一种面向DF图的互调频率方程快速检测方法与流程

本发明属于电子测试测量技术领域，具体涉及一种面向双频图（Double Frequency Diagram，DF图）的互调频率方程快速检测算法。

技术背景

在复杂射频电磁环境下，无线接收机作为主要的敏感设备，其电磁兼容性直接影响着整个武器装备的电磁兼容特性。自动双频测试系统因自身的独特优势已经成为测试无线接收机的主要方式，而用测试结果来分析评估复杂电磁环境下无线接收机及其所在系统的电磁环境适应能力和对于复杂电磁环境下的接收机的电磁兼容分析、干扰防护以及高质量接收机的设计工作具有重要的参考价值。

自动双频测试系统能够实现对信号发生器和频谱分析仪的自动控制，通过计算机来调节信号发生器的输出电平和频率以及频谱分析仪的接收参数，从而可以方便地获得接收机的各类响应特性曲线。自动双频测试系统对接收机进行双频测试将产生三维DF图，若选取某个参考输出电平作为门限值，仅显示大于该门限值的响应输出，则得到该三维结果图的截面图。此截面图由若干离散点组成，这些离散点可以组成若干条直线，即互调频率方程，为后续分析提供依据，所以根据离散点集检测相关的直线是结果分析的首要任务。目前在直线的检测和重构的领域存在一些算法，比较有代表性的有Hough变换、基于最小二乘法的直线拟合算法、基于主基元的直线检测方法、主元分析和聚类算法和Freeman链码的直线提取算法和局部梯度直线检测方法等。这些算法虽然有这自己独特的优势，但是因为算法本身的一些缺陷。例如，Hough变换存在着计算量大，耗时长的缺点；基于最小二乘法的直线拟合算法首先在直线覆盖率上不是很准确，其次是运算耗时；基于主基元的直线检测方法中，Freeman链码按照八个向量方向的顺序进行跟踪，但是一条链码中包含三个方向，不能保证其检测正确性；主元分析和聚类算法中，虽然其聚类效果良好，但是其分块的过程有一定的局限性，不能保证其检测的全面性。所以上述的算法并不适合电子测试测量领域的实际应用。目前电子测试测量系统中，应用最多的还是人工手动绘制提取直线。这种方式不仅效率低、误差大，而且对用户的工作精力造成很大的浪费。

技术实现要素：

本发明旨在解决现有DF图互调频率方程检测效率低下、准确度不高的问题，提供一种在实际的电子测试测量的过程中根据采集到的离散点快速全面检测出直线的方法。

本发明的技术方案在于：

一种面向DF图的互调频率方程快速检测方法，包括如下步骤：

（1）将三维DF图在不同功率平面截取，对得到的离散点图像进行边缘检测处理，分离离散点和背景图像，得到二值图像；

（2）在经过边缘处理的离散点中进行顺序检索，直到检测到一个非零点P，将其作为一个起点，选取其以P为起点的一个(m,m)区域Ap，在区域Ap中搜索其它的非零点，计算每个非零点P_i和原点P所属直线参数(ρi，θi)；并且令ρ的偏差为∆ρ，θ的偏差为∆θ；

（3）在该区域内进行投票表决，统计出投票最多的参数区间，即统计其落在每个偏差范围(ρi +∆ρ, θi+∆θ)内的点的数量N_i，取N_i中的最大值Nmax；令T₁为区域A_p内直线长度阈值，如果Nmax>T₁，则将其扩展到全局进行搜索属于该直线的其它点；否则认为过P点的其它直线不存在，将P点灰度值清零，转到(2)重新开始搜索；

（4）将搜索区域扩展到全局，对每个非零点P的投票次数进行累加；搜索完毕后，如果直线的投票次数大于设定阈值T₂，则认为其直线存在，取出其表示此直线的离散点的点集A_i；返回(2)重新搜索，直到图像不再有非零点的时候结束；

（5）对每种离散点的点集进行反演算法计算，在原离散点上生成需要的覆盖直线。

所述的边缘检测处理为基于Canny算子的边缘检测处理。

本发明的技术效果在于：

本发明通过基于离散点重画直线的方法，取代了传统的人工手动绘制直线的方法。本发明提出的方法不仅保证了对所有离散点检测的全面性和重构直线对离散点的覆盖准确率，而且算法的时间复杂度相对低。另一方面，基于离散点重画直线方法的效果还体现在在实际的电子测量过程中。用户的需求是变化的，有时需要局部直线，有时则需要全局的直线。在本算法中，用户通过设置阈值，就可以满足各类用户的实际需求。

附图说明

图1为阈值T₂分别取值20、50和100时，主元分析聚类算法仿真图。

图2为阈值T₂分别取值20、50和100时，Hough与最小二乘法结合的仿真图。

图3为阈值T₂分别取值20、50和100时，本文所述算法的仿真图。

具体实施方式

一种面向DF图的互调频率方程快速检测方法，其具体实现步骤如下所示：

（1）将三维DF图在不同功率平面截取，对得到的离散点图像进行基于Canny算子的边缘检测处理，将离散点和背景图像分离出来，得到二值图像。

图像的边缘包含丰富的信息，边缘提取的目的是将离散点和背景图像分离出来。在该算法中，采取了基于Canny算子的边缘提取技术。Canny算子不仅定位准确和对于比较暗的离散点检测准确之外，由于每个点只检测一次，所以也极大地减少了运算量。

（2）在图像中进行顺序检索，直到检测到一个非零点P，将其作为一个起点。选取其以P为起点的一个(m,m)区域Ap，在区域Ap中搜索其它的非零点，计算每个非零点P_i和原点P所属直线参数(ρi，θi)；并且令ρ的偏差为∆ρ，θ的偏差为∆θ。

（3）在区域Ap中进行投票表决，统计其落在每个偏差范围(ρi +∆ρ, θi+∆θ)内的点的数量N_i，取N_i中的最大值Nmax。令T₁为区域A_p内直线长度阈值，如果Nmax>T₁，则将其扩展到全局进行搜索属于该直线的其它点。否则认为过P点的其它直线不存在，将P点灰度值清零，转到(2)重新开始搜索。

（4）将搜索区域扩展到全局，对每个非零点P的投票次数进行累加。搜索完毕后，如果直线的投票次数大于设定阈值T₂，则认为其直线存在，取出其表示此直线的离散点的点集A_i。返回2重新搜索，直到图像不再有非零点的时候结束。

（5）对每种离散点的点集进行反演算法计算，在原离散点上生成需要的覆盖直线。反演过后的直线不仅精确，而且计算量相对较少，能满足实际工程的需求。

步骤（2）、（3）、（4）是对经过边缘处理的离散点进行一次改进的Hough变换。传统Hough变换在直线检测领域具有很明显的作用，主要思想是将原图像数据空间的点映射到参数空间，同一直线上的点会在参数空间形成于相交某点的曲线簇。但是其缺点是计算精度不高，而且非常耗时。本文中使用的改进的Hough变换进行检测属于同一条直线上的离散点。对于每一个非零点，在较小的区域中，计算其它非零点与该点所确定的直线参数，并在相应的参数空间投票表决，统计出投票最多的参数区间。以该参数作为直线参数，然后根据此参数在全局范围内来搜索此直线上其他点。将搜索点的方法从经典Hough变换中提出的从全局搜索离散点来确定参数的方法改进为先在较小领域中确定出参数，然后根据参数搜索点的方法，减少了搜索的盲目性，大幅度的提升了搜索的效率。

本文所提出的方法不仅保证了对所有离散点检测的全面性和重构直线对离散点的覆盖正确率，而且算法的时间复杂度相对而且算法的时间复杂度相对低。全面性和重构的覆盖率以及时间复杂度是非常重要的技术指标。其中时间复杂度取本算法的平均耗时为基准1，得出其它算法的相对时间复杂度。在这三个方面和现有一些算法的比较，见表1；

表1 算法指标对比表

对上述步骤（4）中的阈值T₂分别取值20、50和100，分别用主元分析聚类算法，如图1所示；Hough与最小二乘法结合算法，如图2所示；本文中的算法进行仿真对比，如图3所示，可以看出主元分析聚类算法会将部分短直线聚类成长直线，准确率相对较低。Hough与最小二乘发拟合算法得出的直线在准确性和覆盖全面性上都不高。