高速飞行器光学成像末制导目标实时识别方法与关键技术

Aiming at the key problems in optical imaging terminal guidance of high-speed aircraft, such as poor imaging conditions and strict real-time requirements, this project focuses on the studies upon the theory, method and technology of image restoration, feature extraction, object recognition, and proposes content-based aero-optical blurry image restoration method, blur invariants extraction method in the case of non-symmetric point spread funtions, and spatial-temporal-spectral context-based object recognition method. On this basis, we propose an integration processing framework by combining image restoration and object recognition together in an iterative manner. Through the feedback from object recognition, the rough restoration is restrained to the interesting regions related to objects, thus the objects recognition can be more accurate and efficient. Moreover, we plan to study the heterogeneous multi-processor architecture and design the prototype platform for real-time implementation. The project will solve the key problems of “seeing clearly, accurately and fast” in high speed condition, and provide new methods and technologies for optical imaging terminal guidance of high-speed aircraft.

针对高速飞行器光学（可见光、红外）成像末制导中目标识别面临的成像严酷、实时性强等难点，开展图像校正、特征提取、目标识别的理论、方法与技术研究，提出基于内容的气动光学模糊图像校正、点扩展函数非中心对称条件下的模糊不变量的感知与构造、时-空-谱上下文指导的目标识别等方法。在此基础上，提出图像校正与目标识别一体化的处理框架，通过目标识别对图像校正的反馈，将校正计算快速“聚焦”到对目标识别有价值的区域，降低图像校正与目标识别的整体计算量，在方法和算法的层面提高目标识别的实时性。设计异构多处理器实时系统体系结构，研制验证处理平台，在实现技术层面提高目标识别的实时性。突破高速飞行条件下光学成像目标末制导面临的“看得清、看得准、看得快”的关键技术难点，为高速飞行器光学成像末制导提供理论和技术基础支撑。

本项目针对高速飞行器光学（可见光、红外）成像末制导中目标识别面临的成像严酷、实时性强等难点，深入开展了图像校正、特征提取、目标识别的理论、方法与技术的研究，包括：. (1) 针对高速飞行器成像末制导气动光学效应校正问题，建立了一套完整的理论方法及技术体系，提出了基于图像内容的模糊核估计、基于深度判别式先验的图像盲反卷积、景深先验引导的动态模糊图像复原等方法，解决了气动复杂湍流时变模糊核估计的难题，避免了人为设计的图像先验普适性、鲁棒性差的问题，实现了空间非均匀模糊图像的复原。.（2）针对模糊不变目标识别问题，提出了梯度方向一致性约束的目标表达方法，提高了特征表达的鲁棒性；通过发现退化图像过渡区的零交叉点的位置一般不会发生变化这一现象，揭示了图像过零点特征的模糊不变性规律。.（3）针对基于时-空-谱上下文的目标识别问题，构建了谱-空联合结构自相似性稀疏表示模型，提出了谱-空各向异性单方向总变分方法和谱-空非局部自相似性张量复原方法，增强了图像谱-空局部与非局部结构相似性刻画能力，提高了多谱图像复原精度；构建了利用多谱图像谱-空先验知识的数据图模型，提高了多谱图像的地物分类识别性能。.（4）针对图像校正与目标识别一体化技术，构建了基于稀疏表达的图像校正与匹配定位一体化变分框架，提出了基于模糊不变稀疏表达先验和基于特征空间稀疏表达先验的图像校正与目标识别一体化方法，克服了传统的校正-定位级联处理方法精度差、速度慢的不足。.（5）针对制约图像校正与目标识别实时实现的瓶颈环节，提出行列分解与一维FFT内核迭代复用的二维FFT/IFFT高效架构，研制最大支持8192×8192尺寸FFT/IFFT专用器件ASIC，显著提升图像校正计算效能；提出行列分解与多路并行的大模板二维卷积高效计算架构，显著提升图像匹配识别的计算效能，研制基于ASIC+FPGA+DSP异构多处理器的实时处理原型系统，对640×512红外图像校正识别一体化处理帧率达到50fps。