基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)及跟蹤方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)及跟蹤方法，用于解決現有運動目標跟蹤系統(tǒng)及跟蹤方法中存在適用范圍較窄的技術問題，跟蹤系統(tǒng)包括激光器、擴束器、旋轉毛玻璃、隨機介質、孔徑光闌和探測器陣列；激光器發(fā)出的激光經擴束器和旋轉毛玻璃后形成贗熱光并照射到待跟蹤運動目標上，隨后攜帶目標信息的光以銳角入射到隨機介質散射面，其散射光經孔徑光闌濾除雜散光后被探測器陣列接收并采集，利用跟蹤方法對采集圖像進行計算得到待跟蹤運動目標的實際位移。本發(fā)明利用隨機介質表面散射光實現目標跟蹤，具有適用范圍寬的特點，且算法簡單、跟蹤精度高、系統(tǒng)結構簡單，可用于生物醫(yī)學、對地觀測等領域。
【專利說明】
基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)及跟蹤方法
技術領域
[0001 ]本發(fā)明涉及計算成像技術及目標跟蹤技術領域，涉及一種運動目標跟蹤系統(tǒng)及跟 蹤方法，具體涉及一種基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)及跟蹤方法，可用于 在天文觀測、對地觀測及生物醫(yī)學等領域中，對隱藏在遮蔽物后方的運動目標進行跟蹤。
【背景技術】
[0002] 在天文觀測及對地觀測等領域常常需要對車輛、飛機等運動目標進行跟蹤，由于 這一應用需求，產生了一系列的運動目標跟蹤技術，目前常用的目標跟蹤方法有雷達跟蹤 方法和基于視覺的運動目標跟蹤方法兩類。
[0003] 雷達跟蹤方法是微波通信領域中常采用的跟蹤方法，該方法能連續(xù)跟蹤一個或多 個目標并測量其坐標，可提供目標的運動軌跡。跟蹤雷達一般由距離跟蹤支路、方位角跟蹤 支路和仰角跟蹤支路組成。它們各自完成對目標的距離、方位和仰角的自動跟蹤，并連續(xù)測 量目標的距離、方位和仰角。大多數雷達工作在超短波及微波波段，其頻率范圍在30到 300000兆赫，相應波長為10米至1毫米。在跟蹤目標時采用機械掃描的方式，且后期信號處 理過程復雜，故存在跟蹤系統(tǒng)復雜，波段易被吸收和干擾、跟蹤實時性差、信號處理算法復 雜等缺陷。
[0004] 基于視覺的運動目標跟蹤方法是光學領域中常采用的跟蹤方法，該方法融合了圖 像處理、模式識別和傳感器等多個不同領域的先進成果?；谝曈X的運動目標跟蹤方法又 包括基于運動分析的方法、基于顏色特征分布的方法以及基于圖像特征匹配的方法等。
[0005] 基于運動分析的方法包括光流法、幀間差分法、背景差法等，光流法是通過對二維 圖像序列作運算得到光流，從而獲知目標運動信息的方法，由于計算光流的運算較為復雜， 計算量大，故不適用于實時性要求很高的場合。幀間差分法是通過計算相鄰兩幅圖像的差 值來獲取目標運動信息的方法，故對背景的相對運動較為敏感，只適用與背景相對運動不 大的場合。而背景差法是對幀間差分法的改進，該方法是通過計算特定背景模型與每一幅 圖像的差值來獲取目標運動信息的方法，解決了幀間差分法中存在的對背景相對運動較為 敏感的問題，但該方法會對光照和外部條件造成的場景變化比較敏感，導致跟蹤誤差較大。
[0006] 基于顏色特征分布的方法是通過計算圖像的顏色特征分布進而獲取目標運動信 息的方法，包括基于Meanshift算法的跟蹤方法和基于Camshif t算法的跟蹤方法等，其中， Camshift算法是Meanshift算法的改進，其與Mecamshift算法相比，具有目標表示簡單、便 于進行模型組合的優(yōu)點，故實際應用中常采用基于Camshift算法的跟蹤方法。但是，基于 Camshift算法的跟蹤方法還有著無法生成運動軌跡、分辨率不足等缺點。
[0007] 基于圖像特征匹配的方法是2014年，南京航空航天大學的朱瑋在其名為《基于視 覺的四旋翼飛行器目標識別及跟蹤》的碩士畢業(yè)論文中提出的一種跟蹤方法，該方法在跟 蹤時，首先確定跟蹤窗口的初始位置和大小，然后對目標物體的顏色特征，邊緣特征和SIFT 特征進行融合，以Camshift算法來優(yōu)化粒子的傳播，從而完成了目標在相似顏色干擾和被 輕度遮擋的情況下都能對某一類物體進行很好的跟蹤。但對于目標被重度遮擋導致目標輪 廓信息全部丟失的情況，仍沒有較好的方法解決。
[0008] 而在天文觀測、對地觀測及生物醫(yī)學等領域中常要求透過隨機介質或利用隨機介 質表面的散射光進行對運動目標的跟蹤。然而，當目標透過生物組織和毛玻璃等隨機介質 之后其原本的視覺輪廓信息幾乎全部丟失，而無法辨別，導致以上三種基于視覺的目標識 別與跟蹤方法無法對隱藏在遮蔽物后方的運動目標進行跟蹤。近年來，國內外科研人員開 始考慮通過某種方法恢復出散射光中攜帶的目標信息，從而使散射光參與成像過程，即實 現散射成像。目前，圍繞著散射成像的研究已經取得了一些進展，主要包括波前調制技術、 圖像重建技術、散斑相關成像技術等。I.Freund等人在1988年研究發(fā)現，當光波進入散射介 質的入射角度比較小時，該范圍內的光波產生的散斑場圖像之間存在較強的相關性，這種 現象稱為光學記憶效應(Optical Memory Effect ,ΟΜΕ)。2014年，0.Katz等人根據這一理論 提出了一種基于單幀散斑自相關的非侵入式散射成像方法。該方法根據單幀散斑場圖像的 自相關特性，結合相位恢復算法進行圖像重建，成功實現對目標成像的目的。但目前還沒有 將散射成像技術應用于目標跟蹤技術領域。

【發(fā)明內容】

[0009] 本發(fā)明目的在于克服上述現有技術存在的缺陷，提出了一種基于隨機介質表面散 射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)及跟蹤方法，用于解決現有運動目標跟蹤系統(tǒng)及跟蹤方法中存在 的因無法透過遮蔽物進行目標跟蹤導致適用范圍較窄的技術問題。
[0010] 為實現上述目的，本發(fā)明采取的技術方案為：
[0011] -種基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，包括探測器陣列6;其特征在 于:所述探測器陣列6用于接收激光器1發(fā)射并被隨機介質4反射的散射光，并記錄其強度信 息;所述隨機介質4位于激光器1的照明區(qū)域內，且其散射面與激光器1所發(fā)射激光形成的入 射角為銳角；在激光器1和隨機介質4之間依次設置有擴束器2和旋轉毛玻璃3,且旋轉毛玻 璃3在垂直于激光器1發(fā)射激光的平面上旋轉，用于形成贗熱光;工作時，待跟蹤運動目標位 于所述贗熱光的照明區(qū)域內；所述探測器陣列6位于隨機介質4形成的散射光路上，在該探 測器陣列6接收面前方設置有孔徑光闌5。
[0012] 上述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，激光器1采用可見光波段的 窄帶激光器。
[0013] 上述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，擴束器2,其中心軸線與激光 器1發(fā)射的激光重合。
[0014] 上述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，旋轉毛玻璃3,其旋轉中心偏 離激光入射點。
[0015] 上述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，隨機介質4采用不透光強散 射材料，用于避免攜帶運動目標信息贗熱光的光能透射損耗。
[0016] 上述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，孔徑光闌5和探測器陣列6的 接收面均與隨機介質4的散射面平行。
[0017] 上述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)的跟蹤方法，包括以下步驟：
[0018] 步驟1，探測器陣列采集待跟蹤運動目標在隨機介質表面散射形成的散斑圖像，得 到時間序列散斑圖像Ii(x，y)，l2(x，y)，…，I n-i(x，y)，In(x，y)，（x，y)表示時間序列散斑圖 像中各像素點的位置坐標；
[0019] 步驟2,對采集到的時間序列散斑圖像Ii(x，y)，I2(x，y)，···，In-i(x，y)，I n(x，y)進 行高斯低通濾波，得到濾波后的時間序列散斑圖像 (x,y)；
[0020] 步驟 3,對濾波后的時間序列散斑圖像 Ii'（x,y)，I'2(x,y)···，IVi(x,y)，I'n(x,y) 進行自相關運算，得到時間序列散斑圖像的自相關運算結果 y) ,R2(x,y) = l2' (x,y)^l2' (x,y) ,··· ,Rn-i(x,y) = In-i，(x,y)^In-i，(x,y) ,Rn(x,y) = In， (χ,γ^Ιη'（x,y)，其中★表示自相關運算符號；
[0021] 步驟4,對濾波后的時間序列散斑圖像Ii'(x，y)，I'2(x，y)…，IVi(x，y)，I'n(x，y)，從1'2 (x，y)起的每一幅散斑圖像均與其相鄰的前一幅散斑圖像進行互相關運算，得到時間序列散斑圖 像的互相關運算結果:A (.y、v) = .y)?/2(.T.j〇 ，. Η, (λ-, ν) = ?2 (χ,_ν)^?\ {χ,ν) , '，·..， (&ν) = , (χ，7)?/" (χ,)，），其中<8)表示互相關運算符號；
[0022] 步驟5,根據步驟3和步驟4得到的運算結果，計算待跟蹤運動目標在探測器陣列上 對應散斑圖像的位移，通過如下步驟實現：
[0023]步驟58，確定時間序列散斑圖像自相關運算結果1?1(1，7) = 11'（1，7)女11'（1，7)， R2(x，y) = l2,（叉，丫)女12,（x，y)，···，Rn-i(x，y) = In-1，（x，y)★]；!!-1，（x，y)，Rn(x，y) = In，（x，y) ★ In'（x，y)的中心坐標，這些中心坐標用（li，mi)，（l2，m2)，…，（ln-i，m n-l)，（ln，mn)表示；
[0024] 步驟5b，確定時間序列散斑圖像互相關運算結果 //, (-Y, ν) = / , (,Υ, >')0 / 2 (χ, ν) ， "2 (χ,.ι，）= / : (χ，.ν·)? Λ (χ,.Γ) ， "·， //" 丨（Λ.，..Γ ) = / ,，丨（Λ.，..Γ ) ? / " (Λ-, .1，)的中心坐標，這些中心坐標用（Pi，qi )，（ Ρ2，q2 )，…，（ρη-1， Qn-1)表不；
[0025] 步驟5c，計算時間序列散斑圖像互相關運算結果的中心坐標(P1，qi)，（p2，q 2)，…， (PH，qw)與時間序列散斑圖像自相關運算結果的中心坐標（1 i，nu)，（ 12，m2)，…，（， 之間的像素差，得到待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器陣列上移動的像 素數：（Pl_ll，qi_mi)，（P2_l2，q2_m2)，···，（Pn-l _ln-l，qn-l_mn-1);
[0026] 步驟5d，根據待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器陣列上移動的像素數(pi-h， qi-mi)，（P2-I2，q2-m2)，…，（pn-rln-1，qn-i-mn-1)，計算得到待跟蹤運動目標對應散斑圖像在 探測器上的位移：（Δ Χ1, Δ y〇，（ Δ Χ2, Δ y2)，…，（Δ xn-i，Δ yn-〇，其中，Δ Xl= (prlO · d， Δ yi= (qi-mi) · d，Δ Χ2= (P2-I2) · d，Δ y2= (q2-m2) · d，···，Δ xn-：l= (pn-rln-：〇 · d，Δ yn-1 = (qn-i_mn-1) · d，d為探測器陣列的像元尺寸；
[0027] 步驟6，根據采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標對應散 斑圖像在探測器上的位移（Δ χ!，Δ y〇，（ Δ Χ2, Δ y2)，…，（Δ xn-i，Δ yn-〇，計算待跟蹤運動 目標的實際位移，通過如下步驟實現：
[0028] 步驟6a，計算運動目標跟蹤系統(tǒng)的放大率A = |，其中，ν為隨機介質到探測器陣列 的距離，u為運動目標到隨機介質的距離；
[0029]步驟6b，根據待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器上的位移（Δ Χ1，Δ yi)，（ Δ X2，Δ y2)，…，（Δ n，Δ y^)及運動目標跟蹤系統(tǒng)的放大率β，分別計算采集散斑圖像過程 中每一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標的實際位移（Ax'^Ay'djAx'^Ay's)，···， (Α χ'η-ι, Δ y 'η-ι) Δ χ'ι = ( Δ xi/β) · COS0 , Δ y 'ι = ( Δ yi/β) · cos0 , Δ χ'2 = ( Δ χ2/ P)?COS0,Ay，2=(A γ2/β) · COS0 , ···, Δ χ'η-? = ( Δ Χη-?/β) · COS0 , Δ y'η-? = ( Δ yn-l/β) · COS0，θ為入射光線與隨機介質表面法線的夾角；
[0030] 步驟6c，根據采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標的實 際位移（Δχ、，Ay'ddAx's，Δγ'2)，···，（Δχ'η-hAyV山計算待跟蹤運動目標的實際 位移（Δ X，Δ y)，其中 Δ χ= Δ x，：l+----h A χ，n-：l，Δ y = Δ y，#···+ Δ y，n-：l0
[0031] 本發(fā)明與現有技術，相比具有如下優(yōu)點：
[0032] 1)本發(fā)明由于隨機介質采用不透光的強散射材料，實現了對攜帶目標信息贗熱光 的強散射，形成的散射光被探測器陣列接收，與現有技術中采用的通過探測器陣列接收發(fā) 生弱散射的攜帶目標信息光的方法相比，可實現在目標信息光發(fā)生強散射的情況下對平面 二維運動目標進行實時跟蹤，拓展了目標跟蹤技術的適用范圍。
[0033] 2)本發(fā)明由于在計算運動目標運動的實際位移時，采用計算時間序列散斑圖像自 相關和時間序列散斑圖像互相關中心的像素差的方法，與現有技術中采用融合多種目標特 征信息并以Camshift算法來優(yōu)化粒子傳播的方法相比，簡化了算法流程，提高了計算速度 和跟蹤精度，降低了跟蹤誤差。
[0034] 3)本發(fā)明由于在接收信息圖像時僅采用探測器陣列，與現有技術中需在探測器陣 列前方設置光學鏡頭相比，簡化了接收信息圖像系統(tǒng)的結構。
【附圖說明】
[0035] 圖1是本發(fā)明跟蹤系統(tǒng)的整體結構示意圖；
[0036] 圖2是本發(fā)明跟蹤方法的流程框圖；
[0037] 圖3是本發(fā)明實施例對時間序列散斑圖像進行高斯低通濾波及自相關和互相關運 算效果圖。
【具體實施方式】
[0038]以下結合附圖和實施例，對本發(fā)明作進一步詳細說明。
[0039] 參見圖1，基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，包括激光器1、擴束器2、 旋轉毛玻璃3、隨機介質4、孔徑光闌5和探測器陣列6。
[0040] 其中，激光器1采用可見光波段的窄帶激光器，因為散斑相似程度隨光源帶寬的增 加而下降，故采用單色性較好的激光光源;擴束器2由兩面凸透鏡組成，兩面凸透鏡中心共 線且平行放置，可將激光截面直徑擴大5到10倍，以達到增大照明區(qū)域的目的，本實施例采 用型號為GC0-2503的擴束器;旋轉毛玻璃3為表面粗糙的半透明玻璃，用于消除激光的相干 性；隨機介質4為ZnO粉末薄膜、墻面等表面粗糙的不透光強散射材料，以確保散射光足夠 強，可以被探測器陣列響應，本實施例采用經沉淀干燥后均勻緊密排列的ZnO粉末薄膜;探 測器陣列6為可見光波段的探測器陣列，其為光電信息轉化裝置，可將光強信息轉化為二維 電信號輸出，用于將接收到的散射光轉化為可用計算機編程計算的數碼圖像。
[0041] 激光器1發(fā)出的激光經過擴束器2后，激光橫截面直徑被擴大，其擴束器2的中心軸 線需與激光器1發(fā)射的激光重合，以達到光束準直的目的；隨后光線再經過旋轉毛玻璃3去 除激光器1發(fā)出激光的相干性后產生贗熱光，其中旋轉毛玻璃3由電機帶動，在垂直于激光 的平面上旋轉，以確保光路準直，其旋轉中心偏離激光入射點，以確保激光不被電機遮擋； 贗熱光照射到待跟蹤運動目標上，攜帶有待跟蹤運動目標信息的光照射到隨機介質4上，且 入射角度為銳角，以確保探測器陣列6可以接收到完整的散射光，本實施例中入射角為25 度;入射光在隨機介質4表面發(fā)生多次無序的散射，經過多次散射的輸出光束經孔徑光闌5 濾除雜散光并限制光束直徑后，進入探測器陣列6,最后在探測器陣列6上形成散斑圖像。其 中，孔徑光闌5和探測器陣列6的接收面均與隨機介質4的散射面平行，以確保接收到的散斑 圖像不發(fā)生畸變。
[0042]參見圖2,基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)的跟蹤方法，其具體實現 步驟如下：
[0043]步驟1，探測器陣列采集待跟蹤運動目標在隨機介質表面散射形成的散斑圖像，得 至1J時間序列散斑圖像Ii(x，y)，l2(x，y)，…，In-i(x，y)，In(x，y)，其中，（x，y)表示時間序列散 斑圖像中各像素點的位置坐標；
[0044]步驟2,對探測器陣列采集到的時間序列散斑圖像ΙΚχ^,ΙΧχ^)，···，^^^)， In(x，y)進行高斯低通濾波處理，得到濾波后的時間序列散斑圖像 Γη-?(χ,γ) ,Γη(χ,γ)：
[0045
[0046
[0047」其中，h = fspecial( 7gaussian7，U0l0」，1)表示生成標準差為1，大小為10X 10的 高斯濾波掩膜h，imf i 1 ter (I (X，y)，h，'repl icate '）表示利用生成的高斯濾波掩膜h對圖像 I(x，y)進行濾波操作，'replicate'表示圖像大小通過復制外邊界的值來擴展。
[0048]步驟 3,對濾波后的時間序列散斑圖像 Ii'（x，y)，I'2(x，y)···，IVi(x，y)，I'n(x，y) 進行自相關運算，得到時間序列散斑圖像的自相關運算結果。
[0049]自相關運算，常用來計算同一信號在不同時刻的相似程度，其具有多種計算方式， 本發(fā)明所述自相關運算是基于二維傅里葉變換理論的自相關運算，即所述自相關結果心 (x，y)，R2(x，y)···，Rn-i(x，y)，R n(x，y)等于濾波后的時間序列散斑圖像 Ii'（x，y)，I'2(x, y)--，I'n-1&，7)，1'"(、 7)能量密度譜的逆傅里葉變換：
[0050]
[0051] 其中，FT{ ·}為傅立葉變換，FF1!： ·}為傅立葉逆變換，★表示自相關運算符號， ? I表示取絕對值。
[0052] 步驟4,對濾波后的時間序列散斑圖像Ii'（x，y)，I'2(x，y)"_，rn-i(x，y)，I'n(x, y)，從I' 2(x，y)起的每一幅散斑圖像均與其相鄰的前一幅散斑圖像進行互相關算，得到時 間序列散斑圖像的互相關運算結果。
[0053]互相關運算，常用來計算兩列信號的相似程度，其具有多種計算方式，本發(fā)明所述 互相關運算是基于二維傅里葉變換理論的互相關運算，即所述互相關結果HKxjhftKx， y)···，Hn-i(x，y)等于去除噪聲的時間序列散斑圖像 Ii'（x，y)，Ι'2(χ，γ)···，Γη-i(x，y)，I'n (x，y)互能量譜密度的逆傅里葉變換：
[0054]
[0055] 其中，FT{ ·}為傅立葉變換，FT1!： ·}為傅立葉逆變換，?表示互相關運算符號。
[0056] 步驟5,根據步驟3和步驟4得到的時間序列散斑圖像的自相關運算結果和互相關 運算結果，計算待跟蹤運動目標在探測器陣列上對應散斑圖像的位移。通過如下步驟實現： [0057] 步驟5a，通過MATLAB軟件確定時間序列散斑圖像自相關運算結果心（X，y)，R2 (X， y)···，Rn-i(x，y)，Rn(x，y)的中心坐標，用（li，mi)，（l2，m2)···，（In-i，m n-l)，（ln，mn)表示：
[0058]
[0059] 其中，1表示時間序列散斑圖像自相關運算結果中灰度值最大的像素的行坐標，m 表示時間序列散斑圖像自相關運算結果中灰度值最大的像素所的列坐標，find(R(x，y) = =max(max(R(x，y))))表示尋找R(x，y)中灰度值最大的像素；
[0060] 步驟5b，通過MATLAB軟件確定時間序列散斑圖像互相關運算結果出（X，y)，H2 (X， y)，···，Hn-i(x，y)的中心坐標，用（pi，qi)，（P2，q2)，…，（p n-i，qn-1)表示：
[0061]
[0062]
[0063] 其中，p表示時間序列散斑圖像互相關運算結果中灰度值最大的像素的行坐標，q 表示時間序列散斑圖像互相關運算結果中灰度值最大的像素的列坐標，find(H(x，y) = = max(max(H(x，y))))表示尋找H(x，y)中灰度值最大的像素；
[0064] 步驟5c，根據步驟5a得到的時間序列散斑圖像自相關運算結果的中心坐標（h， nu)，（12，m 2)…，（ln-i，mn-i)，（ln，mn)和步驟5b得到的時間序列散斑圖像互相關運算結果的中 心坐標(講^山^^丄…七^七-山計算待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器陣列 上移動的像素數：（Pl _ll，qi_mi)，（P2-l2，q2H2)···，（Pn-l-ln-l，qn-lUn-1);
[0065] 步驟5d，根據步驟5c得到的待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器陣列上移動的 像素數：（Pl_ll，qiHl)，（P2 -l2，q2H2)···，（Pn-l-ln-l，qn-lUn-1)，計算米集散斑圖像過程中每 一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器上的位移（A X1，△ yi)，（ Δ X2，Δ y2 )，…，（Δ χη-1，Δ yn-1):
[0066]
[0067]其中，AXi(i = l，2, . . .，η-1)表示采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內， 待跟蹤運動目標在探測器陣列上對應散斑圖像位移矢量的橫坐標，Ayi(i = l，2, . . .，η-1) 采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標在探測器陣列上對應散斑圖 像位移矢量的縱坐標，d表示探測器陣列的像元尺寸。
[0068]步驟6，根據采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標對應散 斑圖像在探測器上的位移（Α Χ1，Δ yi)，（ Δ Χ2, Δ y2)，…，計算待跟蹤運動目標的實際位移。 通過如下步驟實現：
[0069]步驟6a，計算運動目標跟蹤系統(tǒng)的放大率β:
[0070] β = - U
[0071] 其中，ν為像距，即隨機介質到探測器陣列的距離，u為物距，即觀測目標到隨機介 質的距離；
[0072] 步驟6b，根據步驟5d得到的采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內，待跟蹤 運動目標對應散斑圖像在探測器上的位移（A X1, Ayi)，（ ΔΧ2, Ay2)，…，（ΔΧη-丨，Ayn-丨)和 步驟6a得到的運動目標跟蹤系統(tǒng)的放大率，計算采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔 內，待跟蹤運動目標的實際位移（Δ x'：l，Δ y'：〇，（ Δ χ'2, Δ y'2)，…，（Δ x'n-：l，Δ y V：〇 :
[0073]
[0074] 其中，Δ 2，...，n-l)表示采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內， 待跟蹤運動目標實際位移的橫坐標，Ay'，（1 = 1,2，...，n_l)表示采集散斑圖像過程中每 一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標的實際位移的縱坐標，Θ為入射光線與隨機介質表面 法線的夾角；
[0075]步驟6c，根據采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標的實 際位移（Δχ、，Ay'JjAx's，Δγ'2)，···，（Δχ'η-hAyV山計算待跟蹤運動目標的實際 位移（Δχ, Ay):
[0076] Δ χ= Δ χ'ι+···+Δ χ'n-1
[0077] Δ y = Δ y7 ιΗ h Δ y7η-ι
[0078] 以下結合本實施例對時間序列散斑圖像進行高斯低通濾波及自相關和互相關運 算效果圖，對本發(fā)明的技術效果作進一步說明：
[0079] 參照圖3,其中圖3(a)為本實施例采用的待跟蹤運動目標圖像，將該待跟蹤運動目 標放置在手動一維位移平臺上，人為在待跟蹤運動目標所在的垂直于系統(tǒng)主光軸的平面上 橫向移動，每移動〇.5mm記錄一次散斑圖像，對得到的時間序列散斑圖像進行高斯低通濾 波，其結果如圖3(b)所示，從圖中可以看出濾波后的時間序列散斑圖像已經完全失去目標 輪廓信息;對圖3(b)中濾波后的時間序列散斑圖像做自相關運算，其結果如圖3(c)所示，從 圖中可以看出自相關圖像中心坐標位于整幅圖像的中心位置;對圖3(b)中的濾波后的時間 序列散斑圖像從第2幅起每一幅圖像均與其相鄰的前一幅圖像進行互相關運算，其結果如 圖3(d)所示，從圖中可以看出互相關圖像中心坐標偏離整幅圖像的中心位置，故可利用其 偏離的像素數量計算待跟蹤運動目標的實際位移。
[0080] 利用圖3(c)與3(d)所示結果，計算待跟蹤運動目標的實際位移，計算結果如表1所 不。
[0081] 表1
[0082]
[0083] 由表1可看出跟蹤精度可達mm量級，且相對誤差為1.65%，故說明本發(fā)明可以對運 動目標進行高精確跟蹤，且跟蹤誤差較低。
[0084] 以上描述僅是本發(fā)明的一個具體實例，并不構成對本發(fā)明的任何限制。顯然對于 本領域的專業(yè)人員來說，在了解了本
【發(fā)明內容】
和原理后，都可能在不背離本發(fā)明原理、結構 的情況下，進行形式和細節(jié)上的各種修正和改變，但是這些基于本發(fā)明思想的修正和改變 仍在本發(fā)明的權利要求保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，包括探測器陣列(6);其特征在 于:所述探測器陣列(6)用于接收激光器(1)發(fā)射并被隨機介質(4)反射的散射光，并記錄其 強度信息;所述隨機介質(4)位于激光器(1)的照明區(qū)域內，且其散射面與激光器(1)所發(fā)射 激光形成的入射角為銳角；在激光器（1)和隨機介質(4)之間依次設置有擴束器(2)和旋轉 毛玻璃（3)，且旋轉毛玻璃（3)在垂直于激光器（1)發(fā)射激光的平面上旋轉，用于形成歴熱 光;工作時，待跟蹤運動目標位于所述歴熱光的照明區(qū)域內；所述探測器陣列(6)位于隨機 介質(4)形成的散射光路上，在該探測器陣列(6)接收面前方設置有孔徑光闊（5)。2. 根據權利要求1所述的基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，其特征在于， 所述激光器(1)采用可見光波段的窄帶激光器。3. 根據權利要求1所述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所 述擴束器(2)，其中屯、軸線與激光器(1)發(fā)射的激光重合。4. 根據權利要求1所述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所 述旋轉毛玻璃(3)，其旋轉中屯、偏離激光入射點。5. 根據權利要求1所述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所 述隨機介質(4)采用不透光強散射材料，用于避免攜帶運動目標信息歴熱光的光能透射損 耗。6. 根據權利要求1所述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)，其特征在于，所 述孔徑光闊（5)和探測器陣列(6)的接收面均與隨機介質(4)的散射面平行。7. 根據權利要求1所述基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)的跟蹤方法，包 括W下步驟： (1) 探測器陣列采集待跟蹤運動目標在隨機介質表面散射形成的散斑圖像，得到時間 序列散斑圖像Il(x，y)，I2(x，y)，…，In-l(x，y)，In(x，y)，（x，y)表示時間序列散斑圖像中各 像素點的位置坐標； (2) 對采集到的時間序列散斑圖像Il(x，y)，I2(x，y)，…，In-l(x，y)，In(x，y)進行高斯低 通濾波，得到濾波后的時間序列散斑圖像Ii'（x，y)，r2(x，y)-，，rn-i(x，y)，I'n(x，y); (3) 對濾波后的時間序列散斑圖像11'^，7)，1'2^，7)-，，1'。-1^，7)，1'。^，7)進行自 相關運算，得到時間序列散斑圖像的自相關運算結果:Ri(x，y) = Ii'（x，y)^Ii'（x，y)，R2 (x,y) = l2' (x,y)^l2' (x,y) ,··· ,Rn-i(x,y) = In-i' (χ,γ)^Ιη-ι' (x,y) ,Rn(x,y) = In' (x,y) ★ In'（x，y)，其中★表示自相關運算符號； (4) 對濾波后的時間序列散:斑圖像Ii'(x,y)，I'2(x，y)…，1'。-如，7)，1'。山7)，從1'2山7)起 的每一幅散斑圖像均與其相鄰的前一幅散斑圖像進行互相關運算，得到時間序列散斑圖像的 互相關運算結果.0 二 Λ /-/, (Α-, v) - l\(λ-, r)@ / {x.y)....，'， 巧，(W，)二(-W)@/" (x，_y)，其中@表示互相關運算符號； (5) 根據步驟(3)和步驟(4)得到的運算結果，計算待跟蹤運動目標在探測器陣列上對 應散斑圖像的位移，通過如下步驟實現： 5a)確定時間序列散斑圖像自相關運算結果Ri(x，y) = Ii'（x，y)^Ii'（x，y)，R2(x，y)= I2,（x，y)^l2,（x，y)，...，Rn-i(x，y) = In-i，（x，y)^In-i，（x，y)，Rn(x，y) = In，（x，y)^In，（X， y)的中屯、坐標，并分別用（ll,mi)，（l2,m2)，…，（ln-l,mn-l)，（Ιη,ΠΙη)表不； 5b)確定時間序列散斑圖像互相關運算結果公,(y，_y) = /', (x，..i，)0/'2 (.τ，.ν)， (pi'qi)，（P2，q2)，...，（pn-i，qn-i)表示； 5c)計算時間序列散斑圖像互相關運算結果的中屯、坐標(Pl，ql)，（P2，q2)，…，（Pn-l，qn-l) 與時間序列散斑圖像自相關運算結果的中屯、坐標αl，ml)，α2，m2)，…，αn-l，mn-l)，αn，血） 之間的像素差，得到待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器陣列上移動的像素數：（pi-h， qi-虹)，(P2-I2 ,q2-m2)，...，(Pn-廣ln-1 ,qn-1-mn-l); 5d)根據待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器陣列上移動的像素數(Pi-h，q廣mi)， (P2-l2，q2-m2)，…，（Pn-パn-l，qn-廣血-l)，計算得到采集散斑圖像過程中每一個采集時間間 隔內，待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器上的位移：（Δ XI，Δ yi)，（ Δ X2，Δ y2)，…，（Δ Χη-1 , A yn-1),其中，Δ χι = (ρ廣h) · d, Δ yi = (q 廣 mi) · d, Δ Χ2 = (Ρ2-12) · d, Δ Υ2= (Q2- m2) · d，…，Δχη-1=(Ρη-1-1η-1) · d，Ayn-l=(qn-1-血-1) · d，d為探測器陣列的像元尺寸； (6)根據采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標對應散斑圖像 在探測器上的位移（Δχι, Ayi)，（ Δχ2, Ay2)，…，（Αχη-1, Ayn-1)，計算待跟蹤運動目標的 實際位移，通過如下步驟實現： 6a)計算運動目標跟蹤系統(tǒng)的放大率戶=^，其中，V為隨機介質到探測器陣列的距離，U 為待跟蹤運動目標到隨機介質的距離； 6b)根據待跟蹤運動目標對應散斑圖像在探測器上的位移（Δ XI，Δ yi)，（ Δ X2，Δ y2)，…，（Δ Χη-1，Δ yn-1)及運動目標跟蹤系統(tǒng)的放大率β，分別計算采集散斑圖像過程中每 一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標的實際位移（Αχ'ι，Δγ'ι)，（Δχ'2, Ay'2)，…，（Δ x'n-1, Ay'n-1)，其中 Δχ'ι=( Δχι/β) · cos目，Δγ'ι=( Δγι/β) · cos目，Δχ'2=( Δχ2/β) · cos目，Δγ'2=( Δγ2/β) · cos目，...，Δχ'η-1=( Δχη-?/β) · cos目，Ay'n-1=( Δγη-?/β) · cos白， θ為入射光線與隨機介質表面法線的夾角； 6c)根據采集散斑圖像過程中每一個采集時間間隔內，待跟蹤運動目標的實際位移（Δ X'l, Ay'i)，（ Δχ'2, Δγ'2)，···，（ Δχ'η-1, Ay'n-I)，計算待跟蹤運動目標的實際位移（Δχ, Δy)，其中Aχ=Δχ'l+...+ Δχ'n-l，Δy=Δy'l+...+ Δy'n-l。8. 根據權利要求7所述的基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)的跟蹤方法， 步驟(3)中所述的自相關運算結果，通過如下公式求得：其中，FT{ · }表示二維傅里葉變換，Fri{ · }表示二維逆傅里葉變換，I · I表示取絕對 值。9. 根據權利要求7所述的基于隨機介質表面散射光的運動目標跟蹤系統(tǒng)的跟蹤方法， 步驟(4)中所述的互相關運算結果，通過如下公式求得：其中，FT{ · }表示二維傅里葉變換，Fri{ · }表示二維逆傅里葉變換，I · I表示取絕對 值，*表示復共輛。
【文檔編號】G01S17/66GK105974430SQ201610289924
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年5月4日
【發(fā)明人】劉杰濤, 李慧娟, 鞠思文, 吳騰飛, 邵曉鵬, 龔昌妹, 馮蕾, 朱大煒, 郭成飛
【申請人】西安電子科技大學