载荷,图像检焦,图像清晰度评价
Research on Cooperative Target Detection Method Based on Multi-direction Extended Sobel Weighting Algorithm
Piao Siru， Li Bin， Zhang He， Kuang Haipeng
( Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130000. China) Abstract: Rapid changes in temperature, pressure, and other environmental factors in high-altitude and adjacent space environments, can cause defocusing in optical systems of airborne optical loads . The background brightness equalization algorithm of image and the automatic focusing method of image sharpness evaluation based on edge detection were studied . Aiming the problem of background brightness unbalance of static cooperative target, a dynamic block balancing algorithm for background brightness was proposed, and a cooperative target detection method based on multi-direction extended sobel weighted algorithm was designed . The proposed algorithm could balance background brightness while preserving details, and the proposed method could effectively detect more edge details. In order to verify the focusing performance of this method, a visual detector was used to image the cooperative target, and the process image was obtained by simulating the focusing process of optical load. Experiments show that the method eliminates the influence of background brightness changes on the focusing results, and has higher sensitivity than the traditional image focusing algorithm, and the focusing accuracy is improved by 5%.
Key words: air borne optical load; image focusing; image sharpness evaluation
0 引言
航空光学载荷多以长焦距、大倾斜远距离侦查为主， 复杂的航空环境对光学载荷的影响很大， 其中最主要的 干扰因素为温度、压力、湿度等， 环境变化会造成后截 距变化导致像面偏离， 出现离焦现象[1]。自动检焦是保 证航空光学载荷成像质量优良的重要条件。目前较为成 熟的自动检焦技术是直接测距法、程序补偿法、光电自 准直法及图像处理法。直接测距法由于受到大气折射的 影响， 测量结果存在误差且修正困难[2]; 程序补偿法的 鲁棒性和精度差与理想情况存在较大误差; 光电自准直 方法的对光学设计、机械加工、装调要求极高且标定 流程复杂[3]。随着数字图像处理技术的飞速发展及嵌 入式硬件平台的迭代更新， 在光学载荷内部嵌入式平台 部署图像处理算法已经成为现实。基于图像处理技术的自动检焦研究日益蓬勃， 多在检焦过程中使用图像处理 算法， 根据检焦过程图像的清晰度可确定最佳焦面位 置， 实现自动检焦， 图像检焦方法实时性、灵活性好且 精度较高[4]。
目前， 航空光学载荷的图像检焦算法的研究日益多 元化， 但最根本的问题还是对检焦位置的图像质量进行 评估[5]， 图像质量评估根据主观评价和客观评价来分类， 主观评价是根据观看者的主观观感来的评价质量。客观 评价根据是否有原始参考图像参考作为标准分类， 有原 始参考图像参考为全参考图像质量评价 (FR-IQA); 没 有 原 始 图 像 作 参 考 图 为 无 参 考 图 像 质 量 评 价 (NR- IQA); 介于两者之间的是部分参考图像质量评价 (RR- IQA) [6]; 全参考质量评价适用于静态成像的光学系统。 航空载荷的目标区域的无失真图像较难获取， 故多采用无参考图像质量评价， 无参考图像质量评价中常使用空 域、频域、信息学、统计学等多种方法进行评价， 不 同的评价方法对于不同目标的适用性不尽相同， 如果 先对目标进行分类再进行评价， 过程计算量巨大， 很 难满足检焦工作的实时性要求。本文通过对固定的合 作目标进行静态成像， 获取检焦过程图像， 对过程图 像进行背景均衡预处理并进行基于图像清晰度评价值 的自动检焦。
1 基本原理
航空光学载荷检焦成功的关键在于如何在即时温度、 压力、湿度等因素影响下令像面正确成像在探测器上。 在检焦范围内， 获取不同位置的检焦图像， 通过对检焦 过程图像进行清晰度评价， 获取焦面位置与图像清晰度 评价值曲线， 理想的评价曲线具有单峰性、无偏性、稳 定性、良好的灵敏度及高重复性[7-8]。
1.1 常见的无参考图像清晰度评价方法
NR-IQA 常用的函数包括 Tenengrad 函数、 Laplacian 梯度函数、 Roberts 函数、 Prewitt 函数; 二维离散傅里叶 变换评价函数、离散余弦变换函数 (DCT); 基于信息熵 的清晰度评价函数有 range 函数、 vollaths 函数[9]。其中传 统的 Robert 、Sobel 、Prewitt 等函数为应用空域卷积算法， 通过模板与图像卷积来提取边缘， 空域卷积最主要的优 点是实时性， 且适用于多数场景， 传统的 Sobel 算子是以 离散型差分算子， 用来运算图像亮度函数的梯度近似值， 对于噪声具有较好的平滑效果[10]， Sobel 算子对于像素的 值影响做了加权， 传统 Sobel 算子包含水平方向和竖直方 向两组模板[11]， 检测水平边缘的横向模板如下：
图像的清晰度评价值用所有像素点的梯度总和来 表示。
1.2 图像均衡化方法
根据经验即使是在地面实验室环境中进行检焦， 在 同一检焦位置对合作目标成像， 图像的背景亮度都会出 现轻微的变化， 在实际的航空环境中随着设备振动及环 境变化， 这种现象的影响会更剧烈， 检焦过程图像的背 景发生变化的几率会大大增加。
在航空光学载荷的检焦过程中， 合作目标的背景会 随时间或外界环境变化， 焦面位置与图像清晰度评价值 曲线会出现多个峰值、峰值偏移等现象， 难以保证图像 清晰度评价函数曲线的单峰性， 并且无法使用快速检焦 搜索方法， 检焦速度收到影响， 在进行检焦过程图像清 晰度评价前， 需要对图像背景进行均衡化处理， 消减背 景亮度不均衡带来的影响。
常见的图像背景均衡算法有直方图均衡法、对数变 换方法、傅里叶变换方法、基于梯度域进行背景均衡等。 直方图均衡方法[12]是通过改变图像的直方图分布， 来改 变图像中各像素点的灰度， 该方法可增强动态范围较小 的图像对比度。直方图均衡后一部分灰度级被拉伸， 另 外一部分灰度级会被简并， 图像会呈现过增强。对数变 换方法[13]对图像进行两次对数变换， 第一次拉伸强度大， 第二次的拉伸处理图像暗部。此方法对暗部拉伸效果明 显， 但是均衡效果一般; 傅里叶变换方法[14]具有较高的 频域分辨率和较低的空间分辨率， 能够实现对背景亮度 不均匀的部分进行修正， 但这种方法没有考虑到空域局 部特征。基于梯度域进行均衡的方法是增强梯度方向的 对比度[15]， 并通过目标函数最大值来改变， 这种的方法 改变了梯度方向信息， 会丢失图像清晰度信息。不适用 于图像对比度计算的预处理。
针对需求对图像进行动态调整均衡， 图像中的高亮 区与低亮区的最佳阈值差别较大， 这种情况下， 使用传 统的阈值分割有可能会造成局部分割失真[16]， 为避免这 种现象， 先对图像原本的图像的背景亮度进行分块， 经 过初步均衡化的图像背景亮度处于相同的亮度水平， 再 经过全局阈值分割后进行均衡， 获得了较好的结果。
1.3 均衡算法原理
均衡化算法具体步骤如下。
( 1) 对目标图像进行部分截取， 并计算截取图像的 平均亮度。
( 2) 将图像分割为 16×16 的小块并求每个子块的亮 度， 将子块亮度值作为一个亮度矩阵。在这里要注意分 块大小影响计算速度， 影响算法的实时性。
( 3) 将亮度矩阵中的每一个元素减去全军平均亮度 值， 这样可以的得到一个亮度补偿矩阵。
( 4) 通过插值方法将二位矩阵扩展， 扩展后的矩阵 与截取图像的像素矩阵大小相同。
( 5) 通过原图像与亮度补偿矩阵做差可得补偿后的 图像， 可以使得亮度高的部分变低， 亮度低的部分变高。 实现亮度均衡。
亮度均衡算法与其他亮度均衡算法结果对比如图 1 所示， 其在实现亮度均衡的同时没有丢失边缘细节， 清 晰度信息损失较小。在完成检焦图像背景均衡后考虑到传统的 Sobel 算子 检测水平、竖直方向不能完全反应图像素质， 即使增加 方向模板也不能考虑到更广范围内的灰度值变化情况， 可能存在双边缘相应的情况[17]。本文方法采用扩展 Sobel 模板并增加不同梯度方向的模板。扩展后的 5×5 的 Sobel 算子如下所示：
改进型 Sobel 算子在多个方向维度对边缘进行检测， 由于相较于传统 Sobel 算子在矩阵阶数上多了两阶， 差分 范围与平滑程度均有一定的提高， 对于合作目标的边缘 信息更加敏感， 对检焦图像的噪声具有抑制作用， 多方 向扩展 Sobel 算子相较传统 Sobel 算子在同一张图像中检 出了更多边缘信息， 避免了图像边缘信息的丢失[18]， 处 理结果对比如图 2 所示。
2 实验验证与分析
为了验证文中 8 方向扩展 Sobel 清晰度评价函数的有 效性， 在实验室环境中进行了静态合作目标成像实验， 模拟设备内部合作目标成像在探测器上， 在实验中， 将 镜头固定在精密导轨前端， CCD 探测器安装在精密导轨 前端底座上， 通过步进电机调整探测器相对镜头的距离， 模拟相机内部的自准直检焦过程， 将探测器采集图像通 过图像采集卡传入计算机， 利用算法对采集图像进行处理得出图像清晰度评价值， 绘制检焦曲线。
系统的半焦深为 76.8 μm， 检焦搜索过程中的相邻 位置的差值不超过半焦深才可以保证检焦结果的准确性。 探测器在导轨上的单次移动距离设置为 20 μm， 实验开 始阶段遍历导轨位置， 寻找最佳焦面位置， 在焦面前 200 mm 作为起始位置， 焦面后 200 μm 作为终点位置， 由起始位置向终点位置步进模拟离焦-合焦-离焦的检焦 过程， 在单次图像采集过程获取 21幅图像。分别采用 Robert 算子、传统 Laplace 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子 及八方向扩展 Sobel 算字对检焦过程图像进行处理， 获得 多条检焦曲线如图 3 所示。在图 3 中， 横坐标轴为当前焦面与最佳焦面的距离 (离焦量)， 纵坐标为评价函数值， 对比其他传统算法， 文中方法的灵敏度更好， 单峰性更加显著， 灵敏性与检 焦精度均有一定程度的提升。进行多组重复实验， 最佳 焦面位置没有变化， 重复性好， 如表 1 可知文中方法的 检焦精度均高于传统图像检焦算法。
3 结束语
随着图像处理技术的日益完善成熟， 航空光学载荷 图像检焦技术迅速发展， 作为航空光学载荷技术的重要 组成， 检焦技术是获取清晰图像的的重要环节。基于 8 方向扩展 Sobel 算子及图像背景均衡技术针对合作目标设计了新的图像检焦方法， 消除了背景亮度变化对检焦带 来的影响， 在精密导轨上进行了 10 次静态检焦实验， 最 终结果显示， 与传统的检焦算法相比， 多方向扩展 Sobel 检焦方法的检焦精度提升了约 5%， 具有超越传统检焦算 法的检焦精度， 该方法的检焦误差小于光学系统允许的 最小误差 (76.8 μm)， 证明该方法可应用于航空光学载 荷的图像自准直检焦， 可考虑应用在长焦距大倾斜航空 光学载荷， 具有一定的实际应用前景。
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