基于多帧雷达图像的动目标检测跟踪方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及雷达动目标检测跟踪技术，具体是基于多帧雷达图像的动目标检测跟踪方法。
【背景技术】
[0002]非相参连续波雷达具有近距离分辨率高，盲区小，成本低，辐射小等优点，能清晰地分辩出近距离上的各个目标，非常适合于港口等繁忙水域、雨雾天气下的导航任务，也可以用于码头监视船只。而脉冲雷达显示近距目标缺失、粘连严重。
[0003]目前，雷达动目标检测方法基本上都是基于脉冲压缩雷达的，具体方法有二次对消、三次对消、MTD处理，连续波雷达动目标检测方法有MTD处理，以及基于雷达图像的动目标检测方法。传统的MTD方法的应用受到目标多普勒频率的限制，随着目标多普勒频率的增大，在积累时间内目标将跨距离单元运动，使得输出信号频谱展宽，导致无法实现有效的谱峰检测和参数估计，因此对高速运动目标无法得到满意的效果。常用的基于雷达图像的动目标检测方法有光流法、帧差分法和背景减除法。光流法能够直接检测运动目标，与雷达是否运动无关，但计算复杂度高，耗时长，无法满足实时处理的需求；帧间差分算法计算量小，可以满足实时性要求，抗噪能力强，但对于较大的目标、中间变化不大的重叠区域不能检测到，且运动较缓慢的目标会被误认为静止的背景；背景减除算法是目前最常用的目标检测算法，可以保证任意场景下精确的提取到完整的目标轮廓，计算量小、实时性好，但提取背景与背景更新比较困难。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于提供基于多帧雷达图像的动目标检测跟踪方法，是一种新的基于连续波雷达图像的动目标检测方法，该方法能够解决对高速运动、缓慢运动目标的提取及跟踪，计算量小，可以满足实时监控系统的要求。
[0005]本发明的目的主要通过以下技术方案实现:
基于多帧雷达图像的动目标检测跟踪方法，包括以下步骤:
第I步:当雷达收到第I帧图像后，将第I帧图像存储起来作为初始背景信息；
第2步:当雷达收到第2帧图像后，将第I帧图像平移旋转变换到第2帧图像所在的位置，得到变换背景图像A，将变换背景图像A每个方位的幅度值乘以1/2，加上第2帧图像对应方位的幅度值乘以1/2，得到更新背景图像A ;
第3步:当雷达收到第3帧图像后，将第2步的更新背景图像A平移旋转变换到第3帧图像所在的位置，得到变换背景图像B，将变换背景图像B每个方位的幅度值乘以2/3加上第3帧图像的对应方位的幅度值乘以1/3，得到更新背景图像B ;
第4步:当雷达收到第4帧图像后，将第3步的更新背景图像B平移旋转变换到第4帧图像所在的位置，得到变换背景图像C，将变换背景图像C每个方位的幅度值乘以3/4加上第4帧图像的对应方位的幅度值乘以1/4，得到更新背景图像C ; 第5步:当雷达收到第5帧图像后，将第4步的更新背景图像C平移旋转变换到第5帧图像所在的位置，得到变换背景图像D，将变换背景图像D每个方位的幅度值乘以4/5加上第5帧图像对应方位的幅度值乘以1/5，得到第I背景图像；
第6步:对第！背景图像作先膨胀后腐蚀处理，并将处理结果存储为第I背景图像；
第7步:当雷达收到第6至第10帧图像后，将第6帧图像视为第I帧图像，第7帧图像视为第2帧图像，第8帧图像视为第3帧图像，第9帧图像视为第4帧图像，第10帧图像视为第5帧图像，重复第I步到第5步，得到第2背景图像；
第8步:对第2背景图像作先膨胀后腐蚀处理，并将处理结果存储为第2背景图像；
第9步:当雷达收到第11帧图像后，先将第11帧图像存储起来作为第3背景图像，再将第I背景图像平移旋转变换到第11帧图像所在的位置，得到变换背景图像E，变换背景图像E与第11帧图像作背景减除算法，得到减除结果图像A，对减除结果图像A作先腐蚀后膨胀处理，再对处理结果图像作基于连通区域的目标合并处理，并将合并后的点迹存储起来；
第10步:当雷达收到第12帧图像后，先将第12帧图像存储起来，将第9步的第3背景图像每个方位的幅度值乘以1/2加上第12帧图像对应方位的幅度值乘以1/2，得到新第3背景图像A，再将第I背景图像平移旋转变换到第12帧图像所在的位置，得到变换背景图像F，变换背景图像F与第12帧图像作背景减除算法，得到减除结果图像B，对减除结果图像B作先腐蚀后膨胀处理，再对处理结果图像作基于连通区域的目标合并处理；
第11步:对第9步到第10步目标合并处理后的点迹作数据关联、跟踪滤波、航迹管理处理；
第12步:当雷达收到第13帧图像后，先将第13帧图像存储起来，将第10步的第3背景图像A每个方位的幅度值乘以2/3加上第13帧图像对应方位的幅度值乘以1/3，得到第3背景图像B，再将第I背景图像平移旋转变换到第13帧图像所在的位置，得到变换背景图像G，变换背景图像G与第13帧图像作背景减除算法，得到减除结果图像C，对减除结果图像C作先腐蚀后膨胀处理，再对处理结果图像作基于连通区域的目标合并处理；
第13步:对第12步目标合并处理后的点迹与第11步的处理结果作数据关联、跟踪滤波、航迹管理处理；
第14步:当雷达收到第14帧图像后，先将第14帧图像存储起来，将第12步的第3背景图像B每个方位的幅度值乘以3/4加上第14帧图对应方位的幅度值乘以1/4，得到第3背景图像C，再将第I背景图像平移旋转变换到第14帧图像所在的位置，得到变换背景图像M，变换背景图像M与第14帧图像作背景减除算法，得到减除结果图像D，对减除结果图像D作先腐蚀后膨胀处理，再对处理结果图像作基于连通区域的目标合并处理；
第15步:对第14步目标合并处理后的点迹与第13步的处理结果作数据关联、跟踪滤波、航迹管理处理；
第16步:当雷达收到第15帧图像后，先将第15帧图像存储起来，将第14步的第3背景图像C每个方位的幅度值乘以4/5加上第15帧图像对应方位的幅度值乘以1/5，得到第3背景图像D，先将第3背景图像D作为更新后的第3背景图像存储起来，再将第I背景图像平移旋转变换到第15帧图像所在的位置，得到变换背景图像N，变换背景图像N与第15帧图像作背景减除算法，得到减除结果图像E，对减除结果图像E作先腐蚀后膨胀处理，再对处理结果图像作基于连通区域的目标合并处理； 第17步:对第16步目标合并处理后的点迹与第15步的处理结果作数据关联、跟踪滤波、航迹管理处理；
第18步:当雷达收到第16到第20帧图像后，重复第9步到第17步，只是第I背景图像换为第2背景图像；
所述平移旋转变换的具体变换方法如下:
通过罗经和GPS获得当前雷达角度和位置信息，雷达由A点运动到B点，A点为背景图像中雷达位置，B点为当前图像中雷达位置，目标点T在背景图像中相对A点的位置为(0b，rb)，将目标点T补偿到当前图像中相对B点的位置为(0f，rf)，此时满足以下关系:
X+ rf sin Θ f =rbsin Θ b； y+ rf cos Θ f = rb cos Θ b；
其中X为雷达在X方向的位移，y为雷达在y方向的位移；
在当前图像显示为艏向向上时，若载体在发生位移的同时顺时针旋转θ角度，则通过上式计算出的0f，还需要减去Θ，才是最终进行补偿后的背景数据的角度。
[0006]膨胀和腐蚀是形态学的基本操作，膨胀是一种扩展的变换，增大原物体的面积，填充物体间小的孔洞和沟壑，腐蚀是一种反扩展变换，压缩物体并将有细微联系的物体分离。
[0007]当雷达收到第N*5+ll帧图像到第N*5+15帧图像时，重复一次第9步至第17步，只是第9步中目标合并后的点迹不需要存储，直接与第17步的处理结果继续作数据关联、跟踪滤波、航迹管理处理，N为正整数。
[0008]在上述技术方案中，当读取第I帧图像至第5帧图像时，将这5帧图像进行图像平均处理，也即上述的第I步至第5步的处理操作，所得结果为第I背景图像，并对该第I背景图像进行先膨胀后腐蚀处理；同样的，当读取第6帧图像至第10帧图像时，将这5帧图像进行图像平均处理，也即上述的第7步的处理操作，所得结果为第2背景图像，并对该第2背景图像进行先膨胀后腐蚀处理；最后，当读取第11帧图像至第15帧图像时，利用第I背景图像进行背景减除算法，在处理过程中，还要作基于连通区域的目标合并处理，对目标合并处理后的点迹作数据关联、跟踪滤波、航迹管理处理，完成对动目标的跟踪处理。