摘 要： 受到高空环境、地面目标杂质点以及信息传递偏差的干扰，机载高空图像采集系统获取的图像存在较多的噪点和畸变，采用传统的基于小波变换的图像采集方法，在噪声干扰的情况下，关键变换系数严重缺失，导致重构图像丢失重要内容、图像质量下降的问题。因此，提出基于混合搜索方法设计机载高空图像采集系统抗干扰软件，以机载为研究对象，采用模块化方法，设计机载高空图像采集软件系统，分析软件系统完成图像采集的流程。依据机载高空图像采集系统采集的不同噪声类型，选择不同的滤波模块，有针对性地过滤噪声，增强图像采集系统的抗噪性能。融合二值化分割算法、边缘检测算法以及动态阈值算法，采用混合搜索方式提取机载高空图像采集系统的特征，获取高质量的目标图像。实验结果表明，相对于中值滤波方法，所提方法获取的目标图像更为清晰，并且具有较好的抗噪性能。
关键词： 机载； 高空图像； 图像采集； 抗干扰
中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）16?0116?04
Abstract： Disturbed by high altitude environment， ground target impurities and information transmission deviation， the airborne high altitude image acquisition system exists much noise and distortion. The traditional image acquisition method based on wavelet transform may result in important contents missing of reconstruction image and image quality declining under the circumstances of noise interference due to the serious lack of key transform coefficient， so the anti?interference software of airborne high altitude image acquisition system is proposed， which was designed based on the hybrid search method. The airborne system is taken as the research object， and the modularized method is used to design the software system of airborne high altitude image acquisition. The software system is analyzed to accomplish the image acquisition process. According to different noise types acquired by the airborne high altitude image acquisition system， the corresponding filtering module is chosen to filter the relevant noise， and enhance the anti?noise performance of the image acquisition system. The binary segmentation algorithm， edge detection algorithm and dynamic threshold algorithm are integrated， and the hybrid search method is used to extract the characteristics of the airborne high altitude image acquisition system to obtain the target image with high quality. The experimental results show that， in comparison with the median filtering method， the proposed method can obtain clearer target image， and has higher anti?noise performance.
Keywords： airborne image； high altitude image； image acquisition； anti?interference software
0 引 言
随着信息化技术的发展，信息化战争环境的机载高空图像采集对于战态分析具有重要作用[1?2]。受到高空环境、地面目标杂质点以及信息传递偏差的干扰，机载高空图像采集系统获取的图像存在较多的噪点，存在阴影衰落，使图像变得粗糙模糊[3?4]。采用传统的基于小波变换的图像采集方法，在噪声干扰的情况下，关键变换系数严重缺失，导致重构图像丢失重要内容、降低图像质量。因此，提高图像采集系统的抗干扰性能，对于确保图像质量具有重要意义[5?6]。
宋英麟提出基于阈值的图像去噪方法，其分析图像信号对应的小波系数中的图像价值度值，该值越高，说明噪声少，同时设置合理的阈值，可过滤图像噪声，但该方法分析过程较为繁琐，效率较低[7]；丁君通过最优小波基采集方法，过滤图像中的噪声，但该方法不适用于复杂的图像采集环境，获取的目标图像质量较差[8]；黄杨明提出一种基于奇异性检测的小波去噪方法获取机载高空图像，该方法依据不同尺度中信号的模极大值，重构获取去噪信号，但在实际应用中，该方法的图像去噪效果较差[9]；赵代弟通过依据高低阈值函数的小范围重叠干扰下通信滤波器抗噪声手段，处理图像中的噪声，但是会导致图像信号失真[10]。 为了获取高质量的机载高空图像，基于混合搜索方法，设计了机载高空图像采集系统抗干扰软件；采用面向机载对象的模块化方法，设计机载高空图像采集软件系统；采用混合搜索方式依据机载高空图像采集系统的特征，获取高质量的目标图像，增强图像采集系统的抗干扰性能。
1 机载高空图像采集系统的抗干扰的实现
1.1 软件系统设计
合理的软件系统设计是机载高空图像采集系统的抗干扰的基础。采用模块化方法，设计机载高空图像采集软件系统，采用面向机载对象的模块化方法，塑造机载高空图像采集软件系统，系统设计图如图1所示。在软件系统设计时，通常对选取对象进行模块化操作来改善创建途径，以便实现对模块的较高利用、提高软件的品质。软件内部各模块具有高内聚和低耦合的特征，这些特征保证模块能与外界的正常交流。设计的机载高空图像采集软件系统通过摄像机驱动底层不同种类图像采集设备获取目标图像，用户搜索模块对目标图像进行分析和传递；数据源管理模块负责图像数据的存储，并将数据反馈给上层应用程序进行决策分析。
1.2 软件工作流程
在软件系统设计的基础上，通过模块化的策划形式，将高空图像获取程序的软件运行环境分为插件管理模块、内部数据管理模块、内存管理模块、图像采集模块、显示管理模块、色彩管理模块等。每个作用模块都是独立的单元，各自发挥作用，耦合性低，通常只利用模块的接口完成互相的联络。
机载高空图像采集软件系统运行步骤为：按照通信协议，系统软件对来自地面操纵环境的操纵指令进行分析，并且作出相应的回复，与此同时，依据地面操纵指令转换相机参数，设置相机摄像的开始和结束，完成机载目标图像采集任务，使用SD卡把采集图像资料保存。图像获取软件的工作流程如图2所示。
1.3 单片机主控模块电路设计
通过单片机主控模块对机载高空图像采集系统的图像数据传递进行协调控制。采用MSP430F1611 单片机塑造单片机主控模块，单片机主控模块电路通过 JTAG 接口将主控程序下载到单片机中实施调控。主控模块中的单片机采用其 USART0 模块的 URXD0 引脚经过20针插座同GPS 模块相连接，采集波特率为 8 500 b/s的GPS数据数字信号，而USART1模块的 UTXD1 引脚采用反相器同调制解调模块芯连接，并将单片机操作控制后的波特率为1 403 b/s的GPS数据信号反馈给调制解调模块。
1.4 调制解调模块电路设计
调制解调模块设计电路设计过程中，为增强机载高空图像采集系统图像信号的强度，设置调制解调输入/输出信号波特率为 1 403 b/s，采用4 MHz的晶振提供给73M223芯片工作。73M223芯片在 TXD 端采集 MSP430F1611 单片机操作后的波特率为1 403 b/s的输入GPS数字信号。 FSK对GPS数字信号进行调制，在TXA端输出，调制后的正弦信号幅值是电源电压的四分之一。从TXA端输出的已调制信号，采用TLC272ACD 两级运算放大器调控调制信号，并输出视频号，该视频号通过4芯插座反馈到无线视频发生器，生成机载高空图像信号。
1.5 软件抗干扰的实现
受高空环境、地面目标杂质点以及信息传递偏差的干扰，机载高空图像采集系统获取的图像信息中存在较多的噪声以及畸变。光线情况、地面杂质点以及传递过程中的偏差，都会导致图像质量降低，使得飞机产生误判等问题，无法实现机载高空图像的准确采集。设计的机载高空图像采集系统的抗干扰软件、图像滤波模块以及抗干扰图像采集方法，过滤系统噪声，增强系统抗噪性能，获取高质量的目标图像。
1.5.1 图像滤波模块设计
软件抗干扰实现的前提是设计优良的图像滤波模块，设计的机载高空图像采集系统通过图像滤波模块过滤噪声，提高系统的抗噪性能，滤波模块的结构用如图3所示。滤波窗口产生模块根据滤波的要求，产生22×16 窗口，以满足噪声类型判断模块与中值滤波、均值滤波模块的需求。针对机载高空图像采集系统识别的不同类型的噪声，选择不同的滤波模块，有针对性地实现噪声的过滤，极大增强了图像采集系统的抗噪性能。因为需要将提供给多级中值滤波或加权均值滤波模块的数据与噪声分辨模块内的数据进行统一，所以通过寄存器，临时保留图像数据，保留周期等于噪声类型分辨模块的耽搁时间。计数模块可完成输入数据的行、列的推算任务，检验已产生的窗口是否正确，并需推算正确的窗口数据，以便显示装置确定发送数据在图像中的位置。
1.5.2 图像采集系统的抗干扰的实现
在图像滤波模块设计的基础上，融合二值化分割算法、边缘检测算法以及动态阈值算法，采用混合搜索方式提取机载高空图像采集系统的特征，获取高质量的目标图像。具体步骤为：采用混合搜索方式与二值化分割方法结合采集机载目标图像信息，完成目标图像前端几行数据的搜索，同时设置前端数据的阈值，通过与阈值的对比分析，来采集图像外围信息，如果通过二值化分割方法没有得到合理的图像外围信息，则说明当前的图像无价值，图像中存在干扰信息；通过边缘定位法在采集的图像外围设置合理的区域实现后续定位，缩小图像搜索区域，提高图像采集精确度；通过合理的动态方法设置边缘定位方法的搜索区域，若前期采集的图像外围较清晰，则说明图像中心坐标偏差降低，对图像进行后续搜索过程中，需要缩小图像搜索区域；否则扩大搜索区域。以上步骤通过图像采集系统的特征分别提出了相应的采集策略，实现了图像采集系统的抗干扰，混合搜索软件程序流程如图4所示。
1.6 图像数据采集相关代码设计
软件实现图像数据采集的主要程序段代码如下：
2 实验结果与分析
实验通过规范的liftingbody（512×512）图像为例，融入噪声强度为0.3 dB的脉冲噪声，对本文方法和中值滤波方法去噪的效果进行对比，结果如图5所示，两种方法去噪图像后的效果如表1所示。 从视觉角度分析图像在不同方法下的效果图可得，相对于中值滤波方法，本文方法获取的目标图像更为清晰。通过对表1中的数据分析可知随着噪声强度的不断增加，图像的峰值信噪比不断减小，说明本文方法可有效抵抗机载高空图像采集过程中干扰因素，具有较高的抗噪性能，能够获取高质量的机载目标图像，具有一定的实际价值。
图6给出了本文方法和中值滤波方法拍摄的地面图像，能够看出本文方法获取的高空地面图像更为清晰，能够保留原始图像中的大多数细节，而中值滤波方法获取的图像不仅丢失原始图像中的细节特征，并且较为模糊，说明本文方法对图像干扰信号具有很强的纠错性。
为了从客观上评估不同方法采集图像质量的优劣，对不同方法航拍图像进行定量分析，结果如表2所示。
分析表2中的数据可得，本文方法采集航拍图像的各项抗干扰指标都优于中值滤波方法，具有较高的抗干扰性能。
3 结 论
针对传统图像采集系统进行图像采集时，重构图像丢失重要内容、图像质量下降的问题，构建基于混合搜索方法设计机载高空图像采集系统抗干扰软件。实验结果表明，相对于中值滤波方法，本文设计的系统获取的目标图像更为清晰，并且具有较好的抗噪性能。
参考文献
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