基于FPGA的紅外視頻圖像目標恒虛警檢測實現(xiàn)

溫慶福，唐普英，趙學功

(電子科技大學光電信息學院，四川成都 610054)

恒虛警檢測(Constant False Alarm Rate，CFAR)是雷達信號處理的一種經(jīng)典方法。世界各國的專家學者，一直在這方面進行不斷的研究和探索，取得了很好的檢測效果。恒虛警的精髓就是經(jīng)典的固定門限檢測。即設定相應的檢測閾值，該閾值可以有效地避免雜波、接收器熱噪聲、背景噪聲和干擾變換的影響，從而有效地將感興趣的目標區(qū)分出來。目前常見的恒虛警檢測器可分為4類:均值類CFAR檢測器、有序統(tǒng)計類CFAR檢測器、采用自動篩選技術的GOS類CFAR檢測器、自適應CFAR檢測器［1］。無論是一維還是二維CFAR處理問題，都有大量學者進行了詳細的研究，并取得很好的實際效果。

現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)，具有結(jié)構(gòu)靈活、實時性強、功能完善的特點，能為設計者提供最大的設計靈活性;所需外圍器件少，適合模塊化設計，開發(fā)周期短，可擦除復用的一系列優(yōu)點［2］。本文采用恒虛警這一經(jīng)典的方法，結(jié)合現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)技術，對紅外電視圖像進行處理研究。充分利用恒虛警這一經(jīng)典有效的檢測方法和現(xiàn)場可編程門陣列在理論和操作上的優(yōu)點，進行紅外視頻目標的檢測。從而實現(xiàn)高速、實時性與有效實現(xiàn)目標檢測的統(tǒng)一。系統(tǒng)采用自行設計的專用電路，區(qū)別于計算機系統(tǒng)，實現(xiàn)小型專一化。采用外置可調(diào)諧式閾值設置，可極大地減小環(huán)境變化對檢測的影響，增強對不同環(huán)境中目標檢測的效果。

1 紅外自適應恒虛警檢測

1.1 紅外目標特性

一般情況下，目標后的背景熱輻射對應光譜輻射空間分布的輻射值的變化是連續(xù)的。而對應所要的紅外目標人或者飛機等高于環(huán)境溫度的目標，將被感知為一個灰度值高于此時周圍背景的值。所獲取的紅外視頻圖像可以近似為以下模型［3］，即

式中:f(x，y)表示所獲得的紅外圖像;T(x，y)表示目標圖像;B(x，y)表示背景圖像;N(x，y)表示獲取圖像時引入的噪聲圖像，本文中視其為高斯白噪聲［4］。由概率統(tǒng)計密度函數(shù)可描述為

式中:δ為噪聲電壓;u為標準偏差。在設定一定的門限閾值時，可以計算出相應的虛警概率為

1.2 自適應恒虛警檢測

紅外圖像反映的是場景溫度特性有關的熱輻射，它的清晰度不高、對比度差，尤其是野外背景。人、車、船等特定目標溫度高于環(huán)境，它們的紅外圖像的灰度就可能略高于背景，盡管是忽隱忽現(xiàn)，呈隨機特性的高斯分布。采用恒虛警檢測就是針對這種背景幾乎被噪聲淹沒、被白化的弱信號情況下，具有一定的魯棒性的恒定檢測發(fā)現(xiàn)目標的概率。單幀局部自適應恒虛警檢測算法步驟是，首先自適應求取估計檢測閾值Th，然后將待檢測點YM(假設目標像素集合)與自適應閾值Th比較，按式(4)判斷是否是真正目標點F(p)。

所謂局部相對于單幀圖像來說是一個n×n窗口，這個窗口中的像素構(gòu)成一個集合(在小范圍內(nèi)，對于背景視同一個準平穩(wěn)的隨機分布)用來估算檢測閾值Th，窗口正中的2×2像素(可能是一個沖激響應)構(gòu)成一個子集用來測算YM值。這個窗口無縫有序地滑動，實現(xiàn)對整幀畫面中所有可能的點目標的檢測。在檢測過程中的關鍵核心問題是自適應門限Th的估計。

對于n×n窗口局域，它的閾值估計公式為

式中:a，b，c為經(jīng)驗常數(shù)，在不同的實驗背景中，它的取值不盡相同，因此在不同環(huán)境的試驗中，調(diào)整為相適應的值;μ為背景溫度(熱輻射)均值;σ為背景溫度(熱輻射)標準差，表達式為

式中:f(x，y)是紅外攝像機采集的原始圖像信號(2×2代表垂直和水平坐標)，按電視掃描格式采集順序?qū)崟r輸入。

例如取n=8，即8×8的卷積模板為例，如圖1所示。模板中t是目標可能位置，模板正中2×2共4個像素點就是擬定被檢測小目標的YM子集，求YM值最簡單的方法是取該4個點的均值，最好的方法是用數(shù)學形態(tài)學對YM子集進行腐蝕和膨脹算法以及開運算和閉運算之后再取加權均值，以去偽存真。在YM周圍留有一圈“隔離帶”，圖1卷積模板中的g，它可能是背景，也可能是目標對象，它在兩者之間起緩沖作用。本案制定的這個特殊模板非常有助于提高可靠性，減少虛警概率。模板中其余的部分x表示運算區(qū)域。因為有“隔離帶”后，上述的相應求期望和方差的公式也需做相應的修正，只累加運算最外兩圈的像素。

為了剔除虛假背景信息，在按式(6)和式(7)對圖1進行運算時，當像素點的值f(x，y)≥Th時，不參與運算。Th是先前歷史(例如相鄰的上方和左方模板)卷積運算Th值記錄的均值。理論證明，這一補充算法，對提高魯棒性非常重要。

圖1 卷積模板

2 電路實現(xiàn)

實現(xiàn)該電路的硬件結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 硬件結(jié)構(gòu)

要實現(xiàn)該電路，最重要的是讓該模板在FPGA中實現(xiàn)類似滑窗的電路。因此采集的紅外視頻信號首先將其轉(zhuǎn)化為ITU－R BT.656信號［5］，由于該信號的灰度值Y和色差信號C沒有分離，不方便處理，將其轉(zhuǎn)為ITU－R BT.601［6］，在此模式下同時運用分離出的行場信號進行處理。調(diào)用 Xilinx中現(xiàn)成的IPcore依次延時1，2，…，n－1行;再加當前數(shù)據(jù)行，及實現(xiàn)n行數(shù)據(jù)對齊。運用Verilog中reg［7:0］，mem［n－1:0］實現(xiàn)同時操作一行中n個數(shù)據(jù)。這樣即可形成N×N的模板運算。仿真結(jié)果如圖3所示，其中mem0是當前輸入數(shù)據(jù)，mem1，…，mem7是依次延時1行到7個行時鐘且對齊后的數(shù)據(jù)。

圖3 電路仿真時序(截圖)

對于自動閾值的設定，關鍵需要計算出均值和標準差。均值的求取可以在FPGA中用除法電路實現(xiàn)，在設計中也可以運用移位電路相加的模式;對方差的求取，可采取查找表的方法實現(xiàn)。同時注意運算的時序?qū)R問題。在運算中將相應的像素灰度值YM與閾值比較，并進行二值化處理。就可得到只顯示檢測目標的二值化圖像。仿真時序結(jié)果如圖3所示，檢測到目標則fp_detect為1，如圖3最下方一行，3處目標被檢測到并二值化為1。

閾值的公式設計為外置可調(diào)式，可適用于不同背景的目標檢測。通過外置設備調(diào)整a，b，c的值，從而改變Th的大小。

3 實驗結(jié)果與分析

運用上述電路算法對采集的紅外圖像檢測結(jié)果如圖4、圖5和圖6所示。其中圖4a、圖5a分別為兩個同背景下的紅外原始視頻圖像。圖4b與圖5b都為效果較好二值圖像，圖4c與5c都為效果較差二值圖像，它們分別是場景一與場景二處理后的圖像，都是通過調(diào)整閾值，采用自適應恒虛警檢測后的得到二值化圖像。

圖4 場景一實驗效果圖

圖5 場景二實驗效果圖

圖6 不同場景載入背景顯示圖

圖4b、圖4c閾值選取時，閾值式(5)中a，b，c分別為1，0.25，2;1，0.125，1;1，0.5，3;1，0.25，1。對不同背景圖像，圖4a和圖5a的信噪比不一樣，檢測時閾值的設定也不一樣。在同一背景下，圖4c的閾值小于圖4b的閾值，虛檢點較多。同樣地，圖5c的閾值設置過小，造成過多的虛檢。圖4b和圖5b的閾值設計比較合理，既能有效檢出目標，同時虛檢點最少。閾值設置也不是越大越好，越大會造成目標的漏檢。

通常為了能準確確定目標的方位，可以采用裝入預先采集的背景圖顯示，如圖6所示，這樣的顯示，尤其是在地面目標方位的判斷中具有很好的效果，在空域中可以判斷大致的方位，極大地增強人的識別效果。

當然CFAR也存在一定的漏檢測或誤檢，在檢測時調(diào)整式(5)中的a，b，c值，使人眼能有效地二次判斷出目標，另外可以采用自己提出的一種新型的軌跡記錄的方法［7］。在上述的圖4b和圖5b，檢測效果比較好，結(jié)合該顯示方法，經(jīng)過人眼的二次判讀，能更加準確識別出目標，減小誤判。

4 小結(jié)

本文結(jié)合雷達中經(jīng)典的恒虛警自適應檢測法和FPGA，充分運用兩者各自的優(yōu)勢，對紅外視頻目標進行檢測。通過不斷的多場景實驗，調(diào)制自適應的閾值。可以對不同場景的目標進行有效的檢測。

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［1］何友，關鍵，孟祥偉，等.雷達目標檢測與恒虛警處理［M］.2版.北京:清華大學出版社，2011:1－10.

［2］邱軍海，關鍵，宋杰，等.常用雷達視頻信號處理算法在FPGA上的實現(xiàn)［J］.海軍航空工程學院學報，2006，21(6):637－641.

［3］趙晶晶，諶海新，劉星彤，等.紅外小目標圖像預處理方法研究［J］.信號處理，2009，25(7):1088－1091.

［4］歐陽俊華，黃庚華，程鵬飛，等.FPGA的激光雷達恒虛警控制技術研究［J］.紅外與毫米學報，2009，28(1):50－53.

［5］向厚振，張志杰，王鵬.基于FPGA視頻和圖像處理系統(tǒng)的FIFO緩存技術［J］.電視技術，2012，36(9):41－43.

［6］GB/T 17953—2000，4∶2∶2 數(shù)字分量圖像信號的接口［S］.北京:中國標準出版社，2000.

［7］溫慶福，郭向東.一種新型的活動目標軌跡記錄算法［J］.電視技術，2014，38(5):31－33.