基于图像处理技术的浮空平台姿态测量系统的设计与实现
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摘要
具有浮空观测平台的分布式火控系统的构想，充分考虑了我国国土防御的实际情况。探测、跟踪和射击平台的分布式布置，能有效的克服地面屏蔽，填补远程防空武器的作战盲区，延长、延伸了防空装备超低空的作战反应时间和反应空间，提高了防空体系的超低空作战能力。浮空器的定位定向在这个系统中起着关键作用，它关系到目标坐标能否被测到和在测到的情况下能否以足够的精度提供给火控解算的问题。针对浮空平台实时定位、定姿态的难题，本论文提出了以地面目标坐标测定、地标和平台上实时视频图像处理相结合的解决方法，设计并实现了一个基于图像处理技术的浮空平台姿态测量系统。
本文首先简介了该系统使用的高速图像处理平台以及该平台的软件开发。随着DSP和CPLD／FPGA芯片集成度和运算速度的提高，出现了大量基于DSP+CPLD／／FPGA的高速图像处理平台。本系统使用了基于TMS320C6416的高速图像处理平台DAM6416P。
对采集到的实时序列图像进行滤波处理后，本文通过最大类间方差法，对图像进行二值化处理，并对二值图像中各个信标点进行轮廓跟踪得到一组位置数据。轮廓跟踪算法采用的是经过改进后的目标邻域边界智能跟踪算法。
当浮空平台摇摆幅度较大时，地标上的某些信标点可能会偏出视场。本文就各种可能出现的情况分析信标点之间的逻辑位置关系，使轮廓跟踪得到的位置数据与各个信标点对应起来，实现地标的定位。接着介绍了姿态角的解算原理和步骤。
最后介绍了整个系统的组成、结构和系统程序的设计，并给出了试验结果。
The firing control system with floating-observation-platform can raise air defense system's low level battle-capability considering recovery of our country. The orientation of floating-observation-platform is very important to this system.With that problem, the measurement system of floating-observation-platform's attitude angle based on image processing is designed, which is a part of a firing control system with floating-observation-platform. The system is designed to measure the platform's attitude angle accurately that is very important to the orientation of floating-observation-platform and provide the firing control system with important target status information.
High-speed image processing platform, based on DSP and CPLD/FPGA, is firstly introduced in this thesis. DAM6416P, based on TMS320C6416 and used in the tracking sub-system, is one of this kind of platforms.
After preprocessing the sampled real-time image sequences, a series of position data can be got by combining thresholding with Ostu algorithm and beaconing contour tracking.And then, analyzing these data with the ubiety of beacon, we can find each beacon's position on screen.
Sometimes,the platform may shake acutely,and the beaconing can leave the eyeshot of CCD. So each orientation method in different scene is introduced in this thesis. Then the analytic theory and approach of platform's attitude angle are discussed.
The components and structure of the measurement system are also discussed. Finally, the experimental result is presented.
本文首先简介了该系统使用的高速图像处理平台以及该平台的软件开发。随着DSP和CPLD／FPGA芯片集成度和运算速度的提高，出现了大量基于DSP+CPLD／／FPGA的高速图像处理平台。本系统使用了基于TMS320C6416的高速图像处理平台DAM6416P。
对采集到的实时序列图像进行滤波处理后，本文通过最大类间方差法，对图像进行二值化处理，并对二值图像中各个信标点进行轮廓跟踪得到一组位置数据。轮廓跟踪算法采用的是经过改进后的目标邻域边界智能跟踪算法。
当浮空平台摇摆幅度较大时，地标上的某些信标点可能会偏出视场。本文就各种可能出现的情况分析信标点之间的逻辑位置关系，使轮廓跟踪得到的位置数据与各个信标点对应起来，实现地标的定位。接着介绍了姿态角的解算原理和步骤。
最后介绍了整个系统的组成、结构和系统程序的设计，并给出了试验结果。
The firing control system with floating-observation-platform can raise air defense system's low level battle-capability considering recovery of our country. The orientation of floating-observation-platform is very important to this system.With that problem, the measurement system of floating-observation-platform's attitude angle based on image processing is designed, which is a part of a firing control system with floating-observation-platform. The system is designed to measure the platform's attitude angle accurately that is very important to the orientation of floating-observation-platform and provide the firing control system with important target status information.
High-speed image processing platform, based on DSP and CPLD/FPGA, is firstly introduced in this thesis. DAM6416P, based on TMS320C6416 and used in the tracking sub-system, is one of this kind of platforms.
After preprocessing the sampled real-time image sequences, a series of position data can be got by combining thresholding with Ostu algorithm and beaconing contour tracking.And then, analyzing these data with the ubiety of beacon, we can find each beacon's position on screen.
Sometimes,the platform may shake acutely,and the beaconing can leave the eyeshot of CCD. So each orientation method in different scene is introduced in this thesis. Then the analytic theory and approach of platform's attitude angle are discussed.
The components and structure of the measurement system are also discussed. Finally, the experimental result is presented.
引文
1 贾云得．机器视觉[M1．北京：科学出版社，2000．
2 吴晓波，杨永琴．图像测量技术的新应用二光学精密工程．1998，6(3)：10-15．
3 刘铁峰等．基于DSP的高速数据采集与处理系统．微处理机．2000(5)：45-48．
4 樊来耀等．基于多片DSP的并行数字图象处理系统．西安电子科技大学学报．1990(9)：54-62．
5 刘党辉等．DSP芯片及其在图像技术中的应用．测控技术．2001(5)：16-19．
6 李真芳，苏涛等．DSP程序开发—MATLAB调试及直接目标代码生成．西安：西安电子科技大学出版设，2003．
7 彭启综，管庆．DSP集成开发环境—CCS及DSP／BIOS的原理与应用．北京：电子工业出版设，2004．
8 王毅等．多分辨率图像融合算法在DSP系统中的实现．北京理工大学学报．2001(12)：765-769．
9 吴建峰，林强．一种图像边缘检测的新算法．福州大学学报(自然科学版)．2000，28(4)：26-28
10 崔凤魁，张丰收等．二值图像目标邻域点边界跟踪算法．洛阳工学院学报．2001(3)：22-24．
11 王新成．高级图像处理技术．北京：中国科技技术出版社，2001．
12 李方慧．TMS320C6000系列DSPs原理与应用．北京：电子工业出版社，2003．
13 王念旭等．DSP基础与应用系统设计．北京：北京航空航天大学出版社，2001．
14 夏德深，傅德胜．现代图像处理技术与应用[M]．南京：东南大学出版社，1998．
15 Kenneth．R．Castleman著，朱志刚等译．数字图像处理．北京：电子工业出版社，1998
16 M. Irani, et al. Detecting and Tracking Multiple Moving Objects Using Temporal Integration.Second European Confern. On Computer Vision. 1992: 282-287.
17 R. Collins, et al. A system for video surveillance and monitoring: VSAM final report. Carnegie Mellon University, Technical Report: CMU-RI-TR-00-12. 2000.
18 罗希平，田捷等．图像分割方法综述．模式识别与人工智能．1999，12(3)：300-312
19 刘文萍，董远，贺利浩．图像处理中的阈值选取方法．数据采集与处理．1995，10(s)：16-20．
20 P. K. Sahoo, et al. A survey of thresholding techniques. Computer Vision, Graphics and Image Processing. 1988, 41(2): 233-260.
21 Canny J. A Computational Approach to Edge Derection. IEEE Trans on Patern Annalysis and Machine Intelligence. 1986,8(6): 679-698
22 Horace H S,Shen Ding-gang. An affine-invariant active Contour model(AL-Snake) for model-based segmentation. 1998,16(2): 135-146
23 孙慧，周红霞等．图像处理中边缘检测技术的研究．电脑开发与应用．2002，15(10)：7-9．
24 M Bertalmio, G Sapiro, G Randall. Morphing active contours. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000,22(7):733-737
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26 J. Barron, D. Fleet, S. Beauchemin. Performance of optical flow techniques. International Journal of Computer Vision. 1994, 12(1): 42-77.
27 S. Mallat, W L Hwang. Singularity deteGtion and processing with wavelets. IEEE Transactions on IT. 1992, 38(2): 617-643.
28 D. Casasent, J. S. Smokelin, A. Ye. Wavelet and Gabor transforms for detection. Opt Eng. 1992, 31(4): 1893-1898.
29 C Xu. J L Prince. Generalized gradient vector flow external forces for active contours. Signal Processing, 1998,71: 131-139
30 C. Tomasi and T. Kanade. Detection and tracking of point features. Carnegie Mellon University, Technical Report: CMU-CS-91-132. April, 1991.
31 M. P. Dubuisson, S. Lakshmanan, and A. K. Jain. Vehicle Segmentation and Classification using Deformable Templates. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1996, 18(3): 293-308.
32 Yu Zhong, Anil K. Jain, M. Dubuisson-Jolly. Object Tracking Using Deformable Templates. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2000, 22(5):544-549.
33 吴晓波．图像边缘特征分析．光学精密工程．1999，7(1)：59-63．
34 王立功，于甬华，姜晓彤，罗立民．基于Snake模型的图像目标轮廓自动跟踪方法．东南大学学报(自然科学版)．2003，33(2)：215-218．
35 Yun-Ting Lin and Yuh-Lin Chang. Tracking Deformable Objects with the Active Contour Model. ICMCS. 1997: 608.
36 Tonissen S M, Evans R J. Performance of dynamic programming techniques for track before detect. IEEE Trans. on AES. 1996, 32(4): 1440-1450.
37 Yan Xiong, Jiaxiong Peng, et al. An Extended Track-before-detect Algorithm for Infrared Target Detection. IEEE Transactions. 1997, AES-33(3): 1087-1092.
38 郭治．现代火控理论．北京：国防工业出版社，1996．
39 周寿军，陈武凡等．基于增强的粒子滤波算法的医学图像动态轮廓跟踪新方法．第一军医大学学报．2004，24(6)：677-681．
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41 王广龙，祖静，张文栋．微机械陀螺仪及其应用研究．电子测量与仪器学报．1999，13(2)：30-34
42 阮晓东，李世伦，诸葛良等．用立体视觉测量多自由度机械装置姿态的研究．中国机械工程．2000，11(5)：571-573
43 徐卫明．姿态测量与定位在高空间分辨率航空遥感和摄影中的应用．《红外》月刊．2002，(9)：7-15
44 孙仲康，陈辉煌．定位导航与制导．北京：国防工业出版社，1987，271-342．
45 赵小英，黄凤荣．多特征融合的目标识别与提取在空间定位中的研究．河北1业大学学报．2002，31(4)：89-92
46 王亮，胡卫明，谭铁牛．人运动的视觉分析综述．计算机学报．2002，25(3)：225-237．
47 V Caselles,F Catte, T coll. A geometric model for active contours. Numerische Mathematic, 1993, 66: 1-31.
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